随着工业5.0时代到来，全球工业软件迎来新一波发展浪潮。与此同时，中国制造业在21世纪以来蓬勃发展，工业企业现阶段正加速向数字化、智能化转型升级，国产工业软件迎来了后发突围的历史性机遇。作为工业软件中应用最广、规模最大的类别，生产控制类软件直接切入工业生产的核心环节，兼具近千亿市场空间和国产替代空间。
在此历史性机遇背景下，国产生产控制软件的投资价值几何？国内企业突围路径有哪些？不同行业切入点有何不同？具备突围潜力的企业应具备哪些特质？针对这些问题，我们从场景化、产品化、价值化、智能化四个维度形成了一定的逻辑框架，以期对关注国产生产控制类软件的创业者和投资人带来一些有益启发。
全球工业格局的形成和发展是国际分工、产业转移逐渐深化的结果。随着科技产业革命的加速演进，以劳动力要素驱动的产业转移逻辑正在逐渐发生变化，创新技术替代劳动力成为新的核心生产要素，推动着全球工业格局的重塑。中国在全球新一轮供应链重构中由于具备庞大的市场基础、丰富的生产经验和源源不断的创新活力，仍在诸多领域具有较强的产业优势，但同时也面临着生产效能提升、节能降耗等重要考验，中国工业企业必须从劳动密集型向技术密集型转换，以创新者的姿态抓住这一结构性机遇。
随着全球经济格局的演变，中国制造正在逐步走向世界制造的舞台中心。改革开放以来，中国制造业产业体系不断完善，产业规模稳定增长，国际竞争地位逐渐提升。从工业增加值来看，中国于2011年赶超美国登上全球首位，并于2020年突破55,000亿美元，十年复合增长率高达12%；从GDP贡献来看，2020年中国工业增加值占GDP比重约40%，是名副其实的工业大国，而其他工业发达国家如日、德、美、英则均低于1/3。我们可以预期在短期内，工业仍是带动中国GDP增长的核心引擎，也是推动中国经济高质量发展的最大试验场。
资料来源：世界银行、WIND、《工业现代化的新前沿》、华兴资本内部整理
劳动生产率和单位工业增加值能耗效率是衡量各国经济发展质量和效能的重要指标。从工业劳动生产率来看，美国近20年由于科技进步、产业结构升级、高素质移民等优势，在劳动生产率方面独占鳌头，中国工业劳动生产率近年来持续提升，并于2020年趋近世界平均水平，但与领先国家相比仍存在巨大差距。从能耗效率来看，2018年中国单位工业增加值碳排放量降至约6万吨/亿美元，与1997年相比降幅达74%，但相比工业发达国家，我国单位能耗仍然高出近10倍，随着2020年国家进一步提出“碳达峰”、“碳中和”战略，中国工业能耗效率也开始进入加速提升阶段。
资料来源：世界银行、WIND、华创证券研究所、华兴资本内部整理
随着新一轮科技革命的深入推进，创新应用能力愈发成为国际竞争的关键要素。近年来中国凭借持续高强度的研发投入，自主创新专利成果丰硕，为实现“中国智造”提供源源不断的技术支持与创新能力储备。从研发支出绝对值来看，2020年中国达到全球最高的502亿美元，其他工业发达国家如英、美、德研发支出均为200-300亿美元，而日本由于国内寡头垄断阻碍技术创新活力等原因，总研发支出仅约14亿美元；从专利授权量绝对值来看，2020年中国同样达到全球最高的53万个，美国与日本次之，分别为35万个和18万个。
资料来源：世界银行、WIND、世界知识产权组织、《日本经济新闻》、华兴资本内部整理
最近10年，随着全球供应链加速调整，中国制造业呈现出从劳动密集型向技术密集型转换，从中低端加工制造业向中高端技术制造业拓展的趋势。一方面，中国制造业成本低、劳动力充沛等传统优势有所减弱，中低端制造业的比较优势转移至东南亚地区；另一方面，中国产业配套完善、创新资源投入提升等新优势愈发突出，为高技术、高附加值制造业的引进和发展提供了沃土，我们可以看到中国的高技术制造业使用外资金额占比也在逐年上升。在此背景下，中国本土制造业企业与外资企业开始面临新一轮以科技为核心的激烈竞争，中国工业和中国工业软件也亟需在全球产业变革中寻找新的破局之法。
资料来源：《订单到底转移了多少？东南亚产业链转移的危与机》、商务部《跨国公司在中国：全球供应链重塑中的再选择》、国际商报、华兴资本内部整理
全球工业发展史就是一部生产力和生产工具不断跃升的历史，各国工业史上的巨大发展往往也伴随着工业软件的崛起和更迭。19世纪30年代，世界工业进入自动化阶段，工业企业核心诉求是设备自动化控制和产能规模化复制，以数据采集为核心的DCS、PLC等软件应运而生，这一时期霍尼韦尔、西门子等自动化巨头初登历史舞台。20世纪70年代则是工业数字化的开端，工业企业普遍关注生产数据沉淀和生产效率提升，以数据协同为核心的ERP、MES、EMS等软件兴起，造就了甲骨文、SAP等海外数字化巨头。自2016年以来，世界工业开始进入智能化阶段，解耦劳动力和生产工具成为工厂重构生产模式的目标，这一时期全球厂商几乎处于同一起跑线，这为国产工业软件提供了绝佳的后发赶超机会。
资料来源：海比研究院、华兴资本内部整理
由于工业软件的范围太过庞大，通常按照生产流程可分为研发设计类、生产控制类、经营管理类和运维服务类，本文将重点以市场规模最大、国产化渗透速度最快的生产控制类软件作为探讨对象。生产控制类软件是指面向生产环节的工业软件，旨在提高生产效能、提高设备利用率、降低生产成本、提高生产质量，兼具广阔的市场空间和国产替代空间。2021年中国生产控制类软件市场规模高达729亿元，占工业软件总市场规模的50.7%，目前该领域国产化率为30-50%，但高端产品供给不足、项目制/服务型公司占比较高。
资料来源：华经情报网、华安证券、前瞻产业研究院、开源证券、中信证券、睿工业、赛迪顾问、华兴资本内部整理
可喜的是，我们看到近年来已有越来越多的中国创业公司在此领域崭露头角，成为生产控制类软件国产化的主力军，然而面对拥有数十年产品经验积累的国际工业软件巨头，国产厂商需要结合中国工业特点，发挥本地优势，抓住技术窗口期，持续寻找新的突破思路。根据长期观察，我们认为国产生产控制类软件核心需要从场景化、产品化、价值化、智能化四个维度重点发力，并将在后文依次展开讨论。
生产控制类软件在离散行业和流程行业中可应用范围十分广泛，而不同细分行业生产组织形式不同，客户画像和企业付费意愿差异较大，软件厂商对应的切入路径也会有所差异（注：离散制造行业指产品的生产过程通常被分解成很多加工任务来完成的行业，如汽车制造、3C电子、机械加工、纺织等；流程制造行业指加工对像不间断地通过生产设备，通过一系列的加工装置使原材料进行化学或物理变化，最终得到产品的行业，如石油化工、电力热力、钢铁冶金、造纸、非金属矿物等）。
首先，各下游细分行业的客户付费意愿直接决定了生产控制类工业软件厂商所对应的市场规模与长期增长潜力。我们通过统计营业收入、销售利润率、行业景气度、软件应用率四项指标发现，离散行业中的汽车制造、3C电子等细分赛道以及流程行业中的石油开采及加工、电力热力等细分赛道，整体付费能力相对更强，行业持续景气，软件应用率较高，对国产厂商来说是商业化前景更为广阔的行业。
资料来源：WIND、海比研究院、中国软件网、华兴资本内部整理
从客户画像来看，各下游细分行业的资源集中度、生产特性等差异化特点，会对生产控制类软件厂商的BD策略、销售打法、重点产品功能等方面产生重要影响。例如，石油加工行业的客户集中度排名第一，此类行业的竞争聚焦于抢占灯塔客户和持续的价值深化；电力热力、钢铁/黑金属加工、石油加工等行业客户以国企为主，其客户生命周期价值高，但销售周期较长，考验厂商的大客户销售资源及能力，而民营企业为主的行业则更加强调“价值导向”的采购，看重短期产生的经济价值和性价比；流程行业整体的碳排放量显著高于离散行业，因此对于这类行业，能耗管理、工艺优化类功能模块更为刚需。整体来看，离散行业对于产品本身的要求更高，聚焦于价值高、可标准化复制的产品才有机会在分散的竞争格局里实现突围；流程行业则对团队的综合能力要求更强，既需要团队有数以十年计的工艺积累，又需要有足够深的头部客户覆盖能力，技术创新、产业理解、标杆落地三者在前期缺一不可。
资料来源：WIND、华兴资本内部整理
从行业切入点和延展路径来看，流程行业生产过程连续，生产主体为单工厂，普遍痛点在于厂内的安全生产、生产过程优化和能源管理等，软件厂商更适合纵向深耕垂直行业，逐步打通标杆客户从原料-加工-后加工-成型的完整生产全流程，并形成标准化的行业级产品。离散行业则生产环节相对分散，普遍痛点在于上下游生产协同、设备管理和物料管理等，因此更适合以数据治理和生产协同为核心横向拓展产业链，面向终端客户的柔性制造需求，逐步实现从单点工具到全产业链柔性生产平台的扩张。
资料来源：中国电子技术标准化研究院、艾瑞咨询、华兴资本内部整理
定制化与产品化的博弈，本质在于短期收入规模与工业知识的产品封装效率之间的博弈，我们坚定认为高度的产品化是优质工业软件厂商的必由之路。从软件厂商视角来看，产品化战略下公司用绝大多数的时间精力进行价值创造，使得产品可复制、交付更敏捷，从而拥有更多时间和人力迭代新产品，形成良性的产品迭代循环；从客户视角来看，定制化项目中客户采购的是一个封闭的“黑箱”产品以及一揽子的项目交付服务，而在产品化交付情况下，客户的“黑箱”得以打开，客户可以自由挑选、灵活配置、不断叠加厂商所提供的丰富标准化产品模块，有利于客户价值的不断升级。
资料来源：华为、华兴资本内部整理
在对生产控制类软件产品化程度的评估过程中，我们认为不仅要以静态视角关注产品化所发挥的商业价值，更要以动态视角关注企业从项目制到产品化的进化过程，这种进化的速度和能力才是判断企业竞争潜力的关键：
静态视角下，我们通常会针对软件厂商自身的增长爆发力、交付效率提升、营收结构等维度进行考量，一般来说，高度产品化的厂商享有更高的新客增速、老客复购以及毛利率水平（标准产品收入占比通常超过60%，销售人效在300万以上），并且通常采用云架构部署，以快速配置的方式进行交付（通常百万级订单的交付周期在3个月以内）。同时我们更关注企业下游客户能够开箱即用，对于场景的普遍适用性以及能否快速更新迭代等等。
资料来源：华兴资本内部整理
动态视角下，则需要用不断发展的眼光看待评估产品化的路径和价值。企业产品化的过程通常会经历四个发展阶段：1）工程化。起步阶段往往需要面对标杆客户的定制化需求服务，这一阶段虽然以项目制交付为主，却是软件厂商挖掘市场需求、打磨产品的的必经之路。2）产品化。为了突破项目制带来的增长瓶颈，企业开始提炼需求共性，沉淀标准化的产品模块，产品化能力有所提升，但实际落地时还无法适应大量中腰部客户的个性化需求。3）规模化。基于中小客户的个性化需求，企业开始衍生出低成本、快交付的产品方案，在垂直行业内实现规模化复制。4）平台化。企业由单一行业向跨行业横向复制，打造行业级、系统级的生态平台，进入第二曲线高速增长的新阶段。我们看到目前较多的创业公司正处于第二阶段和第三阶段，但管理团队的产品战略定力，相应的人力资源规划是否围绕这条产品路径展开，以及产品化战略是否正在商业化落地-产品加速迭代方面形成明确的正向循环，是我们在动态视角下主要关注的企业特质。
资料来源：华兴资本内部整理
从第一性原理出发，生产控制类软件的本质就是要解决客户的核心诉求：降本、提质、增效，工业企业对生产控制类软件的采购逻辑也主要是围绕投资回报率（ROI）展开的。因此，国产生产控制类软件应坚持以PMF（Product/Market Fit）为出发点，以客户价值为中心，追求为客户带来实际可量化投资收益，以此建立更强的客户心智和忠诚度。下图是我们总结的工业企业客户ROI度量体系：
资料来源：华兴资本内部整理
从实际经验来看，大部分工业企业对于生产控制类软件的投资回报周期要求在1-3年左右，我们也看到优质的软件企业一般在客户ROI测算中的回报周期为12-18个月，对工业客户而言，在各维度可以清晰计算该产品的价值回报并且快速收回成本，其采购决策的速度也会大大提升，因此，一般软件的价值回报周期和软件厂商的签单周期呈现明显的正相关关系。
工厂数字化转型的核心矛盾是生产全局优化与碎片化生产供给的矛盾，是生产效率高度提升与人力操作瓶颈的矛盾，而人工智能技术的落地应用为此带来了新的解题思路。根据市场报告，2020年中国工业智能化的渗透率约为11%（欧洲51%、日本30%、美国28%、韩国25%），处于加速提升阶段，2020-2025年复合增速将突破50％。同时我们看到人工智能在生产环节发展出越来越多的落地场景，例如流程行业中的生产工艺优化、智能安监环控，离散行业的生产排程优化、工业视觉检测，以及通用行业均涉及的设备运维管理等，AI不再停留在概念阶段，已经成为了生产控制软件厂商新的“必答题”。
资料来源：InteractAnalysis、新思界产业研究中心、工业和信息化部、华兴资本内部整理
为了更好地衡量生产控制软件厂商的智能化水平，我们以场景、数据、模型和智能化程度四个方面进行评估，形成下图的评估体系：
资料来源：华兴资本内部整理
而在人工智能技术具体落地角度，我们通过对多家厂商进行走访观察，以智能化“金字塔”模型为基础，总结了生产控制软件领域智能化落地的三个关键要点：
针对“数据”层：AI应优先切入标准化、数字化程度高的场景与环节进行改造，比如离散行业的MES、WMS等数据基础较好的环节，流程行业的电力、化工等数字化改造成熟的领域，以及设备管理、能耗优化等更为通用场景。这些场景通常具备全面的数据维度、详实的历史与实时数据，使得AI模型在实际执行与优化过程中的可预测性更强，可复制性也更强。
针对“模型”层：真正占有生产场景是建模的关键，这取决于扎实的数字化基础（例如全程数据的采集/整合能力、生产过程精细建模能力）和行业标杆客户的BD能力（标杆客户的生产场景更丰富、工况更复杂）。我们持续关注具备全程数据采集整合能力、生产过程精细建模能力、有能力啃下行业标杆客户的智能化软件厂商。
针对“优化&预测”层：需要将工业机理与机器学习有机结合，二者的深度结合有助于提升操作员对工厂智能化改造的适应性，让智能化改造更加符合生产实践；同时更加符合实际生产条件的工业AI模型也将大幅提升模拟、优化的效率与精准度，可用性更强。因此，我们极其关注在工业机理、数据模型和AI算法三个方面具备复合型能力的创业团队。
