工业互联网初级阶段的主要矛盾：碎片化供应与多样化、模糊化需求的矛盾，如何破？

由于工业互联网体系庞杂，玩家众多，在诸多方面很难形成共识。但有一点，关于工业互联网发展处于“初级阶段”的判断颇为一致。

另外，需要明晰的是，初级阶段的主要矛盾是什么，这决定了当前产业政策、企业主体的着力点。在工业互联网研习社看来，就是碎片化供应与多样化、模糊化需求的矛盾。

11月20日，罗克韦尔自动化宣布与埃森哲、微软、PTC（美国参数技术公司）、ANSYS（达索软件）和EPLAN共建「数字合作伙伴计划」。

其实，关于“大厂”之间的合作不绝于耳，尤其在云计算和平台化、生态化趋势下，单靠自身力量和传统上下游渠道合作力量，还不足以应付未来挑战和不确定性局面。笔者曾写过一篇《独家 | 以数据价值视角，构建工业互联网全景认知“数据线”》，基于「数据逻辑线」来理解工业互联网的整体框架，不仅能够穿透物理世界和数字世界（虚拟世界）的界限，还能够相对中立地体察企业间的商业合作模型。从数据采集所涉及到的PLC、传感器、网关等硬件和多样化协议，到数据存储（时序数据库、数据湖等），到数据传输（各种网络），到数据分析（各数据分析工具、算法和模型），最后云端应用（云计算安全、云端协同），决策反向提供建议参考。 这一系列动作背后，横贯了设备-端-管-云等不同厂商，有些厂商也许会横跨两个环节，但很难横跨三个、四个。比如，负责联网和数采的厂家，一般很难有能力做到利用AI和建模方式进行数据分析。而数据分析公司苦于没有符合预设目标的数据来源，还得自己挽起“裤脚”，“向前一公里”帮助客户完成数据采集、清洗等脏活累活。仅靠数据采集和规模化汇聚，无法从数据分析中获得洞察和预见，很难形成竞争力。建立企业数据分析平台可以看作企业数字化转型的标志性动作。基于此，德勤联手AWS推出数据洞察平台“D·Data Platform”，从数字化服务中提炼经验，挖掘数据背后的机制。国内工业互联网平台商也不甘示弱：近日，华为技术高级副总裁张顺茂表示，华为打造区域级工业互联网平台，推动企业“上云上平台”，赋能覆盖企业1000余家，已签订服务合同企业200余家，联合30多家合作伙伴打造40余个解决方案。对于初级阶段的现实来讲，这种“合纵连横”的策略不仅是必要的，甚至是必需的。

工业互联网初级阶段的主要矛盾

从供给端分析，“这是一个破碎的市场”（Gartner），该市场由小型初创企业、大型工业企业、系统集成商和传统IT企业组成，甚至于大型制造企业（如美的）等都在开辟“新战场”，他们都在竞相为工业企业提供解决方案。

从需求端来看，基本特点是场景丰富、综合性需求与碎片化需求同在（甚至大部分客户不知道是什么需求），以及面临着决策环节的复杂和多变，让供给端企业望而却步。 

阿里研究院副院长安筱鹏博士同样看到了这点：

 “今天我们看到，我们今天所能够提供的解决方案，在更多的层面是在碎片化的供给阶段，今天无论是德国的工业 4.0，中国相关部委提的两化融合，工业互联网所要解决的核心问题是在产业链和产业生态层面上如何构建一个新的数字化转型的体系。” 

对于碎片化供应造成的“数据孤岛”和应用软件不协同的问题，浙江省智能制造专家委员会主任毛光烈在「知识自动化」刊文（详情：毛光烈 | 打跑三只“拦路虎” 推动浙江工业企业数字化转型）指出：采用并推广系统解决问题的“总包模式”，是一个有效的思路。

 “解决这类问题最好的办法是，采用总包模式：制造企业（甲方）让一家公司（乙方）来进行总包或牵头总包，统一制定系统解决问题的方案，包括统一数据标准、负责各种软件的适配与集成。” “抓好总包商的培育，是整个数字化转型工作的重中之重。”

据研习社社友介绍，目前国家层面的工业互联网创新发展试点示范项目也存在大量总包模式，或者联合承包模式。但有些总包模式是基于项目的，即由围绕某个具体实际项目展开的联合投标和实施的，而非建立在公司间长期稳定的商业合作关系上，存在一定的局限性。

构建长期稳定合作关系，存在三个关键问题： 

• 1、如何构建信任：不仅仅是对接人之间的信任，最重要的公司之间（包括公司高层）的信任关系，并形成商业合同关系；

• 2、能力资质：面对客户实际的单项或多项需求，是否能够靠谱交付，不能伤害客户以及对方合作关系；

• 3、利益分配：无论多小的单还是多大的单，都要恪守信用和承诺，按约定支付佣金和服务费用。

一块试验田：工业互联网研习社社友价值网络

初期以研习社背书和影响力，基于社友及所在企业的资源和能力，逐步探索基于信任和价值的互助协作网络，争取一些感兴趣、有能力推动的双边/多边合作的试验性探索，由浅入深，逐步打通全价值流合作模式。