《《储能产业研究白皮书2019》发布 储能将迎来大发展》

  • 来源专题:中国科学院文献情报先进能源知识资源中心 |领域情报网
  • 编译者: guokm
  • 发布时间:2019-06-20
  • 由中国能源研究会指导,中关村储能产业技术联盟、中国科学院工程热物理研究所主办,北京科技协作中心支持,中国能源研究会储能专委会/中关村储能产业技术联盟承办的“储能国际峰会暨展览会2019”在国家会议中心隆重召开,《储能产业研究白皮书 2019》正式发布。     

    作为“CNESA储能研究”的金牌产品,《储能产业研究白皮书》已经连续发布九年,受到了产业内外的广泛关注和赞誉。此次发布的《储能产业研究白皮书2019》对2018年全球和中国储能市场规模、政策、项目、厂商、标准的动态进行了梳理与更新,并对国内外储能市场发展进行了预测与展望。

    一、2018年全球储能市场发展状况   

    据CNESA全球储能项目库不完全统计,截至2018年底,全球投运储能项目累计装机规模181.0GW,同比增长3.2%。其中,电化学储能项目累计装机规模6625.4MW,同比增长126.4%,占比重为3.7%,较2017年同期增长了2.0个百分点。  

    2018年,全球新增投运的电化学储能项目装机规模达3698.8MW,同比增长304.6%,主要分布在全球39个国家和地区中,装机规模排名前十位的国家分别是:韩国、中国、英国、美国、澳大利亚、德国、日本、比利时、瑞士和加拿大。   

    与2017年榜单相比,韩国、中国、英国和日本的排名均有上升,且新增投运规模与2017年同期相比均有大幅增长,特别是韩国,一跃升至首位,新增投运规模创纪录地突破GW,几乎与排在二至五位国家的规模总和持平,而2017年占据榜首的美国则下滑至了第四名,德国的排名与2017年持平,其邻国比利时和瑞士则首次入榜单。   

    二、2018年中国储能市场发展状况   

    据CNESA全球储能项目库不完全统计,截至2018年底,中国投运储能项目累计装机规模31.3GW,同比增长8.2%,占全球市场总规模的17.3%。其中,电化学储能项目的累计装机规模达1072.7MW,突破GW大关,占全球电化学储能市场总规模16.2%,同比增长175.2%。    

    2018年,中国新增投运电化学储能项目的装机规模为,682.9MW,同比增长464.4%,主要分布在26个省市中,装机规模排名前十位的省市分别是:江苏、河南、青海、广东、内蒙古、浙江、贵州、山西、北京和河北。   

    与2017年榜单相比,江苏依旧保持榜首位置,并且新增投运规模遥遥领先于排在第二位的河南,后者的新增投运规模也创纪录的首次突破百兆瓦“大关”,并且与内蒙古、贵州和河北一起成为2018年榜单的新进入者;青海、广东和浙江的排名均有不同程度的上升,特别是广东,从后半段一跃跻身进前五,而山西和北京的排名则有所下滑,特别是山西,跌出前三,排到第八名,下滑幅度较大。   

    三、中国储能市场发展展望   

    CNESA研究部自2014年起对中国储能市场规模进行预测,五年来,在行业专家和储能企业的支持下,研究部已积累了一定经验。我们将在《储能产业研究白皮书2019》中对2019-2023年中国储能市场的规模和发展趋势进行预测。   

    针对近几年来,一直在我国保持高速增长势头的电化学储能的市场规模,CNESA研究部预测,截止到2019年底,我国电化学储能的累计投运规模将达到1.92GW,年增速89%,在“十三五”的收官之年,即2020年,将延续超过70%的年增长速度,到2021年,储能的应用将在全领域铺开,规模化生产趋势明显,从而推动储能系统成本的理性下降。   

    随着电力体制改革的进一步推进,推动市场化机制和价格机制的储能政策将为储能应用带来新一轮的高速发展,市场需求也将趋于刚性,在此背景下,电化学储能的规模将实现两连跳,2022年突破10GW,2023年接近20GW。  

    中国储能产业已经承载起越来越多的期望,未来必将凝聚更多的发展资源,形成更多的实用技术,催生更多的商业模式,创造更多的商业价值。届时,储能各应用领域的界线将逐渐模糊,无论业主是谁,安装在何处,储能都可以被灵活配置,既可以单独也可以被整合起来提供各类电力服务,以最佳的组合方式,获取最大的效益,并逐渐向电力系统外渗透,成长为服务于全行业的支撑技术。CNESA希望与储能产业同仁携手并肩、砥砺前行,为解决行业发展遇到的共性问题尽微薄之力。   

    CNESA全球储能项目库   

    CNESA全球储能项目库,由CNESA自主创建于2012年初,为《储能产业研究白皮书2019》及CNESA出品的其它报告和刊物提供数据支撑。截至2018年底,库中已收录了2500多条应用于电力系统中的储能项目,涉及多种储能技术和应用类型,地域覆盖全球70多个国家和地区。发展至今,CNESA全球储能项目库已得到行业内的广泛认可,并被大量引用,在业内享有一定的数据权威。

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中国政府大数据的发展历经三个阶段:2010年以前是以三金工程为代表的信息化建设;2011-2016年步入大数据平台建设和数据整合,各级政府主导搭建了大量平台;2017年至今,数据资产管理和应用成为新主题。从趋势上看,未来政府的大数据应用将逐步向“大监管大服务”方向迈进,用以实现更精准高效的监管和更便捷深入的服务。未来,通过结合5G、人工智能、大数据、云计算和物联网等诸种信息技术,顺应数字经济和数字政府建设浪潮,落地城市大脑、平安城市、社会信用、交通感知与管理、社会舆情管理等应用,切实提升政府服务能力,将成为政府大数据发展的机会点所在。 2、电信大数据:从“小圈子”走向“大生态” 电信行业的信息化和数字化水平走在全行业前列,2010-2015年,各电信运营商落地了一批大数据平台和应用类项目,开展了大量PoC测试,内部大数据技术和应用能力显著提高。2016年以后,运营商内部业务加速集中化,开源节流成为运营商关心的核心问题。 电信大数据细分产业正在从“小圈子”走向“大生态”。“小圈子”的焦点是运营商自身业务能力和效率的持续提升,比如顺应业务集中化的趋势,运用大数据技术提升企业运营能力,实现集团-地方两级大数据架构的融合优化,加速B-O-M三域数据融合,应用SDN/NFV技术柔性改造网络,加速布局5G和AI的等新应用场景。“大生态”意指运营商既有能力的外部拓展和迁移,通过对外提供领先的网络服务能力,深厚的数据平台架构和数据融合应用能力,高效可靠的云计算基础设施和云服务能力,打造新的、以运营商为核心的数字生态体系,加速非电信业务的变现能力。 3、健康医疗大数据从“大”数据走向“精准”数据 中国的医疗信息化建设持续推进,年增速保持在20%以上的较高水平。从面向医院管理信息化(HIS),到以患者和医疗过程为核心的医院临床管理医疗信息化(如PACS、LIS、RIS、EMR等),再到区域医疗服务信息化(GMIS),广覆盖的医疗信息化建设项目累积了海量数据,为健康医疗大数据业务的开展奠定了坚实基础。 健康医疗大数据将从当前简单的“大”走向“精准”,通过获取更高质量、更精准的数据,助力健康医疗服务的提升。当前,我国健康医疗大数据行业面临四方面挑战:(1)求数无源,需采集的数据标的不明确,采集工具的标准化和规范化有待提升,无法获得所需数据;(2)有量无质,所采集数据无法满足既定用途所需的数量和质量;(3)有病无数,临床救治与数据应用需求脱轨,大数据和AI等技术的临床应用不足,临床一线数据的收集和汇聚不足;(4)有数无据,在数据深加工方面的工作不足,尚未形成数据驱动的临床科研、医药研发、器械生产、分级诊疗、健康养老、医养结合等产品和服务。以动态血压计为例,我国动态血压计市场完全被欧美企业占据,其根源在于我国医疗机构不能提供临床上的“中心动脉血压数据”。中心动脉血压需要在开创性手术过程中采集,我国医疗机构在手术过程中通常把注意力集中于救治患者,既疏于采集手术过程中数据,也缺少开创性手术过程中的感染可控的数据采集科学手段。这个案例集中体现了健康医疗大数据应用的两点问题——没有可用数据、不知如何采集。未来,健康医疗大数据破局的关键在于汇集整合更精准的数据,为临床决策和药品器械研发提供数据分析支撑。 4、工业大数据围绕“小场景”从“项目”走向“产品” 工业大数据立足工业企业的降本增效,当前主流应用场景以电网和离散型制造业为主,设备故障预测与健康管理、综合能耗管理、智能排产、库存管理和供应链协同成为应用热点。然而,工业大数据解决方案的高成本、工业企业的数据意识不强,以及工业互联网盈利模式的模糊,制约了工业大数据应用的快速拓展。 未来,工业大数据将围绕“小场景”从“项目”走向“产品”。小场景由于投入相对少,需求更精准,有助于在短期内取得成效,培育企业的数字化认知,也便于供应商积累行业数据和经验,降低实施成本,推动从项目到标准产品的转变。通过以龙头企业和行业特色企业为引领,加速布局一批小场景,持续推进工业设备数据化和应用产品化,工业大数据有望加速落地。 5、营销大数据从“流量营销”走向“精细运营” 营销大数据是大数据商业化应用效果最好的细分领域,它通过应用数字技术沟通了广告主和目标用户,实现了产品和服务的精准推广。伴随着移动互联网流量见顶,以及经济下行压力下广告主营销预算的下降,如何利用大数据技术,以更低的成本,帮助企业更高效地触达目标用户成为破局关键。 未来,营销大数据将从“流量营销”走向“精细运营”。在流量营销阶段,广告主通过采买高流量平台的流量即可实现业绩和投入的同步提升,这一时期的营销大数据被用于提升展示广告、搜索广告、社交网络广告和电商广告的运行效率,更好地实现广告主与目标用户的对接,丰富广告投放的场景和渠道。而在精细运营阶段,更精准的用户触达、更明智的预算分配成为广告主的关注核心。营销大数据在这里被用于整合多维多源数据,提供能力支撑。在更精准的用户触达方面,线下场景的需求更为精准(如机场航站楼、4S店等),通过整合线下和线上数据,定向推送广告,有助于提升营销效率;此外,基于Panel库的人群访谈所得的“小数据”便于洞察因果关系,配合大数据分析挖掘能力,同样可以实现更精准的投放,提升营销效率。在更明智的预算分配方面,当前的中小广告主更青睐于全渠道的整合营销平台(SEM+EDM+社交+内容营销+独立DSP+DMP+舆情监测)建设,来平衡ROI,同时广告主高度重视内容和社交媒体的深度运营,通过精细化的运营来实现可持续的商业化变现。 6、金融大数据:从“强管控”走向“创新服务” 金融大数据是隶属于金融科技的关键技术,它服务于金融机构的核心业务环节,解答诸如贷不贷款、贷款多少、风险如何等关键问题。2017年以来,随着金融监管日趋严格,基于数据规范行业秩序,降低金融风险,成为金融大数据的主流应用场景。 未来,随着技术的成熟,金融大数据将逐步由“强管控”走向“创新服务”,通过汇集多源多维的数据,提供创新服务支撑。比如,与社会信用体系建设相融合,提供基于金融数据的个人信用报告、企业财务信用报告、授信评估、贷中预警、中小微企业信用评估等新服务,以及与此间接相关的、高效便捷的清算支付和出行服务。与此同时,积极创新金融反欺诈、供应链金融等新兴金融服务,切实助力实体经济的资金融通,确保资金安全高效使用。 7、大数据学科教育从“通用人才培育”走向“专用人才培育” 如前所述,2018年中国大数据人才缺口为60万人。赛迪顾问研究发现,2016-2017年多数大数据人才毕业于“计算机类、统计类和数学类学科”,然而从2018年开始,国家一方面加大“数据科学与大数据技术”专业的投入力度,另一方面加快设立交叉性的新学科(如智能医学工程、智能建造、计算金融、智能车辆工程等),培育既有专业知识又懂大数据技术的复合型人才成为未来大数据人才培养的发展趋势。 8、大数据安全从“技术安全”走向“综合治理” 大数据时代,数据的获取方式、存储规模、访问特点、分析方法和技术架构都有了很大不同,与此同时,企业的组织架构和业务流程也相应发生了转变,这些新特征对于数据安全提出了全新挑战——数据安全更难防护、认证系统不完善、系统更易被入侵、安全策略更难实行等。传统数据安全已经无法满足大数据场景下的安全防护要求。 大数据安全不同于传统数据安全,它包含大数据平台安全和大数据环境下的数据安全两部分内容。当前,中国大数据安全市场规模小,企业在采用相关产品和服务过程中高度重视ROI,不能接受数据安全防护成本高于数据自身的价值。此外,受制于组织、制度和规范,由人为因素导致的大数据泄露和安全问题同样严峻,有研究指出80%的数据泄露是企业“内鬼”所为。赛迪顾问认为,未来大数据安全将逐步从重安全技术转变为重治理,其重点落在核心数据资产的梳理和防护,以及围绕大数据治理所开展的体制机制建设。 四、赛迪建议 对于政府部门,要切实以政府大数据应用为先导,分层次推进大数据建设。在政府大数据领域,顺应数字政府和新型智慧城市建设浪潮,加快数据资源整合,建立健全政务数据应用场景,全面提升政府服务能力;在市场化程度高的互联网、金融、电信等领域,鼓励行业标准的制定,完善必要的行业监管;在市场化程度低的工业和健康医疗等领域,针对制约发展的核心问题(如有数无源、有量无质、实施成本高等),加大政策扶持力度,助力产业稳步发展;与此同时,顺应数字经济浪潮,夯实大数据产业集聚区建设,支持多层次大数据人才培养,强化大数据标准体系建设。 对于用户企业,一方面要夯实数据基础,强化数据资源的汇集整合,兼顾数据的量和质;另一方面要稳步拓展大数据应用,重业务实效,以小场景带动数据整合与分析应用,扎实推进数字化转型。在具体的创新方面,用户企业可尝试下放创新压力,在相对成熟的业务领域,借鉴电信运营商的创新发展经验,同供应商开展框架协议式的创新合作,依最终的创新成果交付情况付费。 对于大型供应商,应注重平台和生态打造,在基础技术平台、数据中台、业务中台等建设方面加大投入,同时在细分领域兼顾自身优势与合作伙伴网络建设;对于中小型供应商,则要持续提升技术实力,加快搭建内生的数据资源池,在细分领域加快塑造差异化的竞争优势。 对投资机构,建议关注行业性和功能性的大数据解决方案。具体而言,营销大数据、政府大数据、电信大数据、金融大数据的市场认可程度高,发展前景好,技术相对成熟,具备较高的投资价值;健康医疗大数据和工业大数据未来3-5年内将进入爆发期;云计算平台和服务、数据分析挖掘、数据采集和预处理,以及数据可视化等技术的发展值得投资机构持续关注;大数据安全市场规模小,体制机制有待健全,远期值得关注;大数据交易由于商业模式不清晰,权属模糊,目前多流于口号式的宣传,短期不建议介入。 [1] 数据来源:智慧芽(PatSnap)全球专利检索数据库。 [2] 各个指标的数据来源: 创新能力——截至2019.09.05各区域专利保有量合计值,含发明和实用新型专利,不包含外观设计。 政府服务能力——国家行政学院电子政务研究中心发布的《省级政府和重点城市网上政务服务能力调查评估报告(2019)》,赛迪顾问整理。 典型园区数(不完全统计)—— 官方发声较多,建设思路清晰的大数据产业园区,赛迪顾问整理。 产业规模——数据来源:赛迪顾问,2019
  • 《《2019中国大数据产业发展白皮书》深度解读之二》

    • 来源专题:北京市经济和信息化委员会监测服务平台
    • 编译者:zhangmin
    • 发布时间:2019-09-16
    • 近日,由大数据产业生态联盟联合赛迪顾问共同完成的《2019中国大数据产业发展白皮书》(以下简称《白皮书》)在2019世界计算机大会——“计算机未来:算力驱动万物互联”主题论坛上重磅发布。 白皮书对工业大数据做了深度解读,从政策,新兴技术,工业大数据企业与行业用户合作等方面分析了我国目前的工业大数据态势,并做出了对工业大数据企业的未来研判与发展建议。 2018年,全球工业大数据市场规模保持快速增长。随着社会老龄化趋势日益明显,劳动力不足及劳动成本提高等问题愈发严重,全球各制造业大国在工业制造领域纷纷提出转型升级战略,有效地促进了各国工业升级,有力地推动了工业向智能化、数字化转型。随着物联网、云计算、人工智能等新兴技术不断向工业领域渗透,工业大数据对制造业转型升级的引领作用不断加强,一大批新产品、新服务、新业态落地,并保持了良好发展势头。通过应用大数据技术,工业企业内部实现了工业资源的中心化、统一化管理,企业的运营效率持续提升。与此同时,工业企业的数据计算能力和数据资源总量也得到大幅提升,场景化应用快速发展。 1.jpg 一、利好政策促进我国工业大数据发展 (一)工业企业上云行动计划使得工业大数据受到持续关注 为了深入贯彻《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》,工信部发布的《工业互联网发展行动计划(2018-2020年)》,对于推动工业企业利用云计算加快数字化、网络化智能转型,推进大数据、互联网等与实体经济深度融合具有重大指导意义。《工业互联网发展行动计划(2018-2020年)》明确提出“到2020年底,初步建成工业互联网基础设施和产业体系”的行动总目标,包括初步建成适用于工业互联网高可靠、广覆盖、大带宽、可定制的企业外网络基础设施并具备互联网协议第六版(IPv6)支持能力;形成重点行业企业内网络改造的典型模式,以及初步构建工业互联网平台体系、标识解析体系、安全保障体系等。 (二)国家政策推动工业大数据的应用发展 为推动工业大数据的发展,我国正在深化工业云、大数据等技术在工业领域的集成应用,探索建立工业大数据实验中心,建设工业大数据应用示范工程。国家在工业大数据的需求端和供给端均出台了相应的政策、规划,加快了信息化技术和工业的深度融合,创新实现新技术、新产品和新模式。 2.jpg 二、新兴技术为工业大数据市场注入活力 随着大数据、云计算等新兴技术不断向工业领域渗透,以数字化驱动的工业大数据推进了制造业发展向智能化新模式转变。在现有大数据、移动互联技术之上,人工智能、超性能计算、区块链、物联网等前沿技术注入工业大数据,提升数据库的分布式存储计算能力及计算平台整体资源使用率等,让企业内部实现工业资源的中心化、统一化的智能管理,提升工业生产要素利用效果和运营效率,切实实现工业企业智能化转型。总体上,云计算、人工智能等新型技术进一步拓宽了工业大数据在整个产业链中的高速发展。在信息技术高速发展的今天,工业信息化过程中从研发制造到服务环节产生大量数据,工业数据模态多样、结构关联复杂,工业大数据融合了传统大数据、自动化数据、产业链上下游及跨界数据,工业大数据相较于其他领域的大数据应用更需要和其他新一代信息技术进行融合创新。随着大数据、云计算、物联网、边缘计算、人工智能等领域的技术突破与发展,工业大数据与这些新技术领域的联系更加紧密,物联网、边缘计算技术的发展将极大提高数据的获取能力,提升数据平台层数据质量;云计算与人工智能技术深入地融入数据分析体系,提升数据平台层多维度数据价值。新兴技术的融合创新不断地涌现并持续深入,使工业大数据的数据获取量更大,存储管理更便捷,分析产出更智能,实现最大化的商业价值。 三、工业大数据龙头企业与行业用户强强合作形成创新协同新格局 在国家大力推动大数据产业发展的今天,工业大数据领域的龙头企业积极探索外延合作,加强与联盟企业和行业用户的联系沟通。东方国信与IBM签署合作升级大数据基础建设开拓TOB领域,新华信用与美林数据开展战略合作,共同推进大数据及人工智能技术在信用科技领域的应用,工业大数据产业应用联盟成立促进产业领域相关主体之间的交流合作和工业企业转型升级。工业大数据龙头企业与行业用户间的强强合作促进了产业链协同创新发展,为工业大数据产业应用夯实基础,合作整合了双方的优势资源,抢占工业大数据发展的行业制高点,也进一步推动了工业大数据的商业化进程。 四、工业经济稳步提升,企业转型升级拉动工业大数据需求上涨 中国工业新旧动能加速转换,中高端工业制造业快速增长,企业效益持续改善,工业发展质量提高,工业经济稳步增长。在这样的大环境背景下,新兴产业快速发展,传统工业企业改造提升的需求持续增长。工业大数据依托于大数据与互联网等手段,在数据基础层进行海量数据采集,平台层完成数据挖掘处理等功能,广泛应用于工业制造型企业的多个场景模式中,企业生产效率大幅提升,运营成本大幅降低。工业企业用户正从传统运营生产管理模式的形式向智能制造模式转变,一方面满足智能化生产与管理需求,另一方面深度探索数据价值。 五、工业大数据未来研判 (一)工业大数据将成为智能制造与工业互联网发展的核心 未来工业数据将呈现从消费数据、工业大数据到精准数据流的转变,构建从采集、分析、转化、反馈等环节的精准数据流闭环将成为智能制造和工业互联网发展的核心。以“大数据+工业互联网”为基础,结合云计算、大数据、物联网、人工智能等技术应用于产品设计研发、供应链优化、设备故障诊断等多个场景,引领工业生产方式的变革,拉动工业经济的创新发展。 (二)工业APP将成为工业大数据企业发展的重要载体 工业 APP 是面向工业产品全生命周期的场景,把工业产品及相关技术过程中的知识、最佳实践及技术诀窍封装成应用软件,能够有效促进知识的显性化、公有化、组织化、系统化,极大地便利了知识的应用和复用。作为工业互联网体系的应用层,工业APP是工业企业应用数据的最简单方式,受工业企业青睐。同时,国家出台多项政策引领工业APP发展,也将助推工业APP成为工业大数据企业的重要业务发展方向。 (三)故障预测与健康管理(PHM)将成为提升设备利用率的破局点 故障预测与健康管理(PHM)即从对设备的故障和失效的被动维护,到定期检修、主动预防,再到事先预测和综合规划管理。其核心是利用先进传感器的集成,借助各种算法和智能模型来预测、监控和管理系统的健康状态。利用PHM可以洞察被检测产品实时状态,自动化协同直接推送给所有需要知道信息的特定用户,最大化实现信息的对称性;根据设备表象信息,深挖深层原因,评估和预测被监测产品未来的健康状态;将预测信息传递给客户来做决策,并对运维任务的优先级进行排序。 (四)构建数据闭环将成为制造企业创新业务模式的重要驱动力 精准营销在精准定位的基础上,依托大数据等手段, 建立个性化的顾客沟通服务体系,提升企业产品渗透率。精准营销不同于大众营销,通过技术手段寻找精确的目标客户群实现高效营销服务,可以节约大量的人力成本,节省推广成本。同样,精准营销的相关数据可以作用于个性化定制场景中,目标直击服务受众,按照目标客户的特殊要求进行个性化产品开发,从产品设计开始到完整营销环节的精准化,增强数据流动和实用性,形成数据闭环,实现基于数据驱动的工业个性化定制新模式。 (五)内生培养数据思维工程师将成为工业企业数字化人才团队建设的主要手段 在数字化大环境下,工业大数据的使用者既需要掌握大数据相关知识,又需要深刻理解各种典型工业应用场景,更高层次的应用还涉及产品、用户需求、企业管理决策、商业模式等方面,工业大数据产业对跨界复合型人才的能力需求不断增强。鉴于工业领域市场的进入壁垒较高,工业大数据复合型人才的培养更倾向于工业企业内部培养的模式。目前,工业企业也都意识到数据思维的复合型人才的重要性,越来越多的工业大数据企业也参与到工业企业数据知识培训中,帮助工业企业培育一批对数据理解有深度的人,让工业企业从数据角度考虑问题,为工业大数据在企业中的铺开奠定一定基础,便于工业大数据应用发展。 六、赛迪建议 (一)对厂商 1、注重工业大数据核心技术自主研发设计 工业大数据相关技术作为供应商核心竞争力之一,为各厂商的产品提供强力支撑。新一代信息技术与工业行业发展趋势相结合,可使得工业大数据供应商推出既满足市场需求,又有一定领先性的产品和服务,支撑推动工业大数据加快自主研发,打破工业软件对国外的高度依赖,驱动企业主营业务盈利能力的提升。因此,建议国内厂商密切关注全球前沿技术,进一步加深大数据、边缘计算、人工智能等技术的研究,集中资源支持自主产品和解决方案的研发管理能力,推动关键采集传感、数据分析产品的创新研发,提高产品性能和稳定性,力争高效研发投产,提升服务效率。 2、通过联盟合作打造工业大数据体系 工业大数据生态体系的建立依托产业链基础层、平台层、应用层三层的紧密结合,在工业大数据市场中,只有加强产业链深度和广度,才有机会在未来市场占据关键地位。因此,工业大数据供应商应通过投资、产学研合作等方式推动联盟发展,构筑开放的工业大数据生态体系,形成工业大数据产业的立体布局,推动数据赋能工业,促进行业效益高速发展。 (二)对用户 1、打造工业大数据公共平台共享资源和服务 在政府端建设各地方联动、全国与区域协同的国家级工业数据资源池,促进工业大数据资源的共享、开放、流动,推动工业资源优化集成与高效配置,助力大数据技术与工业制造类企业应用端深度融合。另外,研究制定完备、系统、权威的总体评价指标模型,标准化指导工业制造类企业在智能化转型中的实施方案,强化提升工业数据管理方面的能力。 2、明确企业自身发展目标选择场景化应用平台 目前,由于国内工业大数据自主产品服务还不能实现全产业链覆盖,提供工业互联网平台服务的国内外厂商数量较多,工业企业信息化水平差距较大,因此建议工业企业用户在选择产业升级转型路径上,首先,要掌握企业自身情况并准确了解企业需求和目标;其次,了解工业大数据供应商的优势市场及所提供的产品的特点;最终选择更加落地并具有实践意义的场景化产品和服务。企业应加深对工业大数据产业的了解,再适时地完成企业信息化、数字化、智能化等阶段的转型,在数字化或智能化转型阶段,建议企业选择场景化较强的工业大数据产品或服务。