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从产业规律看工业互联网的发展

2020/2/15 12:04:55 人评论 次浏览 来源:智物联 分类:新闻


记得2000年,我还在上大学,学校一位老师拿到一个MIS(Management Information System)开发的项目,项目金额800万元,作为学生的我们,觉得老师真厉害,项目金额真高。从那时起直到现在的2020年,中国的管理信息化经历了快速发展的20年,经历了从萌芽到几乎全行业、全领域、全覆盖的过程,产生了从MIS到MRP、ERP、CRM、MES等等各种各样的管理信息化系统,连街边的小卖部也在用电脑管理自己的生意了。20年来,中国做管理软件的公司此起彼伏,大公司小公司都有,各种行业、各个领域都有,软件从业人口的90%以上都是做各种各样的管理软件的。这些公司,这些软件工程师,都有一个共同的特点,离开关系数据库几乎就不会写程序了。


大部分做管理信息化的软件公司,为了能够迅速在市场上形成竞争力,通常要么横向在一个行业内做项目,要么纵向在一个领域内做项目,更常见的是在横向和纵向的一个交叉点上做项目,也就是大家讲的“垂直领域做深做透”。这是最容易出成绩的一种打法,但这种打法也只能一直停留在表层的应用上。所以虽然我们经历了管理信息化这20年的快速发展,最终成就的却是Oracle这样的伟大公司,在国内几乎没有公认的伟大软件公司出现。



从上述对管理信息化的论述中,我们可以总结出行业发展的一个“倒金字塔”模型。一个行业的快速发展,通常都是有一个“方法论”,然后有少数公司基于这个方法论做出“软件工具”,更多的公司再基于这个软件工具,去做基于场景匹配的各种“场景应用”。



在管理信息化这个领域,“关系数据库”是方法论,“Oracle”、“mysql”等是基于关系数据库这个方法论的工具实现,CRM、ERP等各种各样的管理软件是基于场景匹配的“场景应用软件”,这些场景应用软件一定是会用到某个关系数据库的工具软件。


我们再看看这几年比较火的AI(人工智能)行业。几乎是从2018年下半年开始,各种基于AI的产品快速得到商用,高铁站、机场、酒店、银行等都上线了人脸识别系统;停车场、高速公路等都上线了车牌识别系统。为什么在不到两年时间内各种AI产品迅速普及,做AI的公司也越来越多,而两三年前却几乎没有类似的产品和从业公司呢。因为这两三年间,以Google的Tensorflow为代表的AI引擎成熟了(2016年AlphaGo大战李世石是其标志性的起点)。在AI这个例子中,“卷积神经网络”是方法论,“Tensorflow”是工具,各种人脸识别、车牌识别等软件和设备应用是“场景匹配”。


在安卓(Android)成熟后的移动终端硬件(包括手机、学习机、车机等)领域也是同样的情景。


并不是每个领域一开始就形成了这种稳定的倒三角结构。任何领域的发展基本上都是先有“场景应用”,然后逐步总结形成方法论和基于方法论的工具,再到工具成熟,有一个相对较长的时间过程。但是一旦方法论和工具成熟并被业界所认可,这个行业领域才会真正的爆发式成长,而长期形成的场景匹配的市场格局也会重新洗牌。


工业互联网是工业升级转型的一个重要路径和抓手,从2017年开始,国家在政策和资金层面,对工业互联网都加大引导和投入。到目前为止,还是一个大的“堰塞湖”状态,整个行业并没有“快速且有价值”的发展。我认为主要原因是这个行业还没有形成统一的“方法论”和“工具”,相当于还处在手机的“功能机”时代,没有进入“智能机”的阶段。



智物联完善并开发的“多源异构数据映射”方法论和“MixIOT”工具,是工业互联网领域的通用方法论和工具,是智慧工业核心引擎。在此基础上形成了如来方略云、如来方略柜、边缘计算专项柜等产品,是业内为数不多的可以做到解决方案产品化、具有体系化知识输出能力、可以通过渠道做全行业覆盖和跨行业部署的工业互联网公司。


在工业这个领域中,有无限多个行业,无限多种设备,设备与设备之间通常再组合形成一定的有机配合,这种再组合也是无限多种,这么多无限合并在一起,大部分人不太相信这个行业还可以有通用方法论和通用引擎。为此,智物联专门写了一本《活学活用智慧工业引擎MixIOT》来比较通俗地解释我们从技术上是怎么做到的。


智物联正在建立包括销售合作伙伴、解决方案合作伙伴在内的生态体系,鼓励合作伙伴基于智物联软硬件产品进行二次开发,打造自身的工业互联网方案、产品和品牌。


在工业互联网领域,智物联是一个完全不一样的存在,智物联的定位、路径、目标都与国内该领域内的其他企业完全不同。智物联的MixIOT被业界广泛认同将更加有利于这个行业的快速发展。



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