“请问台下的嘉宾所在公司有使用工业互联网平台的吗？请举手。”圆桌讨论期间，主持人抛出这个问题。台下300多位听众无一举手。与此相反的是，演讲嘉宾对工业互联网概念的讲解充满激情，让我惊觉，如果当下AI可以赋能一切，那么工业互联网亦如是。

工业互联网变迁

既然都是制造业的嘉宾，为什么没人参与使用工业互联网呢？难道是因为技术不够“炫酷”？相反，可能因为技术过于“炫酷”。

(资料图)

笔者猜测也许大家对工业互联网的了解还较为模糊，小心翼翼的思考着：“我公司属于制造业，我公司同时也连上互联网了，那算不算一个工业互联网平台呢？”况且该问题出现在最后一环节的圆桌讨论中，前面嘉宾对工业互联网的讨论早就将在场听众们说晕乎了。

根据华辰产业研究院的一份产业报告来看，工业互联网经历了四个发展阶段，上世纪60-80年代，就实现了网络的发明以及机器与机器的互连。渐渐到2010年以后，工业互联网雏形才慢慢形成。（如下图）

上海交通大学机械与动力工程学院工业工程系明新国教授在题为“工业互联网时代的企业数字化转型”的演讲中，直接用四个定律解释了数字化转型的开端契机，分别如下：

香农定理：给出了信道信息传送速率的上限（比特每秒）和信道信噪比以及带宽的关系；

摩尔定律：集成电路上可容纳的晶体管数目约每隔18个月增一倍；

梅特卡夫定律：网络价值随着用户数量的平方数增加而增加；

贝尔定律：计算机每10年产生新一代——面向新应用、价值更低。

明新国认为，前两者推动了数字技术1.0，后两者打开了数字技术2.0时代。尤其是梅特卡夫定律提到的用户价值与用户数量关系：“当企业吸引的用户数量越大，网络价值越大。”

下面这张PPT对比了“农业经济”、“工业经济”和“信息经济”的10大区别。

明新国表示，第四次科技革命的本质就是“数据与智能”，想要得到智能，必须经历四个步骤：1，收集数据；2，利用前面的数据作为参考来处理数据；3，基于提炼的数据采取行动；4，接收反馈数据，从结果中学习，然后全部保存进记忆里。

数据驱动的智能循环囊括了对数据的感知、预测、决策和执行，他们又形成了一种闭环。最终的执行结果又会影响到感知。

从笔者角度来看，明新国教授对数据和智能的理解较为拗口，称重构数据、智能交互的目的是让数据资产到数据资源，再转换到数据生产力。不过另一句话就极其好理解：“用户掏钱买数据，那就是有价值的数据。”

此处引出工业互联网概念：基于数据的管理、优化和创新。

应用场景包括设备及产品管理、业务和运营优化、新模式新业态，最终达到成本节约、效率提升、产品和服务提升、业务和模式创新的目的。

怎么判断某企业的数字化能力呢？明新国使用德勤的一组概念，将企业的数字化能力划分为6个阶段。（制造业公司可以自行对照。）

1，计算机化

企业通过计算机化高效处理重复性工作，并实现高精度、低成本制造。但不同的信息技术系统在企业内部独立工作，很多设备不具备数字接口。

2，连接

相互关联的环节取代各自为政的信息技术。操作技术（OT）系统的各部分实现了连通性和互操作性，但是依旧未能达到IT层面和OT层面的完全整合。

3，可视

了解正在发生什么，通过现场总线和传感器等物联网技术，企业捕获大量的实时数据，建立起企业的“数字孪生”，从而改变以前基于人工经验的决策方式，转为基于数字进行决策。

4，透明

了解事件发生的原因，并通过根本原因分析生成认识。

5，预测

将数字孪生投射到未来，模拟不同的情景对未来发展进行预测，并适时做出决策和采取适当措施。

6，自适应

预测能力只是自动化行为和决策的根本要求，而持续的自适应则使企业实现自主响应，以便其尽快适应变化的经营环境。

明新国教授认为：“大多数企业还处于‘连接’和‘可视’阶段，其实能做好‘可视’就已经非常不错了。”

企业的数字化经历信息化到数字化，到网络化，再到智能化的转型。其中智能化是基于云计算、大数据、AI等的全生态链优化和创新。最终重构商业要素，从数据到业务，推动商业变革。

未来与价值

金蝶软件有限公司的制造与供应方案总经理王叶忠则把目光放在了接地气的“推进与落地”上，他认为，制造业数字化转型的下一个十年，必须要回答几个问题：谁来生产、生产什么、用何工具、如何生产以及在哪生产。

此外，他还表示，数据驱动制造需要解决的主要问题分别是：需求个性化、协作复杂化、成本隐形化、过程不确定性、交期之痛和环境控制需要更加量化。（如下图）

而如今制造业的数字化转型尚属于发展时期，王叶忠所引数据证明这一点，如下。

长期跑客户，让王叶忠深深了解到了这个行业的机遇，也分析出了数字化生产所带来的好处，不仅能提升计划完成率，成本的降低、制造周期的缩短、库存缩减等问题一并得到了优化。

据赛迪顾问数据显示，2018年中国工业互联网市场规模达到5358.9亿元。到2020年，其市场规模将达到6964.4亿元，增速领先全球水平。

图源：富士康工业互联网投资价值白皮书

此外，根据Markets and Markets统计，2017年全球智能制造的市场规模为1532亿美元，预估至2023年成长至2991.9亿美元，2018年至2023年的年复合增长率为11.9%。市场前景可谓非常广阔。

图源：富士康工业互联网投资价值白皮书

智能制造专家聂飞用非常简短的话来总结：“好技术、好场景、好模式，外加具有很多能力的工具，就是工业互联网的价值。”关于数据，达智汇大数据专家资深讲师拾文文表示：“数据本身没有价值，透过数据而进行的管理行为，才有价值。”

工业互联网更需要思维的转变，就像传统经济思维与互联网思维的不同，那么问题来了，如果你是实体制造业，你愿意加入这趟“工业互联网快车”吗？

关键词： 市场规模 投资价值 数字技术