核心要点提示：

·创业公司首要的目标不是要达到巨头企业的标准，也不是狭义的替代，而是先解决从0到1的问题；

·外资巨头在中国落地有“数据难获取”的天然缺陷；国内工业巨头做平台有天然悖论；

·创业公司的机会在于可以专注某个垂直场景把产品做深做透，再把通用的东西横向拓展到更多的场景中。

6月11日晚卓见线上沙龙新基建系列第一期“工业互联网”专题篇，小饭桌CEO李晶对话BV百度风投CEO刘维、晨山资本合伙人欧阳琦玮、信之威董事长兼CEO（原PTC全球副总裁）寿宇澄、宾通智能CEO龚超慧，一同探讨了中外工业互联网的落地差异，巨头和初创公司做工业互联网的各自优劣式、中国市场未来的创新机会等话题。

整场沙龙干货满满，小饭桌将嘉宾精彩的观点碰撞作了不影响原意的整理，以飨读者。

中国工业互联网起步虽落后，但跑得更快

小饭桌 李晶：最近中国13所高校被禁用MATLAB，诸如此类的国际冲突会给中国工业软件带来哪些“危”与“机”？ 

百度风投 刘维：中美之间的科技冲突已经成为现实，今后重要领域的竞争也会频发，这其实给中国带来了巨大的机会。 

从商务角度讲，现阶段大家对于海外巨头的信心会减弱，相反对中国本土的创业公司信心增强，企业需要更稳定的供应商。 

机会面前，挑战也很大，当下中国本土的创业者在技术角度很难在所有领域满足上游企业的需求。但当下创业公司首要的目标不是要达到巨头企业的标准，也不是狭义的替代，而是在一些领域先解决从0到1的“有的用”的问题，然后再根据中国特色的客户需求寻求跨越性的超越。即使初步产品会相对弱一点，但把需求先承载好，再利用中国市场加速发展，还是能找到很多机会。 

小饭桌 李晶：如何看待未来十年的国产替代？中美工业互联网有哪些差异？ 

信之威 寿宇澄：外企把先进的技术带到中国，让中国企业有了学习的机会。 

中国企业不需要在每个环节上去复制国外经验，而应该学到它的部分想法和精髓，结合中国国情来做工业互联网的落地。 

比如国外不以改善单个环节作为终极目标，而是要改变整个行业的运营模式，或者说定义行业边界，这是很值得国内学习的。 

本质上中美在技术上的差距没那么大，中美模式本身也就不一样，未来中美社会发展方向不一样，中国企业完全可以开辟出独立自主的工业互联网之路。 

宾通智能 龚超慧：中国工业会更复杂。其顶层的数据、流程的梳理等方向都存在着很多不确定的变化。而美国工业的生产过程等已有很成熟的体系，在其工业生产的全生命周期中，智能制造的技术实施得会比较好。 

但往往这导致美国工业企业很难跳出舒适区，限制了新生产制造模式的诞生。比如怎么把人的柔性加入到生产中，怎么把动态生产要素考虑到系统中。 

中国工业互联网首先要解决产业的问题，其次再是利用互联网的技术去更好的解决产业问题。基础的技术门槛不一定高，创业企业更重要的是要做到适配中国国情。 

晨山资本 欧阳琦玮：实际上中美是在同一起跑线上做工业互联网。中国进入到大规模国际生产中后，已经有国外成熟的软件可以直接拿来用，这是一个非常正常的状态，它不代表中国没有造轮子的能力，而是此时没有必要重复造轮子，应该在轮子上造汽车。

小饭桌 李晶：中国弯道超车的机会在哪儿？ 

晨山资本 欧阳琦玮：不一定要弯道超车，短期内中国更需要的是结合中国国情进行技术和应用场景的创新，开创出新的业态。 

信之威寿 宇澄：中国工业互联网应该姓“工”。中国的产业链很全，能够独立自主，其优势是可以专注于改变行业以及上下游的业态，不需要考虑文化差异。但也不否认这会影响到中国工业的国际布局。 

此外，中国有集中力量办大事的国家体制，动员能力强，能积极引导社会各界一起发展工业互联网。 

宾通智能 龚超慧：产业升级中需要把工业在整个社会价值链中扮演的角色考虑清楚。 

欧美制造业中的创新企业更多是以产品思维做生产，通过生产设计技术创新平台，为客户提供附加值，把最大的利润留给自己，它们不一定关注制造业在整个交易链中的价值。而中国的制造业是在整个社会价值链里运作的，随着需求侧的数字化转型，工厂逐步积累了快速响应柔性化、个性化生产的能力，未来也许是生产即服务的模式运作。

这样的话，中国和欧美就是在不同维度上做竞争。 

百度风投 刘维：中国某些原创技术比美国落后，但具体到某个场景，中国技术需求的代差、效率提升的代差远比美国大，原来的技术弱反而成了应用新技术后效果改善明显的机会，所以中国一直存在两步并一步走式的弯道超车的机会。 

再加上目前出口管制、进口替代的情况，基于原有技术的一些行业用户想维持原有效率也更难，这让新一代的创业公司有了更大的机会去撬动行业格局。

巨头有天然局限，创业公司潜力更大

小饭桌 李晶：怎么看PTC、GE等国外巨头在中国落地难的情况？ 

信之威寿 宇澄：PTC在全球的转型整体上是成功的，但在中国的落地始终面临一个巨大的问题：获取数据很难。 

而客户画像以及各种工厂现场过程的画像都是基于数据的，画像都难分析，又怎么谈落地实践。 

这是外企天生的障碍，短期内很难克服。无论是它的运营模式，还是各方面体制，都需要逐步适应中国企业对数据安全性和私密性的诉求。 

晨山资本 欧阳琦玮：Predix在美国其实也不算成功。 

GE确实围绕工业互联网做出了巨大的投入，比如大张旗鼓地做了集团架构的重组，围绕Predix买了很多公司，花了很多钱开发，为什么难成功？要看GE做Predix这个工业互联网产品的本质原因。随着大型硬件设备的的竞争越来越激烈，GE也面临越来越大的转型压力，需要从一家传统的设备厂商转型为一家以data and actionable solutions 的数字化产品为特色的企业。对于GE来说，做工业互联网产品是对其传统硬件业务的突破。

但问题在于生产设备做得好，不代表应用就一定能做得好，尤其是你做应用的时候，设备离你的场景很远。就像手机里原生的系统应用，并不见得最受欢迎。 

信之威 寿宇澄：Predix是要做通用平台还是基于某个垂直工业场景的平台？它始终没有很明确的定位。

Predix的发展计划分了两步走：先GE for GE，做好自己生态圈上的服务,再GE for the World，做好跨界的全球化服务。 

第一步是没问题的，它本身有很好的工业基础，其发动机等等几个核心事业部的应用都做得不错，但这是基于GE内部生态前提下，到了服务外部客户的情况中，Predix可能就克服不了。 

百度风投 刘维：思考这个问题，可以先类比美国SaaS与中国SaaS这两个极端。

比如美国SaaS成功的逻辑是，美国经过多年的企业信息化，大部分企业很多环节的决策和流程已经跑在一个IT系统上，整体的管理也都是面向一套比较完整的决策模型，用以讨论流程的效率优化问题、销售的漏斗等等问题。

在IT系统比较均质化的前提下，企业的效率短板体现在某一环上，很多SaaS公司替代的就是系统中这最低效的一环。解决某一环的问题，其面对的兼容性、适应性、以及面向不同企业管理决策的挑战，其实没那么大，闭环的效率提升也容易短期内兑现。 

而中国大多数传统行业的SaaS难发展起来，就是因为走了另一个极端。企业IT系统没有完全打通，其决策模型也不同企业不一样，SaaS公司要适应不同的企业需求，兼顾的问题很多，拿到一个环节的数据后，服务于决策闭环使得效率提升的难度也很大。

回到Predix上，它其实处于这两种极端状况之间，美国的工业行业也并不是都那么适合SaaS ——有的行业它整体均质化比较高，可以以一个SaaS的思路做薄、做透。但有些行业的差异程度比较高，每个垂直细分领域的企业都有不同的玩法，工业互联网面临着中国传统行业SaaS一样的困境。 

中国工业互联网更如此，工业互联网企业今天给客户解决工业云、数据视图的问题，就像为传统零售企业或者政府做个BI、数据墙一样，老板看了很满意，但是老板基于这些数据真得能做一些决策吗？企业基于这些数据写简单的规则引擎真得能去提高效率吗？——往往不能，甚至还拖后腿，比如规则写得过于简单，给企业上了一套规范却没有闭环的管理系统，反而影响了原有管理经验的发挥，导致整体效率下降。这是简单搞工业物联网并不一定能成功的原因。 

但正是因为以上的行业差异度问题，让创业公司有了和部分大公司竞争的机会。大公司虽然有它的品牌优势、资金优势、技术优势，但这些实力叠加后也难拿出一套通用方案解决各细分行业的问题。这中间需要有企业深入理解细分行业，真正把产品做透。 

宾通智能 龚超慧：工业互联网是打磨出来的，不是开发出来的。从一个创业者角度来讲，我一直在思考到底是做薄、做宽，还是做深。 

Predix前期投入的资源非常大，投了几十亿美金进去，它势必想尽快横向复制。但是如果做得太深，就影响其横向拓展的速度，所以它选择把通用的、常见的场景做薄一点，然后横向复制做宽。 

但做工业互联网如同建空中楼阁，如果柱子都还没搭好，就失去了支撑。没有企业会愿意在这种基础不稳固的平台上做应用，它没有办法在一个场景内实现价值的闭环。 

所以企业还不如针对特定的场景把价值链做扎实，同时保持前瞻的思考，思考哪些部分是相对标准的，哪些部分是复用的，而哪些部分的场景是个性的。企业把自身最核心通用的东西横向拓展到不同场景里去，同时留出一些二次开发接口，允许个性的部分剥离掉。随着慢慢做案例积累，举一反三，企业才有可能把更多的场景关联起来。

小饭桌 李晶：国内海尔、徐工等工业巨头也在孵化工业互联网项目，你们怎么看这类项目的发展，它是否能突破原来的母体生态做大？创业公司相比这类项目竞争又有哪些优、劣势？ 

宾通智能 龚超慧：海尔做工业互联网的平台，一定程度上要把自己成功的生产经验沉淀到此平台中，然后复制给更多的企业。此时海尔会面临很多价值的取舍，比如它愿不愿意把自己最核心的生产能力、管理能力、运营能力，通过标准化的系统开放给其他厂商，这是一个大的挑战甚至是悖论。 

而创业公司是以第三方的标准化能力去提供服务。比如说做滴滴打车，打车其实早就存在，滴滴只是把所有东西全部组织起来用标准化平台输出。

百度风投 刘维：工业巨头的孵化项目存在他们的优势和挑战。他们的优势是基于其一流的管理实践提炼出一套方法和技术产品，但挑战也是这样的产品复制到行业其它企业时，其他企业缺的不一定只是产品，也缺很多管理能力，不一定适用。 

晨山资本 欧阳琦玮：一辆车被成功制造出来，不是依赖于某一单一环节。工业互联网企业改造工业企业也不是针对某一环，而要兼顾整个体系。某一个环节能力的开放，并不见得能够适应行业内中小企业的现状。 

即使是上市公司或行业龙头企业来做，也要看行业的具体微观结构。行业的集中度差异，对于平台型企业的成长路径会有一定的影响，比如一家独大的市场格局和存在几个市场份额相近的龙头的情形下，平台的前景会有较大的差异。 

而在相对分散的市场格局下，有些时候对创业公司反而是最有利的，这种格局有机会孕育新的中枢型企业。尤其是技术的革新为原本分散的行业带来一个pro-规模经济的要素的情况下，新型的企业就有可能依赖这个要素迅速做大，并成为行业的整合者或者行业基础设施的提供者。 

信之威 寿宇澄：目前混凝土行业就非常分散，头部10家企业市占率刚过10%。原因在于混凝土不能有库存，其服务半径有限。 

但尽管如此，混凝土行业依然有可能产生巨头。创业公司可以围绕交易、风控、物流、采购等环节把上下游打通，构建出新的运营模式或者新业态来运作。未来行业不再由分散的作坊式企业主导，而是变得社会分工协同很规范，整体效率很高。 

百度风投 刘维：中国有很多行业呈自然分散，是没有找到快速提高集中度的机会。但正是因为分散，各玩家谁都负担不起技术进步的成本，就难成为新技术先落地的行业。 

一些行业的需求方对品质的要求提升比较快，满足这些品质，无论是质量还是个性化，都带来了较高的成本和很多不能满足的需求。这里对于AI公司是很大的机会，利用AI的精细化决策能力去推动行业格局变化。在这样的新兴行业，IT公司能提高集中度，无论是卖软件还是卖一套方案，做交易平台还是做运营服务，总之能保证品质高且效率高，然后再在资本的助推下做并购，其中的产业机会很大。 

学会做加法，不浪费平台型机会

宾通智能 龚超慧：产业互联网的终局会是怎样的？ 

百度风投 刘维：工业互联网需要做厚才能带来效率更本质的提升，给客户创造更大的价值。

但工业互联网的To B属性下，销售成本、实施成本、维护成本和适当的定制化成本等都需要企业自己负担，很难像TO C的企业快速爆发。 

此外，即便得到了客户认可，但客户使用产品多久后能真正见到效果。到底是他自己在推动购买，还是说要等到行业内其它玩家明确感受到，如果不买就会在竞争中输掉？

工业互联网产品有客户对效果明显认知的周期，很难像C端产品快速被用户认知。一个工业互联网的先进产品最多也就5年的领先优势，能支撑几个这样的认知周期，这对创业公司而言是很客观的问题。 

由此导致行业不能支撑一个几十亿美金量级的公司的发展，以及支撑不了用最先进的技术改造行业，最终难形成效率差异，不能甩开竞争对手。 

和早期项目投资的逻辑类似，产业互联网的机会往往不在你做的领域，而是少部分未知领域。 

总得来说，从终局来倒推工业互联网企业需要分两步走：第一步，企业能否尖锐地找到切入点，帮助企业做从10到20的事情来证明自己的能力。 

第二步，在此基础上寻找新的用户，他们在业务上有更强烈的需求来补足商业模式上的短板，企业来帮助用户做从0到1的事情，成为用户最大的核心系统供应商。

当然企业还需要思考行业天花板。有些行业它初始空间虽然小，但未来它可能会带动一种趋势，让行业内大量相关业态都成为其增量空间。工业互联网的发展并不需要一开始就在百亿千亿市场，这样的市场利润水平和定价能力会很复杂，先锚定某个垂类也是好的选择。

信之威 寿宇澄：刚才和诸位讨论了业务做厚还是做薄的问题，那么我们在对用户业务参与的程度上，是应该做轻还是做重，投资人有什么建议？ 

晨山资本 欧阳琦玮：首先我们先把这个问题转换一个说法：什么是做轻/薄，什么是做厚/重？我理解所谓做厚或者做重，实际上追求的是“好”，是“用户满意”，是“可靠交付”；当我们做轻的时候，追求的是“快”，是“交付简单”，是“减少投入”。这个问题也常常触发我的反复思考。在不同的行业中，甚至同一个行业在不同的发展阶段，也许都会有不同的答案。但我认为核心要看两个变量： 

第一，要看产品/场景本身的复杂度以及技术成熟度。以滴滴为例，从产品的交付上并不复杂，无非是定位系统、支付系统和客户评价等，这些是相对容易可以通过技术来解决的，所以就可以做得比较轻，它并不一定需要自己买车做成出租车公司。或者说，即便通过自己买车做成自营模式，也未必能显著提高消费者的满意度。 

第二，当终端应用场景很复杂时，技术只能做到中间状态解决部分问题，并不能做到足够的“好”，那这个时候要不要进一步做重，还是要做轻，就要看竞争。当大家都做得很轻时，能够做重的公司就有更好的消费者满意度。但这时候做轻做薄的公司有可能通过快速扩展的方式占领市场，并在市场份额占优的情况下取得暂时的优势。但如果这种轻的模式并不能很好地满足用户需求，那么这个做轻的公司长期而言也要去做得更重，来保证给用户提供有质量的交付。

所以结论是，业务做轻或做重没有定论，核心是产品对市场需求的匹配/满足能力以及竞争策略。 

百度风投 刘维：因为大公司或者平台型公司没办法投入太多的精力去做垂类，所以创业公司会去聚焦领域做垂类换来自身的优势，在业务上不断做加法。 

但很多创业者面临的挑战就是在加法上容易走向极端。 

比如，创业公司本来是服务用户，但如果要去自己建工厂，扎根行业太深反而容易和目标客户成为竞争对手。下场太早会在某种意义上放松对自己核心产品的打磨，降低了产品的普适性— 自己做了甲方，自己用起来了，就觉得产品可以了。 

既做裁判员又做运动员就很容易做成一个生意，浪费掉了做成平台型产品的机会。

所以我建议企业在做加法时可以分两步走： 

第一是在产品上做加法的阶段，做好乙方，提高对自己打磨产品的要求，这个过程中需要逼着自己不能下场，要让至少一部分甲方能认可产品本身。 

第二是产品验证好了，为了更快发展而做的加法。一部分甲方认可到行业整体认可有很大距离，有时候做乙方卖是卖不动的，这时候敢于更下场去参与交易、做甲方，是有可能去教育更多的用户的，成为行业都选择的平台型产品。 

晨山资本 欧阳琦玮：模式的轻重跟技术的演进有很大关系。 

我举两个例子：一个是滴滴的例子，当你已经有了滴滴这类平台型技术后，再回去做一个出租车公司就不值当了。 

另外是养殖行业中自营模式 vs 公司-农户模式的例子。当上游企业搞清楚用什么品种的公鸡去繁衍，鸡会得什么病，应该用什么药，该吃什么饲料等问题，企业就不再自己开养鸡场了，而是把鸡苗卖给农户，然后卖饲料、卖药给农户。 

这种模式比之自营的模式肯定轻很多，工业领域未来很多创新也是类似逻辑。 

宾通智能 龚超慧：核心是把能够可复制和标准化的事情留给自己来做。

比如养鸡的方法论是标准化、相对可复制的，那么他留在自己的手中；但每天喂养这件事情目前没有新的技术手段，需要大量的人工，所以企业需要把它分离出去。 

另一个例子，为什么现在很多打车公司要做无人驾驶？它们一旦技术上有了突破之后就可以往重（硬件和固定资产投入加大）的方向做，因为它是可复制、可规模化的。 

当然本质上要考虑的是生意能不能变好。