产业智能官
：特朗普对华贸易战进入精准打击阶段，惊醒梦中国人！
美国打击中兴、华为，大疆和海康威视也在计划之列。这些来自“粤海街道办”企业一个共同特定：制造实体产品。BAT提供的是服务，不是特朗普的“菜”。
世界各国的竞争在于创新性产品的竞争，
现在传感技术、无线通讯、人工智能这些产品要素已经成熟，在传统产品中增加这些要素必然能够带来新的产品、新的竞争力。
结论：国内谁手头上具备了制造创新型产品的要素条件，势必接下来就会遭遇来自“
鹰
国
”的精准打击。
哪里有压迫哪里就有反抗，工业互联网的发展就此找准着力点了吗？
工业互联网的价值发现和创造
2019年5月7日，源码资本创始合伙人曹毅受邀参加“第二届数字中国建设峰会”，并发表“工业互联网的价值发现和创造”主题演讲。
本届数字峰会主题为“以信息化培育新动能，用新动能推动新发展，以新发展创造新辉煌”，定位为我国信息化发展政策发布平台，电子政务和数字经济发展成果展示平台，数字中国建设理论经验和实践交流平台，汇聚全球力量助推数字中国建设合作平台。
以下为本次演讲全文：
很高兴今天有这个机会在第二届数字中国建设峰会交流学习。早上到现在我得到很多启发和振动，从邬贺铨院士和李颖司长高屋建瓴广度深度兼具的观点，到海尔、徐工、浪潮、富士康四家工业互联网领先企业的掌舵人的产业思考和实践。我想站在创业投资机构角度来谈谈对工业互联网创业、创新、投资的一些浅见，希望也能给大家有所启发。工业互联网到底有没有吸引力？她的价值创造怎么去理解、去发现？
“倒金字塔”和“三横九纵”
在过去15年我本人一直在信息革命浪潮中从事早中期投资，可以用两张图概括这15年的投资逻辑。第一张图就是这个“倒金字塔”产业透视图，以“摩尔定律”为核心力量源泉，逐层推动整个经济世界不断通过数字化、在线化、智能化等方式进行商业创新和变革，孪生出数字世界。她就像这个数字世界的太阳一样，每天无时不刻地源源不断地贡献巨大能量，形成光合作用、新陈代谢、物种进化、社会化等等。
第二张图就是这个“三横九纵”投资地图，落在金字塔的应用层，“互联网+”、“智能+”、“全球+”这三股力量如何推动2C（消费）、2B（产业）的九大领域进行改造和变革，形成“优化存量，激活增量”的价值。15年的前10年是绝大部分精力在消费互联网，近5年可以说消费互联网和产业互联网逐步拉平并重了。说我的经历，主要是有个参考，基本能反映行业的一个变迁，从2C为主到2C与2B并重。我想这也是一个资本准确及时调整的缩影，从此看到的是互联网下半场、新经济下半场乃至整个国民经济新常态，是一个经济体走向成熟、发达的表现。
图一（上）：“倒金字塔”产业透视图
图二（下）：“三横九纵”投资地图
互联网下半场：从消费到流通再到生产
我把产业互联网粗浅分为流通互联网和工业互联网，我想流通互联网是拉开了产业互联网的序幕。从工业到消费、工业到工业中间的流通环节，我们暂且叫她“流通互联网”，涵盖商流、物流、资金流、数据流的数字化在线化智能化。这个环节在过去五年在加速发展，在各个行业包括快消品、农产品、药品、布料服装、建材、汽配、工业品MRO、工程机械、2B物流、2B金融等都正在产生依托信息技术形成规模化高效率的领头企业，将很多“大、散、乱”的流通现状变得越来越集中规模高效。我们相信会有不低于十家的几十亿上百亿美金的企业诞生。
有了非常发达的消费互联网和正在快速成熟的流通互联网为基础和原动力，我们相信萌芽期的工业互联网也将会迎来繁荣。
图片来源：源码资本
流通驱动的工业互联网会更有力量
一个概念、一种技术是否能产业化并持续，模式优劣至关重要，直接影响能否实现从0到1的PMF(Product Market Fit)。所以在目前工业互联网早期阶段我们作为投资人也是不断地去看去问去想：工业互联网对不同规模的企业到底创造哪些价值？企业为什么推动生产制造等环节上线？如果我们打开每个企业每天都关心的三张财务报表，可能可以找到答案。
在利润表中，如何帮他们提高收入（销售半径、销售效率、智能定价等）、降低成本（采购半径、采购效率等）、降低费用（提高人效、云服务、降低融资成本等）？在资产负债表中，如何帮他们优化存货（库存周转率、虚拟库存、死货风险等）、优化负债（融资方式金额和成本等）、优化固定资产（云资产等方式实现轻资产）、优化应收应付等？基于这些企业需求，我们看到“云计算”、“云工厂”、“云采购”、“云运维”等模式应运而生，而这其中最有力量的模式是有流通/商流驱动（增收降本减费）推动工业的数字化、在线化，而且有了商流支撑，数字化在线化的成本可以很低。
图片来源：源码资本
可以举个例子：百布，我们投资的一家公司在布料行业的产业互联网企业，他们正在实现依托流通互联网的优势地位推动工业互联网建设。五年前我们天使投资了这家公司，致力于帮助服装厂和纺织厂之间的布料流通电商化，从当年只有百万级别的GMV快速增长到今年的百亿级，成为布料流通最大的电商渠道，还在快速增长。
去年他们开始尝试一件很有意思的事情，就是去做上游纺织厂的产能托管改造，用订单敲开大门，用IOT软硬件系统进一步提高效率，将纺织机的开机率从原来的60%提高到90%以上。现在已经有几万台纺织机实现在线化产能托管，实现非常高效鲁棒规模化的“云工厂”，让优质产能的开机率更高，实现很好利润，也将使劣质过剩产能逐步淘汰。他们除了通过IOT连接了各个织布机，做成“云工厂”之外，目前还在尝试的就是“云运维”，基于监控机器的故障数据，按区域搭建运维中心，帮助织布厂更低成本更及时的维修设备，取代每个工厂要固定请运维技术员工和购买配件。
还有就是“云金融”，基于设备的GPS以及开机数据给工厂做白条采购原料以及基于工厂的订单满负荷程度做机器设备的融资租赁。其实商业的本质还是一样，只是多了机器联网打通了整个交易数据链，从中可以做一些原来没有数据时不敢做的金融或没办法做的订单和采购以及维修。
图片来源：源码资本
用应用驱动、价值创造驱动来思考工业互联网是我们的角度。为了线上化而线上化，为了建工业互联网而建平台，到最后都会走不长久。反之，真正围绕需求、价值创造，里面的空间是巨大的。工业互联网是数字中国建设最重要也最早期的部分，我们企业界在政府的扶持支持下一起努力，相信把工业互联网建设渗透度从现在的1%到10%到50%，就像消费互联网在过去20年一样。坚韧敢为，任重道远，远景宏大！谢谢大家！
华商韬略
移动互联网拐点已至，工业互联网时代接下这一棒，正披星戴月地光速奔向我们。
如果说移动互联网时代中的制造业是为他人做嫁衣的“灰姑娘”，那么工业互联网席卷而来的风口则预示着她，终于等到了王子送来的玻璃鞋。
“咸鱼”也翻身
“高耸的烟囱日夜不断地冒着黑魆魆的浓烟，气味难闻；黑心的管道不怀好意地排出颜色各异的污水，肮脏至极；成排的工人日月无光地重复着流水线工作……”
前工业时代在大力发展经济的同时，给制造业打下了“脏乱差、污染、危险、剥削”等一系列烙印。哪怕随着工艺的不断改善和工人待遇的提高，制造业依然躺在产业鄙视链的底端，在高新科技和互联网技术腾飞的时代里妥妥被边缘化，资本、人才甚至市场对制造业进行了轻视和全面碾压，以至于十余年前工业强国如美国提出了“去工业化”的口号，让世界开始质疑：工业/制造业真的不再重要了吗？
真相会迟到，但永远不会缺席。
2008年金融危机过后，美国呼吁“制造业回归”并制定一系列发展战略，到如今全球工业互联网的浪潮之大，就足以佐证制造业尤其先进制造业是国之重器般的存在。大到船舶军工，小到半导体螺丝；远至航空神舟，近至智能手机，无一能离开制造业的精熟工艺和柔性生产。
以“工业互联网”的全新身份重回产业舞台的C位，制造业携着高新科技和人才归来。
2018年，随着互联网行业光环变暗，制造业也迎来了人才战的首次反转。据脉脉数据研究院2019年发布的《2019·人才迁徙》报告数据显示，今年互联网人才转行意愿变高，投递简历最多的行业中，与金融、房产和服务业一道，制造业也挤进了TOP5。
此外，互联网科技和人工智能的融合和加持，新旧动能互相结合，使得全球先进制造业厂商纷纷焕发了活力和生机。其中，工业互联网领衔者GE以“云计算+物联网”为战略核心；网络设备龙头思科的玩法是以网络连接，做强“云雾一体化”（
云平台+雾计算
）；而3C电子制造业之王富士康则更讲究面面俱到，打出的组合拳是“云移物大智网+机器人”（
云计算、移动终端、物联网、大数据、人工智能、高速网络、机器人
）。
久久为功方能成
曾几何时，论工业互联网，言必称“我比Predix如何如何”、“我要来做中国的Predix云云”。美国通用电气（
GE
）作为工业互联网中第一个吃螃蟹的人，其发展历程和名动江湖的“Predix之殇”则成了工业互联网行业不得不说的“秘密”，来者可鉴之。
GE于2012年在全球范围内率先提出工业互联网概念，2013年推出工业互联网平台产品Predix，2015年在全球成立了新的业务部门GE Digital，Predix作为明星产品成为部门核心资产。到了2018年7月底，GE被曝正着手出售包括Predix在内的数字资产，引得业界一片哗然与愁云；到了12月中旬，才姗姗来迟地宣告创建了一家新的工业物联网软件公司（
IIoT
）去运行知名的Predix，至此，Predix光环不再。
作为全球行业的标杆之作，Predix从坠落神坛到自立门户，是否能真正满血复活暂且不表，但它的波折前行一方面展示了工业互联网平台的基础性、战略性、重要性，也体现了其长期性、复杂性和艰巨性。
赛迪智库信息化中心工业互联网研究室主任袁晓庆认为，“工业互联网平台需要10-15年甚至更长的时间，要沿着单点突破、垂直深耕、横向拓展、生态构建的建设路径持续推进，要有久久为功的战略定力和雄厚的资金实力。”
总而言之，工业互联网的建设“急不得”。以此观点来看上周末富士康在A股的上市公司工业富联刚出炉的2018年年报成绩单，自然也就说得通了。
据工业富联于3月29日发布的年报数字显示，2018营收4154亿元，净利润169亿元，同比增长率分别为17.16%和6.52%。仔细分析收入构成，通信及云网设备制造仍然占据绝对优势，代表转型方向的工业互联网业务对于营收的贡献并没有明显地体现。
对此，一位熟悉工业富联的券商行业分析师表示，这是由工业互联网建设的长期性和艰巨性决定的。“工业互联网现在整个行业都没有成熟的商业模式，谈挣钱还为时过早，这是一个循序渐进的过程，但毫无疑问的是，工业互联网已经实现了帮助工业富联省钱的目的”。
的确，如果从产业角度进行横向对比，2018年席卷百业的经济寒冬之下，工业富联的这份成绩单已经是十分亮眼，在行业中依然稳站潮头，并且现阶段的工业互联网发展也切实地为工业富联带来了一定的效益——提高效能及成本控制。
在工业富联招股书中被列为对标的公司中，共有共进股份、长盈精密、环旭电子三家A股上市公司发布了2018正式年报。对比后发现，在盈利能力上，工业富联营收、归母净利规模均遥遥领先，净利率水平优于其他三家公司；在成长能力上，工业富联营收增速领跑三家公司，在千亿体量上实现高速增长达17.16%，而归母净利增速优于两家负增长公司，平稳增至6.52%。在费用控制上，工业富联是唯一一家实现销、管、财三费相比上年同期同时下降的公司。
根据东方财富APP显示，工业富联2018年度销售费用为17.91亿，同比去年降低0.09%；管理费用为43.52亿，同比下降3.12%；财务费用减少3.241亿，同比下降137.90%。作为成本费用的三个重要构成部分，工业富联的销售、财务、管理支出三大指标同时下滑，代表着其成本控制能力的进一步提升，侧面也体现出了工业互联网在其管理运营中成效初显。
工业富联作为富士康的“精锐部队”，从体量庞大的代工业务中瘦身而出，剑指工业互联网，并于2018年6月成功上市。其主营通信网络设备、云服务设备、精密工具及工业机器人设计制造服务，致力于提供以工业互联网为核心的产品设计、制造与服务技术，协助智能制造的产业转型。
禅定而后强
工业互联网行业热到冒泡，却其成效却慢得飞起。
在习惯了“互联网快节奏”的时代下，大多数看客们总觉得雾里看花，甚至都开始质疑这个所谓上万亿市场、数倍于消费互联网效益的工业互联网到底是不是个“伪风口”，带来的将是春药般的速效还是春天的万物复苏？
且看消费互联网世界，平台型生态可谓在各行各业遍地开花，淘宝、京东、滴滴、爱彼迎、美团，借由中国庞大的2C市场，靠着复制生长，几年间窜天猴似的问鼎国际知名企业行列。
而与消费互联网不一样，工业互联网对工业沉淀的要求之高决定了它无法单纯复制这样的速食思维，在几年间就成为现象级的爆款并实现效益的指数型赋能。“互联网思维在工业领域需要有“禅定”的积累与发展，才能做好工业互联网这件事”，一位新制造的KOL在其公众号文章中一言道中了核心所在。
国内工业互联网的另一大入局者，阿里云最近则走了一步“禅定”之棋，意识到了实业垂直耕耘的难度，从而摒弃了原先“全知全能型”的生态，喊出了渴望“被集成”的口号，称“阿里云自己不做SaaS，让大家来做更好的SaaS”。虽有妥协和无奈之意，但却是现在市场环境下的正确方向。
而反观曾经的“天之骄子”GE，正是因为无法理解这“禅定”之意，似乎偏要放下工业的线性规律，试图将摩尔定律般的神奇，搬到制造业之中，一路高歌猛进，却摔了一身泥。此外，有行业分析师指出Predix失败的另外一个原因在于其应用在内部应用尚且不够广泛，无法与外部应用形成闭环。
相比之下，智能制造服务提供商工业富联在母公司鸿海集团的引领下，则早早提出了“独善其身，兼济天下”的发展理念，誓要由内及外实现工业互联网的效益和赋能。借着母公司数十年的精熟工艺和工业沉淀，过去一年工业富联凭着深圳的“熄灯工厂”，在内部工业互联网应用上颇具成效，还被世界经济论坛评为“全球制造业灯塔工厂”，据悉将与外部应用上逐渐形成闭环，协同发展。
不管如何，工业互联网发展之路道阻且长，工业富联也好阿里云或者Predix也罢，只有秉承“脚踏实地，仰望星空”的理念和打持久战的心理准备，才能聚沙成塔，集腋成裘，则制造业升级之路虽然前路漫漫，终究未来可期。
延展阅读：
工业互联网平台涉及七大核心技术
多类工业设备接入、多源工业数据集成、海量数据管理与处理、工业数据建模分析、工业应用创新与集成、工业知识积累迭代实现等都是工业互联网平台需要解决的一系列问题，而这些问题主要涉及七大类技术，也就是工业互联网平台的七大核心技术。
1.数据集成与边缘处理技术
设备接入:基于一些规定协议将工业现场的设备接入到平台边缘层。
协议转换:运用协议解析、中间件等技术兼容各类工业通信协议和软件通信接口，实现数据格式转换和统一。此外，利用HTTP, MQTT等方式将采集到的数据从边缘侧传输到云端，实现数据的远程接入。
边缘数据处理:通过高性能计算芯片、实时操作系统、边缘分析算法等技术，在靠近设备或数据源头的网络边缘侧进行数据的预处理、存储以及智能分析应用，提升操作响应灵敏度并消除网络堵塞，与云端分析形成协同。
2.IaaS技术
在虚拟化、分布式存储、并行计算、负载调度等技术，实现网络、计算、存储等计算机资源池化管理模型的基础上，以确保资源使用的安全与隔离为前提，根据需求进行弹性分配，为用户提供完善的云基础设施服务。
