一方面，我国是制造大国，但大而不强。中国制造业500强的利润率已从2010年5%的高位，跌到了近年的2%左右。过去制造业的粗放发展之路已走到尽头，需要借助数字化和智能化降本增效。而且，随着人口红利的消失，廉价劳动力已不再是中国制造的竞争力，互联网、AI、物联网等数字技术手段成为被寄予厚望的突破口。

另一方面，制造业是根基，从整个产业链条看，任何一个产业都与制造业有关联，例如零售业数字化，需要和产品供应商打通、联网，如果产品制造企业没有实现数字化或数字化不彻底，也会影响到零售业。

也就是说，制造业数字化程度最终会影响到产业互联网、乃至数字经济、数字中国建设。归根到底，制造业的数字化是产业互联网链条上极其重要的一环。

事实上，从全球范围看，制造业的数字化转型已成为制造大国竞争的新焦点，发展工业互联网也已然上升国家战略，成为经济高质量发展的助推器。

然而，目前整体看，互联网、金融、电信、零售等服务业的数字化转型成效较为显著，而制造业的数字化要相对滞后、缓慢，制造企业数字化积极并不高。原因在哪里？

这应该与我国制造业数字化转型、发展工业互联网还处于起步发展阶段有关。仅从对工业互联网姓「工」还是姓「互」的争议，就可以看出工业互联网还没有走出概念探讨阶段，数字化的价值还没有得到工业企业的普遍认同。

从全球数字化转型的先驱GE，在去年进行的数字化战略调整可以看到，从全球来看，制造业的数字化转型都处于初级阶段。

GE的数字化：由激进大胆转为谨慎务实

GE作为一家伟大的工业公司，也是数字化转型的先行者。这家公司在完成自身数字化转型后，把数字化转型经验对外推广，数字业务发展成为战略性业务。2013年，GE推出了全球首个工业互联网平台——Predix。Predix成为中国乃至全球数字化企业学习、关注的对象。

GE将Predix比喻为「工业的操作系统」，希望打造面向工业的开放平台，吸引第三方开发者和客户入驻平台，创造出生态效应，然后通过提供、运营面向工业领域的云平台来盈利。

由于多年在航空、能源、电力、医疗等行业的经验和数据积累，Predix平台内部集成了一些针对飞机发动机引擎、医疗数据、能源数据等的算法和模型。GE及合作伙伴还基于Predix平台开发部署了一系列工业APP应用，包括计划和物流、互联产品、智能环境、现场人力管理、工业分析、资产绩效管理、运营优化等。

Predix基本实现了对工业互联网平台主要功能的全覆盖，具有广泛的功能来处理各种工业应用。Predix还强调平台的开放性，提供各种框架和API接口，并且大力发展生态，让更多有Know-How（专业知识）能力的伙伴加入进来。这种模式，符合工业互联网的发展方向。

目前看来，Predix无论是在技术架构的领先性、功能服务的全面性、行业应用的覆盖度，以及业界的影响力等方面都要领先于同行。然而，这样领先全面的平台，也不能所向披靡。GE在发展过程中，也走了弯路。

GE为自己设计的数字化业务发展路径为「三段走」：GE For GE、GE For Customers、GE For World。业界专家普遍认为这个路径很务实，技术上也合理。

无论是自身的数字化转型，还是基于深厚的行业知识，结合信息、网络、分析等综合性技术为客户提供增值服务，可以说，GE的第一阶段和第二阶段都是成功的。初尝数字化业务成功甜头，让GE愿景膨胀，开始横向跨界，推动实现「GE For World」。

时任CEO的伊梅尔特面对全球工业界喊出了一句响亮的口号：「GE昨天还是一家制造业公司，一觉醒来已经成为一家软件和数据公司了。」在此番愿景驱使下，GE大力招兵买马，投资工业互联网。由于在第三阶段「GE For World」推出过早、走得太快，Predix没有带来预期的财务回报。

显然，第一步和第二步是GE熟悉的行业领域是相对容易掌控的，但对于最后一步「GE For World」的跨界，并不是那么容易达到，需要对跨行业工业知识有足够准备，因为不同行业发展阶段和需求千差万别很难覆盖。

理想很丰满、现实很骨感。激进的数字化战略导致GE数字业务连年亏损对整体业绩造成了拖累，股价惨遭腰斩，其股票在2018年被移出道琼斯工业指数。

2018年，新任CEO上任后的第一个大动作就是拿数字化业务开刀。2018年12月，GE宣布剥离数字化业务，成立一家独立运营的工业互联网公司，这个新公司将拥有自己的品牌、股权结构。

根据GE公告，新公司将全球工业客户群为基础，为资产密集型行业提供软件服务，聚焦发电、可再生能源、航空、石油和天然气、食品和饮料，化学品，消费品和采矿行业。

可以看到，如今，Predix的平台定位本身没有变化，但业务收缩至服务自身的核心业务为主，客户也更为聚焦，策略较之前的激进大胆变得更谨慎务实。

先行者GE 数字化发展之路，它的成功经验和挫折教训，对我国制造企业的数字化转型具有借鉴和启示意义。

出于对制造业数字化转型前景的看好，无论是以BAT为代表的互联网企业、以华为、用友等ICT企业，还是以航天科工、三一重工、富士康等工业龙头企业，都争相进入这条新赛道，推出自己的平台，推动制造业的数字化转型。

以BAT为例。BAT在去年纷纷调整组织架构，腾讯更是扛起产业互联网大旗，提出「互联网的下半场属于产业互联网」，并将工业列为产业互联网的主战场之一，从垂直行业和区域两个方向构建工业互联网平台；阿里构建ET工业大脑；百度则打造了百度云天工智能物联网平台。

每类企业因出身不同、对工业制造业数字化的理解不同，各自优势和路径也不同：以航天科工、海尔等为代表的企业，本身就是制造企业，对生产制造流程熟悉，但弱势是缺乏互联网基因，云计算技术底子相对薄弱；而腾讯、阿里等IT互联网企业，在互联网和云计算技术上具有优势，但对工业制造业的逻辑和痛点了解不深。

可以说，任何一家数字化平台企业，都不能包揽解决制造企业数字化的所有问题。

制造业「水很深」，不同细分行业差异很大。制造业的数字化，需要技术与每个细分行业领域的know-how深度融合，这对外行人来说，很难掌握。你拿出一个智能工厂整体解决方案，不单意味着你要具有软件开发能力，还包括给企业设备改造，设备连接，得有对制造控制场景的深入了解。

像GE这样工业巨头跨界进入不熟悉的行业领域都不顺利，更何况出身IT或互联网的通用数字化平台？所以，任何一家数字化平台企业都需要懂制造、懂know-how。

同时，懂制造的企业也需要互联网、云平台企业的支持。正如GE与微软Azure、AWS结盟推动制造业数字化；还比如腾讯与三一重工合作打造了根云工业互联网平台，腾讯还携手富士康打造了一个跨行业、跨领域的工业互联网平台。

任何一家平台企业，掘金制造业数字化都不可能单打独斗，制造业巨头和IT互联网巨头将以各自的优势联合起来才是最佳选择。

再从技术交付落地的角度看，数字化平台企业不但要与横向领域的提供不同产品技术的平台合作，还要与垂直各细分领域的服务商合作。

由于不同制造企业需求「千企千面」，数字化解决方案的交付是很大的挑战。而且制造企业大多常年埋头生产工作，对新技术无暇顾及，不具备将数字技术与传统工业相衔接的能力。为此，不同垂直各细分领域的服务商（ISV）的价值凸显，这些服务商将成为各平台企业的重要生态伙伴。

例如：GE的Predix就聚拢了强大的应用生态伙伴，提供应用交付；腾讯的SaaS生态“千帆计划”，整合腾讯云、企业微信、腾讯SaaS加速器等内部资源，联合外部40余家SaaS企业，共建应用生态。

总体来看，如果说消费互联网是赢者通吃、竞争大于合作，产业互联网则是玩家分散，不同细分行业里会出现不同的服务商，合作大于竞争，任何一个企业都不能包打天下。

目前，制造企业普遍利润较低，赚钱不易，他们数字化转型的目的就是帮助自己解决问题，带来降本增效。

GE推动制造业数字化战略成功的关键在于，它推出Predix之初就很清楚：平台是为了更高效、更简单的开发各类工业应用，解决各类工业问题。也就是说，Predix是为应用服务的，解决问题才是根本。

在Predix平台上具有广泛的功能来处理各种工业应用。这些应用针对的不是我们耳熟能详的MES、ERP、PLM等传统IT类应用，而是为各类工业设备，提供完备的设备健康和故障预测、生产效率优化、能耗管理、排程优化等应用场景，采用数据驱动和机理结合的方式，解决传统工业的质量、效率、能耗等问题。

以Predix为东方航空提供的数据服务为例。GE与东方航空共享各自掌握的海量数据，利用GE在大数据分析技术以及在发动机领域的能力，帮助东方航空提高飞行安全管理水平、降低燃油消耗和排放，以及有效应对引发计划外维修与在翼时间等问题。

目前国内工业互联网平台很多，但应用太少，尤其缺乏直击痛点的应用。这是制造企业普遍对工业互联网并不感冒，对各种工业互联网平台的接受度不高的一大主要原因。

其实，对制造企业来说，他们不太关心平台和数字技术本身，真正关心的是能否为自己解决问题，尤其是解决痛点问题。

比如，现在企业对产品质量的精细化要求越来越高，如何发现细微瑕疵、检测复杂缺陷和减少人工判片，成为困扰生产企业多年的痛点难题。腾讯推出的AI人工智能能辅助检测系统就是为了解决此类难题，该系统已用于商飞复合材料检测，使得检测时间和成本大为缩减， 整体缺陷检出率提升到99%。

我国制造企业发展水平参差不齐和需求差异，决定了数字化转型不可能一步到位；制造企业更务实，「急制造企业所急」的务实数字化方式更易被制造企业采纳。

对于普遍缺钱缺人的中小企业来说，上云是帮助它们节省成本的数字化捷径。比如，腾讯云已经走进烟台等多个城市，结合当地制造业的需求特点，搭建了地方工业云平台，助力中小企业实现数字化转型。

对于有实力和数字化基础较好的企业，可基于大数据与人工智能，进行流程优化进行科学决策。而数字化的最高层次才是自动控制、无人工厂。

制造业的基本物理属性也决定了制造业的数字化急不得，需要渐进、稳行，不可能像消费互联网那样，可以快速部署，爆发增长。

从本质来说，制造企业是数字化的主体，数字化只是工具、手段。制造业如何数字化，最终还是制造企业说了算，任何一家数字化平台企业想「大包大揽」都不现实，而像腾讯的「数字化助手」角色定位倒很务实。