“虽然各路大军已经进入到工业互联网领域，但都还在外面打转。机器的语言还没打通，数据就像石油一样在底层，没有被挖掘出来。”

我国是全世界唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家，正从“制造大国”向“制造强国”迈进。

工业互联网是中国制造的转型升级之路。

“中国的工业，怎么去做转型升级，就是要在宏观层面实现话语权的提升，而且要通过工业互联网。”贺仁龙强调，“上层和下层的整个制造的改变，所传递出的信息和语言可以变成行业里数字化制造的标准，而整个行业的标准又可以引领全球的标准。”

工业互联网渗透的领域广、主体玩家多，意味着这场围绕工业制造行业的升级转型，是复杂又漫长的，其核心在于没有统一的机器语言。

正如消费互联网统一了购买语言，在电商、生活服务等领域迅速发展，形成了巨头。

工业互联网的体量远大于消费互联网，如果能够统一机器语言，发展将会更快。

疫情带来新生代互联网的繁荣

早在疫情爆发初期，贺仁龙就曾预测：“17年前的SARS带来了消费互联网线上经济的繁荣，而新冠疫情，会带来新生代互联网的繁荣。”

从前的消费互联网是商品价目及信息、支付的上网，而现在牵引的是生产的全生命周期的逐步上网。

疫情导致了无接触时代的到来，在生产和组织生产、供应链管理的过程中，实现在线和无人的状态，对工业有促进和演变作用。

这种全方位要素的上网波及到了以工业互联网为首的各个产业，新生代互联网时代来临。

受疫情影响，中国第一季度GDP同比下降6.8%，政府为此出台的经济刺激政策触发了新基建规模化的投资，也将为工业互联网铺好一条高速公路。

2008年“四万亿”涉及的“老基建”，主要是铁路、公路、桥梁等“铁公基”领域。而现在提出的“新基建”是以技术创新为驱动的包括信息、融合、创新三部分的基础设施。

5G、物联网、数据中心、AI、云计算等作为信息基础设施的主要内容，能够满足工业互联网发展的基本条件。

5G是实现工业设备和工业物质之间的物物相连、物人相连以及控制相连的一个基本过程；在工业产生了大规模的数据之后，需要有数据中心和人工智能的算法；工业中很多的工业基地和模型，需要工业互联网的行业云去解读。

回顾历史，每一次工业革命的真正爆发，基础设施建设也都是先行条件。信息和远程通信时代，互联网作为基础设施，催生了计算机、软硬件、消费互联网等产业。到了现阶段的智能时代，新一代基础设施建设将加速新一代产业如产业互联网和人工智能的发展。

工业互联网的生长逻辑：价值经济

在过去的三十年中，我们经历了一个快速、免费、规模的消费互联网时代。

而在工业互联网时代，旧有思维框架不再适用，我们需要适应新的逻辑。

工业的每个领域都有自己的行业Know-how。在基础设施建设的先行条件下，工业互联网项目的落地，还需要满足具体场景的特殊需求。

数字化、智能化为工业知识的凝聚提供了新的手段，通过大数据建模、AI等方式可以重构整个工业生态。

与在线交易、在线配送的消费互联网相比，工业互联网更多的是在线生产、在线供应链管理、以及在线的生产要素流动。

复杂的连接度带来了工业互联网的“慢与重”。消费互联网连接了供需双方，而工业互联网需要连接的是产业链上的各级供应商。

更重要的是，消费互联网连接的人是有主动性的，有统一的消费购买语言，可以通过数据建模来撮合交易。

而工业互联网连接的生产要素：机器设备、物料工单是复杂的，没有统一的机器语言。如果可以通过技术设置一系列编码，打通不同类型的机器和物料之间的沟通语言，那么行业的语言和标准都将显现。

“工业互联网最核心的就是行业里的生产语言。将生产机器的协议和逻辑标准打通，用技术呈现出来，再把它们连在一起，才能团结起所有的生产力。”贺仁龙说道。

制造业的核心一定是围绕产品全生命周期价值链的创新，在价值链的每一个环节中都有效率提升的空间。

如何借助工业互联网，打通企业研、产、供、销、服全价值链，聚焦提质降本增效的业务目标是关键。因此，从消费互联网到工业互联网，是“规模经济”到“价值经济”的转变。

中小企业也可以做工业互联网

数字化程度不高、体量不够大的中小企业也可以做工业互联网。

“中小企业的主要目标是维持生存和发展，为消费者和股东创造价值。要做工业互联网，就需要做到小而美。所谓量体裁衣，关键是找到最适合有用的。”贺仁龙表示。

以制造业为例，可以对工业大数据加以利用。通过监测机器数据，实现对生产机器的远程运维管理，监测机器健康状况，从而减少非计划性宕机，提升生产效率。

还可以增加传感设备，帮助提升产品良率。传统的提升良率的方式是抽样检查，根据部分产品的检验结果推断整批的质量状况，难免产生生产者风险和用户风险。

但通过工业互联网的技术在线感知，机器一旦掉线或出现其他问题，可以及时感知人工进行干预，从源头杜绝次品产生，减少浪费原材料以及生产时间，从而降低成本。

“监控设备、采集数据、调整维修等，其实都是直接通过工业互联网的各种手段来提升生产环节中的效率问题。”贺仁龙说道，“如果企业可以咬住行业痛点，做大痛点，很可能会变成一个工业互联网平台级的企业。”

比如广州致景，在前端，自主研发了纺织电商平台“百布”来聚集下游中小服装制造商的订单，在后端通过AIoT又将上游业内多家企业的近30万台纺织机连接在了一起。

通过下游订单的聚集，致景在云端按照机器的闲置率，将订单合理分配至生产企业，对上游生产环节进行了产能的智能化管理。

一方面实现了制造能力的全网连接，另一方面实现了市场和制造的零距离打通，整个行业的开机率、供应链效率、交易效率，都在这个过程中得到提升。

因此像致景这样的解决方案供应商，在行业集中度小，没有寡头企业的情况下，具备服务好整个行业的潜力。

尾声：工业互联网最终会演变成算法平台

在工业互联网统一了生产力语言和机器语言、形成巨头后，最终一定会演变成人工智能的算法平台。

人工智能算法的精准度是基于数据的多少。数据越多、基数越高，协调调配的算法就更精准，效率也就更高。因此人工智能的特色一定会导致智能算法的平台。

“虽然各路大军已经进入到工业互联网领域，但都还在外面打转。机器的语言还没打通，数据就像石油一样在底层，没有被挖掘出来。”

一切都才刚刚开始。

参考文献：

1、工业互联网：国运、企运、城运，小北，亿欧网

2、如何做工业互联网的“头狼”？郭仁贤，雷锋网

来源： 亿 欧 网