未来论坛 | “智造”升级，工业物联网如何从概念落地实处？

2019 年 9 月 18 日 未来论坛

工业物联网的核心是信息智能与工业智能的融合。通过采用信息技术，例如物联网、大数据、人工智能、区块链、5G等实现以数据驱动的工业应用的信息化与智能化，进而提高产业效率，创造价值。

本期我们分享的是2019年未来论坛·南京峰会上的科技创新对话，在这场对话中诸位重量级企业领袖、科学家针对发展工业物联网，难度究竟在哪里？即将到来的5G网络时代将怎样推进工业和制造业的数字化变革？从工业自动化向工业智能化升级，产业和企业如何把握新机遇等问题展开激烈讨论。

主持人

尚笠，协合新能源集团执行董事兼CTO，未来论坛青创联盟成员

对话嘉宾

胡昱，慧联无限首席科学家

李丹，清华大学计算机系长聘副教授，博士生导师

李鸿峰，玄羽科技董事长

刘建刚，毕马威中国管理咨询服务主管合伙人

夏建涛，上海全应科技有限公司董事长兼CEO

叶冠泰，启明创投合伙人

以下是【科技创新对话：工业物联网：“智造”升级】全程记录

尚笠：大家好，我是尚笠，今天科技创新对话活动的主题是工业物联网智造升级。工业物联网的核心是信息智能与工业智能的融合。通过采用信息技术，例如物联网，大数据，人工智能，区块链，5G等实现以数据驱动的工业应用的信息化与智能化，进而提高产业效率，创造价值。

今天这个活动，我们请到了六位嘉宾，下面请各位嘉宾简单介绍一下自己。首先咱们请到的是毕马威中国管理咨询服务主管合伙人刘建刚先生。

刘建刚：我负责数字化创新，在过去20多年我一直从事咨询业务，帮助了很多企业进行了数字化转型，我希望待会儿可以和大家更多的从市场和企业的角度，来解读一下我的一些想法，谢谢。

尚笠：清华大学计算机系长聘副教授，博士生导师李丹老师。

李丹：我的研究方向是网络与分布式系统。随着人工智能技术的兴起，也关注人工智能跟网络、物联网等在各个方面的结合，包括分布式智能、边缘计算等方向。非常高兴有这个机会跟大家交流，谢谢。

尚笠：上海全应科技有限公司兼CEO夏建涛先生。

夏建涛：我是全应科技夏建涛，目前聚焦于热电行业智能化，以工业互联网技术为我们国家的热电生产提供端到端的工艺优化，为我们国家实现节能减排。

尚笠：玄羽科技董事长李鸿峰先生。

李鸿峰：我是玄羽科技董事长。

尚笠：慧联无限首席科学家胡昱博士。

胡昱：我们主要是连接层的算法和一些产品，刚才我们在介绍智慧园区里面，用到了慧联无限连接层的设备和产品，做设备设施管理的一些连接，谢谢大家。

尚笠：启明创投合伙人叶冠泰先生。

叶冠泰：我个人的背景，大学和硕士读的是半导体芯片设计，做了一段芯片设计又做了投行，最新的一段历程是在创投界十几年，一开始在英特尔投资部，现在我在启明创投负责IT行业的投资，AI、大数据、工业自动化、芯片等都是我研究的话题。谢谢。

尚笠

尚笠：下面咱们就进入沟通环节，我先抛砖引玉，扔一个题目进来，请各位嘉宾谈谈自己的想法。第一个问题是战略层面的问题。今天我们说到的工业物联网，从2010年左右温家宝总理提出来感知中国，物联网产业就启动了。之后几个信息技术的浪潮，大数据、人工智能、区块链、5G。到今天，已经过去了大约十年左右的时间。在这个过程中我们经历了很多的挑战，在大多数工业场景，工业物联网大规模落地并未实现，这还是一个实实在在的问题，对这样的问题，我们如何来看待？

夏建涛：我来开始吧，我曾经服务于台达集团，它是一个电子设备的制造企业，我们内部也做了智能化的一些尝试，2016年我们开始做热电的智能化，感触比较深刻。很多企业是因为还没有看到适合他们的节能降耗的解决方案，我国很多工业互联网方案还停留在传统的比较IT化的层面。这几年慢慢出现了一些比较实用化的数据智能技术，能够为生产一线带来提质增效、节能降耗的综效。我相信越来越多的工艺行业都会出现比较成熟化的工业互联网技术，我们跟热电企业接触，他们对新技术的热情是非常高涨的，非常希望生产智能化转型升级，苦于找不到方案。

刘建刚：顺着夏总讲的概念，再讲一下我的看法。我的角度来讲，我觉得工业物联网的应用现在已经不仅仅是一个概念的问题。刚才我们听到两位专家讲了很多细节的场景，我们看到了工业物联网的具体应用。从国家政策来讲，从2018年开始，我国陆续推出了好多个政策，包括工业物联网建设行动计划和推动工业物联网网络建设、平台建设等一系列的文件。在政策层面是有很多的支持和保障，包括本月初推出的的5G商用牌照。从需求角度来讲，我们看到新零售、新金融的转变，到消费者的消费结构、需求的改变，都拉动了我们工业制造业企业对产品个性化创新和贴近用户需求的转型需要。另外在技术层面来讲，不管是云计算，5G、物联网，大数据、人工智能都越发成熟，形成聚变效益。在数据、算法、算力上都可以驱动更多的想象和万物的互联。我更想讲的是从企业的层面，刚刚发布的毕马威首席执行官调研显示95%的中国CEO把颠覆性技术的产生视作是机遇，而非挑战，而这个比例则远远高于国际同行，对于未来企业的增长，70%以上的CEO认为，未来的增长反而是来自于这些颠覆性技术对传统商业模式的颠覆，对传统制造模式的颠覆。我们再细分到工业制造业企业来讲，也有70%以上的工业制造业企业的CEO，他们把未来两三年的转型重点放在客户的战略，怎么更多、近距离了解你的客户。第二个放在他们的大数据分析方面，第三个放在科技、平台、架构的建立方面，同时就把工业物联网作为他们整体拉动的战略举措。从我咨询公司的角度来讲，我其实对企业有这几点建议，怎么把概念落为实处。第一个一定要从需求导向，不是看到一个技术，就去应用一个技术，非常碎片化，一定是从客户的需求导向，因为客户的需求从产品的研发、生产到营销，都产生了极大的变化，所以对工业制造企业的产品研发和生产的要求产生了质的变化。

第二个一定是战略驱动，对于工业制造业企业，对照现在在数字化创新做得相对比较领先的零售业或者是金融业来讲，缺乏一个整体的把握，更多应用点状的技术，缺乏整体战略规划的驱动。怎么从企业战略层面，从资源保障，从人力资源，从组织架构都做好这样的准备，包括IT的技术平台，都是很重要的。

第三个是企业本身的能力建设，自己的能力建设有没有根据将来工业互联网的发展做调整，未来企业的职能部门会发生什么变化，我们也提出智链企业八大模型，包括产品研发和定价、客户体验为先，风险和安全管控、数字化架构与平台、大数据分析、敏捷供应链和运营、弹性的组织架构以及协同生态的能力，这都是它要去考虑的。

第四个必须要场景切入，我们既要有战略的部署，又要有具体场景的切入。并由此获得速赢的成果。

最后一点就是生态系统协同的能力。工业互联网发展过程是生态链重建的一个过程，很多时候是一个融入，并不是一家企业能做的，这几点供我们企业去参考的。

从左到右：尚笠、刘建刚、李丹、夏建涛

叶冠泰： 我也接着刘总和夏总接着说，我离开前在芯片行业的最后一份工作是在晶圆厂里做厂长。在20多年前，晶圆厂里的物流都是通过机器人走的。最近大家都知道，特斯拉的电动汽车工厂是无人工厂。其实在细分领域的工业领域里面，汽车制造一直是智能化的。我是一个投资人，我会讲资本的看法。如果这个行业它是足够头部的企业，头部的企业足够有钱，足够有获利能力的话，其实工业自动化是一个水到渠成的事情。不是一个点，刚开始的时候，如果你要做得好的话必须是一个面。点的话只能一点一点做，非常慢，而且点跟点之间怎么样去连接？是无法连接的，每个点的接口和格式都不太一样，所以会做得非常困难。我个人坚定的认为，工业物联网在中国会不断往前走，是肯定的。但是在这个过程中，有一些行业格局会被打破，包括我们的制造业，大家知道很多制造业的公司相对来说定价权是比较弱的，利润率是比较薄的，比如纺织业，很多纺织业跑到越南和孟加拉去了，剩下的企业，日子过的比较艰难，利润率比较低，我们用工业自动化来解决吗？我觉得是不现实的。中国有一家非常棒的纺织业行业的冠军，叫申洲国际，市值千亿，工厂高度自动化。所有机器全部都连在一起，也不需要政府做什么事情，自己就有了。我们也会投很多工业自动化行业、传感器、软件等。最近人工智能技术比较成熟，我们也看到有一些点状的产品，有一家公司做的产品可以让纺织机用人工智能的方式识别这个布织的怎么样。以前有许多工人巡检。现在工人被取代了。如果说工业自动化产品是实实在在的，能够提高质量，能够帮助工厂赚钱的话，也不用什么补贴，工厂是可以负担这个钱的。我们还有一个做变压器的自动化的企业，可以取代好多个人，工厂的老板很现实，他知道我买这台机器十几万，我什么时候能回本，一年之内回本立马就买。我感觉工业物联网的落地是一个生意行为。

夏建涛： 我的感受非常相似，工业互联网的核心价值是提质增效，如果能够为客户提供清晰可计算的投资回报比（比如12个月回本），客户接受的速度会加速。

胡昱： 因为慧联无限是一个工业物联网解决方案提供商，在选择甲方的时候会发现，并不是所有的甲方企业都有能力去做工业物联网的改造升级的。举个例子来说，两年前，给某大型工业企业定制一个静电防护产品，用来检测他们产线上静电的含量。这个静电量会直接关系到产品的良品率。这个产品是可以给该企业提升1%的良品率，如果一个中型的企业，可能会更关注如何提升产能，而不是提高这1%的良品率。该企业在使用了这套产品之后效果很好，因此在体系内定了标准，对上游的供应商推广这套产品，同时也提高了全产业链的生产水平。我们作为工业物联网解决方案提供商，某种程度上可以有选择性地切入一些头部企业，这次企业有实力、有改良性产品的需求，和这些企业一起探索推广，反而会在传统工业产业链上下游产生效应。

夏建涛

夏建涛： 我能感受到提出这个问题的人，对工业物联网的焦虑。我觉得这个问题可以改造一下，不是问如何去落地，而是何时。因为大家都清楚，是通过真实的应用场景去落地。毕竟中国的工业物联网没有迎来爆发点，还需要大批的行业人士在每个点去做铺垫。当更多的物连起来，就是大家说了，有价值应用场景，会催生物联网的规模，物联网的规模大了之后，又会再次衍生出更多的应用场景。形成一个正向、增强性的循环，这个产业链才能真正形成。就像刚刚互联网出来一样，大家的应用就是搜索、看新闻，最早只能想要这些，没有人会想到有今天的这么多应用，随着发展人们才会有更多的思考和沉淀，我觉得这是一个演进的过程。在这个阶段，大家踏踏实实地把每个有价值的应用去做好，让网络的规模扩大[X1] 。

李丹： 从我的角度上稍微补充一下。从2000年左右开始，物联网这个词在中国火起来，很多大学都成立了物联网学院还有物联网专业，那时候炒得非常火热。国家在物联网方面投入了很多的项目，我也有幸在2011年的时候，参与了有关的国家973、863项目。现在我们讲的工业物联网跟任何新技术的诞生，都是一样的。总有一个技术诞生期，然后大家沉下心来去积淀，找真实的应用，慢慢落地。我觉得这个是任何新技术发展的规律，很难说一个新技术发展出来以后，就各方面很接地气，获得学术界和工业界的同时认可。我非常同意前面几位嘉宾的观点，要符合客观的规律，现在工业物联网从技术到落地，应该是在缓慢增长的阶段，后面是会越来越好，技术上是成熟的，产业上的需求也在那个地方。从我们大学的角度来说，希望能够培养一些复合型的人才，助力产业的发展。

从左到右：李鸿峰、胡昱、叶冠泰

尚笠： 工业物联网是两种技术，即IT和OT，的融合。在技术融合的背后是人，人的背后是文化。IT和OT融合过程中，人和文化面临挑战。大家如何看待这一挑战？

夏建涛： 我跟大家先分享一下热电行业的理解，因为IT和OT确实是有非常明显的区隔。大家想想我们今天在做工业互联网的这些人，大部分是从IT出来的，我们可能以前在BAT工作过，做过很大型的软件和数据库，这都是我们的强项。一旦进行到工业，李总刚才也分享到了很多的工业名词，首先是你对工艺生产是不是了解，工业行业我们会遇到很多专家，比如说热电生产，有20多年的老专家，他的背景是学热动工程的，这些人是日常操作工艺流程，让它能够正常生产。这就是工业互联网最难的地方，怎么能够实现既懂IT，又懂工艺，不能是两张皮。因为我没办法用数据化模型去描述工艺，你没办法数据化的角度思考工艺，这两个永远做不起来，我的理解是，要IT、OT深度融合在一起。

刘建刚： 我刚刚讲过去20年我一直在帮助很多企业做数字化转型，绝大部分还是金融企业，还是新零售的企业，IT和OT的融合，如果放到这些行业中，这个是必然要经过的过程。我们在十几年前看银行和保险公司的时候，也是一样。有所谓的生产系统、IT系统，现在回过头来看这些企业基本上就已经实现了高度融合，以数据为驱动实现了前中后台一体化的打通，才真正落地了数字化的转型。很重要的一点，刚刚提到的就是人才的培养。所有的这些需要复合型的人才，很多年前我们帮这些企业做咨询的时候，企业的老总最大的问题是怎么培养既懂IT又懂业务的人才，这些人在公司里面未必是什么老总，但是级别待遇是非常高的，因为是大熊猫型的人才。这个对工业互联网来讲确实是一个难关，因为在垂直领域的技术壁垒是非常深的，你要非常了解制造的工艺和痛点，否则没有可能做这方面的创新。这个确实也催生了现在一些IT和OT企业，以市场为驱动的合作。

比如说IBM，他们宣布和ABB在工业物联网的合作，包括和航运企业马士基的合作，包括最近阿里巴巴和西门子的合作，这就是所谓互联网企业和工业OT企业探索进行深度的融合。我们看到因为在这个平台上有很多的参与方，有互联网企业，有OT企业，有平台型的企业，有咨询类的企业等等，并没有看到一个清晰的主导者。未来的发展中，IT企业可能会获得更多的OT企业的Knowhow从来掌握平台的主动权。而同时OT企业如果转型成功嫁接上互联网的翅膀也有可能实现大象转型，开辟一个全新的领域。最后我再提一点，还是从企业的角度，从企业这个角度来讲，不光是一个技术问题，不只是软件、硬件、智能设备的连接，非常重要的，这会影响到企业的运营，影响到企业的组织架构，影响到企业的人才通道。这些方面千万不要忽视，没有这些保证，这些融合是不可能真正做到位的。

叶冠泰

叶冠泰： 在工业互联网的项目中，完全同意几位嘉宾的说法。除了看到IT和OT紧密结合的必要性之外，我觉得还有另外一点，整个行业的利益链条怎么样能够缩短和打通，这个东西是非常关键的，说不定是我看的东西的第一要素。中国工业的生态链是非常分散的，一个企业可能有数千家零部件的供应商，层层合作的环节非常复杂，很多时候IT和OT在某一个点，或者某一个零部件上面做出一些成效，对整个的核心企业的利益链效果可能是不够多的。但是实际上真的是能够说做一个比较大的决定，做一个有影响力的决定，大家都来上IT系统吧，还是都来用这个技术吧，这个决策只有核心企业能够说。我感觉很多时候我们看到的问题，这个东西有意思，这个点有意思，但实际上在整个生态环境里面，它的意思可能还不够。我们怎么样能够去找到那个东西，能打动核心企业，当然我们从一个创投的角度来说，不可能直接去投核心企业，我们看到一家公司，这个初创企业尽管是一个点，但是有全局观的一个点，这个点下面是什么，再下面是什么，加在一起，就是一个有意义的数字了。从这种角度，我觉得才能推动工业互联网。

胡昱

胡昱： IT和OT的融合，确实不是容易的事。需要从组织架构和战略两方面来解决。举个例子，慧联无限在CEC数字化园区改造项目中可以提供一些经验。数字化园区的运营严格来说是一个OT的队伍，比如说管理电梯的运行状态维护，管理园区配电的一些运行状态维护，这些团队通常在组织架构上属于园区管理者，或是在物业管理公司下的专业团队。因此很多都是长期在机电行业、智能化行业工作有经验的老的工程师，这些老师傅已经非常适应人工的巡查和手动维护的工作方式。物联网化的管理运维除了会让“老师傅”这类基层人员面临裁员的风险，更多的是改变了他们的工作习惯，这个是最不能接受的。

CEC在面对这些问题的时候，是从两个方面来进行优化的。第一方面从组织架构来优化。最初CEC成立了一个专业的物联网部，做纯技术方面的平台设计、开发、安装实施，因为开发者和使用者脱节导致，开发出来的软件和硬件，OT不用，其后在产品迭代、实施部署也好，因为脱节也存在很多障碍。

发现这个问题以后，CEC的领导就在物业公司下属的智能运维板块的人员中抽调了一些人员，合并到IT开发的部门。形成了一个融合性的组织架构，问题迎刃而解。

第二部分是在战略上。光有一个组织架构的融合还不够，如果物联网的改造升级不是具有企业战略意义，企业投入的力量不够，也很难推进。因为物联网改造升级受益最大的其实是公司利益直接相关者，这些直接利益相关者绝大多数都是企业的领导者，基层工作人员往往不是直接受益者，他们的受益相对来说是间接性或者长期性的。正如之前叶总所说，工业物联网需要各种资本融合有价值才行，否则很难推进。

李鸿峰： IT和OT的融合，说大一点就是工业化、信息化两块的融合。我们团队最早的都是一些软件的团队，都是IT出身的，他们对工艺现场真的是不了解的。我们软件工程师在工厂交流的时候，基本上听不懂对方在说什么，大家不在一个频道上，非常痛苦。我们后来让工程师把自己当成一个工艺工程师，在现场不断听现场的老师傅跟他们讲解，遇到什么问题，怎么操作，怎么解决，我们也找到了工业领域的老专家经常到我们公司来培训。就像前面几位老师讲到的，什么是融合呢？是“彼此理解”的融合，不是技术上的融合。只要大家互相对话了，理解你是什么意思，我能给你带来什么，这才清楚怎么去融合。他们在工艺现场的确可以优势互补的，怎么优势互补呢？一定是双方人员理解了这些东西，才知道怎么去融合。我们中国在两化融合这一块，以前是两个独立的行业，独立的产业、独立的专业，以前划分得太清楚了。随着发展，在这块的边界会应该越来越模糊，学习信息化的人尽量了解工业上的东西，这样的话才能在将来真正意义上不缺两化人才。我们希望我们在两化融合的进程上，也成为培养基地。谢谢。

李丹

李丹： 我最后非常简单地补充两点。第一点，我们整个世界都是处在信息化和数字化的过程当中，只不过前些年因为在消费行业和服务业，门槛相对低，完成数字化、信息化的周期比较短。在制造业，困难要多一些，门槛要高一些，但这是一个大的趋势，没什么好说的。

我还是想站在大学和学术的角度来说，现在做很多事情，都是在为IT和OT的融合作悄无声息的铺垫。因为我是搞网络与分布式系统研究的，举一个很好的例子，就是确定性网络技术。这对传统的消费互联网可能用处有限，但对制造业特别有用，因为它强调低延迟控制。这些目前来说，也许在产业界的第一线，我们还体会不到，但从学科发展的角度来说，我们已经在相关的工作。事实上我们不管从人才培养还是学科建设上来说，我们正在为这一场巨大的转变做背后的服务。我们需要一点时间，一点耐心。谢谢。

尚笠： 工业物联网基于过去十几年新兴的一系列信息技术，例如物联网、传感器、大数据、人工智能，包括现在正在发生的5G。每个技术都有自己的硬核。这些技术应用到工业领域。从技术创新这个角度，大家有什么样的看法和想法？

夏建涛： 我觉得有两个层次的创新，我们现在一直讲云+端。从目前来看，云+端是非常合理的，实时计算在边端，大数据在云端。两个点需要创新，一个就是我们讲的技术的部分，比如说今天我们用到的大数据处理的平台是基于早期形成的框架，再做一定的修改来完成的。与工业实时在线大数据的应用是有很大的不同的，我们处理传统的的网页大数据是以批量处理为基础的，但是工业数据不是批量的，是流式的，怎么处理得更高效？更稳定？更可靠？这个是在顶层技术完成的。

第二个创新是在应用层面的创新，这个就非常分散了，全球有这么多的工业行业，每个行业怎么去创新，我觉得会有很多的企业去做这样的创新工作。

胡昱： 慧联无限的业务是专注在物联网的连接层这一领域，在工业场景下最缺乏的就是传感器的创新。工业物联网可以分两个部分，一部分是需要接入一些成熟的工业设备，另一部分是怎么样把小型的传感器装置做成一个使用寿命超过3年以上，成本低于5块钱人民币的成熟产品，这是技术需要攻关的重点。慧联无限是专注研究低功耗广域物联网技术的企业，对所有低成本、低功耗的传感器都是有接入需求的。

叶冠泰： 我个人认为，也不是在所有的行业里面（人会被大量取代），但是在工业物联网里面，在工厂里面，我认为人是会大量地被取代的。目前为止我们看到了一些问题，为什么人还没有大量地被替代？第一点就是机器手的灵活性还不够，抓取还是非常困难的，在很多的工厂类抓取，它的利用率不高。相对来说如果一个手可以重复地去使用，不需要为一些变化定制的话，这个手不管从，抓取的算法，到压力传感器，加上做识别，目前技术上还是有挑战的。这个我认为我们会进一步去走，我认为也许就在3-5年之内，机器人会更加普遍地进入更多的工厂，当然那个时候人怎么办是另外的话题。

李鸿峰

李鸿峰： 我是这么理解的，我从两个方面来看。我觉得既然是工业物联网，什么情况下才能创新呢？就是有数据。没有数据就没有依托了，有了数据就会有创新。那从两方面可以创新：一个是数据怎么采，一个是数据怎么用。

第一怎么获取数据。获取数据这一块其实也需要创新，我们之所以讲这个创新，是因为在工业上数据获取中真的非常麻烦，例如有些厂商不开放数据接口，甚至不愿意卖，有些设备老旧，数据质量很差，还有些环节根本没数据，必须加传感器例如阳极氧化这个环节是没有数据的，强酸环境去采数据是非常昂贵的。从创新角度来讲，我希望这个行业在传感器这一端能够做到采集质量高，成本低。在采集的过程中，这是硬件的创新，软件也要给一些创新，我发现通过一些软件的手段是可以提高采集的质量的。采集数据的质量越高，就相当于原材料越好。

另一个创新点是数据怎么用。获取数据之后我们该做哪些应用场景的创新，是靠大家脑洞大开的，只有不断增加行业的应用，形成足够的行业积累，才有可能找到创新的应用场景。我觉得将应用场景是更需要有想象力的。

李丹： IT和OT的结合，本身就会催生出技术创新的机会。通过我在大学里面跟制造业公司的一些合作项目，举几个简单的例子。数据驱动、人工智能、深度学习这些词特别火，我们跟一家公司合作的时候，他说你们有这么多的数据，跑出来的模型效果非常好，没问题，但还是不敢用。因为他不光是要知道效果怎么样，还要知道为什么效果这么好，这个是可解释性的问题，对生产、运营、维护非常重要，我觉得这就是IT和OT的结合产生出来的新的技术创新需求。用在这些场合，不光要效果好，还要有可解释性。

第二个例子，现在很多工业物联网的场景，大家差异化也比较大，有时候涉及到数据隐私的问题，但是只有一个场景，毕竟你的工业数据比较有限，怎么办呢？联合学习会很有帮助。完全不同的利益体，又不愿意共享数据的情况下，但是大家又希望能够通过彼此的合作，得到更好的智能控制的效果。这种情况下大家怎么通过合作，来取得共赢。

刘建刚

刘建刚： 李教授提到一个点，正好是我想讲的一个观点。从行业发展来讲，我觉得还是要有标准，一个就是整个工业互联网我们讲接口开放的标准，对我们行业将来的发展非常重要，现在有很多行业的创新，数据一定要共享。

第二个我们企业自己的IT，融合后的技术架构的标准，特别是工业制造企业，目前看是缺乏这套标准的，融合后的IT架构标准是怎么样的，怎么样去做。

第三个是随着新技术的产生，大数据的“大”会被重新定义，数据标准，数据治理，数据质量和安全将成为一个挑战。我们现在也注意到工业制造业在这些方面还有很大的提升空间从而形成工业物联网和智能制造时代所需要的数据标准和数据治理体系，我就提这几个标准的观点，我觉得是我们后面要去推进的。

尚笠： 场景是纷繁复杂的，有很多细分的行业市场，每个行业又有着自己的特质与规律。各位嘉宾根据自己在这个行业的从业经验，认为哪个细分工业市场，IT和OT的融合会首先爆发？

夏建涛： 我国工业分为两大类，第一个先进制造业，一个是传统制造业。刚刚讲的芯片制造业，汽车等等，很早就形成了全程自动化，这类行业就叫先进制造业。在这些行业里面，你能做到是往上走做一些上层应用，或做一些传统数字看板的展示，底下所有的机器设备和工业软件是一环套一环紧密耦合，难以切入。

第二类制造业就是传统制造业，比如说我们能源生产、有色金属、服装制造是我们的传统制造业，其生产线设备基本上形成了八国联军的格局，比较容易用数据智能技术给予效率提升。

叶冠泰： 我感觉可能有两类，首先我觉得其实IT化或者是互联网化这个念头，我感觉可能是不民主的。最近很些大的话题，都是说美国的互联网巨头们不民主，需要被反垄断制约一下。中国我们自己有自己的巨头，有些是国家的，也不存在被垄断。巨头化我觉得是跟互联网化有必然的关系，互联网化通过云计算会把数字化运算的边际费用做到最低，几乎为零。IT化就是这样的一个道理。可能在一些相对来说比较有巨头的行业里面，通过物联网的手段，是可以普及到整个行业的。现在很多各大的行业也受到互联网巨头的冲击，经常也说到如果BAT进来怎么办。我感觉竞争对整个行业的推动IT化是很好的推动。回过头来我也说过，这个推动可能是不民主的，比如说互联网的巨头就那么几个，大家说腾讯来了怎么办，BAT来了怎么办，行业碎片化是不足以支撑做IT的转型，大家没有利润，没有人才来实施。我认为未来工业行业会互联网化、IT化，最终会有几个巨头。但是留下来的可能不是现在这么碎片化的行业。

刘建刚： 很难说是哪些行业，我非常同意场景切入，有好的场景可以驱动一些新的智能制造领域产生。另外肯定是头部企业强强联合，可以产生很好的效应。第三个就是新制造领域，他们比较容易接受新的事物，会走得比较领先，也没用历史的包袱和负担。但除去谁更先进入物联网和智能制造时代，真正重要的是，我们传统工业制造企业的工业物联网的改造才是将来这一波真正的巨浪，我们不能只看头部的那一些，同时也要推进从头部企业的工业云平台到行业云平台的演进，让更多的中小企业也能参与进来，我觉得这个是全盘的考虑。

李鸿峰： 很难有一个标准的答案。我谈几个要素，怎么去看这个问题。如果哪个行业更有价值，可能看这么几个要素。既然是工业物联网，首先物的数量要足够多，基础要足够好。物的数量越多越有潜在价值，第二考虑因素这个行业是不是付费能力足够强，第三他们有足够的意识去做这样的事情，理念是比较超前的。如果某一个行业这三点打分特别高，是值得去投入的。

胡昱： 目前来看工业物联网行业确实具有碎片化的特性，某种程度是因为传统工业产业链发展已经很成熟了。像西门子这样的工业巨头的地位还是难以被超越的，未来的产业链细分可能会更严重，专业化程度可能更高。以目前工业物联网的技术水平很难催生出一个打破传统工业产业链巨头的新型企业。在这个大环境下，工业物联网的从业企业，或者是中小创新型企业可以通过提升精细化场景的服务能力来做到创新和变革。

刘建刚： 很难说是哪些行业，我刚刚非常同意场景切入，有好的场景可以驱动一些新的行业产生。另外肯定是头部企业强强联合，可以产生很好的效应。第三个就是新制造领域，线下也分享过，比较容易接受新的事物，会走得比较先。真正的观点是，我们传统企业的工业物联网的改造才是这一波真正的巨浪，我们不能只看头部的那一些，我觉得这个是全盘的考虑。

李丹： 我觉得市场的成功和技术的成功，其实是两个概念。可能是从市场成功的角度来说，你的服务到底能不能输出一个产品，在不同公司之间能够快速地复制，或者在不同的行业之间能不能复制，降低产品的成本，我觉得这个对成功也是很重要的一个因素。谢谢。

尚笠： 我们的时间差不多了，这个环节到这里就要结束了，感谢各位嘉宾的经验分享，如果大家有任何问题，我们会后可以继续讨论，工业物联网对我们国家来说是非常重要的，我们国家是制造业的大国，信息技术在我们国家过去十几年发展也是非常好的。我们国家有着工业化和互联网结合天生的土壤，希望我们这个分享能够给大家带来一些启示，如果大家有问题，我们可以在会后讨论，感谢六位嘉宾的精彩分享。

附：

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