來源：IBM中國

“互聯網+”是哪個互聯網

首先，起主導作用的是工業(yè)制造業(yè)，而非消費級互聯網。中央政府提出“互聯網+”的概念之后，從官方到民間都對互聯網公司投入了巨大關注，風投等資本更是熱情高漲。但消費級互聯網能否在中國經濟結構性調整、產業(yè)升級中起到一招定乾坤的作用，仍需要深入探討。

大家所熟悉的互聯網，是消費互聯網，它已經展示出在銷售、營銷、支付、品牌、物流等與消費端緊密結合領域的創(chuàng)新能力。消費互聯網改變了消費者與產品提供者之間的權力關系，甚至將在柔性生產時代改變生產與消費之間的“供需關系”，已有公司提出了pro-sumer（生產-消費者）和CEC（ChiefExecutive Consumer，首席消費官）的概念，讓消費者參與產品的設計、生產、公司的決策。

但是，消費互聯網從存在之初就不是為工業(yè)制造業(yè)等深度的行業(yè)應用而設計的，其安全性、可靠性、準確性都不可能滿足“中國制造2025”和信息化工業(yè)化“兩化融合”的需求。正如中國工程院鄔賀銓院士所說：“互聯網能不能促進工業(yè)制造業(yè)核心競爭力的提高？能。但我們需要的是智能化工業(yè)互聯網，而不僅是一般意義上的消費互聯網。”

差別何在？以建筑行業(yè)為例，建筑信息模型（BIM，BuildingInformation Model）可以在動工之前，從設計開始，預算、施工、竣工到維護的全生命周期都可以測算、評估。從每一個螺絲釘、每一根鋼筋、每一扇門窗，到水泥用量、灌注順序、土層水文分析，都可以提前建模，實現精細管理。從時間上，這可以大大縮短工期，提高效率；從空間上，可以圍繞BIM進行全球化的生產協(xié)作，完成產業(yè)鏈的高度整合。

BIM是基于一套建筑對象的工業(yè)基礎類（IFC，IndustryFoundation Class）數據模型標準，IFC可以對很多物體進行精確的數據化描述，描述對象從螺絲釘、油氣、重工機械到航空母艦。建筑物的生命周期中，涉及的物品種類眾多，使得與建筑相關的數據非常復雜。數據完整性，數據交換性，如何讓以建筑為基礎的軟件數據交換形成高效連續(xù)的工作流，此類問題一直困擾著建筑產業(yè)。而這種量級的數據是無法通過消費類互聯網技術進行存儲、調用和運算的。

未來3年的發(fā)展，將會決定未來10年的國家競爭力，把數據驅動的工業(yè)互聯網當作未來的國家基礎設施工程，毫不為過。

為什么不用“工業(yè)互聯網”代替“互聯網+”

那么，為什么中國政府為什么要用“互聯網+”這個概念，而不直接提“工業(yè)互聯網”呢？

中國政府提出“互聯網+”（以及“中國制造2025”），一方面是應對歐洲大陸國家和美國的國家政策（比如德國的“工業(yè)4.0”，和美國的“制造業(yè)回國”），另一方面也結合了中國特殊的產業(yè)結構和行業(yè)現狀。宏碁集團創(chuàng)始人施振榮先生的“微笑曲線”可以幫助我們理解，歐洲、美國和中國各自的政策主張，背后是不同利益立場和價值主張。

以德國為代表的歐洲，占據微笑曲線的左端：機械產品的研發(fā)、大型裝備的嵌入式系統(tǒng)、工業(yè)控制和制造工藝流程都占據全球領先地位，比如戴姆勒-奔馳、蒂森-克虜伯、西門子、SAP等公司。右端，美國一直占據營銷、品牌、咨詢的世界頂級地位，比如4A公司、麥肯錫、IBM的咨詢服務業(yè)務，Google、Facebook某種程度上也可以看作廣告營銷類公司。而中國的產業(yè)，大部分還停留在微笑曲線的最低端。

但是中國的產業(yè)結構和行業(yè)發(fā)展也具有獨特性。比如，中國是全世界最大的移動互聯網和PC互聯網消費市場。再比如，中國的產業(yè)結構雖然發(fā)展階段高低不同，但是行業(yè)覆蓋面廣，工業(yè)、服務業(yè)、制造業(yè)門類齊全，從義烏的小商品制造到三一重工、沈陽機床。

與此同時，中國的工業(yè)制造業(yè)公司自動化程度參差不齊，大多處于初級階段，中小企業(yè)上網率只有25%左右，上云率只有23%，跟風企業(yè)較多，創(chuàng)新型企業(yè)不足，對新生事物普遍沒有洞察力。因此，中國政府提出互聯網+是客觀現實的，符合中國目前的發(fā)展水平。

德國“工業(yè)4.0”希望從左端出發(fā)向右邁進，充分發(fā)揮德國企業(yè)在裝備制造和軟硬件一體化方面的優(yōu)勢，重新定義大數據時代的制造技術。以我個人對德國公司的觀察，他們的優(yōu)勢比較明顯，自動化程度很高，在行業(yè)深耕幾十年甚至幾百年但卻勇于擁抱現代，大公司有效率，小業(yè)務有特點，這對于德國進行工業(yè)4.0均有幫助。美國在“全球化戰(zhàn)略”和技術創(chuàng)新、產品設計發(fā)展到一定階段后，一直期望制造業(yè)能夠回歸本土。

各國的提法不同，但是都是要打通一條微笑曲線：創(chuàng)新、研發(fā)、設計——制造、組裝、物流——營銷品牌、咨詢。從研發(fā)一端，到消費一端，利用技術手段進行跨行業(yè)的整合。

中國制造總體處于微笑曲線底端，迫切需要通過“互聯網+”向價值鏈上方提升

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“互聯網+”的“+”是何涵義

打通、連接只是第一步。2008年IBM提出的“智慧地球”時強調三個方面：物聯化、互聯化、智能化（簡稱3i，Instrumented、Interconnected、Intelligent）。在提出“智慧地球”的時候，還沒有今天無所不在的傳感器（Instrumented），并沒有國家提出與物聯網（Interconnected）相關的國家戰(zhàn)略。

7年后，我們看到在很多城市和很多行業(yè)中仍然只是實現了物聯化，跨公司、跨行業(yè)的互聯化才被提到戰(zhàn)略高度，還遠未實現。但我們仍要強調7年前的觀點，互聯化不是結果而是手段，“互聯網+”之后打通價值鏈上下游的數據，仍遠不能實現“智慧地球”，關鍵在于最后的一步“智能化”——對實時數據進行分析的大數據技術，在進行大數據分析之后產生“洞察”（insight），并實現實時決策——這才是終極目標。

根據IBM價值研究院的報告，今天90%以上的實時數據只是被靜態(tài)地存儲了起來，并沒有經過分析，但60%以上的實時數據只有在實時的決策中有價值，之后便變得毫無意義。

沒有洞察的數據，只是靜態(tài)的數據，只能實現“描述性分析”（DescriptiveAnalytics），即根據歷史數據進行統(tǒng)計歸納，可以實現現象的準確描述。比如，我們已經可以根據歷史性數據作簡單的購買行為的描述：消費者的地域分布、年齡、購買習慣，并可以據此進行重復性的推薦。這屬于大數據分析的第一階段，大多應用于消費互聯網。

如果能夠根據歷史性數據進行“預測性分析”（PredictiveAnalytics），在數據中發(fā)現規(guī)律、形成洞察，就能夠更加接近客觀真相，并據此制定更好的解決方案。比如IBM和美國亞特蘭大州格威納特縣的公立教育機構合作，用大數據分析學生逃課的規(guī)律，發(fā)現需要幫助的同學，并給他們及時提供更多的教育資源。根據分析數據呈現的規(guī)律，我們可以在紐約預測犯罪的發(fā)生，在沈陽預測交通擁堵，知道一個城市何時出現用電高峰可能導致全城停電，預測米蘭時裝周的流行趨勢，了解小德在紅土、草地、硬地上擊球的力量和速度規(guī)律，蜂群遷移的方向，流行感冒爆發(fā)的規(guī)律。

比“描述性分析”和“預測性分析”更重要的是“指導性分析”（PrescriptiveAnalytics）。因為對于很多決策者來說，相對于描述過去的事實和預測可能的規(guī)律，更重要的是如何在多變、不確定、動蕩的當下做出正確的決策。

去年APEC會議期間北京上空驚現“APEC藍”，就是指導性分析的結果。IBM大數據分析和認知計算精確地測算出，在11月4日到5日和11月9日到11日兩個時間段內，北京會遭受嚴重的空氣污染，污染源分別來自北京西南周邊地區(qū)和北京東南周邊地區(qū)。這一情況提前三天就被預測出來，政府因此實現了小規(guī)模、分時段的管控，保障了會議期間北京的空氣質量。值得一提的是，北京市政府并沒有簡單地對周邊區(qū)域全部工廠進行大面積關停處理，而是用最小的經濟代價實現最大的社會價值。

智能化決策在全世界絕大多數行業(yè)，還遠未實現，這正是“互聯網+”下一步的遠景目標。

智能化決策的三個階段

“互聯網+”的三個挑戰(zhàn)

實現“互聯網+”，靠的不是想象，而是技術能力和人才。對中國而言，未來的挑戰(zhàn)來自三個方面。

首先，數字技術與傳統(tǒng)工業(yè)技術的深度整合——數字物理系統(tǒng)（CPS，CyberPhysical System)，對信息安全的要求極高。如果出現安全問題，不僅會帶來巨大經濟損失，也會危及國家利益和人民生命。

其次，在確保信息安全性的前提下開放標準。這是建設強大的智能化工業(yè)互聯網的關鍵。在“互聯網+”深入到各行各業(yè)的過程中，最大問題是國家、行業(yè)、企業(yè)以鄰為壑，各自為戰(zhàn)，通過獨立標準和封閉技術系統(tǒng)阻擋網絡聯通和數據流動，人為的割裂本來應該開放的工業(yè)互聯網。

最后，中國面臨人才窘境：既懂得制造業(yè)的工藝流程、核心技術又懂得IT技術的跨界人才極度匱乏。一方面，現有的教育體制無法提供這樣的人才，也不會有公司投入大量的時間、資本去設立機構培養(yǎng)；另一方面，今天的浮躁現實，并沒有為互聯網、大數據、軟件精英人才提供深入研發(fā)和跨界發(fā)展的外部動力。

一篇出自德國留學生的文章寫道：“德國的信息產業(yè)雖然沒有美國那么風光無限、創(chuàng)新不斷……但離開了實體工業(yè)的互聯網，其實沒有我們想象的那般強大。

在工業(yè)領域基礎雄厚的德國，企業(yè)家們明白這個道理。在中國，傳統(tǒng)企業(yè)向互聯網+或者工業(yè)4.0轉型，還需要深度的人才開發(fā)和研發(fā)投入，這種改變才會發(fā)生。