文 | 新眸，作者 | 叶静，编辑 | 桑明强
自从卡奥斯和树根互联网成为工业互联网独角兽以来，“下一个GE会在中国诞生吗？”2020年的讨论几乎停滞不前。
与工业互联网独角兽的难产相比，消费互联网和工业互联网近年来越来越受欢迎。近年来，前者出现了大量的前沿玩家，如活力森林、泡泡玛特等。有13家企业完成了近一年的新一轮融资，晋升为独角兽。赛道上的汇通达不久前刚刚上市，但工业互联网前景广阔，但一直不温不火。
粗略计算，这种新物种在中国兴起已经五年了。
自2018年工业互联网建设初期以来，轨道上出现了大量玩家；第二年，围绕制造业建设工业互联网平台“智能 ”，赋能制造业转型升级；2020年推进智能制造；到2021年，将建立更多的共同技术研发平台，提高中小企业的创新能力和专业水平；今年强调“加快工业互联网发展，培育和扩大集成电路、人工智能等数字产业，提高关键软硬件技术创新和供应能力”。
若按照一般重大事物发展的过程，“三年打基础，五年见成效，十年成格局”，所以今年也应该是工业互联网初见成效的一年。根据2021年GDP初步核算数据，制造业31.38万亿元的产值占总产值的近27.43%，较前两年有所下降，但量级仍居行业第一。虽然预计2023年市场规模将超过万亿元，但目前行业现状仍低于市场预期。
据相关统计，截至去年8月底，中国有100多个工业互联网平台具有一定的行业和地区影响力，连接工业设备总数达到7600万台，转型仍在制造业中。显然，除了“数字产业”和“软硬件技术”它已成为工业互联网的重中之重，在发展速度和规模上仍需要一段时间的培育。
01 初代工业互联网
“工业互联网”GE最早在2012年提出了这一概念，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向智能服务提供商转型。
从出发点来看，工业互联网将智能数字化与制造业相结合。初级模型类似于游戏《红色警报》。玩家通过操作面板上的信息和数据，收集资源，生产和规划各种作战防御单位，配备武器资源，控制人力和能源的生产。所有生产工作都由鼠标和键盘控制，玩家的控制效率决定了游戏的输赢。
2015年，GE推出了工业互联网平台Predix，用于工业数据分析，从流程驱动的业务系统转变为数据驱动的平台应用。Predix的范式转变促进了工业生产从关注产品转变为关注产品 服务。
2015年，GE为工业数据分析推出了工业互联网平台Predix，从流程驱动的业务系统到数据驱动的平台应用。Predix的范式转变促进了工业生产从关注产品向关注产品的转变 服务。Predix就像手机应用商店，工业客户使用软件，GE可以从客户使用APP中获利。然而，事与愿违。Predix的出现几乎阻碍了GE的收入和利润增长。一直在烧钱的数字集团未能盈利，最终于2021年被分为三家独立公司。
GE折戟工业互联网对行业来说其实是一件好事。
从企业的角度来看，GE建立了独立的GE Digital部门不仅希望利用Predix整合各工业部门的服务，避免IT的重复开发，还希望扩大其服务能力，形成新的业务模式。然而，它低估了数字化转型，仍然遵循传统的管理模式，每季度评估部门的业务绩效。这样，部门为了生存，欲速则不达，注重快速短期收入而不是长期价值。
彼时GE Digital产品和商业模式不成熟，采用传统的软件研发和推广模式，通过绑定设备制造商销售软件为市场服务。虽然Fast已经用于快速发展和提高创业成功率 Works项目，但还没有在GE Digital落地。Predix是由内部运维软件开发的，专业化程度太高，平台上的软件大多来自GEdix Digital内部或付费合作伙伴，不足以给广大客户带来足够的价值。
在这种情况下，聚焦高端设备制造领域的GE，激进地要求Predix大而全地服务所有工业企业，这显然高估了Predix的通用性。没有与数字化转型相匹配的创新商业模式，广泛传播的1%增长理论对中小企业的参考有限。由于种种原因，平台的生态作用没有得到充分发挥，外部合作伙伴稀缺，设备维修服务提供商等第三方市场没有参与，GE业务增长缓慢，规模更加困难。
结合GE互联网战略“智能化改造，建设数据中心，做分析决策”从三步走战略来看，机器、分析和专业IT人员是成功的关键。同时，这也对设备本身的价值是否值得改造、数据安全要求以及对设备有透明理解和掌握数据分析技能的专业人员提出了更高的要求。
虽然矛盾高举战略，但由于局限性难以落地。GE只把Predix作为实现工业互联网的技术手段，但对平台的押注程度已经大到对工业互联网的概念产生了极端的反噬作用，这已经成为GE工业互联网发展的制约因素。从这个角度来看，工业领域的每个细分行业都有很强的个性化，Paas只是云计算的服务模式之一。当考虑到企业是否可以成为平台客户时，另一方是否只使用一个平台也不一定。
02 落不了地的“繁荣“
2017年底，国内各大互联网和制造巨头纷纷进入工业互联网。据新眼不完全统计，当年出现了近270个工业互联网平台。
根据《工业互联网平台白皮书》，西门子、施耐德等领先企业实现了跨行业、跨领域的大规模扩张；到2019年，国内企业的工业互联网平台仍处于初级阶段，主要集中在材料、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较少，占不到10%。
事实上，与中国工业互联网的蓬勃发展相比，Gartner发布的《工业互联网平台魔法象限》报告一直比较克制:2020年以前，世界上没有供应商有资格进入“领导者”2021年，国内只有树根互联网才能跻身象限“特定领域者”位置。换句话说，工业互联网在短期内实现爆发并不容易。
结合边缘计算、大数据、云计算、人工智能等技术，IT像大脑一样分析数据，CT像神经血管一样传输信息，将指令分发给OT，后者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。
一般来说，工业互联网的产业链不仅长，而且协同性更强。
一般来说，工业互联网的产业链不仅长，而且更具协同性。上游可通过智能设备收集大数据，中游平台可应用于下游企业。缺乏任何链接都会导致链的效用丧失，个人消费品电子商务容易做到，工业企业的交易充满不确定性。
因此，工业互联网的进入门槛更高，无论是技术还是经济实力。根据过去的报告，传统工业企业的创新基因无法支持对人才和资本的长期持续投资；大型互联网制造商低估了技术障碍，将工业互联网误判为互联网在工业中的应用，应用消费者互联网模式，落入CT到OT之间的技术陷阱。
许多国内企业最终选择要么不做，要么趋利避害，盲目依赖国外软件，因为投资高，回报周期长，挫伤了进展信心。据统计，中国超过80人％依赖进口的先进传感器和芯片；高端PLC、工业互联网协议市场被西门子、施耐德等外国制造商垄断。CAEE等高端工业软件、MES、PLM大部分来源于进口，本土工业软件集中在管理上，基础技术空心化严重。
在市场规模预测一度接近万亿的情况下，工业互联网行业总收入不足50亿。一些业内人士谈到了这场自上而下的工业革命“工业互联网”时间也表示迷茫。做互联网的人不了解这个行业，这个行业的人害怕互联网。许多人的认知仍然停留在购买自动化设备、ERP和MES软件的水平上，在开放和利用设计、开发、生产和销售的整个过程数据方面仍然存在很大的不足。
03 挑战和机遇
另一方面，近年来，互联网巨头和新兴企业都有着强劲的发展势头。
原因是工业互联网的范围更广，偏向于互联网主导的大众创新，融合了互联网 、大数据、人工智能等技术协调业务管理和生产管理，整合整个产业链中大量分散的上下游制造商；工业互联网由政府主导，在应用领域和技术要求方面更倾向于工业和制造业。
鲁春丛(工联院院长)认为，由于工业门类多，工业控制协议复杂多样，设备互联难度大，不同企业数字化水平差异明显。研究表明，约40%的中小企业处于起步阶段，只有不到10%的中小企业进入深化，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，目前工业互联网平台主要是专业服务和功能订阅。实际上，以工业富联为例，在主营收超过400亿元的情况下，工业互联网的收入仅占0.33%。总的来说，平台的商业模式不够成熟，企业的盈利手段相对单一。
从需求层面来看，工业互联网招标文件的大部分项目要求，“用户组织安全、数据、设备“安全数据、报警设备、用户功能作为关键词排名第一，受到企业客户的关注；安全监控、数据管理、情况感知能力已成为工业互联网发展的核心技术。
具体来说，企业上云后，网络安全、边缘安全、内部协议安全等问题突出，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、容错性等方面都有很高的要求。然而，与中小企业的私有云服务相比，它仍然缺乏及时性，资金雄厚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数增长，存储和查询问题影响数据质量，但由于传感器设备本身的精度和环境干扰，数据丢失时有发生；数据集成也面临困难。离散制造业应考虑动态变化，流程制造业应考虑不同流程中的时间变化，数据具有很大的异质性，传统的数据管理无法解决这些问题。
而且，在通信协议的标准上，不同的设备，甚至不同的层次，通信协议可能会有所不同。目前，当5G成为促进工业互联网应用的起点时，如何将该技术深入企业的具体生产过程已成为各方思考的关键。将传统软件转换为数据服务并不容易。在旧设备上采用新的数据收集和互联网也需要高成本和时间。
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