工業互聯網，不能謀求一家獨大；工業互聯網，不能存有私心壟斷；平臺，只是工業互聯網的載體；數據，才是驅動工業互聯網創新的動力；生態，才是驅動工業互聯網發展的激情。
Predix被頭插草簽的出售，聽似難以相信，但的確已經發生。Predix平臺，GE Digital耗費數十億美元，投入數千名軟件工程師，傾力打造的戰略性產品。曾經其在工業互聯網領域地位，就如蘋果iPhone對手機行業的重新定義。
而今卻淪落到剝離售出的境況，令人嘆息。
如果Predix成功，必然可以找出千萬理由，例如其率先清晰了工業互聯網的輪廓；率先定義了“邊緣+平臺+應用”的業務模型；率先提出將工業生產中的人、機、數據進行互聯。而且，Predix還具有優秀的數據分析能力，優秀的邊緣計算能力。更關鍵的是，Predix將諸多理念變為現實。
當然，如今Predix的跌落，也可找出很多原因。例如GE的業務戰略收縮、資本市場的看衰等，還例如過多樹立假想敵，忽視了生態體系建設；在投入巨資進行平臺研發的同時，沒有忽視，但輕視了應用模型、工業APP的積累。此外，GE一度將軟件與工業設備捆綁銷售，這是否也存在私心？涉嫌後續服務的“封閉式”壟斷。
工業互聯網的盛況
與Predix的落寞，形成鮮明對比的是，工業互聯網的日益繁盛和勃勃生機。研究機構Accenture指出，2020年全球工業互聯網領域投資規模將超過5000億美元；2030 年工業互聯網將帶來超過15萬億美元的增長；2015~2030 年間，工業互聯網領域預計將為中國GDP帶來約達1.8萬億美元的增長。
上述僅為市場空間，而在政策導向層面，國務院在2017年11月，專門通過了《關於深化“互聯網+先進製造業”發展工業互聯網的指導意見》。在這份規範和指導我國工業互聯網發展的文件中提到，2025年中國要有3~5個國際水平的工業互聯網平臺。要知道，在國家級的文件中，很少提到具體時間達到何種水平，這充分說明了工業互聯網在我國經濟建設中的重要地位。
競爭者已是過江之鯽
問題也由此而來，2025年中國要有3~5個國際水平的工業互聯網平臺，其潛在的競爭者是何人？其在Predix被出售之後，各方又將以何座標發展？可先不回答上述問題，而梳理市場現狀，在此海量級市場中，競爭者已是過江之鯽。
其中，國際企業包括，西門子、博世、卡特彼勒、PTC、思科等，國內企業如華能集團、和利時、航天雲網、三一重工、海爾、富士康、用友網絡、東方國信、寶信軟件等。今年8月，阿里雲也推出了“飛象工業互聯網平臺”；而此前的7月，阿里雲還與西門子就工業互聯網的發展達成了戰略合作。
當然，諸多企業參與工業互聯網，唯一證明的是大勢所趨，但何為工業互聯網？各方均在各說各話。最精闢的解釋，工業互聯網並非“工業的互聯網”，而是“工業互聯的網”。例如對重資產設備的遠程控制、MES系統與ERP系統基於供應鏈的互聯互通，都被廣義歸屬於工業互聯網範疇。但上述應用只體現了“工業的互聯網”特徵，只是在挖掘第三次工業革命的剩餘價值，或者更尖刻一些，只是為了報表更漂亮。
而回到Predix的話題，其最大的遺產貢獻是，基本以第四次工業革命為標準，建立了技術體系，明確了發展方向。當然，Predix的價值變現思路，發展方法論略有失誤，但不斷試錯也是產業，至少留給業內以下啟示——
平臺即生態
首先，工業互聯網應以生態式合作為基礎，任何謀求“一家獨大”的目的，都會使平臺的其他參與者感覺極不舒服。
工業，按照產品重量體積可分為重工業和輕工業；按照製造工藝可分為離散工業和流程工業，按照行業門類又細分為40個大類、212箇中類、538個小類。由此，任何僅憑一己之力、單打獨鬥的工業互聯網，永遠只是停留在“獨輪車”模式。即使有錢任性如Predix，其投資數十億美元，雖然與英特爾、思科等企業，在平臺基礎能力方面建立了戰略合作關係，但應用體系的生態仍顯不足。
通常認知，標準的工業互聯網生態應該包括，ICT企業、行業ISV、行業科研院所、數據模型開發團隊、平臺運營商，以及最終用戶的深度參與。上述生態體系中的不同角色之間，形成技術聯盟和商業聯盟，共享技術能力、共享市場機遇，共同承擔產業風險。
可如此比喻，有人蓋房，有人負責裝修，有人當廚子，有人進行配菜採購，各方各佔一股，共同經營餐廳。甚至食客（用戶）也需參與其中，對菜餚做出評價，改良口味，推動提升餐廳服務水平。如此模式才能使參與各方均有利益和動力，才能將餐廳做出品牌口碑，並具可複製性。
平臺即開放
此外，開放式的生態合作模式的另一益處在於，避免了處在私心的壟斷之嫌。早期Predix就曾飽受詬病，其希望用戶自行“共享”數據，而Predix平臺則基於數據分析，提供內燃機車組件、航空發動機等產品增值服務。當然，增值服務中的備品、備件也都是來自GE的產品。
“黑盒子”式的服務不是工業互聯網，而開放式的生態平臺則不存在此問題。行業知識被轉化的數據模型，並彙集在“數據模型商店”，行業服務也轉化為應用APP，被彙集在“應用商店”。各類模型、應用服務優勝劣汰，保證了平臺始終具有競爭性，也保證了用戶始終可以得到最佳服務。
最後分析工業互聯網對數據理應具有的理性態度。中國落後於第一次和第二次工業革命，但應用水平同步於以信息技術為代表的第三次工業革命。2017年中國製造業總產值為24.3萬億元，佔比中國經濟的29.34%。也就是說，中國製造業產值幾乎相當美國、日本、德國之和。由此，中國在工業製造領域的數據沉澱，也領先於世界各國。這即是“2025年中國要有3~5個國際水平的工業互聯網平臺”的核心邏輯理論。
工業互聯網以平臺為載體，但再精良的工具，也是為了服務於應用。工業互聯網只是企業客戶數字化轉型的路徑和手段，而非目的，其價值應該體現在降低客戶的運維成本、提高運營效率，並獲得財務收益。
所以，工業互聯網需要與行業發生深度融合，需要跨領域的深度合作，需要實現數據的“阡陌縱橫”，即縱向數據協同，以及橫向數據協同。舉例說明，發電集團首先需要將設備數據與企業管理系統進行橫向數據打通。同時，還要有產業鏈思維，將發電數據、電網數據，以及終端電力消費數據打通，實現內部數據與外部數據的縱向協同。
而這一過程中產生的有價值數據，並將這些數據通過新一代的信息技術，如大數據分析、AI、機器學習、區塊鏈等，進行分析和挖掘，再反哺平臺功能性的進一步提升，從而服務於行業客戶的實際應用。
最後說一句，高速行進的龐大戰隊中，不免出現個別落伍者，但待出售的Predix並未消失，發生在她身上的故事，對於我國工業互聯網的發展，有著多一層的含義。
新生事物的演進，總是在摸索和挫折中前行。
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