万亿工业互联网，巨头下场「搅局」

工业互联网，本质来讲是把人、机器、各种移动终端连接起来，通过传感器监控制造和服务的各个环节，利用大数据和人工智能对这些环节进行精准控制和效率提升。

万众期待的苹果新机发售前，最忙的不是苹果工程师，而是富士康的工人们。他们为了赶制新品，放弃国庆假期，24小时不停歇。

从流水线到平台化生产

传统工业制造时代，工人们就是流水线上的小小螺丝，日复一日地忙碌着，单调而机械。

上世纪80年代末，富士康的*个大陆工厂落户在深圳宝安区，此后的三四十年间，富士康逐步成为了世界上*的电子产品代工厂，这个标签几乎很长一段时间都和「中国制造」紧密相连。

纵观历史，中国的廉价、密集劳动力创造了人类经济增长的一个奇迹。而富士康一类的工业龙头制造企业正是这一奇迹背后的推动者。

纪录片《制造时代》中讲到一个故事，在广东东莞一名19岁的年轻人鲁创裕，因为自动化生产线的引入而不得不放弃原来的岗位。后来，他积极加入机器人培训班，通过技术培训成为了一名工业机器人调试员，和父辈相比多了一份可以谋生的新手艺。

从流水线到平台化生产的变革在影响着每一个个体，也意味着要撕掉传统模式下「代工制造」的标签。

富士康首席执行官特别助理胡国辉曾经表示，「看看今天的年轻一代，他们中的大多数人都希望从事服务业，而不是制造业。所以我们很难招募年轻人来做这样的工作。我们需要尽快将这些工作流程自动化。」

传统的工业模式已经逐渐走到了尽头，自动化进程开始大举入侵。智能机器人不仅仅能代替人从事干枯乏味危险的工作，也有效地缓解了效率焦虑。

疫情期间，全球经济停摆，而富士康「熄灯工厂」却昼夜不息。曾经拥有100万员工的工厂，转身变为只有机器轰鸣声的全自动化生产线，让人不胜唏嘘。

报道称，原本需要318人的生产线，如今只要28人就能24小时昼夜不停地运转。无人驾驶车在其中自动运送物料，维护机台，工程师只需看着系统数据的变化。

目前，富士康已经拥有10条熄灯生产线，部署了逾4万台由公司内部研发和生产的「Foxbot」工业机器人。偶尔有工人打着手电巡视其间，确保机器正常运转。

工业互联网根本上来讲是把人、机器、各种移动终端连接起来，通过传感器监控制造和服务的各个环节，利用大数据和人工智能对这些环节进行精准控制和效率提升。

平台是基石，而数据是看不见的发动机，把生产的每一个流程更加系统性地数字化。平台化的生产正在帮助富士康实现从代工厂到工业互联网企业的转型。

2017年，富士康打造了工业互联网平台BEACON，首度向外赋能中小企业。

2018年，工业富联怀揣着郭台铭的一腔「工业互联网」之梦上市。当时郭台铭对工业富联寄予厚望，「富士康也要走在包括人工智能、大数据等前沿技术之列。」

大洋彼岸，同样的剧本早已在上演。"

2013年，美国GE推出大数据分析平台Predix，这是全球*工业互联网平台，被业界奉为鼻祖。

GE前CEO伊梅尔特坚信工业互联网是工业的未来。

他豪言道，「GE昨天还是一家制造业公司，一觉醒来已经成为一家软件和数据公司了。」尽管Predix后来不得不面临被迫出售的窘境，但这个伟大的愿景早已为后来者奠定了基调。

此后老牌德企西门子也深受其影响，建立了MindSphere工业互联网生态系统。

与此同时，国内一批制造企业也不甘示弱，纷纷开启布局。

雄踞在二线城市的大型制造企业利用其自身制造业的深厚积累，或内部「孵化」，或联合高新技术企业共同研发，这当中包括沈阳机床的iSESOL工业云、三一重工的树根互联、海尔COSMOPlat平台等等。

2019年工业互联网试点示范项目名单之中多了一个让人有些意想不到的名字--贵州茅台。贵州茅台，正在借助浪潮平台的大数据、物联网、5G和卫星遥感等技术，实现物资供应链业务的全链条打通，可追溯每瓶酒的生产、原料等数据，以保证酒的品质。

茅台董事长袁仁国表示，「我们要变酿造为智慧酿造。」工业互联网的星星之火，俨然已成燎原之势。

入局的「改造者」

与富士康和茅台一样，大量传统工业制造企业的「大规模、批量化生产」都搭上了工业互联网转型升级的列车。

但传统行业和互联网之间有着完全不同的技术栈和语言。传统行业把控着制造的源头和数据，互联网公司有着新工业革命所需的技术和方法论，他们互相「暧昧」，却很难把工业互联的梦想进行到底。

如何弥合这当中的鸿沟，是BAT等互联网大厂的最需要考虑的事。

2009年，阿里率先开启了云平台的研究，并积极与交通、制造等领域的工业企业合作推进工业云平台的建设，而下基层往往是最重要的一步。

阿里云ET工业大脑的算法工程师下车间、爬锅炉是日常，用阿里云原总裁胡晓明的话说：阿里云已经把研发平台放到车间里，工程师在车间里和工人们一起调优。

「在车间写代码比在办公室还要高效！」工程师们在生产车间笔记本电脑不离身，因为在一线，AI模型的调参效果将立时可见，效率远远超过实验室。要真正提升工业生产的效率，算法工程师们需要了解很多跨行业的知识。

「这就要求团队既要懂算法，又要懂制造，这样的跨界人才太难找了」，阿里云算法工程师邓超邓超说。

「下车间学习」就成了摸底一线学习知识的最快手段，但是算法工程师去学制造，也会耽误大量的时间，邓超他们花了1个月左右的时间才完成对制造基础、业务痛点、数据质量的了解。他们爬到8米多高的锅炉上，跟工人师傅了解每一个器件的作用。

而车间的员工对这些网联化、智能化升级也不是很感冒，甚至会担心革了自己的命，因此会处处掣肘。工业互联网的高瞻远瞩，到了执行端却困难重重。

*试水工业互联网的阿里，碰壁不少，但丝毫没有影响其他几家互联网巨头入局，大家都想吃到这块大蛋糕。

2010年腾讯开放平台首批应用入驻，腾讯云正式对外提供云服务。

2011年，华为依托强大的资金和云计算实力，发布了华为云平台，面向大中小型企业提供包括云主机、云托管等基础云服务和行业解决方案。

而百度则是奉行「All in AI」，toB的工业互联也是围绕人工智能展开，百度在几家中率先吹响了AI产业化的号角，目前百度的AI已经应用到超过15个行业。

虽然没有阿里入局早，但是百度想用AI来实现弯道超车，并率先发布了AItoB平台。

百度认为，工业互联网将是传统企业实现数字化转型的关键，是构建制造业差异化竞争优势的必由之路。

在传统汽车的智能化升级方面，百度也是早早发力。百度的无人驾驶挖掘机团队在2018年就实现了「无人挖掘」。技术人员「把电脑搁在废弃的轮胎上，把键盘放在土地上」，研发出了基于计算机视觉的智能挖掘解决方案。

团队首创的基于视觉AI的无人挖掘技术，*亮点是低成本、可量产，而成本和量产正是人工智能落地的关键所在。

到车间去，到锅炉房和炼钢厂去，到田间麦垄的挖掘机去。也许那里才是互联网的下半场。

「以销定产」的未来工厂

近年来，随着BATH的布局开始发力，各类工业互联网平台层出不穷。

截止2018年年底，我国已有269个工业互联网平台——超过世界所有其他国家的总和。

京东依靠其物流优势打造了一站式工业品采购平台。腾讯提出「互联网的下半场属于产业互联网」，并将工业列为腾讯云超级大脑的五个重点方向之一；百度则打造了百度云「天工」智能物联网平台。

「天工」是一个基于百度云的物联网平台，融合了物接入、物解析、物管理、规则引擎、时序数据库、机器学习、MapReduce等一系列物联网核心技术和服务，可以帮助开发者构建端到端的物联网应用，而无需自己搭建一整套系统。

与此同时，阿里构建ET工业大脑，分别在重庆、广东发布飞象、飞龙工业互联网平台；而就在前一阵子，阿里「动物园」又添新丁，已经蛰伏了三年的阿里讯犀正式发布。讯犀平台正是基于淘宝天猫双十一的海量数据打造的。

过去5分钟只能批产1000件同样的产品，现在可以实现完全的定制化，1000件产品可以各有不同特性。

在试点运营2年多时间里，犀牛工厂已累计为200位淘宝天猫商家、主播、时尚达人等提供生产服务。

未来的工厂将没有库存一说，可以完全实现订单驱动的「以销定产」，也不需要以量压价，一件商品和1000件商品的生产成本几乎相同，柔性化定制、自适应生产，将更能适应市场的需求。

犀牛智造是传统产业和智能制造相结合的*例证，「新制造让『Made in Internet』成为现实，」犀牛智造平台负责人伍学刚表示。今年的双十一战报，将会见证智能工厂的真正威力。

工业互联网「窗口期」来临

智能制造这一说法最早源于德国的工业4.0。

工业4.0旨在提升制造业的智能化水平，建立具有适应性、资源效率及基因工程学的智慧工厂，也就是实现智能制造。

2015年，国务院也正式发布了《中国制造2025》，全面推进新时期的制造强国战略。制造业作为国家的工业基础，历来都是国民经济的根基。

随着云计算、大数据、物联网等新兴基础设施的逐渐完善，传统的制造业已经从机械生产、数字化制造转向网联化、智能化阶段，链接这些新兴基础设施的工业互联网，迎来了窗口期。

2019年，中国工业互联网产业规模达8000亿元，近年来年均增速高达18%。随着AI等新技术的大范围落地应用，2020年，中国工业互联网发展将继续位于快车道。

那工业互联网有什么魔力，能让互联网公司和传统工业竞相追逐？

富士康工业富联董事长李军旗举例说，传统互联网比如淘宝，做的是让商品的流通更加便利，但是会有库存积压的问题。疫情期间，有大批的企业因为库存卖不出去，资金链断裂而倒闭。

「有了工业互联网，产品的生产环节跟上市流通的环节将会打通，需求通过传统互联网收集，制造端就能实现按需按量的个性化生产，制造可感知、销售可控制，让整个过程的资源配置更加合理」。

工业互联网对管理服务方面的优化立竿见影，但是它的能量绝不止于此。

以腾讯的自动缺陷分类系统为例，通过工业相机模拟人眼对产品的外观进行观测，然后利用机器视觉对缺陷的类型进行分析，通过系统触发检测报警和反馈动作，相比人力判片速度提升10倍，生产周期缩短了40%，大幅度优化了整个生产过程。

富士康的智能制造也取得了很多卓有成效的进展，数据显示，富士康基于电子元器件表面贴装制造平台开展大数据智能决策，实现了人均产出提升20%，产品良率提升30%。航天科工利用工业互联网进行协同设计和实验，把资源利用率提升了40%。阿里为光伏企业优化工艺参数，生产成本大降，5个月营收增长超2000万。

无论是智能工厂的个性化生产、缺陷检测，还是智能决策，都遵循着一个流程，物联网和互联网终端采集数据、云端或边缘端计算和分析，大数据和人工智能系统进行决策优化，都需要工业互联网的支持。

按照当前的趋势，传统的互联网并不会消失，而是变成工业互联网的一个重要组成部分，物联网、云计算、大数据将成为工业互联网的「新三板」。

虽然工业互联网的建设任重道远，但如果不及时入场，就会像没有抓住移动互联网的公司一样，错过战略机遇期。

而就像郭台铭在工业富联上市之际提出的问题一样，在工业互联网这个市场上，究竟是工业企业赢还是互联网企业赢，我们还要拭目以待。

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