工业互联网推广难的一大痛点是：产品或方案价值难量化。

成立于2016年的广东蘑菇物联科技有限公司（下称“蘑菇物联”），定位是通用工业设备产业链AIoT工业互联网平台公司，强调所提供的产品或方案能为工业设备产业链创造可测量的价值，例如在一家汽车工厂，蘑菇物联云智控帮助空压站（螺杆+离心空压机）节能10.3%；在一家世界500强电子工厂，云智控帮助制冷站提效25%，节能17%。

蘑菇物联的目标客户是通用工业设备产业链三端企业，分别为设备制造商（F）、设备代理/服务商（S）、设备使用企业即制造工厂（U），并且针对不同客户类型提供不同的产品和解决方案：

面向F端企业提供智能设备协同管理软件“IEM”、面向S端企业提供智能设备运维管理软件“IOM”、面向U端提供公辅能源车间数字化及智能控制系统“云智控”。另外结合行业发展趋势，公司今年推出了“灵知AI”行业大模型产品。

以上是持续成长的蘑菇物联，目前向外界呈现的简单画像。

但身处纷繁复杂的工业互联网行业，这家公司还有很多可呈现的行业思考和经验分享。

近日，物联传媒记者特别采访了蘑菇物联联合创始人、工业AI首席科学家周子叶博士，他曾在腾讯从事AI算法相关工作，深刻感知过互联网行业增量放缓而工业互联网仍有非常大的发展空间。我们详聊的话题也从企业，延伸到了行业等多方面。

“进入到产业端，我感觉有非常多的价值等待实现。”周子叶表示。

物联传媒：为什么蘑菇物联聚焦通用工业设备及由这些设备构成的公辅能源车间？

周子叶：蘑菇物联并不是从行业的视角去看待工业，而是“跳出行业看工业”，我们发现不管在哪个制造行业，任何一家工厂都可以分成直接生产车间和间接生产车间（公辅能源车间）两部分，公辅能源车间与直接生产车间是能源供需关系，为其提供水、电、气、冷、热等综合能源，属于工厂的能源基础设施。

公辅能源车间作为工厂的能源枢纽，自身消耗的能源极大，普遍占整厂能耗的40%-60%。在企业“降本增效”的经营要求和国家双碳的政策推动下，公辅能源车间节能降碳势在必行。

另外，公辅能源车间的设备自动化、标准化的程度较高，设备的工业机理类似（主要设备包括：空压机、干燥机、水泵、冷却塔、制冷主机、冷冻泵、冷却泵、高温蒸汽锅炉等通用设备），工业普遍存在的碎片化、行业壁垒高的问题在公辅能源车间被显著弱化，部署标准化软硬件产品的可行性、可复制性更高，这也与蘑菇物联做一家“标准化的产品公司”的定位契合。

蘑菇物联聚焦通用工业设备及由这些设备构成的公辅能源车间，帮助工业企业实现“通用设备数智化”和“公辅能源车间数智化”，为工业企业提供三大可测量的价值：安全供能、无人值守、节能降碳。在部署“云智控”后，工厂平均节能率达到10%-35%。

物联传媒：确定这种比较标准化的理念后，公司在商业推广上的成就如何？

周子叶：目前我们FSU三端的客户加起来已超过5000家，覆盖了超过60个制造行业，其中包括：美的集团、国药集团、吉利汽车、广汽本田、特变电工、欧姆龙、中顺洁柔等一大批世界500强及中国500强企业。

物联传媒：覆盖站房数量近几年的增长情况是怎么样的？

周子叶：这几年我们都在稳步增长，今年上半年我们同比增长了75%。因为客户数智化转型的需求越来越强烈，节能降碳的需求越来越迫切。

物联传媒：今年新推出的“灵知AI”大模型产品，其推出的契机是什么？用途落在哪些方面？

周子叶：首先“灵知AI”的定位是垂直行业大模型，并非通用基础大模型。在需要使用通用大模型的环节，例如文本理解、语义问答等，我们和微软、百度、阿里、华为均有合作，并充分理解各家的大模型优势，在不同情况下灵活调用；但在涉及工业制造知识的部分，蘑菇物联则基于自身深厚的经验在定义和研发产品。

推出“灵知AI”的契机，有大模型整个行业快速发展的原因，但更重要的是当人工智能技术和物联网数据积累发展到当下阶段时，我们可以更进一步，利用大模型产品满足客户新的需求，同时提高自身服务客户的效率。

目前，“灵知AI”多被用在空压站、中央空调系统等各类通用设备基础运维管理的问题解答上，相当于开放知识库，确保及时、准确地回复客户问询。并且从另一角度，这将解放公司运维人员承担的问询压力。

物联传媒：现在“灵知AI”已经在客户中落地使用了吗？

周子叶：U端客户已经在逐渐使用了，F端因为需求不太一样还处在研发推进期，S端也是同样情况。

物联传媒：刚提到“灵知AI”可以解答基础的运维管理提问，它接下来的演进方向是什么样的？

周子叶：我们现在规划了三个阶段。第一阶段就是把知识封装和问答运维的能力做好；第二阶段要求有比较深入的数据分析能力；第三阶段是能够实现预测和控制。这期间将不断积累数据和经验，陆续产生创新性的功能。

物联传媒：您怎么看待当下工业互联网平台的产业状况？

周子叶：粗略划分的话，行业内有两种模式：一种是双跨的大平台，另一种是垂直领域的解决方案商，蘑菇物联属于后者。双跨平台涉及的面更广，垂直领域解决方案商更聚焦，没有绝对的孰优孰劣。但如果考虑什么才是产业整体快速且健康的发展模式，可能是双跨平台作为底层操作系统，垂直领域供应商基于该系统生长出解决方案，双方互联互通，产业生态共融。

物联传媒：在行业玩家逐渐增多时，蘑菇物联的特色或优势体现在哪些部分？

周子叶：自成立以来，蘑菇物联坚定聚焦通用工业设备和公辅能源车间的路线，让我们积累了软硬件研发能力（自主研发IoT智能硬件：蘑菇云盒、边缘智能服务器；工业软件：IEM、蘑菇IOM、智运维、云智控和aPaaS云平台服务）、设备连接能力（建立了行业级工业协议库，能连通20+类设备种类，超300个设备品牌，支持超1500种工业通讯协议）和AI算法能力（拥有公辅车间超60项AI算法模型，其中包括：需求变化AI预测模型、管道输送损耗AI计算模型 、单机能效AI计算模型、需求特征AI识别模型、供需差异AI匹配模型等），得到了广泛客户的认可。

物联传媒：客户关心投入产出比，蘑菇物联在这方面的表现如何？

周子叶：这涉及商业模式。

目前市场上有两种类型：一种是按节能收益分成，每年给客户节省了多少能源开支，按节能收益的一定比例分成；另一种则是一次性买断硬件和系统。

蘑菇物联与客户的合作，两种形式都有，目前以买断为主。但是在买断之前有POC阶段，能够让客户在一定时间内感受到部署系统后能效水平的提升，在双方确认效果和项目预期后才会进行验收，一般项目的节能率能达到10%-35%。

物联传媒：买断制的话，客户将会计算回本时间吧？

周子叶：从实际节能效果来看，一般回本时间在2年以内。如果用节能成果来看，我们的方案能够做到设备级节能5万元/年，车间级节能25万元/年，工厂级节能200万元/年。实际的节能情况也和现场工况息息相关。

物联传媒：蘑菇物联还有哪些方面的发展规划？

周子叶：我们公司的产品线不算多，FSU三端有3个不同的产品，加上“灵知AI”作为FSU三端产品的支撑，体现了比较强的聚焦性。但从发展阶段来看，比如U端的云智控产品，现有的突出价值为节能、人员效率优化，事实上这只挖掘了U端的部分数据价值，表现为能源数字化、运维数智化，未来我们还可以借助U端的数据打通FSU产业三端的协同，比如U端运行数据反馈给F端以优化设备设计，或者反馈给S端提供精细化服务。

物联传媒：这是非常好的设想，但现实是否存在阻碍因素？

周子叶：我觉得目前最大的阻碍就是缺乏数据共享的机制，我们的工业数据还没有明确的立法。出于商业保护的原因，无论是设备制造商还是设备使用企业，在面对数据共享的倡议时必然存在担心和隐忧，设备的使用者和生产者之间没有形成共识。

所以一方面，需要产业中有角色来定义和拉通数据共享的内容，这可能是政府引导；但更关键的是，定义出来的机制需要确保参与数据共享的各方得到实实在在的好处或回报，市场情绪的调动才能让产业链自主、有动力来做共享这件事。