雖難但產業互聯網的量遠大于消費互聯網

　　過去幾年，在互聯網大軍的強勢競爭下，傳統產業似乎碰到了很大的困境。

　　然而，到了2021年，互聯網人卻紛紛曝出進軍傳統產業，一場由技術革新帶來的變化可能正在顛覆你的認知。

　　上周六，產業數字化欄目第一期《小鎮：我們已經不一樣了 》，我們一起走進小鎮感受了那個越來越多企業同臺競逐的產業江湖。

　　今天，我們繼續探討傳統產業與互聯網如何通過數字化實現平等對話、融合。

　　“繼海瀾之家之后，近日，紹興一家紡織企業也公布為自家染缸裝上了一顆聰明的大腦了!”

　　隨著這則消息鋪天蓋地的襲來，24小時監測、數據化驅動、精細化生產、自身全程控貨等要害詞也滲透進了傳統經濟的典型代表——服裝行業之中。

　　“印染”大腦是中國輕紡城集團紡織產業大數據中心聯合一批試點企業，對實體經濟與互聯網、大數據、人工智能深度融合的探索。

　　所謂印染大腦，是指運用人工智能裝備，通過精準分析采集數據，痕跡化治理染色、花樣設計等操作，進行實時動態調整，實現企業節能減排、提質增效，解決一次合格率低等問題。

　　無論是海瀾之家還是“印染”大腦等傳統企業利用大數據、云、人工智能等數字技術應用提高產品的產出和效率，都不是巧合。

　　這些物種崛起的背后都有一個共同的背景——互聯網大數據在加速向傳統產業滲透，驅動生產方式與治理模式變革，推動制造行業向網絡化、數字化與智能化方向發展。

　　一、產業數字化并非新詞匯

　　產業數字化有多個稱呼，有人稱其為“需求側的數字化和供給側的數字化”，也有人稱其為“消費互聯網和產業互聯網”，還有人則直接用“產業數字化”來概括自己現在和未來要做的事。

　　通俗地說，產業數字化就是數字和傳統產業的結合，應用互聯網技術對傳統產業進行連接、重構。

　　事實上，假如你對互聯網的歷史有所了解，就會知道產業數字化并非新鮮詞匯。

　　早在2000年，美國的沙利文咨詢公司就提出了有關產業互聯網的設想，但因當時受技術所限，這一設想并未被廣泛接受。

　　直至2021年，通用電氣公司發布了一份報告，重新對這一概念進行了介紹，它才逐漸被業界重視。

　　實際上，“產業”和“工業”在英文中都是industry，產業數字化很初的應用領域主要是工業，所以，在早期的中文文獻中，產業數字化常被譯為工業互聯網。

　　不過，假如我們重新回顧一下產業互聯網的發展史，就不難發現它的應用領域并不僅限于工業。

　　早在2021年通用電氣公司的報告中，就涉及了航空治理、醫療等領域。

　　《2021數字化趨勢報告》指出，當前數字化的應用領域正從互聯網行業向政府、金融、零售、農業、工業、交通、物流、醫療健康等行業深入。

　　消費互聯網化影響需求側，產業互聯網可直接影響供給側。消費互聯網是to C，產業互聯網是to B。

　　在過去的幾十年里，互聯網通過連接和分享完成市場教育和消費端的認知，并以此造就了一大批以前端展示信息為核心的企業。

　　如電商平臺、資訊平臺、社交平臺、交易平臺、支付平臺等，微信、淘寶、京東、美團、滴滴等巨頭企業拔地而起。

　　互聯網隨時服務著我們的生活，堪稱“萬能”，這就是消費互聯網。

　　產業數字化則不同，它服務的對象從C端到B端，也就是我們常說的，它是人口紅利漸逝后互聯網的第二次折疊，是消費數字化的延伸，在上半場互聯網和用戶基礎的加持下，服務B端。

　　相較于消費互聯網，產業互聯網的體量更大。這一點從兩者的連接數和APP需求量就能窺見一斑，消費數字化的連接對象主要是人與PC、手機等終端，連接數量大約為35億;產業數字化連接的對象則包括人、設備、軟件、工廠、產品及各類生產要素，其潛在的連接數量可達幾百萬;數據統計，在工業領域，產業互聯網的APP需求量可達6000萬。

　　從對國民經濟發展的影響來看，產業互聯網的意義要比消費互聯網更為重大。

　　從功能上看，消費互聯網主要是通過連接消費者，幫助既有產品實現更高效的銷售和流通。

　　盡管它也會對生產環節產生促進效應，但總體來說這種影響依然是間接的、有限的。

　　相比之下，產業互聯網對生產的影響則更為直接，也更為明顯。

　　借力互聯網，應用大數據、云計算、人工智能等技術，傳統企業可以更好地設計滿足消費者需求的產品、更有效地組織生產、更快捷地實現產品的流通和銷售，從整體上優化組織結構、提升生產效率。

　　這對于促進新舊動能轉換、實現產業優化升級、提升產業的國際競爭力都有十分重要的意義。(參考：科技日報)

　　二、技術革新成為下一個浪潮的推手

　　“今天，一個新的技術周期正在形成，通俗地說，就是ABCD+X(AI人工智能、Blockchain區塊鏈、Cloud云計算、Data大數據，加上任何行業X)”，顏艷春說。

　　人工智能是繼蒸汽機、電氣后的第三次生產力革命;區塊鏈是繼股權、期權后的第三次生產關系革命，給用戶分錢的幣權機制正在重構每一個經濟體。

　　隨著ABCD不斷滲入傳統產業，加速了每一個舊產業的升級和迭代，一個月可能就是一個季度，催生了一大批創新物種和超級物種。

　　而這些超級物種背后，不僅僅是新零售或某個新制造、新供給鏈、新金融、新媒體、新物流的單個個體，可能是它們之間融合后的產物。

　　ABCD+X，讓產業鏈上游、中游下游實現連接，打破產業邊界，擊穿利益分割的重重壁壘，進而重構全產業鏈，提升全產業鏈的生產實力。

　　1. AI：人工智能視覺、人工智能聽覺等新興技術的崛起帶給了人們無數的想象和超前體驗。

　　在產業數字化時期，AI成為數據的很佳應用手段，成為新的主線，讓一切實現智能化、自動化。

　　案例：

　　① 小米

　　7年前，小米在國民心目中就是一家手機公司，現在，它已經變成了一個4000億港幣規模的經濟體。

　　它把三四線城市的數萬家小店和一二線城市的小米之家，以及線上的商城等整個全場景的流量團結起來，重構全產業鏈，實現再次騰飛。

　　② 大搜車

　　大搜車是二手汽車市場的新物種，它是一個汽車產業共同體，數據顯示，現在它的GMV規模已經接近3500億人民幣。

　　大搜車做的工作就是團結了11萬個二手車店的老板，不賺中間的差價和交易傭金，通過AI技術，讓交易雙方實現“配對”。

　　讓過去平均60天的業務周期降到了平均不到20天，加速了業務周期。

　　③ 7-11

　　7-11這個例子我們經常看到，它打破了傳統意義上便利店的枷鎖，在一個新的經濟體里創造了一個全新的產業模式。

　　借助AI技術，把2萬個夫妻老婆店，178個工廠和140個物流配送中心的老板團結起來，打造一條沒有任何收費站的“產業高速公路”，把產業鏈上的零碎點連接起來，形成了巨大的規模優勢。

　　④ 滴滴

　　滴滴這個產業共同體，也是借助AI技術，進而讓2000多萬出租車司機和3億多乘客實現連接。

　　2. 大數據：千人千面、精準定位，在產業數字化中，這些都將成為常態。

　　大數據將憑借對數據整合成為B端服務者在產業數字化的專用利器，實時猜測、專業分析，再次賦予數據獨特的增值。

　　3. 云：以阿里云、騰訊云為代表的一眾云計算領域的量級玩家入場，企業的數據存儲在云端，以達到精準、高效、無時效性等目的，在產業數字化時期，云將成為企業數據存儲的很佳場所。

　　4. 區塊鏈：去中心化、不可篡改、可追溯，隨著人們對產品的需求不斷迭代，對商品源頭以及渠道的知情權越來越成為人們不可缺少的選擇需求時，區塊鏈技術就是產業數字化的一大特色技術，將為人們帶來獨屬于它的技術優勢。

　　進步源于科技，從連接、分享到改造重構，“ABCD+X”一定是下一個浪潮的重要推手，顛覆我們所熟知的世界，而這一切并非今天才開始。

　　阿里：2008年，阿里巴巴陷入了IT基礎設施的瓶頸，馬云挖來了微軟亞洲研究院常務副院長王堅從零開始建立云計算系統，替換舊有引擎。

　　騰訊：借著“云與聰明產業事業群”的成立，騰訊在2021年十月推出了第三次組織架構調整，把TO B業務提到了前所未有的戰略高度。這不是一次臨時的調整，而是“蓄勢已久”的。

　　百度：在過去五六年里，百度在人工智能研發領域的投入高達200億，對話式人工智能系統Duer OS激活設備數突破一億等。

　　除了互聯網巨頭在搶灘各種前沿技術，涉及未來市場進行不斷自我革新外，我們還能看到，身邊的醫療、物流、政務、農業、工業等領域，從上游到下游，從供給端到需求端，都在借著技術革新而被重做。

　　“下一個10年，一切皆重來。”顏艷春說。

　　三、唯有數字化，才能抓住下一個風口

　　2021年新造車運動的旗手是樂視控股集團創始人賈躍亭。

　　當年年初，在CES(國際消費類電子產品展覽會)上，賈躍亭用蹩腳的英語向外界展示了他旗下企業“法拉第未來”第一款準量產車型FF91。

　　并公布要打造零排放的電動汽車以及一套完整的汽車互聯網生態系統，從產品到整體模式都將顛覆傳統汽車產業。

　　不過，隨著其商業帝國的資金鏈斷裂，在2021年6月，他便公布辭去了樂視　一職，留下了樂視這個爛攤子飛往了美國。

　　不過，在賈躍亭倒下的地方，蔚來汽車創始人李斌站了起來。他選擇在當年賈躍亭發布LeSEE品牌首款概念車的五棵松體育館，為自己的電動汽車ES8開發布會。

　　風頭很勁的電動車除了蔚來汽車的ESB，還有奇點汽車奇點is6預覽版、小鵬汽車1.0版汽車(IDENTYX)、威馬EX5、車和家已經夭折的SEV和即將推出的一款對標特斯拉Model X的SUV(運動型實用汽車)。

　　值得注重的是，參與這場新造車運動的弄潮兒大多有一個背景：他們很多都來自互聯網行業。

　　蔚來汽車創始人李斌、小鵬汽車創始人何小鵬與奇點汽車創始人沈海寅均為互聯網行業從業者，他們背后有強大的互聯網人站臺，阿里巴巴、騰訊、百度的身影顯現其中。(參考：何帆的《變量》)

　　很多人很難理解，為什么很多互聯網公司都在跨界造車?

　　曾經和董明珠立下“10億賭約”的互聯網新一代掌門人雷軍要造車，蘋果、谷歌、華為紛紛公布也要造車。

　　實際上，這和阿里巴巴、網易、京東紛紛公布進軍養豬行業的背景如出一轍，C端流量枯竭，爭奪B端市場或將成為下一個趨勢。

　　互聯網行業的利器，一是數據，二是技術，三是資本。

　　“在互聯網行業深入傳統行業的腹地后，就會逐漸意識到，它們的這些武器是有局限性的。”北京大學匯豐商學院經濟學教授何帆說。

　　互聯網行業善于應用大數據，而傳統產業的優勢是小數據。

　　什么是大數據?

　　它是關于我們每個人日常生活的數據，比如購物清單、生活習慣、移動軌跡、健康數據、人臉特征等。

　　互聯網公司在合理時間內擷取、治理、處理并整理，幫助其為消費者畫像，以達到更積極地為用戶提供定制化的目的，甚至針對每個消費者實施不同的定價，緊緊盯著你的錢包。

　　大數據有4個發展階段：

　　數據開采與收集，不斷從市場里去挖掘數據，我們把整個市場所有的數據叫做數據礦山。

　　數據清洗與標簽化，從2021年開始，全球的研究院所和大型企業的工程師，開始花費大量的時間去做很低級繁瑣的工作，這就是數據標簽化過程。

　　非同源數據的交匯耦合，現在大數據體量非常之多，但是數據分屬于不同的公司，比如滴滴擁有出行的數據、攜程有旅行的數據、美團有餐飲的數據。

　　所有的數據積累起來，這些數據非常密集，而其它大部分外界的數據是非常稀疏的。

　　出現這種情況的原因是有效數據不夠，需要企業把不同的數據交匯在一起進行綜合化分析。

　　這項工作亞馬遜已經開始做了，中國也有很多金融公司去購買很多其它的平臺數據，像諾亞和點融網就做得非常好，通過多元數據的耦合之后，綜合分析每個人的用戶畫像，分析出結果后，反過來給企業推送商業策略，這是典型的產生過程。

　　很終就形成了一個結構化的精練數據集。

　　什么是小數據?

　　“小數據是指跟某個具體客戶的深度體驗，某個具體生產環節中的微妙變化有關的數據。”何帆說。

　　這些小數據大多停留在消費者的心里和生產車間的流水線上，不簡單拿到，僅有少數能夠為制造商所把握。

　　小數據是傳統產業的主場，不是互聯網企業的主戰場。

　　以汽車產業為例：

　　“互聯網企業把握的大數據是地圖數據，這對汽車的自動駕駛、智能駕駛技術的發展都很有幫助。”何帆說。制造業企業積累的數據庫則是在安全性能、制造工藝、制造流程等方面。

　　簡單被新興汽車企業忽視的一件事情是：這種數據庫積累下來的優勢是不可能被迅速趕超的。

　　新興汽車行業當然可以把傳統汽車行業里很好的工程師挖過來，但這些人能帶走的只是他們自己積累的經驗，而這些經驗不過是汪洋中的一滴水。

　　騰勢汽車是中國很早一批出現的新能源汽車品牌之一，成立于2021年。騰勢是由比亞迪和德國戴姆勒聯手成立的汽車品牌。

　　騰勢CEO嚴琛說，騰勢汽車在制造過程中，碰到諸如車體設計這樣的核心設計，會找德國的設計師來做，不是因為德國的設計師個人水平高，而是只有他們才有戴姆勒的數據庫使用權限。

　　戴姆勒的數據庫是數十年經驗的積累，這些經驗是從無數次失敗中摸索出來的。

　　嚴琛去過寶馬的工廠，發現他們幾乎天天都在進行各種撞擊實驗，從各個方向撞擊，形成的數據都會錄入數據庫。

　　互聯網行業精通面向消費者的技術，但疏于生產流程、生產工藝的技術。

　　汽車的復雜程度遠遠超出這些“跨界者”的想象。強悍如蘋果公司，很終也只能忍痛砍掉AppleCar計劃。

　　不得已，很多新能源汽車企業只能和傳統的汽車企業合作，讓傳統汽車企業為它們代工。(參考：何帆的《變量》)

　　蔚來汽車和江淮汽車合作，小鵬汽車和海馬汽車合作，都是這個思路。

　　可是，你不可能把孩子永遠放在別人家寄養。同樣，你也不可能永遠讓別人代工。

　　問題在于，互聯網企業一旦開始自建工廠，就會從輕資產模式轉變為重資產模式，優勢會變成劣勢。

　　擅長平地作戰的騎兵，到了山區，優勢還在嗎?

　　新造車運動主要依靠市場融資，希望憑借充足的彈藥迅速撕開傳統汽車企業的防守線，但成熟的傳統汽車企業都有著極其嚴格的成本控制手段，新興汽車企業很難在成本戰中取勝。

　　這種靠資本堆出來的商業模式存在巨大的風險。有很多事情，真的不是錢多就能辦成的。

　　一旦市場并不認可不成熟的早期產品，銷路打不開，則經銷商斷網，供給商斷貨，這些問題反過來會影響融資，對于新公司而言是致命的。

　　一輛新車，從籌備到很終投放市場，原來是需要7~8年，后來變成5~6年，現在變成只需要2~3年，快的話18個月就可以搞定。這是電動汽車帶給傳統汽車的巨大沖擊。

　　造車的周期大大縮短了，可是有很多問題會被掩蓋。

　　城上的守軍(傳統產業)和城下的進攻者(互聯網企業)都在思考。

　　為什么進攻者會如此快?為什么守城的部隊如此頑強?為什么別人的機制這么靈活?為什么人家的系統如此嚴密?

　　汽車行業是工業化的代表，是傳統產業很堅固的陣地。

　　實際上，各行各業都在暗流涌動，在數字化的驅動下靜靜改變了作戰模式。

　　制造、醫療、運輸，都是產業數字化的發力點，原來每個醫院的系統，都是煙囪式的，互相隔離(看同一個病，你去A醫院的病例都不能拿到B醫院)。

　　以及法律、財務、辦公室OA、會計、企業生產制造流程治理等，都在借助數字化的力量，變得更加高效、精準、便捷。

　　未來是一個實體經濟和虛擬經濟通過數字化實現平等對話、高度融合的時代，也是消費需求牽引整個制造需求運營的時代。

　　中國市場已經從過去30年突飛猛進的增量市場變成接下來的慢速增長的存量市場，中國上萬億規模的產業比比皆是，但整個市場都是碎片化的。

　　今天，我們已經來到了一個ABCD(AI人工智能+Blackchain區塊鏈+Cloud云+Data大數據)+X的新技術推動的產業新周期，它在加速每一個產業的迭代，所有產業都將值得重做一遍。

　　文章來源：未知

　　文章標題：雖難，但產業互聯網的量，遠大于消費互聯網

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