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新基建政策驱动 工业互联网规模望超万亿(中)
来源:华安证券 2020-05-31 07:47:43

 一新基建政策驱动,工业互联网市场规模有望超万亿

1.1工业互联网政策频发,成为新基建重要组成部分

工业互联网连续三年写入《政府工作报告》,今年以来政策频发。今年以来工业互联网相关政策频发,2月中央政治局会议提出推动5G网络、工业互联网等加快发展;3月工信部发布《关于推动工业互联网加快发展的通知》,4月发改委发布推动企业“上云用数赋智”行动的实施方案,推动企业数字化转型;5月《政府工作报告》再提“发展工业互联网,推进智能制造”,工业互联网连续三年写入《政府工作报告》。对比2018/2019年《政府工作报告》中涉及工业互联网的内容,我们认为“为制造业转型升级赋能”的核心思想没有改变,在关注重点上从“工业互联网平台”拓展到了“工业互联网”全领域,也从侧面反映了工业互联网的地位提升。我们认为工业互联网作为企业数字化转型的载体,在疫情影响经济发展和企业复工复产的背景下,工业互联网建设更加迫在眉睫。当前工业互联网相关政策持续发布,有望促使产业加快发展。

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工业互联网是IT、OT、CT技术的融合,有望转变企业生产制造模式,是新基建的重要组成部分。工业互联网本质是IT、CT、OT技术的三重融合,通过CT(通信技术)连接企业内外各类数据,实现工业全要素、全产业链、全价值链的数据打通,依托IT(信息技术)针对海量数据进行挖掘和分析,并与OT(生产管理技术)结合,使得过去生产制造过程中隐形的工艺和经验能够显性化、数字化、可复用、可预测,最终形成工业经验和机理模型的沉淀,赋能和改造传统的工业体系,帮助企业多、快、好、省,创造更多价值。

工业互联网有望转变企业生产制造模式,主要体现在四个方面。1)智能化生产:企业制造模式由自动化、数字化向智能化转变,大幅提升生产效率和质量;2)个性化定制:企业产品的生产销售由规模化定制向个性化定制转变,实现以用户为中心的按需生产,有效满足市场的多样化需求,同时解决企业的库存和产能问题;3)网络化协同:企业生产组织方式由地理集聚向网络集聚转变,工厂不再是企业生产制造的唯一中心,通过产业链协同、众包设计、供应链协同,有效降低资源获取成本,打破企业的疆域,提升产业整体竞争力;4)服务化延伸:企业商业模式从卖产品向卖服务拓展,通过产品上的智能模块,实现售后的多样化服务,拓展企业利润空间。

因此,工业互联网在企业的数字化转型方面具有重要意义。近年来新基建的概念屡被提及,2020年新冠疫情发生以来,新基建作为守住“六保”底线、完成“六稳”工作的主要投资方向,再次获得从政府到社会的重视。2020年4月发改委权威定义了新基建的内涵,其中工业互联网作为新基建网络基础设施之一,成为新基建的重要组成部分。

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1.2工业互联网是智能制造的重要载体,国内政策逐步完善

从美国工业互联网、德国工业4.0到《中国制造2025》,工业互联网一直是智能制造的重要载体。工业互联网源于美国,2012年由GE率先提出。随后以GE为代表的美国工业互联网联盟(IIC)试图依托其强大的IT技术打造工业互联网的通用平台。2013年德国在汉诺威工业博览会上提出“工业4.0”的概念,预计投资2亿欧元,推动以信息物理系统(CPS)为基础,以生产高度数字化、网络化、机器自组织为标志的工业革命,试图依靠强大制造业基础进行智能化升级改造。2015年国务院发布《中国制造2025》,结合中国实际推进制造业转型升级,促使中国从制造大国向制造强国转变。在这些政策的背后,工业互联网作为智能制造的重要载体,始终占据着核心的地位。《中国制造2025》中就已经提及,“促进工业互联网、云计算、大数据在企业研发设计、生产制造、经营管理、销售服务等全流程和全产业链的综合集成应用”。因此,工业互联网在中国的发展,是顶层政策的延续,也是制造业实现由大变强的关键环节。

国家顶层设计已经完成,政策体系逐步完善,工业互联网发展步入快车道。

2017年11月,国务院发布《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》,正式提出发展工业互联网的目标,同时针对2020年以及2025年的发展任务做了明确的规定。随后,工信部于次年出台了《工业互联网发展行动计划(2018-2020)》,针对国务院的政策进行了具体的落实和细分。在此之后,一系列中央和地方的配套政策陆续出台,工信部先后发布了针对工业互联网平台、网络、安全建设的一系列文件。地方政府通过网络提速降费、上云优惠券、产业基金等形式支持工业互联网建设。我们认为,随着政策体系的完善,工业互联网发展正在步入快车道。

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1.3工业互联网建设进度加快,市场规模有望超万亿

工业互联网建设进度快于顶层政策规划,提前并超额完成2020年目标。我们对比了两份顶层政策规划(国务院发布的《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》、工信部发布的《工业互联网发展行动计划(2018-2020年)》)与当前工业互联网建设进度之间的差异,发现大部分政策目标已经提前并且超额完成。其中,尤其以标识解析的发展速度最快。标识解析赋予了每个设备独特的网络位置,类似于互联网中的DNS域名和手机中的SIM卡,是工业互联网网络建设的基础。当前我国已经完成5个国家顶级节点、55个二级节点的上线运营,接入设备的标识注册量超过37亿个,远超顶层政策中2020年5个顶级节点、10个二级节点、20亿标识注册量的规划。此外,目前我国还完成了10个跨行业、跨领域工业互联网平台的遴选、153个试点示范项目的评选、4个国家级示范基地的建设,提前完成了顶层政策的规划。因此,我们认为工业互联网在政策驱动下建设进程有望逐渐加快。

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我们测算2025年工业互联网核心产业市场规模有望达到1.24万亿,发展空间广阔。根据工业互联网产业联盟发布的《工业互联网产业经济发展报告》,2019年预计工业互联网核心产业(工业互联网建设涉及的网络、平台、安全等软硬件基础设施)增加值达到5361亿元,2020年预计达到6520亿元。我们认为到2025年,工业互联网核心产业的市场规模有望达到1.24万亿。根据国家统计局的数据,2019年中国规模以上工业企业共37.28万家,企业平均年收入为28374.46万元。我们假设到2025年,规模以上工业企业均会在工业互联网相关领域有所投入。另外根据GE提出的“1%理论”(即工业企业1%的信息化投入即可创造巨大的商业价值),我们假设企业投入资金占总收入的1%,即284万元,则规模以上工业企业2025年工业互联网的市场规模有望达到10578亿元。此外,结合2025年百万企业上云的目标,测算小微企业2025年部署工业互联网的数量达到62.72万家,假设每家投入的金额为规模以上工业企业的10%,即28万元,则小微企业2025年工业互联网的市场规模有望达到1779.65亿元,两者合计接近1.24万亿,发展空间广阔。

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二5G、AI、云计算打破技术瓶颈,工业互联网赋能千行百业

2.15G打破通信技术瓶颈,5G+工业互联网融合创造新应用

无线通信技术制约工业互联网泛在连接。早期的物联网通信主要应用RFID等单向、半双工的通信技术,相对可以传递的信息量非常有限。随后,各类WLAN(无线局域网)技术例如蓝牙、ZigBee、WiFi等不断发展,使得工厂设备的感知和监测成为可能。但是,WLAN技术传输距离有限,难以做到长距离的数据采集。为了解决传输距离的问题,LPWAN(低功耗广域网)技术应运而生。其中,NB-IOT通过蜂窝移动网络进行传输,可以支持每小区5万个终端的连接能力,信号覆盖范围也更加广泛,能够应用在智能电表、智能路灯、智能烟感、智慧水务等远距离物联场景。但NB-IOT的传输带宽仅有200KHz,峰值速率仅有250Kbps,且移动性能较差,对于需要视频语音实时交互、移动范围较大的工业互联网应用场景如工厂自动巡检、无人运输、智能制造等则力有不逮。因此,无线通信技术发展至今,在传输距离、传输带宽和速率方面达到了瓶颈,这在一定程度上制约了工业互联网的应用和发展。

5G提供大带宽、低时延、高可靠、广覆盖的新型无线通信网络,助力工业互联网突破通信瓶颈。5G为工业互联网的发展提供了更加高性能的新型无线通信网络。5G网络的性能较4G有大幅的提升,峰值速率是4G时代的20倍,达到20Gbps,可以支持海量数据的实时传输。5G设备的连接密度是4G时代的10倍,达到每平方米10^6个,时延达到毫秒级,是4G时代的10%。因此,5G可以带来大带宽、低时延、高可靠、广覆盖的通信能力,使得设备的泛在互联和海量数据的传输成为可能。

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5G+工业互联网融合拓宽应用场景。5G与工业互联网的融合可以大幅拓宽工业互联网的应用场景,延伸出5G+超高清视频、5G+AR/VR、5G+无人机、5G+云端机器人、5G+远程控制等需要大带宽、低时延、广覆盖的应用。这将丰富工业互联网的应用范围,真正实现工业互联网的泛在连接。因此,我们认为5G和工业互联网作为新基建的重要组成部分,两者的发展是相辅相成、互相促进的。

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2.2AI和云计算助力工业互联网迈向智能化

工业互联网产生海量数据,云计算提供算力支撑。工业互联网的应用会盘活企业的存量数据,同时产生海量的增量数据,数据的存储、分析和计算需要更强大的算力支撑。云计算通过虚拟化技术,可以实现底层IT资源的池化,即将过去独立的服务器、存储设备组成一个规模更为庞大的算力资源池,使得IT算力能够像水和电一样实现按需供给。因此,云计算技术能够提供弹性、可扩展、高性能的计算资源,可以满足工业互联网海量采集数据的存储和分析,为工业互联网提供算力支撑。

人工智能赋予工业互联网数据挖掘能力,AIoT助力工业互联网迈向智能化。工业互联网对企业降本增效的赋能需要更智能的算法支撑。传统的IoT(物联网)技术仅仅只具备感知能力,对于数据的分析也仅限于对设备状态的感知、监测、跟踪,因此应用领域较为有限,无法满足工业互联网的场景应用。而人工智能尤其是深度学习算法与工业互联网具有天然的融合性。工业互联网可以为人工智能算法的提升贡献海量的训练数据,而人工智能算法又可以赋予工业互联网更加深度的数据挖掘能力。

AI和IoT技术的融合,AIoT赋予了工业互联网从感知能力向认知能力的升级,而云计算又为这种智能化升级提供了海量数据训练所需的算力基础。因此,云计算、AI和工业互联网的融合,也将产生许多新的应用价值。例如,在设备层面可以结合AI算法实现产品的质量检测、设备预测维护和产品自动分拣。在企业层面可以实现产品的辅助设计、生产过程的控制和优化、生产流程的自动监控和实时决策。在产业链协同层面,可以实现集团的辅助决策、供应链的协同管理等。

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2.3工业互联网赋能千行百业,设备管理和业务优化成热点

新兴ICT技术的突破为工业互联网带来丰富应用场景。根据《工业互联网创新发展白皮书》统计的国内229个工业互联网平台应用案例,当前工业互联网平台的应用主要分为三大类19小类。

第一类是设备/产品管理类,尤其是状态监测和报警类应用占比达到70%。在此基础上,预测性维护、故障诊断、远程运维、产品全生命周期管理等新兴的、基于深度数据分析的应用也在不断兴起。

第二类应用是围绕企业生产制造、研发设计、供应链管理等各个环节的业务运营与优化。典型的如钢铁企业通过对高炉的仿真与机理模型实现高炉“黑箱”的可视化,并通过对炉内气流分布等参数的分析,建立物料投放的标准,从而能够提升冶炼效率。

第三类应用是在企业内部数据打通后,工业互联网还可以赋能企业内外部的社会化资源协作。典型应用如家电企业的按需定制,打通交互、设计、生产、物流、运维服务等多个环节,通过建立用户社群,实现用户订单的个性化、按需定制,从而缩短产品研发周期,又更加贴近用户,能够为公司创造更多的价值。

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设备管理和业务优化类场景技术复杂度较低、应用价值较大,逐渐成为应用热点。

从应用场景的分布来看,设备状态监测应用使用率达到70%,生产制造优化类应用使用率达到32%,我们认为主要是这两类应用实施难度较低、应用价值较大。设备管理类应用主要基于“设备物联+数据分析”,一方面涉及的工业机理较为简单,从技术实现的角度来看,设备上云互联较容易。另一方面,设备互联之后,可以实现设备运行状态监测、故障诊断、远程运维、预测性维护等,大幅提升设备的生命周期,节约设备运维的成本以及停机带来的损失,在应用价值方面较容易体现。因此,设备管理类应用成为热点。业务优化类应用主要基于企业的生产管理软件上云,在实施难度上也相对简单。而上云后数据打通,可以带来排产调度优化、供应链管理、营销管理等应用,为企业创造的价值能见度较高,因此也成为应用的热点。

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2.4大型企业是工业互联网落地的主力

大型企业重点聚焦高价值应用,是工业互联网落地的主力。大型企业设备种类繁多、生产经营复杂、信息化投入充足,因此对于工业互联网的建设和使用具有较强的动力,且会聚焦于各类高价值应用。大企业通常信息化程度较高,采集数据并非其应用发展的障碍,但是数据被封锁在各个系统、各个部门、各个子公司中,形成信息孤岛,数据不能得到有效利用。打通大型企业各设备、系统、层级、部门之间的信息流是当前应用的焦点,通过建立统一的数据标准,能够低成本、高速度的实现大企业的工业应用,并能够在此过程中节约大量人力、物力、财力成本。因此,大型企业更加聚焦于高价值应用,如高单值设备的健康管理、生产过程的能耗排放、质量管理、供应链和财务系统的管理优化等。根据《全球工业互联网平台应用案例分析报告》的统计,大型企业在工业互联网应用中占比62%,是工业互联网落地的主力。

中小企业聚焦内部管理提升和外部资源获取,是工业互联网发展的长尾市场。中小企业发展的痛点在于成本高、融资难、管理和信息化能力弱、订单获取能力差。因此,在工业互联网的应用方面,中小企业主要偏向于两方面,一方面是依靠一些经营管理类SaaS软件来提升信息化水平,对营销、采购、财务、人力等方面进行信息化管理。另一方面是依靠工业互联网获取更多外部资源,例如依靠协同制造和产业链管理平台,对接大型企业的订单;又如通过对设备和工业信息数据的分析,提升信用等级,争取融资信贷。我们认为中小企业尚处于工业互联网应用的初期,但凭借巨大的长尾市场仍有广阔发展空间。

三工业互联网平台是建设的核心,软件企业更具竞争优势

3.1工业互联网平台是核心,有望成为新工业体系的操作系统

工业互联网建设,平台是核心。根据中国工业互联网产业联盟在2020年4月发布的工业互联网体系架构2.0版本,工业互联网共分为网络、平台、安全三大功能体系。其中:1)网络是基础,主要负责实现要素之间的数据传输、信息的相互理解以及要素的标记、管理和定位。2)安全是保障。工业互联网打通企业内外数据,带来新的安全风险。因此,安全是工业互联网发展的重要保障。3)平台是核心。工业互联网平台向下可以对接海量工业产品装备、业务系统的数据,向上可以支撑工业APP的快速开发和部署,本身则是工业知识沉淀、复用和重构的重要载体。因此,工业互联网平台是工业互联网体系的核心。

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工业互联网平台本质是一个开放式的工业云平台。根据中国工业互联网产业联盟发布的《工业互联网平台白皮书2017》,工业互联网平台的架构主要包括边缘层(含IaaS层)、平台层(PaaS层)和应用层(工业APP层)三个层级。边缘层通过大范围、深层次的数据采集,构建工业互联网平台的数据基础。平台层基于通用PaaS叠加大数据处理、工业数据分析、工业微服务等创新功能,构建可扩展的开放式云操作系统。应用层基于PaaS层的微服务组件、AI大数据工具、工业机理模型,形成满足不同行业、不同场景的工业APP,使得工业互联网平台最终能够面向企业的生产制造和协同管理场景,产生实际的价值。因此,我们认为工业互联网平台的本质是一个开放式的工业云平台。

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对比PC互联网和移动互联网,工业互联网平台构建了面向工业制造的端到端新基础架构,有望成为新工业体系的操作系统。我们认为可以把工业互联网平台与PC互联网、移动互联网时代的IT基础架构做类比。

1)在交互和数据采集方面,从PC互联网时代的键盘、鼠标和显示器,发展到移动互联网时代的手机触摸屏,而在工业互联网平台上,信息交互主要依靠边缘层的各类工业制造设备和数据采集传感器。对比PC互联网和移动互联网流量带来的价值,工业互联网平台连接的海量数据将产生巨大的网络价值。

2)在算力资源方面,PC互联网主要依靠台式电脑主机和私有化的服务器,移动互联网的算力支撑主要是手机端的芯片,以及云端的服务器。而工业互联网平台实则是云平台在工业体系中的落地,其算力支撑主要是依靠IaaS层的云基础设施,如高性能的服务器集群等。

3)在操作系统方面,PC互联网主要是Windows操作系统,移动互联网时代主要依靠Android和iOS系统,而工业互联网平台的操作系统则是工业PaaS平台。工业PaaS平台可以提供工业大数据系统、数据建模分析、应用组件开发和微服务组件库的各类功能组件,为工业机理的沉淀和上层APP的开发提供了平台支撑,具有核心价值。

4)在应用软件方面,PC互联网基于Windows系统开发出办公软件Office系统,辅助设计软件、娱乐信息软件等等。而移动互联网则是在Android和iOS两大生态体系中,孵化出了一系列杀手级的应用软件。工业互联网同样可以基于工业PaaS平台,产生一系列面向各类工业制造场景、功能各异的工业APP。工业APP通过工业数据建模优化,封装了解决特定问题的流程、逻辑、数据、经验、算法、知识等工业技术,具有丰富的应用价值。

因此,工业互联网平台实则构建了一个面向工业制造的端到端的基础新架构,有望重构企业生产制造的全过程,成为新工业体系的操作系统。

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3.2工业互联网平台四类参与者:软件企业更具竞争优势

工业互联网平台建设主要有四类参与者,依托各自优势开展不同方向的平台应用:

1)装备制造/自动化企业:以设备联网为切入点。装备制造和自动化企业沉淀了大量的生产设备和工业系统,因此具有丰富的工业知识、经验和模型。这些企业首先从自身的设备入手,依托工业互联网平台实现底层设备数据的采集集成,通过对自身设备的联网应用,积累宝贵的经验,再逐步对外赋能。例如徐工集团的Xrea工业互联网平台,核心能力即是强大的边缘设备接入能力,主要应用于设备状态监控、生产制造工艺的优化等应用场景。

2)龙头制造企业:以产业链协同为切入点。龙头制造企业在产业中拥有强大的话语权,聚集了上下游供应链和客户的广泛产业生态,同时本身也在持续进行数字化转型。因此,龙头制造企业往往会以产业链上下游的协同作为切入点,构建工业互联网平台,聚集产业链上下游的各类企业,提供平台服务。在赋能产业链的同时,也为自身的降本增效带来实际的效果。例如海尔的COSMOPLAT平台,将客户需求、产品订单、合作生产、原料供应、产品射界、生产组装和智能分析等环节互联起来,进行实时通信和分析,满足了客户规模化定制的需求,也实现了研发、生产、销售环节成本的下降和效率的提升。

3)软件企业:以业务上云和流程优化为切入点。软件企业在企业前期的信息化转型中就已经凭借各类生产管理软件介入到企业的生产、销售、供应链等各个业务环节。依托工业互联网平台,软件企业首先会促使企业将传统的各类业务软件云化,打通各业务环节,实现数据的交互。在此基础上,软件企业可以提供各类业务优化的分析工具,帮助企业实现从管理层到生产层的纵向数据挖掘和流程优化。例如用友的精智工业互联网平台,依托iUAP新型PaaS平台,以及NCCloud等云ERP和管理软件,为企业打造业务中台、技术中台和数据中台,实现企业营销、采购、人力、财务等各个业务领域的协同管理和优化。

4)ICT企业:以新兴通用信息技术为切入点。ICT企业的优势在于强大的信息技术实力与软件算法开发能力,适合为企业提供通用的新兴信息技术服务,如5G、人工智能、大数据、云计算、边缘计算等技术能力。ICT企业通过打造工业互联网平台,在PaaS层构建各类AI大数据的分析组件,为企业的数字化转型和业务优化提供强大的算法和模型工具,从而实现平台价值。例如阿里云的supET工业互联网平台,通过强大的算法和数据分析计算能力,依托云计算、智联网、大数据、人工智能等核心技术,打造ET工业大脑,赋能企业的降本增效。

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软件企业兼具IT技术和行业know-how,在平台建设中更具竞争优势。对比四类参与者的能力特点,我们认为传统软件企业更具有应用落地的竞争优势,主要体现在三点:

1)对比装备自动化企业和龙头制造企业,软件企业IT技术储备更强。软件企业在IT技术的储备和研发投入上具有较为明显的领先优势,有望构建通用化的技术能力,为企业提供AI、大数据、云计算等先进的数据分析和处理能力,从而实现跨行业、跨领域的平台应用落地。而装备自动化和龙头制造企业更多聚焦于特定的行业,横向拓展会受制于对工业机理和IT技术的欠缺。

2)对比ICT技术企业,软件企业落地能力更强。软件企业早在企业信息化转型时就已经深入到企业的生产制造体系中,具有更加深刻的行业know-how,在工业企业数字化转型过程中,对工业机理模型的认识更为深刻,相应的落地实施能力也更强。而ICT技术企业更加侧重于通用技术平台的打造,对企业的业务痛点和工业机理模型的打造尚有欠缺,因此在真正的应用落地实施方面软件企业更具优势。

3)软件企业更具平台变现能力:专业服务贡献稳定现金流,功能订阅打开盈利空间。由于工业体系的专业性和复杂性,当前工业互联网平台的变现模式主要仍是以专业服务为主,未来逐渐向功能订阅转变。专业服务主要是指基于平台的系统集成,本质还是一种定制化的项目制服务模式。而功能订阅分为三类,一类是云IaaS资源的租用服务,一类是功能组件的订阅,一类是工业APP和工业SaaS的订阅。

我们认为软件企业在变现能力上更具优势。一方面,软件企业本身就已经在为企业开展定制化的系统集成项目,因此通过专业服务进行工业互联网平台落地是软件企业成熟的商业模式,能够为软件企业贡献稳定的现金流。而对于其他三类企业而言,这种定制化的系统集成服务,需要充分了解企业的生产和业务流程,实施难度较大。

另一方面,软件企业在工业SaaS软件的订阅上具有先发优势。软件企业在起步阶段可以优先将原本的企业生产管理软件云化,通过订阅模式降低软件使用成本,获取更多的客户。随后可以在原有的云化软件基础上叠加更多的AI、大数据分析等应用模块,提升云化软件的使用价值。这种软件云化的先发优势,是其他几类参与者所不具备的。未来,软件企业还可以基于工业互联网平台,开发更多云原生的工业APP,丰富平台的应用场景,从而打开长期盈利的空间。

四首推十大双跨平台,关注工业互联网全产业链投资价值

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  • 工业互联网,新基建
责任编辑: 杨燕艳IF003

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