中国工业软件轨道有望迎来重要机遇

投资要点摘要

我们认为，新工业化与新质量生产力密切相关——两者都以科技为主，摆脱传统产业实现高质量发展和数字产业化整合的生产力。在国家政策的鼓励下，工业软件轨道作为新工业化和新质量生产力的核心要素，迎来了重要的发展机遇。

1、新质量生产力的提出预计将加快中国新的工业化进程，推动十三五以来工业软件轨道的发展，中国将继续推进新的工业化进程，中国制造企业的成熟度、关键过程的数控率和工业增加值将显著提高。然而，到2022年，中国工业软件规模仅占全球市场规模的7.24%，比工业增加值(20.34%)有广阔的增长空间。随着国家政策层面对新质量生产力的关注，中国工业软件轨道有望迎来重要机遇。

从行业层面来看，中国工业软件厂商近年来保持稳定增长趋势，2016-2022年总收入和归母净利润复合增长率达到23.40%、32.46%，整体毛利率/净利率从2016年的41.65%/9.22%提高到2022年的42.73%/15.80%，同时各厂商继续增加研发投入。随着国内工业软件覆盖率和核心竞争力的不断提高，预计未来将受益于国家政策驱动的叠加国产化替代进程。

2、国产化+智能化+云化+平台化，中国工业软件迎来了多种发展势头

(1)国产化:2021年中国工业软件市场研发设计/生产控制/信息管理 分别为12%/31%/71%，预计到2025年，国产化率将分别提高到26%/52%/78%。目前，我国研发、设计、生产和控制工业软件的国产化率较低，预计在政策的推动下，国内替代过程将加快；（2）智能：工业软件领域与人工智能相结合，可以将各自领域的大数据人工智能、专业工业软件和工业企业的专业知识有机结合。自2023年生成型人工智能爆发以来， 国内外制造商在人工智能+工业领域都有布局。未来，大型模型有望深入提高工业软件领域工业企业的生产力；（3）云：随着数字经济的可持续发展，数据在制造业中的生产要素越来越突出， 企业数据云有望有效地将数据资产转化为制造企业的重要生产力，预计到2025年，中国工业云市场将达到785亿元，2021-2025年CAGR预计将达到33.1%左右，保持快速增长。（4）平台：工业互联网平台包括四个要素：数据收集、基础设施、工业应用程序和工业应用程序，为工业企业决策和优化制造资源提供了重要依据。中国工业互联网平台普及率整体水平较低，未来几年普及率有望迅速提高。中国工业互联网平台的应用普及率从2020年的14.7%提高到2022年的22.2%，预计到2025年将达到45%

3、分析工业软件轨道投资机遇，优先研发、设计和生产控制工业软件机遇

近年来，我国国内研发、设计、生产控制产业软件不断取得突破。随着我国对新生产力的要求和新工业化进程的不断推进，叠国核心产业软件的整体国产化率仍处于较低水平。我们认为CAD、CAE、PLM、DCS、PLC等核心工业软件赛道有望带来重要的发展机遇。

标的

宝信软件(国产大型PLCCC)、工业互联网平台)、中控技术(国产DCS软件)、能源科技(工业互联网数字中台)、科远智慧(国产DCS软件)、中望软件(国产CAD软件)、索辰科技(国产CAE软件)。

风险提示

1、行业竞争加剧的风险；2、核心技术迭代低于预期的风险；3、支持国内替代相关政策的风险低于预期。

报告全文

新型工业化推动新一轮工业革命1.1 新质量生产力有望加快工业软件轨道的发展

2023年9月， ，指出“整合科技创新资源，引领战略性新兴产业和未来产业发展，加快新质量生产力形成；积极培育新能源、新材料、先进制造、电子信息等战略性新兴产业 积极培育未来产业，加快新质量生产力形成，增强发展新动能。”2023年12月， 经济工作会议再次提出“要以科技创新促进产业创新；发展新的生产力；实施制造业重点生产； 高质量的产业链发展行动；提高产业链供应链的韧性和安全性。

2024年3月5日期间， 要因地制宜发展新的生产力，指出要突出先进制造业的建设 以科技创新为主导，以现代产业体系为重点，统筹推进传统产业升级、新兴产业成长 未来产业培育，加强科技创新与产业创新深度融合，巩固传统产业领先地位，加快建设 战略性新兴产业具有国际竞争力。

我们认为：新质量的生产力不仅体现在各种要素的创新发展上，也体现在生产要素的组合上 创新发展。随着新生产力中劳动者、劳动资料和劳动对象的发展变化，三者的优化组合也发生了变化 革命性的变化将带来新的产业、新的商业形式和新的模式，形成驱动经济发展的新动能和新优势。新生产力不是传统生产力的局部优化和简单迭代，而是技术革命性突破和生产要素创新 先进的生产力是由性配置、产业深度转型升级而产生的。

我国新型工业化步伐明显加快，成绩突出，为实现高水平发展，取得更大成就奠定了坚实的基础。我们认为新工业化与新质量生产力的关系是不可分割的：新工业化与新质量生产力主要是科技生产力，摆脱传统产业实现高质量发展的生产力，整合数量 字产业化生产力。新工业化与新质量生产力是相互促进和依赖的关系。新工业化为新质量生产力的发展提供了重要的支持和保障，是新质量生产力发展的支持措施。

作为实现新型工业化的关键，工业软件推动了制造管理流程的优化、生产模式和生产关系 系变化，全要素生产率提高。一方面，工业软件的应用贯穿于企业价值链的各个环节， 从产品、设备、生产、管理、物流到服务；另一方面，工业软件也可以突破企业边界，引领行业 改变业务流程和生产经营模式，形成新的工业生产力。长期以来，包括工业操作系统在内的工业软件都来自国外，随着我国在政策和产业层面不断推进工业互联向工业智能的进步， 同时也为国内工业软件创造了重要的换道超车机会。

1.2 工业软件是数字经济时代工业制造领域的“皇冠”

工业软件产业链可分为上游、中游和下游三个环节。如下图所示，工业软件产业链大致可分为上游、中游和下游。上游软硬件主要是为工业软件产品制造提供基本服务的软硬件，如计算 机械设备、操作系统、开发工具和中间件。工业软件广泛应用于机械设备的下游应用， 在汽车制造、能源电力、航空航天、工业通信和安全电子等领域和环节。

中游环节包括研发设计软件、生产控制软件、业务管理软件和嵌入式软件。其中，研发设计软件主要用于设计环节，目标是提高产品开发效率，降低开发成本，提高产品质量 数量；生产控制软件主要用于产品生产过程，旨在帮助企业提高制造过程的控制水平，改变 良好的生产设备效率和利用率；业务管理软件主要用于提高企业的管理和管理水平和运行效率；嵌入式软件设计为嵌入式系统，实现其他设备的控制、监控和管理功能。

国家政策层面重点支持核心工业软件的发展，十四五期间，国家出台了多项重要政策， 支持核心工业软件的自主可控性和研发过程。工业和信息化部于2021年11月发布了《十四五》 软件和信息技术服务业发展规划提出加快“补短板、锻长板、优质服务”，巩固产业链上游基础软件的发展环境和工具实力，提升产业软件和应用软件 产业链中游的平台软件、嵌入式软件等软件水平，增加产业链下游信息技术服务产品的供应，提高软件产业链的现代化水平。

政策目标明确，制造业智能化趋势逐步明确。2021年12月，《十四五智能制造发展规划》正式公布，提出多个量化指标。转型升级。到2025年，智能制造设备市场满意度达到70%；在供应能力方面，工业软件市场满意度达到50%；在基础支持方面，建设了120多个具有行业和区域影响力的工业互联网平台。

我国各省市纷纷出台支持工业软件产业发展的政策。自2022年以来，我国各省市纷纷出台 上海、江苏等地出台了支持工业软件产业发展的相关政策，并制定了具体的发展目标 有助于核心工业软件轨道的高质量发展。

1.3 宏观视角：在软件赋能下，我国智能制造业有望进入高质量发展期

工业长期保持中国支柱产业地位，未来市场机遇巨大。2022年，中国工业增加值超过40万亿元，达到40.16万亿元，同比增长7.24%，占当年中国GDP的33.2%。2020年 比例继续上升。2012-2022年工业增加值复合增长率达6.75%，2022年规模以上(2000万元)工业企业营业收入达137.91万亿元。IDC预测，2023年中国工业企业IT支出将超过3000亿元，预计2021-2026年复合增长率将达到10.3%，其中软件支出复合增长率将达到17.1%，中国工业软件市场空间广阔。

中国工业软件市场规模与工业增加值占全球比例的剪刀差异很大。2022年，中国工业软件市场规模为346.26亿美元，全球工业软件产品市场规模为4779.50亿美元，中国工业软件市场规模约为全球7.24%，2022年中国工业增加值占全球比例达到20.48%，中国工人 工业软件市场规模在全球比例和工业增加值比例上存在较大差距，提升空间较大。

我国智能制造成熟度水平不断提高，工业智能化发展趋势不可逆转。根据中国电子技术标准化研究院发布的《智能制造成熟度指数报告(2022)》，2022年，中国63%的企业智能制造能力成熟度在一级及以下(核心业务重要环节尚未实现标准化和数字化)，比2019年下降22个百分点，21%的制造企业达到二级成熟度(实现核心业务环节) 数字网络化)，只有12%和4%的企业达到三级(实现网络集成和单点智能)和四级(深度智能)。

根据工业和信息化部的数据，中国工业企业关键流程的数控化率从2016年的33.3%持续上升到2023年的63.1%，预计将保持增长趋势。在国家政策的推动下，中国有望继续坚持信息化与新型产业化深度融合为主线，提高产业现代化水平，建设现代产业体系。

1.4行业视角：工业软件轨道整体稳步增长

2022年，中国工业软件市场规模超过2600亿元，预计到2030年，市场规模将接近4700亿元 元。根据《中国工业软件市场现状深入研究投资战略评估报告(2023-2030年)》，预计2023年中国工业软件市场规模将达到2884亿元，同比增长10.4%。到2030年，中国工业软件市场规模预计将达到4698亿元，2022-2030年复合增长率约为6.64%。

自2023年下半年以来，Wind工业软件指数大幅回落，近期出现明显反弹。2017年以 来，得益于“十三五”期间中国工业现代化建设的不断推进，工业软件轨道迎来了良好的发展机遇。截至2024年3月15日，基于2017年1月3日收盘指数，Wind工业软件指数上涨75.02%， 同期沪深300指数上涨6.81%，Wind工业软件指数大幅超过沪深300指数68.21pct。自2023年下半年以来，Wind工业软件指数大幅下跌，2023年6月20日至2024年2月5日下跌50.40%，近期出现明显反弹，但仍有较大上涨空间。

a股工业软件轨道制造商保持稳定增长趋势。我们选择了宝信软件、中控技术、白楚电子等19家工业软件相关厂商进行分析(详见表附录)。2022年，19家工业软件厂商总营业收入373.34亿元，同比增长19.7%，2016-2022年复合增长率约23.40%，2023年前三季度工业软件厂商总营业收286.20亿元。同比增长20.2%，较往年保持增长趋势。

归母净利润方面，2022年归母净利润为52.13亿元，同比增长12.7%，2016-2022年复合增长率约为32.68%，归母净利润增长快于总营业收入。2023年前 第三季度，工业软件制造商的净利润总额为43.86亿元，同比增长15.3%，较2022年有所回升。

在宏观环境改善的背景下，工业软件制造商的盈利能力有所回升。2016年至2023年前三季度，a股工业软件厂商毛利率保持稳定，受宏观因素影响，2020-2022年毛利率下降，2023年前三季度毛利率回升至42.73%。2016-2022年工业软件厂商净利率整体呈上升趋势，2023年 与2022年相比，前三季度净利率为15.80%，总体而言，我国工业软件制造商的盈利能力呈上升趋势。

不断优化工业软件制造商的整体销售和管理，继续投资研发，推动核心产品技术升级。2016年至2022年，a股工业软件厂商销售管理费用率呈下降趋势，2023年前三季度销售管理费用率分别为9.02%和5.70%。国内厂商继续增加R&D投资，2023年前三季度R&D总成本率达到14.17%。得益于政策的推动和工业企业需求的增加，厂商继续增加R&D投资，提升国内核心工业软件产品和技术的竞争力。

中国工业软件制造商继续增加研发投资，产业升级促进了工业软件轨道整体运营质量的不断提高。A股工业软件制造商在2023年前三季度的研发费用达到40.56亿元，同比增长33.0%， 从2016年的10.81亿元到2022年的48.61亿元，整体研发费用逐步增加，复合增长率达到28.47%。中国工业软件制造商继续投资于产品研发，不断缩小与海外领先制造商的技术差距，以满足新工业的需求 在工业化和国内替代需求的同时，也不断提高自身的经营质量。从经营净现金流的角度来看，a股行业软 厂家从2016年9.23亿元增长到2022年52.69亿元，复合增长率达到33.68%，整体经营质量不断提高。

目前，中国的工业互联网轨道呈现出云、智能、平台的发展趋势。随着工业软件逐步走向标准化、生态和微服务，核心技术正朝着平台和智能发展。中国的国内工业软件正在开发中 在未来工业软件和云服务中，技术、市场应用和服务模式呈现明显的发展趋势，AI、大数据等 结合智能技术的市场空间广阔。

2 国产化+智能化+云化+平台化，工业软件轨道迎来多极增长

2.1 工业软件国产化率处于较低水平

嵌入式软件在市场上占据主导地位，在政策推动下，市场规模在生产控制、研发设计等环节的比例有望增加。从细分轨道来看，目前我国工业软件嵌入式软件占50%以上，2022年占57.4%，R&D设计软件占8.5%。未来，随着新型工业化、新质量生产力等政策的推进，工业企业在R&D设计、生产效率等方面的关注度将加大，R&D设计等环节核心工业软件的比例有望增加。

我国工业软件各细分市场的国产化率都有提升空间，其中R&D、设计和生产控制空间较大。据国信咨询统计，2021年中国工业软件市场R&D设计、生产控制和信息管理的国产化率分别为12%、预计到2025年三个环节的国产化率将分为31%和71% 别提升到26%、52%和78%。目前，我国研发、设计、生产控制工业软件国产化率较低，预计在政策推动下加快国内替代进程。

从细分赛道来看，2021年中国CAE、EDA软件国产化率不到10%，信息管理基本完成了国产替代。目前正在开发设计核心工业软件，包括CAD、CAE、EDA、PLM等细 分赛道，国产化率不超过20%，国内替代空间广阔；在生产控制环节，国产中低端产品 预计到2025年，国内替代空间将主要集中在高端领域，其中PLC市场国产化率较低，预计国内R&D、设计和生产控制工业软件的国产化率将大幅提高。

2.2 人工智能大型模型有望使工业软件智能化发展

人工智能与工业互联网相结合具有广阔的应用前景。大数据人工智能和专业人工智能可以结合工业软件领域的人工智能 工业软件与工业企业各自领域的专业知识有机结合。预计AI大型模型将推动工业领域的发展 走向优化运行的自主系统阶段，在自主控制、机器视觉系统和进化建模三个环节取得了显著进展 步。Smart Industry指出，人工智能与工业相结合的显著进步主要体现在：

(1)独立控制（Autonomous Control）：利用AI/ML，制造过程正在从自动化转向自主化 控制方向的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)：先进的闭环控制策略和先进的感官 结合机器视觉AI反馈，PLC可以采取自动纠正措施，实时减少缺陷。

(3)进化建模(Evolutionary Modeling)：在数据科学实践的早期阶段，单点解决方案往往是 状态，根据可用数据中的各种标准选择单个模型。未来，该方法将演变为从潜在候选模型的集合中构建模型。该方法要求每个模型在每次迭代中都能成功适应，开发出更符合实际物理过程和各自系统动态的高精度、稳定的模型。

AI+工业有望在工艺控制、质量优化、机器人应用等领域大大提高生产力。Smart Industry指出，AI、未来五年或十年，机器学习等技术将对工业制造过程产生重要影响， 并在八个领域带来前所未有的商业成果。其中，随着人工智能大模型技术的迭代，我们认为生成 基于企业用户的专业知识和行业经验，人工智能有望在研发设计、生产控制等环境中发挥作用 实现高度智能化，增强生产力。

AI+预计到2029年，工业市场规模将保持快速增长。583亿美 元。BlueWeave Consulting数据显示，2022年全球工业AI市场规模约为31亿美元，预计到2029年将达到583亿美元，2022-2029年复合增长率约为52.46%。

我国制造业AI解决方案市场规模保持快速增长，预计2026年市场规模将达到近900亿元。观察世界数据显示，2022年中国制造业AI解决方案市场规模达到204亿元， 预计到2026年，市场规模将达到891亿元。随着生成人工智能技术的不断成熟和全球领先制造商的应用，工业人工智能市场规模预计将进入快速增长阶段。

基于CV等技术，工业人工智能已成熟应用于质检等场景。IDC数据显示，2022年 中国工业AI质检解决方案(不含硬件)市场规模约2.7亿美元，同比增长27.4%，受宏 受因素影响，增长率略有下降，但与其他人工智能市场相比仍处于较高水平。国内市场份额前三厂商 分别是百度智能云(10.6%)、创新奇智(10.4%)和腾讯云(10.2%)，CR5为44.7%。

从行业角度来看，3C电子(通信和电子制造)、动力电池和汽车仍然是市场的核心需求方向。2022年，3C行业占中国整体AI行业质检解决方案市场的53.1%，其次是汽车 汽车和轻工消费品行业的市场规模分别达到18.6%和13.4%。与此同时，人工智能工业质量检验在设备制造、有色金属、包装印刷、食品饮料等新行业和新场景中的应用不断涌现。

目前，人工智能大模型正处于工业领域的初步探索阶段，未来四种核心模型有望在工业领域实现多个细分场景。根据中国信通研究院基于全球79个大模型工业应用案例的研究，大模型在工业领域处于领先地位 域可分为四类:大语言模型、视觉模型、多模态模型和特殊大模型。目前，大语言模型应该是 用占75%。从细分应用场景来看，预计未来人工智能大模型的应用将率先应用于研发和管理， 逐步渗透到设备管理和生产控制中。

海外工业软件制造商积极拥抱生成人工智能，人工智能大模型已应用于部分场景。2023年10月，罗克韦尔自动化公司(Rockwell Automation)与微软宣布，通过长期合作，致力于利用AIGC加快工业自动化设计和发展，使工业自动化系统制造商能够提高劳动力，缩短产品上市时间。罗克韦尔微软Azuree OpenAI服务集成到自动Factorytalk® Design StudioTM，有助 工程师使用自然语言提示生成代码，帮助高级工程师加快发展过程，更有效地引导学习阶段的新人，实现日常任务自动化，提高设计效率，帮助工业自动化系统制造商更快地将产品推向市场。

Ansys是全球领先的CAE制造商，将产品嵌入AIGC功能，改变用户交互模式。2023年7月27日，Ansys宣布推出AnsysGPT限量测试版，这是一款多语言、对话AI虚拟助手，可以改变Ansys客户的支持方式。AnsysGPT利用微软Azure 开发OpenAI服务提供的先进ChatGPT技术，使用Ansys公开数据(包括但不限于Ansys创新课程、技术文档、 博客文章和教程视频)在综合工具中回答Ansys产品、物理和工程主题的技术问题， 未来将通过Ansys网站提供全天候的技术支持，为了更有效地提供信息和解决方案，进一步加快模拟的普及。在数据安全和用户隐私方面，Ansys采取了强有力的控制措施，以确保在培训过程中不使用任何类型的私人信息，也不以任何方式存储或使用客户输入信息进行培训系统。

2.2.1科大讯飞:工业AI大模型赋能羚羊工业互联网平台

2023年6月9日，科大讯飞结合工业领域的垂直应用，发布了星火大模型。在工业场景中，“R&D、生产、供销、服务”的各个环节都可以通过AI的应用大大提高效率，降低效率 本。通过对人工智能技术和大数据的准确理解和分析，科大讯飞正式发布羚羊工业互联网平台，推荐整合应用，实现企业需求与供应端的更好连接。企业客户可以通过自然语言更自由地发布生产、研发、客户服务等问题。星火大模型基于需求扫描各种在线或企业 自己的产品文档、服务文档，以便更好地完成对接。

人工智能大模型结合企业自身的知识库和数据库，形成企业知识大脑。在企业知识大脑的支持下 下一步，企业在R&D、生产、服务营销等方面遇到问题，可以通过与企业知识大脑的互动进行准确的交互 定位问题，获得更有针对性的解决方案，从而大大提高效率。

2023年9月20日，基于星火的羚羊工业大模型正式发布，截至10月23日，已累计用户超过68万。羚羊工业大模型具有五大核心能力：工业文本生成、工业知识问答、工业理解计算、工业代码生成和工业多模式。在此基础上，创建了第一批数字工匠、iMOM等系列产品，可用于生产质量检验和运维场景。截至10月23日，该平台已累计用户68.7万，服务企业370.6万次。

2.2.2创新奇智:推出“奇智孔明AInnoGC”工业大模型产品矩阵

2023年9月1日，国内“AI+制造解决方案供应商创新奇智发布 工业大型产品矩阵“奇智孔明AInnnoGC”。公司围绕自主研发的工业大模型AIno-15B发布了大模型服装 工业机器人任务编排应用“奇智明达ChatRobot”三款生成AI应用产品、 “奇智明数ChatBI”企业私域数据分析应用、“奇智明睿ChatDoc”应用于企业私域知识问答。基于对Transformerr的深度学习，工业大模型AInno-15B Decoder架构，结合免费大型蒸馏开源模型及其自身的工业知识库培训，参数超过150亿，具有工业化、轻量化、多模式的特点，具有工业知识归纳生成、工业数据分析、自动化任务安排等能力。

“奇智明睿ChatDoc”应用于企业私域知识问答：ChatDoc类似于工业领域专属的ChatGPT，可以在搭载私域数据库后回答工业领域的垂直问题或企业私域问题。基于私域数据库的部署，ChatDoc支持用户插入新的数据库，通过信息的存储和检索进行总结和检索 生成回复具有三个特点：智能总结、答案可追溯性和易于使用。

“奇智明数ChatBI”企业私域数据分析应用：专注于企业私域数据分析的ChatBI。对于 大量的结构化数据，传统的静态报表难以满足企业的高动态需求，ChatBI具有三个特点， 包括自然语言对话交互、SQL语句准确生成、自动数据分析和显示。在技术方面，通过 在公开数据集Spider中，词表优化、位置编码、提示工程、强化学习、意图识别等方面的改进、Chase-C等测试表明，SQL语句的生成能力优于GPT-3.5。

“奇智明达ChatRobot”工业机器人任务编排应用：ChatRobot专注于工业制造业， 能理解人的意图，为工业机器人安排任务。ChatRobot有三个特点:自然语言对 语音交互、复杂意图理解和大模型任务安排可以自动将包含多个链接的复杂命令分解为机器人可以执行的具体步骤，具体化模糊命令，然后驱动整个机械装置执行命令，从而提高机器人的执行效率。

2.3工业软件云化趋势，开辟数据孤岛和虚实孪生

随着数字经济的不断发展，数据在制造业中的生产要素越来越突出，企业数据云有望有效地将数据资产转化为制造业企业的重要生产力。数据广泛存在于制造业的客户需求中 整个产品生命周期中的所有产品，如销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购和供应 一个环节。我们认为云技术对制造企业的赋能主要集中在以下两点:

2.3.1华为云：依托AI、大数据等核心底层技术，打造云化工业软件新生态

华为云依赖云，AI、大数据等关键基础技术，以“基于模型”为核心理念，以工业基础服务的共同建设和共享为基础，培育新的工业软件生态和新的工业模式。在云化工软件生态中，工业企业采用“基于模型”的新理念和方法，实现一套模型在“研究、生产、供销、服务”各个环节的无缝流通和高效协调，为工业企业带来巨大价值。

首先，工业企业可以统一数据源，整合和开放异构软件、异构数据，大大简化数据管理；其次，业务无缝协调，各环节、部门基于统一模型，可以有效缩短产品开发周期，提高质量和效率；同时，工业企业可以根据产品的整个生命周期推动产品创新 加强价值挖掘、需求预测和产品改进，加快产品迭代更新。

2.4平台化:我国工业互联网平台应用仍处于较低水平

工业互联网平台包括数据采集(边缘层)、基础设施(IaaS层)、工业PaaS(平台层)、 四个要素：工业app(SaaS层)。数据采集(边缘层)是基础，其本质是利用感知技术 实时高效地收集多源设备、异构系统、运行环境、人等要素信息，并在云端聚集。同时通过 协议转换和边缘计算，一部分数据在边缘进行分析，另一部分数据传输到云端进行综合分析， 建设工业互联网平台的基础是进一步优化决策形成，为优化制造资源提供数据源。

支持基础设施(IaaS层)，提供计算、存储和网络资源，支持PaaS层更好 为用户服务。计算、存储、网络等资源通过虚拟化技术池化，为用户提供可测量、灵活性 资源服务。

通过构建可扩展的操作系统，为工业app应用开发提供服务 基础平台。工业PaaS(平台层)向下调用部署在IaaS层的资源，向上为SaaS层提供功能 调用和配置模块、管理模块、计算存储等资源。工业PaaS的核心是基于微服务架构的 数字模型，即将规则化、软件化大量的工业技术原理、行业知识、基础工艺、模型工具等 模块化并包装成可重复使用的组件。

通过推动工业技术、经验、知识和最佳实践的模型化、软件化、形式化，工业App是关键 以工业应用的形式呈现满足不同行业和场景的应用服务。工业应用层由传统软件制成 云化和基于工业PaaS层开发的新型工业应用程序组成，为企业客户提供SaaS服务。工业应用层通过不断聚集应用程序开发商、软件开发商、服务集成商、工业用户、平台运营商等资源已成为工业企业和软件巨头构建和构建工业云生态系统的关键。

我国工业互联网平台普及率整体水平较低，未来几年普及率有望迅速提高。根据国家工业信息安全发展研究中心的数据，2020年中国工业互联网平台的应用普及率从14.7%提高 至2022年22.2%。同时， 坚持政府引导与市场主导并举，“搭建平台”和“利用” 平台并重，“工业互联网平台普及率”已被纳入多项国家战略规划，并提出了到2025年工业互联网平台应用普及率达到45%的具体目标。

根据《工业互联网平台应用数据地图(2021)》，我国工业互联网平台整体应用水平从2020年31.76分提高到2021年34.25分。其中，电力、轻工、交通设备制造这三种 工业互联网平台在大行业的应用水平较高，分别达到40.85分、38.82分和36.52分，其次是电子、机械、纺织、冶金等行业，整体应用水平仍有很大的提高空间。

2.4.1宝信软件：打造宝联登xin3Plat平台

公司坚持创新前沿，打造iPlat和ePlat两大平台套件，支持智能制造、智能服务、智能治理三大智能场景。xin3plat工业互联网平台采用“云边”一体化协作的创新结构，满足工业制造和工业生态多业态、多层次、多元化的需求。实现数据数字化、数据资产化、数据智能化、数据可视化、数据标准化，内置5S数据生态套件。依托大数据、人工智能、智能设备、集中控制、工业网络安全、移动物联网、虚拟制造等七项核心技术，帮助企业实现 企业数智化时代“新四化”转型，能力服务化、业务数字化、企业平台化、管理智能化。

公司基于工业云平台的生态建设取得了显著成果。根据公司官方网站，目前宝联登xin3Plat工业云 该平台已连接525万+工业设备，建立了1.9万+工业模型，可提供7.6万+平台微服务，1.3万+云软件及工业APP，累计服务55万+企业用户。

3 标的

：宝信软件(国产大型PLCCC)、工业互联网平台)、中控技术(国产DCS软件)、 能源科技(工业互联网数字中台)、科远智慧(国产DCS软件)、中望软件(国内CAD软件) 件）、索辰科技(国产CAE软件)。

4 风险提示

1、行业竞争加剧的风险：目前，在支持国内工业软件发展的背景下，许多工厂 商家积极参与市场竞争，未来如果市场竞争进一步加剧，可能会导致工业软件厂商盈利 下降，进而影响整体经营水平的风险；

2、核心技术迭代低于预期的风险：由于国内外工业软件制造商起步较早，核心技术积累 与国内制造商相比，疲劳和产品竞争力具有一定的优势。近年来，国内制造商继续投资缩短和海外巨头 未来，如果国内制造商的核心技术迭代低于预期，可能会导致工业软件产品核心竞争力的提高 低于预期，导致下游客户不愿意选择国产软件，然后影响制造商整体经营状况的风险。

3、国内替代相关政策支持低于预期的风险：近年来，中国出台了一些政策来指导工业软件 如果未来国家层面的支持力度低于预期，国产化进程可能会削弱下游工业企业的客户替代意愿 风险。[浙商计算机]