導 讀

2020年接近尾聲，工業物聯網在這一年中逆勢爬坡，穿過山河大海，也穿過人山人海，進展有目共睹。2021年路在延伸，也有分叉，如何穿越迷茫，如何確立目標？本周，我有幸向中國信息通信研究院副院長、工業互聯網產業聯盟秘書長余曉暉總工請教了大家普遍關心的問題。他提供了很多不一樣的思考維度和視角，讓我有機會驗證思路，及時糾偏。

工業物聯網成熟了嗎？

每家企業如何衡量自己的進展和節奏？

大家普遍面臨哪些問題和挑戰？同樣的問題別人是如何解答的？

工業物聯網生態中的企業如何實現共贏共利？

越貼近工業物聯網，就越心存敬畏，也越明白其中的不易。

工業互聯網和工業物聯網常常被同時提起，兩者有很大的交集，此前的文章《中央政治局會議重點點名的“工業互聯網”，正在成為“數字基建”時代的核心》中，我也曾說明過兩者的差異。

在這里我不想糾結于概念，因為身處工業物聯網世界的我們都非常清醒，每個工業物聯網項目包含了多少復雜和糾結，概念反而無需多說，懂的人自然懂（聽懂掌聲）。

2020年接近尾聲，工業物聯網在這一年中逆勢爬坡，穿過山河大海，也穿過人山人海，進展有目共睹。

2021年路在延伸，也有分叉，如何穿越迷茫，如何確立目標？

本周，我有幸向中國信息通信研究院副院長、工業互聯網產業聯盟秘書長余曉暉總工請教了上述大家普遍關心的問題。

他提供了很多不一樣的思考維度和視角，讓我有機會驗證思路，及時糾偏。

本文與你分享我與余總工交流后的一些收獲和感受。

01

工業物聯網處于什么階段？

工業物聯網的發展可以分為3大階段：

階段1：構建數字化基礎。

階段2：局部性的特定環節和特定領域的優化。

階段3：整體性的智能化升級。

階段1，包含了千難萬難，估計每家企業都在這個階段經歷過至暗時刻。

幾乎沒有什么概念在開始的時候是萬事俱備的，這是最艱辛也是最基礎的階段。工業體系發展到現在，充滿著冗余和龐雜，碎片和孤島。各種年代的工業設備、多種多樣的通訊協議、復雜紛繁的信號與系統，從臟活累活入手，方有可能享受高光。

階段2，在具備互聯互通的數字化底座基礎上，特定環節和領域的優化逐步實現。

局部是全局的基礎。無論多么龐大的系統，都要從最簡單的模塊開始拼湊。

質量的優化、工藝的優化、產品的優化、運營管理的優化…工業物聯網的初步成效逐步顯露出來。如果局部問題解決得當，效益就會實實在在。

階段3，全局的智能化升級，是工業物聯網的目標。

如果數據能夠在工業體系邊界內外實現互換和流動，將是一個更大意義、更高層面的升級。整體性的互聯和優化，將帶來更根本性的價值。

工業物聯網有能力將來自生產車間一線的實時數據、自動化／信息化系統的數據、產業鏈上下游的數據、價值鏈各環節的數據進行連接和優化，推動全要素生產率的明顯提升。

從階段分布上來看，根據信通院的數據統計，目前處于階段1的企業占比接近45％，超過30％的企業在階段2探索到了價值，少數先行者正在向階段3邁進。

了解3大階段以及企業分布之后，你可能會有更多疑問：

起跑慢了怎么辦？現實中的工業物聯網賽道，并沒有終點線，途中只有坑洼和顛簸。在這樣的路況下，F1賽車不一定能跑贏拖拉機。先行者沒必要為領先的身位沾沾自喜，后來者同樣也有很多機會。

多久可以嘗到甜頭？堅持一段時間就能看到顯著進展。如果期待整個行業呈現全新面貌，就要準備好5～10年的戰略耐心。

從階段1到階段3，可以跳步嗎？有些企業確實從階段3：產業鏈的全局優化入手，拉通與金融、物流等跨行業的合作伙伴關系，并取得了成果。還有一些企業兩步同時走，一個階段疊加在另一個階段之上同時推進，效果也不錯。

痛點和目標不同，企業的階段和路徑選擇也不同，他們的共性是在行動中不斷試錯和學習。

因為工業物聯網的成功實踐不是規劃出來的，而是演化出來的。就像公眾號“技術領導力”的作者Mr． K講過的一個段子，這個過程好比你養了一條魚，意外死了，不想土葬，只想火葬。結果誰知道火葬時越烤越香，然后你聯想到貝爾·格里爾斯，學會了荒野求生的絕技…很多事情都不是前期能夠預料的，也就無從規劃。

02

不存在單一的工業物聯網市場

中國工業包含40余個大門類，小類更是多達幾百個，具有全球最全的工業體系。

不同的企業在嘗試工業物聯網的過程中，場景和應用存在很大的差異。

大致的分類有以下幾種：

設備的價值挖掘：比如工程機械、機床、燃氣輪機的制造企業，他們以設備為中心，使用工業物聯網圍繞設備進行產品全生命周期的追蹤和優化，并且建立新的增值服務模式。

在工業物聯網的應用中，這種類型占比最大，接近50％。

生產過程的管控：無論是離散制造業，還是流程工業，很多企業正在嘗試將工業人工智能與傳統工藝和機理模型結合，使用數據感知和分析現有的物理流程和人員行為，將智能化推進到一個新的范式。

多鏈條的跨界協同：一些在不同地域建有工廠的企業，利用工業物聯網進行跨界協同，不僅聯動不同廠區，還在推進從研發設計到生產銷售的跨界協同，從價值鏈升級為價值網絡。

進銷存的持續優化：中小企業傾向于通過輕量化的方式，利用云平臺和現有工具實現進銷存的效率提升。

增值服務的創新：還有一些企業利用數據做服務模式的挖掘和創新，從賣產品轉變為賣服務，或者與消費互聯網對接，務實的推進C2M（用戶直連制造）。

產能的共享共建：由于中國具有世界最全的工業體系和最大的產業集群，具備得天獨厚的土壤，能夠發展社會化生產制造能力的共享經濟。

不同行業的企業紛紛嘗試制造業領域的“滴滴模式”，推進產能、模具、機械的信息撮合與共享。

所有類型都在不斷的提醒我們，工業物聯網不是一個單一的市場。

各個垂直行業、各個行業中不同環節中的企業，都具有截然不同的內外部環境，都需要能夠消化和包容差異化的解決方案。

雖然我們將其統稱為工業物聯網，但其實每個環節、每個場景、每種應用，都有可能對應一個龐大的市場。

每家企業都具備獨一無二的特色。

各個企業手中的最大王牌，就是企業自身。

沒必要高估或者低估，每位圈中人都腳踩在工業物聯網的大地上，卷起褲腿踏實干活。

03

生態中的企業如何共贏共利？

工業物聯網是一個高壁壘、深護城河的領域。

如今是一個技術融合的時代，不是一種技術在起作用，而是5G、物聯網、人工智能、云計算、邊緣計算、大數據這些技術在工業領域匯合到一起。

有幾種技術尤其值得關注。

首當其沖的是5G。

目前中國已經有70萬個5G基站，通信技術大約10年一個代際，從1G到4G從來沒有哪一代技術像5G一樣，對實體經濟產生如此深遠的影響，也從來沒有哪一代技術在標準化仍在推進的階段，大家就非常愿意去率先嘗試。

究其原因，一方面是因為5G在場景設計中，就考慮了大連接、低時延等滿足工業需求的連接問題；另一方面則是因為5G本身和其他技術可以構成一個更加優化的組合，比如5G和邊緣計算、5G和人工智能的結合，都非常契合工業物聯網的未來發展。

就具體比例來看，綻放杯5G應用大賽的分析數據具有一定代表性，目前工業物聯網在5G總體應用中的占比約為30％。

推進5G的一個必然結果是促進云網結合，也就是云網一體化。

如果沒有邊緣和邊緣云，那么5G低延時、大帶寬、大容量等特性很難充分發揮。

5G的應用勢必會和邊緣計算綁定，成為一種按需部署的專網業務。

第二個值得關注的是邊緣計算（MEC），它已經成為企業開啟數字化之旅的必備技術之一。

邊緣計算技術是ICT融合的產物，它和5G、人工智能等技術并不是相互孤立的，而是同時布局。

2016年，ETSI（歐洲電信標準化協會）把MEC概念擴展為多接入邊緣計算，將邊緣計算能力從電信蜂窩網絡，進一步延伸至其它無線接入網絡。

從應用來看，邊緣的實際部署位置非常靈活，最靠近用戶的邊緣就是終端，但并不是每種終端都可以被看成是邊緣。

過去工業體系中的智能，也并沒有太多算力分配到“邊緣”這個層面。

雖然工業操作現場有很多傳感器、變頻器和控制器，具備某些智能算法和專家規則，但大多仍處于靜態的局部調優、無彈性處理能力的狀態。

目前邊緣計算在工業領域的應用還沒有定式，邊緣和云計算作為互相補充，能夠更好的支撐本地業務的實時智能化處理與執行。

第三個值得關注的技術是工業人工智能，可以說它解決了智能化在工業落地時“臨門一腳”的問題。

以前很多企業遇到成本、效率等瓶頸問題時，依靠經驗進行摸索，而現在通過工業人工智能技術，海量數據的價值得以挖掘，很多過去的問題迎刃而解。

一些質量優化、機器視覺分析的場景，應用工業人工智能都有很好的成效。

當然，5G、邊緣計算、人工智能…這些技術在工業領域的落地，并非那么容易。

以人工智能為例，工業中很多環節的數據量有限、信號采集不規范、負面樣本量少、生產工況多變，都可能導致人工智能“失靈”。

由于難度系數超高，工業物聯網的生態一定是一個復雜的多方參與的生態。

過去工業企業很少建設生態，反而是互聯網、通信領域的企業生態建設的經驗比較足。

工業企業之前較少提到生態，不是因為不時髦，而是因為沒必要。

但是到了工業物聯網時代，工業企業需要聯合不同行業、不同角色的合作伙伴，共同構建和維護一個全新的生態系統。

先利他，而后利己。

想要發揮生態伙伴的群體智慧，創造一個整體大于部分之和的系統，就要實現各方良性的商業模式，實現各自的訴求和價值。

從工業物聯網的供給端和需求端兩方面來看，需求端在商業模式的探索中走在前面，無論是從產品到服務，還是與金融結合，或者向消費端延伸，都有不錯的實際案例。供給端的新型商業模式仍在摸索，處于胚芽破土前期的痛苦之中。

從閉環的邏輯來看，供應端商業模式的逐步成型也將助推需求端商業模式的迭代。

－－－－寫在最后－－－－

如果應用得當，工業物聯網將打開工業企業的一個全新的發展局面。

與余曉暉總工交流之后，如果將我的收獲進行提煉和概括，可以濃縮為以下5個理解：

理解使命：

企業利用工業物聯網可以重塑自身，助推產業的整體性智能化升級。

理解環境：

工業物聯網賽道，沒有終點線，途中只有坑洼和顛簸，F1賽車不一定能跑贏拖拉機，但堅持就會看到顯著進展。

理解市場：

工業物聯網不是一個單一的市場，每個環節、每個場景、每種應用，都有可能對應一個龐大的市場。各個企業手中的最大王牌，就是企業自身。

理解技術：

5G、邊緣計算和人工智能的結合，促進云管端更深層面的一體化，他們共同構成的融合型技術，已經成為企業開啟數字化之旅的必備。

理解生態：

良好的生態環境由可持續的商業模式支撐，工業物聯網的成功實踐和商業模式不是規劃出來的，而是演化出來的。

責任編輯：xj