真正改变生活的将是工业互联网，这个时代刚刚开始，预计在5-10年后可以影响全球。

　　说起工业互联网(也说工业物联网，IIoT)，GE的Predix平台肯定首当其冲，除此之外我们还会想起菲尼克斯的ProfiCloud，西门子的MindSphere等等，值得注意的是：能把工业互联网做的很牛掰的企业基本都已在工业领域深耕多年。

　　笔者曾在《工业互联网的这盘大棋，云服务提供商下不过西门子、GE!》这篇文章里阐述过：如果做工业互联网，需要将工业系统与IT系统深度融合，需要对工业应用有很深的理解，而这一领域并不是云服务提供商等平台类的企业所擅长的，他们更擅长的还是做标准化的服务，所以GE、西门子这些老牌企业在工业互联网领域具有天然优势。

　　于是在听闻马云的阿里巴巴要搞工业互联网的消息时，笔者第一反应是：这事儿不靠谱!

　　毕竟，一家连毛细血管里都流淌着电商基因的互联网公司，任它“双11”的交易额再怎么逆天，比起那些已经扎根于工业土壤的庞然大物，也就算是个刚刚破壳的小弱鸡而已。

　　为什么说阿里做工业互联网不靠谱?

　　会产生这事儿不靠谱的第一印象也很好理解：工业互联网中最核心的部分是工业云平台，别看只是在云计算前面加了“工业”两个字的定语，就足以平地而起几座大山，把工业云和一般的云平台完全区别开来!云计算本质上是一种工具，这没错，但就算同样是锤子，鲁班用它做木匠活，李元霸用它打天下，两者也不可同日而语。

　　和工业云形成典型对比的就是消费云，说具体点儿就是阿里云。

　　每天在阿里巴巴的电商平台上会发生数以亿记的交易，但这些交易过程都很简单，无非就是消费品的“买卖”活计。对马云来说，最大的难点恐怕在于怎么让云平台承受的住阿里天下第一的用户规模，更可怕的是，这种规模和需求仍在增长。

　　但是工业云却是在全市、全国甚至全世界范围里，通过云端找到分散在各处企业的工业设计、工艺规划、制造原料、制造装备和销售物流并聚合它们，所用的信息技术、结构层次都比“买卖”复杂几个等级，可以更优、更快地出产和占领市场，这需要极为专业、全面的工业知识作为支撑。

　　按照工业领域不同应用场景的软件服务对计算设施的要求不尽相同，工业云大体可分为两种：

　　一是以公共超算中心或企业私有计算中心为依托的计算型工业云

　　其上通常可提供计算机辅助设计(CAD)、计算机辅助工程(CAE)等对数学建模、求解分析、三维图像处理等处理能力有较高要求的软件服务。计算型工业云的应用场景一般对应于工业领域的研发设计环节，特别是企业从事大型研发项目，有多个子系统研发工作同时推进，并都需要IT资源支持的时候，使用工业云可根据各项目团队的动态进度和需求，灵活调度企业IT资源，实现研发资源的最大化配置。

　　二是以公有或私有数据中心为依托的存储型工业云

　　其上通常可提供企业资源管理(ERP)、供应链管理(SCM)、客户关系管理(CRM)、财务管理等对大规模结构化数据的访问和处理性能有较高要求的软件服务。存储型工业云的用户非常广泛，特别是可提供软件租用服务的工业云，能够允许企业以低成本使用ERP、SCM、CRM等原本实施成本高昂的软件服务。

　　看到这里，肯定会有人产生疑问，阿里云也可以提供各种软件服务和储存服务啊!

　　但一方面问题是阿里去哪里找这么多的大型、核心工业企业来让他们把数据放到自己的云上?(有部分中小工业企业确实已经用了阿里云，但多是简单的存储服务)买自己的服务?另一方面是工业云的数据处理量和复杂性是消费云的几倍，阿里的服务到底能不能满足这些工业企业的真实需求?

　　问题的本质还是以阿里为代表的互联网企业在工业领域根基太浅，而消费品和工业品之间的鸿沟实在太深!

　　阿里为什么认为自己能做工业互联网?

　　那为什么我们最近总能在各种工业互联网论坛上看到阿里的身影呢?(至少iot101君最近参加的所有工业互联网论坛都瞅见阿里的人了)，相关新闻也屡见不鲜。

　　根据iot101君的观察，之所以阿里也强调这个概念，是因为其对工业互联网的理解和我们一般意识里的概念不太一样，它把工业互联网的概念扩大化了。

　　前文所述的工业互联网，很重要的一方面是用预测型维护让机器运行更有效率：比如东方航空公司曾在Predix搜集了500多台CFM56发动机的高压涡轮叶片保修数据，结合远程诊断纪录和第三方数据，建立了叶片损伤分析预测模型。从前，航空公司需要定期强制飞机“休病假”，把微型摄像头伸入发动机内进行检查。现在，只要根据数据分析平台上的结果就可以预测发动机的运行情况，定制科学的重复检查间隔，提升运营效率。

　　而西门子的MindSphere可以让机械设备制造商及工厂建造者通过该平台监测其设备机群，以便在全球范围内有效提供服务，缩短设备停工时间。

　　从商业模式上来说，它是M2M，是B2B。

　　但是阿里强调的工业互联网，把产品(这里指工业产品)从研发、生产到、消费再到反馈、迭代的整个产品生命周期全都考虑了进来。重点在于产品生产出来后消费者的反馈如何能影响厂家再次迭代、改进产品。

　　这是C2M。

　　所以阿里说：我们要拆掉制药业和互联网企业间的柏林墙，这是DT时代的工业互联网生态。没错，因为强调了生态二字，才能把整个产品周期全放进来。

　　阿里口里的工业互联网，是大数据时代的工业互联网，最主要的支撑要素就是数据，数据也是阿里云平台最大的优势和核心资源。

　　对于所有的工业企业，阿里云可以提供消费端的数据服务，通过这些服务可以指导客户生产，改进质量，提高服务品质，包括：舆情分析，销量预测，正品溯源，企业社交

　　对于已经完成工厂物联网改造的企业，阿里云可以提供云计算，大数据的支持服务，如不良品率分析，设备远程运维，智能诊断，装备寿命预测，质量改进分析等服务。

　　对于未进行物联网改造的企业，但是对工业互联网非常认可，那阿里云可以联合ISV，对企业进行工业互联网改造，打通产业价值链和消费端，形成从消费到生产的柔性生产过程，达到工业互联网最先进阶段。　

　　阿里认为：互联网的跨界融合正在加速“微笑曲线”向“全程协同”转变的进程。互联网时代为制造业升级发展带来了新的机遇。消费者体验式的参与正在颠覆传统生产的垂直分工体系，使企业获得超额利润。在“全程协同”模式下，构建平台型商业生态系统的能力将成为企业的核心竞争力。

　　他们还断言：下一个十年，所有的创新企业都是头脑产业，所有的中小企业都是线上企业，所有的业务都跑在云上，所有的数据都沉淀在云上，所有的制造业都是智慧制造产业，所有的消费品都是有“拟人化”体验的。

　　盲人摸象：谁抓住了工业互联网的核心?　

　　工业互联网是一个技术融合创新的过程，其根本的问题在于是否可以节省成本，是否可以提高质量，缩短生产周期。从这个角度来说，阿里云做工业互联网也不是在异想天开。

　　但是和那些工业、制造业企业相比，谁更能触及工业互联网的核心呢?不用说，肯定还是GE、西门子。如果把工业互联网比作一棵大树，阿里做的是这棵大树的枝叶部分，真正的根部还是在工业企业那里。

　　最主要的原因在于阿里的这种云服务可以在各个行业通用，但GE的Predix却只能应用于工业，谁更专业便高下立分。

　　但是，这是一种站在产业角度上的观点，从工业产业的角度来看阿里没有触及核心，如果换个角度，从阿里自身来看呢?它是一家根正苗红的互联网企业，最大的优势在于数据，那么怎么依托自身云平台的数据优势，去开拓广阔的工业市场，才是它自己的工业互联网的核心!

　　这让iot101君不禁想起了盲人摸象的故事：面对工业互联网这只大象，如果说GE等工业企业摸到了大象的身子，阿里这样的互联网企业则是摸到了大象的鼻子，因为所处位置的不同，每个企业都只能触及一部分罢了。