王岳

依托工业互联网平台的运作方式，制造企业可以跨行业、跨区域、跨领域共享制造能力与制造资源，并充分发挥平台的网络协同效应，实现包括研发、生产、供应链、服务在内的全价值链协作以及资源的精准對接。

工业互联网平台绝非冰冷的技术堆砌，而是一个“有机生命体”，是不稳定的、多变的，并且是模糊化的，需要不断地新陈代谢。平台得以持续发展与壮大，核心在于“协作、赋能与共生”。当平台上成千上万的组织、单元聚合在一起，共享资源，相互吸引，相互补充，形成集体智慧与利益共同体，平台才得以繁荣，同时个体利益也才能得到满足。

五大挑战与五大认知误区

2018年8月2日，苹果公司盘中市值首次破万亿美元，超过埃克森美孚、宝洁和AT&T;市值总和。时隔一个月，亚马逊一越成为全球第二家市值过万亿美元的公司。同时，微软、谷歌、脸书、阿里、腾讯五家公司近年来也常占据全球十大市值公司的五席。这七家公司的成长经历虽然各不相同，但都被打上了相同的标签——互联网平台型公司。

“平台”作为过去几年最为高频的热词风靡全球。各行各业的企业都渴望成为平台型公司，渴望借助平台的网络效应获得巨大经济效益，其中包括一家百年的工业巨头——GE。2014年，GE推出了全球首个工业互联网开放平台Predix，展示了“工业+互联网”所释放的1%的威力。越来越多的工业龙头企业、互联网企业、信息技术企业紧随其后，积极探索工业互联网平台的路径与模式。据咨询机构IoT Analytics统计，全球上规模的工业互联网平台就多达150家。

在中国，工业互联网平台发展同样呈燎原之势，涌现出许多不同形式的平台以及创新服务。与此同时，工业互联网被上升到国家战略高度。从2017年11月，国务院发布的《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，到今年3月工信部的《工业互联网平台建设及推广工程实施指南》，再到6月发布的《工业互联网发展行动计划》，发展工业互联网平台被视为中国制造业转型升级的重要抓手，为中国制造业提供了绝佳的“弯道超车”的机会。但不可否认的是，经历过去几年的繁荣发展，工业互联网平台也正进入瓶颈期。综观各大平台，绝大多数离预期的规模化存在很大落差，平台自身造血能力不足，多是靠关联企业与政府输血，真正的商业化运作与盈利遥遥无期。

五大挑战

探究工业互联网平台得以持续发展的核心，在于实现可盈利的规模化商业，商业化逻辑是实现供给侧与需求侧的大规模精准对接，商业增长的计算公式可总结为流量“转化率”复购率，三者间相互作用，形成飞轮效应。而当前平台普遍遇到的问题一是缺流量，营销与推广方式缺乏有效性，线上与线下服务难以相互引流，平台访问量低，活跃度差；二是仅有的流量缺少购买服务的驱动力，平台上难有能够解决客户核心诉求的爆款工业应用；三是平台服务黏性不足，缺少模式创新，传统项目制做法难以捕捉重复的、经常性平台收入，且获取成本高。正面的飞轮效应加速平台指数级扩张，而负面的飞轮效应则让平台成为一滩死水。探究导致负面飞轮效应的背后原因，可总结为五个方面：

重供给、弱需求——单纯从供给侧角度进行平台建设，先“盖房子”，再招揽生意，并非以客户实际需求为导向。盲目追求平台的大而全，精耕细作能力不足。只看到客户表象上的共性需求，却忽视垂直行业的差异化与个性化诉求，没有从客户真实的应用场景出发。此外，平台过度依赖企业自身的存量业务与存量客户，跨平台、跨领域服务能力不足，难以吸引跨行业用户上平台、用平台。

平台生态脆弱——工业互联网平台不是简单的技术叠加，而是一个巨大的“有机生命体”，包括数据采集商、软件开发商、系统集成商、大数据专家以及制造企业在内的大大小小的组织。任何一个组织都无法独立生存，组织之间只有积极地交互协作、感染与赋能，才能形成网络效应。而当前绝大多数平台在生态建设上投入不足，组织间的“责、权、利”不平衡，在商业模式、合作机制与利益分配上存在设计缺陷，这就导致各组织难以共享相同的价值、愿景与目标，上平台的动能没有得到有效激发。

数据破壁难——中国制造业异构设备、异构系统问题严重。设备陈旧难以连接，大部分进口设备通信协议不通，多类应用协议长期并存，兼容难度大。数据采集精度差，数据集成和互操作困难。这些问题造成高昂的数字化改造成本，大大降低了企业尤其是中小企业的投入意愿。

知识数字化能力不足——中国制造业数据的拥有量与知识转化能力存在巨大的落差。工业大数据专家、算法专家缺口严重，数据分析能力严重不足。大量的工业技术、知识、经验无法得到沉淀与复制。而少数掌握核心工业机理知识与工业大数据技术的企业，由于缺乏商业利益驱动，知识付费服务模式不清晰，缺少变现途径，难以做到知识的规模化共享。

核心工业软件空白——平台的活跃度取决于各类工业应用的丰富性与专业性。然而，中国在设计、研发、生产、供应链等环节的核心工业软件严重匮乏，90%以上的核心工业软件都要依赖进口，工业知识的软件化积累远远不够，现象级的SaaS化工业应用更是无从谈起。此外，当前中国的工业APP严重缺乏，且并未真正触及工业生产制造核心领域，基于工业PaaS平台开发的工业APP以及微服务更是屈指可数，严重影响广大中小企业上平台、用平台的积极性。

避免五大认知误区

工业互联网平台是工业时代与互联网时代交汇产生的新物种，缺少借鉴经验，只能摸着石头过河，在实践中探索，因此挫折在所难免。对平台的正确认知有助已经上路以及即将上路的企业少走弯路，减少平台建设过程中的风险与不确定性。需要避开常见的5大平台认知误区：

不是竞争关系，而是合作共生——工业时代的游戏规则是竞争，物尽天择、弱肉强食，企业间相互厮杀，胜者为王。而互联网时代的取胜之道则在于共生。共生并不否定冲突与分歧的存在，但它在更大程度上强调平台间、组织间、独立单元间的相互理解与尊重。共生包括三层含义，即共享、共创与共赢。不同平台间，以及平台上的所有成员互为开放、相互吸引、跨界合作。每一位成员都可将生态中的其他资源与智慧为我所用，共同寻找广阔的生长空间，并创造新的客户需求。

不只是物物连接平台，而是全域服务平台——工业互联网平台不应局限于基于工业PaaS之上的物物连接平台。中国90%的制造企业为中小企业，设备连接与数据采集能力基础薄弱，难以达到工业PaaS操作系统要求的“高配置”，高昂的连接成本更是让企业望而生畏。当前階段，中小微企业迫切需要解决的是生存问题，而以人为本的贸易撮合与供需匹配的工业服务平台对相当一部分中小微企业更为止渴。同时，通过客户驱动的人人连接拉动工厂端的物物连接，从时间、成本与风险的控制上更合理，收效也更为明显。

不是先寻求全行业共性，而是先深耕细分行业差异化——消费互联网是做人的连接，人类的本性决定更容易做到求同存异，发现共性，因此消费互联网平台的路径设计往往先横向找共性，再纵向满足差异化。而工业互联网环境异常复杂，制造业有500多个细分行业，不同业务场景与工业机理的复杂性与巨大差异性，决定了企业在发展工业互联网平台过程中，必须要先学会自我约束，先专注深耕垂直领域的个性化与差异化，才有可能在跨领域间寻求共性需求，提供相对通用的行业解决方案与服务。

不是信息化转型，而是企业的全方位数字化转型——平台建设的最大挑战不是数字技术本身，而是打破传统的认知边界，探索背后真正驱动变化的原因。GE Predix平台遭遇的“滑铁卢”表明，由IT部门/CIO主导的工业互联网平台往往会导致“重IT、轻业务”，信息化技术与业务“貌合神离”。不仅如此，企业组织、文化、领导力、业务流程、商业模式、冲突管理以及人才培养都是影响平台搭建的“关键参数”，只有企业一把手领导的跨业务数字化转型团队才能成功做到关键参数的整合、优化与重构，并有能力打破长期维持的组织状态与思维惯性，发展出一套区别以往的平台战略逻辑。

工业安全不是掣肘，而是上平台、用平台的动力——2011年，伊朗核电站的工业控制系统遭受“震网病毒”攻击，核设施受到严重威胁；2016年，乌克兰电力公司的网络系统遭到黑客攻击，导致大规模停电；2017年，WannaCry蠕虫病毒全面攻陷雷诺、日产等工厂，造成巨大损失。工厂早已不再是与世隔绝的孤岛，物理隔离也绝非世外桃源。如果依然沿用20世纪的工业安全管理技术来应对21世纪的网络攻击手段，无异于以卵击石。而成熟的云平台，拥有完备的安全防护体系，可做到设备层、网络层、主机层、应用层、数据层、运营层的全覆盖，且拥有充足的安全技术人员以及24小时响应的安全运营机制，在面对安全攻击时更有经验。企业需要的只是对企业重要数据做好分级分类，熟悉云平台的安全机制，并加以充分利用，而不是以安全为由，止步不前。

平台的定位与建设原则

工业互联网平台的定位是利用云计算、物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术打破人、机、物以及服务间的边界，形成产品全生命周期的数字化、模型化与数字孪生，并以数据为驱动实现企业的高效运营，以及生产方式和商业模式的创新。同时，依托平台化的运作方式，跨行业、跨区域、跨领域共享制造能力与制造资源，并充分发挥平台的网络协同效应，实现包括研发、生产、供应链、服务在内的全价值链协作以及资源的精准对接。结合国内外工业互联网平台建设的成功经验以及失败的教训，工业互联网平台的建设应当遵从7大关键原则：

利他共生：平台上的组织、个体在保持独立性的同时，分享共同的愿景、价值观与行为准则，打造“互信”、“利他”与“共生”的平台文化。

自主可控：掌握建平台的核心技术能力，做到技术的自主可控是平台得以平稳运转的保障。

以人为本：平台的目的不单是实现设备的互联，其本质是以人为本，充分释放人的劳动力与创造力，并最终为人服务。

全生命周期：平台所涉及的业务，不仅限于制造，而是要将设计、研发、制造、营销、服务、金融等环节全部纳入进来，提供覆盖全生命周期的解决方案。

宏观微观兼顾：平台既要具备从宏观对工业进行全局设计与优化的能力，也要具备对微观的颗粒化业务场景进行线上、线下管控与指导的能力。

打破边界：既要敬畏制造业自身的运行规律，又要充分发挥“互联网+”的优势——开放、共享、包容、灵活、创新，突破传统的认知框架，打破员工技术、组织与行业边界，为客户带来更为极致的服务体验。

数据智能：以工业数据智能作为平台运转的引擎。以始为终，将工业数据智能作为平台建设的切入点与驱动力，并将工业数据智能普惠化设为平台发展的长期目标。

平台未来探索

工业互联网平台应以工业智能为抓手，依托生态中的合作伙伴，为制造业企业提供一站式的数字化、网络化、智能化服务，促进工业互联网与消费互联网融通发展，推动新一代信息技术与实体经济深度融合。这里我们将以阿里云牵头打造的面向企业的supET工业互联网平台为案例，分析“工业互联网+”在生态、金融、区块链等方面的未来发展。

工业互联网+金融：让中小微企业不再为贷款发愁

在我国中小企业的融资渠道中，95%的融资来源于向金融机构借款，但至少80%的小微企业由于各种原因无法获取金融机构的贷款支持，这往往成为压倒企业的最后一根稻草。追究贷款难的本质原因，是因为企业经营的“黑箱操作”，企业信息的获取难度、获取成本以及获取质量让金融机构不敢冒风险贷款给一家“陌生”企业。而蚂蚁金服网商银行的“310”贷款模式之所以能够在3分钟之内就做到贷款给淘系卖家，正是得益于客户经营数据的完全在线化，基于丰富的不同维度的在线化数据，训练出的风控模型可以确保贷款决策的实时、精准与高效，且零人工介入。

supET工业互联网平台未来的目标是为每一家中小微制造企业都制作一个完整的“工厂画像”。依托supET平台，通过部署少量、低成本、低功耗传感器以及摄像头与服务器，便可以在中小微企业可接受的成本范围内完成对工厂内部人、机、物的连接与云化。让企业的产能、设备利用率、库存、订单交付等线下信息可以实现在线化。基于这些动态变化的数据，形成的“工厂画像”可以助力蚂蚁金服网商银行训练出一个专为中小微制造企业打造的智能贷款风控模型。未来，supET会联合金融机构、保险公司，让中小微企业都可以享受到量身定制的、动态化授信贷款与租赁服务。

工业互联网+生态：解决平台流量焦虑

下一阶段，supET平台将充分利用阿里巴巴生态资源，缓解平台的流量焦虑。流量是平台实现规模化增长的资本，supET平台若能够推进制造业用户的加入，将其规模达到引爆点，那么已经定居于生态圈里的用户带来的效应将会自动吸引新的用户进驻平台，促使生态圈有机地继续发展壮大，平台盈利则会指日可待。工业互联网的流量既包括千千万万有数字化转型意愿的制造企业，也包括严重稀缺的数据工程师、算法工程师、数据科学家。阿里丰富的生态资源则可以作为流量的收集器，为supET平台导流。

同时，supET平台背靠丰富的开发者生态，包括拥有数百万开发者的云栖社区、超过20万数据开发者的天池大数据开放平台，还有阿里云大学每年可为15万名开发者提供培训。supET平台可以为这些百万计的开发者提供良好的软件开发、测试环境以及练兵场，建立工业互联网平台开发者社区，同时可帮助开发者做企业对接，帮助他们快速成长。

工业互联网+区块链：

探索新型生产关系的构建

工业物联网为分布式网络，终端设备会产生各类数据，又与云端相连，具备区块链应用的天然条件。supET平台将探索区块链在设备认证、质量追溯和供应链管理服务三大类场景上的应用。

一方面，IoT终端设备可以将生产相关数据记录上传至区块链，并结合使用智能合约验证相应质量标准，使关键的历史记录链上可查询，从而大大提升质量监控与审计的效率。另一方面，在供应链管理中，区块链平台可以按规则准入供应链中各方企业，如上游供应商、核心生产企业、下游经销商、物流、仓储、电商平台等，由此在区块链上汇集全价值链信息，实现全流程的查询与展示。更重要的是，供应链金融相关业务参与方（如银行、保险等）也可以获得相应授权信息，通过区块链技术记录中小企业与核心企业的资信信息，方便融资和其他结算理财等。

此外，区块链技术通过与阿里云IoT安全能力结合，可保障物联网终端数据采集点以及边缘计算节点物理环境可信及设备安全上链，并提供完善的数据安全和隐私保护能力。