产城洞见丨中国工业互联网：一个行业的英雄主义
克而瑞产城研究 2022-06-24 16:33 5.5w阅读
原创 | 香帅的金融江湖
编辑 | 克而瑞产城发展部
导 读：
工业互联网与消费互联网，听上去都是“互联网”的衍生品。直到五六年前，我一直将这两个词做平移理解——都是互联网+或者互联网X, 只不过一个在消费领域，一个在工业领域。
这几年我们团队一直做数字化转型的研究，从2019年开始对工业互联网做更深的接触和调研，越来越感到，这两个词真是南辕北辙。如果把消费互联网的商业逻辑照搬到工业互联网，不管是创业还是投资，都可能四处碰壁，头破血流。
这几年看了无数资料，也跑了很多大大小小的企业，其中印象最深的调研是树根互联。2021年4月，我们飞到广州，和树根互联的CEO贺东东见面。我跟东东总是老熟人。当年写三一收购（德国）普茨迈斯特的哈佛商学院案例（Sany Acquisition of Putzmeister, 2019.06.12），后来写三一跟奥巴马打官司的案例，东东总都给过很多有趣的细节。那时候的东东，典型交大人风格，风流倜傥的理工男，对细节非常考究。
东东总从办公室迎出来，我第一反应是，几年不见，瘦了。东东总说，他从2012年开始跑步，因为知道创业之难，所以就用跑步产生多巴胺的方式来抵抗压力。2016年时，东东还是三一集团的高级副总裁，四十多岁，离开自己熟悉的赛道，开始了一场从零开始的创业——创建树根互联，中国最早的工业互联网平台之一。东东笑，这几年要不是跑步，还真撑不下来。
确实，中国的工业互联网的确是一项压力山大，但也充满多巴胺的“英雄主义”事业：一面是远大前程，另一面是筚路蓝缕。
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▌正文字数：8791 阅读时间约：16 分钟
数字时代下半场
过去20年，消费互联网已经爆发出巨大的能量，催生出市值上万亿人民币的腾讯、阿里、美团等数字平台巨头，居民生活也发生了翻天覆地的变化。点餐、打车、购物、出示健康码、办理银行业务都在线上进行，离开了智能手机和互联网，我们几乎寸步难行。
但是仔细想想，“消费互联网”还仅仅是交易市场的数字化，绝大部分工业生产流程还是传统工业时代的逻辑：工厂收到经销商的需求订单后，采买原材料，流水线批量化生产，再卖给消费者。
有没有一种可能性：帮助2021年度30多万亿增加值的中国制造业完成数字化转型，实现生产力的革命呢？
著名经济学家罗伯特·戈登（Robert Gordon）观察消费互联网时代，曾经得到这样的结论：这些年科技创新的实质性进展并不如其表面那样令人振奋，且不足以抵消人口结构变化、不平等现象以及主权债务危机所带来的负面影响。所谓数字革命的核心信息通讯技术，其变革性意义实则低于第二次工业革命中电气化、汽车和无线通讯技术的发明。
这也正是工业互联网正在憧憬的星辰大海：一百年之后，我们回顾历史长河也许会发现，消费互联网只能算数字化的上半场。当工业生产完成数字化转型之后，会爆发出更强大的生产力，真正再次改变人类的生存生活。
数字化转型是怎么回事？
对生产制造业企业来说，“数字化转型”可能是近几年最火热的词。但是“数字化转型”跟哈姆雷特类似，一千个企业对“数字化转型”也有一千种理解。在淘宝上开一个网店，销售从线下搬到线上，叫数字化转型；用ERP去优化流程、把企业内部日常沟通搬到钉钉、企业微信上，也可以叫数字化转型。
数字化转型是一个内涵丰富的词，信息化、在线化，都可以说是数字化的初级阶段。但数字化的核心在于数据驱动。
● 从80年代开始的信息化浪潮，本质上是流程驱动，把工作流程定义好，把流程固化到软件里面去，所有人都按规矩和流程去做事。
● 数字驱动是让数据去做决策。在消费互联网，数据驱动已经成为行业共识。视频平台Netflix（奈飞）会将视频内容细分为7万种视频“微类型”（micro-genres），挖掘用户偏好，再通过元素的重组，为下一步新的影视内容摄制提供参考。社交媒体依靠庞大的用户行为数据库，挖掘用户自然属性、兴趣爱好、行为特征等标签，帮助广告主锁定目标用户群体，实现高效营销等等。
在工业生产领域，数字驱动的数字化才刚刚起步。2020年9月，阿里开辟了一块新的试验田——犀牛智造，探索出数字化服装工厂能力并输出给服装业的中小企业。在犀牛智造，没有工长，而是运用云计算、物联网、人工智能技术，为工厂赋予“智慧大脑”。以服装生产的数字化来说，每块面料都有自己的“身份ID”，进厂、裁剪、缝制、出厂可全链路跟踪；产前排位、生产排期、吊挂路线，都由人工智能机器做决策，从而大幅提高生产效率，可以实现100件起订，最快7天交付成品。在消费端，背靠淘宝、天猫的海量用户数据，基于大数据和算法分析，犀牛智造可以有效地预测大部分细分市场和行业的消费趋势，而且能精确到未来一个月能卖到多少件，指导厂商生产爆款。两年前马云对新制造的的设想是，“从5分钟生产2000件相同产品，到5分钟生产2000件不同产品”，其实正在逐渐成为现实。
生产制造企业怎样才能实现数字化转型呢？贺东东将数字化转型的关键点，归纳为“三个新”：新的对象、新的数据源、新的技术。
第一个“新”：新的对象。传统工业时代的机器只是在执行特定的生产任务，是哑巴机器，不会感知外界变化，也不会报告自身状态，需要有人去操作，需要有人去看着运转情况，需要有人去记录运转数据。所以对企业来讲，机器并不是实时管理的对象。而在数字时代，机器可以“开口说话”，成为企业管理的对象。例如，从2008年开始，三一重工就开始给挖掘机装上传感器、无线通信模块等等，逐步实现了远程跟设备对话。现在所有设备的数据都可以被实时观测，各种需求得以被及时满足。之前在媒体被热炒过的“挖掘机指数”，其实就是通过观察70多万台挖掘机的运行情况，去预测基建、房地产等行业的景气度。
第二个“新”：新的数据源。传统工业时代的数据都是流程数据，或者说结果数据、静态数据，现在物联网都是实时的真实数据，可以构建一个数据孪生的世界，对现实世界实现数字映射。和线下物理世界相比，这个世界由标准化和抽象化的数据构成，是一个更有规则、更可控和更可预测的世界。这些特征使得数据孪生世界具有了影响现实世界的能力——利用动态即时的大数据去优化产品、流程、决策开始一步步成为现实。例如，在日本宝洁的工厂，生产流程中产生的实际数据能实时反映到虚拟工厂的场景上，实现数据可视化，工厂管理者能够在虚拟现实（VR）系统中实时管理设备，优化生产方案。
第三个“新”：新的技术。消费互联网积累的大数据、人工智能、区块链、云计算等等技术，只知道跟数据打交道，不会跟物体、设备打交道。但物联网建立数字孪生世界之后，就打破了制造业跟数字技术之间的“次元壁”——制造业一下子就可以把这些最时髦的数字技术全部用到工业生产里面。例如，基于区块链技术，富士康能够对产品进行全面溯源，物料供应商、工艺流程、品质信息等等信息全部上链，供应链上下游都可以清晰地看到真实生产信息。数据抓取和数据分析建模等还会用到大数据、云计算和人工智能技术。
实际上，数字化转型，涉及制造企业的方方面面。首先是提高企业全流程效率。
● 基础层面，可以去进行设备的健康管理、工作状态的优化；
● 生产层面，单个机器组成产线，就可以对整个生产线的运营进行优化，同时卖出产品后，又可以做市场洞察，反过来指导生产；
● 研发层面，数据建模和数据分析又可以用在研发上，提高研发效率。
但数字化转型并不止步于此，实际上到最后，它可以推进整个商业模式的转型。
东东总讲了一个小企业的故事。广东一家做烘干机（做果干）的小企业，找到树根互联想解决售后服务的问题。因为它的设备放到各个村庄之后，坏了只能人工上门维修，成本很高。树根互联的服务也不复杂，上线了智能远程监控系统，监控设备的实时运行状况、健康情况等。机器故障了，可以在后台远程监测问题并远程指导，果农只需要请村里的电工去维修就好了。
有了数据，其实很多“现象”就会涌现出来，变成机会。比如说，各种水果都有特定的成熟期，果农买来烘干机，大部分时间是闲置的，再考虑到烘干机的价格高达数万到数十万元不等，普通农户是望而却步的——很快，大家就合作做了个烘干机共享平台，水果烘干的效率提高，果农购买烘干机的潜在收益也提高了。
再比如说，原来很多老果农才知道的“经验”也涌现出来了：各类水果的烘干工艺，无花果、百香果、陈皮等等所需的时间、温度、湿度各不相同，现在数据比经验还靠谱，这个小企业很快上线了烘干各类水果的技能包，新手就能够直接将加工效率提高30%。
更逗的是，企业最后还转了个型，因为发现干果卖到酒店、饭店、食品加工厂去，中间差价的利润很高，比设备租赁和卖设备的利润还高。然后企业干脆直接把烘干机送到村里去共享租赁，果农用机器烘干果子，然后企业回收干果——果农也不用投资机器了，企业更高兴，几方都是赢家。
工业互联网要做什么？
所以对制造业来说， 真正意义上的数字化转型，要通过新的对象、新的数据源、新的技术去实现数据驱动，带动生产效率升级和商业模式转型。
但是，就像当年信息化一样，单个企业自己吭哧吭哧地去搞数字化转型，往往是无头苍蝇，不知从何开始；而且成本太高，吃力不讨好。
数字化转型是全环节、全链条的，这意味着：
第一，数字化贯穿产品（服务）的所有环节。数字化不是作为增量或者叠加，不是只搞一个市场应用或者节能管理，而是要基于此设计、生产和推销产品，基于此管理员工、获得消费者反馈等等。这意味着数字化必须贯穿产品（服务）的所有环节。
第二，企业不可能关起门来搞数字化，必须得考虑到上下游和供应商之间的协同问题。数据孤岛是没有意义的，企业相互之间没办法形成大场景，就没办法充分发挥数据的作用。
这意味着什么呢？意味着需要“工业互联网平台”。没有工业互联网平台，就很难搞全环节、全链条的数字化。这个平台需要帮助工业企业的哑巴机器说话、搜集数据、处理数据，再以数据去驱动具体的业务，它必须包括几个层面：
首先是边缘服务，通过传感器、物联网等技术去采集设备数据，解决设备链接的问题。如果把设备比作人，这就类似于给机器设备每人发一台“手机”，连上移动互联网，让哑巴机器开口说话。
其次是平台层，包括数据智能模型库、工业大数据引擎、工业应用开发框架等通用性功能，构建工业大数据工作台。这就是给手机配备操作系统，提供基础性技术服务。
第三是工业APP，提供应用解决方案，提供即插即用的工业应用，可以用于生产现场管理、远程售后服务、产业链协调等诸多场景。这就类似于手机上的各类APP，你需要什么，就下载什么APP。企业也可以根据自己的需求，自行编写相关应用。
举例：根云平台架构（来源：树根互联官网）
这个意义上，工业互联网和消费互联网有类似的地方——给工业（服务业）提供数字化生产（商业服务）的基础设施。对于我们这样一个以千百万小微制造业企业支撑的制造大国来说，微观上地改造一座工厂，转变一个工业产品的商业模式，到“所有制造即服务”（曾鸣教授），到宏观上的智能制造国际竞争，缺乏工业互联网平台的“产业升级”，是难以想象的。
制造业生产力的颠覆式改变，生产-销售模式的蜕变——这大概也是工业互联网行业从业者所梦想的星辰大海吧。但就像东东总说的，“纯模式和靠资本暴力的，都被做完了，只剩下需要慢慢啃的方向了”。
在远大前程的梦想背后，是路途的筚路蓝缕，在到达光辉顶点之前，工业互联网还要走过长夜漫漫、披荆斩棘的道路。
消费互联网的商业模式
不能照搬到工业互联网
首先要问的是，消费互联网为什么能拥有几何级数般的增长速度？秘笈其实很简单：标准化、网络效应、规模化的正反馈循环。
消费互联网平台是一个将复杂交易合约标准化并进行批量处理的市场。淘宝等电商平台、美团等本地服务平台、滴滴等出行平台、抖音等直播平台，都类似这样一个标准化的市场，提供了交易流程、支付方式、争端解决机制的一系列标准化合约模板，从而减低了成本，提高了效率。
因为其抽象化和标准化的特征，一个新用户加入线上平台的边际成本几乎为零，新用户的加入会对其他用户带来潜在正收益，这种网络效应就会推动线上世界滚雪球式地扩张。
举个例子：使用微信支付的消费者越多，微信支付收款码对于商户的价值就越大；而使用微信支付收款码的商户越多，微信支付对消费者的价值也越大。这种正向互动就会推动越来越多的消费者和商户加入微信支付的世界。当用户总数突破临界点，会出现“赢家通吃”的效果，潜在竞争者就难以撼动其市场地位。
而且，随着平台用户规模的不断扩大，平台获取到越来越多的数据，可以不断优化算法，提高供需匹配效率，进一步提高用户加入平台的边际收益，形成自我进化的正反馈循环。
例如，谷歌用户数量远胜于竞争对手，它可以获取海量的且各式各样的数据，进而运用这些数据更好地洞察用户的行为习惯，从而提供更为精准的搜索结果，如此便可不断提升用户黏性以及吸引越来越多的新用户，牢牢占据全球第一搜索引擎的宝座。到2021年，Google在全球搜索引擎的市场份额超过90%。
这套正向螺旋的逻辑是非常强大的，美团、滴滴等消费互联网平台的成功案例让资本相信了“烧钱换市场”的运作逻辑：烧足够多的钱、吸引足够用户之后，就可以形成网络效应、占领市场、产生正现金流。
例如，愉悦资本的刘二海（投资过诸多“烧钱大户”——摩拜、蔚来汽车、蛋壳公寓、瑞幸咖啡），曾有著名观点：“真正大成者一定是逆势而为，而不是顺势而为，最后势肯定会来。”
但是，这一套商业逻辑搬运到工业互联网，却是四处碰壁。为什么呢？
因为消费互联网商业模式的关键词是标准化，继而形成网络效应，但工业互联网在标准化这一环节，就卡住了。
消费互联网蓬勃发展的前提，是智能手机的普及、通信技术的进步，只要消费者有一部手机就可以零成本地下载各类APP，随时随地购物、打车、上传短视频。消费者的行为也是相对容易标准化的，大家总体需求是差不多的，都是一日三餐，换季买新衣服，生病了看病，送孩子上辅导班，再就是刷剧、看综艺、听音乐，行为规律其实都差不多。
但是，工业互联网要面对的是成千上万种不同的机器设备，要实现不同设备之间的无障碍沟通，至少需要5000种以上通信协议。要把这些机器设备接入工业互联网平台，其难度就类似于，你想让银河系的5000多个不同星球的外星人都来逛淘宝，你需要先为他们设计5000款形式各异的智能手机。光是让设备接入平台，这项任务的难度，就比消费互联网难不知道多少倍。
设备接入平台之后，工业互联网还要面对千差万别的工业场景。每个行业都有自己的工艺、生产流程和特殊痛点，有的企业是想改善售后服务，有的企业想做供应链协同，有的企业是想减少生产过程中的物料浪费……行业与行业之间，存在很强的认知壁垒，就是俗话说的“隔行如隔山”，很难找到通用性的发展模式。
工业互联网特别强调的一个词就是“Know How”，需要熟悉本行业的工艺诀窍，才能真正满足客户需求。这个难度，就类似于你给外星人设计了5000款形式各异的智能手机之后，你还得深入学习各星球的风俗习惯，给他们量身打造APP。
因此，工业互联网的启动工作——标准化，就是“雄关漫道真如铁，而今迈步从头越”。消费互联网烧钱换市场，快速启动网络效应正循环的做法，在工业互联网是行不通的。以树根互联为代表的工业互联网平台还处于“刀耕火种”的阶段，一个企业挨一个企业地去做解决方案的服务，又搭平台又做软件，赚的是辛苦钱。
工业互联网到底能不能形成网络效应呢？可能会有，但需要漫长的积淀过程。每做一个企业案例，树根互联们就可以积累一些通用性的经验和技术，包括海量工业数据的积累、行业商业模式、设备连接能力、还有数据建模能力。
例如，目前树根互联就通过一步步的“愚公移山”，集成尽可能多的设备协议，截止2021年，树根互联已能覆盖1100多种设备协议，能够连接5000种以上设备类型，涵盖了80%的制造设备。这就为平台发展奠定了扎实的基础。当突破某一个“量变引起质变”的临界点时，平台提供的通用性增值服务超过用户接入平台成本之时，工业互联网平台才能迎来爆发式增长。
三座大山：企业数字化基础差、
专业人才匮乏、关键技术领域卡脖子
在披荆斩棘的路上，中国工业互联网还要跨过制造企业数字化基础差、专业人才匮乏、关键技术领域卡脖子的三座大山。
1.企业数字化基础差
我国是世界第一制造大国，但还不是制造强国。2020年，国家发展改革委有关负责人在答记者问时指出，我国有超过55%的企业尚未完成基础的设备数字化改造。我国中小工业企业30多万家，占工业企业的97.4%，而制造业中小微企业税后利润仅为3-5%，承受不起较高的转型成本。这就给工业互联网平台出了难题，要从零做起，还要提供低成本的解决方案。
不过，对于中小企业来说，工业互联网平台模式还是相对友好的。中小企业可以直接使用工业互联网平台的操作系统，可以直接调用平台积淀下来的通用性经验和技术，可以更低门槛地进行数字化转型。
2.专业人才匮乏
工业互联网的发展需要生产工艺和数字技术的融合，需要既懂工业生产，又懂人工智能、大数据等技术的人才。但现实情况往往是，工厂里的老师傅精通生产工艺，但对数字技术一窍不通；消费互联网出身的程序员和初出茅庐的计算机专业学生，只懂数字技术，但到了生产制造领域却不接地气。
这也是未来年轻人可以考虑的一个就业方向，2019年和2020年国家发布的29个新职业中，与工业互联网相关的职业达13个，薪酬也相对较高，猎聘大数据研究院发布的《2020新基建中高端人才市场就业吸引力报告》发现，工业互联网企业月薪1.81万元，比当下热门的5G、人工智能领域都要高。
3.关键技术领域卡脖子
与消费互联网高歌猛进的发展相比，中国的工业互联网其实一直严重滞后。被卡脖子的，不仅仅是高端芯片这种硬件设备，“工业互联网”方方面面的底层技术，其实都存在被卡脖子的风险。
首先是工业软件。就像我们消费者衣食住行离不开APP一样，我国众多工业领域，从飞机到船舶，从手机到汽车，甚至服装鞋帽，研发设计、生产调度、业务管理都离不开工业软件。我国工业软件2020年达到近两千亿市场规模，虽然市场规模较大，但中高端领域主要被海外龙头企业垄断。根据中国工业技术软件化产业联盟数据，2019年我国研发设计类工业软件国产化率仅为5%，95%的研发设计类工业软件依赖进口。
再比如，在工业自动化控制（简称工控）领域，也是被西门子（德国企业）、艾默生（美国企业）、施耐德（法国企业）、三菱（日本企业）占据主导地位。国内企业大部分局限于提供小型产品，或者专注于特定行业。2019年，西门子营收接近1000亿美元，而我国的龙头工控企业——汇川技术营收仅10.6亿美元，是西门子的百分之一。
在工业机器人领域，瑞士的ABB、德国的库卡、日本的发那科和安川电机基本垄断了全球市场，在中国也拥有70%以上的市场占有率（在中高端领域则几乎垄断）。
国内很多自媒体嘲笑美国制造业空心化，那么我国可能在经历另一种“空心化”：消费互联网如火如荼，而工业互联网底层技术领域空心化。而且，工业互联网依靠的是长期技术积累和研发投入，像消费互联网那样“烧钱买流量”是行不通的。
消费互联网有“人口红利”
工业互联网也有“规模红利”
不过，我们也并不是毫无机会，消费互联网有“人口红利”，工业互联网也有“规模红利”。早在2010年，我国制造业增加值就超过美国成为制造业第一大国。目前，我国已拥有41个工业大类、207个工业中类、666个工业小类，形成了独立完整的现代工业体系，是全世界唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家。
我们无疑拥有规模最大的制造业应用场景，最深厚的工业大数据资源。我国消费互联网产业也处于全球前列，消费互联网积累的技术也正在朝制造业进发。阿里、腾讯、百度也都在向制造业企业输出云计算、大数据、物联网、人工智能解决方案。中美科技战日益加剧的背景下，工业互联网平台也会面临着“国产替代”的历史机遇。
每一个工业互联网企业，如同夜晚航行在大海上的小船。所谓的远大前程，其实是遥远海面上的一点灯光，时时刻刻面对的，是风浪里的汹涌起伏，暗礁之间的崎岖航线。
怎么办呢？一步一个脚印地做项目，回到客户需求，维持现金流健康，积累通用性技术，等待厚积薄发的那一天。
最后讲一个小故事吧。2012年，通用电气（GE）就率先提出了野心勃勃的工业互联网战略，投入数十亿美元，雇用了数千名软件工程师，在2014年推出了Predix平台，力图打造一个满足工业级存储、计算、传输、开发、安全等高要求，面向所有工业领域的工业互联网平台。
但是7年之后，Predix平台却几乎只有GE自己开发的软件，没有得到行业和客户的认可，数十亿美元投资几乎血本无归。
2019年，为了挽救不被业界看好的业务布局和每况愈下的财务状况，GE开始了资产重组计划，将数字化版块剥离出主营业务，成立了独立公司。虽然Predix平台仍维持运营，却失去了往日的领头羊地位。最早提出工业互联网的老大哥GE，历时7年在这个公认的蓝海市场折戟沉沙。
事后，大家总结经验，GE对工业互联网的理解非常深刻，超越时代地看到了工业互联网的远大前程。但是其失败在于，低估了工业互联网的筚路蓝缕。GE耗费数十亿美元，试图打造一个全知全能的平台，一举颠覆全球制造业，但被现实啪啪打脸。2017 年GE Digital调研250个美国企业，却发现绝大部分企业高管和一线员工并没有为工业互联网做好充足准备，还没有看到工业互联网的价值所在。
所以，我想说
● 数字化转型只是企业提产增效的路径和手段，并不是企业的终极目标。如果被炫目的技术名词吸引，过早地追求脱离实际的数字化进程，那么最终会发现付出了高昂成本，却收获寥寥。
● 工业互联网平台必须从客户需求出发，为客户提供低成本、高效率、易上手的解决方案，形成可持续的商业模式和健康的现金流，这样才能挺过黎明到来之前的黑暗。
中国工业互联网这一战，是真正的英雄之战。我相信，真正的英雄主义在于“筚路蓝缕，以启山林”。
最后，以我很喜欢的电影《星际穿越》中引用的诗句来作为这篇长文的结束吧。
“Do not go gentle into that good night,
不要温和地走进那个良夜，
Old age should burn and rave at close of day，
暮年也应在黄昏中燃烧，
Rage, rage against the dying of the light.
怒斥吧，怒斥光明的消逝。”
在2022年写下这篇文章，以之共勉。
文章来源：香帅的金融江湖
版权归原作者所有，如有侵权请立即与我们联系
来源：克而瑞产城研究
作者：香帅无花 李惠璇
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