产业互联网未来十年，集中化是大趋势
产业集中加速天下大势分久必合 合久必分。中国改革开放40年，企业数量多了、企业规模大了，但同质竞争、核心力低。产业集中化是我对中国未来十年的一个预判。主要基于以下要素的驱动：1、互联网聚合消费者力量。中国移动互联网用户数已达10.93亿，这是欧美做产业集中化时不具备的2、政府意志。对于核心科技，这次我们被美国打醒，必须整合资源集中力量办大事3、资本。由于过去十年的量化宽松、人民币汇率以及人民币国际化问题，大量资本急需流动、释放能量只有产业集中大势发生，才需要产业互联网软件。他山之石全球产业链游戏规则，目前仍未发现有质变迹象：美国创新、俄罗斯提供原材料、日本提供核心零部件、德国提高精密仪表仪器和数字机床设备、中国全制造集群产业链高效大规模生产成品销往全球。欧洲以德国为代表。德国实业以西门子为代表。西门子对于工业4.0的核心观点是：数字孪生&3D仿真、数字机床智能互联。美洲以美国为代表。美国实业以GE为代表。美国实业制造执行空心化，以IT高科技 互联网、金融为主。所以GE对于工业4.0的核心观点是：大数据驱动售后、大数据驱动衍生金融中国的核心竞争力在于全产业链。但是一个人是条龙十个人是条虫。中国产供销资源最佳整合调度，是目前最能产生效能的手段。产业互联网三股力量1、产业巨头+嫡系网络科技公司：业务运营+业务应用IT支撑，整合产业资源、打造产业生态、重组产业价值链、重新分配产业利益结构与成本结构2、互联网云计算厂商：携带巨量消费者、资本、海量数据、高门槛技术3、企业IT商：业务IT+技术IT，跨行业应用，中立第三方，深厚客户关系、客户资源、客户行业理解消费者与订单是火车头，资本控股和产业互联网平台铁轨，金融是加速动力，大数据和人工智能机器学习时调度室。产业互联网应用核心产业互联网，重点是互联网。互联网的第一特性，就是连接。所以我们重点聚焦：消费者和企业的连接、设备和企业的连接、企业和企业的连接。产业互联网咱们先不泛化为各行各业，咱们先狭义聚焦在工业商业，这已算核心行业半壁江山。商业互联网，核心应用聚焦四个即可：1、线上线下零售终端、数字营销2、分销网络3、订货采购4、售后网络调度工业互联网，核心应用也聚焦四个即可：1、生产设备车间监控、衍生保障服务2、区域集群制造协同生产调度3、原材料零部件工业品采购4、全球研发设计协同金融业务贯穿全程：支付、信贷、信用收集、关键流程环节风控、保险保障。产业互联网IT和ERP的关系产业互联网IT聚焦外部连接，以营销、交易、金融为最终商业模式。ERP聚焦单点企业内部、偏管控。一外一内，内外打通。一经营一管理，缺一不可。ERP：高端ERP专属云，用于产业巨头；中端ERP公有云，用于为产业巨头做配套服务的中型企业；低端ERP公有云，用于产业生态中小企业。只有整个产业普遍信息化、线上化，产业巨头才容易用产业互联网平台来整合大家，其他企业也容易快速连接到产业互联网平台上。所以，个人认为：公有云、专属托管云，甚至私有大数据，都会并存。产业互联网IT与内部ERP，中间通过连接物进行打通：1、共享产业主数据、数据画像2、OpenAPI平台和集成平台、OpenID认证和门户接入3、应用中台4、内外系统，最终数据全都集中汇集到大数据平台产业互联网IT和企业数字化转型的关系这节我主要讲产业互联网需要的技术。企业数字化转型是由Gartner提出，Gartner阐述的企业数字化转型的核心观点是：1、数据采集层：过于主要依赖人工通过Web或移动App录入文本数据，以后主要用智能物联传感器、AI视觉识别语音识别采集数据2、数据存储层：过去主要使用关系数据库存储文本数据，以后不同数据采取不同的NoSQL数据库，而且多为多媒体数据3、数据处理层：过去多为程序写死的业务逻辑，以后主要使用AI关联推荐进行最佳资源整合分配、最佳路径选择、智能物联设备事件触发自动反应4、数据分析层：过去主要靠ETL导入后，分析师建模、分析师洞察分析；以后主要是实时分析、AI机器学习自动关联性分析5、计算资源层：过去自己建IDC、购买服务器；以后使用公有云，写微服务，波峰动态扩张部署波谷自动回收资源微服务资源其实，Gartner阐述了企业数字化转型那么多，其核心就是一个：智能。智能可以分解为两个小分支：智能物联传感、人工智能。过去我们不进行企业数字化转型，是因为我们只处理单点企业数据，而且是人为处理成文本型结构数据。现在我们要处理消费者和企业、设备和企业、企业和企业数据，所以海量并发。现在我们把五彩缤纷的现实世界直接映射成数字孪生影像语音数据，所以海量规模。过去我们用人工做调度运营，用人工来做洞察分析，一个单点企业运转，资深专业的人才团队还是能应付过来的，所以我们不需要那么多计算资源。未来产业连接产业整合，随时动态组合、网状交叉，所以必须主要靠人工智能在最佳调度、相关性分析，所以严重依赖计算资源。是产业互联网的关系复杂性、规模性，造成了依靠人工输入、调度、分析已经不可能，所以必须转型。
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