聚焦新基建丨数千亿级工业互联网市场,能否跑出独角兽?‘j9九游会首页登录入口’

本文摘要:与当年“四万亿”比起,新的基础设施的“新的”,反映在数字化产业的基础设施建设上。

与当年“四万亿”比起,新的基础设施的“新的”,反映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,包含了未来中国经济快速增长的新动能,也费伊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获得的亮眼成绩,不仅彻底改变了人们的日常生活,也费伊许多商业富二代,他们在掌控流量红利的同时也累积了充足非常丰富的数据资源,并以此探寻出有更加多的商业模式。当互联网转入下半场,大数据、云计算、人工智能等高新技术与产业的融合大大加剧,在为传统产业加快赋能的同时,也辈出一批即不具备技术,又了解产业的创业型企业。

作为国民经济支柱的工业制造业领域,更是如此。工业互联网到底代表着什么?这个领域能否像消费互联网那样问世出有新的独角兽?通过辨别目前我国工业互联网的发展现状,或能窥一斑而闻全豹。工业互联网从何而来?不管你否为从业者,坚信工业互联网的概念并不陌生。这个最先由通用电气(GE)明确提出概念,发端于制造业,却因为合力了IBM、思科、英特尔与ATT等IT企业,显得更加性感。

在很长一段时间里,GE旗下的Predix仍然被业内人士看做是行业的标杆性物种:从创建平台,到万物网络,再行到正式成立GEDigital并将原先软件及IT职能部门划归,创建全面的数字化转型能力,这家美国老牌生产企业在工业互联网领域所展开的每一步探寻,都为后来者获取了参照,或是教训。虽然2018年GE出售Predix及其数字化部门,惹来了业内的无数辩论,GE挥泪斩杀马谡的作法,让从业者们争相看衰微工业互联网的未来发展。

但在今天,我们从发展的角度走看,GE让其数字资产业务和Predix自由化的在市场上经营,并逐步挣脱其业务上对于GE集团的倚赖,终究是更加灵活性高效的作法(集团战略更改及财务因素,不出本文的辩论范围之内)。返回工业互联网的想法,只不过若按照英文“IndustryInternet”来看,很难说这个概念到底是工业领域专属,还是更加限于于现阶段更加火热的产业互联网。

但从GE所明确提出的“thepowerof1percent“的理念,以及明确堕的行业来看,在航空、能源、医疗身体健康、铁路、能源等全球产业体系中,节省百分之一需要带给的潜在价值毋庸置疑。于是,这个最初源于工业制造业领域的概念,也了解到产业中去,让未来的发展不具备更好的想象空间。

图片源于报告:《IndustrialInternet:PushingtheboundaryofMindsandMachines》将目光纳返回中国,2018年3月工业富联的雷电过会,让工业互联网以一种极具冲击力的姿态经常出现在公众的视野。诚然,彼时国内早就辈出不少平台型产品,也相继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,也从一定程度上给与一级市场以信心。如上如右图,亿欧盘点了2019年市场上取得融资的工业互联网领域涉及企业,找到取得融资的企业一共有30家,其中还有少数几家当年取得了两轮融资,虽然较2018年的40多家(企名片数据)比起有所上升,融资档次也较多地集中于在A轮,但整体还是呈现向下发展的势头。

当政策、资本都向同一个方向连为一体时,产生的动力是强大而快速增长的。但工业互联网到底宽什么样子,新的入局的投资人又该用什么样子的逻辑去看来这个行业,是个简单的问题。

工业的互联网or工业网络的网?在厘清答案之前,不妨再行看一组数据:赛迪智库曾在一份报告中提及,2020年我国工业互联网市场规模迫近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,下降至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,多达了10倍,那么平台之外的到底是什么?再行非常简单地抛观点:平台之外的产业规模,牵涉到到了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道是建设和构建工业互联网的先决条件。那么工业互联网到底是如何构建的?不妨再行参照工业互联网产业联盟制作的平台功能架构图。

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,工业互联网平台只不过与大数据平台的逻辑如出一辙。有所差异的地方是,一般大数据平台的数据不会溶解在有所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,则简单得多,有来自有所不同设备的,有所不同生产流程和运营环节的,甚至是有所不同人的。

因此,与一般来说的大数据平台比起,工业互联网平台的架构,多了最底部的边缘层,用来收集数据、并展开数据的预分析与处置,这是构建工业互联网“数据+应用于”的基础,也是做到工业物联网与AI特边缘计算出来的方向所在。由此,之后向下的IaaS层、PaaS层和SaaS层也就需要过多赘述了,在已完成了最初的数据累积之后,先前在研发应用于及服务时,才会让“巧妇难为无米之炊“。

工业互联网平台的原理看起来并不简单,对着架构图细心研究几家企业之后能基本明晰,简单的是平台搭起过程中所面对的具体情况。众所周知,中国享有全世界最全面的生产门类和最原始的供应链,这的确是我们的优势。但在青桐资本毕英哲显然,短短30余年创建一起的制造业体系,在过去残暴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,能无法作好5S和精益生产,都得打个问号。“同行之间的发展水平有差异,有所不同行业之间的技术发展阶段堪称层次参差。

这种千姿百态的发展状态,预见了我国在建设工业互联网的过程中,也必须有所不同的思维路径。”基于此,我国工业互联网在发展建设的过程中,采行了“两手都要捉,两手都要软“的思路:原本自动化、信息化基础早已不俗的大型企业,再行构建内部的数字化转型,将“设计-供应链-生产生产-运输-销售“的全链路切断,通过创建数据中台的方式构建工业内部的互联互通,并将累积下来的技术对外赋能;而资金受限的中小企业,也可以通过出售SaaS服务,或重新加入产业集群的方式,抱团供暖。明势资本创始人朱明明向亿欧总结了目前市场上少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。

阿里发售了ET工业大脑;腾讯将工业列入腾讯云超级大脑的五个重点方向之一;百度则打造出了百度云“天工”智能物联网平台;ByteDance也在这一领域开始了大力的布局。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”视作转型升级的火车头。

各家都发售了自己的工业互联网平台,富士康的工业富联还登岸了A股,刷新36天最慢过会纪录。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,品牌和渠道优势杀进。还有第四类,就是一大批享有涉及背景的创业公司,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解读、以及构建路径各不相同。有做到应用于的,有做到Pass层的,有从流程生产紧贴的,也有从线性型生产紧贴的,有做到各类传感器和边缘计算出来的,也有做到MES和环绕工业场景做到ERP、CRM的,有从OT往IT融合的,也有从IT往OT托的,有做到设备的预测性确保,也有专门从事网络协同生产和柔性生产的,总之各家有各家的理解和尝试。

”在黄明明显然,现在大家都正处于思索尝试的状态,四类有所不同背景的玩家也自由选择了有所不同的细分领域展开紧贴,是行业发展正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,同时长年注目大数据、人工智能领域的资深投资人窦勇则指出,任何一个产业的发展都是有规律难以确定的:“从15、16年消费互联网热度渐渐降下去,到ToB的大数据、企业服务蓬勃发展,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正处于初期阶段。我们只不过没适当给它下定义,只要确实做‘降本增效’四个字,就是有价值的不存在。”在过去一段时间里,窦勇屡屡击出了数联铭品、昆仑数据、美林数据等工业大数据领域不具备代表性的企业。

在他显然,如果从万物网络的角度来看,工业大数据只不过变为了工业互联网生态中的一个细小分支,因为只有在构建互联互通的前提下,才有充足的数据去展开应用于研发,数据的价值才能更进一步反映。但不管是工业大数据也好,工业互联网也罢,只要源于工业,最后反哺工业,之后有投资的价值。

数千亿级工业互联网市场,能否跑出独角兽?返回文章最初的话题,市场规模如此极大的工业互联网市场,否需要跑出独角兽?问题的答案必须我们扎根当下,共创未来。利用窦勇对行业的仔细观察,正处于市场需求愈演愈烈前期的工业互联网行业,很难说谁夸奖谁做到得很差,因为客户的市场需求是五花八门的,有所不同行业、有所不同企业的发展阶段也具备差异性。“纵使某些行业的市场需求有共性,也针对有所不同的企业,也必须去做到适当的自定义化研发,但‘降本增效’是总有一天的命题。

”而在黄明明眼中,这个问题的答案是毋庸置疑的,通过算数一笔非常简单的经济账就能获知:2018年,中国第二产业增加值多达36万亿人民币,占到GDP比重为40.7%,这意味著如果工业互联网能协助传统产业提高1%的效率,那带给的价值就是3600亿。“特别是在是中国传统工业市场的每个细分领域都是十分极大的,无论是建设这些领域的工业互联网本身、还是做到后期的智能运营,只要降本增效的效果显著,客户的收费意愿也返很强,当然不会经常出现大的独角兽。

”对于一个正处于发展初期的行业而言,未来到底不会发展成怎样只不过充满著了未知数,但可以认同的是,工业制造业领域会有一家独大,工业互联网某种程度也是。在数据日渐丰的未来,环绕数据产生的业务与模式创意还将不断涌现,简单的中国生产也许不会在各个行业都经常出现基于互联网的新物种,即使现在无法预测全貌,在新的基础设施的启动时下某种程度未来可期。


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