来源：2019-03-07 | 人围观
证券时报记者易永英
当前，我国正在积极布局工业互联网，在政策和市场的双重驱动下，我国工业互联网发展正在步入快车道。一方面，工业互联网关键技术不断成熟，越来越多的工业互联网平台涌现。另一方面，来自ICT以及传统工业领域的企业加速进入这一市场，携手推进产业的发展。我国工业互联网迎来了前所未有的发展机遇。
从去年开始，阿里巴巴宣布启动工业互联网，要把重心放在工业互联网上。近日，记者专访了阿里巴巴集团副总裁、工业互联网产业联盟副理事长刘松，看看一家带着互联网基因的企业如何做工业互联网。
问：阿里要做工业互联网，对工业或者互联网本身意味着什么？阿里在工业互联网的平台是想要做些什么？
刘松：多数人把互联网理解成移动互联网代表的消费互联网，现已进入到成熟和广泛渗透的阶段，也就是解决了大部分人的衣、食、住、生活、消费等一些问题。一方面它有刚需，先从消费侧需求开始满足，包括商品与生活服务。另一方面，人们开始对于生产侧提出更高的要求，这也要求制造商、品牌商们从简单地与客户在服务、商品等方面进行互动，转向对于研发生产制造全过程即所谓的供给侧做出深入全面的数字化转型，这个是消费互联网驱动的一个自然结果。
这里面有好的条件，消费互联网，尤其是智能手机推动的云、大数据，包括现在的人工智能技术相对比10年前成熟得多，这是由智能手机带动的上一轮的互联网本身的技术创新，已经形成了非常多的技术基础设施，包括云、大数据、人工智能、物联网。这些基础设施给工业，尤其是生产制造，包括研发，生产，供应链都提供了全新的方式。工业互联网就是工业体系和互联网体系的深度融合，这里面隐含的含义是：对于工业界来说，有了新的力量、新的元素和新的模式。
所以，工业互联网未来不是工业界在沿着它原来惯性的基础上简单叠加一些互联网的技术，也不是简单平移消费互联网的基本要素和模式，而是双方共同衍生出一个新的生长模式。这对双方都非常有价值，一方面消费互联网沉淀的技术会更大程度地改变那些更高价值的生产、制造、研发企业，以及提高整个实体经济的服务水平，产生更大的价值。另一方面，相比于电商、社交媒体等，互联网技术可能更能解决一些实体经济中更深刻的问题，对国家有一个更大的战略价值。
在这种融合创新里，我的观点是工业互联网的机会周期更长、影响面更大、垂直领域知识体系更复杂。所以这一片大蓝海，是一片高价值高门槛的蓝海，并且分门别类。简单来说，就是工业互联网不像消费互联网那样容易收敛，一下能聚集上亿的用户，一种服务通过智能手机可以服务数十亿人。它跨界融合的知识难度要高，在每一个领域的细分市场里对专业性要求要更高。总体来说，工业互联网在复杂度上比消费互联网高一到两个维度，因此，它不是一件容易的事。我认为投资工业互联网要有长期耐性，然后才能够逐步在工业互联网的分门别类里创造各种各样的价值。
问：阿里巴巴做工业互联网的定位是什么？
刘松：如果用一句话来概括，我们的定位是一个平台的平台。就是为一些垂直领域直接提供工业互联网服务的人提供更底层的，包括物联网、云计算，大数据平台基础设施，也包括我们的工业APP的底层PaaS平台，人工智能技术。
我们做了工业大脑、物联网、工业互联网平台等方面的探索，其实很大程度上都是要跟做自动化的厂商，工业软件或工业解决方案的提供商形成叠加关系，我们更靠下层的基础设施。
这个更靠下的平台，有一个好处，举例来说，比如说在浙江有一个博拉科技公司，它专门为一些中小制造业提供生产性服务，它把软件、硬件都部署到阿里工业互联网平台上的时候，只需要几天时间。作为一个工业服务商，从自己去买服务搭网络，到提供服务，到让人知道，基本上需要半年到9个月时间。我们既可以提供通用服务，也就是直接用一个大平台来提供服务，同时也有面对垂直领域的专业服务。所以我们强调的是，通过一站式的底层平台，为所有工业解决方案供应商，提供数字化服务的基础。
阿里的平台一开始定位是“1+N”的模式。“1”里面包含了浙大中控，这是一个顶级自动化的企业，还有之江实验室，偏重安全和标识解析这些网络访问，我们这三家形成了一个底层服务。把这些基础的服务做完，上面还有化工、电子、能源，各种各样的行业，就是“N”。
我们现在更重要的工作是要把这些一个一个的“N”，能够赋能和服务好，让他们不需要关注数字化技术，包括大数据、人工智能、网络处理、物联网这些东西。企业更重要的是借助它原来垂直领域的经验，去为那些化工厂、服装厂等生产企业直接提供服务。
问：国内工业互联网平台如雨后春笋，阿里的工业互联网平台有什么竞争优势？
刘松：阿里的优势有三点：
一是，阿里在最底层有相对完整的一套基础技术组合，比如云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链，包括工业APP的一些平台。
二是，我们在上面这些领域里，已经在物联网和人工智能，就工业智能领域做了一些探索，但探索以后我们其实做了回撤。我们现在就是把底层做好，变成一个工业大脑的开放平台，然后把工业物联网底层连接标准和自动化设备这些标准统一后，提供一个软件化的平台，使上面的公司可以去为工业企业提供服务。
三是，底层技术平台是一层，第二层在面对工业的PaaS组建里面，我们有了一些在人工智能、物联网、工业APP、托管算法方面的经验；再上一层，就是关于理念方面，到底工业互联网能不能参考消费互联网的开放生态的模式，能够把不同的人组合起来。
所以，我想我们的特征有一个整体生态发展的理念。
问：阿里接下来要做的最重要的事是什么？
刘松：我觉得2019年下沉对于我们来说是更重要的事，就是已经有足够多的客户潜力了，包括长三角、珠三角、重庆等西南地区这些重要的工业基地。现在要形成具体的每一个行业闭环的逻辑。因为中国制造业的特征分布有显著的区域性以及产业集群，包括在一些四五线城市，它有特定的逻辑，还有服务半径的问题。它跟消费互联网不一样，有线下、现场，对于工厂的而言，甚至要部署专门的服务器。
所以，一个互联网平台，越是在早期，服务半径越小，越需要精耕细作，越需要沉下去。可能再过10年，技术越来越通用了，标品越来越多，届时这个平台将是全国性，甚至是全球性的。
但现在来看，先解决个性垂直问题，再慢慢地汇聚。但总的来说，在未来几年能够下沉，然后对一些能够拿到服务的行业形成双边市场，这很重要。这是我们努力的方向。
问：垂直下沉有两种，一种是行业模式，还有一个是区域模式。如何选择？
刘松：我认为在起步阶段，要有所取舍。一个是在起始阶段面向能用消费互联网带动的领域，第二个是看产业集群，同时也看智能制造的园区，因为这几个单元密集度比较高。最小单元是产业集群和制造园区，这两个是中国所特有的，在这样的地方，更容易用平台化的方式为它服务，服务半径和成本都比较低。
一是，在工业密集度比较高，并且生产以大消费联动的消费类制成品，例如长三角、珠三角，包括重庆这些有消费类电子的产品聚集的地方，这个是一个需求。
二是，中国工业界所特有的两种单元。一种是产业集群，这一个区里面就是封闭的一个闭环，这样你可以用到平台的最大公约数，为它提供服务效率最高。另外一个就是区域性的园区，比如科技园区。
问：有工业互联网平台认为现在有一大难题是，一些制造业不愿意数据共享，你怎么看？
刘松：是有这样的问题。我觉得这是工业互联网，尤其在大数据里面面临的第一大难题。但这件事并不是今天才有的，5年以前云计算对大多数用户也是一样。可能对制造业的用户来说，对于这个东西的认知和理解还需要时间。但我们做了很多工业互联网项目，都是直接用公有云的计算能力。因为只有在那上面，才能够解决即时性的问题。
问：目前阿里的平台盈利情况如何？
刘松：目前总体来说还处于投入阶段。有盈亏点的预期，对任何工业互联网平台来说，平台上工业解决方案和工业化的SaaS(包括工业数据)，当工业数字化服务的供应商到了一个数量级，用户到了几十万、上百万以上，就过了那个盈亏点。
问：阿里对互联网平台下一步发展有哪些安排？
刘松：去年这一年，我们更重要的是建完平台，发展生态用户。接下来的规划，一个是标识解析体系，一个是安全，还有区块链在供应链里面的一些应用，都有所考虑。因为要形成一个闭环，目前有一些初步的想法，还在做一些规划性工作，未来还需要跟地方政府联动。
问：您能谈一下标识解析体系和阿里云平台的结合，会对企业产生什么样的影响？
刘松：最重要典型的场景，对于追溯场景、全生命周期备件管理，在长远来看(刚才演讲也提到)是数字孪生的基础。工业互联网+人工智能，长远来看不是解决今天简单的一个生产效率问题。
数字孪生的工业界理想场景里需要好多工业建模的能力、计算处理能力。标识解析体系是基础，尤其是大部分对象变成了备件以及生产过程里各种各样物品的时候。因为这跟互联网不一样，互联网基本上是主机，解析的对象是一台电脑，现在解析的更多的是工业生产中的一个对象。
未来标识解析体系尤其在数据运用、供应链运用、全生命周期、追溯这些地方，都会有很深的价值。
问：阿里在这块投入是怎样的？
刘松：我们现在做一些规划性工作，未来肯定要跟地方政府有一个整体的联动和联合模式。
问：您能透露一下，比如与地方政府的合作有没有一个范围，是哪些地方政府？
刘松：因为阿里本身在杭州，所以我们可能跟浙江省最先开始合作，事先都探讨过这个方向。
问：我有一个疑问，阿里本来是消费互联网领域的龙头企业，影响力非常大，而且很早提出关于C2B的观点，您刚才还说到数据孪生。标识解析体系，对于阿里提出的C2B概念和数字孪生概念，能起到什么样的作用？
刘松：这是一个基础的技术。所谓C2M、C2B也好，本质上是个性化生产。个性化生产，即包括了单品的全生命周期，从生产形成到后来消费产生的服务，也包括了单品上游的备件体系。有了完整的标识解析体系，能够对每个物品分配一个身份证，未来在C2M体系里，这是底层基础技术。这个比喻不一定恰当，对于不管C2M，还是数字孪生，这里面都得有这样的体系(标识解析体系)做基础，这会极大地降低我们与物打交道的成本(尤其工业体系里)。这是工业互联网的特质，跟互联网体系不太一样。
问：是否不止降低人与物打交道的成本？
刘松：当然也包括物与物，这是肯定的。因为物与物的关系，对象的映射，肯定要通过一个身份证，对于对象全链路描述的方式，肯定需要一个中介。底层是标识解析体系，有一个非常中介的东西，跨标识体系的统一的数据平台。再上面才是模型和算法，基本上是三层的架构。
网络这一侧先解决标识解析这一身份证问题，数据这一侧对数据标准和意义进行了统一和映射，以这个基础才形成模型和算法，是这么一个逻辑。这个三层架构里，这个(标识解析体系)是基础。
问：标识除了对物进行标注，作为一个物的数字身份证存在以外，是否还承载着物的数据信息的加载？比如说，身份证对于人来说，首先是记录与人一一对应的信息，以方便找到具体的个人。
刘松：那就是画像嘛。人的整个生命周期过程有几百甚至上千个标签，标签是加载在ID上面，对于工业互联网也是一样，对于物的整个生命周期，也会有更多标签和逻辑，这两个是同构的，大逻辑是这样一个角度，所以有一些衍生应用。衍生应用里溯源是一种典型状态，在离散制造业的整个生产加工过程里，不仅知道这一个物品，甚至说这个物品里，如果有了质量问题，是由哪个来源的备件造成的问题，或者是上游材料问题，要一路根据一个知识树拆解过去的。所以，我觉得标识解析体系是一个基础。
问：标识只有和云计算、大数据进行挂钩，关联起来之后，才能把数据真正调用起来、挖掘起来？
刘松：对，因为上半层的东西跟互联网一样，但是工业互联网下半层由于在物理世界里，网络是一套通道，标识解析体系是一套面向对象的逻辑构建，再映射到我们计算平台上，有一个成体系的规划。
简而言之，标识解析体系就是把物理世界的一些实体映射到数字空间里。