千億巨頭將在工業互聯網領域誕生

李志剛

2012年7月，我寫過一篇文章《富士康向西》，描述了這樣的工廠作業環境：胡萍的工作是把數據線放進包裝盒里，5秒內完成一次動作，每天重復5000次，一共做2.5萬秒，約7個小時。工人每工作兩小時，就能休息10分鐘。這一切都是經過精密計算的。在足球場那般大的車間里，12條生產線以刻板的速度移動，端坐于流水線旁的工人們，日復一日地重復著拿起、放下的機械單調的動作。

同樣在2012年，美國通用電氣公司GE首次提出了“工業互聯網”的概念。近年來，工業互聯網熱度不斷提升。烯牛數據顯示，2018年和2019年，我國工業互聯網產業經濟增加值規模分別為1.42萬億元、2.13萬億元，預計2020年，我國工業互聯網產業經濟規模將達3.1萬億元。

國家支持政策頻出，創業企業嶄露頭角。在政策與市場的雙重驅動下，產業步入快車道，崛起勢頭初顯。傳統的工廠作業方式，也終將隨著工業互聯網的崛起成為歷史。

崛起：技術的成熟，市場的驅動

深追工業互聯網行業崛起背后的驅動因素，我認為主要有四點：

第一，移動互聯網技術和芯片技術的成熟。PC時代，受限于設備位置和網絡覆蓋，工業互聯網難以全面開展。移動互聯網技術的普及，給了工廠一個全面網絡化的場景，物聯網的發展，使設備運轉的實時狀況得以獲取。芯片+移動互聯網形成的技術基礎設施，是工業場景下數據的獲取、監測、傳輸、分析的前提條件。

第二，供給端產能開始過剩。2011年，我在溫州待過兩個月，重點考察工業企業。當時大多數企業都會做出口貿易，引進一套機械設備，接到外貿訂單后，組織原材料和工人，通過工業化流水線生產，再批發出去，這就是絕大多數工業企業的生產流程。

上世紀80至90年代，我國工業還是賣方市場，工廠生產什么，消費者就買什么。90年代末到2000年，中國工業經歷了蓬勃發展和激烈競爭后，各種家電、服裝、設備基本上都呈現出供大于求的市場關系，訂單逐漸開始不穩定。

對內產能過剩，對外銷路不暢。近10年來，中國的工業品出口增速出現下滑。

供給端過剩導致粗放式的工業生產方式向精細化的工業生產方式轉變;由過去的賣方市場走向買方市場，由過去大批量的工業化生產模式，走向未來規模小、反應快的訂單模式。這個轉變的歷程，離不開工業互聯網化的升級。

第三，需求端消費習慣出現改變。2010年前，60后、70后、甚至80后，都愿意接受品牌。即便滿大街都是耐克，所有人都穿同款，大家也不會介意，反而覺得是一種潮流。

90、95后是更加個性化、更加自我、更加私密化的一代人。他們追求個性化，又看重性價比，這事實上是反工業化的，因此對上游的生產方和品牌方也提出了更高的要求。

無論To B還是To C，這種消費習慣的改變，都倒逼上游工廠向小規模、快速反應的生產過渡。而快速反應的工廠，在處理訂單、設計、生產流程等一系列工作中，需要通過互聯網化進行升級。

第四，人口結構和特征發生變化。2010年以前，珠三角、長三角的工廠招聘都是簡單粗暴的，貼一個廣告，第二天會有一大群人在門口排隊。2010年后，中國人口紅利逐漸結束，勞動開始短缺，2017年勞動力年齡人口共減少578萬。

與此同時，90后、95后、00后開始步入社會，他們崇尚自由，不喜歡受到拘束和管制。文章開篇提到的胡萍的工作，如今的年輕人不再愿意干了。

勞動力減少的同時，新一代勞動力的特征在發生變化。人口層面上的雙重利空因素，也倒逼工廠尋求機械代替人工的解決方案，進行自動化、智能化的升級和變革。

這四個驅動因素，是工業互聯網必然崛起的大背景。然而，崛起的進程也一定會伴隨著來自不同方面的阻礙。

最大的障礙就是傳統工廠老板的觀念。習慣了粗放式經營的傳統工廠老板，對于設備、人工、訂單的精細化管理概念薄弱，如果不及時適應變化、更新觀念，可能會出現行業洗牌，一批智能化新工廠將會誕生。

從概念提出至今，工業互聯網行業的變革在悄然發生著，要說什么時候能夠全面爆發，我認為，越是這些傳統工廠老板運營艱難的時候，越接近這個行業爆發的臨界點。

機遇：降本增效，定制化生產

哪里有痛點，哪里就有機遇。當下在生產端，傳統工廠最痛的痛點就是沒有訂單或者訂單不規律。

訂單不規律導致人工效率急速下滑。近年來，訂單從過去的規模化向小規模定制化變革，每筆訂單可能只需要1000人生產，但為了保證偶爾的大訂單產能，另外的9000人也不能砍掉，人員冗余問題日漸突顯。

不僅是人工，宏觀環境的變動對生產端的影響也體現在工業設備的利用率上。人工效率、設備利用率的亟待提升，倒逼著習慣了粗放式經營的工廠老板們，對訂單、人工、設備進行全面信息化、智能化升級和協同管理，這是工業互聯網在生產端的機會。

針對生產端的作業流程，瞄準工業企業生產流程信息化的企業應運而生。他們通過監控設備運行狀況、優化作業流程、促進產業鏈協同，來幫助企業降本增效。

未來降本增效類工業互聯網行業的終局，可能是細分賽道形成相互交叉又無法兼并的小巨頭。目前來講，這部分市場空間還不到1000億。服務商從數據服務費切入，通過對設備、工業流程等數據的收集、處理、分析，幫助工廠節約成本，增加收入。針對這類服務，工廠的付費意愿是有限的。

未來，服務商可以憑借行業資源以及對企業數據的掌握，切入工廠的管理，設備的檢測、管理、維護，甚至設備供應鏈、供需訂單的管理等。這類企業后續價值和市場空間會更大。

中國是一個工業制造業大國，2019年中國GDP總量99萬億，工業占了38萬億。假設整個工業領域有幾十個大品類，每個品類最低也會有幾千億的市場規模，針對一個特定品類做降本增效，如果能夠做到10%的市場占有率，也將成為一個百億規模的企業。

生產端有痛點，傳統的工業渠道、零售端，無論是To B還是To C，也面臨著最大的難題——庫存。

以服裝產業為例，從工廠生產到服裝店零售，通常需要加價近10倍，為什么？假設一件服裝出廠價50元，工廠自己會賺20-30元。但渠道商的一件衣服如果今天賣不掉，明天可能需要打折出售，只有加價才能攤平打折出售產生的成本，渠道才愿意拿貨。

終端追求新穎、個性化的消費習慣的改變，以及行業競爭的加劇，不斷向工業渠道商、零售商的庫存施加壓力，倒逼他們以更高效的手段適應下游消費、管理庫存，這是工業互聯網在渠道和零售端的機會。

針對庫存管理痛點，下游決定上游的商業模式開始出現，近年來比較火的C2M模式就是其中一種。伴隨著這種商業模式，做供應鏈整合、訂單匹配的企業，在各個細分領域躍躍欲試。

這種模式在工業細分領域的應用，最早會從服裝行業開始，但未來一切跟C端相關的工業品，比如電器、3C、鞋等，一定都會慢慢因為定制化的終端需求，向小批量、柔性生產的方向過渡。

C2M早已不是一個新概念，這些年一直沒能成功的原因，我認為是時機沒有成熟。一方面是用戶對個性化商品的需求還不夠迫切，訂單密度不足;另一方面是早幾年工廠老板的生意還不錯，大訂單尚且消化不完，沒有人愿意去接小訂單。

在上游和下游都不成熟的階段進入，顯然是做不成功的。但未來，這種類C2M的方向，一定會是工業互聯網的一個小趨勢。

在生產環節和交易環節之外，還有一個廣泛被討論的話題——工業場景下，機器人對人的替代。這種替代，我認為會從可重復性強、數量廣、空間便于機器人施展的地方先開始，這些工種最終一定是機器盡可能去替代的;相反，那些細致的、帶有情感型的、與美感相關的工作，人的參與將依舊不可替代。

最終，大概60%-70%的傳統工業崗位會被機器取代，但這并不意味著人們失去了勞動崗位。隨著機器設備數量的增加，機器、電腦的狀態需要頻繁檢測、維護、分析，一個新的工種——機器維護，將會隨著行業的進步而誕生和發展壯大。

創業：行業經驗，銷售能力

未來10-20年，工業互聯網領域一定會誕生一個全球性的，至少是千億美元市值的公司。與此同時，伴隨著每個細分賽道的升級，也將產生一二十家百億美元的小巨頭，最終形成一超多強的產業格局。

想要抓住工業互聯網崛起趨勢的創業者，我認為需要具備兩個基本素質：

對行業深刻的理解和經驗。無論是“工業”還是“互聯網”，都是有門檻的。CEO需要基于自己對于行業的理解，結合自己掌握的技術，洞察行業特征，抓住工廠痛點，提出解決方案。

超凡的銷售能力。工業互聯網發展最大的障礙在于傳統工廠老板的觀念革新。因此CEO必須是公司最大的銷售，在To B的業務形態中，去說服工廠老板買單，并幫助他們意識到服務的價值。

中國制造從小到大，從大到強，現在全世界都已離不開中國制造。中國的工業正在從自動化走向智能化，從本地化走向遠程化，我們每一個人都是見證者。在這場時代的轉換中，還有大量的創業機會值得挖掘。