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智能制造
方正证券研究院
吕娟
2018-07-11 09:05
[ 亿欧导读 ] 文章详细对比介绍了美国德国日本和中国工业互联网相关政策,企业支持,行业发展现状,中国装备制造业变革的契机和关键点在工业互联网,最后给出了详尽的投资建议。
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在中国提出智能制造2025中,工业互联网的建立是其中重要的一部分。《装备制造业视角的工业互联网发展机会——智能制造系列深度报告之六》从历史背景、各国政策、企业现状、行业现状等角度详细的对工业互联网在国内进展的现状及发展趋势进行了分析。最后给出详细的投资建议,涉及:工业机器人本体和系统集成、核心设备零部件、仓储物流自动化、工业互联网平台公司。并给出风险提示:工业互联网建设进程低预期,宏观经济下行风险。

原文发表于方正证券研究所,由物联网资本论编辑,以下为亿欧智库精选分享:


《上篇:装备制造业视角的工业互联网发展机会》

3 工业互联网平台:装备制造企业具有先天优势

3.1 工业互联网平台:新工业体系的“操作系统”

工业互联网平台是传统工业云平台的延伸,其本质是在传统云平台的基础上叠加物联网、大数据、人工智能等新兴技术,是面向制造业数字化、网络化、智能化需求,构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系,支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台。

工业互联网平台将工业云与IoT、BD、AI等结合,构建更精准、实时、高效的数据采集体系,建设包括存储、集成、访问、分析、管理功能的使能平台,实现工业技术、经验、知识模型化、软件化、复用化,以工业 APP 的形式为制造企业各类创新应用,最终形成资源富集、多方参与、合作共赢、协同演进的制造业生态。工业互联网平台具有一下三大特点:数据采集是基础、工业PaaS是核心、工业APP是关键。

3.1.1 边缘、平台、应用三层架构

工业互联网平台包括边缘、平台(工业 PaaS)、应用三大核心层级。①边缘层:边缘层包括设备接入、协议解析、边缘数据处理等三个方面,具体为各种工业传感器等工业现场设备、工业数据传输的格式与方法、以及在工业现场进行的边缘计算服务。边缘层通过大范围、深层次的数据采集,以及异构数据的协议转换与边缘处理,构建工业互联网平台的数据基础。②平台层:平台层包括了传统云服务基础设施服务(IaaS)以及在其基础上扩充而来的工业云操作系统,提供了工业数据管理能力、固化工业知识的并且可以复用和扩展的组件库、工业应用开发环境等工业互联网平台基础服务。③应用层:满足不同场景需求的工业SaaS和应用是工业互联网平台呈现给用户的最终价值,企业通过使用工业App来提高效率,降低成本,实现使用工业互联网平台的价值。

亿欧智库:工业互联网

3.1.2 数据采集是基础、工业PaaS是核心、工业APP是关键

1)数据采集是基础

数据是所有计算应用的原料。只有获得了海量工业数据,工业互联网平台才能充分发挥其作为生态系统的作用。数据采集的本质是利用泛在感知技术对多源设备、异构系统、运营环境、人等要素信息进行实时高效采集和云端汇聚。实现高效、准确、大量的数据采集,目前主要有两个方向:

①制定兼容性强,可以在多种数据协议中转换的数据传输体系;

②进行边缘计算(Edge Computing)部署。边缘计算是一种在靠近现场或数据源头一侧进行数据采集和初步计算分析,就近提供数据服务的服务方式。在工业场景部署边缘计算,可以对工业流程中产生的海量工业数据进行预处理,大大降低数据上传和后端处理的时间和计算需求。

2)工业PaaS是核心

工业PaaS是在原有IaaS的基础上构建一个可扩展的操作系统环境,为工业App的开发提供一个统一的的基础平台。目前工业PaaS面临开发工具不足、行业算法和模型库缺失、模块化组件能力弱、通用PaaS平台不能满足专用工业需求等等问题。未来工业PaaS的发展方向是在传统通用PaaS的基础上继续进行深度改造,形成满足工业要求的高效开放的云平台,并将大量工业技术原理、行业知识、基础模型规则化、软件化、模块化,并封装为可重复使用和灵活调用的微服务,降低应用程序开发门槛和开发成本,提高开发、测试、部署效率。工业PaaS作为工业互联网平台的核心,是目前工业互联网领军企业的布局重点,其完善建设将为开发者聚集、开放的开发社区构建提供保障。

3)工业App是关键

工业App特指工业领域里的应用软件,其是工业技术的软件化,将工业技术、工艺经验、制造知识和方法抽象成显性的数字化流程,并以此固化到软件中形成App。例如波音公司将多年来对飞机设计和维护的理解软件化,形成波音特有的飞机制造和维护App,提高了制造和后期维护的效率,同时为未来新知识的继续添加提供了良好的基础。工业App是工业知识的封装,企业可以有效地调用工业App实现特定功能而无需重新开发,也无需担心随着关键人员和设备的流失而导致工艺技术的丢失。工业App来源于工业PaaS,开发者对工业 PaaS 层微服务的调用、组合、封装和二次开发,开发形成面向特定行业特定场景的工业 APP。

3.2 国内外工业互联网平台案例

3.2.1 GE:Predix

GE于2013年推出Predix平台,其主要功能是将各类数据按照统一的标准进行规范化梳理,并提供随时调取和分析的能力。作为一个面向云应用的软件平台,Predix负责将各种工业资产设备和供应商相互连接并接入云端,并提供资产性能管理(APM)和运营优化服务。通过使用这个综合平台,企业可以在Predix上创建创新应用程序,将实时操作数据转化为可操作的见解,从而实现生产程序的优化。

Predix平台主要包括边缘端、云平台、应用端三个部分。

①边缘端:Predix在边缘端提供了Predix Machine网关框架,为其他边缘硬件设备提供数据传输服务,其覆盖了边缘层几乎所有方面:工业协议解析、灵活的数据采集、同平台的配合、本地存储和转发等。

②云平台:集成了工业大数据处理和分析、Digital Twin快速建模、工业应用快速开发等各方面的能力,通过全真模拟模型,分析存储数据。从而快速实现实例化。

③Predix在应用端提供了完备的开发套件,主要负责提供工业微服务和各种服务交互的框架,为开发人员提供创建、测试、运行工业互联网程序的环境和微服务市场。

GE Predix平台在多个工业领域得到应用。

例如:①美国最大的核电力公司爱克斯龙(Exelon)电力公司于2016年部署了Predix全套套件,应用于公司总产能33GW的各类发电厂,并于GE合作开发了基于Predix的工业App。Predix帮助Exelon成功实施了提高风力预测,减少预测时间间隔,完善停电计划等多项效率提高措施。

②GE航空通过使用Predix的绩效管理方案(APM),实现了Leap航空发动机机器数据、警报数据、和维护历史的结合与优化,改进了GE航空作业流程,降低了生产线返工时间。

③英国石油公司BP与GE基于Predix合作开发了用于油气生产的POA(Plant Operation Advisor)方案,POA显著提高了BP墨西哥湾炼油厂的工作效率,并且成为Predix+APM方案的全球最大部署案例。

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3.2.2 西门子:MindSphere

2016年西门子于德国汉诺威工业博览会发布综合式主机云平台物联网系统MindSphere。MindSphere连接自动化生产环境中的车间设备和其他工业资产,其基于云的开放物联网架构,可以将传感器、控制器以及各种信息系统收集的工业现场设备数据,通过安全通道实时传输到云端,并在云端为企业提供大数据分析挖掘、工业 APP 开发以及智能应用增值等服务。

MindSphere包含边缘连接层MindConnect、开发运营层MindCloud,应用服务层MindApps三个层级。

MindConnect负责将边缘端数据与云端互联,实现边缘硬件设备的数据高效上传;

MindCloud负责提供云计算、数据储存等客户数据服务,同时也提供应用开发环境以及相应的开发工具;

MindApps为用户提供集成行业经验和数据分析结果的工业智能应用。

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MindSphere推出两年来,已经获得多家企业应用。

①国高科技自动化设备产品研发制造公司Bozhon Precision Industry Technology采用跨国构建的MindSphere套件,成功实现更高的运营效率。该公司采用位于德国的MindSphere数字双胞胎技术进行某型机器的设计和调试,而物理机器同时在中国建造。该机器的近80%的功能特性通过虚拟调试进行了验证,从而实现了更快,更高效的生产和更短的上市时间。

②格林科技利用西门子 S7 采集机床产品中的 6 组数据,每 30秒采集一次并上传至 MindSphere 平台,实现了失效报警等功能。

③IOT 解决方案供应商 Bluvision 在可口可乐荷兰 Dongen 工厂中的 150 个小型电机上安装了传感器,并将数据上传至MindSphere 平台,基于对电机震动情况的数据分析实现故障预警。

3.2.3 ABB:ABB Ability

ABB是自动化设备和智能制造的领先厂商。2017年ABB推出了工业互联网平台ABB Ability,该平台充分结合了ABB自动化设备方面和数字化的优势,能够为客户提供领先的自动化工业互联网解决方案。

ABB Ability由Ability Edge和Ability Cloud两大部分组成。其中Edge包含边缘硬件和边缘计算,负责信息的获取与预处理,并上传至云端。Cloud则基于微软Azure云架构以及其应用服务,通过对数据进行集成管理以及大数据分析,形成智能化应用。Cloud汇集Edge上传的边缘数据,共客户进行进一步的分析与处理。ABB Ability平台具有良好的可扩展性,未来将与其他工业互联网平台进行互联,实现云间互联Intercloud。

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目前ABB Ability主要应用于电力、采矿、石化、航运、水处理等领域,ABB已拥有超过7000万连接设备和7万控制系统设备,未来将进一步扩展应用范围。在电力方面,ABB通过提供虚拟电厂、电厂自动化、分布式电站管理系统、数字化变电站等解决方案提高电厂和输配电效率。美国电力公司AEP通过采用ABB Ability平台实现了对企业设备的实时监控以及预测性维护,高压设备风险降低了15%,设备寿命延长了3年,取得了良好效果。

3.2.4 徐工信息:XREA工业互联网平台

XREA工业互联网平台是徐工信息自主研发的国内首个工业互联网大数据平台。XREA具备高并发、高数据吞吐能力以及高扩展能力,填补了大数据在工业应用的空白。XREA由感知层、XREA平台层以及应用层组成,平台突出泛用概念:感知层“泛接入”,能够收集位置,工况、环境、交通等等广泛的边缘信息;平台层通用化,包含通用的网络协议以及高性能大数据和物联网平台,可为感知层收集的接入数据提供高性能计算服务;应用层“泛应用”,多种工业App可用于装备制造、汽车、农业、军工等等行业。

XREA平台具有XREA-SDM、XREA-Computer、XREA-Store等优势技术。

SDM为软件定义机器模型,支持各类工控协议与网络协议和协议数据自适应更新,实现平台“泛接入”;

Computer为专为工业互联网平台设计的并行计算平台,实现设备数据高效利用;

Store为分布式文件系统和列数据库,支持多种文件类型,为“泛应用”奠定系统基础。

XREA平台自推出以来在工程机械、新能源汽车、军工、畜牧业等行业得到广泛应用:平台管理的工程资产超过2000亿元;帮助客户新能源汽车联网平台通过国家认证,实现对车辆的全寿命周期管理;帮助部队工程机械实现物联网接入等等。未来XREA还将借助徐工集团以及第三方客户合作实现持续发展。目前ABB Ability主要应用于电力、采矿、石化、航运、水处理等领域,ABB已拥有超过7000万连接设备和7万控制系统设备,未来将进一步扩展应用范围。在电力方面,ABB通过提供虚拟电厂、电厂自动化、分布式电站管理系统、数字化变电站等解决方案提高电厂和输配电效率。美国电力公司AEP通过采用ABB Ability平台实现了对企业设备的实时监控以及预测性维护,高压设备风险降低了15%,设备寿命延长了3年,取得了良好效果。

3.2.4 徐工信息:XREA工业互联网平台

XREA工业互联网平台是徐工信息自主研发的国内首个工业互联网大数据平台。XREA具备高并发、高数据吞吐能力以及高扩展能力,填补了大数据在工业应用的空白。XREA由感知层、XREA平台层以及应用层组成,平台突出泛用概念:感知层“泛接入”,能够收集位置,工况、环境、交通等等广泛的边缘信息;平台层通用化,包含通用的网络协议以及高性能大数据和物联网平台,可为感知层收集的接入数据提供高性能计算服务;应用层“泛应用”,多种工业App可用于装备制造、汽车、农业、军工等等行业。

XREA平台具有XREA-SDM、XREA-Computer、XREA-Store等优势技术。

SDM为软件定义机器模型,支持各类工控协议与网络协议和协议数据自适应更新,实现平台“泛接入”;

Computer为专为工业互联网平台设计的并行计算平台,实现设备数据高效利用;

Store为分布式文件系统和列数据库,支持多种文件类型,为“泛应用”奠定系统基础。

XREA平台自推出以来在工程机械、新能源汽车、军工、畜牧业等行业得到广泛应用:平台管理的工程资产超过2000亿元;帮助客户新能源汽车联网平台通过国家认证,实现对车辆的全寿命周期管理;帮助部队工程机械实现物联网接入等等。未来XREA还将借助徐工集团以及第三方客户合作实现持续发展。

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3.2.5 树根互联:根云平台

树根互联技术有限公司由三一重工物联网团队创业组建,是独立开放的工业互联网平台企业。2017年2月,树根互联与腾讯、华为、中国移动以及中国联通等合作伙伴启动了根云工业互联网平台RootCloud。根云平台主要基于三一重工在装备制造及远程运维领域的经验,由 OT 层向 IT 层延伸构建平台,重点面向设备健康管理,提供端到端工业互联网解决方案和服务。

根云平台主要有三方面功能:智能物联、大数据和云计算、SaaS应用和解决方案。

其中智能物联是通过传感器、控制器等物理硬件采集、编译边缘层设备数据;

大数据和云计算则面向海量设备,依靠稳定且高性能的云计算能力提供数据清洗、数据治理、隐私以及安全保障等服务,同时根据以往工业经验构建工业大数据平台;

SaaS则为企业提供端到端解决方案以及即插即用软件,方便企业和开发者开发面向各种需求的软件。

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根云平台目前已经扩展到风电行业、发电机组、缝制绣花、光伏行业以及智慧工地等领域,具有广阔的应用前景。树根互联与中铁港航集团、三一集团、久隆保险、润源实业、岳能科技等企业建立合作关系,推广根云平台。其中久隆保险与树根互联合作推出UBI挖机延保产品数据平台,以挖机数据和维修换件数据为基础,完成数据评估和分析,实现了对各档次保费的精确定价。

3.2.6 航天云网:INDICS平台

航天科工集团基于自身在制造业的雄厚实力和在工业互联网领域的先行先试经验,打造了工业互联网平台 INDICS。INDICS是以工业大数据为驱动,以云计算、大数据、物联网技术为核心的工业互联网开放平台,可以实现产品、机器、数据、人的全面互联互通和综合集成。

INDICS相比其他工业互联网平台具有更大的自主性。INDICS在IaaS层建立自有数据服务中心,在平台层提供各类服务引擎,包括提供工业服务引擎、面向软件定义制造的流程引擎、大数据分析引擎、仿真引擎和人工智能引擎等,平台同时提供超过200种API接口供各类开发者调用。在应用层,INDICS提供了预制本地应用,也能调用第三方开发的针对性应用,提高了客户使用工业App的灵活性。

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NDICS已经完成多种语言适配,未来将向全球客户提供工业互联网服务。INDICS在航天科工集团内率先应用,河南航天液压气动技术有限公司作为科工集团液压气动元件供应商在应用INDICS平台后,产品研发设计周期缩短 35%、资源有效利用率提升 30%,生产效率提高 40%,产品质量一致性得到大幅度提升,取得良好效果。

3.3 装备制造业背景的企业发展工业互联网具有先天优势

从系统分类来看,整个工业互联网系统分为云层、ERP 层、MES 层、通信层、工业控制层和设备执行层。

目前来看,工业互联网平台的企业主要分为两类,一类是从软件端等上位系统往下渗透的有用友 网络,东方国信(CLOUDIIP 工业互联网平台),航天云网(INDICS 工业互联网平台)等以软件公司为主,

一类是从硬件端等下位系统往上渗透的有机器人、徐工信息(XREA 工业互联网平台),三一重工 (树根互联工业互联网平台),海尔(COSMOPLAT 工业互联网平台) 等制造业公司为主。

如前文所述,工业互联网平台数据采集是基础,没有详尽的工业数据则任何工业互联网平台都会成为无源之水。装备制造企业长期处从事实际工业生产经营,对工业生产的工艺、流程、技术、质量检测等有深厚的积累。整个制造业所有环节的数据都来自设备执行层,他们是工业互联网数据的入口。装备制造企业涉及到各行各业,比如锂电行业中的锂电设备、轮胎行业中的橡胶装备、煤炭行业中的煤机设备等等,这些装备制造企业处在工业互联网的边缘层,是数据获取的一线,相当于互联网的数据流量入口,在取得、维护、分析处理工业数据方面较顶层公司更有优势。在对工业互联网的运用中,装备制造企业能够依据自身生产实践,更加高效地封装工业技术知识并开发出适合企业运作的工业App。

实施工业互联网的目的是实现生产优化,升级制造业,直接方式是对制造业采集到的生产数据进行优化。我们认为装备制造企业不仅卡位数据入口,而且对生产工艺有深刻理解,未来有望主导工业互联网。

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4 智能装备:工业互联网的底层基础

工业互联网和智能制造相辅相成,一方面,智能制造是工业互联网的底层支撑,为实现工业互联网的机器互联目标提供工业机器人、仪器仪表等设备服务;另一方面,工业互联网包含的包括物联网、互联网、云计算与大数据、人工智能在内的新一代信息技术,可以进一步发挥工业装备、工艺和材料潜能,促进装备的智能化升级。

从系统分类来看,整个工业互联网系统分为云层、ERP层、MES层、通信层、工业控制层和设备执行层。机械设备行业主要集中于设备执行层,在通信层和工业控制层也有所涉及。整个系统中有几个非常重要的模块:

(1)工业软件模块:工业软件可以涵盖企业层的ERP到产品设计层的PLM再到制造执行系统MES,甚至是更底层的数据监控软件和控制软件,将构成数字化工厂强大的软件系统;

(2)工业通讯模块:工业通讯是连接每层的通讯网络,是实现人与人人与机器设备之间通信的桥梁;

(3)执行设备模块:整个制造业所有环节的数据都来自设备执行层,他们是工业互联网数据的入口。设备执行层的企业主要分为专用设备和通用设备,其中,通用设备则主要包括工业机器人,专用设备则包括锂电行业中的锂电设备、轮胎行业中的橡胶装备、煤炭行业中的煤机设备等等。

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4.1 工业机器人及其核心零部件

4.1.1 工业机器人本体及集成

工业机器人因效率高、安全系数高等特点,成为工业互联网的主要底层设备之一。工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置,它能自动执行工作,可用于制造、安装、检测、物流等生产环节。随着人工和物料成本的提高,工业机器人已经成为引领工业4.0进程的动力,并极大地促进了工厂的自动化进程。

目前,我国工业机器人市场具有以下几个特点:

(1)我国是工业机器人产销大国,销量连续五年位居榜首。自2013年起,中国超越日本、美国、德国等国家成为全球工业机器人销量最大的市场。2017年,IFR公布的全球38.06万台出货的工业机器人数据里,超过三分之一(13.8万)都来自中国。另外,我国工业机器人产量增长也十分迅速。根据国家统计局的数据,2017年国内工业机器人产量13.1万台(套),增长81.0%;2010~2017年中国市场工业机器人产量CAGR高达36.33%。

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(2)下游领域快速增长,汽车与3C行业领先。根据GGII统计数据,2016年汽车行业是中国工业机器人应用最广泛的领域,占比达到38%。未来受3C和汽车行业增长的拉动,工业机器人的市场规模有望继续扩大。

(3)工业机器人“四大家族”占据了中国主要市场,进口替代空间巨大。从价值份额来看, “四大家族”日本发那科、安川、库卡、瑞典ABB占据工业机器人市场价值份额合计近60%,其他外资合资品牌瓜分了约35%的份额,国内自主品牌机器人只占据不到10%的份额。从销售台数份额来看,国产自主品牌在中国工业机器人市场占比30%左右,进口替代空间巨大。

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4.1.2 工业机器人核心零部件

工业机器人核心零部件包含减速机,伺服系统和控制器,合计占成本的70%,其中伺服系统占24%,减速机系统占36%,控制系统约12%。相比于工业机器人本体和系统集成行业,核心零部件行业集中度较高,纳博特斯克和哈默纳科占据了减速机市场75%的份额,控制器的竞争格局和工业机器人本体竞争格局类似,伺服系统也以日系和欧美系等企业为翘楚,目前核心零部件绝大部分依赖进口,各自的国产化进程也略有差异。

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国产RV减速机仍然有待实现突破。RV减速机技术难度更大,国内难以大批量生产具有高稳定性的RV减速机。具有代表性的国产企业有南通振康、上海力克、中大力德和双环传动等。国内伺服企业逐渐崭露头角。国产伺服产品市场占有率逐步提升,汇川技术、埃斯顿等优质企业在伺服技术方面走在行业前列。

4.2 仓储物流自动化

工业互联网与仓储物流自动化关系紧密:

①在一定程度上说,工业互联网涵盖了工业物联网,但进一步延伸到企业的信息系统、业务流程和人员;

②工业互联网的核心是基于全面互联而形成数据驱动的智能,因而,智慧物流的存在有助于更高效地实现数据地采集和系统的搭建。另外,工业将智能机器或特定类型的设备与嵌入式技术和物流系统结合起来,又反过来促进了智慧物流的发展。

智慧物流(物流自动化)是充分利用各种机械和运输设备、计算机系统和综合作业协调等技术手段,通过对物流系统的整体规划及技术应用,从而快速、精准、可靠地完成物流的过程。 物流自动化的设施包括条码自动识别系统、自动导向车系统(AGVS)、货物自动跟踪系统(如GPS)等。

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自动化物流行业具有以下几个特点:

(1)下游产业涉及领域广泛,发展潜力和市场规模较大。自动化物流系统可广泛应用于烟草、冷链、新能源汽车、医药、机械制造、机场、连锁零售、电商以及食品饮料等众多行业。

(2)自动化物流市场广阔,千亿级市场有待开拓。

根据中国物流技术协会信息中心的统计,过去16年国内自动化物流仓储系统市场以年均23%的速度快速成长,并且近6年受益消费升级和智能制造发展的推动,增速呈现逐渐加速的趋势,预计至2022年,市场规模将超2600亿。

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(3)利好政策频频落地,智能物流行业受国家高度重视

2015年国务院发布“智能制造2025”以来,推进制造业生产、研发、管理等环节“智能化”上升到国家的战略化层面,一系列相关法律法规相继出台,大大促进了智能物流行业的快速发展。

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5 投资建议

工业机器人本体和系统集成推荐:机器人(工业互联网行业标杆),克来机电(深耕汽车电子高端装备),埃斯顿(从核心零部件起家的工业机器人小龙头),拓斯达(智能制造新锐),新时达(全面布局工业机器人产业链)。

核心设备零部件推荐:中大力德(行星减速机龙头布局RV减速机),汇川技术(国内伺服系统龙头企业),双环传动(RV减速机逐步量产),康斯特(工业用数字压力检测和温度校准仪器仪表龙头)。

仓储物流推荐:今天国际(烟草物流自动化龙头转型锂电物流自动化),诺力股份(收购无锡中鼎进军物流自动化)。

工业互联网平台公司推荐:工业富联、徐工机械(Xrea工业互联网平台)、三一重工(树根互联工业互联网平台)、海尔集团(COSMO工业互联网平台)。

风险提示:工业互联网建设进程低预期,宏观经济下行风险。


一直以来,技术都是推动商业环境进化的重要因素,而目前最热的技术升级趋势,无疑是人工智能。当下,尽管人工智能行业本身已经进入了一个平稳的发展期,但它对于各行各业的赋能却正在以更热烈的姿态进行。

2018年11月30日上午,亿欧将在北京国贸大酒店举办“新技术·新动能创新者论坛”,以技术为核心要素,从行业角度出发,探讨新技术趋势下,企业如何把握升级机会、跟上时代节奏,在诸多竞争者中脱颖而出。

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