一千個讀者，一千個工業互聯網。

　　作者小北

　　編輯 火柴Q、甲小姐

　　分析師 丁兆增

　　本文圖表數據來自「甲子光年」分析師團隊；

　　文內一手信息來自「甲子光年」記者團隊對樹根互聯（三一集團旗下工業互聯網平臺）、昆侖數據、天澤智云、寄云科技、全應科技、黑湖科技等工業互聯網前線企業的深度調研。

　　前陣子熱播的《都挺好》中，有這樣一幕：

　　留學歸國的富二代小蒙很叛逆、不想接班，原因是嫌自己家里做的生意太 low。

　　“不就是一賣機床的嗎？我同學家里的生意都是光鮮亮麗的，就我家干這個，說出去都不好意思。”

　　幾番回合后，蘇明玉用一段慷慨激昂的話修正了小蒙的理解：

　　“我問你，小到你的車，大到航空火箭，哪一個不是在機床上，一個零件一個零件生產出來的？經過你父親這代人的努力，中國的機床行業從零開始，早就做到了世界產值第一，是，雖然我們的核心技術是來自于德國和日本，但是眾誠正在做的，就是要后來居上，從技術和質量上超越他們。機床強則工業強，工業強則國強。”

　　歷史轉折中的各國工業，的確紛紛經歷了市場地位的波動。

　　自上世紀 50 年代，很多勞動密集型工業成為各國拋棄的對象。先是美國將紡織、鋼鐵等傳統制造業向日本、德國等國家轉移，集中力量發展半導體、通訊、電子計算機等新興技術密集型產業；60-80 年代，日本、德國又將附加值較低的制造業轉移到后來被稱為亞洲“四小龍”的中國臺灣、中國香港、韓國、新加坡，自身轉向技術密集型產業；80-90 年代，我國大陸又成為“四小龍”產業轉移的承接地；但很快，互聯網的風頭就壓過了幾乎一切實業。

　　如今，經歷了近 30 年的互聯網水大魚大后，工業再次成為各國國民經濟的重要角色——不僅“賣機床的”不再羞于啟齒，工業甚至成為了整個創新市場的“網紅賽道”。

　　換作幾年前，以下場景是很難想象的：

　　“百度無人挖掘機驚艷亮相！迷倒 17 年老司機”；

　　“阿里云女算法工程師第一次爬上了 8 米高的鍋爐”；

　　“4000 萬豬農沸騰了！京東突然宣布養豬”；

　　“騰訊養鵝又種瓜，‘鵝廠’終于名副其實”。

　　這些看起來八竿子打不著，甚至讓人目瞪口呆的場景，因一個共同的網紅概念而顯得名正言順起來：

　　“工業互聯網”。

　　一千個讀者，一千個工業互聯網

　　截止去年底，我國已有 269 個工業互聯網平臺——超過世界所有其他國家的總和[1]。

　　百度指數顯示，“工業互聯網”的熱度在 2018 年翻了 3 倍多。

　　

　　但當你細數這些工業互聯網平臺，你會發現一個有趣的現象——當大家談論工業互聯網時，大家談論的不是同一件事。

　　首先是定義問題。

　　工業領域從業者和投資人對什么是工業互聯網眾說紛紜。

　　“就是科技公司跑到傳統企業加特技。”一位工業領域創業者從效果出發做了個幽默的比喻。

　　“我覆蓋的領域，這個詞出現的頻率很低。我大概能想象到可能指的是跟 MES (制造企業生產過程執行管理系統)相關的工業管理體系，以及圍繞著工業場景的 CRM、ERP，但這些傳統的工業軟件本身還是私有化部署的產品，不是互聯網。”一位投了工業相關公司的投資人告訴「甲子光年」。

　　“我們認為的工業互聯網，是狹義的工業互聯網，即工業物聯網，從工業設備上提取運行數據并進行多維度的數據分析，根據分析結果開發工業應用，對設備可靠性、系統運營效率、工藝質量進行優化，進而提高產能、質量和降低成本。”這是寄云科技 CEO 時培昕的看法。

　　“我們公司其實不談工業互聯網這個概念，中國有一種特別有意思的現象，就是喜歡追概念。”一位美國歸來的創業者告訴「甲子光年」。

　　“工業互聯網的本質是以機器、原材料、控制系統、信息系統、產品以及人之間的網絡互聯為基礎，通過對工業數據的全面深度感知、實時傳輸交換、快速計算處理和高級建模分析，實現智能控制、運營優化和生產組織方式變革。”這是工業互聯網產業聯盟給的定義。

　　“甚至我懷疑，到底有沒有人真的懂什么是工業互聯網？”一位服務工業客戶的技術創業者甚至對「甲子光年」拋出了這樣的觀點,“就像 teenage sex， everybody is talking about it，everybody thinks others are doing it ,but nobody really does it.”

　　工業互聯網就像哈姆雷特：1000 個選手，有 1000 種解讀。

　　其次是路徑問題。

　　當一家公司決心進入工業互聯網領域時，第一步怎么走，第一個“場景”究竟是怎么選出來的？為什么百度是挖掘機、阿里是鍋爐、京東是養豬、騰訊是養鵝？

　　“很可能是上級授意做工業互聯網，中層下發任務，基層員工家里有個親戚碰巧是養豬的……”一位業內人士略帶玩笑地吐槽。

　　進一步，是姓“工”還是姓“互”的問題，也就是誰來主導的問題。

　　馬云顯然是互聯網顛覆派的代表人物：

　　“如果傳統制造企業不積極思考企業轉型，那么‘大象’會被‘螞蟻’逼得無路可走，有了工業互聯網，‘螞蟻’爬到了‘大象’背上。”

　　鴻海精密(富士康)創始人郭臺銘則相信工業內生力量才能更好引領工業互聯網的發展：

　　“阿里、騰訊進入工業互聯網領域就像從外部敲打雞蛋，雞蛋很有可能會破掉；而富士康做工業互聯網則會從‘雞蛋’內孵出小雞。”

　　于是，整個工業互聯網棋盤正如中國工程院院士鄔賀銓所描述的——叫得響、熱得慢、看不清、摸不著。

　　名字中帶有“互聯網”三個字，讓“工業互聯網”這個名詞給人一種集體狂歡的錯覺。事實上，工業互聯網和消費互聯網，名字很像，實則市場類型全然不同。

　　消費互聯網的市場是這個樣子：

　　平原市場，消費互聯網公司集中于幾大主戰場

　　某種意義上講，所有消費互聯網公司都是競爭對手，所有公司的商業模式也都是同一類模式：流量換錢。

　　而工業互聯網的市場是這個樣子：

　　棋盤市場，工業互聯網四下落子

　　縱橫溝壑、高度分散、高度細分、高度隔離，于是，第一波吃螃蟹者，如今四散在產業的深海，彼此打不著照面——如同第一批海洋生物艱難地爬上陸地，從哪里上岸？怎么爬？用什么部位爬？

　　這就不難理解為何會有開篇各自為戰，“學步姿勢”各不相同的局面了。

　　目前，開始登上這片大陸的新物種分為四類：

　　第一類，是“哪里都摻和一腳”的 BAT。

　　日益表現出全領域滲透能力的互聯網三巨頭紛紛在去年調整組織架構，扛起產業互聯網大旗。而產業互聯網的重要組成部分就是以改造、優化工業領域為核心的工業互聯網。

　　阿里構建 ET 工業大腦，分別在重慶、廣東發布飛象、飛龍工業互聯網平臺；騰訊提出“互聯網的下半場屬于產業互聯網”，并將工業列為騰訊云超級大腦的五個重點方向之一；百度則打造了百度云“天工”智能物聯網平臺。

　　于是，這就有了前文所述的阿里工程師爬鍋爐，百度開挖掘機，騰訊養鵝又種瓜的神展開。

　　第二類，是在互聯網經濟之前引領中國經濟發展的“老大哥”——工業龍頭企業。

　　富士康、三一集團、徐工集團、海爾、航天科工等是其中代表，他們將“工業互聯網”視為轉型升級的火車頭。

　　2018 年 5 月，68 歲的郭臺銘穿梭于北京、天津等地，頻繁會見當地機構、官員和學者，為工業互聯網搖旗吶喊：“下一個機遇就是工業互聯網”。

　　1 個月后，囊括了鴻海三分之一業務、以“工業互聯網”為重要發展方向的富士康工業互聯網公司（工業富聯）登陸A股，創下 36 天最快過會紀錄，當天就以 3905 億元登頂A股科技企業市值之最。

　　三一集團則在 2008 年孵化的物聯網項目基礎上建立了工業互聯網平臺“樹根互聯”。樹根互聯方面告訴「甲子光年」，“自 2008 年起，我們已累計投入了 15 億。”

　　第三類，是用友、東方國信、浪潮等頭部 ICT 企業。

　　還有第四類，一大批擁有相關背景的創業公司，如昆侖數據、天澤智云、寄云科技、全應科技、黑湖科技等。

　　四類玩家相應上陣，雖然基因、定義、路徑各不相同，但背后有一個共同的大動機：

　　中國工業到了非改不可的時候。

　　工業升級：必要的，可行的

　　2010 年，中國就已超越美國成為世界制造業第一大國。據國家統計局核算，2018 年，我國工業增加值總量突破了 30 萬億元。

　　但大不代表強。

　　從需求側看，我國工業亟需提質增效。

　　中國制造業 500 強的利潤率已從 2010 年5% 的高位，跌到了近年的2% 左右。

　　數據來源：《中國企業 500 強發展報告》（中國企業聯合會、中國企業家協會）

　　根源是，過去的粗放發展之路越走越窄，向上的突破口，是在自動化、信息化和正在發生的智能化上追趕領先水平。而工業互聯網有可能讓這三種升級在部分領域疊加發生，帶來巨大的增益。

　　近年來，人力成本的上漲、消費個性化等新趨勢又讓工業升級有了新的迫切性。

　　據國家統計局數據，我國城鎮單位就業人員年平均工資 8 年間上漲了 1 倍。廉價勞動力已不再是中國工業的競爭力，工業互聯網等更多新技術手段就成了被寄予厚望的突破口。

　　2010-2018 年我國城鎮單位就業人員平均工資

　　而從供給側看，工業互聯網的發展的可行性也逐漸成熟。

　　通訊、傳感器、云計算等基礎設施的成本逐年下降；5G、大數據、AI 等新技術也進入了落地階段。

　　據 IC Insights 數據，MEMS[2]傳感器的平均售價在 2007 年為 2.57 美元，2017 年已降至 0.97 美元；微軟 Azure 的云服務價格，從 2011 年的約 14 美分/月/GB，一路下降至 2018 年的約 0.4 美分/月/GB。這為工業企業進一步積累、采集數據和處理數據提供了支撐。

　　2007 年-2020 年全球 MEMS 傳感器的平均售價變化情況（單位：美元/只）

　　云存儲成本下降

　　據 GE 發布的《工業互聯網：打破智慧與機器的邊界》，在未來 15 年內，幾個關鍵的工業領域，1% 的效率提高將帶來巨大的收益。據安信證券計算，工業互聯網在工業領域提升1% 的效率相當于給我國帶來 2980 億元的經濟增值。

　　工業互聯網提升1% 效率在各行各業帶來的價值

　　正是出于對工業互聯網這一方向的必要性和可行性的看好，政策和資本都在加碼工業互聯網的發展：

　　自 2017 年起，國務院、工信部等部門已發布了數份相關文件，將工業互聯網抬升至國家戰略的高度。

　　2017 年底-2018 年我國發布的工業互聯網相關政策

　　資本也對工業互聯網顯示出空前的熱情。

　　二級市場，僅 2018 年 2 到 3 月的一個月內，與工業互聯網相關的A股上市公司中，東土科技股價上漲 85.07%，用友網絡上漲 125%，東方國信股價上漲 66.35%。同年 5 月，工業富聯在 IPO 時，共有 20 家知名企業及投資機構進入戰略配售名單，包括 BAT、上海國投、中央匯金、國投等投資主體。

　　一級市場，據不完全統計，2018 年有 40 多家工業互聯網公司獲得了融資，相較于 2017 年增長了一倍多，其中近億元的大額融資有 4 起。

　　2018 年工業互聯網領域融資情況

　　需求拉動、技術支撐、政策資本大力助推，三股風吹著“工業互聯網”進入了“開局時刻”。

　　那么，敲開這扇門，做“工業互聯網”，究竟做什么？怎么做？　　

　　四類實踐

　　在「甲子光年」的調研中，目前，各家工業互聯網公司正在進行四類實踐：

　　1. 工業設備的預測性維護

　　2. 網絡協同制造

　　3. 柔性生產

　　4. 打通上下游或同一環節多個工業企業的“工業互聯網平臺”　　

　　第一類實踐：工業設備的預測性維護

　　這是目前最能實際落地、最好測算 ROI（投資回報率）的場景。

　　所謂預測性維護，就是通過傳感器、物聯網等技術，實時監控設備狀態，以判斷何時該調整、維修或替換，這是保證生產線高效運轉的關鍵。

　　天澤智云在此領域進行了一些效果顯著的探索。

　　數控機床廣泛應用于汽車、軌道交通、航天航空、3C 等制造行業，作為數控機床的關鍵部件，刀具和主軸的磨耗程度是影響設備運行、模具成品質量的關鍵因素。富士康在蘋果生產高峰期，一個月要用掉幾十萬把刀，而相關統計表明，由于刀具失效引起數控機床停機的時間總數占故障停機時間的 20%-30%。

　　以往基于經驗和傳統統計學方法對刀具的壽命預測和主軸的監測并不精確，比如一把可以切 12 次的刀和一把切了 8 次就出問題的刀都會在切 10 次后才被換掉，前者造成浪費，后者輕則影響良品率，重則發生停機事故，停機后刀具和主軸等關鍵部件的采購周期一般為 3 個月至半年以上，不僅影響生產進度，而且成本高，如主軸價格為 15-30 萬元。

　　如果能實時掌握每把刀和每個主軸的健康狀態并精準預測使用壽命，就能提升良品率、減少停機、降低成本。富士康聯合天澤智云共同開發的“無憂刀具”就實現了這個美好的想法，在上了這套系統后，生產線意外停機的次數降低了 60%，質量缺陷率從6‰降至3‰，節約成本約 16%。

　　第二類實踐：網絡協同制造

　　網絡協同制造，其實就是工業生產信息化的升級形態。

　　黑湖科技 CEO 周宇翔告訴「甲子光年」，在深入接觸制造業后，他發現工廠的協同管理迫在眉睫：“很多工廠現在都在用 Excel 來安排生產，ERP 也是重管控輕反饋，這導致管理者無法根據企業需求靈活調整生產流程。”

　　以黑湖服務的至誠（化名）為例，這是一家 PVC 塑料地板廠商，擁有擠塑、基材、熱壓、沖檢、成品等多個車間，產品型號多達 3000 多種。

　　在使用黑湖系統前，至誠經營中的一些問題是：紙質訂單排程混亂、低效，生產報工易出錯，庫存物料難盤點，投入產出數無法統計。

　　而在 2018 年 11 月上線黑湖科技的智能協同系統后，至誠管理人員可通過 APP 實時查看生產進度，并根據人員、工序空閑情況安排合理的生產任務；生產線員工也可以清楚看到目前正在生產的訂單信息；同時，通過以二維碼綁定物料，相關員工還可以實時查看物料流轉。

　　進一步地，通過分析這套系統采集的數據，黑湖又能為至誠的生產提供智能決策，最終達到縮短制造周期、提升效率和質量等目的。

　　第三類實踐：柔性生產

　　柔性生產指在品質、交期、成本保持一致的條件下，生產線在大/小批量生產之間任意切換，以實現按需生產的 C2B 模式——通過充分滿足不同消費者的個性化需求，刺激銷量和獲取競爭優勢。

　　2018 年 9 月，阿里云與阿里巴巴淘工廠開始通過部署 IoT 設備改造上百家服裝廠，目標正是實現供需精準匹配，高效按需生產的“柔性定制”。

　　具體實現路徑是，通過在服裝廠內部署產能監控體系，借助計算機視覺算法，把車間和生產線聯網，并采集大量數據，建立云上的數字孿生工廠。

　　同時，通過把生產過程與需求信息實時同步給服裝廠、電商賣價、物流等產業鏈各方角色，實現工廠和買家的自動匹配，再由虛擬機器人在線自動跟蹤生產計劃、發放任務、監測出貨量。

　　在改造之后，這些服裝生產企業可根據市場需求彈性釋放產能：賣得好的款型就多生產，反之則少生產；服裝廠之間還可自行組合不同 SKU（最小存貨單位），以效益最高的方式生產訂單。

　　阿里聲稱，這一方案下，百人規模的工廠改造成本僅需 5 萬元左右，排產可被提升6%，交付周期可縮短 10%。

　　第四類實踐：連通若干家企業的工業互聯網平臺

　　目前，這一思路的一般做法是連通同一行業中不同企業的關鍵環節，實現全局性的認知和調度，為行業提升整體效率。

　　昆侖數據是這一領域的先行者之一。

　　2018 年，昆侖數據就已與國家電網青海公司聯合建設了新能源工業互聯網平臺“綠能互聯”，連接能源行業的每個電廠，通過遠程監控電廠的運行情況，讓工業大數據能夠“流動”起來；再通過對數據的分析、建模，優化電廠運行。

　　目前，平臺已經接入 10 家發電企業、130 余座新能源場的近 20 萬多臺設備、3 家用能大戶，不僅包括大唐、魯能、綠電等新能源企業在青海省省內的電廠，還有來自省外的天潤內蒙達茂風電場。南瑞等 17 個第三方應用團隊也已入駐平臺，為平臺上的企業提供功率預測、設備健康管理等 15 類 41 個應用服務。

　　圍繞某個關鍵環節和設備，連通不同行業中不同企業的“遠程運維”則是工業互聯網平臺的另一種打法。

　　2018 年 5 月，樹根互聯與中國市占率第一的壓縮機廠商漢鐘精機聯合打造了流體機電行業的智能服務平臺。

　　作為一種氣體動力源轉換的通用設備，壓縮機被廣泛應用于機械、包裝、化工、食品、采礦、紡織、交通等眾多工業領域。

　　以往，漢鐘精機在解決售后維修問題時，需要經歷報修—工程師現場診斷—調取故障所需配件等一系列耗時耗力的流程，售后維修周期長、成本高，設備使用方也會損失一大筆因設備停機帶來的間接成本。

　　但通過流體機電產業的智能服務平臺，漢鐘精機目前能聯網監測所有已出售設備的狀態，甚至常常比客戶更早發現設備問題，主動提供維修建議，從而精準制定人員投入，預估耗材庫存，制定更合理的維修計劃。

　　經測算，該平臺為漢鐘精機降低了 30% 運營成本，提升了 25% 維修效率及質量。同時，根據用戶需求和設備故障大數據，可以更準確地捕捉產品改進方向，提高 30% 的研發效率，最終提升產品質量和競爭力。

　　四大邏輯

　　透過現象看本質，「甲子光年」認為，工業互聯網目前已形成了四大發展邏輯：

　　第一個邏輯：工業企業將重新獲得未來新一輪“工業熱”的主導權。

　　雖然“工業互聯網是互聯網下半場”的時髦說法已顯示了互聯網企業對這一新領域的野心，但這份紅利究竟屬于新貴還是老貴？

　　原工信部副部長，北京大學教授楊學山認為，工業互聯網還是會姓“工”不姓“互”：

　　“工業互聯網的使命是實現工業現代化，是制造業由大變強。這個過程中，使用互聯網和帶動互聯網發展都是副產品，不是主題。”

　　以往，消費互聯網服務的是大眾或小B云集的分散市場，如餐飲、零售業。而在工業領域，互聯網需要服務的是組織結構復雜、專業性極強的大中型企業——他們不再是決策沖動、被動接受互聯網改造的對象，而是掌握著問題結癥和行業認知的實力玩家，是突破關鍵瓶頸的不可或缺的力量。

　　工業企業是否能采納工業互聯網方案，將很大程度影響這一賽道的發展。所以，傳統工業企業將是工業互聯網的主力軍，而互聯網企業則扮演助推器。

　　騰訊做產業互聯網時就是認準了這個定位——“各行各業的數字化助手”。

　　工業互聯網的第二個發展邏輯是：快不起來。

　　工業互聯網正處于、并將長期處于“初級階段”，不會復刻消費互聯網的短時爆發。

　　這首先是因為，不同于消費互聯網連接供需雙方的短鏈，工業互聯網是長鏈。一個 iPhone 賣 5000 塊，其中 iPhone 只掙 500，背后有 4500 的產業鏈上的供應商，大家看不到。

　　而工業互聯網要改造的正是這隱藏在深處的長鏈，其中每一個環節都有效率提升的空間。這個協調、改造的過程必定復雜、漫長。

　　另外，工業互聯網需要技術與行業 know-how 的深度融合，且每個行業的進入壁壘都十分高，很多產業的核心工藝環節很難進入。

　　作為工業互聯網的客戶方，化工材料生產廠家廣東蒙泰就告訴「甲子光年」，他們在選擇核心生產環節的新技術方案時十分謹慎：“我們生產的核心工藝數據很多是涉密和定額的，控制系統不會隨便接入，萬一出了一點小小的誤差，可能整個生產線的產品都會報廢。”

　　蒙泰代表了大量工業企業的想法，對可能深入骨髓影響自己核心流程和未來競爭力的工業互聯網新方案，工業企業慎之又慎，且不會輕易信任“外行人”。

　　工業互聯網的第三個邏輯是：玩家分散。

　　不同細分行業里會出現不同的產品、服務提供商。

　　而選擇什么樣的工業領域為目標市場，一個關鍵的考慮因素是這一領域的集中程度和信息化程度，這將在未來深遠地影響工業互聯網領域內的商業模式、規模化速度和主導方。

　　目前的工業互聯網玩家已有明顯的兩種分化：一種發力自動化程度高、數據質量好的行業，這種行業也多存在巨頭公司，如半導體、能源、3C 代工廠等；另一種是發力信息化的洼地，這類行業往往市場一般相對分散，如紡織服裝、食品加工等。

　　前者的優勢是基礎好，但市場集中，客戶端的話語權強。在這類行業中，原本工業龍頭企業孵化的工業互聯網平臺有一定優勢，樹根互聯、工業富聯都是這樣的產物。

　　天澤智云正是瞄準了第一類行業，他們的相對優勢在于團隊有較為豐富的服務大型工業企業的經驗，該公司團隊脫胎于產學研機構美國智能維護系統（IMS）中心，服務過全球 15 個國家和地區的 90 多家知名企業，包括寶潔、波音、豐田、阿爾斯通、中船工業、中國中車等。

　　天澤智云首席數據科學家晉文靜告訴「甲子光年」，因為這些行業中關鍵性設備與裝備價值高、生產的產品昂貴、生產與運維過程耗能巨大、規模化可復制性強。如果他們在制造過程與裝備運維中的痛點得到解決了，就可能給他們帶來上千萬、上億的利益。

　　而全應科技、黑湖科技則瞄準了后一種市場分散、自動化程度低的傳統工業行業。

　　“選擇傳統制造業的好處是，你一旦能服務于它，為它帶來的改變將是極大的。”全應科技 CEO 告訴「甲子光年」。

　　在目前的商業模式上，各工業互聯網公司的打法一般是先服務行業內標桿客戶，再將解決方案復制到整個行業，最終追求細分行業內的通用性。

　　全應科技正是這樣的打法。目前，全應科技正與陜煤集團深度合作，將針對熱能行業的智能運行優化和控制系統應用于多個熱力生產中心，通過對接智能儀表、傳感器等設備，實時采集鍋爐、風煙、管道等生產系統的全流程數據，再傳輸到云平臺建立鍋爐運行的數字孿生模型；最終分析數據，實時在線計算鍋爐運行控制的最優參數組合。

　　但在目標市場是第二類相對分散的行業中，還有一個思路：找到大量客戶的共通需求，從小切口切入，服務多家企業。

　　阿里改造 200 家服裝制造企業的大計劃正是類似的思路：切中各類服裝生產企業常年的最大痛點——供需不匹配和庫存積壓；用產品思路，在中小企業中快速推廣工廠改造方案。

　　前一種市場重的是質量和價值，后一種市場則有潛力獲得相對快的增長速度。兩種市場雖然差異巨大，但都有在未來通向羅馬的可能。

　　工業互聯網的第四個、也是最重要的邏輯：不同于消費互聯網的“規模經濟”，工業互聯網是“價值經濟”——一切以為工業企業“降本、提質、增效、減存”為目標。

　　在消費互聯網時代，評判一家互聯網公司的價值尺度是 MAU（月活躍用戶數），而工業互聯網公司的價值在于能為工業企業帶來多大的ROI（投資回報率），工業企業會以 ROI 來決定會不會付費。

　　以往蒙泰為了保證生產，工廠都是采用 24 小時不停機的方式，每年的能耗巨大。據統計，蒙泰控制車間的年能耗成本高達 800 余萬元，約占全廠每年能耗的 50%。

　　2018 年 12 月，廣東蒙泰采用了樹根互聯的工業互聯網解決方案，通過精準檢測設備運行狀態，并基于根云云平臺構建大數據分析模型，就地優化控制系統，蒙泰每年至少節約總節能量 1405728kwh。

　　參與項目的蒙泰項目經理給「甲子光年」算了下他們的 ROI，節能 1405728 kwh 意味著節省 77 萬元的能耗成本，如此直觀的節能降本投資，回收期只需 0.65 年。

　　這筆賬算得清清楚楚、明明白白，這是工業企業愿意進一步嘗試工業互聯網的重要動力。

　　正是基于這四大邏輯，在工業的地盤里，消費互聯網“贏者通吃”的神話結束了——短平快的打法難以為繼，三年上市的神話難再出現，快速長出千億市值的獨角獸之夢也很難成為資本市場和初創企業的小目標。

　　合抱之木，生于毫末；九層之臺，起于壘土。如果中國要從工業大國變成工業強國，精細管理一定要戰勝粗放發展，速度與激情將被專業與韌性取代。

　　這種變化，已開始在對一片片刀具的精確預測、對一臺臺空壓機的精準調參、對一座座鍋爐的改造優化中照進現實。

　　從粗到細、從莽到巧，快不起來，但必須做。

　　也許幾年后我們將逐漸習慣：錢是一筆一筆賺的，公司是一歲一歲長大的，行業困難是一個疙瘩一個疙瘩解開的。

　　這是工業從大到強的進化路徑，這也是一國從大到強的進化路徑。

總結

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