2018我国工业互联网行业核心技术拆解及详细分析_工业互联网系统集成技术

对工业物联网的三大核心技术环节进行再详细的拆解，落实到制造业的部分，核心技术包括：

（1）工业网络通讯技术——工业以太网；

（2）智能化的设备——以智能机器人为代表；

（3）智能化感知——机器视觉。

我们加以详细阐述如下：

1.工业以太网

工业以太网是指将以太网技术应用到工业网络中。由于传统以太网的通信机制无法保证实时性，因此针对其应用于工业领域的不足，需要工业以太网提供相应的补偿机制。工业以太网可以提供灵活的响应式系统，满足工业领域对实时性的需求，可用于控制数据和生产数据的传输，支持设备级的互联、协作和集成。工业以太网的产业化发展历程。现场总线诞生于80年代，2006年至2011年全球年复合增长率将达到22%。主要领导企业为德国赫斯曼和西门子公司；工业以太网从2000年左右进入市场，在2005-2010年间保持年均50%的复合增速，主要产业化先驱包括赫斯曼、西门子和罗杰康。

高性能、工厂设备和IT系统集成，以及工业物联网的需求驱动促进了工业以太网的增长。根据HMS发布2017年工业网络市场份额报告显示，工业以太网的增长速度比往年更快，同比增长22%。2016年工业以太网占全球市场的46%，而2016年则为38%。

在具体的通信中，EtherNet/IP和PROFINET份额最大，其中PROFINET主要市场在中欧，EtherNet/IP在北美占主导地位。紧跟其后的是EtherCAT、Modbus-TCP和EthernetPOWERLINK。

工业以太网示意图

工业网络市场份额

2.工业机器人

工业机器人为代表的智能设备，是工业生产数据产生和累计的初始源头，也是最末端的执行终端，智能化的设备是实现工业互联网重要的一环。2013年国内工业机器人销量达到3.69万台，同比增长36.52%，首次超过了以技术利用见长的日本，中国当年购买量占全球工业机器人销量的五分之一。2016年继续保持高速增长，工业机器人销量突破87000台，同比增长超过26.9%。另外，随着制造业智能化的升级改造，我国智能制造装备产业呈现较快的增长，根据中国产业研究院的统计，2016年我国智能制造装备市场规模已达1.28万亿。在产业政策的激励和市场需求的带动下，机器人和智能制造企业产业化能力不断提升。

中国智能制造装备行业市场规模

中国工业机器人销量

3.机器视觉

智能机器需要进行数据采集、通信和协同信息处理，所有的数据、生产状况需要被感知、被获得，这一过程需要智能传感器、机器视觉等。

只有机器设备具备了主动感知环境、产品工艺、操作者水平的变化，主动调整软件和程序，自动适应周围的变化，并根据这些变化不断地学习和优化自己的控制性能才是智能化。机器视觉是让机器设备具备外界感知能力的一种实现方式。典型的机器视觉系统，主要用计算机来模拟人的视觉功能从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制一个典型的工业机器视觉应用系统包括：光源、光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械执行模块。

机器视觉应用案例

机器视觉发展至今，早已不是单一的应用产品。机器视觉的软硬件产品已逐渐成为生产制造各个阶段的必要部分，这就对于系统的集成性提出了更高的要求。工业自动化企业要求能够与测试或控制系统协同工作的一体化工业自动化系统，而非独立的视觉应用。在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。

2016年全球机器视觉系统及部件市场规模为45.7亿美元，相对于2008年增长了134%。最近几年全球机器视觉系统市场规模平均增速约9%左右；从产业地区分布看，2016年全球机器视觉产业主要分布于德国、美国和日本地区，占比分别为30%、24%和14%。

全球机器视觉系统市场规模（亿美元）

全球机器视觉产业分布情况

机器视觉在国内起步较晚，真正工业领域的广泛应用也就十几年的时间。2006年以前，中国机器视觉产品应用主要集中在外资制造企业、出口加工企业及烟草企业，规模很小。目前，我国已成为机器视觉发展最活跃的地区之一，工业领域是机器视觉应用比重最大的领域，主要用于产品质量检测、分类、机器人定位、包装等，一方面替代人工视觉，另一方面用于提高生产的柔性和自动化程度。在大批量工业生产中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率，减少人工风险。另外，将机器视觉应用于机器人的引导中，可以实现生产柔性化，使生产线很容易适应产品的变化，这成为未来发展趋势之一。目前行业正处于快速发展期，具有很大的发展空间。具体表现为行业市场容量在快速增长、应用领域逐渐扩大。2018年中国机器视觉市场规模达到30.3亿元，同比增长27%，仅9年年均复合增长率为24.9%。

国内机器视觉系统市场规模（亿元）

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