BAT的工業互聯網戰局，百度取勝的底層邏輯_風聞

“阿里、騰訊進入工業互聯網領域就像從外部敲打雞蛋，雞蛋很有可能會破掉；而富士康做工業互聯網則會從雞蛋內孵出小雞。”

2018年初的時候，工信部印發了《工業互聯網發展行動計劃（2018-2020 年）》，如同向整個社會下發的一則“江湖召集令”，工業互聯網迅速成為創新市場的“網紅賽道”，百度、阿里、騰訊等互聯網巨頭魚貫而入。富士康創始人郭台銘似乎有一些緊張，一邊積極籌措“工業富聯”的敲鐘上市，一邊給出了上述頗有爭議的觀點。

工業互聯網本身就是一個組合詞，主角到底是工業的內生力量，還是互聯網的對外賦能，在很長一段時間內都沒有確切的答案。百度開挖掘機、阿里工程師爬鍋爐、騰訊養鵝又種瓜等一幕幕跨界賦能案例屢屢發生，工業富聯、樹根互聯、海爾等傳統玩家也舉起了“雙跨”的大旗，同樣釋放了向外賦能的一面。

當時間進入到十四五規劃開局的2021年，曾經的爭論似乎有了確切的答案。

“十四五”規劃建議中明確了製造強國的主基調，指出 “推動互聯網、大數據、人工智能等同各產業深度融合，推動先進製造業集羣發展，構建一批各具特色、優勢互補、結構合理的戰略性新興產業增長引擎”

工信部日前印發的新一輪《工業互聯網創新發展行動計劃（2021-2023年）》中，也給出了明確的目標，比如新型基礎設施進一步完善、融合應用成效進一步彰顯、技術創新能力進一步提升等，5G、大數據、人工智能等新技術的“引擎”價值被驗證，進一步向技術傾斜。

經過三年的市場磨合期後，工業互聯網不再是盲人摸象的模糊概念，諸如人才匱乏、技術薄弱、生態侷限等痛點被時常提起，圍繞BAT等賦能者的質疑聲也越來越少，逐漸從工業互聯網的“野蠻人”成了中堅力量。而當工業互聯網進入到新的賽段時，摸索多年的BAT給出了什麼樣的底牌？

百度的技術牌

早在2017年“互聯網+製造”走紅時，百度智能雲就開始了AI與工業的融合，針對首鋼的鋼板缺陷檢測打造了AI質檢的新應用，目前已經逐步落地到電子、汽車、鋼鐵、能源、橡膠、電力等行業。

經過長達四年的深耕和場景落地，百度智能雲已經形成了以工業智能為核心的完整工業互聯網平台方案：通過雲計算、物聯網和AI能力搭建工業互聯網平台，以工業視覺智能平台、工業數據智能平台和生產環節裏面的核心環節進行結合，並藉助一企一檔、一鏈一檔的模式，有針對性地為企業、產業和區域經濟賦能。

百度智能雲找到的切入點其實有二：

一是降本增效的底層邏輯。

正如通用電氣前董事長傑弗裏·伊梅爾特的説法：工業互聯網的威力在於“1%”。百度的思路是利用人工智能對需求預測、生產計劃、製造過程、倉儲物流、交付售後的每一個環節進行優化，進而滿足企業降本增效的訴求。比如一汽物流通過百度智能雲的視覺技術實現了對汽車的無人機計數盤點，時間相比人工縮短了80%。

二是智能應用的落地路徑。

傳統企業轉型的棘手問題常常是人才的短缺，並不缺少購買算力、算法的能力，而是缺少打通AI與產業融合的路徑。百度智能雲的策略是將自身的技術功力和工業採購、生產、質量、經營等業務場景匹配，向企業提供智能質檢、安全巡檢、工藝優化、智能排產等智能化應用，進一步降低了製造業向智能製造轉型的硬性門檻。

以智能質檢為例，百度智能雲與合作伙伴聯合打造的“表面缺陷視覺檢測設備”，可以替代人眼對複雜表面缺陷進行檢測，一秒內可以完成零部件6個面30多種缺陷的準確識別，單台設備的檢測能力可以達到10名工人的效率。同時智能質檢還可以對過程和結果進行歸因分析，進而提升產線的整體良率。

截止到目前，百度在工業互聯網領域已經積累了100多家客户，打磨了10多個行業解決方案，與30多家合作伙伴觸達了50多個垂直場景。

阿里的整合牌

2018年是工業互聯網被推上風口的一年，也是阿里雲正式進軍工業互聯網的時間點，先後推出了ET工業大腦、SupET、飛龍、飛象工業互聯網平台等產品，算上去年亮相的新制造平台“犀牛智造”，已經呈現出遍地開花之勢。

就思路上來看，阿里雲和百度智能雲如出一轍，比如阿里雲SupET工業互聯網平台整合了雲計算、物聯網、大數據、人工智能等技術，對傳統工業企業的生產、倉儲、銷售等環節進行改造，挖掘傳統企業所存在的短板和瓶頸，然後以技術賦能的形式幫助合作企業完成智能化轉型的跨越。

然而不同於百度的技術牌，阿里基於在金融和電商的強大實力，自然而然的將重心放在於整合上。

可以參考阿里研究院院長高紅冰的觀點：“以前的工業經濟是大規模生產去匹配大規模零售，當個性化的需求普遍存在的時候，大規模的生產製造就難以匹配個性化的需求；如今生產活動中最需要改進的就是怎麼用規模化的生產製造去匹配個性化的需求，而數字化和大數據應用就是最好的答案。”

與之相對應的一幕：阿里雲SupET工業互聯網平台所整合的不只是阿里雲的數字化能力，還將阿里的電商銷售平台、供應鏈平台、金融平台、物流平台等進行整合，目標在於打通工業互聯網和消費互聯網之間的鴻溝，構建產供銷一體化的閉環，試圖將競爭拉向阿里所擅長的賽道。

特別是在“犀牛智造”上線時，阿里給出了進一步的嘗試，即瞄準中小商家的痛點，打造新制造樣板工廠，“前端”是天貓平台，“後端”是1688，依靠聚划算的天天特賣打通銷售通路，再通過1688打通生產通路，從構建面向中小工廠的產供銷閉環，以看似曲折但有效的方式踐行了C2M的理念。

按照阿里雲的規劃，未來三年內計劃落地100個工業互聯網平台，新增100萬家企業上雲，幫助10000家工廠完成數字化改造。

騰訊的生態牌

2019年10月末的騰訊全球數字生態大會成都峯會上，騰訊雲正式推出了智能製造全新解決方案品牌WeMake，基於騰訊雲的工業能力底座，根據不同細分領域的行業特點與應用場景的需求，為合作客户量身定製最適用的解決方案。

騰訊的出發點和百度、阿里似乎並沒有本質上的差別，同樣是To B的邏輯，同樣是賦能的策略，同樣是幫助工業製造提質增效、智慧化轉型的目標，甚至同樣承載的是物聯網、雲計算、AI、大數據等能力的對外輸出。

只是擅長中庸哲學的騰訊，再一次扮演了“連接器”的角色。

2020年騰訊全球數字生態大會期間，騰訊雲談到自己在工業互聯網領域的定位時，給出了“1357”的説法：“一”是充當數字化的助手；“三”是擔綱三個角色，做連接、做工具、做開發生態平台；“五”是聚焦在五個服務的領域裏邊，工業互聯網的佈局集中在生產服務當中；“七”是騰訊的七大工具，包括公眾號、小程序、移動支付、社交廣告、企業微信、大數據、安全能力等等。

一個直接的例子：騰訊雲和富士康在去年7月份簽署了一份戰略合作，基於雙方在新基建領域的優勢能力及資源，推進雲計算、AI、大數據等技術的產業化應用，為工業企業提供數字化轉型服務。

根據騰訊工業雲總經理李向前的解釋：“富士康在製造業生態方面的經驗是非常豐富的，產業上下游以及上萬家供應商，都能夠集中地分享工業互聯網的紅利。而騰訊也將把小程序、企業微信、敏捷開發等能力開放出來，通過兩者生態的疊加，真正實現1+1大於2這樣的效果。”

除了和富士康的合作，熱衷於“連接”的騰訊還與三一重工、忽米網等企業達成了合作，向合作伙伴輸出騰訊雲服務的同時，也就他們的業務場景和創新經驗輸送給產業鏈上下游的中小企業，目前已經孵化20多個解決方案，覆蓋了11個製造業細分領域。

市場的新拐點

工信部在三年前的“行動計劃”拉開了BAT進軍工業互聯網的序幕，三年後的新“行動計劃”可能是彼此拉開差距的起點。

只需要將前後兩個三年行動計劃進行對比就可以發現，重點任務從三年前的8項擴充到了11項，新增了數據匯聚賦能、技術能力提升、產業協同發展，同時新增的還有“10大專欄工程”，對工業互聯網的要求正在全面升維。

比如工業互聯網的重心不再是打造一兩家“燈塔工廠”，而是開始進入區域化、網絡化的產業深耕階段。

在十四五規劃、新基建等多重政策利好下，不少地區正在積極調整產業結構，加速傳統工業的智能化轉型，也就需要一定的示範效應和帶動作用。工信部也在《工業互聯網創新發展行動計劃（2021-2023年）》中寫道：培育5個國家級工業互聯網產業示範基地，促進產業鏈供應鏈現代化水平提升。

BAT似乎早已嗅到了新的行業趨勢。

百度智能雲承接了貴陽經開區工業互聯網項目，將幫助貴陽打造3個千億級產業集羣，形成新的經濟增長點。此外還將在濟南落地“一基地兩平台三中心”，全面推動當地企業數字化、智能化轉型；阿里雲將在河北邯鄲建設飛雁工業互聯網平台，以降低當地企業數字化轉型的門檻；騰訊雲也與重慶兩江新區簽署了合作協議，將聯合打造騰訊雲（重慶）工業互聯網基地……

又比如不同於三年前對網絡基礎設施的理解，工業互聯網的新目標是打造5G、AI、數據中心等新技術在內的“新基建”。

工業互聯網的落腳點無外乎圍繞數據採集、數據傳輸、數據分析、數據處理進行優化，讓數據作為核心的生產要素，在工業的業務場景裏形成閉環，並且不斷循環產生複利效應。上一個三年計劃在很大程度上完成了對生產數據的採集和分析，隨着人工智能，數據價值的高頻出現，下一階段的核心任務就是需要從數據中沉澱知識和價值。

“雲”是必需品，“智能”是新主題，工業互聯網正在從數字化轉型進一步深入到智能化轉型，人工智能的權重勢必將進一步提升。

但目前還只有主打技術牌的百度智能雲進行了佈局，一是憑藉崑崙AI芯片、飛槳深度學習框架等掌握了自主可控的全套AI技術，二是百度智能雲深入產業一線積累了豐富的智能應用案例和方法論，在智能化轉型層面抓到了先手牌。相比之下，主張整合打通的阿里與聚焦生態連接的騰訊，還需要進一步補齊短板。

按照以往的商業化經驗，當一個行業進入到新的階段時，往往預示着拐點的出現。

寫在最後

製造業有着典型的“候鳥效應”。

單單是阿迪達斯的生產線，在過去幾十年中就從美國轉戰日韓，再從日韓搬到中國，目前正在向越南、菲律賓等勞動力廉價的國家轉移。

等待中國製造業的出路絕不是固守勞動力成本優勢，而是向技術取勝的方向轉變，加速人工智能、大數據、雲計算等前沿技術在工廠中的滲透力度。這大抵也是工信部等一次次強調工業互聯網的原因：一個又一個切實的案例證明，新技術是幫助企業降本增效，讓產業供應鏈協同合作，甚至是幫助地方政府提升產業集羣競爭力。

幸運的是，BAT們已經陸續成為工業互聯網的主力軍，並結合自身的優勢走出了差異化的路線。或許工業互聯網還有很長的一段路要走，至少已經找到了方向。