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行业突然的火热近一年来，工业互联网领域大额融资不断，资本加速涌入。年全年，工业互联网领域共发生了宗融资活动，融资总额达到亿人民币，在数量和金额上都是年的3倍。在工业发展的数百年历史里，过去的一年，从行业热度上看显然可以贴上“工业互联网行业大年”的标签。
年上旬，*府工作报告首提“新基建”，发展工业互联网，推进智能制造。“新基建”的提出，无疑给近两年投资热点匮乏的一级市场上热钱圈出了一个赛道，不论是以往聚焦文娱、消费、互联网还是其他领域的投资机构们开始追逐和工业互联网概念相关的企业。当跨领域的资金大量涌入的时候，我们把这个现象定义为“突然的火热”。
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行业发展的小拐点任何行业的火热，放在行业发展历史上来看，都是阶段性的小拐点，这些小拐点的触发条件在于基础技术的突破或者迭代。工业领域的发展尤为具备代表性。工业1.0时代以蒸汽机为标志，以机器替代人力；工业2.0时代是电气化和自动化的时代，发电机和内燃机的发明，开启了产品规模化生产的新模式；工业3.0时代是信息化时代，制造业进入稳定发展阶段，产生精益生产需求，以PLC、PC应用为标志，主要产物有生物工程、电子计算机、互联网、航天技术、人工材料等。工业4.0，也被成为工业互联网时代，是通过大数据、云计算、5G、物联网、人工智能等新型技术，将实体物理世界与虚拟的网络系统连接起来，实现工厂的智慧制造，并实现万物互联。换句话说，大数据、云计算、5G、物联网、人工智能等新型技术的夯实和突破，才带来了工业发展历史长河中新的拐点基础。
工业领域是个高复杂度的作业场景，工业互联网的实现基础在于3T：CT（CommunicationTechnology，通讯与芯片技术）
OT（OperationTechnology，运营控制技术）
IT（InformationTechnology，信息技术）
在工业领域的发展和融合。而这3T中，我们单看“CT”，工业场景与消费者互联网场景最大的不同在于设备的传感器、通信协议非常之多，单单实现所有设备的互联也是一个繁重的工作，目前全球极少领先企业拥有相对通用的设备连接平台。再看“OT”，制造汽车的流水线和生产洗发水的流水线肯定不同，同一个工厂不同车间的环境控制、工艺路线也不尽相同，需要的行业认知千差万别，如何把最先进的行业认知融合进运营控制系统也非手机端下载一个APP这等简易。在历史的长河中来看，即便行业的拐点要素已经呈现，工业互联网发展仍然需要螺旋式上升的过程。3
如何定义工业互联网如果把“工业互联网”这个概念定义成“工业+互联网”，理解成我们每天使用的消费互联网去赋能工厂，不免显得有些单薄。全面质量管理理论中定义了五个影响产品质量的主要因素，包括“人”、“机”、“料”、“法”和“环”：
制造产品的人员；
制造产品所用的设备；
制造产品所使用的原材料；
制造产品所使用的方法；
产品制造过程中所处的环境。
把上述的五个要素，再加上与消费者的连接，通过CT、OT和IT来融合，形成一张“工业互联的网”，我们认为这是对“工业互联网”更加全面的定义。
因此，工业互联网需要实现什么样的作用就很清晰了，把工厂内的人员、设备、原材料/供应商、工艺和环境等要素紧密地连接融合起来，并与外部供应商和消费者打通，利用数据驱动管理和生产，帮助制造业拉长产业链，形成跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的互联互通，形成联动的价值网络，使工业经济各种要素资源能够高效共享，从而提高效率，推动整个制造服务体系智能化。体现在具体的功能上包括生产数据采集、数据管理、计划排产、生产管理、质量管理、设备管理、物料管理、能源管理、远程运维系统以及大数据智能决策平台等。相比消费互联网前期可以通过大量的营销获客转化留存，工业互联网的需要更强的行业的认知，更广的节点连接，更复杂的流程改造，靠烧钱是烧不出来的。在物理层面，所有的设备需要互联互通，数据采集实现自动化、可视化和可扩展性，在数据分析上对当前生产状态的理解，并结合历史数据的积累，做出对未来状态的判断，同时不同数据能在耦合或者跨界平台的应用流动，每个环节都是一道硬门槛。
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行业的驱动力一个行业的发展，离不开底层的驱动力。近20年来中国制造业增加值占GDP比重维持在30%左右，制造业对中国经济增长起到重要支撑作用。中国制造业劳动力成本十年间增长近两倍，在全球竞争中的用工成本相对优势减弱。中国的劳动密集型制造业在全球市场面临更严峻的竞争，这意味着制造企业必须在提高劳动生产率、优化供应链等方面重建竞争力。我国的电商、O2O、直播等消费互联网随着近十年的高速发展已处于全球领先，以此带动了营销端的变革。网上零售迅速增长，线上、线下消费渠道趋于融合，消费者的话语权提升，制造业面临需求端倒逼压力。个性化与多样化的消费需求可以通过电商平台向消费制造企业传递，驱动制造企业改造生产模式。互联网电商平台利用消费大数据为制造端的生产决策赋能，使消费者需求与生产端的对接成为可能。消费者的需求与消费偏好首先在电商渠道转化为消费大数据，消费大数据被接入企业的生产管理和库存管理系统，用来指导企业的产品设计、生产计划与排期，并通过工厂的柔性生产线配合生产。工厂面对人口红利的减弱和消费端需求的倒逼，依赖于技术层面去降本增效并不是最急迫的生命线，能不能在控制库存的前提下接得住订单才是生存的关键。以快消行业为例，头部日化快消厂家，拥有上千种不同产品单元，无法针对每一种产品单元建立库存。当下不同地区、不同阶层、不同偏好的新消费人群对于产品差异化的需求变化越来越快，对于产品的品质、包装、口味等的需求更换速度加速，工厂需要及时满足市场部门产品设计及市场销量反馈，实现灵活小批量排产，满足营销端的快速变化。这也意味着，围绕工厂的供应商们，即工厂的工厂，也需要以更敏捷的方式存在在消费和制造的网络中。
从工厂面对的客户角度来看，大致可以分为生产产品相对稳定的传统生产线，比如钢铁、石油天然气、化纤、工程机械等和产品迭代速度快，消费者决策权逐渐上移的智能硬件、日化、烟酒等消费类产品。在工业互联网的框架下，前者工厂更在乎能源管理、设备管理、工艺改进等内生性需求，后者工厂更