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工业互联网 ——修昔底德陷阱边沿的全产业链博弈 |【产投观点】

北京汽车集团产业投资有限公司2019-02-10 15:23:47

 

     “产投观点”是我们思考许久决定推出的全新原创板块,我们的初衷是希望通过北汽产投官微这个平台分享我们对于产业、行业、项目的思考与观点,我们希望以汽车产业一线投资人、研究员、风控官、法务官、财务官甚至人力资源官的视角,以我们身处一线打拼打磨的经验,以我们对产业、对项目研究、尽调、剖析的反思和所得,把握汽车产业投资最真实的脉动,向更多关心、关注我们的伙伴与同仁分享我们的一些小小心得,当然,我们也热切的希望正在读此文的您能发表您不同的观点。期待思想碰撞,期待智慧共享。

        本文为“产投观点”的第一篇分享,来自研究与发展部高级研究经理唐杰,工业互联网——修昔底德陷阱边沿的全产业链博弈。

产投观点



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工业互联网:第四次工业革命背后的产业链博弈

        “工业互联网”最初由通用电气(GE)于2012年在其白皮书《工业互联网:打破智慧与机器的边界》中提出,指利用物联网进行大规模工业制造的技术。工业互联网的理念是基于大数据的智能工业,能更精确的处理、传递数据,为企业节省成本,实现工业产出效率的最优。

        催生工业互联网的基础是IOT(物联网),IOT早在1998年由MIT提出,最初,IOT几乎只包括射频识别技术——也就是俗称的“电子标签”,随后慢慢延伸至传感器、网络、应用平台。但直至“工业互联网”概念提出之前,IOT在很大程度上只是一个个“应用孤岛”。

        IOT碎片化很大一部分原因在于美国制造业产业链条的缺失,从上世纪80年代(中国改革开放)开始,美国为提升其制造业生产率,在比较优势理论支配下,将低附加值、劳动密集型的环节主动配置到海外,特别是中国,自身只保留了产业附加值最高的环节,构建起对自己最有利的全球协作模式。从1987年到2010年,美国的制造业劳动生产率增加了214.8%。同时期美国的制造业岗位减少了1/3,但最终的制造业产值仍然增加了45%。与之相对应的是新世纪以来,中国以“制造大国”的身份开始崛起,成为全球制造业产业链最完整、门类最齐全的国家。

        然而,近年来兴起的第四次工业革命使中美间这种稳定的产业链分工协作平衡被打破。区别于前三次工业革命,第四次工业革命并非以一项或几项技术变革为特征,而是科学革命、技术革命与产业革命紧密伴生的史无前例的历史潮流,其中,工业智能化,工业一体化是第四次工业革命的主要特征,在大数据、智能化赋能下,原有的产业附加值分布将重新洗牌,相对于美国保留其高附加值制造业的策略,中国的制造业全产业链优势在第四次工业革命浪潮下得到凸显

        因此,在2012年,奥巴马正式提出鼓励制造业重回美国,同年,“工业互联网”的概念诞生,中美着眼于制造业全产业链的争夺就此展开。

        美国奇点大学瓦德瓦教授曾于2012年1月11日在《华盛顿邮报》发表文章阐述“为什么说现在轮到中国担心制造业了”。文中写道:世界上有三种以指数倍方式快速发展的技术——人工智能、机器人以及电子制造业,它们将重塑制造业的面貌,使得美国企业家在本地建厂开工,生产出各种各样的产品,未来20年美国将在制造业上“打败中国”。

        而此后川普的“制造业回归美国”政策和环太平洋11国TPP更是进一步形成对中国全产业链优势的夹击甚至瓦解之势,川普贸易战的枪口更是直指“中国制造2025”。在此种内外部形势下,中国制造2025的主导路线及时从强调装备自动化的“工业4.0”战略跳频到强调设备数字化的“工业互联网”路线,正是寄望于仰仗国内强大的互联网产业加持制造业全产业链强健度的重大战略调整。

2

基于“工业”的互联网还是“互联网+工业”

        GE作为概念首创者,推出了针对整个工业领域的开放的基础性系统平台Predix,并已成功应用于工业制造、能源、医疗、航空等各个领域。Predix的主要组件包括:Predix Machine、Predix Cloud、Predix Services。

        PredixMachine:一个软件层,负责从工业资产收集数据并将其推送到Predix Cloud,以及运行本地应用程序(如边缘分析)。Predix Machine安装在网关,工业控制器和传感器上。

        PredixCloud:一个全球性,安全的云基础架构,针对工业工作负载进行了优化,并符合卫生保健和航空等行业的严格监管标准。

        PredixServices:提供开发人员可以用来构建,测试和运行工业互联网应用程序的工业服务。并提供一个微服务市场,开发人员可以发布他们自己的服务,并从第三方获取服务。Predix平台使客户和合作伙伴共同优化其工业业务流程。

        就在Predix发布7个月后,GE的竞争对手西门子同样发布了工业云服务平台MindSphere。


图1  GE Predix 工业互联网平台


       通过分析Predix、MindSphere可见,工业互联网平台的典型架构包括数据采集层(边缘层)、基础设施即服务IaaS平台、平台即服务PaaS、软件即服务SaaS。

        第一,边缘层是前提。通过协议转换、边缘计算等构建精准、实时、高效的数据采集体系,本质上是实现物理空间隐性数据在赛博空间的显性化。GE推出部署在现场传感器、控制器和网关的据采集转换模块Predix Machine,西门子推出即插即用的数据接入网关NanoBox,支持多源设备的数据采集以及云端汇聚。

        第二,IaaS是基础。IaaS主要是要支撑海量工业数据的存储、计算,Predix、MindSphere的IaaS平台均采用亚马逊AWS和微软Azure。

        第三,工业PaaS是核心。Predix、MindSphere依托通用PaaS平台(如Cloud Foundry)构建的工业PaaS平台本质是一个微服务组件池,面向应用服务开放API(应用程序编程接口),支持开发者以“搭积木”的形式进行调用,因而被誉为工业互联网平台操作系统,工业PaaS平台是平台技术能力的集中体现,也是当前工业互联网平台竞争的焦点。

        第四,工业APP是关键。表现为通过对微服务组件的调用和封装,开发出面向特定行业、特定场景的工业APP。目前,Predix、MindSpher应用商店中分别汇集了160和50多个工业APP,其第三方开发者包括埃森哲、Atos、Evosoft、SAP等。

图2  典型工业互联网平台架构

       

        从架构分析可见,PaaS以及基于PaaS的工业APP以及更远期的SaaS是工业互联网的核心业务版块,当前人们谈到工业互联网也多指“PaaS-APP-SaaS”。而这种核心内容恰恰诞生于像GE、西门子这样的综合性制造业巨头,而非消费互联网企业,其原因在于:制造业全产业链竞争是趋中心化而非去中心化的,由于不同企业需求的高度定制化,不同行业业务的高度专业化,面向垂直行业的深度加工处理和应用不是消费互联网企业的强项,消费互联网企业不可能深入到所有行业去理解数据和业务,只有同时具备制造技术、管理技术和信息技术应用等方面的知识和经验、具备深厚的工业积淀,在研发设计、生产工艺、过程优化等工业领域专业背景的龙头制造企业,才有能力为工业PaaS服务能力开发提供更多规则化、软件化的行业知识经验。

        因此,只能由GE、西门子这类制造业龙头企业而非亚马逊、微软等在IaaS领域已经颇有建树的互联网巨头主导工业互联网,随着这一趋势的越来越明朗,软件和互联网公司越来越频繁地成为传统工业巨头的并购对象。2016年,GE以9.15亿美元收购世界领先云服务解决方案供应商ServiceMax,使Predix的功能得以进一步强化。而早在2006年,西门子即以35亿美元收购了世界领先的产品生命周期软件与服务商Unigraphics(UGS,亦即今天的Siemens PLM),而在此后的十余年间,通过对Vistagy、Camstar、CD-adapco、Mentor Graphics等一系列并购,西门子已悄然成为仅次于SAP的欧洲第二大软件公司,拥有当前世界上品类覆盖最为全面、综合竞争实力最强的工业软件体系。

        通过GE和西门子的成功转型案例,以及工业领域与消费领域的差异,可以预期,未来中国发展PaaS,也必将依托信息化水平高的制造业核心企业,如富士康、美的等。阿里、腾讯等互联网巨头将侧重于在IaaS(如服务器、公有云)领域提供基础服务,同时结合其电商、人工智能优势为制造业核心企业搭建的PaaS平台提供特定场景的工业APP,其他中小软件企业将侧重于提供工业APP,或者成为被并购的对象。

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工业互联网下的产业链解构、重构与封闭化趋势

        从发展阶段看,工业互联网平台是工业云平台2.0阶段,上云对象从软件上云拓展到设备上云。传统工业云平台强调CAD/CAE、PDM等研发设计类工具和ERP、CRM、SCM等核心业务系统上云,工业互联网平台强调生产制造全流程上云、设备上云,比如,Predix推动航空发动机、燃气轮机、医疗设备上云,MindSphere推动工厂运营上云。我国工信部软件司也正在积极推进高炉、工业锅炉、风电、光伏、柴油机、工程机械等“十大重点设备上云”。

        从平台属性看,工业互联网平台实质上就是工业操作系统。PaaS向下为连接各类设备提供统一的接口,实现不同设备之间的互联互通,向上为各种各样的应用软件提供良好的开发、运营环境,旨在通过整合“解决方案提供商+应用开发者+用户”生态资源,抢占工业大数据入口主导权、培育海量开发者,构建基于工业互联网平台的制造业生态,使上下游或生态圈企业协同研发、协同供应链管理成为常态,从而不断巩固和强化企业对于产业链的粘性。

        不难推演,随着工业互联网的不断升级,在主要垂直领域将建立起以产业链龙头企业为主导的生产协作云平台,产业链其他企业通过云平台互联互通与龙头企业深度绑定。率先上云企业将充分享有全产业链设备数字化带来的订单、成本、效率红利,而脱云企业将被产业链挤压,可能迅速边缘化,由之带来行业的快速洗牌。这一过程中将实现产业链的解构与重构,产业集中度将大幅上升,产业生态组织结构将更加简洁。传统的即插即用式供应链关系将被打破,生态圈的全产业链化和产业链的封闭化将成为全产业链自我强化的两条并行路径不断自我强化的产业链(而非单个企业)将成为未来国与国之间产业竞争的主体。

        

4

产业链博弈视角下的工业互联网投资脉络

        美国由全球产业链协作组织者转变为全产业链竞争参与主体,使“逆全球化”短周期内成为不可逆事件。工业互联网作为全产业链竞争的网络组织平台,在未来5-10年跨度内将成为中美及其他制造大国竞相投入的工业领域主要着力点,据GE估算,到2020年全球工业互联网年产值将达到2250亿美元,大大超越消费物联网1700亿美元的产值。据工信部规划,到2020年,我国工业互联网平台体系将初步形成,有望建成10个左右跨行业、跨领域,能够支撑企业数字化、网络化、智能化生产的企业级平台;到2020年,我国还将利用推进工业互联网发展的契机,培育30万个面向特定行业、特定场景的工业APP,推动30万家企业应用工业互联网平台开展研发设计、生产制造、运营管理等业务。我国将会率先在汽车、航空航天、石油化工、机械制造、电子元器件等企业推广相应的网络升级和技术应用,同时会围绕数控机床、工业机器人、大型动力装备等关键领域,实现智能控制、智能传感、工业级芯片与网络通信模块的集成创新,帮助企业形成一系列具备联网、计算、优化功能的新型智能装备和智能生产流程。届时,工业互联网平台对产业转型升级的基础性、支撑性作用将初步显现。

        从产业链博弈的视角下,未来工业互联网的投资机会将主要存在于工业互联网平台与工业APP,此外,在边缘计算、网络安全、IPv6、5G通讯、NB-IoT、工业IA、新型传感、智能装备领域也将存在大量投资机会。

        

图3  工业互联网关键技术

1、工业互联网平台

        国内部分行业龙头企业航天云网、海尔、三一重工、徐工、紫光、浙大中控、东方国信等相继发布了工业互联网平台,加速工业APP培育。龙头制造企业,特别是具有产业链数字化整合能力的龙头制造企业将进一步享有产业链生态圈主导权以及由此带来的成本、效率改善的洼地效益,同时借助工业互联网平台建设,其在工业领域的行业机理、工艺流程、模型方法经验和知识积累将迅速转变为算法库、模型库、知识库等微服务提供能力,由此可带来价值的合理重估,例如富士康、美的等。

2、工业软件企业

        工业软件是指应用于工业领域,为提高工业研发设计、业务管理、生产调度和过程控制水平的相关软件与系统。工业软件可以实时感知、采集、监控生产过程中产生的大量数据,促进生产过程的无缝衔接和企业间的协同制造,实现生产系统的智能分析和决策优化,从而使生产方式向着智能制造、网络制造、柔性制造方向变革。

        从细分领域划分来看,工业软件主要包括四大类,分别是,(1)研发设计类工业软件,包括CAD、CAE、CAM、PLM、PDM、CAPP软件和集成研发平台等;(2)信息管理类工业软件,包括ERP、SCM、HRM、EAM、BI、视频监控软件等;(3)生产控制类工业软件,包括MES、SCADA、DCS等;(4)嵌入式工业软件,包括工业通信、工业装备、能源电子、汽车电子、安防电子等领域的软件部分。从近两年发展趋势来看,研发设计类和嵌入式工业软件保持较快增长,高端装备智能制造领域自主研发水平提升。

        从生产控制类细分领域来看,MES和DCS占比较大,市场占比分别为29%和23%。

        从市场竞争格局来看,西门子市场份额最大,为23.7%,国内上市公司方面,宝信软件依靠在钢铁领域的MES软件,也占据一定的市场份额。

        信息管理类工业软件竞争格局。在信息管理类工业软件中,ERP软件占比最大,其次为FM和CRM,市场占比分比为27.9%、19.0%和8.9%。市场竞争格局方面,从相关业务收入角度来看,浪潮、用友、东软、远光软件、金蝶等排名相对靠前。根据工信部软件司调研,目前金蝶等企业已实现ERP上云,在降低供应商库存方面实现了比较好的效果。

        未来在工业软件领域将出现大量的投资机会,特别是集中于与设备数字化紧密相关的,专业度高的研发设计类、生产控制类以及嵌入式软件领域将诞生一批独角兽企业,而龙头制造企业为加强自身信息化能力建设,并购活动将日趋活跃,为工业软件类企业投资的退出提供了良好的渠道。

3、其他

        工业互联网同时还为标识解析、IPv6、移动通信等网络基础的能力升级发展带来了新契机,为云计算、物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的应用提供了新的空间,从2018年开始,我国将在推动工业企业内网改造升级的基础上,在工业领域逐步部署IPv6、窄带物联网(NB-IoT)、软件定义网络(SDN)、5G等先进技术,并以此形成成熟的工业互联网应用和生产体系。

        标识解析:标识解析体系赋予工业互联网的每一个机器和产品“身份证”。在这项工程中要推进实现供应链系统和企业生产系统精准对接和人、机、物全面互联,进而实现跨企业、跨地区、跨行业的产品全生命周期的管理,促进信息资源的集成共享。

        5G通信:5G和工业互联网同为当今的前沿技术,虽然分别服务于通信领域和工业领域,但技术的关联性仍然会使他们紧密相联。工业互联网依赖于高速发达的互联网技术,性能优异的5G网络将会有力促进互联网应用的高速发展,也必将对工业互联网的应用产生深远影响。工信部、财政部发布的《智能制造发展规划(2016-2020年)》中明确指出:利用5G实现对现有公用电信网的升级改造,满足工业互联网网络覆盖和业务开展的需要。

        IPv6:近十年中,随着多种颠覆性技术的出现和应用,网络发生了巨大的变革,IPv6已经成为5G、IoT、SDN/NFV、云计算以及边缘计算等新兴技术的基础。大量的终端设备联网产生了大量的地址需求,使用传统NAT的方式无法支持新的5G及物联网应用。IPv6的部署将极大地提升网络效率。

        安全保障:工业互联网加速向各领域融合应用的同时,尤其须用安全“兜底”,工业互联网的安全,包括网络安全、设备安全、控制安全、数据安全等,过去网络病毒也许只是控制一部手机,今天就有可能控制一家工厂,甚至一个区域。目前我国与之相关的安全顶层设计和政策并不完善,不少企业,特别是中小企业安全意识薄弱,将来需要提升企业在不同方面保障安全的能力。

图4 工业互联网安全保障体系


        工业AI:相比消费互联网,AI在工业互联网中的应用场景更丰富、价值更大。人工智能如果要作用于制造业,最重要的载体就是工业互联网,二者的结合主要体现在设备、边缘、平台三个层面,尤以平台层面的实践更为丰富。人工智能与平台的结合有两种方法,第一种是将人工智能功能系统/架构直接集成到工业互联网架构中,如云端超脑通过大量的数据和设备在云端汇集起来,突破传统制造企业的极限,形成超脑的分析能力,大幅度优化制造业的经营和决策;第二种是把人工智能算法封装在工业微服务模块,或是直接在工业APP里面植入机器算法。

图5 人工智能与工业互联网的融合


         边缘层如边缘计算、传感器毫无疑问也是工业智能化的重要领域,但相对工业4.0,在工业互联网战略下,两者的定位发生了微妙的变化。边缘计算与工业控制系统有密切的关系,具备工业互联网接口的工业控制系统本质上就是一种边缘计算设备,在目前普遍采用的基于PLC、DCS、工控机和工业网络的控制系统中,位于底层、嵌于设备中的计算资源,或多或少都是边缘计算的资源。德国工业4.0就充分利用德国领先的嵌入式等技术,使得整个智能制造系统具有灵活的、巧妙的、敏捷的、聪明的特点,边缘计算在工业4.0中是当之无愧的主角,而工业互联网更加强调的是跨领域的互联互通互感互知,分布式智能设备只作为制造业网络中的一个节点。

        GE在工业互联网定义中,还重点提到:“通过高性能设备、低成本传感器、互联网、大数据收集及分析技术等的组合,大幅提高现有产业的效率并创造新产业。”由于设备上云带来的大规模数据采集需求,传感器应用毫无疑问将出现爆发式增长,而这种大规模的应用也使成本控制成为重要目标,相对于工业4.0对传感器智能化的需求,未来微型化、数字化、低成本将成为传感器领域的方向发展。

        当然,工业4.0和工业互联网并不完全分野,2016年3月,工业4.0平台(Plattform Industrie 4.0)和工业互联网联盟(Industrial Internet Consortium, IIC)的代表在瑞士苏黎世会面,探讨在双方各自推出的参考架构——RAMI4.0和IIRA——之间建立某种一致性的可能。未来人类工业革命的历史进程中还必将催生出全新的业态,如果说来自修昔底德陷阱的威胁加速了制造业生产管理技术的竞争,那么,技术推动的全球制造业效率的提升又何尝不能以增量价值突破存量博弈,从而避免陷入修昔底德陷阱呢?

作者简介

唐杰


北京汽车集团产业投资有限公司研究与发展部高级研究经理,工学博士,曾先后在清华大学汽车系和北京大学经济学院开展研究工作。出版《概念汽车开发》、《中国汽车产业自主创新战略》。获教育部科技进步二等奖。现从事汽车产业前瞻问题与战略投资研究。

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