工业互联网寒冬将至！？

①工业互联网服务于中小工业企业还是大企业？

②工业互联网带来的利企业内部？

③工业互联网的重点是生产制造还是制造环节以外？

这三个问题摆在员工和观察者的每个人面前。只有回答好主题，IIoT的价值才能转化为企业实际的高质量发展。

工业互联网江湖的水，无论是清水还是浑水，都已经发热起泡。

业内人士参加的积极性和好奇心可能是其发展体征最好的温度计2月末召开的工业互联网大会，预计原本有3000人参加，报名人数一次超过5000人。现场不仅没有座位，还有几百多人站着，约100人靠墙靠着，40多人坐在地上，几十人迟到不能进门喊叫。

此外，IIoT的推广政策也在持续升温，前所未有。工业和信息化部发布的《工业互联网发展行动计划(2018-2020)》提到，到2020年，30多万工业企业将被推动。《工业互联网应用培养项目实施计划(2018-2020年)》提出，到2020年，30万个工业互联网应用将被培养到特定行业和特定场景。

最初的成果陆续公布，72个项目被认定为2018年工业互联网试验示范项目，89个应用被选定为2018年工业互联网APP的优秀解决方案。还记得前年、去年的人工智能热和块链热吗？在资本和政策推力的加持下，今天的工业互联网与之何其相似。

只有最终用户购买，这天量的云、平台目标才能真正实现。只有最终用户购买，工业APP应用程序才有真正的材料，而不是流氓。

市场需要什么样的工业互联网平台和应用？文初的三个问题，摆在员工和观察者的每个人面前。只有回答好主题，IIoT的价值才能转化为企业实际的高质量发展。

1

IIoT是服务于中小工业企业

还是大型企业？

我们的COSMOPlat工业互联网平台有两个差异化hellip;其中第二个是赋能中小企业转型升级。海尔家电产业集团副总裁陈录城说。

不知从何时起，IIoT被贴上是大型企业的游戏这样一个刻板标签，而赋能中小企业就成为有些差异化的另类。

IIoT聚焦大型企业有什么不对？在回答

之前，让我们先看看外表离开神的问题。如果上海被深圳超越，这是上海的错吗？

上海被深圳超越，看似遥不可及的目标，其实答案隐藏在一进一退之间。

根据深圳大学经济学院教授魏达志和着名媒体人秦朔的分析，2005年左右，上海经济总量是深圳的两倍。2015年，深圳GDP为1.75兆元，上海为2.49兆元。2018年，两个城市的差距持续缩小到1.5倍。按照目前深圳相对上海的发展增速，预计深圳超过上海的时间是8-10年。

魏达志认为，上海不是深圳对手的原因之一，是上海的所有制结构。在上海，央企：地方国企：外资企业：民企比重为1:1:1:1。深圳的所有制度结构，90%是民营企业和个人企业，其馀几乎可以忽视。

90%的民营企业和个人企业大多是中小企业。所有制结构，或者说企业规模构成，导致两座城市的创新动力完全不同。

大胆预设，中小企业不仅是推进城市发展的主力军，也是推进工业互联网发展的主力军。

纵观世界，许多发达国家正确制定了对中小企业的IIoT支持政策，加大了中小企业数字转型的支持力度。

美国国家制造业竞争力计划、法国未来工业计划、意大利工业4.0计划等，均采取不同的政策和资本手段，为中小企业开展个性化服务，支持中小制造企业升级工业技术、应用新技术、创新商业模式。

国内现状是，中小企业对工业互联网系统的接触意识和购买意愿不强的中小企业大部分还在学习和观察hellip的中小企业客户，没有机会也没有资本积极提出工业互联网hellip

这个gap是由于中小企业的不明白，还是由于提供工业互联网解决方案

作为主力军的中小工业企业，迫切需要在开放的价值体系中获得更大的回报，但受到人才、资金和管理的限制，中小企业很难推进工业互联网。

凡是有意义的事，都不会太容易看见和触及。

中船重工的一名退休的高工，开发了150多个工业APPhellip;这样的景象在中小企业可以说绝无可能出现。

既然中小企业是工业互联网最重要的应用者，那么中船重工们的工业APP有多少可供同行业的其他企业参考呢？有多少知识可以实现跨行业间的流动和再利用？

如果无法启发中小工业企业的痛觉意识和购买意愿，IIoT很可能无法承担未来智造的背景，直接沦为无法支撑的阿斗。

2

IIOT带来的利益

谁有能力留在企业内部？

IIoT目前实现的主要价值是企业内部生产效率和质量提高。

IIoT通过设备、生产线和运营，实现质量提高，创造数据驱动的智能生产能力。

但生产效率的提高并不意味着经济效益的提高。

IIoT有潜在的二次效应和更高水平的影响。

查理芒格讲的故事，透露了这个二次效果。

之前和巴菲特做过纺织品生意，生产的是低端纺织品。有一天，有人对沃伦说，现在发明了新的纺织机，我们认为它的效率是旧纺织机的两倍。巴菲特说:天啊，我希望这台新机器不那么厉害。因为如果那个真的很厉害的话，我会关掉工厂的。他不是在开玩笑。因为更好的机器可以极大的提高工作效率，但是最终受益的还是那些购买纺织品的人，厂家不会有任何的好处。

芒格和巴菲特经营的纺织厂没有能力将生产效率带来的收益留在企业内部。

大多数时候，在各类先进技术面前，我们常常会聚焦于其带来的巨大经济效益，并将它等同于企业即将完全分享的蛋糕，却忘了从商业经营的角度进行二阶效应分析，分析由此可能带来的商品过剩、激烈竞争等因素会使得这块蛋糕最终落入消费者或者其他市场参与者的手中。

大多数时候，我们认为抓住订单、质量和交期等核心要素，解决关键痛点、细化应用场景，帮助企业提升制造能力和管理水平，就能带来经济效益。然而，各类先进技术，往往都伴随着潜在的二阶效应。对于IIoT而言，企业的商业经营能力决定其能否驾驭IIoT带来的提升，将效益留在企业内部。

前几天，在网络炒作热潮中，无论是哪个行业，哪个公司，只要接触网络，提高传统行业产业链的某个环节的效率，似乎已经站在人生的顶点，吃了网络的兆蛋糕。即使是一些专业机构，也忘记了网络行业的马太效应，用户自然集中在腾讯、蚂蚁等大公司，没有独特护城河的传统企业，即使上网，也无法挽救行业竞争中的薄弱能力，市场份额也只会被大量侵蚀。

退潮后，传统企业变革的成功者很少。在

工业互联网的江湖中，一名选手骨骼清晰，面对工业企业家的牛，谈论该如何治疗这匹马的病。

3

IIOT重点在生产制造环节

还是在制造之外？

IIoT的发展重点，往往被锁定在生产制造环节。

IIoT的典型应用，如各种智能工厂、关灯工厂hellip，用比较刺激的说法，没有人工厂。

实际上经过一百多年的发展，生产制造环节的管理水平和效率提高达到了一定的高度。

贝加莱公司的宋华振曾经记录过一段有趣的对话：

工业互联网的大佬说：通过工业大数据，可以提升风力发电机组的发电效率。

宋先生怀疑我们制作控制系统的不是获得叶子最大叶尖的速度比吗？我已经调整到最大了，怎么才能更大？

大男子说:风向变了怎么办？

宋:那个控制方面不是有偏航系统吗？

大男子说:大数据可以避免对电网的影响。

宋：那控制系统不是有低电压穿越功能吗？

也许有人认为，尾部企业的生产制造环节还有很大的改进空间。

的确，按照普通逻辑，在同一行业，头部企业自动化程度高，尾部企业利用IIoT修炼内功，逐渐赶上，弯道超过一部分。

但是，世界形势从全球化到孤岛化的发展，黑鸟反复出现后，逻辑发生了变化。从终局逆转到现在，2019年，降维打击可能成为普遍现象。运营效率低的企业被直接清除。经过市场外力作用，完成生产制造环节优化。优艾设计网_设计圈

如今IIoT的真正重心，恰恰在生产制造环节之外。

利用IIoT，我们第一次有机会系统化的医治工业的鲍莫尔成本病。

这一成本病理论由美国经济学家鲍莫尔，在1967年提出。

简单的说，他构建了一个两部门非平衡增长模型，成功解释了主要经济体在20世纪大部分时间，产业结构变迁以及经济增长趋势。

鲍莫尔把宏观经济分为具有正劳动生产率增长率的进步部门，和不存在劳动生产率增长率的停滞部门。

在一些重要假设条件下，鲍莫尔得出的结论是，随着时间的推移，进步部门的单位产品成本不变，停滞部门的单位产品成本不断上升。后人在鲍莫尔的基础上，进行了完善，从两个部门的模型，普及到一般的n个部门的模型。

假如将鲍莫尔成本病理论运用到企业内部价值链中，图中红框中的生产制造环节归属于进步部门，劳动生产率达到较高水准，而周边某些滞留部门的劳动生产率不可以提升，将会造成劳动力不断从进步部门转移到滞留部门，运营成本增长率超过收入增长率，因此整个企业的增长速率将会慢慢变为0，也就是说获得著名鲍莫尔成本病。

鲍莫尔成本病理论简洁明了，也可以说明工业企业中一些停滞部门和对应环节成本高的企业的现象。这些滞留部门往往与服务重度有关。例如，许多电气设备和设备的维护成本高于重置成本。完成维护任务的是售后滞留部门，产品的制造任务属于生产进步部门。

在工业之外，金融、电信、物流等行业，已经利用最新的ICT技术手段，将停滞部门转变为进步部门，实现了与服务重度相关环节的劳动生产率显著增长。

IIoT对工业企业的最大意义之一是通过自己的生产制造和周边辅助环节，提高停滞部门的劳动生产率，实现对客户需求的快速响应，提供基于产品的运输服务，进入制造即服务MaaS的模式。

如果把视点放在生产制造的几个环节上，我们不在乎制造的外面，在传统工业自动化的舒适区域，继续IIoT吗？

狂热后，迟早会迎来寒冷的冬天。高涨后，往往退潮。

寒冬，退潮，政策和资本容易进入经济发展所需的结构。

工业互联网，不是被冬天撞倒，而是积极冷却比较好。

这次没有本文的总结，只有最后一个问题:

进入IIoT这个洞，下一个IIoT价值观问题就无法逃了。

我们使用IIoT这个新工具，专心保护和优化18世纪中期英国首次工业革命以来一直持续到现在的工业文明，还是使用IOT这个新工具，重建我们时代的新智能文明？