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工业互联网三部曲（中）|万物互联 人机之巅
近几年来，第五种发电“燃料”——其他四种为煤炭、油气、核能和再生燃料，已经被业界广泛认可。这种燃料是什么？答案是，嗯，“提高能效”。这个几乎没有笑点的答案实在是出乎意料地缺乏逻辑。剑桥大学教授Yergin在2011年的书中提出来这样一个概念，却是我们理解工业互联网由来的桥梁。
制造业生态的边界在哪里
既然数据自己已经跳出来打开话匣子讲话，那么讲故事的人就多起来了。美国PLM软件公司PTC也不甘示弱，讲了另外一个跟GE既关联又略微有区别的理念：智能互联产品。这个理念跳出了工厂生产与设备维护的范畴，而将价值链拓展到了消费者端（当然GE的发动机引擎也在讲述类似的理念）。
这个故事，对海尔影响巨大。或者说，海尔也是这么想的。英雄所见略同嘛——在同一个变革激荡的年代，各种想法相互影响相互叠加，也很难辨认出到底是谁更早地作出思考吧。
智能互联产品
图片来源：哈佛商业评论2014.10
智能互联产品设定了三个核心要素：物理要素、智能要素和互联要素。
物理要素由产品的机械和电动零件组成。例如：汽车的物理要素包括引擎、轮胎和电池；智能要素由传感器、微处理器、引擎控制单元等；互联要素由设备接口、连接协议组成。如：一辆汽车与一台汽车诊断设备连接；或者与性能监测、远程服务等连接。
说到这里，这个故事还是有些干巴。然而，如果看清这次添加的因素是数据，而不是任何其他物理模块。
我们会发现，智能互联产品的数据基因，有可能布局重塑产业内的竞争，而且还拓宽了产业本身的定义。
当产品与另外多个产品以及外部数据库连接，产业生态系统出现了。一套各种类型的农业设备与另一套农业设备连接，同时连接到基于地理位置的数据库，一个农业生态系统开始出现了。美国农机设备制造商迪尔公司（John Deere）和爱科公司（AGCO），现在都开始把农业设备连接，产业从拖拉机制造扩张到农业设备优化。自动耕作机根据准确的深度和间隔距离把氮肥注入土壤，然后播种机紧随其后，把玉米种子之间埋入刚施肥的土壤中。然后还有灌溉系统和施肥系统的精准接入，与此同时参考天文气象、农产品价格和农产品期货等信息系统，目的是优化总体农业收益。
制造业边界的扩充
图片来源：哈佛商业评论2014.10
拖拉机不过只是系统中的一部分，而在此之前，这是农机生厂商的全部故事。跟不上这种趋势的公司会发现它们的传统产品日益被边缘化，而系统整合者则控制了核心。
跨界开始变得丰富多样了，数据引发的 “无产品”策略开始陆续登场。美国农业数据分析软件提供商 OnFarm，就可以通过手机各种农业设备的数据向农民提供服务，帮助种植者做更好的决策。OnFarm自己不需要制造设备，却可以成功地和传统农业设备制造商竞争。
工业升级的斗法路径
“工业4.0”让德国工业出尽了风头，然而这只是面向未来的工业升级的一个技术版本之一。西门子对智能工厂充满了期待，它很清楚，智能工厂绕不开自动化设备——这是它的强项；智能产品绕不开产品设计，这也是它的强项。
从GE的工业互联网定义中，并没有直接回答，产品设计问题——它似乎忽略了这在工业领域几乎同样重要的一个宏大主题。这个一闪而过露出来的空当，很快被同是美国伙伴PTC公司所解决——这是西门子在PLM（产品周期管理）软件领域事业部多年来的最大对手之一。
PTC的设计与使用的数据回路
PTC做了一个精准的选择，将前端的设计研发与后期设备的维护与联网进行打通。数据流动，仍然是决定性的焦点，这一点与工业互联网的战略就高度一致。
连接产品设计与生产制造，打造CPS（信息与物理系统）的连通，是德国人选择的一条路——尽管德国工业4.0所提到的横向价值链体系中，也同样地提到了售后服务，但生产仍然是压倒性的因素。
而连接设计与设备资产，尤其设备通过知识模型发挥更大的作用，是美国选择的另外一条路径。设备相连似乎是一个更容易实现的生态系统。
它内在的逻辑，不完全是更快地生产，更是更高的使用效率：资源配置和优化是同样重要的大事。。
这对于备受产能过剩困扰急需降低成本和尽快提升固有资产价值的中国制造业而言，是一个不错的选项。
尾 声
工业互联网不是基础设施，而是产业思维；不是互联网的工业化，而是设备管理效能的深度升级；不是简单的数据能力挖潜，而是一个生态体系的建设。
在这个生态体系下，万物互联，人机的融合到达了一个巅峰的高度。在工业互联网的眼界中，以前的机器忽然变成了一个偷懒的家伙：爱耍脾气爱生病爱罢工。这次，它的健康情况被无数个神经网络，无时无刻地被监控起来。
数字化武装的赛博系统，变成所有机器的新管家。
所有的机器和设备被逼到极致， 工业互联网使得设备故障的几率和时间大幅度降低，而且让设备能够在能耗最低、性能最佳的状态中工作。
只是不知道，融合了金属力量、人脑智慧和高级分析能力的机器，有一天会被迫造反呢？
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