To B产业研究系列之二:产业互联网,C端巨头的再进击

（以下内容从华创证券《To B产业研究系列之二:产业互联网,C端巨头的再进击》研报附件原文摘录）
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武田制药于2019年初收购英国药厂夏尔（Shire），跻身全球十大生物制药公司（同时也是亚洲最大药企）。从产业维度来看，传统生产管理方式设置了药企生产效率和质量管控的天花板。武田制药于2020年12月和AWS携手联动，后者利用云和数据驱动，分别从机器条件监控、预测性维护和预测性质控等三大维度数字化赋能，借机加速药物开发、提高运营灵敏性、降低技术成本并发展未来的员工队伍。 关键软件缺失、数据孤岛成为中国汽车行业从设计到供应链环节最核心问题，为此，阿里云助力长城汽车数字化转型，以搭建工业数据平台实现生产链各环节的全接入。通过抽取各业务系统数据至数据中台，将各业务数据打通，向上支持业务创新应用，真正实现了“一切业务数据化”、“一切数据业务化”。 风险提示： 传统企业数字化转型需求低迷，消费互联网巨头战略推进不及预期，落实阶段政策性风险加剧，产业互联网数据打通缓慢。 报告正文 1 向B而生，互联网渡口的再聚首 （一）人口红利已不继，消费互联尚安在？ 1、铁打的流量，流水的平台生态 消费互联网进入后流量红利时代，格局已由“量变”蓝海进入“质变”劣汰演进。消费互联网以流量起家，以玩法创新（即平台生态）建立商业壁垒，奠定“流量池”的最初蓄水量；但“量”的边界，恒久取决于所在市场的用户规模。消费互联网的本质是个人虚拟化，增强个人生活的产品和服务消费体验，依赖扩张最广泛的用户流量池，直接（游戏付费、电商抽成等）或间接（广告等）地获取收入。因此，用户流量池的边界，决定了消费互联网收入规模的“量能”，“价能”的发挥决定了发展后期的边际收入，往往需要以提升用户消费体验来拉动，即体现产品或服务的多元性和可持续性。 截至2020年6月，国内网民规模约为9.40亿人，互联网普及率为67.0%，且大部分非网民集中在10岁以下及60岁以上，互联网已在多数社会生产力中普及。2017-2020年中国互联网月活跃用户数趋势上呈同比增速下滑态势，移动互联网MAU同比增长率由2017年的6.3%降至2020年的1.3%，PC互联网MAU甚至出现负增长，表明消费互联网所面向的C端流量红利的边际增量减少。 消费互联网的关注点为用户数量和用户注意力时长，告别流量红利的黄金时代后，向产业互联网延伸是“眼球经济”（本质上用提升用户体验）升维变现的核心路径。消费互联网近年的快速发展，可以看作是跑马圈地的过程；但国内人口红利的边际贡献进入递减期，消费互联网呈现饱和状态，各线上行业渗透率几近天花板。在此背景下，企业服务向产业链上下游渗透，用连接、数据和智能三大要素去解决更多环节的痛点，这可以看作是精耕细作的过程。在此过程的早期，即当下阶段，流量红利余温仍在，C端连接仍占主导因素。随着连接布局的完成，物联、数据和智能作用逐渐提升，专注于供应链效率提升的平台优势渐显。以现有技术进行消费互联网和产业端的结合，以B端产业互联网提升供应链的运营效率，将最终改善消费互联网的用户体验，拉动付费用户粘性与价值变现。 2、to C变现，告别玩法裂变的黄金时代 消费互联网的产品与服务形式瞬息万变，永恒的则是变现模式：电商、广告和增值。消费互联网巨头以国内BAT（百度、阿里、腾讯）三巨头为例，其营收结构对应其各自主要的业务类型：广告、电商、增值（包括游戏、社交、数字媒体娱乐等）。从C端流量聚合平台的盈利模式看，首选即是基于“流量池”进行中介交易的广告变现。就广告形式而言，主要包括搜索排名和内容引出两种形式。其中，搜索排名包括百度/淘宝席位竞价排行榜，内容引出则为新闻、朋友圈、视频流等广告形式。 其次是增值业务盈利，互联网很多内容都是免费的，包括游戏、音乐、社交等娱乐消费项目，但如果想要获得体验特权（例如高清或版权音乐、游戏角色、独播视频等），就需要以会员等新式收费，实现平台端的流量变现。 最后一种则是基于电商交易的佣金提成，目前几乎所有的互联网企业都有自有的平台和APP，聚合C端用户的日常衣、食、住、行等消费需求，而提供上述产品与服务的具体企业入驻平台则需支付佣金，例如美团、饿了么、滴滴出行等。此外，微信、支付宝、QQ钱包等支付工具亦是如此，通过在交易过程中收取手续费的方式赚取佣金，该种模式建立在平台或支付工具具备足够流量影响力的基础之上。 互联网平台的to C生态不断创造终端需求，但流量货币化的出路仍是千篇一律。业绩贡献的增长斜率在玩法创新迟滞阶段（我们认为社区团购从某种意义上说，是互联网平台补齐玩法拼图的最后一块可预见的碎片），会受到“流量池”的体量限制，近年腾讯在社交领域，阿里、拼多多、京东在电商领域的活跃用户增长趋势俨然印证这一趋势。 （二）产业互联为哪般，重构赋能散新枝 1、产业互联网，后流量时代的必然进程 产业互联网并非新概念，而是C端流量红利枯竭后的“老树新花”。产业互联网区别于消费互联网，是在大数据、云计算、人工智能等新一代技术基础上，利用互联网思维将生产流程有效打通，建立供给侧与需求侧的相互联结，实现生产的快速响应与协同。但同时，产业互联网是互联网连接从消费端向产业端渗透的过程，最早于2000年由美国咨询公司Frost & Sullivan提出，但彼时概念关注度低，湮没在消费互联网的生态搭建浪潮中；2012年由通用公司重提，并以“工业互联网”、“工业4.0”概念引入国内，随后消费互联网巨头凭借C端流量优势，在后流量红利时代下快速杀入向产业链各环节渗透，于2018年以更宽泛的“产业互联网”战略实施。 产业互联网是流量红利枯竭带来的必然进程，也是互联网行业从注意力经济转向价值经济的途径。消费互联网以流量和注意力经济为基础，生产链条较短、供需关系简单、服务的边际成本几乎为零，因此形成了互联网寡头垄断的总体格局；而生产领域的产业参与者更加多样，产业链长且交错复杂，产业互联网将多条产业链的上游资源、中间商、服务企业、核心生产企业、终端消费者等一系列环节组成多节点的生产网络，是信息流动的去中心化过程。生产领域流程复杂、链条较长，产业互联网能够催生大量的节点型服务企业，产生新的机会价值。产业互联网绝不是简单的“技术+”积木式概念创新，而是技术在产业应用中的显现形态，其根本意义在于对产业形态及组织方式进行打破重塑。因此，产业互联网不再以概念创新为卖点，重整上下游核心环节是根本目的。 产业互联网将会持续推动劳动、技术、资本、市场等要素互联互通，而数据的整合与使用是各类传统产业互联网化的发展基础，只有基本完成“虚实融合”的企业数字化转型，才能实现产业互联网广泛连接的实在价值。产业互联网潜在的数据整合对象，既包括线下业务历史沉淀的相关数据与知识经验，也包括线上业务发生时产生的结构化、非结构化数据及中间环节信息。 2、乘消费互联网先风，to B大象方起舞 产业互联网是互联网巨头向上渗透的合理路径。在消费互联网时代，腾讯、阿里、美团等互联网巨头以C端为入口，以技术为支撑，以平台为载体，建立了全新的行业基础设施。以此为基础，互联网科技巨头能够沿行业供应链向上渗透，完成供给端的赋能整合，生产与消费的联系更加紧密，产业互联网与消费互联网的融合更快速，生产端的提升和变革也为这些整合者带来巨大的生态效应。以腾讯、阿里业务版图的战略布局复盘来看： （1）腾讯的战略主线：首个20年，社交起家，C端流量高变现；下个20年，云化赋能，B端服务货币化。 1998-2004年，腾讯定位是提供“即时通讯服务”，因契合时代需求吸引大量用户注册，完成前期流量积累；2005年为了顺应PC互联网发展趋势，腾讯提出“在线生活”战略，在社交基础上向多渠道拓展；2013年在移动互联网的背景下，提出“连接一切”和“互联网+”的战略，凭借社交流量带来巨大虹吸效应，成为国内消费互联网最头部赢家；2018年，提出“扎根消费互联网，拥抱产业互联网”的战略，转向B端市场应对互联网消费者红利的减少。为此，腾讯于2018年进行内部组织架构的再次调整，新成立云与智慧产业事业群（CSIG）；根据招聘人员规模来看，仅次于互动娱乐事业群，成为腾讯目前发力的主攻方向之一。 （2）阿里的战略主线：前20年，立命消费互联网，积极打造电商帝国；未来20年，对外赋能供应链，渗透B端共振成长。 1999年阿里巴巴成立后，定位于“中国中小企业贸易服务商”，初步明晰了“会员费+增值服务”的B2B发展模式，随后于2003-2004年间推出立购搜索引擎“淘宝”，在2008年启动“大淘宝”战略，从支付、营销、物流以及其他技术层面打造一站式购物体验，奠定国内最大的电商王国。但从2011年开始，阿里巴巴升级为“大阿里”战略，和所有电子商务的参与者充分分享阿里集团的所有资源包括所服务的消费者群体、商户、制造产业链,整合信息流、物流、支付、无线以及提供数据分享为中心的云计算服务等，开始对外赋能产业链各环节，向B端领域扩张。 2B业务收入成为腾讯第二大收入来源，云服务对阿里的营收贡献显著增长。从腾讯财报可以看出，2019年以前，各类2B业务都属于“其他”分类，后于2019年中报首次修改为“金融科技及企业服务”。金融科技及企业服务（其他）占总收入的比例越来越高，目前维持在1/3左右，成为腾讯第二大收入来源，且2018-2020年增长率均高于腾讯的整体营收增长率。阿里的云计算与互联网基础设施业务早于2019年成立，随着2011年产业互联网设想的提出与渗透实施，该业务于2014年出现显著的增长拐点，现已是阿里内部仅次于核心电商的主营业务。 （三）云服务，互联网巨头的to B先军 1、产业互联，风至“云”开见月明 传统企业数字化转型的本质是一场数据驱动的“决策革命”，云是打造数字中台并实现赋能的核心所在。工业时代，企业解决的是“点”与“线”上的碎片化问题与局部问题。但当步入到数字时代，需要面对的则是“面”与“体”带来的系统化决策上的挑战，而数据孤岛、系统孤岛、业务孤岛成为制造企业转型上的最大障碍；当前企业面对的最为现实的问题，即数字化转型的复杂性指数级增加导致信息化时代遗留的基础设施的“崩盘”。产业互联网的意义在于，以云作为数字底座的全新分工协同体系，最大程度降低数据决策的成本，满足各类企业面向全场景、全要素、全价值链的自动化决策与网络协同的需求。 2、消费互联，拨“云”见日终有时 阿里云是互联网巨头当前转向B端的最成功产品，腾讯云自集团组织架构调整后，近年增速开始反超。腾讯云早于2005年已有雏形，2018年开始成为产业互联网体系的基础支撑。腾讯云在2005年已有雏形，起初只向内部和合作伙伴开放，2013年起正式对外开放；2018年腾讯总体战略转向2B，腾讯云归入云与智慧产业事业群，并于2017年起收入增速显著高于阿里云。阿里云作为国内最大的云服务平台，行业市占率高达40%以上，2019年营收贡献高达400.16亿元，为腾讯云的近2.5倍。尽管阿里云成立晚（2009年成立），但次年5月便对外公测，并于2011年7月面向社会提供云服务。 产业互联网服务，向部分标准化产品组合定制方向发展。产业互联网产品是依据一定的行业知识，在资源和运营服务的配合下，完成感知/预测/决策等一系列行动，而一次性解决方案的输出。其中的方案设计环节包括：物联网/传感器技术能够将物理世界与数字世界有效连接，移动计算及移动互联网技术使智能终端成为产业互联网的末梢神经，云计算赋予产业互联网充足的算力支撑与资源共享机制，大数据能够对产业互联网运行过程中产生的海量数据进行存储分析及可视化使用，人工智能助力专家系统建立、人机交互与商业决策过程，5G提升通信传输效率并加速新的生产组织方式裂变生成，区块链构建的可追溯信任机制可以为产业互联网安全提供保障。 2 他山回望：AWS的to B赋能是如何炼成的？ （一）亚马逊，产业互联网的布道先驱 “飞轮效应”立王者，to B利刃正出鞘。亚马逊公司（Amazon）是美国最大的网络电子商务公司，由贝佐斯（JeffBezos）于1995年创立，总部设立于华盛顿州的西雅图。亚马逊最初只经营网络端的书籍销售业务，现在则扩及范围相当广的其他产品，已成为全球商品品类最多的网上零售商，和全球第二大互联网企业。目前，亚马逊围绕Prime会员、Marketplace电商平台、AWS等三大核心业务，形成一整套“飞轮效应”，最终的目标在于在亚马逊涉及的任何行业，都能达到“多、快、好、省”的“占优策略”，从而实现向所有线上、线下涉及到的互联网活动收税（可以是提成，也可以是年费）。 AWS玩转新飞轮，助力B端异军突起。AWS（即Amazon Web Services）是亚马逊旗下的云服务平台，为B端用户提供服务器、存储、网络、远距离计算、电邮、移动开发及安全管理等一系列IT服务。自2006年开始搭建平台并面向客户售卖云服务，AWS为全球190个国家/地区内上百万家企业提供云计算服务支持，客户涵盖Netflix、CIA、GE、BMW等，且营收贡献占比持续提升；2019年创收达350亿美元（+36.53%yoy，唯一超过30%年增速的核心业务），经营利润为92亿美元，占全年总利润的80%。不仅如此，尽管AWS营收仅占2019年收入的12.5%，但经营利润占比高达62.4%，是利润项最核心贡献板块。亚马逊的云服务具备较好的稳定性，再集中构建廉价、可靠的大规模分布式系统时，以群服务器集中解决任务并得出最优结果，从而为B端客户实现数字化转型、赋能。 AWS以打造企业级IT基建为使命，跻身全球云服务市场领头羊。从近年产品的发布情况来看，AWS推广打法较为明确，一个是修路，修用户上云之路，早期用户的数据上AWS困难，AWS就打造Database Migration Service、Snowball等，帮助用户数据成功上云；用户对公有云难以信任，AWS则打造Outposts，把AWS部署进用户的自有机房；另一打法则是机器学习，2016-2019年间，AWS每年都大量发布机器学习相关产品，从平台级的SageMaker系列的服务，让用户的模型构建、训练、部署简单化；再到应用级的十余个服务让机器学习基础化、普惠化。另外，AWS再有一个隐形打法便是Serverless，或者从计费形式上看是Pay as you go，也就是说AWS现在新发布的服务基本都是按量付费，而无持有成本。AWS通过修路、机器学习、Serverless等手段让AWS在整个IT体系中的生态位不断下沉，努力把AWS打造为整个企业IT体系中不可或缺的水和电。AWS每年推出的新功能和新服务数量都在飞快上升，借此AWS成为全球最大的基础设施云提供商。根据Canalys预计，随着Outposts和Local Zones上线后，AWS会继续扩大地盘。 AWS于小，开辟了亚马逊的新增长引擎；于中，数字化重塑了客户的经营业态；于大，更是加速了全球的产业互联网进程。产业互联网的本质是，线下系统是线上系统的镜像，即获取的是系统级的数据，要进行实体资源的调配，进而提升资源的使用效率。建立产业互联网的底层模型为：1、按照线下实体系统的要素，在线上建立要素的镜像（只建要素不建系统）；2、建立线上新系统（以线下系统为基础或全新皆可）；3、将线下要素的镜像导入新系统进行模拟，并生成反向控制线下要素的指令；4、线下要素重新按照线上系统的指令协同工作或完成服务过程。在产业互联网升级的历史进程中，AWS精准把握企业级客户提升IT能力和数字化转型的最经济需求，得益于云计算服务开发较早、资金投入规模较大、性能更加完善等优势，AWS以完备的物联网、数据存储、商业分析等功能，打造了多元性、最具竞争力的云计算生态圈壁垒。 AWS加速产业互联网的实现渠道，核心体现在to B产品思维。从亚马逊近年re:Invent发布的新产品来看，AWS通过Kenisis Firehose、Snowball、Database Migration Service等功能项，帮助B端用户的线下商业行为抽象迁移至线上，进而实现数据上云；自2016年开始，AWS开始发力机器学习和物联网领域，助力用户的线下数据智能化地实时提取、传输、分析和反馈。不仅如此，为面向更多元广阔的用户，实现合作客户所在产业链的各环节数字化，AWS打造企业级产品特性，以私有云打消企业上云的顾虑。 （二）AWS的赋能典范：武田制药的上云蜕变 武田制药借“蛇吞象”跻身全球TOP10药企，降本增效成当下经营关键。武田制药（NYSE：TAK、TYO：4502、FSE：4502）是日本、也是全亚洲最大的制药公司，自1781年以“近江屋”药商之名成立至今已有200余年的历史。武田制药总部位于日本大阪市中央区，全球雇员3万多员工，在2020财年实现营收304.47亿美元、经营利润3.72亿美元。公司一直专注于内分泌紊乱，胃肠，神经，炎症及肿瘤领域的制药研究，于2019年初豪掷640亿美元收购英国药厂夏尔（Shire）后，跻身全球十大生物制药公司。总体来看，战略性的收购强化了武田制药研发及市场等多方面的能力，未来如何进一步整合收购公司，有效削减公司营业费用是武田制药继续提高盈利能力的关键。 1、制药业，仍是传统工艺的延续 从产业维度来看，传统生产管理方式设置了药企生产效率和质量管控的天花板，更何况作为头部药企的武田制药，短期内面临并购带来的整合效率难题。制药业的本质也是制造业，有着复杂的供应链、精细的化学过程和产品，必须满足严格的质量控制；但显著的一个事实是：由于具备知识产权壁垒的药物零售的可持续性，制药公司经常使用过时多年的生产工艺继续生产复杂的药物，而这些工艺在类似的行业（比如化学制造业）正逐渐被淘汰。 药物的生产通常是分批进行，在大容器中混合化合物，然后在很长一段时间内测量每个中间产品的质量，然后转移到另一步骤或设备中，但机器不是连续使用；有关条件、状态和质量的信息通常分布在各个独立系统中，且重要的数据仍被收集、存储在基于纸张的日志中。不仅如此，在合成药物的过程中，如果需要更多的原料和中间化合物，则需要运行更长的过程来生成产品，而随着批处理数量的增加，启动一个全新的批处理意味着所有的延迟和供应过剩的可能性。不幸的是，通往制药业现代化生产流程的道路并不平坦。 新冠疫情推动力数字化的发展应用，开辟线上服务成为各大药企应对新冠实现继续经营的举措。武田制药于2020年12月和AWS携手联动，利用云和数据驱动，借机加速药物开发、提高运营灵敏性、降低技术成本并发展未来的员工队伍。 2、上云，更是制药思维的脱胎换骨 从产品维度来看，加快新药开发效率、保障旧药生产品质是制药业最本质的需求，同时生产研发过程的经济性决定了药企的内在竞争力，绝非仅靠“规模经济”所能分摊。因此，深入生产环节实现数字化转型的效率赋能，是武田制药联手AWS所想取得的制胜关键。AWS的物联网提供了监视和记录所有事件、变化和制造过程每个步骤的集中能力，从物联网传感器手机的数据使药厂操作员清楚把握整个制药生产细节。如果某一化合物的特定运行结果与某个环节问题相关，还可以为产品召回提供复杂的跟踪。不仅如此，连续制造使得特定药物生产线的设备故障的机率和可能产生的后果可能性增高，使用物联网传感器数据和预测性维护使得实时资产管理效率大大增强，预测故障、基于磨损的更换和最小的计划外停机时间将使管理制造质量、效率和遵从性变得更为容易，同时保持灵活性以适应不断变化的市场需求。 具体从机器条件监控、预测性维护和预测性质控来看： （1）机器条件监控 AWS通过温度传感器、振动传感器、机器故障代码等，实现对武田制药工厂设备状态的实时监控。在边缘侧，AWS使用Greengrass的Lambda函数，实现对PLC、MES和工业视觉系统的数据采集，并且使用边缘计算软件进行机器学习，分析振动传感器等的数据，随后过滤数据，避免所有数据都上传到AWS私有云端。随后，AWS计算OEE设备综合使用率，提高产品质量和设备利用率；通过Kinesis实时流分析，发现设备状态异常，并通过SNS服务发送短信邮件告警通知。设备数据通过Kinesis流服务，发送到S3数据湖中，然后用Athena进行即席查询；在云端使用Quicksight报表服务，根据Athena查询引擎的数据，创建可视化仪表盘，可视化监控设备状态。通过上述机器条件监控的实现路径，武田制药的设备折旧、管理费用、生产线人员配置，以及药品质量实时监控都得到了费用层面的节省。 （2）预测性维护 AWS从PLC、MES和工业相机采集传感器数据，通过Kinesis实时流分析，发现制药设备异常时通过SNS服务发送通知；使用SageMaker的机器学习模型预测设备故障，用GreenGrass机器学习推理，在边缘侧运行机器学习模型，并过滤数据，降低云端成本；进而在云端使用QuickSight创建可视化仪表盘。 其中，AWS的Greengrass的Lambda函数，可以完成如下工作：1、对机器工控协议进行转换，从而采集工厂机器的设备数据；2、运行Sage Maker训练好的预测性维护机器学习模型，当机器学习模型预测到设备会发生故障，就将预测结果数据发送到AWS IoT。预测结果数据发送到AWS IoT后，通过IoT规则引擎将数据发送到Pinpoint移动推送服务，用于发送短信和邮件通知给相关的机器维修保养人员。 设备机器数据进入Amazon Kinesis Streams。一路数据进入Kinesis Analytics进行实时流分析，得到的异常数据进入S3存储，然后通过Athena这一SQL查询引擎进行查询。最终QuickSight将Athena作为数据源，查询数据，将机器故障数据显示到可视化仪表盘上。另一路，则把所有机器数据通过Kinesis Firehose保存到S3数据湖中。这样，QuickSight就可以通过Athena查询引擎，可视化分析所有机器的任意时段的历史数据。 （3）预测性质控 AWS从PLC、MES和工业相机采集数据，将质量数据（工业相机拍摄的在制品照片）发送到S3存储通过工业视觉检测最终产品的质量；通过Kinesis实时流分析，AWS发现质量波动时通过SNS服务发送通知，且使用SageMaker的机器学习模型对产品照片进行图像识别，对产品缺陷进行分类统计。进而，AWS在边缘侧使用Greengrass机器学习推理分析药品质量，亦可在云端使用QuickSight创建可视化仪表盘分析药品质量。 基于机器条件监控、预测性维护和预测性质控，在AWS的助力上云后，武田制药采用云优先技术创建了一个更具可扩展性、可靠性和安全性的体系结构，并消除不必要的集成活动；通过将80%的应用程序迁移到云中，将消除非差异化技术，减少内部数据中心的占地面积，并减少资本支出。上云后，武田制药在不到5天的时间里便为COVID-19研发联盟启动了安全的数据共享和临床试验加速平台。如果没有云，启动该平台最多需要三个月的时间。血浆衍生疗法业务部为稀有和复杂疾病的患者开发关键的、挽救和维持生命的疗法，正在利用云计算建立数字连接的捐赠中心，并优化血浆收集过程。武田制药计划到2024年将其血浆收集和制造能力提高至少65％，旨在扩大基本药物的可及性并加速新疗法。 3 管中窥豹：不再野望，阿里云走向兑现 （一）阿里云，步入年轻的战场 1、云生态，紧握数字化赋能的脉搏 制造业数字化转型不只是为了实现制造过程的数字化。通过5G、AIOT等最新技术所获取的设备、作业的实时数据还需要延伸到整个价值链中，实现基于产品、用户、服务的全面创新。因此，企业未来的创新必须站在“上帝视角”的创新，从用户视角去看产品的设计研发、从集团视角去看工厂的运营、从供应链视角去看生产排产、从产线视角去看每一台设备的管理。 更多企业意识到，全要素、全链路间的数据协同所带来的系统性优化，其收益要成倍于单点或是局部上的创新。因此，看不见的自动化（数据自动化），决定了未来企业的数据创新力，是制造企业实现全面业务变革的必要条件。工业数据中台的使命就是打破“数据孤岛”，让数据低成本共享，为数据资产变现建立基础。 数据中心的本质是驱动数据的自由流动，即将正确的数据在正确的时间、以正确的方式、提供给正确的人，并做正确的决策。为此，阿里工业数据中心（IData）包括四个核心要素：技术工具箱、数据仓储中心、数据加工车间与数据运营组织，助力传统企业以产品/服务消费者的需求为导向，在全生产链各环节提取、分析、处理各数据反馈到企业只能辅助决策中心，而这个中心则以链入云生态实现。 技术工具箱负责提供数据、算力与算法工具，用精益管理对数据进行统一的加工与制造。技术工具箱第一是为数据的汇聚（实时汇聚、批量汇聚与流式汇聚）提供技术支撑，第二是为数据制造过程提供弹性的、可按需分配，合理调度的强大算力，第三是提供面向不同业务场景的分析与算法模型能力，例如工业参数优化、能耗优化、智能补货、销售预测等。 数据仓储中心对产品从设计、、研发、生产、到物流、销售的全生命周期中所有业务主体的描述，构建全域数据模型。模型即可以表达空间结构，诸如离散制造行业中，汽车、机械、高端装备等产品组装的过程，也可以按时间序列（流程制造）描述产品从原材料到成品的转化过程。借助工具箱中的工具，将来自不同业务系统的同类数据按照不同业务维度进行聚合。所构建的数据模型可以在“微粒世界”中，对每一台设备、每一位用户、或是每一件产品进行实时、动态的数字映射。 数据加工车间负责数据的制造加工，制造过程由运营组织管理，制造技术由技术工具箱支持；根据不同业务场景的描述，基于全域数据模型，进行跨域数据的关联与分析，以清晰表达企业内部各业务主体之间的相关性，呈现完整的业务价值全景图。数据制造的过程主要包括：（1）全域数据对象自身维度变化的计算过程，例如加热炉在运行过程中参数状态或是在炼钢过程中，铁在脱硫环节发生的变化；（2）根据不断变化的业务逻辑，重新组合跨组织、跨业务流程体系，对不同业务对象之间进行关联分析，例如订单与产线的关联、订单与物料的关联、设备与工艺的关联、用户体验反馈与研发的关联；（3）面向不同维度，将产品数字信息与物理信息相融合，并以可视化的方式呈现，例如各类车间看板与可视化大屏；（4）数据智能计算，例如工艺参数优化、设备的预测性维护，智能排产排程等。 数据运营组织需负责制定数据策略、流程、标准、规范以及绩效考核体系来保障数据的一致性、可信性、准确性、安全性以及业务响应的敏捷性，包括全域数据模型的标准和质量管理、控制与调度数据的制造过程，以及必要的数据安全、数据备份、数据双活和灾备等一系列措施。 2、产业互联大势，阿里云已占先机 阿里云已连续两年占得国内工业云基础设施、解决方案双料第一。根据IDC统计，2019年中国工业云市场规模达到28.7亿美元（+59.8%yoy），2019-2024年复合增长率预计达到35.5%，传统产业正在加速“云化”，以降低成本、提高收益。阿里云已连续两年位居中国工业云整体市场第一，其中在工业公有云市场，阿里云以37.3%的占比超过二到四名的总和；在工业云平台解决方案分市场，阿里云占比24.7%，市场份额超过第二名的2倍，形成了IaaS+PaaS的绝对优势。 阿里云的技术产品优势是以飞天云操作系统、飞天大数据平台、阿里巴巴双中台和智联网AIoT为基础，为客户提供基础设施上云、数据上云、云上中台和云上智能等“四步上云”的全套解决方案。目前，阿里云的全套解决方案已惠及超过500家工业客户。在2020年6月的云峰会上，阿里云又宣布未来3年内落地100个工业互联网平台，新增100万家企业上云，助力10000家工厂完成数字化改造。 （二）阿里云之牛刀初试：长城汽车的数字化陪跑 1、造车业，效率革命的拾级而上 中国汽车制造业总体增速换挡，现进入技术革新时代。国内汽车行业从1953年建立已经过5大阶段，当前已成为全球最大的汽车产销量市场，产量占据全国30%；但现阶段增长已进入换挡期，2019年国内汽车产销量分别为2572.1万辆和2576.9万辆，同比分别下降7.5%和8.2%。当前，国内汽车行业处在产业革新阶段，2019年新能源汽车销量突破120万辆，近5年CAGR为98%。 当前，中国汽车制造业尤其是整车生产商均有完整、严格、标准的生产体系，广泛应用先进的硬件体系如数控机床、工业机器人、AGV等，并且常用的ERP、MES、SCM等信息化软件业已普及，整体自动化程度很高。以整车制造生产体系来看，100%实现自动化，大部分也已部署信息管理系统。 从近年的汽车消费趋势和客户反馈来看，中国汽车产品质量和性能要求不断提高，C2M等个性化需求逐步释放。2019年中国汽车召回总量已从2018年的的1242万辆降至653万辆，同比下滑52.6%，说明国内汽车质量要求已在逐步提高，质量数据的采集、预警、防错等质量管理体系也在逐步标准化；随着年轻一代逐步成为汽车主要消费者，定制化需求已在逐步释放，国内三家主要独立汽车设计公司总和已超过10亿元，增长率也不断攀升至40%，个性化设计改装进入高速发展时代。 软件国产化、数据上云和集成分析，成为国内汽车制造业重点推进方向。当前中国汽车行业智能制造从设计到供应链仍存在较多的问题，其中关键软件缺失、数据孤岛为主要问题，因而未来汽车行业将着力于关键软件系统国产化，同时积极研发并使用新IT技术，比如三维仿真数字孪生技术、系统集成与大数据分析等。 2、传统车企，通往重生之路 传统车企大象转身，长城汽车数字化之路按下加速键。2020年是长城汽车成立30周年，传统发展思路下的危机感日趋强烈，为此公司转型变革力度加大，于当年4月进行组织架构、企业文化、科技平台等三方面的前瞻布局：（1）组织架构及企业文化：业内首创“企业数字化中心”+“产品数字化中心”，首创“三智融合”研发理念（智能驾驶、智能座舱、智能服务），推行“轮值总裁”模式、“去总化”；（2）储备面向未来10年的前瞻科技：发布了“柠檬”、“坦克”、“咖啡智能”三大技术品牌以及完全自主研发的新一代动力总成。“柠檬、坦克”两大平台是长城汽车历时5年，研发投入超200亿元，面向全球市场的智能化、模块化车型平台。“柠檬混动 DHT”将为长城汽车在混动领域提供全新解决方案。面向智能化与网联化的大趋势，长城汽车“咖啡智驾”应运而生，剑指中国智能驾驶领导者，目前，长城汽车已有超过45%车型搭载L2级智能驾驶技术。 长城汽车未来五年数字化转型投资力度加大，数字化研发项目未来5年合计投入80亿元。长城汽车于2020年11月拟发行可转债，除了以63亿元总投资额用于新车型研发项目以外，公司在汽车数字化研发项目中合计拟投入80亿元。汽车数字化项目包括车路协同与自动驾驶软硬件一体化、汽车智慧云端服务产品（即云服务）、硬件算力平台、整车级OS系统产品四大方面。覆盖自动驾驶、V2X、车载计算平台、车载芯片、整车自主OS等领域。其中硬件算力平台研发投入35亿元；车路协同及自动驾驶软硬件一体化研发投入18.7亿元、整车OS系统产品研发投入14.7亿元、汽车智慧云端服务产品研发投入11.4亿元。 阿里云助力长城汽车数字化转型，以搭建工业数据平台实现生产链各环节的全接入。基于数据中台构建的新型企业DT架构可有效解决过去数据来源、质量难以保证的问题，可以达到快速、低成本的创新业务孵化。通过抽取各业务系统数据至数据中台，将各业务数据打通，向上支持业务创新应用，真正实现了“一切业务数据化”、“一切数据业务化”。在数据运营及价值层面，通过专业工具及移动互联技术，为决策层、管理层及业务层的决策提供依据。基于阿里云的数据中台，长城汽车快速构建两中心、一平台： （1）构建企业经营分析中心，建设基于企业战略+ 价值链运营的三级指标体系框架，对研发、营销、计划、采购、制造等各领域指标进行深度分析和挖掘，发现过程问题并进行闭环管理； （2）构建数字化工厂运营中心，对生产、物流等供应链各个环节实时监控和预警，为车间管理人员现场决策提供数据支持，助其第一时间发现问题、找到对策，确保生产不停线； （3）构建工业大数据平台，对车辆发动机/ 电池状态数据、车辆使用场景数据、用户驾驶行为、车辆故障信息以及工厂各类设备等数据进行综合分析，实现人机交互、物物交互等万物智联，赋能新制造创新模式。 具体内容详见华创证券研究所2021年2月3日发布的报告《To B产业研究系列之二：产业互联网，C端巨头的再进击》。 更多投研报告 法律声明 华创证券研究所定位为面向专业投资者的研究团队，本资料仅适用于经认可的专业投资者，仅供在新媒体背景下研究观点的及时交流。华创证券不因任何订阅本资料的行为而将订阅人视为公司的客户。普通投资者若使用本资料，有可能因缺乏解读服务而对报告中的关键假设、评级、目标价等内容产生理解上的歧义，进而造成投资损失。 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