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近两年，越来越多工业企业开始通过大数据和AI对工业数据进行分析建模，从而沉淀工业知识和经验，并开展设备管理、生产管理、能源管理等优化应用。面向双碳目标，数据分析也成为企业优先关注的技术。IDC近期发布的《IDC中国制造企业调研报告——洞察需求与趋势，2021》报告显示， 17%的制造业企业将数据分析作为未来两年面向可持续发展的优先举措。

IDC将工业智能市场分为工业视觉智能、数据智能和交互智能三个部分，工业数据智能是其中一个重要方向。

随着工业大数据和工业AI技术日益融合，IDC将相关领域统一为工业数据智能市场进行研究。IDC定义的工业数据智能，是指面向工业应用，利用大数据和AI技术，对工业数据进行处理和分析、挖掘数据价值、沉淀工业知识、实现业务优化和创新；并分为工业数据智能平台（应用）和工业知识图谱两个方向。工业企业经营领域也有很多大数据、BI软件和智能营销的应用，不在本次工业数据智能市场的研究范围。

目前，云服务商、大数据和AI服务商、工业垂直领域服务商和工控厂商等各类企业都已经进入工业数据智能市场，并结合各自优势开展市场拓展，一些工业软件、工业互联网平台厂商也在持续进入市场。

从产业链划分来看，工业数据智能产业大体涉及算法、工业机理模型、数据分析建模平台和生产大数据平台、工业知识图谱、数据智能应用等环节，由于产业尚处在早期，很多企业业务通常会覆盖产业多个环节，面向客户交付的也仍是以整体应用解决方案为主，不过不少企业还是会在平台或应用方向有所侧重。

从应用场景来看，常见的工业数据智能应用大致可以分为设备智能运维、生产过程优化、智能计划调度、智能安监环控以及智能产销协同等5大类。尽管已经取得了一些实际落地应用，工业数据智能市场整体仍处在早期阶段，企业数据基础薄弱、工业知识和数据算法融合要求高、应用成效不清晰等因素限制了行业更快的发展。