在工業互聯網蓬勃發展的今天，如何應對工業化思維與數字化思維沖撞、碎片化需求與規?；┙o矛盾、封閉的設備聯接走向開放、多元的利益格局走向平臺利益共同體，實現從軟件上云到硬件上云、從隱性數據顯性化到隱性知識顯性化、從數據流量紅利到知識算法紅利、從基于產品的分工到基于知識的分工、從單平臺資源聚合到多平臺立體化協作，是時代思考的重大命題。 基于阿里云研究中心發布的白皮書——《新一代工業互聯網發展模式與成功實踐–數據驅動的新價值網絡》，本文將和大家分享中國工業互聯網發展趨勢的見解。

中國工業互聯網發展：不進則退

過去一年是中國工業互聯網“野蠻生長”的一年。無論是利好政策、資本注入、新參與者涌入、還是新技術、新產品落地，都為其發展創造了一個良好的環境。同時，各類工業互聯網平臺紛紛涌現，根據《信通院2019工業互聯網白皮書統計》，當前中國工業互聯網平臺已有300家左右，具有一定規模與影響力的平臺數量達到50家之多。其中，既有垂直行業的龍頭企業，也有以BAT為代表的數字企業，同時，高科技初創企業的加入也為工業互聯網的發展注入了新的創新元素。值得肯定的是，越來越多的平臺開始從起步逐步走向成熟，從最初的一窩蜂、追風口，到現在的聚焦與專注，無論是在產品能力、服務體驗、商業模式、還是發展路徑上，對平臺建設都有了更為深刻的認知。

工業互聯網發展的四個時期 但挑戰依然嚴峻。當前，工業互聯網平臺發展的主要問題是碎片化能力供給與制造企業全面數字化轉型訴求間的矛盾。平臺發展如要發生質的變化，以下五大問題還有待找出答案。

1. “數字孿生”何時降低門檻？

數字孿生簡單地講，即物理對象在數字空間中的實時、動態映射。數字孿生是一切模型與應用的基礎。從設備、產線、車間、產品、再到工廠，數字孿生的實施成本與復雜度不是線性增長，而是倍增。數字孿生最大的挑戰在于巨大的“語言障礙”。只有當通訊協議、設備的互聯互通、數據集成、軟件的互操作等不再是問題，數字孿生的部署門檻才能降低到企業，尤其是中小企業能夠承受的范圍。

2. “數據資產”何時高價值變現？

制造企業的節流與開源離不開數據。然而當前大部分平臺提供的服務仍然聚焦在生產要素數據化層面，或僅僅是用數據對物理世界進行描述。制造企業迫切需要的是從數據中獲得預測能力，并指導決策，才能為業務帶來創造性的經濟效益。而只有當平臺同時掌握數據、算力、算法與工業知識這四項能力，尤其是復雜算法與行業機理模型相互驗證的能力，所開發出的工業智能應用，才能面向不同場景，創造實際價值。

3. “物理邊界”何時突破？

工業互聯網平臺是線上線下、軟硬融合的平臺，但當前平臺多是以項目制、“施工隊”這種點到點的方式提供數字化服務。線下服務的線性增長方式嚴重制約平臺的規模、范圍與速度。平臺還難以有效做到將線下工業應用與解決方案標準化、數字化，APP化，并遷移到線上交付。平臺只有擺脫人力、設備、廠房等物理局限，才能做到客戶的持續運營、服務的規模化復用，同時降低其邊際成本。

4. 供給側數據何時打通？

全鏈路與全要素數字化與數據化意味著企業有能力站在全局的角度，深度服務用戶。然而，數據孤島不僅存在于企業內部，更大的挑戰來自供給側與消費側之間的信息斷層。生產運營信息與消費信息的不對稱，導致生產企業依然延用20世紀的管理模式服務21世紀的“數字原生用戶”。只有當工業互聯網與消費互聯網打通，形成“雙輪驅動”，才能圍繞產品與服務，確保從設計、研發、生產、供應鏈、再到客戶端的交付形成業態化的聯動，增強供應鏈的靈活性與響應速度。

5. 生態系統何時完善？

工業互聯網平臺的建設是一項復雜而又漫長的系統工程。從鏈接、到應用、再到服務，中間涉及到眾多門類的學科、技術、人才與能力。平臺建設的邏輯不是單打獨斗、而是共生共贏。只有當平臺學會將邊界能力之外的產品、技術、服務、市場交給合作伙伴，相互信任、相互成就，才能構建一個共生、利它的平臺生態系統，從而產生巨大的協同效應。 用昨天的解決方案解決不了今天的問題。經過過去幾年的實踐，阿里對平臺建設有了更為清晰的認知與定位。通過在新技術、新模式、新商業、新組織與新生態的不斷探索，逐漸開辟了一條互聯網創新發展與新工業革命深度融合的新工業互聯網平臺模式。

工業互聯網發展路徑探索

工業互聯網是推動制造業數字化轉型的利器，幫助企業獲取高效網絡化協同能力以及基于數據的智能化決策能力。依托數據智能與網絡協同的雙螺旋，達到運營的持續優化、業務的創新以及資產價值的最大化。該轉型過程可以大致分為四個進階。

制造企業工業互聯網發展路徑

階段一：工廠/車間互聯 （成本導向）

工廠/車間內部生產運營的局部云化與數字化往往成為制造企業，尤其是廣大中小企業數字化轉型嘗試的第一站。工廠數字化改造的迫切性與傳統信息化手段的高成本之間的矛盾，驅動企業的生產運營紛紛轉向工業云平臺。通過局部的工業設備云化、工業應用的云化，可以幫助快速打造一個入門級的“數字孿生”工廠。制造企業按照時間、人、使用頻次訂閱工業云服務，僅用傳統工廠數字化改造五分之一的時間與成本，便可連通工廠內部的人、機、物，有效提升工廠/車間的可視化運營效率，優化決策。

階段二：組織內部協同 （效率導向）

依托互聯網化架構（例如：數據中臺、業務中臺），打穿傳統架構造成的企業內部數據孤島與業務孤島。包括產品設計、生產工藝、庫存管理、生產執行、訂單管理在內的所有環節都可以打通，幫助企業將有能力站在全局的角度優化企業決策。在數據自動化與智能化驅動下，一線業務的實時決策逐步替代管理層的經驗決策，并支撐企業由線性、靜態協同向用網狀、動態協同轉變。 同時，隨著云、邊、端一體化協同的深入，數據得以快速雙向流動并形成反饋閉環。企業將更有信心嘗試數據智能在多個工業場景上的應用，逐步將其作用到核心業務，并賦予機器更多的認知能力，輔助人來決策。

階段三：組織外部協同 （用戶導向）

該階段，平臺構建的“價值網絡”，替代傳統“價值鏈”模式。無論是2B還是2C的制造企業，都渴望通過平臺的方式獲得更為開放的協作能力，不僅是組織內部的協同能力，更渴望打通上下游供應鏈、銷售鏈，加快構建大數據支撐、網絡化共享、智慧化協作的上下游全產業鏈體系。企業將更加依賴工業互聯網平臺，以實現設計在線、研發在線、生產在線、用戶在線、服務在線與消費在線，以及內外部業務間的直鏈。屆時，全局的數據智能將提升組織的整體運行效率，所有環節間的交互都是以網狀的方式推進、所有業務決策都是圍繞用戶洞察出發、所有生產活動都可以柔性化、所有產品與服務都可以滿足“個體”的需求。

階段四：產業生態融合（創新導向）

更多垂直行業的領軍者將其所在行業的的復雜性與知識的不對稱性轉化為自身的競爭優勢，并從中受益。一方面，企業將多年累積的知識、經驗、資源以及數據資產以數字化、云化、平臺化的方式開放給上下游企業，或是跨行業用戶，讓知識與數據資產以規?；姆绞阶儸F。另一面，通過構建跨平臺、跨產業的生態體系，形成更大維度的交叉與協同，創造新商業模式與新業態，例如工業電商平臺、供應鏈金融，移動出行服務、工業大數據交易平臺等。 屆時，人工智能、區塊鏈等新一代平臺型數字技術將成為工業互聯網創新的“數字神經中樞”，推動制造業進入到全面“業態化”的發展狀態。

未來展望：大交叉、大融合與大協同

如布萊恩·阿瑟在《技術的本質》一書中所表達的，技術具有生物屬性，像生物一樣進化，在進化過程中同樣存在相當的不確定性。工業互聯網平臺作為技術與知識的集大成者，亦是如此。平臺的進化沒有明確的順序、也難以事先預知哪些現象會被捕獲與利用，技術的組合與進化更是存在偶然性。因此，在這一輪由工業互聯網引領的產業變革中，實踐與理論相比，顯得尤為重要。 未來十年或是更長時間，工業互聯網平臺可能依然處在探索期與安裝期，但可以確定的是，未來十年一定是一場大交叉、大融合與大協同的盛宴。技術、科學、產業、區域經濟、社會間的高度交叉帶給工業互聯網的是更大范圍的“亂”與“混”。在“混亂”與不確定性中，將涌現出更多的新模式、新業態、新現象與新的價值創造方式。

普惠化

工業互聯網的部署成本（人力、時間與風險成本）與收益將在未來的3-5年迎來拐點。平臺正在做好全行業、全價值鏈、全要素賦能的準備。廣大中小制造企業會將最終成為主要受益者。

智能化

數據智能服務再不是平臺廠商的一個選項，而是不可或缺的能力。圍繞數據、模型、算法、應用到最終決策執行的端到端數據服務能力將構筑平臺廠商的新的“護城河”。

區域化

區域工業互聯網平臺崛起。未來頭部區域、帶有明顯產業集群效應的區域，其工業互聯網平臺的規模與增速將超過半數全國布局的平臺。

去邊界化

面向未來的創新將不會來自現有的解決方案與所服務的行業/場景，而是源自更大范圍的連接與客戶交互。平臺的邊界廣度與跨界整合能力決定了協同效應的規模，以及創造工業互聯網“新物種”的能力。

去中心化

未來五年，工業互聯網平臺數量將以每30%的速度增長。平臺間會形成局部競爭，但更多的價值創造來自于平臺間的協作。共生、共贏將會成為未來工業互聯網發展的主基調。

社群化

工業互聯網是一場沒有終點的旅行，讓我們共同迎接一個更加開放、協同的工業互聯網經濟體時代的到來。

原文標題：一文覽盡，中國工業互聯網要往何處去？

文章出處：【微信公眾號：工業IoT】歡迎添加關注！文章轉載請注明出處。

責任編輯：haq