智东西内参|德勤深度：140亿元大蛋糕！制造业中的产业链( 四 )

工业大数据是工业领域产品和服务全生命周期数据的总称，包括工业企业在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节中生成和使用的数据，以及工业互联网平台中的数据等。
工业大数据是推动人工智能在制造业应用的关键生产要素。中国作为全球第一制造大国，工业大数据资源丰富，也催生了围绕工业大数据展开的一系列业务。2019年，中国工业大数据市场整体规模达到146.9亿元，同比增长28.6%，预计未来三年将保持30%以上的速度持续增长，至2022年达到346.1亿元，工业大数据将持续促进传统制造业转型升级，助力工业智能化发展。

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制造业年度数据产生量为各行业之首
工业大数据产业链由基础层、平台层和应用层构成，如下图所示。

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工业大数据产业链
制造业人工智能算法是利用不同的机器学习方法，融合不同类型的数据去挖掘不可见的关系，对系统进行建模和优化，避免尚未发生的问题。目前机器学习方法众多，其中以神经网络、深度学习技术最为前沿，其他机器学习方法还包括决策树算法、回归算法、分类算法、聚类算法等。
从算法技术应用来看，主要包括了计算机视觉、情境感知、自然语言理解、机器学习等。中国企业在技术领域的竞争力较强，不乏计算机视觉、语音识别和自然语言理解的初创企业。
虽然深度学习神经网络在图像处理和语义识别等领域已经取得明显进步，但要广泛应用于工业系统仍然要走很长一段路。最主要的原因是神经网络的预测结果往往不能自我解释。在工业系统中的应用除了对精度有非常苛刻的要求外，还需要解释预测结果的合理性，以及相关的不确定性风险。

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主要机器学习方法
工业云平台是人工智能进行计算的场所，制造业生产中产生的海量数据将与工业云平台相连，利用人工智能算法进行数据挖掘，提炼有效的生产改进信息，最终用于计划排产、协同制造、预测性维护等领域。
目前科技/互联网企业、通信企业和工业企业都已布局工业云平台，如阿里巴巴ET工业大脑，中国联通的CUII, 以及海尔的COSMOCPIat。互联网企业优势在于资源整合能力强，工业企业则更为精准地了解行业痛点。预计未来会出现不同垂直领域的头部企业，围绕不同应用场景打造护城河。

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工业云平台市场格局
3、应用层面：让人工智能去做擅长的事情人工智能在生产制造的不同阶段都有潜在应用。可以用于产品开发的生成性设计，或用于库存管理的生产预测，还可用于在生产线上执行缺陷检查或生产优化等任务，以及用于机械的预测性维护系统。上述应用中，一些正在进入工厂，而另一些仍在等待突破。
现阶段中国制造业智能化转型升级的本质就是从解决可见问题到解决和避免不可见问题的过程。工业大数据、人工智能技术的作用就是通过预测生产系统中的不可见问题，实现制造系统生产效率的提升和产品竞争力的突破。
三、制造业+AI重点市场1、上游市场未来几年，中国人工智能芯片市场将保持年均40%-50%的增长，GPU与FPGA市场已被国外寡头占据，唯ASIC尚未被头部企业垄断，成为各方布局焦点。
人工智能芯片产业规模高速增长。全球人工智能芯片市场规模将由2018年的66亿美元（约437亿人民币）增长至2025 年的912亿美元（约6,100亿人民币），CAGR为45%。

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