我们正在经历第四次工业革命，传统制造业迎接转型升级的浪潮，工业物联网、大数据技术、云计算等新兴技术为制造业开启了智能化大门。在工业自动化领域，众多百年老牌企业，如西门子、通用电气、博世集团、施耐德电气等，都在为推数字化工厂、工业互联网及工业4.0的发展，他们早已成为行业领导者。那么在新的革命浪潮中，谁能笑到后?根据美国《财富》杂志公布的2017新一届世界500强排行榜，下面是工业自动化领域排名靠前的10家企业。

1、通用电气公司

美国通用电气公司创立于1892年，又称奇异公司，由老摩根在1892年出资把爱迪生通用电气公司、汤姆逊-豪斯登国际电气公司等三家公司合并组成。美国通用电气以各种方式吞并了国内外许多企业，成为了世界上大的提供技术和服务业务的跨国公司。通用电气坚持多元化发展，公司业务从飞机发动机、发电设备到金融服务，从医疗造影、电视节目到塑料。

人、数据、机器无缝协作-以智能机器定义未来工业的新形态。2013年，通用电气公司的董事长及首席执行官杰夫˙伊梅尔特提出了“工业互联网”概念，一个开放、全球化的网络，将人、数据和机器连接起来，通过大数分析，找出机器的能耗来源，提升设备的运转效率。

2015年4月，通用电气(GE)公司与AT&T、思科、IBM和英特尔共同宣布成立工业互联网联盟(IIC)，通用电气(GE)公司还做出承诺，其工业互联网软件平台Predix向所有公司开放。2016年7月20日，通用电气(GE)正式宣布与华为达成合作关系，共同推动中国“工业互联网”进步。通用电气将积极参加打造中国工业互联网的生态体系，探索不同的合作模式，寻求共赢。

众所周知，今年GE高层进行了大换血，新任CEO Flannery实施了一系列新政提振业绩、优化业务结构、削减运营成本、大幅裁员等，可谓“新官上任三把火”，可能是新旧政策的交替需要磨合，GE的股票一直在下跌。不过，“瘦死的骆驼比马大”虽然GE股票下跌，但是总营收的工控领域排名依然是全球NO.1。

2、西门子

西门子股份公司创立于1847年，是全球电子电气工程领域的领先企业。2014年，西门子卖出博西家电股份，彻底退出家电领域，专注于电气化、自动化和数字化领域。西门子数字化企业解决方案涵盖了工业软件、工业通讯、工业信息安全以及基于数据的服务。

西门子主要产品包括，可编程逻辑控制器(PLC)、工业电脑(IPC)及工业操作面板(HMI)，工业软件，数控机床，低压电器，触摸屏等。九大业务分别是发电与天然气、风力发电与可再生能源、能源管理、楼宇科技、交通、数字化工厂、过程工业与驱动、医疗以及金融服务。数字化是西门子未来发展方向三大之一，西门子将数字化作为未来主要的增长领域，对数字化工厂设定的目标利润率为14%-20%。

为了加强数字化领域的实力，西门子收购了全球工程仿真软件开发商CD-adapco。西门子数字化技术帮助企业在实际投入生产之前即能在虚拟环境中优化、仿真和测试，而在生产过程中也可同步优化整个企业流程，终打造的柔性生产、实现快速创新上市，锻造企业持久竞争力。

2016年4月西门子推出了MindSphere工业云平台，MindSphere被设计为一个开放的生态系统，工业企业可将其作为数字化服务。今年12月25日，西门子宣布， MindSphere的新版将首次登陆亚马逊云服务(AWS)，从此可以在更短的时间内为各行业的客户开发稳健的工业物联网解决方案，尤其是航空航天、国防以及能源和公共事业。

3、日立

日立(HITACHI)，是日本的一家全球大的综合跨国集团，于20世纪60年代来到中国，成为早期进入中国市场的少量外资企业之一。日立集团由众多的事业部门、事业公司组成，并拥有多项技术、产品、解决方案技术。目前，日立在中国国内拥有100多家集团企业，成员活跃在电力电机、电子设备、家用电器和信息通信等领域，

日立全心投入社会创新事业，将信息通信系统、电力系统、环境˙产业˙交通系统、社会˙城市系统等相关的“社会基础设施”和“IT基础设施”两大领域的优势融合创新，为打造低碳社会和绿色经济而不懈努力。日立通过对人像特征抽取算法及高速检索引擎的长期研究，并结合深度学习和自动矫正等新技术的应用，使得人脸检索与识别技术克服了诸多使用条件的限制，系统核心功能和性能都取得了质的飞跃。

日立变频器以其稳定的性能、丰富的组合功能、高性能的矢量控制技术、低速高转矩输出、良好的动态特性及超强的过载能力，在变频器市场占据着重要的地位。在全球获奖甚多，尤其是具有无速度传感器矢量控制技术的日立变频器，是日立首创，具有全球专利。日立SJ700B系列广泛适用于金属加工机械、卷绕机械、 塑料挤出机械、搬运机械、木工机械、 空调设备、风机、水泵等应用领域。

于工业界物联网的潜力巨大，日立Hitachi Insight Group在工业物联网投资上更是一掷千金。未来两年，日立将投入28亿美元，为客户群提供预测性解决方案。采用大数据和预测分析的工厂，日常运营中提高了10%的生产力。从事物的宏观角度来说，10%的提高看起来不算多，但这种效应后会传递给终端消费者，而显得意义重大。