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隨著人口紅利逐漸消失，傳統制造業已經面臨產業升級的迫切需求。工業4.0通過物聯網技術采集數據并通過人工智能算法處理數據的智能化制造，通過形成高度靈活、個性化、網絡化的生產鏈條以實現傳統制造業的產業升級。其核心邏輯是由分布在節點處的傳感器采集數據，通過通信網絡傳輸，對數據進行分析以獲取有價值的信息，并最終用于優化制造業的研發、生產、運輸、銷售等環節。

2016年我國新制造的市場規模應在1萬億元以上，而2020年這一數字有望突破3萬億元，從2016年開始的年復合增長率約為25%。

感知層先于應用層、B端產品先于C端爆發；擁有獨立的數據源、算法且能夠切入應用場景的公司價值較大。

工業4.0新制造中，物聯網和人工智能作為底層支撐技術將會首先迎來大規模的發展，其中最先得到發展的應是物聯網感知層中提供傳感器、芯片和無限模組產品以及人工智能中提供語音、語義與圖像識別等的企業。

在應用場景層面，由于B端企業對一般對于智能設備和系統的實用性、即時性、安全性等要求比較高，因此對于智能產品和系統的接受度通常較高。而C端消費者往往對價格較為敏感，對智能產品的接受需要一定的過程。因此從終端產品角度出發，工業機器人以及制造供應鏈中的智慧倉儲與物流等環節將是較早智能化的應用場景。

可以看到，萬物互聯的時代即將到來，但目前智能設備的安全防護能力普遍較弱，存在較大安全隱患。因此，未來物聯網安全將成為新的防護重點，防護能力出眾的物聯網安全公司有望獲得投資者青睞。

從長遠來看，工業4.0擁有自己獨立數據來源、自主研發的獨特算法，且能夠切入應用場景，或者擁有自主生產的終端產品的企業普遍投資價值較高。