一、国产化：渗透率叠加国产化率处于较低水平

嵌入式软件占据市场主导地位，政策推动下生产控制、研发设计等环节市场规模占比 有望成长。从细分赛道看，目前我国工业软件中嵌入式软件份额超过五成，市场调研数据显示，2022 年占比达57.4%，研发设计软件规模份额仅有8.5%，未来随着新型工业化、新质生产力等政策层面的 推动，叠加工业企业在研发设计、生产效率等层面的关注度提升，研发设计等环节的核心工 业软件占比有望提升。

二、智能化：AI 大模型有望赋能工业软件智能化发展

AI 结合工业互联网应用前景广阔。工业软件领域结合AI，可将大数据人工智能、专业性的工业软件以及工业企业在各自领域的专业知识有机结合。AI 大模型有望推动工业领域迈向优化运营的自主系统阶段，在自主控制、机器视觉系统和演化建模三大环节实现显著进步。行业研究报告指出AI 结合工业领域的显著进步主要体现在：

（1）自主控制（Autonomous Control）：利用AI/ML，制造过程正在从自动化向自主 控制的方向发展，使系统能够在没有人为干预的情况下做出实时决策和调整。

（2）机器视觉系统（Machine Visioon Systems）：将先进的闭环控制策略与先进的感官 机器视觉AI 反馈相结合，使PLC 能够采取自动纠正措施，以实时减少缺陷。

（3）演化建模（Evolutionary Modeling）：在数据科学实践的早期，单点解决方案是常 态，其中根据从可用数据中得出的各种标准选择单个模型。未来这种方法演变为从潜在候选 模型的集合中构建模型，这种方法要求每个模型在每一次迭代中都要成功适应，开发出更符 合实际物理过程和各自系统动态的高精度和稳健的模型。

三、云化：工业软件云化趋势，打通数据孤岛与虚实孪生

随着数字经济的持续发展，数据在制造业中的生产要素作用日益突显，企业数据上云 有望将数据资产有效转化为制造业企业的重要生产力。数据广泛存在于制造业从客户需求 到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应等整个产品全生命周期中的各 个环节。

1、助力企业进行高效创新：通过数据作为生产要素与新技术（AI、ML 等）动态融合， 帮助制造业企业在构建敏捷供应链、精益生产和完善产品售后服务等方面激发新的创新性应 用。

2、辅助智能决策：基于人工智能、数字孪生以及工业互联网技术，对于数据生产要素 的深度挖掘，可以增强企业应对不确定性挑战的抵抗力，降低因不确定性而造成的决策失误 损失。

四、平台化：我国工业互联网平台应用仍处于较低水平

工业互联网平台包含数据采集（边缘层）、基础设施（IaaS 层）、工业PaaS（平台层）、 和工业 App（SaaS 层）四大要素。其中数据采集（边缘层）是基础，本质是利用感知技术 对多源设备、异构系统、运营环境、人等要素信息进行实时高效采集和云端汇聚。同时通过 协议转换和边缘计算，一部分数据在边缘侧进行分析，另一部分数据传到云端进行综合分析， 进一步优化形成决策，为制造资源的优化提供数据源，是建设工业互联网平台的基础。

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