最火工业互联网没有领袖地毯机六盘水数字前端光纤尖晶石砖

工业互联没有“领袖”

Predix被环保厕所头插草签的出售，听似难以相信，但的确已经发生。2)实验前应预估实验负荷Predix平台，GE Digital耗费数十亿美元，投入数千名软件工程师，倾力打造的战略性产品。曾经其在工业互联领域地位，就如苹果iPhone对行业的重新定义。

而今却沦落到剥离售出的境况，令人叹息。

如果Predix成功，必然可以找出千万理由，例如其率先清晰了工业互联的轮廓;率先定义了 边缘+平台+应用 的业务模型;率先提出将工业生产中的人、机、数据进行互联。而且，Predix还具有优秀的数据分析能力，优秀的边也提供了黄黑相间斜纹警戒标志缘计算能力。更关键的是，Predix将诸多理念变为现实。

当然，如今Predix的跌落，也可找出很多原因。例如GE的业务战略收缩、资本市场的看衰等，还例如过多树立假想敌，忽视了生态体系建设;在投入巨资进行平台研发的同时，没有忽视，但轻视了应用模型、工业APP的积累。此外，GE一度将软件与工业设备捆绑销售，这是否也存在私心?涉嫌后续服务的 封闭式 垄断。

工业互联的盛况

与Predix的落寞，形成鲜明对比的是，工业互联的日益繁盛和勃勃生机。研究机构Accenture指出，2020年全球工业互联领域投资规模将超过5000亿美元;2030 年工业互联将带来超过15万亿美元的增长;2015~2030 年间，工业互联领域预计将为中国GDP带来约达1.8万亿美元的增长。

上述仅为市场空间，而在政策导向层面，国务院在2017年11月，专门通过了《关于深化 互联+先进制造业 发展工业互联的指导意见》。在这份规范和指导我国工业互联发展的文件中提到，2025年中国要有3~5个国际水平的工业互联平台。要知道，在国家级的文件中，很少提到具体时间达到何种水平，这充分说明了工武威业互联在我国经济建设中的重要地位。

竞争者已是过江之鲫

问题也由此而来，2025年中国要有3~5个国际水平的工业互联平台，其潜在的竞争者是何人?其在Pred缠绕膜机ix被出售之后，各方又将以何坐标发展?可先不回答上述问题，而梳理市场现状，在此海量级市场中，竞争者已是过江之鲫。

其中，国际企业包括，西门子、博世、卡特彼勒、PTC、思科等，国内企业如华能集团、和利时、航天云、三一重工、海尔、富士康、用友络、东方国信、宝信软件等。今年8月，阿里云也推出了 飞象工业互联平台 而此前的7月，阿里云还与西门子就工业互联的发展达成了战略合作。

当然，诸多企业参与工业互联，唯一证明的是大势所趋，但何为工业互联?各方均在各说各话。最精辟的解释，工业互联并非 工业的互联 ，而是 工业互联的 。例如对重资产设备的远程控制、MES系统与ERP系统基于供应链的互联互通，都被广义归属于工业互联范畴。但上述应用只体现了 工业的互联 特征，只是在挖掘第三次工业革命的剩余价值，或者更尖刻一些，只是为了报表更漂亮。

而回到Predix的话题，其最大的遗产贡献是，基本以第四次工业革命为标准，建立了技术体系，明确了发展方向。当然，Predix的价值变现思路，发展方法论略有失误，但不断试错也是产业，至少留给业内以下启示

平台即生态

首先，工业互联应以生态式合作为基础，任何谋求 一家独大 的目的，都会使平台的其他参与者感觉极不舒服。

工业，按照产品重量体积可分为重工业和轻工业;按照制造工艺可分为离散工业和流程工业，按照行业门类又细分为40个大类、212个中类、538个小类。由此，任何仅凭一己之力、单打独斗的工业互联，永远只是停留在 独轮车 模式。即使有钱任性如Predix，其投资数十亿美元，虽然与英特尔、思科等企业，在平台基础能力方面建立了战略合作关系，但应用体系的生态仍显不足。

通常认知，标准的工业互联生态应该包括，ICT企业、行业ISV、行1、 符合GB15831⑵006等多种经常使用国家实验标准；业科研院所、数据模型开发团队、平台运营商，以及最终用户的深度参与。上述生态体系中的不同角色之间，形成技术联盟和商业联盟，共享技术能力、共享市场机遇，共同承担产业风险。

可如此比喻，有人盖房，有人负责装修，有人当厨子，有人进行配菜采购，各方各占一股，共同经营餐厅。甚至食客(用户)也需参与其中，对菜肴做出评价，改良口味，推动提升餐厅服务水平。如此模式才能使参与各方均有利益和从而使生产商能把隔热效果已很好的产品提升到更高的水平动力，才能将餐厅做出品牌口碑，并具可复制性。

平台即开放

此外，开放式的生态合作模式的另一益处在于，避免了处在私心的垄断之嫌。早期Predix就曾饱受诟病，其希望用户自行 共享 数据，而Predix平台则基于数据分析，提供内燃机车组件、航空发动机等产品增值服务。当然，增值服务中的备品、备件也都是来自GE的产品。

黑盒子 式的服务不是工业互联，而开放式的生态平台则不存在此问题。行业知识被转化的数据模型，并汇集在 数据模型商店 ，行业服务也转化为应用APP，被汇集在 应用商店 。各类模型、应用服务优胜劣汰，保证了平台始终具有竞争性，也保证了用户始终可以得到最佳服务。

掌握行业数据

最后分析工业互联对数据理应具有的理性态度。中国落后于第一次和第二涂装设备次工业革命，但应用水平同步于以信息技术为代表的第三次工业革命。2017年中国制造业总产值为24.3万亿元，占比中国经济的29.34%。也就是说，中国制造业产值几乎相当美国、日本、德国之和。由此，中国在工业制造领域的数据沉淀，也领先于世界各国。这即是 2025年中国要有3~5个国际水平的工业互联平台 的核心逻辑理论。

工业互联以平台为载体，但再精良的工具，也是为了服务于应用。工业互联只是企业客户数字化转型的路径和手段，而非目的，其价值应该体现在降低客户的运维成本、提高运营效率，并获得财务收益。

所以，工业互联需要与行业发生深度融合，需要跨领域的深度合作，需要实现数据的 阡陌纵横 ，即纵向数据协同，以及横向数据协同。举例说明，发电集团首先需要将设备数据与企业管理系统进行横向数据打通。同时，还要有产业链思维，将发电数据、电数据，以及终端电力消费数据打通，实现内部数据与外部数据的纵向协同。

而这一过程中产生的有价值数据，并将这些数据通过新一代的信息技术，如大数据分析、AI、机器学习、区块链等，进行分析和挖掘，再反哺平台功能性的进一步提升，从而服务于行业客户的实际应用。

结束语

最后说一句，高速行进的庞大战队中，不免出现个别落伍者，但待出售的Predix并未消失，发生在她身上的故事，对于我国工业互联的发展，有着多一层的含义。

新生事物的演进，总是在摸索和挫折中前行。