工业互联网平台何其多,谁能跑出来,主要看命运
在气温日渐升高，校园春意怏然的早上，以“数据驱动·智联制造”为主题的2019“工业大数据智能”发展论坛在上海交通大学闵行校区拉开帷幕。
本次大会成功邀请到政府主管部门、交大校级领导及国际国内在工业大数据和数据智能领域的权威专家出席并做报告，业界熟知的富士康工业互联网副董事长李杰教授、中国互联网协会的副理事长高新民老师、中国工程物理研究院徐志磊院士等。
在上午举办的主论坛上，几位大咖围绕工业大数据、计算工程科学、cps、仿真与建模等十分专业领域展开解读，有深有浅，深入浅出，很多内容仍在消化中。
同时，在大会上还正式成立了上海交大工业大数据联合创新实验室，实验室将采用“政、产、学、研、用”相结合的“共建模式”，立足于工业大数据共性关键技术开发，搭建工业大数据共性服务平台，围绕工业价值链、联合相关利益方，规划工业大数据应用仓井，建设促进关键技术创新、应用模式创新、产业业态创新的工业大数据联合创新服务功能平台。
下午的议程，安排了3个分论坛，分别是工业大数据的技术创新与发展趋势、工业大数据的应用实践和管理治理、面向垂直行业的工业大数据应用平台。笔者有幸受邀参加“面向垂直行业的工业大数据应用平台”的圆桌论坛，与业界同仁交流看法。
主持人为同济大学王坚教授，圆桌嘉宾中国商飞信息中心潘凌云研究员（制造企业代表）、南京粒聚智能科技王东明董事长（解决方案服务商代表）、上海 cio 联盟秘书长徐龙章（联盟代表）、造奇智能新媒体创始人兼主编刘成军（媒体代表），时间限制主要提问了3个问题，分别从各自角度阐述主持人的提问。
由于时间有限，现场的对答非常简要，笔者的相关发言观点可以利用公众平台进行进一步延伸。
q1：对当前工业大数据及面向不同行业的工业大数据应用平台的基本看法
刘成军：客观来看，无论是工业大数据还是面向不同行业的工业大数据应用平台，都处于初级阶段，以设备链接和上云为例，尽管各家和各地区所报数量很大，但实际上在行业里仍然是集中度比较低，还没有看到行业性平台的独特价值。
目前，各平台主要的动作，一是在集团内部锤炼解决方案和交付能力，二是在相对优势行业和园区进行延伸。但总体上并未找到大规模、低成本快速接入的有效方法，痛点依然是痛点，难点依然是难点，验证之路仍在持续。
q2：大量企业推出工业大数据平台，互联网企业、制造企业都积极开展平台布局，那么谁将成为或者更适合作为未来工业大数据应用平台产业的主导者？
刘成军：一句话概括，理论上讲，谁都可以介入工业大数据（工业互联网）平台，但到底谁能走出来，主要看“命运”！
可以具体展开分析，这里面有比较明显的两个维度存在，一是理论上或者逻辑上，每一类企业都有进军工业大数据（工业互联网）的意愿和逻辑，有些是大逻辑大循环，有些是小逻辑小循环。
比如说互联网公司从消费互联网“红利结束”的上半场到一片蓝海的工业互联网（产业互联网）；制造型公司从单纯的产品制造和交付走向“产品+服务”双重驱动新模式；通信公司不满于“被管道化”和边缘化的角色存在，也想到制造业分一杯羹；自动化公司凭借已深扎制造业工厂的优势，向上延伸……
“王婆卖瓜，自卖自夸”，既然都有自己的业务逻辑和必然性，还有国家政策的强力刺激，竞争对手的摩拳擦掌，自己所在公司跃跃欲试也就再自然不过了。
但上面的逻辑分析并不等同于商业实践，另一个维度是，在商业环境下，隐含了无数个变量因素，比如宏观国家政策导向（试点补贴及补贴取消），企微观业领导者的因素，技术演进的速度与壁垒，资本势力的介入，制造企业主的认知及投入意愿……等等。
所以，工业互联网研习社（id：junguancha）主张“先不下结论”，“是骡子是马，先在跑道上遛遛”，纳入政策试点是一个方面，能否让市场和企业用户长期接受却是最重要的考量。在这条长长的赛道上，有相对技术优势、长期专注力和耐心的企业更受我们关注。
q3：对行业或上海在工业互联网发展方面建议
刘成军：简单来讲，就是“夯实基础，着眼长远；创造价值，服务工业”。
夯实基础：千里之行始于足下，梳理业务目标和构筑良好发展基础永远是第一位的，“基础不牢，地动山摇”，没有设备接入和数据汇聚，就谈不上数据分析和智能应用，所谓高大上的工业互联网平台也就成了“无源之水，无本之木”。
着眼长远：尽管工业互联网处在早期阶段，还很难看到“终局”，但不妨看看三年、五年的格局状况，以及市场在各方势力的角逐下如何演进发展，正所谓“吃着碗里的，瞧着锅里的，想着田里的”。
创造价值：以价值为导向，以应用为牵引，尊重商业规律，尊重产业发展规律，在vuca时代，抓住那些长期不变的事情。
服务工业：不要忘记工业理性和踏实做事的本分，而净学一些不着调的套路。
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在上午举办的主论坛上，几位大咖围绕工业大数据、计算工程科学、cps、仿真与建模等十分专业领域展开解读，有深有浅，深入浅出，很多内容仍在消化中。
同时，在大会上还正式成立了上海交大工业大数据联合创新实验室，实验室将采用“政、产、学、研、用”相结合的“共建模式”，立足于工业大数据共性关键技术开发，搭建工业大数据共性服务平台，围绕工业价值链、联合相关利益方，规划工业大数据应用仓井，建设促进关键技术创新、应用模式创新、产业业态创新的工业大数据联合创新服务功能平台。
下午的议程，安排了3个分论坛，分别是工业大数据的技术创新与发展趋势、工业大数据的应用实践和管理治理、面向垂直行业的工业大数据应用平台。笔者有幸受邀参加“面向垂直行业的工业大数据应用平台”的圆桌论坛，与业界同仁交流看法。
主持人为同济大学王坚教授，圆桌嘉宾中国商飞信息中心潘凌云研究员（制造企业代表）、南京粒聚智能科技王东明董事长（解决方案服务商代表）、上海 cio 联盟秘书长徐龙章（联盟代表）、造奇智能新媒体创始人兼主编刘成军（媒体代表），时间限制主要提问了3个问题，分别从各自角度阐述主持人的提问。
由于时间有限，现场的对答非常简要，笔者的相关发言观点可以利用公众平台进行进一步延伸。
q1：对当前工业大数据及面向不同行业的工业大数据应用平台的基本看法
刘成军：客观来看，无论是工业大数据还是面向不同行业的工业大数据应用平台，都处于初级阶段，以设备链接和上云为例，尽管各家和各地区所报数量很大，但实际上在行业里仍然是集中度比较低，还没有看到行业性平台的独特价值。
目前，各平台主要的动作，一是在集团内部锤炼解决方案和交付能力，二是在相对优势行业和园区进行延伸。但总体上并未找到大规模、低成本快速接入的有效方法，痛点依然是痛点，难点依然是难点，验证之路仍在持续。
q2：大量企业推出工业大数据平台，互联网企业、制造企业都积极开展平台布局，那么谁将成为或者更适合作为未来工业大数据应用平台产业的主导者？
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可以具体展开分析，这里面有比较明显的两个维度存在，一是理论上或者逻辑上，每一类企业都有进军工业大数据（工业互联网）的意愿和逻辑，有些是大逻辑大循环，有些是小逻辑小循环。
比如说互联网公司从消费互联网“红利结束”的上半场到一片蓝海的工业互联网（产业互联网）；制造型公司从单纯的产品制造和交付走向“产品+服务”双重驱动新模式；通信公司不满于“被管道化”和边缘化的角色存在，也想到制造业分一杯羹；自动化公司凭借已深扎制造业工厂的优势，向上延伸……
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但上面的逻辑分析并不等同于商业实践，另一个维度是，在商业环境下，隐含了无数个变量因素，比如宏观国家政策导向（试点补贴及补贴取消），企微观业领导者的因素，技术演进的速度与壁垒，资本势力的介入，制造企业主的认知及投入意愿……等等。
所以，工业互联网研习社（id：junguancha）主张“先不下结论”，“是骡子是马，先在跑道上遛遛”，纳入政策试点是一个方面，能否让市场和企业用户长期接受却是最重要的考量。在这条长长的赛道上，有相对技术优势、长期专注力和耐心的企业更受我们关注。
q3：对行业或上海在工业互联网发展方面建议
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