工业互联网现状

来源@视觉中国

文|新眼，作者|叶静，编辑|桑强明

自从kaos和舒根互联成为工业互联网的独角兽之后，关于“下一个GE是否会诞生在中国”的讨论在2020年几乎停滞。

相对于产业互联网独角兽的难产，消费互联网和产业互联网这几年越来越火。前者近年来涌现出大量新玩家，如袁琪森林和POP MART，而后者在最近一年完成了新一轮融资，并推广了独角兽。赛道中的汇通达刚刚上市，产业互联网前景很大，但一直不温不火。

粗略算了一下，这个新物种在中国已经兴起5年了。

从2018年开始，明确了产业互联网三年建设的初始阶段，赛道涌现出一大批选手；接下来的一年，要围绕制造业搭建工业互联网平台，拓展“智能+”，赋能制造业转型升级；2020年推进智能制造；到2021年，建成更多共性技术RD平台，提升中小企业创新能力和专业化水平；今年还强调“加快发展工业互联网，培育壮大集成电路、人工智能等数字产业，提高关键软硬件技术创新和供给能力”。

如果按照大事件的一般发展流程，“3年打基础，5年出成果，10年形成格局”，那么今年也应该是产业互联网元年。2021年全年GDP核算初步数据显示，制造业产值31.38万亿元，占总产值比重近27.43%，较前两年有所下降，但在量级上仍居行业首位。虽然预测2023年市场规模将超过万亿元，但行业现状仍达不到市场预期。

据相关统计，截至去年8月底，我国具有一定行业和区域影响力的工业互联网平台超过100家，连接的工业设备总数达到7600万台。转型还是押宝在制造业上。显然，除了“数字产业”和“软硬件技术”已经成为产业互联网的重中之重，就发展速度和规模而言，还需要一段时间的培育。

01第一代工业互联网

“工业互联网”的概念最早由GE在2012年提出。这家在2008年金融危机中濒临破产的大公司，决定从设备制造商转型为智能服务商。

从出发点来看，工业互联网是将智能数字化与制造业相结合。最初的模式类似于游戏《红色警戒》。玩家通过操控面板的信息和数据收集资源，生产和规划各种战斗防御单位，为其配备武器，控制人力、精力等方面的生产。所有制作工作都由鼠标键盘控制，决定游戏输赢的是玩家的控制效率。

2015年，GE推出工业数据分析的工业互联网平台Predix，从流程驱动的业务系统转变为数据驱动的平台应用。Predix的这种范式转变，推动了工业生产从关注产品到关注产品+服务。Predix就像一个手机应用商店。工业客户使用软件，通用电气可以从客户使用app中获利。但与预期相反，Predix的问世几乎阻止了通用电气的收入和利润增长。一直烧钱的数码集团未能盈利，最终于2021年被拆分为三家独立公司。

打破GE的工业互联网，其实对行业是好事。

从企业角度来看，GE建立了独立的GE数字部门，不仅希望通过使用Predix整合各个工业部门的服务，避免重复的IT开发，还希望将服务能力向外扩展，形成新的业务格局。但低估了数字化转型，仍沿用传统管理模式，对部门进行季度经营业绩考核。这样，部门为了生存，渴望速度，关注的是快速的短期收益而不是长期价值。

当时GE数码的产品和商业模式并不成熟，沿用传统的软件开发和推广模式，通过绑定设备厂商销售软件来服务市场。虽然一直有敏捷开发和提高创业成功率的Fast Works项目，但在GE数码并没有实施。从内部运维软件开发的Predix过于专业化，平台上的软件大多来自GE Digital内部或付费合作伙伴，不足以给广泛的客户带来足够的价值。

在这样的情况下，专注于高端装备制造的GE，激进地希望Predix服务于所有工业企业，显然高估了Predix的通用性。没有与数字化转型相匹配的创新商业模式，广为流传的1%增长理论对中小企业的借鉴作用有限。由于种种原因，平台的生态功能没有得到充分发挥，外部合作伙伴匮乏，设备维修服务商等第三方市场没有涉足，GE的业务增长缓慢，规模更是举步维艰。

结合GE互联网战略“智能转型、构建数据中心、分析决策”三步走战略，机器、分析师、专业IT人员是成功的关键。同时也对设备本身的价值是否值得转化、数据安全要求、对设备有透彻了解并掌握数据分析技能的专业人才提出了更高的要求。

这个矛盾，虽然高举着战略，却因其局限性而困难重重。GE只是把Predix作为实现工业互联网的技术手段，但它在平台上的赌注一直很大，以至于以偏概全地蚕食了工业互联网的概念。这些都成为GE工业互联网发展的制约因素。从这个角度来看，工业领域的每个子行业都有很强的个性，PaaS只是云计算的服务模式之一。在考虑企业能否成为平台客户时，并不能确定对方是否只使用一个平台。

02不能落地的“繁荣”

2017年底，国内各大互联网和制造业巨头纷纷进军工业互联网。据信义不完全统计，当年出现了近270家工业互联网平台。

《工业互联网平台白皮书》显示，西门子、施耐德等龙头企业实现了跨行业、跨领域的大规模扩张；但国内企业的工业互联网平台到2019年仍处于初级阶段，大多集中在材料、化工、电子、家电等垂直领域。真正应用工业互联网平台的企业数量少，占比不到10%。

事实上，反观中国工业互联网的蓬勃进步，Gartner的报告《工业互联网平台魔力象限》却始终保持着克制:2020年之前，全球没有一家供应商有资格进入“领导者”象限，2021年，中国只有根互联能够跻身“特殊领域玩家”之列。换句话说，工业互联网短时间内爆发并不容易。

结合边缘计算、大数据、云计算、AI等技术，像大脑一样分析处理数据，CT像神经、血管一样传递信息，向OT分发指令，OT像四肢一样负责数据采集和设备执行；工业互联网与其说是一个平台，不如说是一个创新的集成系统，连接和整合生产过程中的所有要素。

总的来说，工业互联网的产业链不仅长，而且协同性更强。大数据采集可以通过上游智能设备实现，数据处理可以通过中游平台进行，这样就可以在下游企业应用。缺少任何一环都会导致链条效用的丧失。个人消费品的电子商务容易做，工业企业的交易充满不确定性。

所以，无论是技术还是经济实力，工业互联网的准入门槛更高。以往的报道揭示，传统工业企业的创新基因无法支撑人才和资金的长期持续投入；互联网厂商低估了技术壁垒，把工业互联网误判为互联网在工业中的应用，应用了消费互联网模式，陷入了CT和OT之间的技术陷阱。

高投入和长回收期挫伤了进步的信心，很多国内企业最终选择要么不做，要么盲目依赖国外软件趋利避害。据统计，我国80%以上的先进传感器和芯片依赖进口；高端PLC和工业互联网协议市场被西门子、施耐德等国外厂商垄断。使用的高端工业软件，如CAE、MES、PLM等，大部分都是进口的。本地工业软件集中管理，基础技术空受影响严重。

在市场规模估计接近万亿元的时候，工业互联网行业总营收不到50亿元。在这场自上而下的工业革命中，一些业内人士在谈及“工业互联网”时也表达了困惑。在互联网工作的人不了解行业，在行业工作的人害怕互联网。很多人的认知还停留在购买自动化设备、使用ERP和MES软件的层面，对设计、开发、生产、销售等全流程数据的打通和使用还有很大的不足。

03挑战和机遇

另一方面，近年来，产业互联网无论是互联网巨头还是新兴企业，发展势头都比较强劲。

原因是产业互联网的范围更广，偏向于互联网主导的创新。它融合了互联网+、大数据、AI等技术，协同管理和生产管理，整合了全产业链大量分散的上下游厂商。工业互联网由政府主导，无论是应用领域还是技术需求都更倾向于工业和制造业主导的技术业务体系。

卢春聪认为，由于工业门类众多，工控协议复杂，设备互联难度大，不同企业的数字化水平明显不同。研究表明，约40%的中小企业处于数字化的初级阶段，只有不到10%的企业在深化，因此迫切需要形成一批可复制、可推广的商业模式和应用场景。

与以电子商务和广告竞价为主流模式的消费互联网不同，目前的产业互联网平台以专业服务和功能订阅为主。事实上，以工业富联为例，其4000多亿元的总营收中，来自工业互联网的营收仅占0.33%。整体来看，平台的商业模式还不够成熟，企业的盈利手段也比较单一。

从需求层面看，在大部分工业互联网招标文件的项目需求中，“安全、数据、设备、用户组织”作为关键词排在最前面，延伸的安全数据、报警设备、用户功能等。受到企业客户的关注；安全、数据管理和态势感知成为工业互联网发展的核心技术。

企业上云后，网络安全、边缘安全、内部协议安全等问题凸显，但尚未建立统一的安全体系。在智能制造过程中，对协议的实时性和容错率有很高的要求，但相对于面向中小企业的私有云服务，仍然缺乏时效性，资金充裕的大中型企业的私有云应用也没有得到足够的重视。

在过去的几年里，工业互联网的数据量呈几何级增长，存储和查询的问题影响了数据质量。然而，由于传感器设备的精度和环境之间的干扰，数据包丢失时有发生。数据整合也面临困难。离散制造业要考虑动态变化，流程制造业要考虑不同流程的时间序列变化。数据表现出很大的异构性，传统的数据管理已经无法解决这些问题。

而且在通信协议标准方面，不同设备甚至不同级别的通信协议可能是不同的。在5G已经成为推动工业互联网应用的起点的当下，如何将这一技术渗透到企业的具体生产过程中，成为多方思考的关键。传统软件向数据服务转型并不容易，在旧设备上采用新的数据采集和互联需要很高的成本和时间。

软件和硬件也是制约当前行业发展的因素。如果提供商没有成熟的软件系统，那么将面临得不偿失的系统开发和实施服务，甚至比不上细分行业“小而精”的MES软件厂商。考虑到目前大部分系统的出发点都是为政府职能部门服务，但大规模数据往往来自企业，新旧问题交织。当价值无法流向后者时，行业的积极性必然减弱。