一张图搞懂智能产业——工业互联网/智能网联汽车细分行业生态图谱重磅发布！

洞察1：智能网联汽车的技术架构将加快向计算集中化、应用层软硬解耦，以及人-车-路-云协同方向发展

软件定义汽车崛起，引领智能汽车驶向中央计算时代，其架构将呈现“中央-层-区”特点，同时，结合开放式软件平台和池化资源，实现云计算+单车计算下的智能驾驶。中央计算架构中，中央-层-区的构架可基于需求进行规划，项目能以统一的开发方式取代本地开发方式，每类控制器均对应特定的系统需求，避免过度开发，控制器的系统级优化将成为主要焦点。

洞察2：智能网联汽车产业技术应用正积极拥抱AIGC，探索将之应用于品牌传播、产品营销、客户服务、座舱交互、自动驾驶开发、智能驾驶辅助训练

2023年以来，AIGC发展速度惊人，迭代速度呈现指数级爆发。AIGC的核心是利用人工智能生成用户所需的内容，其应用场景多样，目前已广泛应用于互联网、传媒、电商、影视、娱乐等行业进行文本、图像、音视频、代码、策略等多模态内容的单一生成或跨模态生成，以提升内容生产效率与多样性。在汽车行业，目前已有众多企业探索将之应用于品牌传播、动态营销、客户服务、座舱交互、自动驾驶开发、智能驾驶辅助训练等方面，促进营销、产品、服务和安全保障提质升级。

洞察3：智能网联汽车的商业模式将从传统的一次性产品消费转为提供全生命周期服务，业务成本大幅降低、网络效应持续增强，且利润池将发生显著转移

未来，智能网联汽车将作为出行期间全面服务的载体，其关注的重点将是和客户建立起全生命周期的高频直接互动，以客户价值为起点快速推出服务并持续优化；同时，与城市协同发展，成为智慧城市数据采集终端。相应地，汽车产业商业模式的重心将从围绕整车产品的设计和制造，转向优化消费者出行服务体验（B2B2C）以及赋能智慧城市发展（B2G）的能力水平。

洞察4：智能网联汽车的产业生态将与旧有生态有重大区别，车辆、主机厂、Tier1的角色定位和发展模式将发生重大变化

传统的汽车供应链实行Tier3→Tier2→Tier1的垂直供应模式，整车厂主要与Tier1供应商发生直接合作。未来，汽车智能化将会依赖芯片、算法、软件等底层产品的进步，原本Tier2、Tier3供应商将在全产业链上下游扮演着重要角色，多方合作正逐渐成为贯穿整个汽车生态的常态。智能网联汽车的产业生态将较传统生态的复杂度大幅提升，未来的汽车产业将是一个多方共建的生态体系，参与者包括整车厂、互联网公司、ICT企业、原Tier1供应商和政府。其中，整车厂的核心角色将由系统集成商向软件平台开发商转变，原Tier1厂商将演变成围绕整车厂软硬件平台来提供联合开发服务的服务商。

洞察5：智能网联汽车产业顶层规划仍需进一步加强和完善，促进预期功能安全、数据安全、网络安全等将成为未来政策重点之一

近年来，我国智能网联汽车产业的顶层规划以及产业政策虽日趋完善，但仍有较大不足。一是缺乏重大的、国家层面的行动计划，各部门间亟需加强协同，完善顶层设计和统筹规划。二是在高级别自动驾驶技术测试验证、示范应用和商业化运营、高速公路测试、车辆数据安全和隐私权保护等方面，我国相关法律法规尚存在一些限制条款或部分法律条款内容缺失。

洞察6：智能网联汽车产业安全发展重要性日益凸显，智能底盘、车用操作系统、下一代感知系统、信息安全等关键技术投入有望不断提升

随着汽车智能网联化浪潮的加速，汽车的产业链、技术链、价值链正在发生较大变化。在中美科技脱钩、国际政经局势日益紧张等大背景下，核心技术的自主可控变得愈发重要。我国在若干关键零部件环节仍面临较大技术挑战，已成为当下中国智能网联汽车安全发展的一大难题，“卡脖子”问题亟待解决。目前，我国在智能底盘、车用操作系统、下一代感知系统、信息安全、智能座舱芯片等领域须加速实现技术研发突破，建立全球竞争力。

洞察1：工业互联网平台竞争加剧，深化工业机理知识、数据算法和经验规律的沉淀成为构建差异化的关键

目前工业互联网平台市场集中度不高，我国具有一定行业和区域影响力的平台数量超过240家，跨行业、跨领域工业互联网平台数量达到28家。由于工业细分行业和场景较多，所以工业互联网平台领域并未出现如同消费互联网领域的平台型超级巨头。未来随着市场基数持续增大，下游不同行业需求分化，平台及应用产品体系日趋统一，工业互联网平台企业间的竞争将进一步加剧，企业的差异化价值进一步凸显。

洞察2：工业APP应用深度和广度持续拓展，降低数字化转型门槛

无论是大型制造企业，还是中小制造企业，在数字化转型过程中都需要应用大量工业软件，然而大型企业工业软件纷繁复杂，存在部署成本高、业务决策难、数据利用率低等问题。与之相比，基于工业互联网平台开发的工业APP能够降低制造企业数字化转型门槛，助推工业互联网产业繁荣。近年来，我国工业APP呈现爆发增长的态势，工业APP应用深度和广度持续拓展。工信部数据显示，截止2022年12月，全国面向特定行业、特定场景的工业APP突破65万个。同时，工业APP已经深入企业的研发设计、生产制造、物流周转、日常运维、经营管理等各个维度，尤其是在一些高附加值产品，比如飞机、船舶、汽车、大型工业设备上带来显著的价值。

洞察3：发挥工业互联网平台企业的“链主”引领效应，成为多地推动制造业数字化转型的有效模式

当前，我国工业互联网已经跨过单点应用示范和垂直行业深化阶段，正在向跨领域跨行业融合发展的阶段迈进。多个地区正打造工业互联网平台企业作为“链主”企业，借平台之力打通供应与制造、产品与服务间等各环节数据流，实现工业经济全要素、全产业链、全价值链的连接，赋能当地制造业集群数字化转型，盘活地方实体经济，形成数实融合发展新格局。

洞察4：“5G+工业互联网”发展驶入快车道

5G是驱动工业互联网发展的关键技术，工业互联网是5G规模化应用的主阵地。近年来，“5G+工业互联网”发展驶入快车道。从技术标准来看：2020年7月3日，3GPP官宣了5G R16标准的冻结，定义了5G LAN这一推动5G向垂直行业扩展的重要加速剂，拉开了“工业5G时代”的大幕。从顶层设计来看：“5G+工业互联网”相关政策呈现出逐年清晰、完善、具体的趋势。

洞察5：生成式AI在工业互联网领域的落地尚存争议

在接受智次方研究院调研的企业中，接近30%是生成式AI技术的坚定“支持者”，他们认为虽然生成式AI在工业制造领域的应用还不成熟，但其改变传统生产方式、推动制造业未来数字化转型的趋势已经势不可挡。在接受智次方研究院调研的企业中，超过70%是生成式AI技术的“观望者”，在他们看来，生成式AI在工业领域的应用落地还很遥远，甚至可能是个“伪命题”。

洞察6：政策和技术双驱动，工业互联网向工业元宇宙加速演进

工业制造是元宇宙落地产业的“试验田”，工业元宇宙是工业互联网的进一步发展和深化。在工业互联网的基础上，工业元宇宙进一步将数字化生产与现实生产场景融合，构建出一个真实世界的数字化映像。这个数字化映像包括现实中的各种设备、物品、场景、环境等信息，通过大数据和人工智能技术实现对生产过程的实时监控、智能调控和优化。通过构建工业元宇宙，企业可以实现对生产过程的全面管控和优化，提升生产效率和品质，降低成本和风险。如今，在政策和技术的双重驱动下，工业互联网将加速向工业元宇宙演进。