上周工業(yè)領域有兩則重磅新聞：GE擬出售包含工業(yè)互聯網平臺Predix在內的數字資產；西門子調整公司架構，數字化工業(yè)業(yè)務成為三大運營公司之一。

兩大工業(yè)巨頭在同一時間節(jié)點做出截然不同的戰(zhàn)略選擇，業(yè)界一片嘩然。

GE與西門子大相徑庭的發(fā)展路徑，折射出的是當前美國與德國工業(yè)互聯網戰(zhàn)略的縮影。在這一背景下，中國的工業(yè)互聯網該如何發(fā)展呢？

工業(yè)互聯網發(fā)展步入下半場

工業(yè)數字化領域，自GE在全球范圍內提出工業(yè)互聯網概念并推出Predix以來，工業(yè)互聯網一度成為工業(yè)4.0之后的又一高頻熱詞。

在中國，與工業(yè)互聯網有關的發(fā)展基調如出一轍地積極而正面，不管是傳統(tǒng)工業(yè)軟件企業(yè)、還是工業(yè)制造企業(yè)、亦或是互聯網公司，都對其持認同和樂觀態(tài)度。

近兩年，工業(yè)互聯網更是上升至國家戰(zhàn)略層面——工業(yè)互聯網是促進信息化與工業(yè)化深度融合的戰(zhàn)略任務和發(fā)展重點，是推動新舊動能轉換和制造業(yè)轉型升級的重要抓手，也是貫徹實施先進制造技術“十三五”專項規(guī)劃的重要任務。

******多次指示要依托工業(yè)互聯網促進開放融通發(fā)展，推動企業(yè)跨界融通，支持中小企業(yè)業(yè)務系統(tǒng)向云端遷移，形成服務大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新的多層次公共平臺。

在工業(yè)互聯網所帶來的戰(zhàn)略機遇期和改革紅利期，眾多國內企業(yè)都在大干快上地發(fā)展。直到GE此次突然戰(zhàn)略轉向，為業(yè)界注入了一些理性的思考。

具體來看，這或許是工業(yè)互聯網發(fā)展步入下半場的風向標事件。

從被忽略的環(huán)節(jié)突破創(chuàng)新

當前工業(yè)互聯網的發(fā)展，必須面對兩個不可忽視的問題：

首先，適合部署工業(yè)互聯網平臺的企業(yè)都很龐大，或是已具備相對成熟的信息化和自動化應用。對它們來說，任何新技術的采用都可能涉及產線改造甚至停工，這是存在風險的，同時成本不菲；

其次，工業(yè)領域不同行業(yè)的差異化明顯，企業(yè)間存在很強的個性化。工業(yè)企業(yè)的競爭優(yōu)勢在于它們的行業(yè)積累，每一個細分領域的Know-How都無可取代。如果要編織一張集大成的工業(yè)互聯網，意味著需要對工業(yè)領域不同行業(yè)不計其數的生產、服務、管理特性都有著深刻的洞察和理解，顯然沒有一家工業(yè)互聯網提供商可以獨立做到。

從GE的掌上明珠，到如今擬將被出售，Predix的命運映射出了工業(yè)互聯網發(fā)展中的陣痛。

對于曾經對標Predix的工業(yè)互聯網企業(yè)而言，給它們敲了一記警鐘；而對于正在探索自己的道路、尋找個性化市場空間的企業(yè)而言，則意味著更多的機會。

那么，有沒有一種對于企業(yè)來說風險沒那么大、相對容易切入工業(yè)互聯網應用的模式？

《連線》雜志創(chuàng)始人凱文·凱利說，未來的創(chuàng)新往往發(fā)生在行業(yè)之外。

阿里云機器智能首席科學家閔萬里說，創(chuàng)新是在敢于突破思維定勢的地方產生的。

產業(yè)AI賦能工業(yè)互聯網

從時間窗口來看，人工智能就是能夠助推工業(yè)互聯網發(fā)展突破思維定勢的技術。而閔萬里所說的創(chuàng)新——就是用大數據和人工智能的算法賦能工業(yè)互聯網。

作為一家從互聯網起家的公司，在進入工業(yè)行業(yè)之初，阿里云并不清楚會探索出怎樣的模式。

“正是因為當初我們‘不懂’工業(yè)，所以我們沒有任何的禁忌，”閔萬里說。阿里云是第一家下到車間寫代碼的科技公司，并在一線生產經驗豐富的老師傅指導下，觸摸工業(yè)生產最本質的制造環(huán)節(jié)，做到真正的把技術沉淀到車間。

閔萬里經常對活躍在車間一線的團隊說，不懂是我們最大的優(yōu)勢，因為我們愿意做小學生，我們愿意學習和摸索；正因為我們不懂工業(yè)，我們會選一個可能別人注意不到的方向切入，而創(chuàng)新就是在敢于突破固定思維定勢的地方產生的。

傳統(tǒng)企業(yè)部署工業(yè)互聯網平臺的思路，是改造升級車間、加強自動化水平、提升遠程管理能力等等，而阿里云的切入點是把人工智能與大數據技術嫁接到生產線，幫助生產企業(yè)實現生產流、數據流與控制流的協(xié)同，提升產線效率，以自主可控的路徑實現自主可控的智能制造。

過去一年多時間，阿里云每天都有數據工程師深入不同行業(yè)的生產車間，去熟悉并理解復雜的制造場景，并探索出一套用云計算、人工智能、大數據技術驅動數字化轉型的道路。

通過不斷地摸索，阿里云將在工業(yè)企業(yè)的實踐和經驗固化下來，形成獨有的工業(yè)互聯網平臺——ET工業(yè)大腦。企業(yè)給ET工業(yè)大腦注入初始化的輸入，然后再結合工業(yè)大腦里的算法，企業(yè)收獲的是產品良品率的提升、能源消耗率的降低、產品測試效率的提高等一系列價值。

目前，ET工業(yè)大腦已經成功服務協(xié)鑫光伏、中策橡膠、正泰新能源、攀鋼集團等數十個工業(yè)細分領域的龍頭企業(yè)，幫助企業(yè)創(chuàng)造利潤數十億元。

開放生態(tài)將是必由之路

工業(yè)互聯網角逐者的共識是，要在這場版圖與市場之爭中脫穎而出，堅持開放和構建伙伴生態(tài)是一條必由之路。

縱觀工業(yè)互聯網企業(yè)的發(fā)展模式，它們都會選擇和相應的合作伙伴強強聯手，諸如西門子MindSphere是聯合SAP基于開源的Cloud Foundry架構打造的，今年7月，在中德兩國***共同見證下，西門子和阿里云在柏林簽署了備忘錄，雙方將攜手打造工業(yè)數字化網絡助力中國制造業(yè)轉型升級；施耐德電氣的EcoStruxure則基于微軟Microsoft Azure提供更廣泛的軟件應用。另外包括ABB、IBM、海爾COSMOPlat、三一樹根互聯等都在吸引軟件開發(fā)者入駐。

在閔萬里看來，如果將工業(yè)互聯網應用分為三個層級——產線數據的采集、基于數據的全局決策、分析結果與控制指令的實時下達，阿里云ET工業(yè)大腦只做其中的三分之一，即基于數據的全局決策，其他環(huán)節(jié)都需要與生態(tài)伙伴合作完成。

事實上，在阿里云眾多的工業(yè)實踐中，只有第一個項目——協(xié)鑫光伏沒有依靠合作伙伴、而是全程自己探索和完成。此后不管是在天合光能、中策橡膠、正泰新能源、木林森、攀鋼集團等企業(yè)，都有不同類型合作伙伴的參與。

閔萬里認為，ET工業(yè)大腦向工業(yè)領域的ISV開放后，可以更好地為企業(yè)提供定制化和個性化解決方案。未來，客戶只需要兩步就可以打造智能工廠，即先通過數據工廠實現快捷上云，再基于AI創(chuàng)作間訓練出工廠的專屬智能。

“基于ET工業(yè)大腦，不懂工業(yè)的數據工程師就能幫助企業(yè)降低3%能耗、提高5%產品合格率、甚至提升7%A品率，這是過去一年阿里云在工業(yè)領域取得的部分成績。如果將ET工業(yè)大腦開放給工業(yè)領域的行業(yè)專家們，他們所創(chuàng)造的百分比提升可能會更高?！遍h萬里說，從ET工業(yè)大腦誕生的第一天起，它就不是為了連而連，不是為了智而智，而是以客戶問題為導向，為了治理客戶的問題而智慧。

阿里云的開放實踐

在開放共贏這件事上，阿里云正在試圖做到極致。

早在2014年8月，阿里云就啟動了“云合計劃”項目，希望聚集合作伙伴、構建新的云生態(tài)體系，為企業(yè)、政府等提供一站式云服務。三年來，在阿里云市場不斷壯大的同時，云和計劃也一步步趨于完整化。

2017年5月，在阿里云云棲大會成都峰會上，阿里云再次升級云合計劃，解鎖“1100”生態(tài)密碼，聯合思科、SAP、Informatica、NetApp、中標軟件、用友暢捷通、泛微、Fortinet、聯想云等合作伙伴共同開啟云市場軟件品牌館，并推出商業(yè)軟件15天免費試用計劃，希望帶動100萬中小企業(yè)實現智能化轉型。這是繼阿里云助推浙江10萬企業(yè)上云、啟動江蘇“1*30*300計劃”之后，又一針對百萬企業(yè)建立的一場普惠革命。

2018年8月1日，阿里云發(fā)布ET工業(yè)大腦開放平臺，這意味著阿里云從為工業(yè)企業(yè)轉型打樣，走向聯合合作伙伴一起普惠工業(yè)企業(yè)，輸出自身的技術能力與核心算法，為工業(yè)企業(yè)創(chuàng)造價值，以價值促使工業(yè)生產的上下游打破行業(yè)壁壘。

基于ET工業(yè)大腦開放平臺，其合作伙伴可以輕松實現工業(yè)數據的采集、分析、挖掘、建模，并且快速構建智能分析應用。據閔萬里介紹，ET工業(yè)大腦開放平臺將開放3大行業(yè)知識圖譜、19個業(yè)務模型、7個行業(yè)數據模型以及20+行業(yè)算法模型，同時，生態(tài)伙伴可以在該平臺上進行編程，將行業(yè)知識、大數據能力、AI算法便捷地融合到一起，為工業(yè)企業(yè)量身定制智能應用。

未來3年，阿里云將面向工業(yè)領域招募上千家生態(tài)合作伙伴，以實現智能制造成功案例的規(guī)?；瘡椭疲铀偻苿又圃鞓I(yè)的數字化轉型。