市場到底需要怎樣的工業互聯網平臺和應用？
① 工業互聯網（IIoT）是服務於中小工業企業，還是大型企業？
② 工業互聯網帶來的效益，誰有能力留在企業內部？
③ 工業互聯網的重點，在生產製造，還是製造環節之外？
這3個問題，擺在從業者和觀望者每一個人面前。回答好一道道題目，才能把IIoT帶來的價值，轉化成企業實實在在的高質量發展。
工業互聯網江湖中的水，不管清水還是渾水，都已經熱得冒泡。
業內人的參會積極性和好奇心或許是其發展“體徵”最好的溫度計——2月底舉辦的工業互聯網大會，原本預估3000人參會，結果報名人數一度超過5000人。現場不僅座無虛席，還有幾百多人插空站著，近100人倚牆靠著，40多人地上坐著，幾十人遲到進不來在門口嚷著。
此外，IIoT的推進政策也在持續升溫，前所未有。工信部發布的《工業互聯網發展行動計劃（2018-2020）》提到要在2020年前，推動30萬家以上工業企業上雲；《工業互聯網APP培育工程實施方案(2018-2020年)》，提出至2020年，培育30萬個面向特定行業、特定場景的工業互聯網APP。
首批成果紛紛公示，72個項目被核定為2018年工業互聯網試點示範項目，89個應用被遴選為2018年工業互聯網APP優秀解決方案。
還記得前年、去年的人工智能熱和區塊鏈之熱嗎？在資本和政策推力的加持下，今天的工業互聯網與之何其相似。
只有最終用戶買單，這個天量的“上雲、上平臺”目標才能真正實現。只有最終用戶買單，工業APP應用才能被“正名”不是耍流氓，而是有真材實料。
市場到底需要怎樣的工業互聯網平臺和應用。文初的3個問題，擺在從業者和觀望者每一個人面前。回答好一道道題目，才能把IIoT帶來的價值，轉化成企業實實在在的高質量發展。
IIoT是服務於中小工業企業，
還是大型企業？
“我們的COSMOPlat工業互聯網平臺有兩個差異化…其中第二個是賦能中小企業轉型升級。”海爾家電產業集團副總裁陳錄城如是說。
不知從何時起，IIoT被貼上是大型企業的遊戲這樣一個刻板標籤，而賦能中小企業就成為有些差異化的“另類”。
IIoT聚焦於大型企業有什麼錯嗎？
回答之前，我們先看一個貌離神合的問題。上海如果被深圳超越，這是上海的錯嗎？
上海被深圳超越，看似是遙不可及的目標，其實答案暗藏在一進一退之間。
根據深圳大學經濟學院教授魏達志和知名自媒體人秦朔的分析，2005年前後，上海經濟總量是深圳的2倍。2015年，深圳GDP是1.75萬億，上海2.49萬億。2018年，兩城差距持續縮窄到1.5倍。按照目前深圳相對上海的發展增速，預計深圳超過上海的時間是8-10年。
魏達志認為，上海不是深圳對手的原因之一，是上海的所有制結構。在上海，央企：地方國企：外資企業：民企比重為1:1:1:1。深圳的所有制結構，90%都是民營企業或者個體企業，其餘基本可以忽略不計。
90%的民營企業或個體企業，其中絕大多數都是中小企業。所有制結構，或者說企業規模構成，導致兩座城市的創新動力完全不同。
可以大膽預設一下，中小企業不僅是推動城市發展的主力軍，更是推進工業互聯網發展的主力軍。
縱觀全球，很多發達國家精準的出臺了針對中小企業的IIoT支持政策，加大中小企業數字化轉型的扶持力度。
美國“國家制造業競爭力計劃”、法國“未來工業計劃”、意大利“工業4.0計劃”等，均採取不同政策和資本手段，針對中小企業開展個性化服務，支持中小製造企業升級工業技術、應用新技術、創新商業模式。
國內的現狀是，中小企業對工業互聯網這套體系的觸網意識和買單意願均不強…絕大多數中小企業還在學習和觀望…中小企業客戶，沒有機會也鮮有資本主動提出要上工業互聯網…
那麼，這個gap要歸咎於中小工業企業的“不開悟”，還是提供工業互聯網解決方案的“不實際”？
作為主力軍的中小工業企業，迫切需要在開放的價值體系中獲得更大回報，但是受人才、資金、管理的制約，中小企業推進工業互聯網的難度很高。
凡是有意義的事，都不會太容易看見和觸及。
“中船重工的一名退休的高工，開發了150多個工業APP…”這樣的景象在中小企業可以說絕無可能出現。
既然中小企業是工業互聯網最重要的應用方，“中船重工們”的工業APP，有多少可以被同行業的其他企業借鑑？有多少知識有望實現跨行業間的流動和複用？
如果無法“啟悟”中小工業企業的“痛覺”意識和“買單”意願，IIoT很可能無法擔當起未來“智造”的脊樑，就直接淪落為扶不起的阿斗。
IIoT帶來的效益，
誰有能力留在企業內部？
IIoT目前實現的主要價值，是企業內部的生產效率和質量提升。
IIoT通過打通設備、產線和運營，實現提質增效，打造數據驅動的智能生產能力。
不過，生產效率的提升，並不意味著經濟效益的提升。
IIoT還有潛在的二階效應和更高層次的影響。
查理·芒格講過的一個故事，把這個二階效應說得很透。
“以前我和巴菲特做過紡織品生意，生產的是低端的紡織品。有一天，有個人對沃倫說，現在發明了一種新的紡織機，我們認為它的效率是舊紡織機的兩倍。巴菲特說：天哪，我希望這種新機器沒這麼厲害~~因為如果它確實這麼厲害的話，我就要把工廠關掉了。他並不是在開玩笑。因為，更好的機器能極大地提高生產力，但最終受益的是購買紡織品的人，廠家什麼好處也得不到。”
芒格和巴菲特經營的紡織廠，沒有能力把生產效率帶來的收益留在企業內部。
大多數時候，在各類先進技術面前，我們常常會聚焦於其帶來的巨大經濟效益，並將它等同於企業即將完全分享的“蛋糕”，卻忘了從商業經營的角度進行“二階效應”分析，分析由此可能帶來的商品過剩、激烈競爭等因素會使得這塊“蛋糕”最終落入消費者或者其他市場參與者的手中。
大多數時候，我們認為抓住“訂單”、“質量”和“交期”等核心要素，解決關鍵痛點、細化應用場景，幫助企業提升製造能力和管理水平，就能帶來經濟效益。然而，各類先進技術，往往都伴隨著潛在的二階效應。對於IIoT而言，企業的商業經營能力決定其能否駕馭IIoT帶來的提升，將效益留在企業內部。
就像前段時間，在“互聯網+”炒作熱潮中，無論是何種行業、何種公司，只要“觸網”，提高傳統行業產業鏈上某個環節的效率，似乎就已經站上了“人生巔峰”，吃到了互聯網的“萬億蛋糕”。甚至就連一些專業機構，也忘記了互聯網行業的“馬太效應”，用戶天然會向騰訊、阿里等巨頭集中，而沒有獨特“護城河”的傳統企業，就算+上互聯網，也不能挽救其在行業競爭中的孱弱能力，於是市場份額也只會被大量侵蝕。
退潮之後，傳統企業轉型成功者有之，數目寥寥。
工業互聯網的江湖之中，一名名選手骨骼清奇身姿矯健，“對著工業企業家裡的牛，大談特談這匹馬的病該怎麼治。”
IIoT重點在生產製造環節
還是製造之外？
IIoT的發展重點，往往被鎖定在生產製造環節。
IIoT的典型應用，比如各類智能工廠、關燈工廠…用比較刺激的說法，“無人”工廠。
其實經過逾百年的發展，生產製造環節的管控水平和效率提升已經達到了一定高度。
貝加萊公司的宋華振曾經記錄過一段有趣的對話：
工業互聯網的大佬說：通過工業大數據，可以提升風力發電機組的發電效率。
宋質疑道：我們做控制系統的所要做的不就是獲得葉片的最大葉尖速比嗎？我已經調節到最大了，你怎麼才能更大呢？
大佬說：那如果風向改了呢？
宋：那控制方面不是有偏航系統嗎？
大佬說：那通過大數據可以避免對電網的衝擊。
宋：那控制系統不是有低電壓穿越功能嗎？
也許有人認為，尾部企業的生產製造環節還有很大的改進空間。
的確，按照慣常的邏輯，同一行業中，頭部企業往往自動化程度較高，尾部企業還有時間和機會藉助IIoT修煉內功，逐步趕上，甚至彎道超越一部分。
但當世界局勢從“全球化”到“孤島化”的演進，“黑天鵝”迭起之後，整套邏輯發生了變化。從終局逆推現在，在2019年，“降維打擊”可能會成為普遍現象。運營效率不高的企業，直接被清除出局。經由市場的外力作用，完成生產製造環節的最優化。
如今IIoT的真正重心，恰恰在生產製造環節之外。
利用IIoT，我們第一次有機會系統化的“醫治”工業的鮑莫爾成本病。
這一成本病理論由美國經濟學家鮑莫爾，在1967年提出。
簡單的說，他構建了一個兩部門非平衡增長模型，成功解釋了主要經濟體在20世紀大部分時間，產業結構變遷以及經濟增長趨勢。
鮑莫爾把宏觀經濟分為具有正勞動生產率增長率的進步部門，和不存在勞動生產率增長率的停滯部門。
在幾個關鍵假設條件下，鮑莫爾得出的結論是，隨著時間的推移，進步部門的單位產品成本將維持不變，而停滯部門的單位產品成本將不斷上升。後人在鮑莫爾的基礎上，進行了完善，從兩部門模型，推廣到一般的n部門模型。
如果將鮑莫爾成本病理論應用於企業內部價值鏈，圖中紅色框中的生產製造環節屬於“進步部門”，勞動生產率達到較高水準，而周邊某些“停滯部門”的勞動生產率無法提升，將會導致勞動力不斷從“進步部門”向“停滯部門”轉移，運營成本增速超過收入增速，因此整個企業的增長速度將逐漸變為0，也就是得上了著名的鮑莫爾成本病。
鮑莫爾成本病理論簡潔明瞭，也能解釋工業企業中某些“停滯部門”與對應環節成本高企的現象。這些停滯部門往往與服務重度相關，比如許多電器或設備的維修成本高於重置成本，因為完成維修任務的是售後“停滯”部門，而產品的製造任務則屬於生產“進步”部門。
在工業之外，金融、電信、物流等行業，已經利用最新的ICT技術手段，將“停滯部門”轉變為“進步部門”，實現了與服務重度相關環節的勞動生產率顯著增長。
IIoT對於工業企業的最大意義之一，是打通自身的生產製造與周邊配套環節，提升“停滯部門”的勞動生產率，實現對客戶需求的快速響應，提供基於產品的運維服務，向製造即服務MaaS的模式邁進。
如果仍將視角聚焦在生產製造的幾個環節中打轉轉，那麼我們是不是兩耳不聞製造外，一心呆在傳統工業自動化的舒適區裡，繼續做著IIoT？
狂熱之後，遲早迎來寒冬。大漲之後，往往退潮緊隨。
在寒冬、在退潮，政策和資本才更容易進入到經濟發展所需的格局當中。工業互聯網，最好主動降溫，而不是被寒冬撞上。
只要進了IIoT，那麼下邊這個有關IIoT價值觀問題你終將無法逃避：
我們在用IIoT這個新工具，潛心守護和優化那個——從18世紀中期英國首次工業革命以來延續至今的工業文明，還是要用IIoT這個新工具，重新締造屬於我們這個時代的新的智能文明？
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