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标题中“工业”在先，其次“互联网”，最后触电 SaaS，顺序不能颠倒，原因与现在大家对“AI+”的理解相似，先有产业，然后“+AI”。

听不少投资人说“工业互联网”看得越久，越困惑。 然而真正让我们困惑和敬畏的其实是“工业”，不是“互联网”。

从 2012 年末 GE 首次提出“工业互联网（Industrial Internet）”，到 2013 年德国在汉诺威展提出“工业 4.0”，再到 2015 年中国国务院发布“中国制造 2025”，工业互联网和先进制造已经在多个国家被上升到战略层面。

然而 Gartner 在 2018 年首次发布的《工业互联网平台魔力象限》报告中却显得十分克制，文中建议 CIO 在调研供应商的时候“ 必须保持谨慎 ”，主要原因是：

• 当前平台的应用范围仅限非常“有限”的场景，设备连接管理才是最基础的需求；
• 知名厂商如 GE、西门子等都被排除在象限图外，原因是他们不支持私有化部署。

前者几乎给工业互联网之价值泼了个冷水，后者也对 SaaS 在这个领域的可行性提出了质疑。

即便在 2019 年更新的象限图中，仍然 没有 一家供应商进入“领导者”象限，市场依旧分散。

随后 2018 年 GE 被爆出计划出售旗下工业互联网平台 Predix，汽车、消费电子等行业在 2019 年也相继进入周期性调整，如今面对“黑天鹅”事件频发和“去全球化”态势愈演愈烈，需求侧的萎缩又进一步加剧了制造端的震荡。

行业处在水深火热之中，创新进入深水区，投资则更甚。

施展的作品《枢纽》出版后不久，中美贸易摩擦打响。各路媒体就摩擦对制造业的冲击进行了各种分析比对，并认为《枢纽》中提出的全球供应链“8”字网络已经失效。

但此时施展却展开了一次与《枢纽》形式完全相反的调研——躬身入局，进行田野研究（fieldwork）。他深入越南、珠三角等制造业重地，从一家工厂、一件产品甚至一位“中国商人”等微观层面出发， 还原了产业转移背后的真实原因，重现工厂和商人迁移背后的隐藏信息 。《溢出：中国制造未来史》就是诞生在这样一个背景之下。

因此，要理解工业互联网和 IoT，须首先从第一性原理出发，立足工业本身， 拆解工厂价值链 ，才能找到技术与互联网撬动产业的支点。

其次，以史为鉴，回顾传统制造业及工业软件等巨头的转型之路，透析他们经历的阵痛和前进方向， 才能在风口和口号之下去伪存真 。

01 重新定义工业互联网

以下是一座典型工厂的部门架构、职能以及背后对应的价值链。

图中反映了一件产品从 OT（操作技术）层面的完整流程，而工厂要保证里面所有环节高效协同，在生产中形成“人、机、料、法、环、测”统一管理，保证成品的质量与一致性，一定不能缺少 IT（信息技术）层面的支持。

更重要的是，将基础 IT 系统连接打通，打破数据孤岛，再与价值链上每个环节有效对应，才能真正体现 产品生命周期管理（Product Life-cycle Management，简称 PLM） 体系的价值。PLM 奠定了企业数字化转型的基础，也是我们时常听到的“两化融合”之基础。

位于前面 Gartner 魔力象限领先位置的美国参数技术公司 PTC 在其发布的《企业数字化转型白皮书》中指出： 企业数字化不是目的，只是手段。

这份报告提出了一个极有价值的概念“ 数字主线（Digital thread） ”：

“利用数字化技术，覆盖产品全生命周期与全价值链，构建数物融合、贯通产品研发、制造、营销、运营和服务等各环节的数字化数据流，为企业各个层面提供实时的数据分析和决策支持。”

不难看出，“数字主线”实质上是对产品生命周期管理体系的进一步延伸。工厂通过更先进的感知、计算、控制和传输等设备，建立一张从生产侧出发的网络，让每个部门的员工或管理者可以在正确的时间、以正确的方式对企业的产品和服务进行向前或前后追溯，获得 最可靠、有效和实时的 数据。

同时，“数字主线”也是“数字孪生（Digital twin）”的基础，工程师通过主线数据，对特定场景下产品或设备的真实运行状态与数字模型分析比对，为终端用户提供实时监控、仿真验证和预测分析等功能，工厂自身也能在研发阶段进行产品仿真和质量分析，改善下一代产品设计。

简单来说，现代企业数字化转型第一步就是建立一条数字主线。

“工业互联网”便是工厂在数字主线的基础上，围绕价值链的一系列数字化创新，从而提升产品和服务的竞争力，最终提高经济效益。

GE 在最早提出的几个工业互联网代表案例中，最引以为豪的就是在航空发动机业务上的成功转型。

依靠先进传感器、自动化、物联网等技术建立发动机生产的数字主线，再通过大数据和 AI 等技术为每台发动机搭建实时动态的数字孪生模型，实现机理与数理模型的融合。GE 最终向航空公司额外提供了发动机实时状态监控、运维管理和运营优化等增值服务，帮助客户进一步避免由发动机故障甚至安全事故带来的损失，每年降低整体燃油成本达数千万美元。

GE 不仅自身业务完成了从产品销售到持续服务的升级，并联合地面服务、发动机零配件厂等各环节合作伙伴，从前往后重构了发动机业务的 价值链 。

这个案例也揭示了工业互联网的三大核心价值，未来衡量一切创新我相信都会回归到这三点上：

• 为客户创造额外的、可量化的商业价值；
• 重构价值链，为企业自身创造额外的经济效益；
• 建立上下游网络，推动产业链利润重新分配。

在此基础上，我们进一步获得物联网、工业互联网、产业互联网甚至与消费互联网之间的关系。

如同消费互联网，产业互联网一定以连接为基础，将产业链上各环节数字化、网络化与智能化，通过数据驱动进行最高质量、最高效率和最合理成本的协作。

工业互联网就是产业互联网思维在工业中的实例。它的终极价值， 是让所有使用者和合作伙伴在这张网络里变得更加智能与柔性，并最终获得更大经济效益。

02 当工业互联网触电 SaaS

在《如何定义一家成熟的 SaaS 公司》一文中我提出：

不能服务大型企业级客户的公司不是一家成熟的 SaaS 公司。

这句话包含两层意思：

• 首先，成熟不与公司的质量挂钩，因为好与坏是一个相对的评价。而“成熟”代表公司正在或已经建立一定护城河，并朝着从“大”到“强”发展的一个标志；
• 其次，这并不是要否认 SaaS 对中小型客户的价值。选择场景垂直的利基市场切入已经是现在 SaaS 公司的标配，但这决不能说明公司的核心竞争力。

如果 Salesforce 当年横空出世只是让传统 CRM 厂商打了个喷嚏，那上市后的大客户战略则把所有传统软件和 IT 公司杀了个措手不及，以 Oracle、SAP 和微软为首的“后浪”纷纷宣布“云转型”，随后一条曲折上升的转型路线逐渐浮出水面。

当我们说工业试水 IoT 和 SaaS，这背后实际上正发生两件事情：

首先，工业或制造业巨头开始探索业务从一次性销售到提供持续服务的 范式转变 ，底层逻辑是商业模式的升级，带动产品和服务向智能化升级，正如前面提到的 GE 发动机案例。

其次，传统工业软件开启产品从传统架构到 SaaS 的底层架构迭代，《软件定义制造》一书中有一句话印象深刻： 工业软件是用出来的，不是开发出来的 。把传统架构的工业软件分解成具有统一接口、灵活且可配置的应用，便是工业 APP。

APP 具有的垂直场景切入、聚焦单一痛点、灵活可配置等特点，与 SaaS 产品的设计思路完全一致。

在我看来，这很可能是工业互联网里 SaaS 公司的最大机会。

但是，由于工业本身的复杂性和专业度，机会看似众多，实际隔行如隔山一般。如果不了解传统工业巨头在云转型过程中的阵痛与解决之道，便无从全面和客观地评估新的机会。

03 PTC：工业软件巨头的转型之道

工业无新鲜事，作为一家 1985 年成立的工业软件公司，到 2013 年 PTC 已经建立了以 CAD、PLM 和 SLM（Service Lifecycle Management，后服务生命周期管理）为核心的产品矩阵。2013 年全年营收已经超过 10 亿美金，然而年增长仅有 3%，发展瓶颈更体现在以一次性授权（License）方式销售的软件业务营收仅有 3.4 亿美金， 同比还下降 1% ，收入大头已经转移到后续支持服务（Support）业务。

因此，当年年底以 1.2 亿美金收购 IoT 应用开发平台 ThingWorx 在市场看来就是理所当然的事情，既弥补了 SLM 软件在设备连接和数据管理上的不足，又奠定了打造以物（Thing）为中心的 IoT 云开发平台的基础。

CEO Jim Hepplemann 曾在接受采访时分别从需求和制造侧谈到对未来的看法：

• 更深层次的转变来自制造业的下游客户，他们关心的是如何从产品中获得更多“功能”和“服务”，而不一定在乎“占有（Own）”产品；
• 从制造业即 PTC 的客户角度，他们关心的是如何将需求调研、设计研发、到生产和交付的全流程进行数字化管理，最终改善研发设计，并以此开发增值服务。

如 Jim 所说，两条边界在逐渐模糊：

价值链层面，产品和服务的边界在模糊；IT 层面，ERP 和 PLM 的边界在模糊。

这两个转变也对应了 SaaS 的两个重要价值：持续服务将代替产品成为主要创收来源；全生命周期数据在云上互联互通成为价值释放的基础。

回到上面的转型路线图，PTC 从 2014 年开始做了两大改变：

• 将一次性授权的销售模式改为订阅式（Subscription）；
• 持续并购和战略合作完善 IoT 布局，打造以 ThingWorx 为核心的应用开发生态。

第一个改变带来的是增长的阵痛 。由于改为按年分期付费，客户前期投入和为后续支持所支付的费用都会相应减少，同时旧客户的转换也无法一蹴而就。

据当时 PTC 内部测算，当客户持续付费超过 4.5 年后，总投入将与以往一次性付费持平，即 PTC 在营收上要面对至少 4 年以上的压力。这与公司在 2015 年年报里“风险因素”中提到的假设基本一致：

我从收入类型和产品结构上对近五年的营收进行了跟踪，有两点发现：

• 向 SaaS 收费模式转型效果初显 ：由订阅式驱动的持续收入比例终于在启动五年后接近 50%，需要注意的是，这里将服务带来的持续收入部分剔除，因为这与订阅式的转型无关；
• 向 IoT 平台发展任重道远 ：由 ThingWorx 驱动的 IoT 业务仍在发展早期，占整体业务比例仅 12%，即全球总营收仅约 1.5 亿美金，说明大部分订阅式收入来自传统工业软件的收费模式改变。

其次，ThingWorx 究竟在 IoT 板块中扮演什么角色？

总的来说，ThingWorx 赋能其平台上的客户更好地通过创新服务变现，平台自身从这个持续服务中获益。

举个例子，Colfax 是一家工业品和机械设备制造商，产品包含精密通风系统和焊割（Welding & Cutting）机，并提供设备维保服务及相关耗材销售。Colfax 的目标是在维保服务上提供更多可量化的增值服务，并通过后服务来指导新产品的设计研发。

利用与 ThingWorx 和微软 Azure 的合作，Colfax 实现了三个目标：

• Uptime：通过采集并分析通风系统中空压机的关键数据并建立机器失效模型，帮助客户避免由于临时故障导致的额外损失，并提前制定维保对策，提升首次维修成功率；
• WeldCloud & CutCloud：通过连接焊割设备，提升设备运行效率的透明度、促进操作文档规范化和资产管理效率；
• 最后，由于业务和数据在云上相通，对正在研发的新产品给予有效反馈，同时在相关耗材设计上也能与供应商实时同步，避免供应商在前期产生无效投入。

这个典型的合作案例基本将 ThingWorx 和 PTC 的优劣势展现出来：

尽管财报上仅粗略显示 ThingWorx 按照订阅式收费，但透过近期财报电话及与业内人士的访谈我得知：

第一，增长的关键在于客户对平台的使用深度 ，当客户通过平台连接更多设备，或者增加每台设备上的测点数量，意味着将有更多数据得到挖掘并应用，单位合同价值即 ACV 便会提升，进而提升 ARR。

其次，暴露的问题 在于 PTC 缺乏对客户所在行业的深度理解 ，即设备与使用场景的结合，目前公司选择与合作伙伴一起直接面向终端客户，意在通过联合服务理解客户是如何从数据挖掘到诊断分析，并用于解决实际问题。

CEO 在今年 Q1 的财报电话会上承认，目前 ThingWorx 仍处于“ Land and expand（先占坑再扩展） ”的阶段，这正是当年 Salesforce 上市后宣布大客户战略后采取的推广方式。据称目前 60% 的新增订单来自客户的扩展需求。

最后，PTC 希望建立的是这样一个生态：平台逐渐退居客户的背后，如同微软对于 PC 及软件、苹果对于个人手机及 APP 的角色，帮助平台使用者进行有效持续地变现。

由此看 PTC 的转型只能说 成功一半 ，结合前面 GE 的发动机案例，我们可以从中得到以下结论：

• 工业软件与数据互通是构建工业 APP 的基础，而单个软件的发展已至瓶颈；
• 工业互联网的最佳实践通常诞生于大型客户内部，最先在高端及先进制造业落地；
• 工业互联网平台要实现持续收费，必须先帮助客户完成向服务模式的升级。

所以，PTC 向订阅式或所谓“SaaS 转型”不是最终目的，IoT 才是。

PTC 的转型之道也从侧面解释了为什么如今物联网及工业互联网平台数量不管在国内还是国外仍呈扩张趋势，并没有开始收敛。

每个细分行业的龙头都有机会且希望将内部的最佳实践向全行业开放，以此连接产业上下游，建立高效的协同网络。

04 SaaS 对工业到底意味着什么？

未来，无论工厂内部还是供应链及其外协网络，一定会变得更加柔性。

柔性的基础是实现数据的耦合与交互。在 IoT 世界，是软件把物理世界多重异构的数据转为能够统一处理的数字和信息，数据来源不仅包含人的使用操作，还有大量由数学、物理和机械等原理驱动的复杂设备，所以“软件”二字在这里有两层含义：

一层是辅助人进行生产制造的工业软件；第二层是嵌入在精密设备中的微控制及驱动系统。

当软件遇到 SaaS，前者在商业模式上通过上云，极大地加速了底层数据的高速计算和实时交互，是建立数字主线的关键；后者从产品架构和设计理念上奠定了制造业从产品销售向持续服务转型的基础。

同时，SaaS 的价值在这次危机中得到进一步放大。PTC 的 CEO 在三月底的财报电话会上谈到一位来自汽车 OEM 厂商的客户，平时他们的工程师都在办公室里的大型工作站（Workstation）上使用本地部署的 CAD 和 PLM 软件进行设计和仿真。远程办公以后，这些软件在家里的普通 PC 上根本跑不起来，所以向 PTC 求助，希望尽快找到一整套能在云上运行和交互协作的 SaaS 方案，并能向前兼容。

回过头看中国的机会，根据 2014 年 PTC 年报显示，中国业务占整体营收比例在 5-7%，对应约 8000 万美元，这仅是工业软件部分。CAD 及 PLM 在中国主要面向航空航天、汽车、工程机械和通信，这类客户是工业软件的深度用户，也绝不会轻易替换供应商。

而 IoT 业务由于涉及解决方案的实施和落地，如前面优劣势分析所说，PTC 初期坚持与集成商一起面向终端客户，在中国曾尝试以建立子公司的形式深入市场，但后期因多方面不可抗因素而放弃，因此 IoT 业务在国内进展一直不顺利。

另外一面，中国制造业众所周知“大而不强”，参差不齐的信息化基础、特殊的商业环境和传统的付费习惯都成为 IoT 平台和创新应用在落地时的障碍。未来有机会我会展开探讨。

所以，在评估 SaaS 在工业互联网中的可行性时，首先应该明白到底是从商业模式还是产品定位角度在思考这个问题。

PTC 用五年的时间甚至更长去证明后者才是真正的野心和增长动力，但毋容置疑， PTC 所具有的强大软件功底和客户基础对国内相关企业来说不可复制 。

最后，对于初创企业，与其拘泥于国内商业环境或模式的限制，不如思考如何借助行业合作伙伴和 IoT 平台，共同挖掘真正需要或正尝试向服务升级的客户。

SaaS 所具备的高度灵活和开放是工业互联网用持续服务撬动产业的基础，但要对未来做一个终局判断是不现实且不合理的，就连 SaaS 本身也在不断迭代升级。

而在此刻复盘传统制造业和软件巨头的转型之道，就有了更重要的借鉴意义。毕竟如《枢纽》里所说：

历史学就是未来学 。

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原文发布时间：2020-06-12
本文作者：高宁
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