聚焦新基建丨数千亿级工业互联网市场,能否跑出独角兽?

聚焦新基建丨数千亿级工业互联网市场,能否跑出独角兽?

与当年“四万亿”相比,新基建的“新”,体现在数字化产业的基础设施建设上。5G、大数据中心、人工智能与工业互联网,构成了未来中国经济增长的新动能,也催生出产业链上下游无数的投资机会。

与此同时,过去十几年的时间里中国消费互联网所取得的亮眼成绩,不仅彻底改变了人们的日常生活,也催生出许多商业新贵,他们在掌握流量红利的同时也积累了足够丰富的数据资源,并以此探索出更多的商业模式。

当互联网进入下半场,大数据、云计算、人工智能等高新技术与产业的融合不断加深,在为传统产业加速赋能的同时,也涌现出一批即具备技术,又深入产业的创业型企业。作为国民经济支柱的工业制造业领域,更是如此。

工业互联网究竟代表着什么?这个领域能否像消费互联网那样诞生出新的独角兽?通过梳理目前我国工业互联网的发展现状,或能窥一斑而知全豹。

工业互联网从何而来?

不管你是否为从业者,相信工业互联网的概念并不陌生。这个最早由通用电气(GE)提出概念,发端于制造业,却因为联手了IBM、思科、英特尔与AT&T等IT企业,变得更为性感。

在很长一段时间里,GE旗下的Predix一直被业内人士看作是行业的标杆性物种:从建立平台,到万物互联,再到成立GE Digital并将原有软件及IT职能部门并入,建立全面的数字化转型能力,这家美国老牌制造企业在工业互联网领域所进行的每一步探索,都为后来者提供了参考,或是教训。

虽然2018年GE出售Predix及其数字化部门,引来了业内的无数讨论,GE挥泪斩马谡的做法,让从业者们纷纷看衰工业互联网的未来发展。但在今天,我们从发展的角度回头看,GE让其数字资产业务和Predix自由化的在市场上经营,并逐步摆脱其业务上对于GE集团的依赖,反倒是更为灵活高效的做法(集团战略变更及财务因素,不在本文的讨论范围之内)。

回到工业互联网的初衷,其实若按照英文“Industry Internet”来看,很难说这个概念究竟是工业领域专属,还是更适用于现阶段更为火热的产业互联网。但从GE所提出的“the power of 1 percent“的理念,以及具体落的行业来看,在航空、能源、医疗健康、铁路、能源等全球产业体系中,节省百分之一能够带来的潜在价值毋庸置疑。于是,这个最初起源于工业制造业领域的概念,也深入到产业中去,让未来的发展具备更多的想象空间。

聚焦新基建丨数千亿级工业互联网市场,能否跑出独角兽?

图片来源于报告:《Industrial Internet:Pushing the boundary of Minds and Machines》

将目光拉回到中国,2018年3月工业富联的闪电过会,让工业互联网以一种更具冲击力的姿态出现在公众的视野。诚然,彼时国内早已涌现出不少平台型产品,也陆续有对外赋能的案例曝光,但资本层面的大动作,更容易让人感受到行业蠢蠢欲动的生机,也从一定程度上给予一级市场以信心。

聚焦新基建丨数千亿级工业互联网市场,能否跑出独角兽?

如上如所示,亿欧盘点了2019年市场上获得融资的工业互联网领域相关企业,发现获得融资的企业一共有30家,其中还有少数几家当年获得了两轮融资,虽然较2018年的40多家(企名片数据)相比略有下降,融资轮次也较多地集中在A轮,但整体还是呈现出向上发展的势头。

当政策、资本都向同一个方向聚拢时,产生的动力是强劲而迅猛的。但工业互联网究竟长什么样子,新入局的投资人又该用什么样子的逻辑去看待这个行业,是个复杂的问题。

工业的互联网or工业互联的网?

在厘清答案之前,不妨先看一组数据:赛迪智库曾在一份报告中提到,2020年我国工业互联网市场规模逼近7000亿元大关,工业互联网平台市场规模将从2019年的491.2亿元,上升至696.1亿元。工业互联网市场规模,与工业互联网平台市场之间的规模差距,超过了10倍,那么平台之外的究竟是什么?

先简单地抛出观点:平台之外的产业规模,涉及到了5G通信、大数据、物联网等数字经济各产业链上下游的基础设施,这些基础设施可以说是建设和实现工业互联网的先决条件。

那么工业互联网究竟是如何实现的?不妨先参考工业互联网产业联盟制作的平台功能架构图。

聚焦新基建丨数千亿级工业互联网市场,能否跑出独角兽?

来源:工业互联网平台白皮书(2017)

从最核心的IaaS层、PaaS层、SaaS层角度来看,工业互联网平台其实与大数据平台的逻辑如出一辙。略有差别的地方是,一般大数据平台的数据会沉淀在不同针对消费者的网站或者APP上,但工业制造业场景中的数据来源,则复杂得多,有来自不同设备的,不同生产流程和运营环节的,甚至是不同人的。

因此,与通常的大数据平台相比,工业互联网平台的架构,多了最底部的边缘层,用来采集数据、并进行数据的预分析与处理,这是实现工业互联网“数据+应用”的基础,也是做工业物联网与AI加边缘计算的方向所在。

由此,继续向上的IaaS层、PaaS层和SaaS层也就无需过多赘述了,在完成了最初的数据积累之后,后续在开发应用及服务时,才不会让“巧妇难为无米之炊“。

工业互联网平台的原理看上去并不复杂,对着架构图仔细研究几家企业便能基本清晰,复杂的是平台搭建过程中所面临的具体情况。

众所周知,中国拥有全世界最全面的制造门类和最完整的供应链,这的确是我们的优势。但在青桐资本毕英哲看来,短短30余年建立起来的制造业体系,在过去野蛮生长的过程中遗留下了短板,是草莽生长的,别说自动化和信息化的建设了,能不能做好5S和精益生产,都得打个问号。“同行之间的发展水平有差异,不同行业之间的技术发展阶段更是层次不齐。这种千姿百态的发展状态,注定了我国在建设工业互联网的过程中,也需要不同的思考路径。”

基于此,我国工业互联网在发展建设的过程中,采取了“两手都要抓,两手都要硬“的思路:原本自动化、信息化基础已经不错的大型企业,先实现内部的数字化转型,将“设计-供应链-生产制造-运输-销售“的全链路打通,通过建立数据中台的方式实现工业内部的互联互通,并将积累下来的技术对外赋能;而资金有限的中小企业,也可以通过购买SaaS服务,或加入产业集群的方式,抱团取暖。

明势资本创始人黄明明向亿欧总结了目前市场上常见的四类工业互联网企业类型:

第一类是BAT等传统互联网巨头。阿里推出了ET工业大脑;腾讯将工业列为腾讯云超级大脑的五个重点方向之一;百度则打造了百度云“天工”智能物联网平台;ByteDance也在这一领域开始了积极的布局。

第二类是传统的工业龙头企业,如富士康,三一、徐工、海尔等。他们把“工业互联网”视为转型升级的火车头。各家都推出了自己的工业互联网平台,富士康的工业富联还登陆了A股,创下36天最快过会纪录。

第三类,是华为, 用友, 东方国信, 浪潮等头部ICT企业,利用自己的技术优势,品牌和渠道优势杀入。

还有第四类,就是一大批拥有相关背景的创业公司,如昆仑数据、天泽智云,以及明势投资的全应科技和玄羽科技等。

“这四类玩家对工业互联网的理解、以及实现路径各不相同。有做应用的,有做Pass层的,有从流程制造切入的,也有从离散型制造切入的,有做各类传感器和边缘计算的,也有做MES和围绕工业场景做ERP、CRM的,有从OT往IT融合的,也有从IT往OT切的,有做设备的预测性维护,也有从事网络协同制造和柔性生产的,总之各家有各家的解读和尝试。”在黄明明看来,现在大家都处于摸索尝试的状态,四类不同背景的玩家也选择了不同的细分领域进行切入,是行业发展处于早期阶段非常明显的特征。

达晨创投合伙人,工业互联网联盟专家,同时长期关注大数据、人工智能领域的资深投资人窦勇则认为,任何一个产业的发展都是有规律可循的:“从15、16年消费互联网热度慢慢降下去,到To B的大数据、企业服务兴起,以及现在的工业互联网,从行业发展的周期来看,我国工业互联网的发展阶段还处于初期阶段。我们其实没有必要给它下定义,只要真正做到‘降本增效’四个字,就是有价值的存在。”

在过去一段时间里,窦勇接连投出了数联铭品、昆仑数据、美林数据等工业大数据领域具备代表性的企业。在他看来,如果从万物互联的角度来看,工业大数据其实变成了工业互联网生态中的一个细小分支,因为只有在实现互联互通的前提下,才有足够的数据去进行应用开发,数据的价值才能进一步体现。但不管是工业大数据也好,工业互联网也罢,只要来源于工业,最终反哺工业,便有投资的价值。

数千亿级工业互联网市场,能否跑出独角兽?

回到文章最初的话题,市场规模如此巨大的工业互联网市场,是否能够跑出独角兽?问题的答案需要我们立足当下,放眼未来。

透过窦勇对行业的观察,处于需求爆发前期的工业互联网行业,很难说谁做得好谁做得不好,因为客户的需求是五花八门的,不同行业、不同企业的发展阶段也具有差异性。“纵使某些行业的需求有共性,也针对不同的企业,也需要去做相应的定制化开发,但‘降本增效’是永远的命题。”

而在黄明明眼中,这个问题的答案是毋庸置疑的,通过算一笔简单的经济账就能得知:2018年,中国第二产业增加值超过36万亿人民币,占GDP比重为40.7%,这意味着如果工业互联网能帮助传统产业提升1%的效率,那带来的价值就是3600亿。“尤其是中国传统工业市场的每个细分领域都是非常巨大的,无论是建设这些领域的工业互联网本身、还是做后期的智能运营,只要降本增效的效果明显,客户的付费意愿也回很强,当然会出现大的独角兽。”

对于一个处于发展初期的行业而言,未来究竟会发展成怎样其实充满了未知数,但可以肯定的是,工业制造业领域不会有一家独大,工业互联网同样也是。在数据渐丰的未来,围绕数据产生的业务与模式创新还将不断涌现,复杂的中国制造或许会在各个行业都出现基于互联网的新物种,即使现在无法预测全貌,在新基建的推送下同样未来可期。

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