工业互联网的发展没你想象那么快

物联网的连接进度大不如预期

早在10年前，爱立信、IBM、思科、Gartner等公司纷纷立下flag，他们普遍预测到2020年，全球将有500亿台联网设备，创造一个巨大的物联网市场。然而事实呢？当时间真的来到2020年，即使到今年年底，我们能够实现的也只有这个目标的20%。

思科更是最先做出了预测的调整，2020年的联网设备数量修改为110亿天，并且预测其年度复合增长率为19%。当初预测的500亿台联网设备目标，有可能推迟到2030年实现，这比最初的估算晚了10年。

为什么没有达到预期的目标呢，最近看到一个观点分析了整个物联网发展过程中的误区。文中提到了一个换梯术的观点。换梯术是指在一个领域成功积累势能，迅速借势转移到另外一个领域取得新式成就。并且否定了小步快跑的理念，文中认为目前很多企业，先小步快跑的尝试一些PoC物联网项目，成功之后再做复制，最终这些企业都没有很好的实现规模化的应用，而是陷入了PoC陷阱。

PoC是过去实施IT系统的典型思路，但这种小步快跑的模式不适合物联网。小步快跑的结局一般是不停的做PoC，一个接着一个的苦苦挣扎。当然客户可以把问题归咎于供应商，但实际上使用方需要承担更多责任。物联网项目实施，需要的是大胆布局和高层重视。小步快跑这种思维模式的问题在于，使用方并没有充分考虑物联网对于商业模式、公司运营和组织架构的影响。而无论是模式、运营还是组织的变化，都比技术引进更具有挑战性，也更加耗时。浅尝辄止的PoC，很难引发这些深层次的变化。审视物联网的未来，我们可能不太需要一种延续，而是一次“换梯”。过去我们都习惯一步一个脚印，但在这个快速变化的时代，是时候考虑一种新的成长模式了。

工业互联网的建设更加复杂

工业互联网平台生态的构建是一个长期且复杂的过程，需要10-15年甚至更长的时间，丰富平台功能、汇集平台资源需要平台厂商坚定的决心和定力，循序渐进的完成。但是短期内应用端的基本需求还是可以得到满足，从现阶段的能力图谱判断，未来随着功能的不断完善，行业应用的深度和广度都会进一步释放。从短期市场结构来看，仍是以大企业自建，小企业上云的模式为主，各行业将会不断有自建平台出现。大的集团企业处于成本效益、企业信息禁忌的考虑，依旧会将自建作为首选。从长期来看，最终行业内平台林立，但是数据仍是割裂的，协同效应很难最大化被挖掘，要想能够使平台能力向下一个能力层级释放行业内整合、平台互通将会是必然结果。

目前来看，2020年和2025年是我国工业互联网行业发展两个至关重要的时间节点，2020年，通过三年的市场教育、产品打磨、商业模式探索，随着产品的逐步功能，与应用端的匹配度越来越高，龙头企业上云产生的鲶鱼效应越来越显著，企业上云的意愿将会越来越强。未来三年若不能在某个垂直行业达到足够的深度，很大可能性面临被边缘化，甚至被淘汰的风险。工信部发布的《工业互联网平台建设及推广指南》明确提出，到2020年，国家将分期分批遴选10家左右的跨行业跨领域工业互联网平台，形成一批面向特定行业、特定区域的企业级工业互联网平台。而这些被遴选平台就是未来数字化转型主力军和中坚力量。

第二个关键节点预计在2025年，经过10年的发展，行业预计也已迈入成熟期。产品不再同质化，差异化特性呈现。行业将被划分为多个子领域，每一个领域都将会产生龙头，行业龙头掌握该领域的主要数据，行业进入整合与被整合阶段。二八效应凸显，大部分平台公司被淘汰，最终只剩下少数几家。

国家政策层面，2015年以来，随着国务院出台的《中国制造2025》计划，正式拉开了我国向制造强国迈进的序幕，确立了我国由制造大国转为制造强国的发展目标，制定了“三步走”的发展战略。2017年11月，国务院印发《深化“互联网 先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，明确了我国工业与互联网融合的长期发展思路，成为中国工业互联网建设的行动纲领。随后工业互联网政策密集发布，并逐步由战略指引走向具体目标，工信部发布的《工业互联网发展行动计划（2018-2020年）》明确了2018-2020年的具体节点目标，大力支持和发展”互联网 制造业”的融合发展，力推工业互联网发展以支撑我国工业转型升级，工业互联网平台的建设和推广也来到了国家战略发展窗口期，国家政策的加特，将进一步加速平台应用的落地。

行业巨头孵化的工业互联网平台将逐渐剥离、独立，目前我国主要的平台厂商大多背靠行业巨头孵化，大多未独立发展。工业互联网尚未走过投入期，如果长期依附于大企业集团内部一定会由于公司业绩压力、主营业务的资源挤占等因素影响其正常发展。从原孵化主体剥离，独立发展是最有益与平台健康发展的路径。GE的发展轨迹给我了很多启示和思考，GE的Predix平台具有先进的构建理念、完备的工业基因、对用户需求理解到位、拥有先进的技术支撑，但是经过5年的发展依然无法实现盈利，最终不得不选择放弃高价收购的ServiceMax，并且将Predix平台独立运营。这主要和目前整个行业的现状有很大的关系，首先，工业互联网构建需要巨大的资金投入，若要实现盈利，需要庞大的用户群买单，基于现阶段大家对于工业互联网的认识程度，用户规模效应很难满足；其次，商业模式不清晰，连入平台的设备纵使可以实现一定程度的生产效率提升，效率提升效果是微小，还不足以促动客户的付费意愿，但依然很难转化为财务回报。

现阶段，行业处于比较初期的起步阶段，平台功能主要集中通过描述、诊断、预测设备的运行状况来改善运作效率，无论从效用还是范围都比较单一。市场上的平台商，都宣称自己是具有广泛性、高效性的平台，都擅长物联呈现、大数据分析、数字孪生、运营管理等功能，但是我们调研后发现，大多的功能处于物联呈现、简单的数据分析阶段，并且连接和分析的效果也参差不齐。随着技术的融合越来越深入，这一阶段将很快走通，连接将越来越简单、分析结果更全面，生产应用场景进一步得到丰富。随着ERP、MES、CRM、PDM等信息系统逐步打通，应用范围由产品、工艺层面扩展也将向整体的公司的管理流程层面延伸，进入工业互联网3.0时代。

行业格局分化加剧，平台不再同质化，差异化特性愈加明显，将出现专有行业和综合通用平台分化。目前由于大家均处于比较初期的起步阶段，功能大同小异，同质化严重。随着各个平台在不同垂直行业介入的越来越深，行业优势的逐步被建立，平台发展方向随之将走向分化，优先在行业获得先发优势的平台数据聚集效应越发显著，强者愈强，黑洞效应明显，尾部小平台将会被整合或者直接淘汰，新介入者也很难进入。

产品功能，整体平台的功能将出现明显的分层。随着边缘计算技术的成熟，平台的各个层级功能分层逐渐清晰，哪些功能分配在边缘端，哪些功能分配在云端，哪些功能需要协同层次越来越明了，进一步释放云端的承载能力，数据分析的实时性能力得到强化。

大数据采集、分析功能驱动逐步向人工智能为代表的机器学习技术同大数据技术共同驱动转换，随着工业大数据的爆发式增长，传统的数据统计和拟合方法不足以实现海量数据的深度挖掘，需要人工智能和大数据共同驱动数据分析能力的提升。而产品能力也从目前的描述、预测、诊断向洞察和优化提升。

应用范围，现阶段无论是以海尔为代表的打造智能工厂，还是以东方国信、用友为代表的行业解决方案，应用范围仅仅停留在产品、设备、工厂层面，应用范围狭窄。下一阶段，随着ERP、MES、CRM、PDM等信息系统逐步打通，应用范围由产品、工艺层面扩展向整体的公司的管理流程层面延伸，实现公司层面的效率提升和资源优化配置。

构建方式，生态共建将成为平台构建的主要构建方式。工业互联网应用的基础是物理语言通过数据模型转换为数字语言，在长期工业发展过程中，工业企业面向不同行业、不同场景、不同学科积累了大量经验与知识，各细分领域专业差异大，对这些工业机理的理解和提炼，需要深厚的专业知识。大力发展生态模式，让更多拥有工业KnowHow能力的合作伙伴加入进来，才是工业互联网的未来发展方向。GE经过5年的发展，虽然应用端不尽如人意，但是我们也不得不承认Predix平台依然代表着最先进的能力水平。而能达到目前的功能状态，就是因为GE开放很早就对外开放了平台，拥有一个庞大的共建生态圈，截止目前，GE拥有300多位生态合作伙伴和全球3万多位开发者，并且合作伙伴数量仍在不断增加。想要快速提升平台能力，就必须开放；想要跨行业应用，也必须开放，这才是工业互联网发展的正确路径。

安全越来越受到重视。没有安全保障，工业互联网的发展就是空中楼阁，将来所有的数据都在都在平台上，不管是商业秘密、还是国家机密的风险被放大，一旦出现安全风险，其后果是毁灭性的。安全风险伴随着数据采集到输出的全过程，应该进行多维度和多层级的防护。现阶段我国主流平台的安全能力都不够完善，从上文的能力图谱也可以看到，除了航天云网，其他所有的主流平台安全功能都很欠缺，随着基础功能的完善，未来各家平台厂商将会对自家平台的安全防护越来越重视，不仅广积粮，还需要高筑墙。

路径错误，可能一直止步不前

工业互联网带来的不是纯粹的技术问题，而是一个经济管理问题。工业互联网作为手段，会带来生产方式、商业模式和产业组织层面的变化，最终目标是要提升资源配置和使用的效率。管理变革才是最本质的推动力量，管理变革的关键是新价值创造、新盈利模式和新组织模式，所以工业互联网不是单纯的传统“技改”升级，这是一场底层的换梯术。如果继续沿用IT系统的发展模式，或者沿着过去10年的物联网发展之路继续行驶，未来我们可能等来的是越来越多的失望与迷茫。