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我们试图回答这样一个具体问题:有三个号称自己是工业互联网平台的公司ABC,年销售额都是10亿元,但资本市场估值差距很大:A公司估值不到10亿元,B公司可能值30亿,C公司可能是500亿公司。三家企业的区别在于:A是项目公司(Project),B产品公司(Product),C是平台公司(Platform)。
如何从一个项目公司进化到产品公司?从一个产品公司进化到平台公司?如果从5到10年的长周期观察,工业互联网平台核心竞争力正是这种进化能力。
如何评估一个工业互联网平台的进化能力?必须回到工业互联网的本质及核心竞争力来源上,必须回到IT技术与OT技术融合的底层逻辑上来思考,必须回到工业革命以来关于这个世界是如何被“控制”这一命题上来。
工业革命事实上是两场革命,即动力革命和控制革命。工业革命的发展史,就是控制技术不断演进、升级、迭代的发展史。工业革命200多年来,伟大产品的背后,都是控制技术突破。研究控制技术演进历史,既是理解工业革命演进规律的必然要求,也是观察和理解当下数字时代纷繁复杂技术发展逻辑的一把钥匙。
瓦特发明蒸汽机,重要技术突破是在1788年发明了离心调速器这一功率控制系统,蒸汽机运行的稳定性实现大幅提高,拉开了人类工业革命的序幕。
莱特兄弟发明飞机,核心技术突破是在1903年发明了飞机控制系统,飞机的升力和动力问题在之前已经被英国人乔治·凯利和德国人奥托解决了。控制、动力和升力问题的解决,将人类带到了航空时代。
德国人认为工业3.0的标志是可编程控制器PLC的发明和广泛使用,将人类的控制技术带入电子时代。这归功于1969年美国莫迪康公司(Modicon)率先制造出第一台可编程控制器PLC,人类可以将认知规律、操作流程转化为软件,注入到机器设备的运行中。
2012年,GE提出工业互联网时,其对工业互联网的认知充分体在自己发布的白皮书《工业互联网:打破智慧与机器的边界》中,试图解决的核心问题是,作为人类生产工具的机器设备,在新一代数字技术驱动下,如何进行控制和优化,如何在更大范围、更广空间、更高精度、用更低成本来对机器设备进行优化和控制。
今天探讨工业互联网,其本质是基于云边端等新一代技术体系,如何重构物理世界的动力、执行、控制体系,构建世界物理世界运行规则。
回顾200多年来工业革命,可以看到,控制系统经历了从机械控制、电子控制、软件控制、边缘优化、云端优化的演变过程。数字技术带来的革命性变化,是控制系统的软硬解耦,实现从机械控制到数字控制的演进,从而改变了控制在场景、空间、规模和效率上的变革。
我们需要关注的是,控制系统是如何演进的,控制向着越来越智能化的方向演进。智能是主体对外部环境变化做出响应能力,无论是机器人、数控机床小车、立体仓库生产线,还是个人、研发团队、企业,是否实现了智能取决于如何对外部做出响应,如何应对外部不确定性。
数字化转型的本质就是在数据+算法的世界中,以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性。今天,技术演进的底层逻辑在于对产品和服务如何需求做出实时响应。
从这一视角出发,我们看到过去60年数字技术演进的逻辑。从上世纪60年代大型机IBM360开始,到后来的小型机、PC机,再到后来的云计算、智能手机、智能汽车、中台、工业互联网到5G等,每一代伟大的数字产品背后,其技术演进都遵循共同的底层逻辑:软硬解耦,即硬件通用化,服务可编程。
大型机:1965年之前IBM开发了7种大型机,每种计算机的操作系统都不一样,大型机硬件和专属软件成为一个密不可分的封闭系统,同样一个应用程序需要在7个系统上重新开发,并要适配7个系统的各种设备。IBM360统一了大型机的操作系统,实现了应用程序与硬件与外设的解耦,开创了一个新时代。
微型机:上个世纪80年代,IBM主导了全球个人计算机产业发展及分工格局,WINTEL体系统一了计算机软硬件架构和标准,实现个人计算机应用软件与硬件解耦,开启软件产业大繁荣时代,并孕育了英特尔、微软等伟大的企业。
云计算:2006年,伴随着计算、存储、网络资源虚拟化技术发展,人们迎来了云计算时代,应用软件(SaaS)与IaaS硬件(计算、存储、网络)层实现解耦,计算资源实现了随用随租。其本质上是在大规模服务器集群上,通过构建统一的操作系统,实现上层应用与底层硬件设备的分离。
智能手机:与功能手机操作系统与硬件绑定不同,无论是苹果iOS或是安卓等智能手机操作系统,都实现了应用软件与硬件的解耦,开放的手机操作平台上屏蔽了应用软件对硬件高度依赖,通过构建一个开放生态丰富APP应用,实现手机功能多元化,并满足个性化需求,圆满解决了手机硬件对规模经济的诉求,以及个性化服务的范围经济诉求。
智能汽车:传统汽车向智能汽车演进最大的技术变革在于汽车控制系统的创新,传统汽车80多个ECU等电子控制单元,是多厂商、多标准、封闭式、长周期的专用系统,将转向类似于智能手机的集中式架构(底层操作系统+芯片SOC+应用软件)。汽车核心控制单元和系统的软硬件解耦,服务实现可编程。从SOTA(Software OTA,软件升级)应层软件更新、信息娱乐等软件升级,向FOTA(Firmware OTA,固件升级)对汽车控制器系统升级,如动力系统、电池管理及底盘、动力、ADAS等OS层的更新。只有这种底层技术的变革,才能实现无人驾驶系统的持续升级。
数据中台:中台要解决的是业务系统中特定领域快速变化的应用、数据与多业务共性能力和组件的解耦问题。它所揭示的规律是,传统复杂、固化、更新慢、长周期的应用软件必须解耦,让需要快速响应的应用系统跑的更快,让可复用的功能组件复用性更强,实现智能决策应用与后台ERP、人力系统功能解耦,以及灵活封装。
开放自动化:过去的60年,软硬解耦的趋势主要发生在IT技术领域,当前这一趋势正在大踏步地走向自动控制领域,开放自动化的时代正在到来。传统控制系统正从专用、封闭走向开放、通用,其核心是控制软件与PLC等硬件实现解耦,基于软硬解耦的开放自动化体系,面向工程开发和运营效率提升3到4倍。
5G:5G最重要的技术是切片技术,如何说云计算是对计算资源虚拟化后重新封装,向客户提供个性化计算服务;那么5G切片技术就是对移动通信硬件资源的虚拟化重新封装,向客户提供个性化移动通信服务。其本质是移动通信资源的软硬解耦,在统一的硬件网络(无线接入、承载网、核心网)上,通过软件切出多个虚拟端到端网络,以软件满足客户个性化需求。
从经济学的视角看,基本趋势是,硬件通用性遵循规模经济,软件个性化遵循范围经济,就是让变化快的软件摆脱束缚,变得更快,应对各种需求的不确定性;让利用率高的硬件逐渐趋于统一,使得利用率变得越来越高。
没有网络的世界是一个机械系统。传感器、互联网、物联网、云计算出现后,所有的设备、产品最终都将成为一个网络终端。人类创造的物质世界从一个机械系统演变成复杂的生物系统。一个个最小的具有状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的智能单元被连接,从一个个小系统汇聚成一个复杂的智能生态。
工业互联网的本质就是单机智能走向系统智能,从单机的软硬解耦走向系统的软硬解耦。
一是单元级。单元级是具有不可分割性的最小智能单元,是构建工业互联网的基本要素。最小智能单元可以是一个部件或一个产品,通过硬件(如具备传感、控制功能的机械臂和传动轴承等)和软件构成“感知-分析-决策-执行”的数据闭环,具备了可感知、可计算、可交互、可延展、自决策的功能,典型如智能轴承、汽车ECU控制器、数控机床控制单元等。其底层技术正在走向软硬解耦、软件定义的新阶段。
二是系统级。工业互联网是多个最小智能单元(单元级)通过网络(如工业现场总线、工业以太网、5G)实现更大范围、更宽领域的数据自动流动,实现多个智能单元级的互联、互通和互操作。面对多设备、跨地域、多场景的物理世界运行,工业互联网的控制系统从软硬一体化专用系统不断走向软硬解耦和分离,实现局部资源的自组织、自配置、自决策、自优化,能够快速应对客户需求。
三是系统之系统级(即SoS级)。工业互联网的系统级实现了跨系统、跨平台的互联、互通和互操作,促成了多源异构数据的集成、交换和共享的闭环自动流动,在全局范围内实现信息全面感知、深度分析、科学决策和精准执行。基于大数据平台,通过丰富开发工具、开放应用接口、共享数据资源、建设开发社区,加快各类工业APP和平台软件的快速发展,通过实现横向、纵向和端到端集成,形成了开放、协同、共赢的产业新生态。
实时响应:数字化开启了一场时间减史革命,今天企业需要实时洞察客户需求、实时响应、实时满足,从规模需求到个性需求,洞察客户需求开始到实时满足客户需求。背后考验的是决策优化响应的频率如何提高,如何应对不确定性,如何走向高频竞争时代;
能力复用:软硬解耦的背后需要企业构建一套能力的复用体系。传统IT架构所建立的解决方案难以适应制造业发展所带来的复杂性,包括边缘计算、云计算、IOT、人工智能、中台、SaaS化应用等诸多创新将帮助实现这一技术架构的迁移,塑造企业全新的、可针对需求重复利用的能力体系;
全局优化:遵循硬件通用化与可编程服务这一逻辑,逐步实现从机械控制、电子控制、软件控制、边缘优化到云端优化的智能进程,使制造体系的智能化、数字化、互通化程度从从设备级跨越为系统级;
生态迭代:基于云边协同、微服务的组件,更多的工业新知识、经验、方法、模型在全新体系中的重建、复用、重构,不断重复,最终构建成为IT/OT融合下的新的工业生态。
今天,中国一批工业互联网的新锐在迅速崛起,正在加速从项目公司(Project)、产品公司(Product)向平台公司(Platform)演进。如蘑菇物联、寄云科技、黑湖科技、数益工联、奥哲科技、致景科技等。
蘑菇物联是将平台化解决方案植入机器轰鸣的车间,取得良好的技术闭环和商业闭环公司。
空压站是许多工厂的通用设备,包含多台空压机、干燥机、储气罐、净化设备、冷却塔、余热回收装置,用气供需不匹配、能耗高是行业顽疾。蘑菇物联基于生产设备端数字化改造实现运行状态感知,将用气需求状态数据汇聚到边缘服务器,基于机理模型和人工智能模型对用气需求进行分析,并反向输出和优化空压设备工艺参数,实现用气供需精准匹配。并实现核心算法云端优化与边缘部署。
蘑菇物联基于IoT、云边端的技术架构,实现了算法是对用气供给端、需求端的精准匹配,降低了能耗、节省了人力、实现了预测性维护。更重要的是,基于开始的单一项目经验积累(项目公司),快速进化到数据采集、软件的产品化阶段(产品公司),迈向以云边端部署和运营的平台化阶段(平台公司)。其最大的价值在于,其技术产品和解决方案基于云边端的部署和运营,实现技术和商业上的闭环,可以低成本、大规模、高效率地快速复制,代表了工业互联网在车间端技术和商业模式变革的方向。
寄云科技在工业互联网领域,正成为从一家项目公司、产品公司,向平台公司演进的代表。寄云NeuSeer工业互联网平台以数据智能为核心,秉持“连接+洞察+优化”的理念,面向装备、半导体、油气、能源、轨道交通等复杂产品装备及产线优化,将项目经验和算法沉淀到边缘智能一体机、智能控制器等产品中,基于IT与OT数据全面融合,通过生产设备和业务数据的汇聚、清洗、分析、决策,实现数据流动闭环、技术应用闭环和商业价值闭环,提升了企业业务效率、安全性、可靠性和连续性。
寄云科技在从产品公司到平台公司演进的道路上持续探索。依托十年制造业数字化服务经验,以基于公有云的NeuSeer工业互联网平台,为开发者打造了从智能控制、数据采集、设备接入、数据分析建模和可视化开发在内的开放平台,支持实现包括数字孪生、智能控制、预测性维护、生产管控等数据智能应用,帮助工业企业从装备智能化到生产智能化,加速实现数智化转型升级。
以阿里犀牛智造为代表的云端制造模式,体现了软硬解耦从单机走向系统的发展趋势。阿里犀牛智造在过去几年的探索,就是建立一个云原生的数字化解决方案,通过推动单机设备、智能产线、工艺优化、车间管理、经营管理、产品开发等全面云化,实现需求分析、研发设计、工艺优化、排产计划、制造执行、物流管理的云端决策、下发到边缘和工厂执行,实现端到端的供需精准匹配,以及小批量和高频换线。
犀牛智造实现了需求、设计、研发、供应链的全局优化,以高质量、透明化的长尾特征来满足海量、多元化的市场需求,实现了全生产要素、全产业链、全生命周期的实时、精准、高效,这是工业互联网、工业4.0、智能制造追求的目标。今天的制造业已经从IT时代来到了DT时代,云端制造才能实现端到端的全链路优化,它基于云构造了一个制造体系,为传统制造业建立了一套云原生的解决方案。
从实践来看,欧美企业更偏好套装软件,东亚国家的企业更喜欢自研。10年前有研究机构做过分析,结论是,美国企业软件投入中,套装软件占29%、自开发37%、外包开发34%;日本企业的软件投入中,套装软件占10%、自开发20%、外包开发70%。事实上,许多企业一直坚持两条腿走路。
传统的套装软件或定制化自研的数字化道路面临挑战。这种挑战来自两个方面的变革:一是需求的巨变,数字原住民崛起带来消费的个性化、实时化、场景化、内容化、动态化,伴随着中国消费互联网的崛起,消费端数字化步伐不断加快,推动中国数字化从供给端单轮驱动向消费与供给相互迭代的双轮驱动转变。二是IOT、云计算、IT与OT融合等新型数字基础设施的推广普及,正在加速重构传统软件体系和架构,基于平台化的SaaS等新的技术和商业形态软件产品不断涌向。其结果是,无论是传统套装软件和定制化自研都越来越难以满足企业自身的需要。
今天,商业需求和技术供给体系的变革,推进数字化推进模式从套装软件购买、定制化研发向基于平台的SAAS及低代码开发模式演进,其核心是在提供个性化解决方案同时,提高产品的复用性和低成本的可扩展性。
传统软件正在进行解构和重组,基于云平台的细颗粒度的功能组件和开发工具,在一个平台上为客户提供各种各样的解决方案,既够满足企业数字化方案的针对性、适用性要求,同时又满足产品化程度高的诉求。这是工业互联网平台所要追求的目标。
年销售额10亿的公司,其市场估值可以是十亿、百亿乃至千亿,区别在于这是项目公司(Project)、产品公司(Product),还是平台公司(Platform)。这三类公司有什么特点?其能力是如何演进?可以从六个方面进行分析:
一是收入结构。可以从企业收入结构来判断公司的性质和属性。项目公司以实施独立的项目收入为主;产品公司收入以套装软件和硬件销售为主。而平台公司以PaaS、SaaS、DaaS咨询、实施、部署和运营为主,更重要的是有稳定持续的年收入,这种高质量的收入模式是企业估值高的重要因素。
二是交付形式。项目公司是以交付个性化的、孤立的项目为主要形态;产品公司交付的是标准化的软硬件产品,并伴随长周期的咨询实施服务;平台公司交付PaaS和SaaS,并提供基于业务价值驱动快速部署与长期运营。
三是核心能力与竞争壁垒。工业互联网的项目类公司需要有工业KNOWHOW(工艺、流程、管理)、人才、项目管理能力;产品类公司在项目公司能力基础上,还有软件产品开发能力、营销体系、渠道体系和和咨询实施能力;平台公司在产品公司能力基础上,还需要建立基于设备数采+云平台+工业APP的商业闭环,拥有原子级服务产品,以及产业链整合+平台生态构建能力。
四是人才结构和特质。项目公司需要的项目管理型人才、工业知识经验和技能型软件开发人员;产品公司是在项目公司人才基础上,具备更多的软件产品开发管理和工业知识软件化人才;平台公司的人才是在产品公司的基础上,具备丰富的业务场景和知识人才,基于云原生开发、运营人才,以及顶级算法和人工智能人才。
五是技术架构与部署方式。项目公司和产品公司都基于传统线下部署和整体式架构;平台公司基于云原生和中台等技术底座,通过微服务架构等新技术体系部署落地。
六是面临的挑战。项目公司面对的是成本不可控、进度超支,周期长、毛利低,工业知识无法沉淀、复用。根据国外的统计,600万美元项目失败率30%,1000万美元的项目失败率43%。产品型公司面临技术适应性不足、功能臃肿,用户体验差、迭代慢,实施部署周期长。平台型公司高投入、高门槛,收入增长缓慢、盈利平衡困难、投资风险大等挑战。
今天,对于工业互联网的市场而言,主要矛盾是供给端的技术解决方案能力不足,需求是现实的、急迫的。
工业互联网平台企业的挑战,就在于面向复杂的业务需求,不断找到多种新技术组织的最佳方案,找到技术上的可行性,实现商业上的闭环。如果做一个比喻的话,工业互联网人可能手里只有一张地图,知道大概方向,但没有指南针,每向前走一步都是一次艰难的探索。
从这个意义上看,工业互联网从一个项目公司、产品公司到平台公司,其能力的跃升一定是走向了一个“无人区”,是一次脱胎换骨式的蝶变,能进化出来的一定是凤毛麟角的。
工业互联网的市场空间,不是替代旧市场,而是创造一个新市场;IT与OT系统连接融合,不是IT系统功能叠加的物理反应,而是技术体系和功能重构的化学反应;工业互联网的意义,不是传统IT方案的升级,而是重新定义技术价值、解决方案和商业模式。
两难选择1:企业战略定位:决策层是要解决短期生存压力,还是选择长期可持续技术路线和商业模式,怎么做权衡?
两难选择2:企业组织文化。项目公司、产品公司和平台公司有不同的组织文化,决策层是要迁就企业运营管理的惯性思维,容忍组织、管理、运营的路径依赖,还是要跳出来重新构建一套商业模式生态,实现商业生态组织、运营、考核、文化升级?
两难选择3:技术人才遴选。决策层是容忍传统技术开发、部署、运营模式路径依赖,以及与其相适应的人才、工具和方法,还是基于云原生技术体系实现人才、工具、方法的全面升级?目前,数字原生企业很少招聘传统信息化人才。
两难选择4:产品形态选择。决策层是要找到IT与OT融合的项目级商业闭环,还是要打磨一款杀手级的平台化产品?或者说,是在IT+OT融合的商业闭环项目投入,还是舍得投入在PaaS+SaaS化产品打磨,开发低代码平台与工具,推动行业知识、管理经验的沉淀与能力的快速扩散?如何解决短期高风险、高投入、低收入问题。
这些问题,没有答案,需要企业自己探索。
问题的关键不仅是决策层能不能坚持长期主义,更是让客户、员工、投资人能够看到未来并确信企业能够走到未来。在很多时候,企业距离盈亏平衡点可能是很远,要走很长的路才能抵达,考验的是创始人、管理层、员工、投资人、客户的信心是不是足够坚定,是不是能够长期坚持做正确的事,企业愿景是不是真正想成为一家平台公司?这是工业互联网人必须下决心作出的选择。
工业互联网的时代,是数字系统需要从记录时代走向决策时代;从数字技术体系从静态系统演变成动态系统的过程;从一个有边界功能系统,演变成一个根据客户需求功能不断演进的系统;从一个闭环走向开环;从一个低频决策机制变成一个高频决策模式;从粗颗粒度演变成一个细颗粒的功能;从一个管控系统过渡到人机协同系统;企业整个形态从机械系统演变成生物系统;企业从跟客户一次博弈演变成共生关系;企业从产品导向、渠道导向转变成客户导向。
只有这样,一个工业互联网平台企业才能从项目公司、产品公司,进化为平台公司。