前言

人工智能的下一步是什么？虽然人工智能正在各个行业蔓延，经常成为头条新闻，但从各类型炒作中挑选出真正重要新闻仍旧很难。金准产业研究团队的通过分析将25种发展趋势进一步总结为五大领域发展趋势，希望对大家有所帮助。

一、AI趋势概览

2019年AI的25个趋势总体可以分为基础框架、体系架构和应用三类。其中应用又分为智能预测、自然语言处理与合成和计算机视觉三类。

图：AI价值链的25个趋势

对于这25个重要的AI趋势，金准产业研究团队采用NExTT框架，使用行业采用率和市场优势两个维度进行分析，分为实验阶段、过度阶段，必要、的和紧迫性四个象限。每个象限的评判标准为：

实验阶段：除了早期创业公司之外，没有被广泛采用；

过度阶段：公司合作意愿，市场机会的不确定度；

必要性：广泛的行业基础，客户采用度和投资；市场接纳度；

紧迫性：大型可行的市场预测；值得注意的投资活动；不稳定/不确定的应用。

NExTT框架两个维度

NExTT框架中的25个趋势

二、底层技术更新

越来越多的公司将使用包括caffe2、 Py Torch以及Tensor Flow在内的开源框架降低人工智能行业进入门槛，而胶囊网络（capsule networks）会对卷积神经网络(CNN)发起挑战。“生成式对抗网络”（GAN）将更加流行，用于内容制作。联合学习（Federated Learning）方法将用于更多人工智能设备上，旨在使用这个丰富的数据集的同时保护敏感数据。关于强化学习（Reinforcement Learning）的研究申请会越来越多。

2.1开源框架

由于开源软件的出现，人工智能的门槛比以往任何时候都要低。谷歌在2015年开放其Tensor Flow机器学习库时引领了这一潮流，主要技术人员纷纷效仿。现在有许多开源工具可供开发人员选择，包括Keras，Micro soft Cognitive Toolkit和Apache MXNet。

2.2边缘AI

对实时决策的需求正在推动AI更接近“边缘”，使设备能够在本地处理信息并更快地做出响应。NVIDIA、苹果和许多新兴创业公司都专注于专门为人工智能工作负载构建芯片。2019年最值得关注的人工智能趋势之一将是应用程序中边缘AI的增长。

边缘AI的提及率在2018年第三季度达到顶峰

AI正在推动实时决策

2.3胶囊网络

深度学习推动了当今大多数人工智能应用，但胶囊网络很快就会取而代之。与当前的卷积神经网络（CNN）相比，胶囊网络具有许多优点。对胶囊网络的研究还处于起步阶段，但可能会挑战当前最先进的图像识别方法。

在可见的未来，人工智能的普及化程度会越来越高。尽管之前有很人相关人士曾预言AI寒冬的到来，但是从层出不穷的开源框架可以看出，各大公司对于人工智能的进一步普及和简化应用，仍抱有极大的信心。而新的胶囊网络和日渐流行的强化学习方法，让图像和物体的识别变得更加精确，拥有更多的视角的同时，突破数据限制。

简而言之，在未来的一年，人工智能的进入门槛会越来越低，而且人工智能的识别性能也会更强、更精确，他们的自我学习能力会显著提高。智能设备生产的数据利用度也会大大提升，人工智能在今年会朝着更聪明更有效率的方向发展，同时隐私及敏感数据会被更好的保护。

2.4生成式对抗网络GANs

GAN采用“AI对抗AI”的概念，包括生成器和鉴别器。生成器创建伪图像，而鉴别器将其与真实世界图像进行比较，并向生成器提供反馈。最终结果是一个恒定的反馈回路，产生越来越复杂的图像。随着研究的扩大，它将改变新闻，媒体，艺术乃至网络安全的未来。2019年最重要的AI趋势之一将是GAN的进一步发展和其他应用的溢出效应。

2.5联合学习

使用独特的本地数据集训练AI可以极大地提高其性能，但用户数据也是隐私的。Google的联合学习方法旨在使用这些丰富的数据集，同时保护敏感数据。今年将见证在药物发现和其他用例中寻找更多联合学习的应用。

2.6增强学习

研究人员正在通过增强学习推动AI的能力界限，但对大量数据集的需求限制了实际应用。尽管存在挑战者，但主要参与者正在对该技术进行更多投资，对RL应用的研究正在增加。

美国增强学习专利申请

三、技术应用

通过将AI算法加载于终端设备上，会使人工智能终端化变得普及，但依然面临着储存和开发上的困境。人脸识别的应用范围会愈发广泛，但有引发安全问题风险，仍有待改进。基于自然语言处理（NLP）工作的翻译系统拥有极大的市场需求，但低资源语言和少数民族语言的开发和应用依然存在缺口。自动化驾驶的汽车市场潜力巨大，预计2025年其市场利润能达800亿美元，物流等相关行业会成为首批应用全自动驾驶的行业，但实现全自动的未来依然不明朗。AI聊天机器人吸引了包括国外的FAMGA（Facebook，Apple，Microsoft，Google与Amazon）以及国内的BAT等科技巨头的关注。

3.1人脸识别

从解锁手机到登机航班，面部识别正在成为主流。早期的商业应用正在安全、零售和消费电子领域取得进展，面部识别正迅速成为生物识别的主要形式。

人脸识别首先提到了中国并列举了近四年年含有“人脸识别”和“中国”两个关键词的新闻，说明人脸识别技术在中国的重视度日益增高，中国对人脸识别技术的需求也越来越多。

含有“人脸识别”和“中国”两个关键词的新闻数目

2013-2018中国人脸识别技术股权和非股权交易数目

而美国的专利申请数目也显示出了该国对人脸识别技术的兴趣也在增高。

美国近年人脸识别与活体检测专利申请数目

虽然还不太成熟，但大量的早期应用已经落地。例如苹果在IOS10系统中加入的人脸识别。

人脸识别早期应用

3.2翻译

翻译的自然语言处理是一项挑战，也是一个尚未开发的市场机遇。像百度和谷歌这样的大型科技公司开始在这个领域掀起波澜。由于各公司致力于改进翻译框架，因此效率和语言能力将得到提高，各行业的采用率也将会提高。

3.3自动驾驶

尽管自动驾驶汽车具有巨大的市场机会，但完全的自动驾驶时间表仍不明确。一些如物流等行业的应用可以看到早期采用自动驾驶的车辆。即使部署时间表仍不明确，各行各业都在积极投资并采用自主技术。

3.4对话AI

对于许多企业来说，聊天机器人成了人工智能的代名词，但承诺并没有跟上现实。尽管它们被广泛采用，但聊天机器人一直在努力分析衡量情况的紧迫性-在健康和保险等复杂领域。AI可以改善这些领域的聊天机器人功能，但它仍然是算法的一项特别艰巨的任务。

5G的快速发展，以及智能设备的快速普及，使得各大公司更倾向于在智能手机、汽车甚至可穿戴设备等边缘设备上运行AI算法。其实，在之前AI已经通过语音和手势识别技术渗透汽车、家居领域。例如，巨头谷歌和亚马逊在汽车中分别引入了它们知名的语音识别解决方案“ok，google！”和“alexa”。这些技术形成了一整套的技术融合，加速了人工智能的技术应用。在2019年，5G在全球范围类的广泛试用，将会进一步推动车辆自动化甚至是无人驾驶的商用加速。语言处理技术的发展，让对话式AI的发展会更加顺畅，未来的你不管是说着哪一种方言，位于电话那一头的AI接线员都能准确无误地识别出来，并且通过富有感情的声音给你一个答案。

四、医药行业AI应用

“AI即医疗设备”趋势正加速推进，更多的AI成像和诊断公司正在进行商业化探索，智能手机的普及和图像识别技术的进步正在把手机变成强大的家庭诊断工具。使用机器学习解码来自人体传感器的信号，以及更多的新媒介解决方案，将助力下一代假肢领域发展。苹果推出的两个开源框架——Research Kit和Care Kit，将有助于解决临床试验患者招募中的互操作性问题。医疗生物识别技术将被用于被动监控，为新的诊断方法和识别以前未知的危险因素铺平道路。制药公司正在投资AI和药物研发，以发现新的治疗方案，并改变旷日持久的药物研发过程。

4.1医疗成像与诊断

美国食品和药物管理局（FDA）对AI医疗设备开了绿灯。AI软件产品的快速监管审批为AI成像和诊断公司开辟了新的商业途径。在消费者方面，智能手机的渗透和先进的图像识别技术正在将手机变成功能强大的家用诊断工具。最具影响力的AI趋势之一将是AI用于医疗和诊断应用的批准和采用。金准数据显示，诊断应用是健康类AI应用投资交易的主要驱动。

诊断类AI投资交易

谷歌Deep Mind的算法已经可以判断出乳房活检照片中肿瘤存在的可能性。

DeepMind的肿瘤识别算法

4.2新一代假肢

非常早期的研究是将生物学，物理学和机器学习结合起来解决假肢中最棘手的问题之一：灵巧性。研究人员正在使用机器学习来解码来自身体感官的信号，并将其转化为移动假肢装置的命令。今年，该行业将寻求更多发展，包括面向消费者产品的试验。

4.3 AI临床试验

临床试验中最大的瓶颈之一就是招募合适的患者。理想情况下，AI可以从医疗记录中提取信息，与正在进行的研究进行比较，并向医生和患者提出相关研究建议。

很少有创业公司直接在临床试验领域与客户合作，但像苹果这样的科技巨头正在大踏步前进。自2015年以来，Apple推出了两个开源框架，以帮助临床试验招募患者并远程监控他们的健康状况。

AI临床试验

4.4高级医疗保健生物学

利用神经网络，研究人员开始研究和测量以前难以量化的非典型风险因素。从视网膜扫描到分析皮肤颜色变化，AI正在从无数来源解锁新的医学见解。AI将继续解锁新的诊断方法并识别以前未知的风险因素。

4.5网络安全识别

对网络攻击做出反应已经不够了。计算能力和算法的进步正在将以前的理论攻击变成真正的安全问题。作为回应，使用机器学习主动“搜寻”威胁正在网络安全中获得动力。2019年最重要的人工智能趋势之一将是跨越不同业务类型的威胁猎手的新兴需求。

4.6药物研发

随着AI生物技术创业公司的兴起，传统制药公司正在寻求人工智能创业公司减少长期药物发现周期。虽然这些创业公司中的许多仍处于资助的早期阶段，但他们已经拥有一批制药客户。2019年人工智能的最大趋势之一将是领先的制药企业增加对该领域的投资。

医疗物联网（IoMT）、AI全科医生机器人、远程医疗、医疗中的可穿戴设备、云计算，随着人工智能在医疗行业的长足发展，它们可能正在成为成为现实。现在，即使是简单的智能手机具有医疗应用程序也可以执行血液检查，心电图监测等。医疗中的这种自动化也使得可以向患者发送关于正常检查的预期时间的自动提示。VR以及5G技术的发展，使得之前较为昂贵稀奇的远程医疗变得触手可及。从患者招募到药物开发，AI如今都在全程参与，新型药物的研发应用时间将会比之前更短，而且价格也会更低。对于残障人士而言，下一代假肢技术也在进步，这将有助于他们更加容易地恢复到常人生活状态。

五、设备维护与网络优化

随着工业传感器成本的降低、机器学习算法的进步，以及对边缘计算的推动，AI-IIoT用于设备或单个部件的预测性维护会更加广泛。人工智能正在推动管理工作走向自动化，但面临数据的不同性质和格式的挑战。AI可以通过混合现实世界和模拟数据进行训练建立的合成数据集，来训练人工智能算法。通过将基于AI的解决方案集成到5G网络中，可以进一步优化电信网络。使用机器学习主动“搜寻”威胁正在网络安全中获得动力，但仍面临动态环境变化以及误报的挑战。

5.1预测性维护

从制造商到设备保险公司，AI物联网可以为现有企业节省数百万美元的意外故障。预测性维护算法使用持续数据收集来预测设备故障。由于降低了传感器成本，人工智能的进步以及对边缘计算的推动，预测性维护已经变得更加广泛。我们将见证2019年及以后该行业的投资的增加。

5.2后台办公自动化

AI正在自动化管理工作，但数据的不同性质和格式使其成为一项具有挑战性的任务。尽管每个行业和应用都有其独特的挑战，但不同的行业正在逐步采用基于机器学习的工作流程解决方案。

在其他领域，数字化需要在预测分析之前进行。2019年最重要的人工智能趋势之一将是增加机器人过程自动化的创新和探索。

5.3综合训练数据

访问大型标记数据集是训练AI算法的必要条件。但对于某些应用程序，访问足够的真实数据却有可能不可行。现实的假数据或合成数据集可以解决瓶颈问题。现实世界数据还可以通过混合AI生成的模拟数据来增强，以创建更大，更多样化的数据集。

5.4网络优化

从促进频谱共享到监控资产以及为天线提供最佳设计，AI正在改变电信业。对于通信服务提供商而言，优化意味着更好的客户体验。电信运营商也在准备将基于AI的解决方案集成到5G无线技术中。2019年及以后的人工智能关键趋势之一将是其更多地融入全球电信网络。

人工智能随着物联网的发展，在工业领域的应用已经较为明晰，更智能的机器学习算法和实时联网的工业传感器，进一步提高了设备本身的智能化，在不久的将来，设备的故障可以通过算法来提前预测，会节省大量的意外成本和设备停转损失。由于人工智能的介入，机器运转的后台维护工作，将会变得更加有效率，会节省更多的人力成本。而且人工智能还可以通过模拟运算，进行多种不同状况下的风险预演，可以更精确的模拟现实场景。在网络上优化，人工智能可以快速和个性化的调整网络资源，从而为客户提供不同的网络带宽，降低网络时延，同时在网络安全上，不再是像之前那样等着漏洞被发现，AI可以主动去解决威胁。

六、其它商用领域

对搜索词的上下文理解正应用于电子商务搜索，但广泛应用仍需时间。使用人工智能来计算车主的“风险得分”，分析事故现场的图像，并监控驾驶员的行为，可以有效解决汽车索赔处理问题。网购的普及，使得通过建立一个假冒伪劣商品的数据库，提取其特征，并训练人工智能算法来分辨真伪，对于奢侈品牌和其他高风险零售商来说变得更加有必要。人工智能可以杜绝真正的盗窃行为，并让免结账手续零售变得更加普遍。添加数据分析，以及使用计算机视觉等技术，包括无人机在内的农业设备将变得更智能，可以广泛应用于农作物监测。

6.1电子商务搜索

对搜索术语的语境理解正在逐渐走出“实验阶段”，但广泛采用仍有很长的路要走。尽管面临技术挑战，早期的SaaS初创公司正在兴起，向第三方零售商销售搜索技术。2019年人工智能的主要趋势之一将是对该行业的更多投资，包括主要零售商。

6.2自动索赔处理

保险公司和初创公司正在使用人工智能来计算车主的“风险评分”，分析事故图像并监控驾驶员行为。人工智能的进步正在改变以前缓慢的，人为主导的过程，并允许更快的索赔结算。

6.3假货识别

假货越来越难以发现，网上购物比以往任何时候都更容易购买假货。为了反击，品牌和典当商开始尝试人工智能技术。在线和实体商务中，AI被用于识别仿冒产品和欺诈性商标侵权。

6.4无人零售

到目前为止，亚马逊Go是唯一成功的无人零售商店，但该公司一直盯着定义“成功”。在其他问题中，防盗取决于运营的规模，以及可用的产品类型。在短期内，还存在着部署成本和潜在的技术故障导致的库存损失成本等问题。

6.5作物监测

初创公司和现有企业正在接受作物监测AI来管理驱虫、发现问题，并预测天气变化如何影响农业。

在未来，应用在电子商务搜索的AI可以帮助顾客更加精准和快速地找到心仪的商品。比如当你不知道它叫什么名字的时候，你可以说出它的形状和颜色，又或者它的别称代号之类，人工智能可以通过对这些产品描述的语言分析来自主学习，提高搜索效率。同时在产品防伪上，人工智能可以进一步对假货和侵权商品进行分析，降低客户买到假货的风险。而在汽车索赔处理上，人工智能可以全面介入驾驶员和车辆的状态监控，一方面可以避免事故的发生，另一方面可以在第一时间内得出事故分析结果。在零售方面，无人商店可能更加普及，人工智能和人脸识别等技术的全面应用，可以帮助商店更好的计算货损，及时补充货物。而收银过程也会变得更加简易，人们今后可能购买任何东西甚至于都不需要带着钱包和手机，所有过程都将是实时记录的。在农作物监测上，无人设备和人工智能会使农业作业更精确，风险管控也会更加细致，绝大部分的农作物危害都会被精准清除，产量预测会更加准确。

结语

金准产业研究团队认为，虽然AI的泡沫曾经破灭了多次，但是近年来，一些重大的发展与突破又一次将该领域带回到了公众面前。虽然大量新闻报道仍有炒作嫌疑，金准产业研究团队分析，AI对各行各业的影响是显而易见的。随着更多开源工具的发布，更多的智力资源的涌入，AI的爆发点也许已经不远。

在2019年，更多的免费框架会让人工智能的入门变得愈加简单，更好的算法可以让人工智能的学习速度大大提高，自我提高的能力也会加强。同时2019年一个明显的趋势可能是对于数据保护的重视，过去一年众多数据泄露事件爆发出来的危机已经足够警醒，人工智能在数据保护上所能做到的工作可能会更多。5G网络的应用，会智能物联网进一步普及，人工智能可以在今年有更大的发挥空间。包括医疗行业、农业生产、工业制造等各个领域，在智能设备的配合下，边缘AI将部署到生活的各个角落。或许在不经意间，人工智能会触达我们生活的方方面面。

结语

近两年，随着AGV技术不断成熟，其应用场景不断扩大。除汽车及近年来大热的电商行业以外，一些新兴的市场，例如医疗、巡检、停车等行业领域也在逐步扩大AGV应用，不过目前新兴行业整体来说还处于市场培育期。金准产业研究团队认为，对于AGV厂商而言，这个时期除了培养用户对AGV的认知以外，还需要不断提升产品的稳定性与实用性。

在同质化竞争日益激烈的AGV市场，“创新”成为了企业在市场中突围的法宝之一。2018年，很多企业开始在产品方面下功夫，例如市场上出现的尺寸最小托盘AGV，以及一次可收集多个目标SKU箱的Picking AGV等产品，都体现了企业对于产品创新的不断追求。

2019年AGV的柔性化应用，越来越受到行业重视。尤其AGV开始在3C电子行业大量应用时，由于该行业特性，产品类别经常变化，相应的产线、AGV调度方案与有轨导航标记方式都可能需要改变，因此AGV的柔性化搬运开始成为应用端企业的迫切需求。

AGV系统的易用性和易部署性，会成为行业发展的风向标。应这种柔性化需要，AGV系统软件和调度系统非常关键。AGV能快速部署，特别是非专业人士能够部署，是AGV厂家的重点技术升级研发方向。金准产业研究团队分析，未来在AGV系统调度和规划领域会逐渐引入人工智能AI的成熟技术，为AGV的智能化、易部署赋能。

近两年，自然导航一直被认为是AGV未来导航方式的发展趋势，2019年也不例外，自然导航仍然是业内讨论的重点，会有一些简单自然的导航系统得到现场应用。但有一个转变是，越来越多的业内人士认为每一种导航方式都有其各自优势，具体采用哪种导航方式要根据应用场景及投资成本来确定。所以目前业内普遍认为，未来AGV的导航方式会呈现融合发展的趋势，新技术会不断融入。AGV是低速的无人驾驶小车，与道路环境的无人驾驶技术会进行深度的融合、借鉴。未来我们会发现，成熟的AGV系统技术会在无人驾驶领域得到体现。

2019年，国内AGV出口海外项目会越来越多，有能力出口到欧美等发达国家的AGV厂家也将增多。与国外厂家相比，国内AGV企业的成本优势明显，并且国内厂家相对来说深度定制化能力比较强。不过，也会遇到一些潜在风险，金准产业研究团队提示，各个公司加强相关的风险控制能力。

首先是专利问题。国内厂家意识相对淡薄，研发产品时很少会考虑是否侵权，或者在专利侵权上打擦边球。笔者参加过几次美国机器人及物流大型展会，基本没有看到类似Kiva货架机器人的产品，原因是Amazon公司已经把这种运行模式注册了专利，其他厂家只能采用新创意模式来实现无人仓机器人部署。其次就是中美贸易摩擦悬而未决。美国对华贸易征税中就有AGV机器人这项产品，因此出口到美国市场的AGV因关税问题会增加不小的成本。再次就是出口到欧美市场还需要遇到产品安全认证问题，欧美安全认证需要单车认证和系统认证。系统认证往往是工程结束前对AGV软硬件都会进行全面认证后才能投入使用，而无论是单车认证和系统认证都会大幅提高产品成本。

总之，2018年的产能过剩、经济下行压力、中美贸易战等一系列不利因素影响到企业对2019年的市场期望，但笔者个人认为，中国移动机器人市场需求快速增长不会减速，行业发展的空间可以无限遐想。我们一定要保持乐观心态，共同迎接2019年底收获的喜悦！

前言

中国的移动机器人（AGV）历经20多年快速发展，从无到有，从大到强，横跨了物流与机器人两大行业，取得举世瞩目的成绩。随着中国人口红利消失及国内产业转型，各种机器人应用广泛、市场空间巨大。而国产移动机器人更成为机器人领域里的一颗明珠，从自主技术、产品研发，到走出国门的竞争力，可以说毫不逊色于国外同行，且销售额每年都以平均30%以上速度的增长。

移动机器人的强劲表现，与广泛的国民经济生产需求有关。中国移动机器人的发展从产品增量需求大幅增加，笔者认为经历了三个阶段。

第一阶段为20世纪90年代至2010年，属于初级发展阶段，主要是中国自主研发和合作引进并存，能够生产AGV的国内企业不超过5家，AGV每年出货量很低，用户主要集中在烟草和汽车等行业。

2010年以来进入第二阶段，随着中国汽车工业快速发展，性价比高、轻负载及低定位精度的移动机器人，在汽车动力总成、冲压、焊装及总装四大工艺车间迅速推广。

到2018年底，国内各品牌汽车厂基本都应用了这种物料配送模式，AGV应用数量成几何级倍数增长。

第三阶段的爆发点是2014年Amazon收购Kiva公司并大量采用移动机器人后，国内电商企业纷纷效仿，在存储、分拣领域布局货架搬运机器人，成为近年来AGV市场发展的新热点。新的移动机器人公司也如雨后春笋般快速增长，并受到资本热捧。

一、中国移动机器人（AGV）行业2018年发展回顾

2018年的中国移动机器人行业，可以称为“百花齐放”。因国内市场需求强劲，AGV的新应用领域、新模式、旧模式改造等创新点众多，造就了一批专业深耕某领域且取得不俗业绩的厂家，市场销售额继续扩大，例如沈阳新松借冬奥会这个重要舞台向全球展示了中国移动机器人的技术和能力。

据不完全统计，2012年国内生产AGV本体的企业在20家以内，2015年12月达到60家左右，2018年超过了120家。

据新战略机器人产业研究所的统计数据，国内销售收入过亿元人民币的AGV企业2018年已经超过了10家，2018年中国AGV市场容量超过40亿元，AGV叉车的出货量首次超过了1000台。

从区域的市场集中度来看，我国AGV市场仍将处于加强集中状态。

珠三角和长三角仍然是AGV的主要聚集地，由此可见，AGV的区域市场集中度近于垄断状态，AGV区域集中度逐渐提高。综合来看，广东、江苏、上海、浙江等区域未来可能是中国AGV行业重点发展区域。

回顾2018年，移动机器人行业发展有喜有忧，笔者想从5个方面来分享一下个人的观点：

1.1同质化等多方面因素导致的价格战

生产厂家增多、行业标准缺失、最低价中标、同质化以及资本对赌/并购，使近年来中国移动机器人行业竞争日趋白热化，直接导致激烈的价格战。有的行业，如前文所述的汽车物流AGV以及电商分拣AGV两个领域，大部分AGV企业都是微利或者是赔钱做项目，难以避免出现降低产品质量、“一锤子买卖”、售后服务高价等问题，市场出现了一系列劣质工程，客户抱怨增加，直接影响到AGV行业健康发展，以及企业对应用AGV的信心。当前依靠低价去开拓市场的现象，在行业内还是非常普遍，低价策略直接导致劣币驱逐良币，使企业前期技术投入热情降低，不利于行业发展。

1.2融资收购对赌依然继续

2018年，移动机器人行业资本过热后已逐渐趋于理性，资本更加关注那些技术积累雄厚的企业，老牌企业继续稳中求进，新兴公司也在努力探索适合自己的发展道路。而在行业发展过程中，资本也起着举足轻重的作用。

2018年仅AGV本体厂商就有近十家获得了融资。其中，极智嘉以1.5亿美元刷新全球物流机器人领域融资记录，充分表明了资本对于移动机器人的看好。但值得注意的是，除了少数企业之外，整体而言，移动机器人企业融资金额并不大，大多都集中在千万元级别，上亿的并不多；且同2017年一样，2018年业内企业融资大部分都还停留在前两轮，能进入C轮的企业基本上没有。

1.3行业细分更加明显，海外市场开拓取得不俗业绩

移动机器人领域市场细分特征非常明显，有一定技术积累加上行业深耕，总能摸索出一种适合行业特点的AGV应用新模式。这种新模式、新需求，也是AGV市场扩大增量的必由之路。由于各个应用场景的特性不同，对于AGV的技术要求也不同，所以在某些应用方面，有些AGV企业更具有先天优势。与此同时，立足于细分领域深耕已经成为很多企业未来的发展目标，尤其是对于一些创业型公司而言，没有足够的能力去开拓各个行业市场，所以选择某一个或几个领域进行深耕成为很多企业的选择。

应用在家电行业的叉车式移动机器人

随着国内AGV行业不断发展，国产AGV也正在加快走出去的步伐。为此，国内一些企业开始进行国际认证以确保在海外市场的通行。目前AGV海外项目的接连落地，让我们看到了国产AGV企业的国际竞争力正在逐步增强。

应用在拖拉机装配的移载 AGV

1.4尝试自营第三方仓储、融资租赁新商业模式

近两年，由于国内移动机器人市场竞争激烈，许多AGV厂家为了扩大行业影响，保障出货量，并为提高产品应用可靠性提供测试机会，开始尝试新的商业模式，但行业内对此褒贬不一。

（1）为电子商务公司配套自营仓库

这种商业模式将原来电子商务公司的运营成本转嫁给AGV提供方，后者按单提成收回投资。由于前期投资大、账期长，AGV企业只能靠融资解决资金问题。此模式要求移动机器人厂家改变经营思路，组建仓储运营团队，而市场的不确定性及专业运营经验对AGV企业来说是不小的考验；同时，电子商务公司的信息共享意愿以及运营低成本要求，对AGV企业也提出了挑战。这种模式是否成功，需要时间来验证。

（2）融资租赁商业模式

这种商业模式的思路源于叉车企业，国内叉车企业基本都开展了叉车融资租赁业务。据金准产业研究团队目前了解情况，大多数移动机器人企业都不愿意接受这种模式，只有极个别案例实施。主要原因是，相对叉车这种标准化的产品来说，目前AGV要部署到客户现场，需要AGV系统及专业人员提供技术支持，特别是随着生产企业现场工艺调整，需要重新部署AGV，还有可能因为客户提出新的要求，原有AGV需要改造或者新制，供需双方的责任和义务划分非常麻烦。

1.5产业联盟建立，为行业未来规范及健康发展提供了平台

2017年，中国移动机器人（AGV）产业联盟正式成立，这是中国AGV领域唯一的行业性组织。2018年，该联盟也随着AGV行业的发展不断壮大。截至目前，联盟已有成员企业185家，其中AGV相关产业链企业超过160家，同时产业联盟发布的数据更加真实可靠，为行业健康发展提供交流共享平台。

中国移动机器人（AGV）产业联盟有四大特色引人关注：

一是联盟成员全部由业内主流企业的领袖人物组成，用企业联合创始人方式加速产业革命，将更有利于加快产业上下游和横向资源整合与转化。

二是目前联盟成员涵盖AGV机器人全产业链几乎所有核心企业，未来联盟将重点覆盖AGV核心器件、机器人本体、系统集成三大领域。

三是联盟组建了较大阵容的主席团和专家顾问团，涵盖了中国AGV机器人领域的领先人物。

四是联盟邀请和吸收了各大应用行业知名企业作为名誉理事单位，并吸收了高校和研究机构及测试机构等单位加入，为联盟的产需对接和技术落地提供平台，形成了产、学、研、用全产业链的组织架构。

二、产业链：下游需求旺盛带动产业链快速发展

移动机器人(AGV)是工业机器人的一种。它由计算机控制，具有移动、自动导航、多传感器控制、网络交互等功能，在实际生产中最主要的用途是搬运，可以说只要有搬运需求的地方，就有移动机器人的应用可能。

移动机器人（AGV）属于工业机器人的一种，具有与工业机器人相同的产业链结构。上游为机器人零部件制造商。这一部分是产业链的核心，在机器人产品中占据绝大多数成本。中游为机器人制造与系统集成企业。下游则包括汽车、3C电子、物流等应用行业。

国内移动机器人市场目前的国产化率很高，达80%以上。在国外产品在机器人领域占据主流的国内市场，移动机器人市场的这一国产化率可谓独树一帜。国产化率高源于国内厂家性价比明显。

2.1上游：核心零部件依赖国外厂商，国内企业有待进一步发展

工业机器人产品最主要的成本集中于减速器、伺服系统和运动控制器等核心零部件身上。减速器、伺服系统和运动控制器三者成本加和超过75%。因此从这一角度分析，工业机器人产业链的核心是上游的机器人零部件制造商。目前，国内市场上的机器人产品，其核心零部件大多来自于国外机器人零部件制造商，采用国内机器人零部件制造商产品的企业数量较少。究其原因有二：①减速器等核心零部件产品研发难度大，所需技术积累较为深厚，因此国内有资质有能力设计研发生产核心零部件产品企业数量较少且技术成熟度较低②中游的机器人本体制造企业对国内机器人零部件供应商的产品质量存疑，为争取市场份额获取客户信任而采用国外机器人零部件供应商产品。

而在移动机器人（AGV）这一国产化率极高的细分市场，中游的机器人本体制造企业也依旧难逃此类问题。移动机器人（AGV）主要由驱动、系统和导引三部分组成，其中，在驱动控制器、系统、以及激动导航传感器等核心部件上，依然是国外品牌的天下，虽然外资企业无法实现对我国AGV市场的直接垄断，但却能利用关键技术及核心零部件上的优势，来对我国企业形成掣肘和牵制。因此长远来看，若想在移动机器人领域有所作为，国内企业需要在上游的机器人零部件上持续发力。

2.2中游：“个性化服务+高性价比”推动产业快速发展

移动机器人（AGV）中游主要包括机器人本体制造和系统集成两部分。目前国内的需求方两极分化严重，既有华为、东风汽车、京东等大型企业，也有年销售额勉强过亿的小型企业。而其中大量订单来源于后者，它们对移动机器人（AGV）的需求多则四五台，少则一两台，且应用场景、具体需求各有不同，加上自身改造能力弱，需要中游厂商为他们提供完善的后续服务。因此能够为需求方提供个性化服务的中游国内机器人本体制造商很受这些需求方青睐。2013年至2018年，中国AGV机器人销量从最初的2439台增长至2018年的18000台（估计值），产业发展速度极快。

国产机器人具有一定的性价比。国外的AGV产品价格普遍在80-100万/台，而国内的AGV产品价格普遍在40-70万元/台，比国外低50%左右。2018年，移动机器人行业的价格战趋势并没有停下来，有些企业甚至推出了9.8万的叉车AGV，以低价打开市场仍然是目前国产移动机器人的主要策略。

2.3下游：人口红利降低与新兴领域发展造就AGV高需求

根据国家统计局公布的数据，近二十年来我国的出生率长期处于历史低位，近两年甚至出现进一步下行趋势。原本享受我国高出生率带来的人口红利的行业，例如3C电子、物流、汽车制造等，都将面临出生率长期低迷带来的人口红利下降的影响。因此，作为人力资源的一大替代品，移动机器人（AGV）的需求变得愈发旺盛。目前市场上对移动机器人（AGV）的需求主要来自于需要降低搬运人力成本的小微企业。

与此同时新兴行业的兴起也进一步带动了移动机器人的需求。随着电子商务的发展，物流行业的工作强度大幅提升，对搬运的工作效率也提出了更高的要求。以2014年的数据为例，在当时移动机器人等设备尚未普及的情况下，双十一等重要销售活动之后，快递搬运工日人均搬运重量超过1吨，日工作时间达十几个小时；消费者在网上下单后平均需要等待6-7天，比在非活动日购买商品等待时间多了近一倍。为了更好的优化消费者的消费体验，各大电商纷纷引入各种机器设备，力求将物流往智能化、自动化的方向推进。

而移动机器人也自然而然成为了实现物流自动化智能化的首选。移动机器人（AGV）在自动化、灵活性和安全性三个方面的独特优势使得移动机器人（AGV）成为物流智能化、自动化的最优选择。

（1）自动化程度高：无人搬运车AGV相比人工叉车运送物料来说具有极高的自动化。当车间某一环节需要辅料时，由工作人员向计算机终端输入相关信息，计算机终端再将信息发送到AGV中央控制系统，系统向AGV发送控制指令，AGV接受并执行将辅料自动搬运至相应地点。AGV只需要输入相关的指令就能很好的完成任务，只要输入的指令没有问题，就不会有问题，避免了各种错误的发生。

（2）灵活性强：AGV小车能够灵活地与各类生产线，装配线，输送线，站台，货架，作业点等有机结合。实现最大限度地缩短物流周转周期，降低物料的周转消耗，实现来料与加工，物流与生产，成品与销售的柔性衔接，最大限度地提高生产系统的工作效率。

（3）安全性好：移动机器人（AGV）具有较完善的安全防护能力，有智能化的交通管理，安全与避碰，多级警示，紧急制动，故障报告等。能够在许多不适宜人类工作的场合发挥独特作用。

三、行业空间及趋势分析

3.1行业空间分析：多领域应用前景广阔，超百亿市场可期

从应用场景来看，移动机器人主要应用于搬运场景，凡是有搬运的地方就有移动机器人应用的可能。而从应用领域来看，汽车工业、3C电子、烟草行业、物流行业是移动机器人应用最为广泛而且前景最为广阔的几个行业。

从未来市场规模来看，移动机器人（AGV）市场规模有望达140亿元。根据我国移动机器人（AGV）市场实际发展情况来看，2018年我国移动机器人（AGV）销量为29600台，市场规模达到42.5亿元。由于需求端的叉车替换需求、仓储机器人需求等都较为旺盛，保守估计未来五年移动机器人（AGV）销量的复合增长率大概率维持在25%左右，再考虑技术进步带来的产品每年约5%的降价水平，以此计算我国移动机器人市场在五年后将达到140亿元左右，产业发展空间巨大。

3.1.1汽车行业：传统移动机器人（AGV）应用领域需求巨大

移动机器人（AGV）在汽车行业的应用源于瑞典汽车制造商沃尔沃。早在1973年，沃尔沃就引进了实时运输理念，也就是根据需要及时把物料运送到机械和装配车间。据此理念沃尔沃在kalmar轿车装配线上大量采用了AGV进行计算机控制装配作业。1984年，美国通用汽车公司完成了它的第一个柔性装配系统，从此该公司就成为当时AGV的最大用户。1986年通用公司的移动机器人（AGV）已达1407台(包括牵引式小车、叉车和单兀装卸小车)，1987年又新增1662台。目前，在美国，汽车行业占到移动机器人（AGV）总用量的百分之八十以上，而在欧洲这个比例也超过五成。

移动机器人（AGV）在汽车行业的典型应用主要在于发动机装配线，或者底盘和平台的对接。比如：①原材料的自动运输②总装线的运输③测试区的往来运输④生产车间与成品之间的自动运输。

无论是从使用量还是应用成熟度，汽车行业无疑是AGV最强大的市场和最大的支持力量。一个汽车企业往往要使用数百台甚至上千台AGV，如东风日产广州花都工厂就使用了超过1000台AGV。从目前国内汽车制造厂商的数据来看，大多数汽车企业都采用了国产的AGV作为厂内生产物流的一个流通硬件，国产化率较高。目前，我国成立时间较长的移动机器人（AGV）企业大都与汽车行业不可分割，且在汽车行业有了较大的影响力，拥有较为稳定的合作关系。

3.1.2电子行业：大体量+招工难造就AGV广阔前景

2013年至2017年是我国3C电子制造业的爆发期。在这短短几年内，3C制造业产值从约1.43万亿元上升至2.46万元，保持了14.5%的年复合增长率。金准产业研究团队预计2018年3C电子行业将达到2.6万亿元。3C产业庞大体量给移动机器人（AGV）提供了巨大的市场容量；与此同时，3C产业大量人工需求与人口红利下降带来的招工难的矛盾，进一步造就了移动机器人（AGV）应用于3C产业的广阔前景。目前国内3C行业机器人密度仅为11台/万员工，而日韩国家的机器人密度早已超过1200台/万员工，机器人普及率存在极大差距，应用空间前景极大。

目前3C行业在物流方面有以下3点要求：①3C电子产品普遍为大批量定制、生产周期短，对于柔性化、矩阵式生产的需求要求物流具备快速应变能力②生产线拆解更细分，物流频次上升，要求物流更高效率③可与MES系统对接，将生产信息准确映射为生产作业，精准控制供应链和生产节拍。针对3C电子行业的这三点要求，以柔性化为主的移动机器人（AGV）成为最优选择。例如无轨AGV机器人，搬运速度为传统磁条AGV的3-4倍，能够满足物流频次上升需求；单台AGV出现故障、产线变更，不会影响AGV系统运行，缩短停工频次时间提高效率；能与MES系统对接，精准控制物料供应和生产节拍。

3.1.3烟草行业：行业整合移动机器人（AGV）需求稳步提升

烟草行业具有物料流量大，运送环节多，生产过程自动化、柔性化程度高，信息控制管理系统要求严等特点。移动机器人（AGV）作为现代化生产过程的标志性装备，具备了能较好满足上述特点的条件，加之烟草行业整体效益较好，有条件更新装备，因而移动机器人（AGV）在烟草行业很在就得到了推广应用。

根据《云南省烟草公司普洱市公司2018年卷烟分拣、装卸业务外包项目招标公告》可知，卷烟分拣过程中包括人工划箱、补货、包装、搬运作业，卷烟仓储的出入库上下车装卸、搬运、堆码、纸箱的回收搬运和上下车、物流分公司日常事务的零星物品搬运等作业。根据此流程，卷烟厂在物流上需要的相关人员至少需要40人左右：①整个项目的实施进行管理的专门负责人1名②操作一套半自动分拣系统进行分拣补货、包装作业的固定使用工人20-30名③卷烟仓储的出入库作业工人10名④分拣临时替工5人。按每位工人的工资为3000元/月，全年所需人员工资144万元，约合国产移动机器人（AGV）3台的购买费用。如果选择用移动机器人（AGV）替代人工，6至8台移动机器人（AGV）可以完成以上卷烟分拣过程。如此算来，约2—3年的人工成本即超过移动机器人（AGV）购买及维护的成本，因此通过使用移动机器人（AGV），员工劳动强度、装卸破损率和用工成本均得到了有效降低。目前烟草行业智能化已经较为成熟，移动机器人（AGV）在烟草行业的普及率较高，相关产品产销量增速较为稳定。

3.1.4物流行业：各大电商均已布局，智能化物流呼唤AGV

物流行业上来看，移动机器人（AGV）最大的应用领域可能是电子商务物流服务。电子商务之间的竞争从很大程度上讲是物流之争，物流服务更好的商家将赢得更多的客户。因此，如何快速精准地送达快递，如何解决爆仓、错发、漏发、暴力分拣、快件丢失等问题，如何打造出拣货效率高、错发率低的电商仓库，成为了当下电商仓储物流行业的当务之急。移动机器人（AGV）很好地解决了这些问题，在工作效率上具有传统的人工作业或叉车作业无法具备的优势。

移动机器人（AGV）可以按照最优的行驶路线自动搬运，准确地停靠在想要的人工拣货站台出，拣出相应数量的货物。而与之相配的AGV智能管理系统可以完成对所有货物情况和作业环节的监管，可以随时查看到货物的存储、发货、运输等情况，使客户实时掌握自己商品的动态。包装等作业环节通过视频全程记录，并永久保存，保证每一环节的可追溯性，确保货物安全性。

目前各大电商物流公司都已经注意到了移动机器人（AGV）的独特优势并着手建立智能仓库以配适其发展。2015年，阿里就在天猫超市天津仓库布局了一款仓储机器人——曹操，整个系统都由阿里自主研发，造价上百万元，该机器人接到订单后，可以迅速定位出商品在仓库分布的位置，并且规划最优捡货路径，拣完货后会自动把货物送到打包台，减少仓管人员的步行距离，大大增加了仓库分拣打包的效率；2016年“双十一”期间，阿里旗下的菜鸟网络在海宁建设的“智能仓库”正式投入了使用，这是国内首家以机器代替人工完成商品分拣、装箱全程的智能仓库，其中包括此前曝光过的由菜鸟自主研发的智能AGV机器人；2017年，过半的电商平台开始采用AGV自动分拣机器人，上海邮政EMS在双十一期间率先使用AGV，350台AGV每小时单个分拣量可达1.8万件，而且准确率高达99.99%。

3.2未来移动机器人行业发展趋势

3.2.1产品特点趋势：高性价比且易用

我国国内工业机器人市场在呈现出较为明显的“长尾特征”，除3C等快速崛起市场占据一定份额外，其他应用市场均存在客户规模小、资金实力差、应用水平低、地理分布极其分散、整体数量巨大等特点。这样的客户特点也就决定了，大部分客户都是价格敏感型的客户，而且自身改造能力差，需要中游厂商给出稍作调整即可投入使用的产品。因此，中游的生产厂商若想占据更多的市场份额，生产出的产品必须具备高性价比且容易使用的特征。

3.2.2产品技术趋势：户外AGV技术、“大数据”技术成熟

目前移动机器人（AGV）的应用案例主要集中于室内环境中，例如智能仓库、工厂车间等。但是事实上，搬运过程中有大量的流程是在户外进行的，例如快递的“最后一公里”、港口货物吞吐等。如果移动机器人（AGV）在此类纯户外或者半户外环节可以得到广泛的应用，必将带来物流行业的全新革命。快递的“最后一公里”目前由于导航系统技术尚未成熟发展较为困难，但是港口货物吞吐有望在未来成为户外AGV技术应用的最为广阔的领域。2016年我国规模以上港口货物吞吐量为118.3亿吨，庞大的吞吐量如果能通过移动机器人（AGV）实现智能化运输，工作效率必将极大提升。

除了户外AGV技术的逐步成熟，互联网技术在移动机器人（AGV）上的应用也将进一步提升工作效率。通过互联网这一媒介，生产管理系统可以采集机器人的运行数据进行汇总，从而得到“大数据”。通过对大数据进行分析就可以知道机器人的稼动率、生产信息、故障信息等，从而根据实际情况实时调整生产方式，从而进一步提高生产效率。

3.2.3导航方式趋势：视觉导航成未来发展主流，混合导航方式进一步降低成本

相比于磁线、磁钉、二维码和激光等AGV传统导航方式，视觉导航方式优势明显。其优势主要体现于以下三个方面：

（1）低成本：视觉导航的低成本主要体现于传感器的低成本和运维的低成本。世界顶级牌的工业级单目相机加镜头仅3000元，普通的商用相机售价百元左右，相比较于激光导航动辄万元的激光传感器成本较低。此外，未来机器人在自然环境下的视觉导航技术无需在环境中使用任何标记物，降低了客户现场的运维成本。综合以上两点，客户购买AGV设备的投资回报时间会大幅缩短。

（2）无需改造现场环境：未来机器人的核心是在自然环境中的视觉定位导航技术，无需对客户现场进行任何改变、无需磁线、磁钉、激光反射板等人工标记，仅通过视觉自然特征即可实现高效的定位导航。降低项目实施难度、减少实施时间。

（3）高性能：从原理上讲，视觉捕获二维图像信息，图像中不仅包含轮廓信息，还包含颜色信息。其中，颜色信息是不能通过其他传感器得到的。而颜色信息对于移动机器人自主定位、控制、避撞纠偏都非常有价值。通过丰富的视觉信息，未来机器人的AGV产品及改装方案可以实现高效（直线速度2m/s，过弯速度1.5m/s（过弯不停车））、高精度（位置误差<1cm）、高稳定性（失误率<0.1%）的自主导航。

当然纯视觉导航也有缺点，主要是纯视觉导航技术目前成熟度一般，商业化应用较为困难。因此，目前更好的方式是多导航方式结合使用。在使用了视觉导航的基础上，移动机器人（AGV）可进一步添加惯性运行导航，以适应各类起伏和颠簸路径，保障运行时的精准性。与采用激光、惯性、磁条等导航方式的传统移动机器人（AGV）相比，成本更低，精度更高。

四、竞争格局分析

4.1国外移动机器人竞争格局分析：不同地区AGV产品各有特色

对比目前国外的移动机器人（AGV）产品特点，不同地区的移动机器人（AGV）产品特点各有不同。可以将国外的移动机器人（AGV）厂家分为两类：欧美厂家与日本厂家。

（1）欧美厂家：由于欧美的工业模式偏向于大型重工业，因此欧美厂家生产的移动机器人（AGV）普遍载重能力较强，产品的载重量可达60000kg（60吨），一些高级重载移动机器人（AGV）的承载能力已经达到了150吨，技术也因此相当复杂。而欧美高昂的人力成本，也使得欧美厂家在生产时更追求AGV的自动化和智能化，产品功能完善，技术先进。为了能够采用模块化设计，降低设计成本，提高批量生产的标准，欧美的AGV放弃了对外观造型的追求，采用大部件组装的形式进行生产。此外，欧美的工业厂房环境较为友好，移动机器人（AGV）的应用极为普遍。

目前在欧洲，一台激光导引后叉式AGV的单机价格约为10万欧元，相当于3个叉车工人1年的费用（AGV能够24小时连续工作，相当于3班制）。换而言之，在欧洲投资1台AGV，一年内就可以基本收回投资。地缘优势加上产品适配性决定了欧美厂商的主要客户都是欧美企业。欧美的厂家的技术水平和市场认可度也是世界最高的，前十六大厂商中欧美占据主要席位。

（2）日本厂家：日本在上个世纪七十年代也引进了欧美的AGV。由于日本主要以高端轻工业为主，例如电子等科技产业，因此日本厂商对AGV进行了本地化的改进，使其技术复杂程度和车体的复杂程度均得到极大的简化，成本也相对低廉。日本厂家生产的AGV完全结合简单的生产应用场合（一般是单一的路径，固定的流程），只用来搬运，并不强调自动装卸功能，在导引方面，多采用磁带导引方式。日本厂商简化产生的极致产品为AGC（Automated Guided Cart），低廉的成本一度让AGC在东亚市场大行其道。目前国内也有不少企业在模仿日本厂家的产品特点，以降低AGV产品成本，提升其普及率。

4.2国内上游竞争格局：国产化进程不断推进，中低端市场有望突破

4.2.1精密减速器：国产化逐渐起步

移动机器人（AGV）一般使用的是RV减速器，此类减速器具有传动比大、传动效率高、运动精度高、回差小、低振动、刚性大和高可靠性特点，可应用于大扭矩、大负载工况下（20kg以上）。

目前国内的RV减速器市场被日本纳博特斯科垄断，国产化率尚不足5%。纳博特斯克由帝人制机株式会社和纳博克株式会社两个日本的跨国公司合并组成，目前是全球最大的精密减速器制造商，全球市占率稳居60%，全球大多数机器人厂商包括“四大家族”均从纳博采购RV减速器，其RV减速器市占率达到90%。

近年来，国内厂商逐步实现技术突破，国产RV减速器与国外产品性能差距不断缩小。精密减速器的关键技术指标主要包括扭转刚度、传动精度、传动效率等。对比国内外精密减速器关键技术指标发现，国产品牌在部分指标上已接近日系品牌。RV减速器逐步开始国产替代，国内厂商上海机电、中大力德、南通镇康、双环传动等已实现量产，但目前国产化率尚不足5%。

4.2.2传感器：生产厂商体量小且缺乏关键性技术，难以突破

移动机器人（AGV）使用的传感器主要包括激光传感器、视觉传感器、红外传感器和超声波传感器。这四类传感器各有优缺点，结合使用效果较好。

我国传感器的生产企业主要集中在长三角地区，并逐渐形成以北京、上海、南京、深圳、沈阳和西安等中心城市为主的区域空间布局。长三角区域：以上海、无锡、南京为中心，逐渐形成包括热敏、磁敏、图像、称重、光电、温度、气敏等较为完备的传感器生产体系及产业配套。目前我国的传感器生产厂商规模普遍较小，受到以下三个方面的制约难以突破国外品牌的垄断：

（1）核心技术和基础能力缺乏，创新能力弱。传感器在高精度、高敏感度分析、成分分析和特殊应用的高端方面差距巨大，中高档传感器产品几乎100%从国外进口，90%芯片依赖国外，国内缺乏对新原理、新器件和新材料传感器的研发和产业化能力。

（2）共性关键技术尚未真正突破。设计技术、封装技术、装备技术等方面都存在较大差距。国产传感器可靠性比国外同类产品低1-2个数量级，传感器封装尚未形成系列、标准和统一接口。传感器工艺装备研发与生产被国外垄断。

（3）产业结构不合理，品种、规格、系列不全，技术指标不高。国内传感器产品往往形不成系列，产品在测量精度、温度特性、响应时间、稳定性、可靠性等指标与国外也有一定的差距。

4.2.3控制系统：性价比助力国产品牌发力中低端市场

据金准产业研究团队统计，在中国的工业机器人控制器市场，四大家族市场份额占比与其在本体市场的占比基本保持一致，占比之和达52%。国内自主品牌本体市场市占率达32.8%，而在控制器市场仅占不到16%，国内企业控制器尚未形成市场竞争力，部分本体生产厂家的控制器需要通过外购。但在发展过程中仍然涌现出一批具有代表性的企业，比如汇川技术、埃斯顿、新时达、固高、新松、华中数控等企业较有优势。

国内机器人控制器与国外产品存在的差距主要在软件部分，即控制算法和二次开发平台的易用性方面。控制系统的开发涉及较多核心技术，包括硬件设计，底层软件技术，上层功能应用软件等，随着技术和应用经验的积累，国内机器人控制器所采用的硬件平台与国外差距不大。但是由于缺乏平台基础，国产厂家制造的控制器多为封闭结构，存在开放性差、软件独立性差、容错性差、扩展性差、缺乏网络功能等缺点，难以适应智能化和柔性化要求。

国内工业机器人生产厂家的控制器主要具有价格优势。随着微电子技术的快速发展，处理器的性能越来越高，成本越来越低廉，高性价比的微处理器使得开发低成本、高性能的工业机器人控制器成为可能。KUKA、ABB控制器价格分别为5.8、6.8万元，而固高只需6千元。国产控制器性价比高，可抢占对机器人精度要求不高的、通用型机器人的市场需求。对于移动机器人（AGV）而言，在生产柔性化要求相对较低的场合通过采购国产控制器以降低成本是一个不错的选择。

4.3中游竞争格局：群雄逐鹿

我国移动机器人（AGV）国产化率较高，但是市场集中度相对较为分散，可谓进入群雄逐鹿时代。每家移动机器人（AGV）生产商都有自己独特的优势。2015年以来，移动机器人（AGV）产业进入了快速发展期，行业存在较大变数，相对而言，技术上积累更为深厚、功能开发更为独特的企业或许能从行业变革中收益更多。

五、投资策略：看好深耕核心技术的企业

综上所述，在移动机器人（AGV）领域我们看好深耕核心技术的企业。上游产业链国外品牌产品价格昂贵，国产核心部件的价格优势明显。如果国产核心部件在性能上逐渐能赶上国外产品，那么在价格优势巨大的前提下，国产核心零部件厂商将从中收益巨大。中游的机器人本体制造商若能在软件服务上有所突破亦将持续收益。

5.1控制器领域

1）固高科技：控制器龙头，国内最早研究机器人控制器的企业之一，实现批量生产

固高科技(香港)有限公司(固高科技)成立于1999年，总部位于香港科技大学。作为国内技术领先的自动控制产品供应商，固高科技汇集了一批在运动控制及机电一体化领域卓有建树的科技精英，致力于运动控制、图像与视觉传感、机械优化设计、伺服驱动等工业自动化技术的研发和应用，自主研发的基于PC的开放式运动控制器、嵌入式运动控制器、网络式运动控制器、计算机可编程自动化控制器产品与系统，综合性能已达到了国际一流水平，填补了国内同行业的多项空白。固高科技的产品广泛应用于数控机床、机器人、电子加工和检测设备、激光加工设备、印刷机械、包装机械、服装加工机械、生产自动化等工业控制领域。

固高科技于2001年就开始研发四轴机器人控制器，2006年涉足六轴机器人控制器，是国内最早研究机器人控制器的企业之一。截至目前，固高科技的控制系统涵盖了从三轴到八轴的各类型号的机器人。其中，技术难度最大的八轴机器人控制系统已实现批量生产。

2）埃斯顿（002747.SZ）：数控系统+机器人，全产业链布局，规模化生产

于1993年成立，先后进军金属成形机床数控系统、电液伺服系统、交流伺服系统，2012年布局智能工业机器人。目前除了在数控金属成形机床行业拥有较大市场份额和工业机器人全部配备外，还广泛用于各种智能专用装备制造行业，如纺织机械、包装机械、印刷机械和电子机械等，研发投入在营收中占比保持约10%的较高水平，是行业内的技术领军企业。2018年建立了国内首家以自主机器人生产机器人的智能工厂，将实现生产规模化。

2017年，埃斯顿收购TRIO、意大利ROBOX公司，TRIO是全球运动控制行业领军企业之一，主要生产多轴通用型运动控制器、运动控制卡、机器人控制器等，其产品应用涵盖包装、3C、印刷、工业机器人、食品生产线等。ROBOX是一家为机器人和运动控制系统设计和生产电子控制器的公司，产品覆盖从简单的一或两个控制轴到最复杂的几十个控制轴。通过对TRIO和ROBOX的收购，与公司现有交流伺服产品结合，公司将具备更全面的运动控制解决方案提供能力，控制器生产水平也将进一步提升。同时埃斯顿收购Euclid布局机器视觉领域。

3）汇川技术（300124.SZ）：国产化趋势下机器人控制系统有望发力

深圳市汇川技术股份有限公司（简称汇川技术）成立于2003年。自成立以来汇川技术始终专注于电机驱动与控制、电力电子、工业网络通信等核心技术，坚持技术营销与行业营销，坚持为细分行业提供“工控+工艺”的定制化解决方案及进口替代的经营策略，实现企业价值与客户价值共同成长。经过15年的发展，公司已经从单一的变频器供应商发展成机电液综合产品及解决方案供应商。目前公司主要产品包括：①服务于智能装备领域的工业自动化产品，包括各种变频器、伺服系统、控制系统、工业视觉系统、传感器、高性能电机、高精密丝杠等核心部件及机电液一体化解决方案；②服务于工业机器人领域的核心部件、整机及解决方案，包括机器人专用控制系统、伺服系统、视觉系统、高精密丝杠、SCARA机器人、六关节机器人等；③服务于新能源汽车领域的动力总成产品，包括各种电机控制器、辅助动力系统、高性能电机、DC/DC电源及动力总成系统等；④服务于轨道交通领域的牵引与控制系统，包括牵引变流器、辅助变流器、高压箱、牵引电机和TCMS等；⑤服务于设备后服务市场的工业互联网解决方案，包括工业云、应用开发平台、智能硬件、信息化管理平台等。公司产品广泛应用于新能源汽车、电梯、空压机、工业机器人/机械手、3C制造、锂电池、起重、机床、金属制品、电线电缆、塑胶、印刷包装、纺织化纤、建材、冶金、煤矿、市政、轨道交通等行业。

2017年公司实现销售收入47.77亿元，同比增长30.53%，归属于上市公司股东的净利润为10.6亿元，同比增长13.76%。汇川技术入选首批国家重点研发计划“智能机器人”重点专项支持。汇川技术拥有苏州、杭州、南京、上海、宁波、长春、香港等10余家分子公司，截至2017年12月31日，公司有员工6619人，其中专门从事研究开发的人员有1697人，占员工总数25.74%。

5.2机器人本体制造领域

1）嘉腾机器人：提供智能化整体解决方案，业绩持续高速增长

广东嘉腾机器人自动化有限公司（以下简称“嘉腾”）成立于2002年，是中国工业机器人十大品牌商之一，属于广东省高新技术企业、广东省机器人骨干企业、战略新兴骨干企业。从成立起，嘉腾始终致力于无人搬运车(AGV)领域的研发、生产、销售，已先后推出了6代AGV。其产品通过ISO9001认证，获得多项国内外大奖。目前嘉腾的AGV产品涵盖激光导航、惯性导航、磁导引、自然导航等多种导航方式，最大负载到40T，可以为工厂、仓库、码头等提供室内外的产品和服务。嘉腾在广东佛山拥有50,000平方米以上的现代化生产基地，分设重庆基地以及20个办事处遍布全国，在北美，南美，欧洲，东南亚都有合作伙伴。公司至今拥有150多项专利及软件著作权，是国内领先的AGV及智能物料配送解决方案提供商。

嘉腾的核心技术在于使用ARM嵌入式计算机的主控制硬件系统和强大的物流软件系统。软件系统包括AGV中央调度系统、嘉腾大脑JTBrain、智能制造IMS软件系统、WMS仓储管理系统和WCS仓储执行系统。嘉腾AGV可以与ERP、MES、WMS、IMS等系统无缝联接。目前，嘉腾有员工450人，其中研发人员150人以上，年销售额年增长率超过40%,并在持续快速增长中。

2）井源机电：专注智能制造领域，产品体系完善

广州市井源机电设备有限公司成立于2004年，是一家专注于移动机器人、自动化物流系统、智能装备系统的国家高新技术企业。是国内最早推出具有自主知识产权的磁带导航机器人企业，拥有“JYME”和“MAXAGV”两大移动机器人品牌，形成了包括激光导航、电磁导航、视觉导航、磁带导航四大系列，300KG-50T的多个规格，叉车型、装配型、承载型、牵引型等种类完善的产品体系。公司在国内多个城市设立了分支机构，目前拥有员工近200人，60%是本科、硕士以上学历的工程技术人员，在AGV智能物流系统、发动机成套装配线及压装、检测、涂胶、拧紧、涂胶技术方面一直走在行业前列，自主研发设计的全自动3槽锁块压装机，压装合格率高，已处行业顶尖水平。

井源机电先后获得国家发明专利、实用新型专利、软件著作权近百项。被评为广东省诚信示范企业、科技小巨人企业、中国物流机器人知名品牌、广东省无人驾驶自动车辆工程技术研发中心、广东省机器人骨干企业。井源机电坚持以追求卓越、精益求精的质量方针，致力于为汽车、家电、轮胎、仓储、造纸印刷、食品饮料、制药等行业提供最专业的智能化系统解决方案。

前言

在新能源汽车和工业储能等新兴应用市场发展的带动下，全球锂电池电解液市场稳步增长，新能源车销量亮眼，锂电池产业链业绩持续分化。2018年新能源车销量维持高速增长，同比增长61.7%。锂电池产业链业绩增速放缓，产业链持续分化。30家产业链公司共计实现归母净利润（预告上下限加权平均）206亿元，同比增长11.5%，较2018年前三季度的34.5%增速显著放缓。主要原因是上游锂、钴价格下跌，部分公司商誉减值等，拖累产业链业绩。

从下游应用领域来看，电动汽车、储能将成为锂电池的主要增长点。从发展趋势看，耐高压、耐高温的电解液将成为未来的发展重点，主要因为：1）消费电子领域，4.35V以上高压电解液的应用比例现已达到70%左右，未来还将进一步攀升；2）动力及储能电池领域，高电压正极材料发展迅速，而与之匹配的电解液则相对落后，仅日本和美国少数企业掌握了5V高压电解液的生产技术，中国大部分企业虽已着手进行高压电解液的研发，但整体水平与国际存在一定差异。

从竞争格局看，全球锂电池电解液市场集中度相对较高，其中，新宙邦取代韩国旭成成为全球最大的锂电池电解液生产商，市场份额9.2%同期，中国前十大电解液生产商市场份额合计则超过85%。

一、电解液产业链:量增价稳见涨，迎布局机会

目前，新能源汽车产业已步入全球参与程度颇高的2.0时代，开启了电动车的产业新周期。下游整车产销的高速增长将同步带动中上游的高速需求，中游材料、设备、电池等细分领域的优质头部企业均具有较优的投资机会。

就中游电池四大基础材料而言，目前电解液价格率先企稳，其产业链具有“量增价稳中有升”的投资逻辑。同时，在需求大幅增长、供给端的低端产能逐步出清的背景下，核心原材料六氟磷酸锂有望年内迎来其价格反转，孕育新一轮的布局机会。基于此，本报告主要阐述电解液与锂盐的投资逻辑及布局机会。

本质上讲，电解液行业可以视作化工行业基本面(EPS)叠加新能源汽车行业的高估值溢价(PE)。因此，影响投资的核心要素主要有:1)对产品价格的判断，即行业供需格局的研究。2)竞争格局:产能利用率、集中度、客户结构以及成本优势等分析。

1.1需求端:动力电池高增长乃关键驱动因素

电解液扩产周期短，投资门槛较低，行业长期处于供过于求的状态，讨论“产能”并无太大意义，因此，相较于产能供给研究，对行业需求以及企业的市场占有率的研究意义更大。换而言之，产能本身不是问题，客户与需求才是竞争力。

电解液下游应用领域是锂电池，而锂电池需求主要分为3C类产品以及动力电池电解液。根据GBII数据显示，2015~2018年国产电解液的出货量分别为6.33、8.53、11以及17.3万吨，对应地同比增速为49%、35%、29%及58%，期间年均复合增速约为40%，呈现高速增速状态。

就国内电解液细分市场增速而言，动力电解液占比从2014年的39%上升至2018年的59%，出货量从1.65万吨增至10.3万吨;同期的数码电解液占比从52%降至36%，出货量从2.2万吨增至6.17万吨。动力电解液增速最高，2014~2018年的CAGR为58%;目前储能领域处于萌芽期，体量相对较小，对应地CAGR为23%;同期的数码电解液的年均复合增速为30%，因数码电解液市场逐渐实现出口替代，从全球市场而言，数码电解液整体保持5~10%的增速水平。

综上，电解液行业从出货量及增速来说，目前主要来自于动力电池领域，对其未来增长水平进行研判至关重要。因此，金准产业研究爱团队基于历史销量数据以及现行产业状况对全球与国内电动车及动力电池进行预测，进而推断动力电解液及对应锂盐的市场需求。

电动车销量预测及假设前提:销量是对行业发展进行预判最重要指标之一，根据Mark lines、中汽协以及工信部的销量数据，结合对产业理解，金准产业研究团队对行业至2025年的销量以及核心部件动力电池做相对合理的预判，并在预测中包含以下几点假设:1)海外:车企布局主要集中于电动乘用车领域，因此，国外销量以电动乘用车销量做简化代替;2)国内:商用车电动化率相对较高，且补贴对国内的专用车及商用车的退补力度较大，因此，给予相对稳定、低速的预测;3)单车带电量提升主要是技术提升叠加政策助力;4)商用车:PHEV型逐渐被EV代替而停产停售;5)乘用车:PHEV与EV同步发展，目前全球车企巨头布局相对均衡，是未来销量增长最重要领域，给予两者相对稳定、高速增长预期。

电动车销量:1)全球:根据金准产业研究团队预测，全球电动车销量在2020/2025年的销量分别为451/1959万辆，对应2020~2025年间的CAGR约为34%。综合判断，长期投资机会主要集中在电动乘用车领域。2)国内:中国在2020/2025年的电动车销量分别为237/973万辆，中国在全球电动车的占比分别为54%/50%，对应2020~2025年间的CAGR约为33%，增速与全球水平相当。3)海外:海外2020与2025年电动车总销量分别为214与987万辆，5年间销量CAGR为36%。

动力电池新增需求:1)国内:随着电池技术的进步、补贴政策对高能量密度以及长续驶里程的倾斜，电池需求增速相应高于车辆销量增速，国内电池需求量对应2020与2025年分别为123与612GWh，5年间的新增电池需求量CAGR为38%，高出同期的电动车销量增速5pct。2)海外:海外电池需求量对应2020与2025年分别为83与471GWh，5年间的新增电池需求量CAGR为41%，高出同期的电动车销量增速6pct。

动力电池总需求(含更换):动力电池除了新增需求外，还存在一定的存量替换需求，电池在全寿命期限内按照0%、2%、3%、5%、8%、12%、20%、25%、25%不同比例9年递延替换。2017-2025年替换电池量分别为1.5/3.5/7.4/14.2/26.6/46.9/77.1/115/170GWh。

全球动力电池需求及增速:1)全球动力电池需求呈现快速增长趋势，2018-2025年全球动力电池总需求分别为93.4/141/220/337/493/699/951/1253GWh，期间的复合增速为45%。2)全球动力电池替换占总需求量的比例逐步提升，从2018年3.7%提升至2025年13.6%，相应的电池替换量从3.5GWh提升至170GWh，存量替换也是未来动力电池重要的消纳去处之一。

动力电池电解液的需求量:考虑到电池技术进步，单位电池对应电解液的需求每年3%的递减。全球动力电池电解液的需求量从2018年14.1万吨增加到2025年的152万吨，期间CAGR为40%。

动力电池电解液的市场及市值空间:考虑到电池安全性、成本、充放电性能与使用寿命等综合性能，同时兼顾锂盐、溶剂、添加剂等原材料波动，我们判断，未来动力电池的价格有望维持在4万/吨的售价水平，相应地，动力电解液市场将有2018年56亿上升至2025年的610亿。假定优质的龙头企业的电解液的利润长期维持在10%左右的净利润水平以及20%的市场占有率，给予30倍估值，对应约360亿左右的市值。

表4:全球动力电池电解液需求、增速及市场空间预测(没有考虑锂盐、添加剂等附加价值)

全球动力电池对六氟磷酸锂(六氟磷酸锂)需求量预测:考虑到电池技术进步，单位电池/电解液对应六氟磷酸锂的需求每年递减3%。根据金准产业研究团队的测算，全球动力电池锂盐的需求量从2018年1.8万吨增加到2025年的19万吨，期间的CAGR为40%，其市场空间大。然而，就供给判断，行业产能短期过剩，长期短缺(后文有各锂盐企业具体产能供给情况)。

全球非动力电池对六氟磷酸锂需求量预测:类似于动力电池，假定单位储能与3C锂电池对六氟磷酸锂的需求量每年递减3%，3C电池的需求5%增速提升，而储能的基数较小，接近50%的增速水平。根据我们的测算，全球动力电池锂盐的需求量从2018年1.66万吨增加到2025年的3.93万吨，期间的CAGR为4.2%，其增速平稳且相对较小。可见，未来的增量主要来自于动力电池领域与储能电池领域。

表6:全球非动力电池对六氟磷酸锂的需求及增速预测

1.2供给端:结构性过剩、高端偏紧

于前文所提及，电解液因投资门槛低、周期短，“产能”的并无实质性意义，因此，相较于产能供给研究，电解液对下游需求以及企业的市场占有率的研究意义更大。换而言之，产能本身不是问题，客户与需求才是竞争力。

电解液行业集中度高，龙头效应明显:电解液的行业集中度日益提升，2018Q3电解液行业前五(CR5)、前三(CR3)、前二(CR2)的市占率分别为73%、58%、46%。就销量与市占率来看，国内天赐材料与新宙邦与江苏国泰处于前三甲，天赐凭借其成本、技术与客户优势，市占率保持在25%以上;新宙邦的客户结构最优，海外电池巨头基本为其客户，市占率在15%以上;而江苏国泰主要为3C电解液，目前动力电池电解液也在积极开拓，2018年的销量达1.8万吨，市占率接近13%;杉杉股份在2018年的销量1.3万吨，其市占率同比上升3.8%，为市占率提升最快的企业。综合行业发展趋势、市占率、客户结构、产销情况等判断，新宙邦与天赐材料在电解液领域其优势相对明显。

电解液双龙头:天赐材料与新宙邦。电解液行业的竞争格局逐渐明朗，从行业格局与企业自身优势综合判断，国内的天赐与新宙邦各具优点，前者具有碳酸锂-锂盐-电解液的纵向成本优势，后者具有电解液-溶剂-添加剂-锂盐的横向协同优势，看好两者的未来发展前景。金准产业研究团队看好电解液龙头的配置价值，其中新宙邦具有长期阿拉法投资价值，而天赐更多受锂盐(LiPF6)的周期性影响，弹性大

2019年产品涨价逻辑较强:从GBII数据可以看出，电解液行业的产能利用率一直处于相对较低水平，国产电解液季度产能利用率处于50%上下，并且每年基本上呈现前低后高的小周期。从往年数据可以看出，基本上在第三季度为全年的高点(少数为次高点)，这与电动车的销量叠加3C电池在三季度的周期高点相符。从电解液的需求情况与锂盐供给判断，预测下半年电解液与锂盐价格将会提升涨速。

六氟磷酸锂(6F)是关键影响因素。基于以上分析，电解液产业链中的价格因素更多的是来源于六氟磷酸锂(6F)或碳酸锂之类的前端原材料。上一轮上涨中就是碳酸锂的周期叠加六氟磷酸锂的周期导致产品价格趋势性上涨。当下碳酸锂、六氟磷酸锂的产能出现行业性过剩，而碳酸锂在工业领域及锂电池领域应用均较广，而六氟磷酸锂基本仅限于应用于锂电池。电池级碳酸锂与工业级碳酸锂同时，随着动力电池的快速放量且保持高速增长的态势，未来能满足动力电池需求的六氟磷酸锂产品或存在短缺。因此，金准产业研究团队对六氟磷酸锂的产能供需平衡进行了相对详细测算。

六氟磷酸锂供给:1)海外产能:规模较小、利用率高、新增扩产小。迄今，国外的六氟磷酸锂主要集中在日韩企业，总产能为1.68万吨，处于满产满销的状态。其中，体量较大的为森田化工，2018年底总产能接近7500吨(原有4000吨，新增扩产3500吨)，出货量为4500吨，基于新增产能处于爬坡过程，其名义产能利用率为60%，森田化工未来仍有在中国江苏泰兴建厂扩产。其他海外企业有关东电化、瑞星化工、韩国厚成、釜山化学等，2018年底产能分别为3000吨、2000吨、2000吨与1300吨，相较于国内，其产能规模非常小。

2)国内六氟磷酸锂产能:规模大、扩产积极、但利用率低。国内六氟磷酸锂产能在2016~2018年的产能分别为1.1、1.9以及4.63万吨的产能，其扩产速度远高于国外。然而受制于环保、技术以及产品等多因素影响，其产能利用率非常低，2018年的出货量为2.03万吨，利用率仅为44%。国内“三强”，多氟多出货量大:国内锂盐企业较大的有天赐材料、多氟多、新泰材料等，其扩产较快且产能大。其中，天赐材料与中央硝子合作建设6万吨液体(折合2万吨晶体)六氟磷酸锂产能，其中一期3万吨(折合晶体1万吨)已于2018年中建成，此外募投建设的2000吨晶体也将于2018年底建成，公司合计产能约1.4万吨(1万吨液体型与4000吨固体锂盐)，目前国内最大的锂盐厂。多氟多:2018年产能6000吨，出货量高达5500吨，其利用率非常高，也说明公司产品质量过硬。同时公司增发募投建设1万吨六氟磷酸锂。2018年年中开始，新泰材料约有8000吨产能，但出货量约为3000吨左右，大部分用于3C电池领域。

2018年供给严重过剩，产品价格大幅下跌:从全球六氟磷酸锂供需结构来看，2016年供不应求，出现了短缺现象，产品价格出现了大幅上涨。在此背景下，行业出现比较多的资本开支进行扩产，根据我们的测算，2017~2019年的全球六氟磷酸锂产能供给分别为3.13、6.31与6.9万吨的产能供给，在需求端分别2.68、3.42与4.36万吨。基于六氟磷酸锂产能释放约有1.5~2年时间，2016~2017年的布局产能基本在2018年释放，供给端出现了大幅释放，导致产品价格的大幅下跌。

然而，就六氟磷酸锂供给判断，行业产能短期过剩，长期短缺。随着碳酸锂价格下行，以及六氟磷酸锂的低端产能已接近其现金成本，低端产能去化进行中，叠加下游动力电池、储能电池的需求放量，我们预期2019年六氟磷酸锂的全年价格稳中见涨，进而看好六氟磷酸锂龙头企业(天赐材料、多氟多)的盈利水平与投资机会。

结合表5与表6的结果，根据金准产业研究团队对行业的预测，2019年全球对六氟磷酸锂的需求量为4.36万吨，而供给端为6.9万吨。根据往年经验，国外1.77万吨产能全部释放(海外制程工艺成熟，产品质量好，因此，预期满产满销)，对应国内5.13万吨只需供给2.59万吨，对应地产能利用率为50.5%，同比高于2018年的38%产能利用率。而2020年需求高达5.82万吨，有望进一步助推供需失衡，产品价格预期上涨。因此，六氟磷酸锂的周期性的价格向上将给头部企业的

二、剖析分歧点、掘金预期差

目前，市场上存在许多对电解液与锂盐行业投资价值的质疑。主要观点如下:电解液方面:市场多数投资者认为电解液行业壁垒低，竞争激烈、容易受下游客户挤压等特点，并不是一门好生意，质疑其投资价值!六氟磷酸锂方面:目前锂盐尚处于严重供过于求阶段，产品价格很难形成趋势性上涨。同时，六氟磷酸锂产品不像钴、锂有资源属性，无定价权。

2.1总体逻辑:去低端产能与需求增长驱动价格上涨

而金准产业研究团队认为，就电解液行业而言:1)高端产品供给偏紧，价格稳定:低端产品确实是红海，成本与价格是客户首要考虑因素。然而，随着动力电池以及储能电池(要求高安全性、长寿命以及低成本等)等产品的快速增长，相应地，高端功能化电解液需求呈现高速增长趋势，这将是决定电解液厂商的风水岭。2)海外替代及出口是蓝海市场:本质上讲，电解液是由锂盐+溶剂+添加剂三者形成的混合溶液，但配方与添加剂的开发与应用是决定产品差异化的核心要素，之前配方及添加剂的核心技术与专利大多被三菱、宇部、大金等外企垄断，这也是国内电解液企业过去相当一段时间内没能打开海外市场的重要原因。目前海外替代是蓝海，处于明显提速状态，这有利于电解液及锂盐龙头提升利润水平与市场份额，新宙邦受益显著。近年来,以新宙邦、天赐材料为代表电解液企业以及多氟多、天赐材料代表队锂盐龙头，在技术、产品、成本、专利等多面取得重大突破，并实现向LG、三星、松下、索尼等海外电池巨头的成功供货。

就六氟磷酸锂而言，1)锂盐名义过剩，但高端产能年内供应紧张:从表8可以看出，海外企业的产能基本是满产满销，国内产能利用率严重不足，2018年不足50%。因此，低端产能面临成本劣势、客户结构、产品质量等方面的问题，低端产能加速出清。2)需求驱动产品涨价:基于原材料萤石、氢氟酸以及碳酸锂仍有价格下降预期，但成本下降空间有限，以及结合政策、供需等多因素判断，我们认为，六氟磷酸锂产品迎来其产品的涨价周期，其本质是由于需求驱动所致，其时长可望维持1~2年的较长水平。鉴于产能过剩的背景下，此轮涨价幅度将会低于上一轮，但行业与头部企业的产销绝对量将会大幅增长。这一轮碳酸锂--锂盐--电解液—锂电池产业链的投资机会与上一轮存在一定的本质区别:

1)供需层面:上一轮上涨是基于需求增长而供给不足的供需错配导致产业链的产品价格大幅上涨;这一轮是产能大幅扩产后的行业性供过于求，进而触发产品的价格下降，价格的拐点必须是低端产能出清后的供需紧平衡，在下游持续旺盛需求的带动下，进而实现产品的价格反转。

2)价格弹性:就价格弹性而言，我们认为上一轮要强于本次，上一轮为供给叠加需求双向拉动的爆发式的涨价，产业链体现为贝塔投资属性;这一轮是在产能慢慢出清后的价格缓涨格局，产业链体现为阿尔法投资属性。

3)价格持续性:低端产能出清后，出现之前价格暴涨暴跌的概率相对较小，我们判断产品价格的持续性与平稳性更高，头部企业盈利能力更稳健，对应产业链龙头阿尔法投资价值凸显。

4)传导机制:上一轮涨价是从上游开始传导至下游的自上而下的过程，首先是碳酸锂先涨价;然后传导至供给环节较紧张的六氟磷酸锂，被视为“低门槛”的电解液被动涨价。当然，当时锂电池的价格微涨并不仅是电解液涨价助推的，更多的是来自于碳酸锂以及钴涨价对正极材料以及电解液、锂盐的综合影响。而本轮是从下游先企稳然后过渡到上游，同时，上游企稳需时相对较长，我们认为本轮价格率先企稳的为电解液(2018Q3)，然后为六氟磷酸锂(2019Q1)，最后为碳酸锂(2020年)。

我们从龙头股价的走势可以看出，2015年以来，代表上游碳酸锂的天齐锂业以及中游的六氟磷酸锂体现出较强弹性的周期性。上轮价格上涨时，其传导机制为上游碳酸锂先涨价，然后传导六氟磷酸锂、电解液，然后传导至电池(当时国内主流为磷酸铁锂电池)。从股价的弹性也可看出，天齐锂业(碳酸锂)>天赐材料(六氟磷酸锂)>新宙邦(电解液)。上游碳酸锂有资源属性，龙头定价权更强，因此，其产品价格及个股股价的持续性更好。当下，我们看好六氟磷酸锂企业的业绩弹性与电解液业绩稳步增长。

2.2产品价格:短期稳中有升，中期看涨

如前文所述，电解液行业可以视作化工行业基本面(EPS)叠加新能源汽车行业的高估值溢价(PE)。因此，影响投资的核心要素之一就是对未来产品价格的判断，电解液产业链可视作化工领域的细分子行业，具有一定的周期性，如原材料有萤石、氢氟酸、碳酸锂，溶剂有碳酸二甲酯等表现出一定产品周期。因此，对产业链中核心产品的价格判断具有重要意义。首先，我们分析电解液与六氟磷酸锂价格，然后再对核心原价格材料进行判断。

电解液价格已企稳，后续有涨价动力:国产电解液价格在2015年初出现价格低点，对应当时碳酸锂约4.2万/吨的价格，同期的六氟磷酸锂产品价格为8~8.5万的价格。碳酸锂先于六氟磷酸锂产品涨价，最后实现电解液的价格企稳，随后一路跟涨。而对比类似2015年初，目前的价格处于相对底部区间，并在底部区域实现了价格的修复。从以往的经验可以判断，当化工类产品出现季度性的价格企稳，后续延续上涨的概率较大。

碳酸锂价格仍处于下降通道，企稳仍待时日:总体而言，过去几年碳酸锂扩产增速远高于需求增速，导致行业性的供过于求，进而产品价格下行。碳酸锂从2014年底约4万元/吨的价格上涨至2016年初的18万元/吨，然后高位横盘震荡至2017年底，目前已回落至7~8万元/吨左右。在国内廉价的盐湖提锂的影响下，未来碳酸锂仍有一定的降幅空间。我们整体判断，碳酸锂价格大概率将在2020年内迎来拐点，然后出现产品的价格上涨，进而进一步传导至六氟磷酸锂与电解液产品。

图10：碳酸锂价格走势

碳酸锂二甲酯(DMC)价格或触底回升:DMC价格2016年之前与油价几乎同步变化，无明显明显的季节性规律。2016年随着新能源车放量，溶剂需求释放，Q3-Q4呈现阶段性供不应求的局面，DMC2016年年内高点达到6700元/吨，2017年高点达到8000元/吨，2018年高点价格达到10300元/吨，创下历史新高。同时DMC与原材料环氧丙烷的价格呈现趋势性背离，价差创下历史新高，需求驱动效应明显。一方面是因为新能源车直接拉动电池级产品需求，另一方面是非光气法PC合成产能释放带动工业级DMC需求，供给端新增产能有限，预计未来较长时间内供需处于紧平衡。目前DMC价格环比下滑幅度较大，主要是锂电池淡季其需求不高，年后工业端生产负荷依然较低，我们认为，随着下游的泸天化、湖北甘宁、盛通聚源PC产能陆续爬坡，叠加新能源车放量带动电池级产品需求高速增长，2019Q2的DMC价格基本达到年内底部区域，产品价格有望企稳触底回升。

六氟磷酸锂价格弹性大:六氟磷酸锂虽不具有资源属性，但作为锂电池产业链中核心原材料之一，具有化工产品的周期，体现出较高的弹性。电解液产业链各组分中最受关注的为六氟磷酸锂，在2004年之前，日本的瑞星化工、森田化工和关东电化等海外企业垄断，当时六氟磷酸锂价格在60万元/吨以上。从2011年开始，国内以多氟多为代表成功突破了六氟磷酸锂生产工艺，进入国内电解液企业的供应链，促使六氟磷酸锂价格逐渐走低，2012年价格为25万元/吨。2013年后，六氟磷酸锂出现产能过剩，至2014年底价格下跌至8万元/吨以下。2015-2016年，受益于下游动力电池电解液需求爆发，叠加碳酸锂价格上涨的传导机制，六氟磷酸锂价格出现暴涨，高点超过35万元/吨。在高额利润的驱动下，2016~2017年众多企业增加资本开支进入该领域，随着产能释放，供需反转，叠加上游原材料碳酸锂价格的大幅下降，六氟磷酸锂价格一路跌至2018Q4不足10万元/吨，目前反弹至约10.5万/吨。

六氟磷酸锂主要制备方法及生产原料:六氟磷酸锂代表性的制备方法是将LiF用无水氟化氢处理，形成多孔LiF，然后通入PF5气体进行反应，从而得到产品。六氟磷酸锂生产所需主要原材料包括氟化锂、五氯化磷和无水氟化氢，而对应上游的矿石原料为萤石及碳酸锂，因此，萤石与碳酸锂的价格走势将影响六氟磷酸锂产品价格。

萤石/氢氟酸价格或继续下滑，但空间较小:春节过后北方地区萤石复产，价格从高位向下，同期氟化氢随着萤石价格同步向下，从去年15000元/吨的高价跌至目前9750元/吨。而2017年与2018年的无水氢氟酸的价格低点分别为7000与8000元/吨，价格中枢不断上移，我们判断萤石与无水氢氟酸的价格逐渐或继续下降，但空间不大。仅从成本端来看，六氟磷酸锂产品的成本下降将不支持其价格继续上涨。但考虑到行业基本面与电动车补贴政策的影响，Q2季度的动力电池需求会平稳增长，叠加3C电池在Q2需求复苏，而Q3季度是传统3C与动力电池需求旺季，基于需求端判断，我们认为，六氟磷酸锂的价格将会持续稳中有升，头部锂盐企业受益显著。

中长期看原材料价格处于相对底部:来自原材料的成本是影响电解液与六氟磷酸锂价格的重要因素。1)六氟磷酸锂原材料中的五氯化磷与液氮的采购价格相对稳定;2)无水氟化氢价格受上游萤石的价格影响随之波动，对六氟磷酸锂的成本影响较大，价格;3)而碳酸锂的价格呈现较大波动且呈现下降趋势，主要是目前行业供过于求，且未来廉价的盐湖提锂的边际影响，价格依然呈下降趋势。整体来看，原材料价格处于相对底部区域。

需求驱动产品涨价:基于原材料萤石、氢氟酸以及碳酸锂仍有价格下降预期，但成本下降空间有限，以及结合政策、供需等多因素判断，我们认为六氟磷酸锂产品迎来其产品的涨价周期，其本质是由于需求驱动所致，其时长可望维持1~2年的较长水平。整体而言，如图16所示，新能源汽车在过去几年均呈现前低后高的产销走势，且基本在三季度的需求增速较高，在需求高峰的刺激下，六氟磷酸锂产品价格有望在2019Q3加速涨价。鉴于产能过剩的背景下，此轮涨价幅度将会低于上一轮，但行业与头部企业的产销绝对量将会大幅增长。

2.3产品成本:先稳后涨，龙头具有相对优势

六氟磷酸锂成本端测算:在六氟磷酸锂成本构成中，碳酸锂及无水氟化氢是占比较大的两大影响因素，在当前不含税7万元/吨的碳酸锂以及0.99万元/吨的无水氟化氢的情况下，六氟磷酸锂不含税成本合计约为6.45万元/吨，而其中不含税原材料成本为5.38万元/吨，占比为83%。我们测算在其他成本不变的情况下，以碳酸锂的单价可变范围从4~15万元/吨与无水氟化氢的单价从0.5~1.4万元/吨，单吨电解液的成本合计在4.38万元至9.61万元，其中单吨六氟磷酸锂的原材料成本为3.31~8.54万元，其成本占比为76%~89%。

锂盐龙头盈利有望稳中见涨:近期，碳酸锂的价格基本不变，4、5月份随着盐湖提锂开工，其价格有望进一步下行，叠加无水氟化氢的价格呈现一定下降趋势，未来成本端依然有下降的动力。综合成本端考虑，目前锂盐有望在此价格下企稳。同时，下半年无水氟化氢价格有望企稳回升，同期碳酸锂价格有望逐渐止跌企稳，叠加电动车全年有望平稳增长，我们判断六氟磷酸锂产品在年内能稳中有升。此外，基于锂盐龙头具有一定成本优势，例如，多氟多与天赐材料具有氟化氢的一体化优势，未来其盈利能力有望超行业平均水平，投资价值凸显。

电解液成本端测算:在电解液成本构成中，由于六氟磷酸锂的单价变动范围大，是影响其成本的核心因素。在当前不含税7万/吨六氟磷酸锂的情况下，电解液不含税成本合计约为2.41万元/吨，而其中不含税原材料成本为2.19万元/吨，占比为91%。金准产业研究团队测算在其他成本不变的情况下，以六氟磷酸锂的单价可变范围从7~35万元/吨，单吨电解液的成本合计在2.41万元至5.77万元，其中原材料成本为2.19~5.55万元，其成本占比为91%~96%。值得重视的是，电解液中溶剂的质量占比较大，其价格变动直接影响，由于环保因素制约供给端，新能源汽车高速成长对需求的快速拉动，中长期来看，未来溶剂的价格中枢将提升，溶剂龙头石大胜华受益显著，业绩将有望迎来较快增长，长期配置凸显。

电解液龙头盈利有望稳中有升，但滞后于锂盐:如前文所述，本轮价格上涨是基于需求端高速增长驱动所致，但考虑到锂盐传导致电解液会出现滞后，电解液价格大概率现价企稳，后续稳中有升，但涨价幅度低于锂盐。此外，基于锂盐龙头具有一定成本优势，例如，新宙邦与天赐材料具有多产品协同的一体化优势，未来其盈利能力将超行业平均水平。

电解液与锂盐在锂电成本占比较小，其敏感性相对较小:考虑到原材料涨价对电池成本的影响，我们基于不同成本价格的六氟磷酸锂与电解液对锂动力电池成本占比进行敏感性分析，以国内电池领先成本约为0.7元/Wh为例，当六氟磷酸锂成本分别为7、15、20、30万元/吨时，占电池成本分别为1.9%、4.0%、5.4%与8.0%;对应电解液的成本分别为2.42、3.37、3.97、4.95万元/吨，占电池成本分别为5.2%、7.2%、8.5%与10.6%，其总成本占比较小。目前四大基础材料中的正极、负极与隔膜仍处于降价通道，仅有电解液是率先企稳的细分领域。我们认为，随着动力电池需求高速、稳定增长，在低端产能被淘汰的背景下，电池成本占比较小的电解液与锂盐涨价可期。

三、行业评级及投资策略

给予电解液及锂盐行业“推荐”评级:在全球电动化2.0大浪潮的时代背景下，锂动力电池体现出高速、稳定的旺盛需求，由此驱动的电解液与锂盐行业出现由严重过剩→相对过剩→高端产能偏紧的演变，预期在年内产品价格稳中有升，未来1~2年内六氟磷酸锂与电解液将呈现量价齐升的良好格局，因此给予行业“推荐”评级。

推荐电解液、锂盐细分行业的投资逻辑:1)供给端:2016~2017年是电解液尤其是锂盐产能布局高峰期，产能投放大多集中在2017~2018年，产能过剩从2017下半年年开始显现，产能过剩2年左右，至2019Q2低端产能将逐步出清，有效产能逐步回归供需平衡状态。2)需求端:2019Q3是国内外车企多车型投放时点，同时预期在补贴政策边际影响弱化的情况下，下游电动车迎来中长期稳定、高速增长，对应于电解液、锂盐迎来需求放量时点，对比供需现状，行业将呈现低端产品供过于求过渡到高端产品供不应求的状态，2019将迎来电解液与锂盐价格企稳向上，有较强基本面支撑的投资佳期。3)就电解液而言:一是高端产品供给偏紧，价格稳定;二是海外替代及出口是蓝海市场:目前海外替代是蓝海，处于明显提速状态，这有利于电解液及锂盐龙头提升利润水平与市场份额，新宙邦、天赐材料受益显著。4)就六氟磷酸锂而言:一方面锂盐名义过剩，但高端产能年内供应紧张:海外企业的产能基本是满产满销，国内产能利用率严重不足，2018年不足50%，目前低端产能处于加速出清。另一方面，2019Q2如出现2018Q2的补贴过渡期，叠加Q2是3C电池需求旺季，将会迎来电解液及锂盐长期稳定的增长。基于上述分析，锂盐将从行业产能供过于求过渡至供不应求的状态，将驱动产品价格持续上涨。

结语

建议布局电解液产业链头部企业：电解液及锂盐的投资价值兼具弹性与安全边际，是目前确定性相对较高的细分领域，也是未来补贴下降影响最小的细分领域，我们重点推荐受益显著的头部企业，电解液龙头新宙邦、天赐材料，六氟磷酸锂龙头天赐材料及多氟多以及溶剂龙头石大胜华等。同时，也需关注新能源车政策波动风险、下游需求低于预期、产品价格低于预期、大盘系统性风险，以及推荐公司业绩不及预期所带来的投资风险。

4.2 云计算行业发展挑战

安全性仍然是众多企业一直担心的潜在风险 云计算挑战

自公有云出现以来，企业一直担心潜在的安全风险，目前安全性仍然是很多云计算新用户的首要担忧。在RightScale公司的调查中，这是受访者提出的头号挑战，77％的人表示云计算安全将是挑战之一，其中29％的人称之为是一种重大挑战。

与其他IT员工相比，网络安全专家更关注云计算安全。调研机构Crowd Research Partners公司在2018年的调查发现，90％的安全专业人员都在关注云计算安全问题，具体来说，他们担心数据丢失和泄漏（67％）、数据隐私（61％）、违反保密性（53％）。

云计算长期使用者的首要挑战为云计算管理成本，正确评估云计算支出成为当务之急。

随着时间的推移，云计算长期使用者对安全性的关注度降低。根据RightScale公司的调查发现，对于一些管理云计算的组织而言，云计算的成本支出已经超越安全性，成为云计算的首要挑战，这些组织在云计算上支出方面大约浪费了30％的资金。

因此，对于长期使用云计算的公司来说，如何正确评估云计算支出成为企业优化云计算成本策略的突破点。虽然目前一些主流的公有云提供商提供了帮助用户估计云计算成本的工具，但服务、使用频率和停机可能会导致实际的云计算成本费用远远超出用户的预期，因此，使用这些云成本估算器并不能保证准确的结果。

云计算专业人才供需不平衡，企业面临专业人才缺乏的挑战

我国云计算产业进入快速增长期，根据权威市场研究公司IDC预测，自2016年起，云计算行业的整体增长率是传统IT行业的6倍，如此快的增长速度使得企业对满足产业发展的人才需求将呈现空前增长态势，尤其是对优质产业人才的需求将不断扩大。据工信部统计预测，未来3年将是我国云计算产业人才需求相对集中的时期，对于云计算产业人才的需求每年将呈现数十万的产业人才缺口。

从产业链角度来看，人才供需不平衡。云计算产业发展所需的人才结构主要分布于产业链的中下游，一是位于产业链中游的软件开发、设计、分析的中高级人员，约占云计算产业人才需求总体数量的20%-30%；二是位于产业链下游的技能型、应用型的信息技术人才，约占总体需求的60%-70%。但云计算人才的供给多集中于产业链的中上游，下游产业链人才的供给则相对偏弱。

结语

中国云计算市场规模持续增加，公有云市场中，IaaS增速最快，PaaS前景广阔；云计算产业链呈现出以企业用户需求为导向的上下游融合发展；云计算是数字化时代最关键的技术要素，传统企业上云是实现数字化转型的重要路径；云计算市场渗透率将加速提升，市场集中度持续提高；安全性问题、云计算管理成本和专业人才的缺乏是云计算产业的主要挑战。

前言

继前三次工业革命之后，全球经济与社会正在进行一次大规模的、系统性的数字化转型，这是20世纪50年代以来信息革命的延续。当前的中国，云计算、数据分析和挖掘、人工智能、物联网等相关技术正在与实体经济加速融合。中国经济的数字化转型对于中国发展为一个成熟、高效、稳健运行的经济体，实现跨越式发展，具有重大意义。

云计算以其强大的弹性和高可拓展性，实现IT资源的规模效应最大化。云计算是数字时代的基础设施和智能引擎。在不远的未来，廉价供给和按需获取的IT资源将成为企业的标配，大数据将成为每个企业都付得起的服务。云计算带给中国的不仅是技术和理念的变革，更是产业结构和社会生产力的变革。中国政府将云计算作为推进互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合的重要抓手，战略层面整体推进企业上云。未来5-10年内，中国云计算产业发展有望维持较高水平增长。

本报告从云计算本身的概念起源、服务模式、部署模式、宏观环境、产业链、标杆企业、商业案例等各个层面，研究云计算产业情况；从云计算助力六大传统产业数字化转型的路径和流程、具体助力方式等角度，呈现云计算在传统产业数字化转型过程中发挥的关键性作用。在中国经济走向市场化、全球化的大背景下，大力发展云计算对于中国建设成为成熟、高效率运行的经济体，具有重大意义。

一、云计算概念界定与宏观环境

1.1 云计算概念界定

云计算的概念与起源：从2006年Amazon的EC2，到2011年NIST的云计算“模型说”。

什么是云计算(Cloud Computing)？

概念一：云计算是使用多种计算机技术实现的一些超级计算模式的总称，其中最主要的技术包括编程模型、虚拟化、池化、数据存储和管理等；

概念二：云计算也可以被认为是通过互联网把所有的计算应用和信息资源连接起来，供用户随时访问、分享、管理和使用的一种IT资源的交付形式；

概念三：2012年，美国国家标准与技术研究院(NIST)结合业内各方观点，给出云计算的“模型说”定义：

云计算是一种模型，用户可以方便地通过网络按需访问一个可配置计算资源（如网络、服务器、存储、应用和服务）的共享池，这些资源可以被迅速提供并发布，同时实现管理成本或服务供应商预的最小化。

NIST还提出了云计算的五大基本特征、三大交付模式和四大部署模式，如下图所示。

云计算起源于何处？

云计算概念最早起源于产业界内的大型IT企业。2006年Amazon 最 早 推 出 了 云 计 算 产 品 EC2 （ Elastic Compute Cloud）；2007年，IBM、Google将公司内部进行的一些分布式计算项目称为“云计算”，云计算的概念由此在业界流行开来。此后十余年间，随着产业界各企业的广泛参与，云计算概念和范围不断扩大。

信息产业三大变革：从PC革命、互联网革命，到云计算革命

20世纪40年代以来，世界范围内的信息革命对人类社会产生了空前影响，信息产业应运而生。20世纪70年代开始，信息产业经历了三次重大变革：个人计算机革命、互联网革命和云计算革命。三次革命让信息普及程度和社会生产协作效率得到了极大的提升。

云计算的应用，颠覆了信息产业从产品销售到服务输出的原有商业模式，极大地加速了信息产业规模化、专业化、精细化、自主化的发展进程。

云计算三大服务模式：IaaS、PaaS、SaaS

云计算的服务模式一直在不断进化，但目前业界普遍接受的分类方式，是NIST提出的云计算三大服务模式：IaaS、PaaS、SaaS。

IaaS（Infrastructure as a Service，基础设施即服务）：即将计算、存储、网络等基础设施封装成服务交付给用户。典型的IaaS服务如AWS、阿里云提供的弹性主机服务。

PaaS（Platform as a Service，平台即服务）：即提供一个创建、托管和部署应用程序的环境，使开发人员专注于应用程序本身。典型的PaaS服务如Google提供的Google App Engine平台服务。

SaaS（Software as a Service，软件即服务）：即直接将应用以云服务的方式交付给用户。典型的SaaS服务如Sales force公司的CRM，Workday公司的HRM，用友公司的云ERP。

云计算四大部署模式：公有云、私有云、混合云、行业云

云计算拥有四大部署模式，分别是公有云、私有云、混合云和行业云，每一种都具备独特的功能，满足用户不同的要求。

公有云：是放在互联网上提供的云服务，大部分互联网公司提供的云服务都属于公有云。公有云具有强大的可拓展性和规模共享的经济性。总体来讲，公有云还需要加强对客户数据安全性、访问性能以及对已有的系统集成等方面的能力。

私有云：通常是由企业或政府在自己的数据中心建立的，或是由运营商建设托管的，内部用户通过内部网络获得服务。私有云在数据的安全性上得到保证，可拓展性、规模效益较公有云相比存在一定的劣势。

混合云：是两种或两种以上的云计算模式的混合体，如公有云和私有云混合。他们相互独立，但在云的内部又相互结合，可以发挥出所混合的多种云计算模型各自的优势。

行业云：通常由垂直行业内起主导作用的企业/机构建立和维护，以公开或半公开的方式向行业内企业或公众提供服务。例如，医疗云可以为不同的医疗机构提供病情数据和治疗方案等；智慧城市云可以为交通部门或市民提供GIS能力和实时交通信息等。

云计算核心技术：分布式技术、虚拟化技术、并行编程技术、Web2.0和HTML5技术、容器技术、无服务器技术。

云计算是一种以数据和处理能力为中心的密集型计算模式，它融合了多项信息通信技术，是传统技术“平滑演进”的产物。核心技术主要有（包括但不止于）：分布式技术、虚拟化技术、并行编程技术、Web2.0和HTML5技术、容器技术、无服务器技术。

1.2 中国云计算发展宏观环境

政策(Politics)：政策红利不断加码云计算产业

2015年到2018年，中国政府关于鼓励云计算发展的政策密集出台，主要从云计算的产业化发展、深入行业、突破关键核心技术等重要环节给以指导和扶持。

经济(Economy)：GDP增速放缓，企业用工负担日益加重

2008-2018年间，中国GDP整体呈快速上升趋势，而增速呈放缓趋势。在经济新常态下，粗放型增长难以为继，精细化运营和寻找高毛利率创新业务势在必行，供给侧改革、结构调整、壮大发展新动能成为近年来的中国经济关键词。

资源密集型与劳动力密集型发展，支撑了21世纪以来中国经济的“黄金十年”。然而，随着劳动力成本的不断提升，中国的人口红利已经消失，企业用工负担日益加重。根据中国中小企业发展促进中心发布的《2017年全国企业负担调查评价报告》，报告对全国31个省市近6000家企业进行了调查，结果显示，2017年61%的企业认为人工成本负担重，这一数字在2016年为45%。企业用工负担的不断加重，倒逼企业积极引入新兴技术产品与服务，进而提升管理效率、增加盈利能力。

社会(Society)：传统行业对云计算的需求快速增长

在互联网与云计算的支撑下，游戏、电商、视频等行业实现了广泛的用户触达和业务规模化增长。而以金融、医疗、教育、制造、物流、零售等为代表的传统行业数字化转型存在巨大的压力。近年来，越来越多传统企业开始选择云计算作为核心的IT资源。

技术(Technology)：传统IT架构存在成本高、灵活性差和可拓展性差的缺陷

传统企业IT系统主要采用本地部署或者第三方托管，从服务器、存储器等基础设施，到操作系统、中间件、数据库配套、应用软件开发，都在本地或者委托第三方进行专门部署和开发。

我国很多企业的IT系统采用IOE架构，即使用IBM的小型机、Oracle的数据库和EMC的存储设备。传统IT架构在灵活性、成本控制等方面都存在弊端。随着企业运营精细化，现代IT体系建设成为企业控制成本、提高效率、掌握用户数据必不可少的投入，这就为云计算的发展提供了空间。

技术(Technology)：云计算具有成本低、配置灵活、资源共享的优势

云服务商将计算、存储、网络等资源虚拟云化，形成资源池。在资源池内，不同的物理设备和虚拟资源可根据用户需求进行动态调配以及快速地部署和释放。随着云平台聚集越来越多用户，云服务商的边际成本急剧下降，每多增加一个用户的边际成本趋于零。因此，云计算的服务成本要低于传统IT架构，实现了规模效应。

对企业来说，将业务搭载在云端，随时接入云服务，不仅省去了本地部署的前期投入和后续运维费用，还可以根据业务需要按需付费（在负载峰值时及时调配资源，在低谷时及时释放资源），帮助企业更经济地规划IT支出。同时，云平台搭载的数据挖掘和分析、人工智能、物联网、AR/VR、区块链等功能，可以让用户从无到有快速获取这些能力，促进其业务以较低的成本迅速开展。

二、云计算产业分析与商业案例

2.1 中国云计算产业分析

中国云计算市场整体规模持续增加

根据中国信通院数据，2017年我国云计算市场规模达691.6亿元，同比增速34.32%，预计未来3年将以平均28%的增速持续增加。

其中，2017年我国公有云市场规模达264.8亿元，同比增长55.7%；私有云市场规模达426.8亿元，同比增长23.8%。可以看出，公有云市场规模的增速为私有云市场规模增速的2倍之多。而从未来3-5年的预测来看，公有云市场规模增速将逐渐减缓，而私有云市场规模增速始终保持平稳。考虑到数据安全和定制化需求，公有云和私有云将长期共存，预计2021年以后公有云和私有云的市场规模和增速将趋近一致。

公有云市场中，IaaS增速最快，PaaS虽规模较小但前景广阔

受国内大规模云计算中心等基础资源建设投资拉动，IaaS是公有云中增速最快的领域。直接面向企业用户的SaaS依然占最庞大的市场份额，SaaS比传统软件适用的时间与空间更广，能更好地抓住市场潜力巨大的长尾需求，市场前景值得肯定。

根据中国信通院数据，2017年我国公有云市场规模达到264.8亿元，其中，IaaS成为公有云市场中增速最快的领域。直接面向企业用户的SaaS依然占据庞大的市场份额，PaaS市场整体规模偏小，但前景广阔。

云计算产业链：以企业用户需求为导向的上下游融合发展

云计算既是技术群落的总称，也是IT服务的交付模式的总称，由此衍生出庞大的云计算产业生态。云计算产业链从底层到上层，依次为云计算设备制造、基础设施即服务(IaaS)/平台即服务(PaaS)/软件即服务(SaaS)和终端用户。其中，IaaS/PaaS/SaaS环节存在、但不完全符合上下游关系，因为三者任何一环都可以直接对外提供服务。提供SaaS服务的服务商，既可以自主搭建数据中心、搭建操作系统、中间件和数据库，也可以选择IaaS和PaaS厂商。同样，终端用户、PaaS和SaaS厂商都可以直接向IaaS厂商购买产品和服务。

在云计算产业链中，越靠近上游，产品和服务的标准化程度越高，差异化较小，性能、稳定性是关键；越靠近下游，越接近用户，标准化程度越低，功能的丰富性、交互性、易用性是关键。

对于企业和政府用户来说，他们更关注购买云服务对自身的价值。因此，云计算的发展一直是以用户价值为导向的。为满足用户多样化的上云需求，各大云服务厂商都在向上下游扩展。因此，IaaS、PaaS、SaaS的界限逐渐模糊，呈现融合发展态势。

中国云计算产业图谱

IaaS：强势扩张的基础设施环节

IaaS指基础设施即服务，消费者能够获得CPU、存储、网络和其它基本的计算资源，因此可部署和运行包括操作系统和应用在内的任意软件。消费者不对云计算基础设施进行管理或控制，但能控制操作系统的选择、存储空间、部署的应用，也有可能获得有限制的网络组件（如：路由器、防火墙、负载均衡器等）的部分控制权。

中国IaaS市场主要参与者类型有：互联网公司（阿里巴巴、腾讯、金山等）、创业公司、IDC/CDN厂商、电信运营商（中国电信）、硬件厂商（华为、浪潮）、国际厂商以及从事云安全、云存储、云管理（MSP）的专业型厂商。根据金准产业研究团队测算，2017年中国公有云IaaS市场份额中，阿里巴巴占比45.5%，远高于腾讯、中国电信、金山等企业。

IaaS层具备较强的资本壁垒，产业集中效应十分明显。IaaS市场竞争的关键要素有三个：拥有IDC资源的规模和质量、产品和解决方案成熟度以及客户服务体系的搭建能力。

PaaS：上下游打通的生态建设环节

PaaS指平台即服务，服务对象包括两类：企业的IT部门（ToBusiness）和软件开发商（To Developer）。PaaS不仅提供操作系统、运行环境、开发工具、数据库等服务，同时承载人工智能、大数据、物联网等多种应用。

很多大中型企业在IaaS采取混合云架构或者多云架构，又不满足于SaaS标准化服务，对效率、协作、打通的要求越来越高。PaaS平台不仅可以管理和调配多样化底层IaaS资源，且能够打通上层应用，让各项应用的效率和协作效率最大化。

PaaS层下接IaaS层，上接SaaS层，IaaS、SaaS厂商向PaaS延伸是趋势，目前国际领先的云计算厂商几乎都具有PaaS能力。当前国内的各大云计算厂商阿里云、腾讯云、浪潮云、华为云等，均联合产业链上下游企业，打造开放云生态。

根据金准产业研究团队测算，2017年中国公有云PaaS市场份额中阿里云占比27%。对比AWS、Oracle、Microsoft、IBM等玩家，阿里云虽然在体量和技术上还有一定差距，但其凭借在中国公有云IaaS市场的高占有率，已经成为中国PaaS市场份额最大的厂商。

SaaS：最具丰富性的上层应用环节

SaaS指软件即服务，厂商先把软件安装在自己的服务器或者IaaS上，其他使用者只需通过互联网接入，无需耗费磁盘以及服务器空间等资源。

服务对象包括个人（To Customer）与企业（To Business）。面向个人的SaaS产品 有 在线文档编辑、表格制作、账务管理、文件管理、日程计划、照片管理、联系人管理等。面向企业的SaaS产品主要 是 CRM（客户关系管理）、ERP（企业资源计划管理）、HRM（人力资源管理）、OA(办公系统)、财务管理等。

SaaS厂商分为云原生厂商（Salesforce、销售易、环信）和云转型传统软件厂商（Oracle、金蝶、用友、奥哲网络）。根据金准产业研究团队测算显示，目前国内SaaS参与者众多，前几名的市场份额无明显差别，优势不明显，市场格局呈现碎片化。

随着传统企业上云需求增多，SaaS厂商正在向集成方面发力，针对特定行业添加新的开发工具、集成和部署选项。ERP、CRM等通用型领域国际厂商占有重要地位；餐饮、供应链、电商等垂直领域更了解本土用户需求的国内服务商居多。

2.2 中国云计算商业案例分析

AWS：强调公有云建设，为业务场景服务

AWS（Amazon Web Service）是全球市场份额最大的综合性云计算厂商。AWS内生于Amazon的电商业务，因为电商客流峰值和低谷明显，对服务器的弹性需求明显。Amazon后将部分闲置服务器出租给其他企业，逐渐形成了弹性好、可用性高的公有云平台。AWS强调公有云建设，为企业客户提供多层次、多类型的服务，降低计算、存储、传输成本，为客户的多种业务场景赋能。

AWS产品线全面，覆盖了IaaS/PaaS/SaaS层，并且持续发布新品，保持领先地位。顺应当下大数据、物联网、人工智能、区块链等新技术的发展趋势，AWS不断有新功能上线。

AWS已实现规模化盈利，行业客户覆盖较为全面

除了游戏、电商、媒体等互联网领域，AWS的服务已经逐渐向全球制造、交通、医疗等传统行业拓展，实现了业务场景的多元化。

近几年来，在屡次降价的前提下，AWS仍然实现了20%-30%的毛利率；2018年第一季度，AWS为Amazon贡献了72.7%的营业利润。与电商业务和其他业务相比，云服务是Amazon公司最赚钱的业务。

阿里云：亚洲最大的云服务提供商

阿里云创立于2009年，是全球领先的云计算及人工智能科技公司。阿里云为200多个国家和地区的企业、开发者和政府机构提供服务。根据2017年8月阿里巴巴财报数据显示，阿里云付费云计算用户超过100万，2018年，阿里云在中国云计算的市场份额占比为45.5%，排名第一，成为亚洲最大的云服务提供商。

阿里云的产品线包含存储与分发服务、弹性计算服务、数据存储及计算服务、大数据服务、应用服务、安全与管理服务等多种类别。阿里云在全球18个地域开放了49个可用区（了解全球基础设施），为全球数十亿用户提供可靠的计算支持。此外，阿里云为全球客户部署200多个飞天数据中心，通过底层统一的飞天操作系统，为客户提供混合云体验。

阿里云向传统行业纵深拓展，推动行业云建设

除了电商、游戏、视频、移动应用等互联网领域，阿里云开始向更广阔的传统行业拓展，拥有多个传统行业的云解决方案，助力传统行业上云。

阿里入股与卫宁健康、润和软件、石基信息、恒生电子，在医疗信息化、金融科技和酒店餐饮等领域分别与四家公司开展合作。通过入股B端传统细分龙头，抢占医疗、金融、零售等行业B端业务入口、支付入口、大数据入口。

阿里云营收高速增长，但仍处于高投入阶段

阿里云作为中国云计算市场的开拓者，虽然与全球云服务厂商第一的AWS在业务体量上相差8倍左右，但在增速上却远高于AWS。

根据金准产业研究团队测算，阿里云在2014-2018年这四年间整体营收增长约20倍，其中2015-2017年连续三年保持了100%以上的增速，而AWS的增速则从69.7%下降到42.9%。从阿里巴巴公布的2019财年第三季度财报显示，阿里云2018自然年的营收规模为213.6亿元，相比2017年的111.7亿元，增速高达91.2%。但从营业利润来看，阿里云仍处于高投入阶段，尚未实现盈利。

浪潮云：中国领先的云计算-大数据服务商

浪潮云面向政府机构和企业组织提供IaaS、PaaS、DaaS、政府Service、企业Service服务，致力于以云服务的方式，提供安全、可信的计算和数据处理能力，让计算无处不在。

浪潮云拥有超过1000+种SaaS应用，其打造的跨行业、跨领域、跨区域的工业互联网平台已经接入超过380万个设备，浪潮云已在全国构建了50余个工业互联网联盟，聚集了5000+合作伙伴，推动百万家企业数字化转型。

浪潮云依托50余个云数据中心，为政府和企业提供云计算服务

浪潮云依托浪潮集团在政府、行业、企业信息化领域30余年的深厚经验技术积累，为区域政府、行业部委、大型企业三类用户提供专业、安全的产品和服务，其中大型企业客户覆盖电商、物流等互联网领域，也包括金融、教育、制造、医疗等传统产业。

依托在全国布局的6大核心云数据中心以及47个地市云数据中心，浪潮云正为全国140余家省市政府及74万家企业提供云计算服务。

以金融行业为例，浪潮云解决方案帮助金融企业构建灾备云、

测试云和托管云

浪潮金融云解决方案结合浪潮云多年积累的行业经验和企业云服务能力，打造卓越的端到端金融云解决方案，目的就是帮助金融企业构建灾备云、测试云和托管云，一键搭建基础环境，自动完成所有资源的创建和配置。

其中，浪潮灾备云提供混合云及专线产品，支持自有设备托；也提供DDoS高防、入侵检测、Web应用防护等专业产品，以及支持可用区、同城双活、两地三中心等容灾方案。托管云提供一站式、高可用、高安全、快捷灵活的业务托管平台，包括Tier 3+级别数据中心机房、丰富的网络接入资源和一站式运维支持等。

三、云计算助力企业数字化转型

3.1 云计算助力企业数字化转型路径

中国正从互联网时代迈向数字化时代，传统企业数字化转型势在必行

互联网、移动互联网的发展让数据呈爆炸式增长，数据红利逐渐取代了人口流量红利。借助AI、大数据、云计算等技术采集、处理和分析数据，挖掘数据背后的潜在商业价值，创造数据、产品、技术可迭代的闭环商业模式，孕育着下一轮的创新增长机遇。

中国的传统产业（金融、教育、医疗、制造、物流、零售等）对信息化、数字化和智能化有着巨大需求。数字技术与实体经济深度融合，将不断提高我国传统产业的信息化、数字化、智能化水平，传统产业数字化转型势在必行。

云计算、大数据、AI等技术助力传统企业数字化转型

企业运行的各个环节都伴随着信息和数据的传递。云计算、大数据、人工智能等技术有助于企业内部实现业务流程和业务环节的改造，带来成本的降低和效率的提升。未来，企业内的管理和企业间的协作将表现出网状、并发、实时等特点。云计算底层基础设施搭建的完备程度、数字资产的价值挖掘和转化效能，是企业发展的决胜关键。

下图从技术、业务环节、业务流程、业务模式、改造理念及效果五个层面，勾勒出以云计算、大数据、人工智能等数字技术帮助企业实现数字化转型的具体层次。

云计算是数字化时代最关键的技术要素，帮助传统产业拥抱信息化、数字化、智能化。

数字化时代，云计算、大数据和人工智能等技术成为底层基础设施；传统企业拥抱信息化、数字化、智能化，离不开云计算、大数据和人工智能等技术。

海量数据是AI训练的基础，算力是AI推理的必备条件。近年来，AI算法的突破性进展实现了对海量数据进行自动化学习，极大提高了数据处理效率，也对算力提出了更高的要求。云计算以低成本和快速灵活的配置方式，提供了强大的弹性伸缩的计算力资源。

大数据和机器学习的应用，必然无法用单台计算机进行处理，要采用分布式架构进行分布式计算，这就需要依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储、虚拟化等技术。

数字化时代，云计算像水、电、高速公路和互联网一样，变成按需使用和付费的IT基础设施。可以想象，未来在遍布全球的云计算中心的算力支撑下，各种智能应用和智能终端将会在企业和消费者中全面普及。

传统企业上云是实现数字化转型的重要路径

云计算的广泛应用将大幅降低企业信息化建设成本，优化运营管理流程、创新业务发展模式。越来越多的传统企业认识到，上云是实现数字化转型的重要路径。云计算与本地部署模式相比，企业可以免去自己购买服务器、存储器等基础设施，即接即用，按需付费，有效降低了企业的时间成本和资源成本。同时依托云计算资源池的共享机制，企业利用的云资源可以实现弹性扩张，有效解决了企业业务量波动性强的问题，降低企业运营成本。

传统企业上云的路径分为三步：传统业务云化、数据能力云化、云上业务创新。企业将硬件、软件、数据等基础要素迁入云端为先导，快速获取数字化能力，不断变革原有体系架构和组织方式，有效运用云技术、云资源和云服务，逐步实现核心业务系统云端集成，促进跨企业云端协同，融入开放创新生态。

云计算供应商通过IaaS、SaaS、PaaS三种模式提供服务 云计算助力企业数字化转型路径

传统产业的数字化转型最关键的一步就是企业上云，而企业上云必然离不开云计算服务商的支持，云计算供应商主要通过IaaS（IT基础设施即服务）、PaaS(平台即服务)和SaaS（软件即服务）这三种服务模式为传统企业提供云计算支持和服务。

其中，通过IAAS服务，企业可以利用将服务器、存储设备等外包，广泛应用虚拟桌面和移动终端，减少或消除专职的IT运维人员，降低IT应用成本，专注于信息化应用。在PAAS应用层面，很多企业也在将软件的开发平台服务化，支持软件功能的配置与扩展。

在SAAS应用方面，企业级邮件系统、视频会议、协同办公、CRM、在线招聘、供应链协同和电子商务等领域已经有成熟的应用，企业可以获取软件应用、IT服务、垂直行业解决方案等。

3.2 云计算解决六大传统产业痛点

金融企业使用云计算一站式解决方案降低成本，提高安全性

金融行业以其每日产生的庞大数据量、业务高并发、服务范围广、安全问题密集等特性，成为最早布局云计算的领域之一。在云计算能力进入金融领域后，金融业仍面临诸多挑战：高成本应对业务峰值：传统IT架构的金融企业按全年最高峰值准备IT资源，从而造成全年IT资源利用率低，拉升企业IT投资成本； 网络安全风险：面对各种网络安全攻击，急需专业的安全团队和有效的安全产品为金融数据的安全做保驾护航；灾备中心建设投资巨大：通过自建数据中心，业务上满足两地三中心部署，投资建设成本巨大。

随着云计算技术的提升，云计算相关服务能够为银行、保险、证券、互联网金融等企业提供低成本、高可靠、可弹性伸缩的一站式解决方案，目前提供金融云服务的中国企业主要包括：阿里云、华为云、腾讯云、浪潮云、Ucloud、青云、博云BoCloud等。

医疗企业依托医疗云平台实现各应用系统的互联互通

医疗行业天然具备海量数据，但数据的利用率较低，且大量以非结构化数据为主。根据权威市场研究公司IDC预测，截止2020年，全球的医疗数据量将达40万亿GB，其中约80%数据为非结构化数据。

当前，中国正在推动医疗信息化建设，利用技术创新实现公共卫生、医疗服务、药品供应、综合管理等应用系统的互联互通和业务协同，云计算起到基础性作用，中国目前提供医疗云服务的企业包括阿里云、华为云、腾讯云、浪潮云、金山云、Ucloud等。

教育行业借助云计算开拓各类新场景，向智能化转型

互联网与教育的结合，催生了教育信息化与在线教育行业的迅速成长。然而，教育行业在新的需求和业务模式下，面临着数字化向

智能化的转型；新技术驱动下的新工科改革，新工科实训；各类数据的数据治理优化；智慧校园云、远程教育、数字社区、数字图

书馆等各类新场景，云计算成为推动教育行业数字转型升级的重要推手。

目前国内提供教育云服务的企业主要有阿里云、腾讯云、华为云、浪潮云、各类视频云服务商、保利威视、EasyStack等。以下展示了阿里云开发的针对在线教育的业务架构，主要为在线教育机构提供高质量的负载均衡服务、云服务器、云数据库、云存储以及点播直播服务。阿里云通过提供优质的接入网络和强大的计算资源弹性，解决终端用户对教育产品体验的严苛要求；即开即用的视频服务和海量存储结合，极大的降低开发配置工作，在保证稳定性的同时，加快产品上线速度。

制造企业通过工业云平台采集、存储、连接和分析产业链各环节数据，加速智能升级。

制造业长期以来都是数据密集型行业，其数据包括工厂车间机器的运行数据、上下游的供应和销售数据、熟练工人的经验数据等，这些海量数据容易形成孤岛。早年的工业信息化更多解决的是存储问题，无法挖掘数据背后的商业价值，难以实现高效协同生产。

云计算作为制造业的核心使能技术，结合大数据、人工智能等技术，可以帮助企业采集、存储、连接和分析产业链各个环节的数据，充分挖掘孤岛数据的潜在价值，为产品质量的提升、运行效率的提高、生产成本的降低做出贡献，加速智能升级。目前国内提供制造业云服务的企业有阿里云、腾讯云、华为云、浪潮云、奥哲网络等。以下展示了阿里工业云平台业务架构的部分内容。

物流企业搭建信息集成平台，实现信息的交换、处理和传递，提升整体效率

运输配送作为物流企业的核心环节，面临中间环节冗余混乱、运输成本居高不下的挑战，如何安排送货顺序、如何实时了解货车途中的情况和配送时效、如何规划最合理的路线等都是物流配送中的核心痛点。除此之外，物流企业与用户间的交易信息不对称，货主和车主的信用体系尚未完善，用户信息安全无法得到保障等都是困扰物流企业的主要难题。

物流企业利用“云计算”技术优势，可以集成众多物流用户的需求，形成物流需求信息集成平台，整合零散的物流资源，实现所有信息的交换、处理、传递，使物流效益最大化；同时，云安全技术也可以保障用户的信息安全。目前国内提供物流云服务的企业主要有阿里云、腾讯云、华为云、浪潮云等。以下展示了浪潮云物流信息集成平台基础框架。

零售企业搭建统一的业务支撑中台，保障各业务系统稳定通畅 云计算解决六大传统产业痛点。

传统零售企业通常采用多套本地部署的高性能数据库服务器支撑企业信息系统的正常运转，信息系统之间的连通性比较差。随着业务规模的不断拓展，尤其是开设电商网站后，需要面对海量用户的并发访问，以及电商业务系统与现有的ERP系统、供应商管理、门店管理等多套系统的融合问题。这导致了运营效率的低下和重复建设的资源浪费以及对消费者的需求反馈不及时等问题。如果本地部署的IT资源跟不上业务扩展的速度，甚至导致用户无法访问或者海量订单无法及时处理的情况发生。

基于云计算架构，传统零售企业可以构建统一的服务和数据系统，形成统一的业务支撑中台，对门店销售、网站销售、移动销售及上千家门店、数百家供应商进行统一化管理，保障各个业务系统的稳定通畅，减少资源浪费，提升运营效率。目前国内提供零售云服务的企业主要有阿里云、腾讯云、华为云、浪潮云、Ucloud等。以下展示了典型的零售业务支撑中台。

企业案例：浪潮云助力多领域企业实现数字化转型

浪潮云作为国内领先的云计算+大数据服务商，凭借33年行业经验，依托其在国内和海外布局的50余个云数据中心，目前已经帮助74万家企业实现上云，涉及金融、零售、物流、教育、制造等多个产业。以下为浪潮云助力制造和物流企业数字化转型案例。

企业案例：奥哲网络 H3 BPM 打造管理中台，助力企业数字化转型

奥哲网络（Authine）是国内最早将业务在线应用于企业数字化转型的科技公司，致力为企业连接企业全业务场景，实现经营数字化，驱动智能决策。自2010年成立以来，服务了60,000多家企业用户，其中包括500多家大型集团企业，获得包括阿里在内的多轮资本投资。

奥哲网络旗下H3 BPM主要赋能基础管理，针对特大、大型企业的ERP、MES、HR等多个专业成熟的系统进行串联总梳理，打通IT流程。作为企业的管理中台，H3 BPM能让流程更标准化、协作化和数字化，同时以企业业务管理为基础，通过管理与新技术的双向赋能，贯穿企业IT信息化建设，帮助不同企业搭建个性化、数字化的综合管理平台，以完成企业的核心管理，同时适应企业扁平化、碎片化管理。未来企业所有系统上云之后，H3 BPM在企业数字化转型中将起到越来越重要的作用。

H3 BPM在房地产、能源化工、智能制造行业的成功案例

H3 BPM具有较强的行业延展性，目前服务的行业包括房地产、能源化工、智能制造、消费零售、电子商务、金融等。奥哲网络建立了以深圳、北京、上海、广州、杭州、成都、济南、武汉为中心的八大直属机构，辐射全国54个大中城市的本地化服务网络。

企业案例：Oracle SaaS推动各阶段成长型企业数字化转型

甲骨文立足中国SaaS市场的飞速发展和企业数字化转型的不同挑战，为企业打造更加整合的、全新的和生态化的Oracle SaaS。其中，Oracle营销云（Oracle Marketing Cloud）是以数据驱动的客户体验优化和收入增长的营销技术平台，已帮助众多企业取得显著成果。

ERP (Enterprise Resource Planning，企业资源计划）系统在中国泛指一系列应用于企业的软件，主要用于改善企业业务流程以提高企业核心竞争力。近年来ERP上云成为主流趋势，并且表现出低成本、持续维护和更新、帮助客户从系统管理的工作中解放出来等优势。Oracle NetSuite云ERP凭借灵、全、快的优势，为全球超过16000家中小微等各规模成长型企业提供解决方案，帮助企业应对商业挑战、实现数字化变革。

Oracle SaaS在零售和跨境电商领域的应用

四、趋势与挑战

4.1 云计算行业发展趋势

云IT基础设施支出将超过非云，云计算市场渗透率将加速提升 云计算发展趋势

云计算技术经过10多年发展已经逐渐成熟，由于其能够给企业IT运营、业务创新等带来明显效用，上云已经成为企业常态。根据权威市场研究公司IDC的全球季度云IT基础设施追踪器最新预测，云IT基础设施的总体支出将以10.9%的年均复合增长率（CAGR）增长，

而非云IT(本地和非本地合并)的支出将在同一时期以2.7%的年均复合增长率（CAGR）下降。金准产业研究团队测算，2019年，云IT基础设施支出将超过在非云IT基础设施上的支出。

根据华尔街投行高盛预测，2019年云计算的市场渗透率将首次突破10%，并继续以每年至少20%的速度快速增长，到2021年该数字将跃升至15%。这意味着，云计算支出将进一步蚕食企业非云IT支出，提升在IT市场的影响力。

中国云计算市场集中度持续提高，向互联网巨头聚集

据权威市场研究公司IDC21018年数据，中国排名前四的云计算厂商分别是阿里云、腾讯云、中国电信和金山云，这四家厂商总的市场份额从2017年的61.8%上升到2018年的69.9%，成为了中国云计算市场的主导力量。

从这四家厂商的市场份额增长情况来看， 2018年阿里云、腾讯云、金山云这三家互联网公司的市场份额较2017年均有一定幅度的上涨，而中国电信的市场份额则有所下降。由此推断，未来中国云计算市场整体份额将会向阿里云、腾讯云等互联网巨头厂商聚集。

云厂商向产业上游延伸，尝试涉足芯片、服务器等核心环节

随着主流云计算厂商在IT市场上拥有更强大的市场影响力，它们开始通过自研和并购的方式向产业上游延伸，尝试涉足芯片、服务器等核心环节，这将给产业链上游的传统硬件厂商带来冲击。过去几年，诸多云计算厂商先后宣布人工智能芯片、物联网芯片等开发计划，比如谷歌推出TPU(张量处理器)、阿里云开发神经网络芯片Ali-NPU、亚马逊AWS开发人工智能芯片Inferentia等。

2019年，预计更多云计算厂商主导的专用芯片或其他硬件将会上市。在特定场景下，这些专用芯片将挑战传统芯片的绝对统治地位。

云计算巨头并购活动更加频繁

2018年，云计算领域出现了诸多规模巨大的并购交易，这些交易分布在云解决方案、云安全、AI芯片、开源和开发生态等不同领域。

2019年，云计算巨头公司针对技术或者客户方向的收购活动预计还将高频出现，开源也将成为各大厂商竞争的关键，以充分利用其汇聚的开发力量，构建开发和应用生态，进而提升综合实力。但各巨头在完成收购后，是否能够充分整合双方业务和产品，保持和增强开源社区的活力，仍需要拭目以待。

多云策略成企业上云共识，有助于降低企业成本，并催生云监控服务和云成本管理服务两大发展机会

企业整体上云后，考虑到数据安全性、供应商锁定、云服务成本效益等问题，越来越多的企业开始采用多云策略。多云是由多个云服务组成的云计算方法，其来自多个云供应商的公共云或私有云。根据RightScale公司2018年的调查报告发现，81％的企业正在实施多云战略，51％的企业采用混合云战略。事实上，平均而言，每个企业正在使用4.8个不同的公共云和私有云。

根据权威市场研究公司IDC预测，到2020年，90%以上的企业将使用多种云服务和平台；市场调研机构451 Research公司的调查也表明，69%的受访者表示，计划2019年采用各种类型的多云策略。多云策略的使用，一方面会促使企业云服务成本的降低，另一方面会推动企业采用云监控服务和云成本管理服务。

云计算、大数据、AI等技术进一步融合发展

伴随企业数字化转型的加速，越来越多的企业希望寻求信息化、智能化、数字化“三化一体”的定制化服务，因此，大数据、人工智能、物联网、区块链等技术的进一步融合发展成为满足企业数字化转型的关键。

各项技术所发挥的作用环环相扣，大数据提供分布式计算和存储等数据工程方面支持，云计算提供计算、存储、网络等基础服务和软硬件一体化的终端定制化服务，物联网提供数据采集支持和动作执行支持，人工智能提供概率图模型、深度学习等数据算法方面支持，区块链提供价值交换和智能合约支持。

6.2伴随平台成熟与应用深化，业务中台与数据中台将可能成为平台建设的关键与核心能力

经过多年发展，平台核心关键技术加速成熟，大企业聚焦具体场景、围绕特定需求、定制化的开发一套完整的平台方案已经不存在无法克服的技术壁垒，但如何低成本、快速、灵活的向中小企业提供通用化平台应用服务，依然是平台技术体系中的核心难题。消费互联网中快速兴起的“中台”概念为上述问题提供了新颖解决思路，其在平台架构基础上，将数据分析能力和应用开发能力进一步分层和解耦，沉淀公共模型、工具和能力，为跨领域跨行业应用封装和开发提供更体系化的支持，快速、灵活的满足工业应用需求。例如，阿里巴巴打造业务和数字双中台，业务中台由一系列成熟服务组成，支撑功能抽象和重新组合，数据中台由建模工具、算子等分析工具等组成，支撑低门槛数据分析工程。未来中台概念进一步向工业领域渗透，为低成本、通用化平台应用构建基础。

6.3业工业APP创新能力与应用交付能力将是平台价值实现的关键，具有工业积淀的企业短期优势更为明显

平台是工业数据分析和应用开发的载体，在具体场景中发挥实际作用的是平台承载的一系列工业APP，平台价值不仅在于数据分析、应用开发等使能环境的构建，更在于能够为工业企业提供的具体APP数量的多寡。现阶段，工业APP聚焦具体工业需求进行方案化的开发和交付，主要依靠平台企业自身、传统工业软件企业、系统集成商投入开发，具有深厚工业软件开发经验和业务模型积累的企业将占据优势。未来，随着工业数据、机理、知识的沉淀，传统软件功能的进一步解耦，新型工业APP可以基于通用功能的组合集成快速交付，具有更好第三方开发者生态的平台将快速兴起。

6.4生态建设将成为下一阶段平台产业发展的主线

面对充满不确定性和复杂性的工业互联网平台产业，需要更多企业联合起来，通过紧密配合的集体行为构建生态系统，共同推进产业发展。一是生态机制日益完善，一部分企业有望通过股权投资方式强化平台业务能力的互补增强，形成更加牢固的生态合作关系；越来越多的平台企业也将综合运用资源共享、资金扶持、收益分成等方式促进合作伙伴的培育壮大。二是生态规模持续扩大，入驻平台的技术服务商、系统集成商和第三方开发者数量得到显著提升，平台能够为更多用户提供更加丰富的工业APP应用和解决方案。三是生态边界逐步拓展，农业、金融、物流等一三产业主体将以平台为纽带与工业实现融通发展，探索形成更多新型合作模式。

6.5平台应用短期仍将以设备侧与工厂侧为主，长期看消费侧将逐渐发力，并最终实现汇聚打通

工业互联网平台以其全要素全产业链全价值链打通集成和分析优化能力，已带动设备侧、工厂侧、消费侧开展广泛智能化应用探索。而由于设备、产线、工厂等领域的自动化数字化基础较好，面向设备运维和生产效率提升的价值回馈较为显性，平台应用短期内仍将以设备侧与工厂侧为主。长期来看，随着工业互联网平台从需求预测到资源调度、从产品设计到产品服务、从生产优化到运营管理的各类场景中逐步深入应用，工业全流程、产业全链条将不断提升数字化水平并实现数据资源积累，面向产品、用户和协同企业的消费侧应用将逐渐发力，规模化定制、金融服务、制造能力交易等新兴模式未来将不断普及并成为主流。最终，各类应用实现集成互通，工业系统全要素、全流程、全生命周期系统性协同优化将成为现实。

6.6平台治理将成为政府与企业必须面对的重要问题，数据确权、数据流转与平台安全是关键

一方面，随着工业互联网平台的数量持续增加，服务对象规模迅速扩大，平台相关主体的不同利益诉求必然可能存在失衡和碰撞，这些产业发展进程中的矛盾需要通过平台治理进行梳理。另一方面，工业互联网平台作为新生事物，正在改变制造领域的组织模式、生产模式和服务模式，丰富并拓展数字经济的边界，变革进程中的规制模糊、监管缺失等问题将会愈发明显，平台治理的重要性不言而喻。

在可以预见的未来，面对工业数据这一重要的战略资产，平台供需双方之间、平台与平台之间、平台相关的不同参与主体之间的数据交互将会不断增多和加深，数据确权、数据流转和平台安全将成为平台治理的关键环节。面向平台的数据交易、数据变现和数据增值等需求，开展相关标准和法律研究，加强政府引导监督和平台安全风险防控，构建统一的数据管理规则和应用评估机制，是建立健全工业互联网平台治理体系的重要途径。