當前，新一輪的技術浪潮正在滲透到上一輪產業革命塑造的傳統行業中。云計算、大數據、人工智能開始大規模融入到金融、制造、教育、醫療、零售、文娛、物流等行業的生產環節中，產業互聯網的技術條件和產業環境已經成熟。本文將討論，在這種趨勢下，如何定義產業互聯網、產業互聯網的流量邏輯和生產邏輯是什么等問題。
產業互聯網是在大數據、云計算、人工智能等新一代信息技術滲透傳統產業鏈各環節并進行改造重塑的基礎上，利用互聯網思維將生產流程有限打通，建立供給側與需求側的相互聯結，實現生產的快速響應與協同。
產業互聯網與傳統消費互聯網的區別主要體現在兩點：一是產業互聯網是從供給與需求兩側出發進行雙向建設，而傳統消費互聯網大多從需求側出發，目的是建立流量最大化的服務與生態；二是產業互聯網建立的是各節點間的有限聯結，打通信息傳導與資源流通的最優路徑，而消費互聯網則基于海量內容分發與流量共享邏輯，并不特別關注資源集約與最優配置，導致相當部分的流量信息傳遞低效且無用。
產業互聯網與消費互聯網又是相互融合的，產業互聯網發展必須依存于消費互聯網基礎，借鑒消費互聯網成熟的運行模式，引入消費端流量進行需求分析洞察，同時基于互聯網共享思維對傳統產業進行滲透、改造及重構，推動線上與線下場景的融合，通過信息流通與資源共享構建數字世界與實體世界之間的廣泛互聯。
2018年，全球經濟在震蕩中前行，中國經濟體量不斷增大，GDP增長的科技進步貢獻率達到58.5%，中國經濟增長模式從勞動力驅動型、資本驅動型逐漸轉變為科技創新驅動型。然而，我國科技進步對經濟發展的貢獻程度仍然不足，GDP的科技進步貢獻率與發達國家相比仍有近20個百分點的差距；傳統行業競爭加劇，原料、土地、人力資源等生產要素成本的不斷上漲使行業的利潤不斷壓縮，需要結構性調整進行破局。
對傳統行業來說，產業互聯網帶來的信息聯通、流程優化、效率提升將釋放各個行業的巨大潛能。
從PC互聯網時代到移動互聯網時代，互聯網巨頭憑借電商、社交、游戲、內容等垂直領域的流量紅利急速崛起。伴隨著移動互聯網的深度滲透、模式創新井噴式發展與巨鱷資本的超強運作，傳統消費互聯網市場已沒有太多吸引人的“美麗故事”——曾經幾元錢的線上獲客成本如今飆升到幾千元甚至上萬元，網民與消費者對產品和服務的挑剔度顯著上升，市場格局越來越趨向激烈殘酷的零和競爭。
對互聯網科技行業來說，生產領域的復雜流程和海量生產節點，能夠創造消費領域5倍以上的潛在連接規模，是互聯網下一階段發展的核心機會。
隨著互聯網發展的深入，信息構成的數字世界和人類生產生活的實體世界關聯愈加緊密，無論是在深度還是廣度上都在加速滲透融合。一方面，隨著O2O、電子支付、智慧出行等C端服務與數字化生產、智能制造、企業服務云端部署等B端應用的廣泛落地，線上流量與服務正在與傳統線下業務充分融合，數字世界與實體世界的邊界逐漸模糊；另一方面，數字化改造與技術賦能領域已經由電商、物流、生活服務、交通出行等一般生活消費領域逐步擴展至制造、能源、地產、政務、民生等行業，傳統產業高聳的門檻正在面臨數字化與智能化浪潮的分解與重塑。
縱觀互聯網發展的歷史進程，消費互聯網已經打開實體世界數字化的窗口，下一階段互聯網將深入滲透到實體生產領域。產業互聯網正是這一進程的產物，它的出現能夠在消費互聯網與生產行業之間建立進一步連接，構筑數字世界與實體世界之間的協同耦合關系。
傳統互聯網的連接對象是消費者，連接目的是信息獲取、消費休閑、體驗提升；而產業互聯網的連接對象是生產者，連接目的是提高效率、降低成本。消費互聯網和產業互聯網的連接對象在決策方式上發生了本質的變化：
決策模式由非理性轉向理性——決策驅動力從體驗、沖動、跟風、情緒等非理應因素，變為合規、成本、收益等理性因素。
使用產品和服務的門檻由低變高——使用新產品和服務不僅僅是下載APP、打開網頁或購買產品，而需要引入整套系統和設備，時間周期可能是數周甚至數月。
產品和服務的影響范圍從個體變為系統——服務不僅涉及到個體，還影響生產人員、財務、供應鏈、客戶等各個環節。
連接對象的特征決定了產業互聯網的流量邏輯不是基于注意，而是基于價值和效用。對于生產者來說，“連接”提供的價值體現在三個方面：
需求匹配（Matching）——回歸互聯網解決信息不對稱問題的本質，創造供給方與需求方的連接。
過程優化（Optimizing）——依靠數據和新技術優化運營與服務。
協同生態（Synergizing）——生產者共同組成生產網絡，在資金、供應鏈、物流、客戶等層面實現生產協同。
產業互聯網的全部價值，都來自其為生產者創造的效用——只有生產者收入提升或成本節約的部分才是產業互聯網創造的價值所在；只有連接帶來的效用大于連接的成本，連接才是有意義的。
產業互聯網是虛擬世界改造實體世界的又一大趨勢。然而，產業互聯網無法僅靠系統或應用就完成產業鏈的重塑。這不僅因為生產端的系統和應用轉換門檻高、中短期成本收益效用難以預期，更因為各個行業現有玩家在線下掌握的渠道、客戶、資源、供應網絡、利益分配機制，遠非一套新系統、一種新模式、一項新技術所能撼動和顛覆。因此，傳統行業的整合與模式轉變仍將由行業從業者主導。
在這一過程中，互聯網服務能夠承擔基礎設施平臺和技術輸出的作用，即“平臺化”發展。如阿里面向企業開放的釘釘平臺，騰訊的企業微信與小程序，美團的餐飲零售系統，百度的開源機器學習框架PaddlePaddle，科大訊飛開放的語音應用平臺，都是面向行業提供的基礎服務和技術能力。
在互聯網服務提供基礎能力的基礎上，產業互聯網對各個行業的重塑有兩條主要路徑：
巨頭引領的模式轉變——由行業巨頭與互聯網科技巨頭引領，以阿里提出的新零售，富士康、三一重工實踐的工業互聯網為代表。
行業巨頭作為先行者對產業互聯網發展模式、技術問題、資源整合方式進行探索試錯，目標是形成一套成熟的商業模式和操作方法。
巨頭行動的示范效應常常帶動行業的大規模效仿和復制，形成行業玩家對行業解決方案、技術集成與設計、戰略咨詢的廣泛需求。
業務場景驅動的功能性產品服務推廣——由行業專家與技術創新者引領，以ERP系統，用友、有贊等SaaS服務為代表。
工具型產品服務于某一行業或某一特定業務場景，具有標準化特征，通過用戶留存和增長，對行業特定環節實現漸進性替代。
解決方案與產品服務—— 知識流量付費模式，適用于解決方案、軟件系統、設備部署服務，對于生產者來說存在一定的試錯風險。服務者的關鍵是品牌與解決方案能力。
流量付費或周期定價——資源流量付費模式適用于云服務、SaaS產品、通信等基礎服務，生產者的試錯成本較低，能夠為服務者帶來長期持續收益。服務者的關鍵是用戶存留。
成本節約和收益分成——成本流量付費模式，往往需要服務者承擔初期部署的人員、技術、服務風險，對生產者和服務者的信任度和配合度要求較高，但能夠為服務者創造可觀收益。
正如工業經濟時代的煤炭和石油、計算機互聯網時代的芯片與通信網絡一樣，數據和信息資源是產業互聯網新經濟中的核心生產要素，能夠有效連接產業互聯網關鍵節點并實現產業生態協同運行。
不同于石油、電力等工業時代基礎生產資料的不可再生性及部門壟斷性，數據本身是一種可共享的資源，無法壟斷。在大數據時代背景下，數據的采集與流通不再局限于有限經濟活動和局部資源配置，而能夠依托產業互聯網系統揭示復雜經濟活動中的普遍聯系與運行規律。這需要改造或重建傳統產業的數據交互方式，拓寬數據收集渠道，加速線上線下數據的融合。
產業互聯網時代，實體行業的生產屬性意味著更大規模與更多維度的節點數據，涵蓋物流、資金流、信息流與服務流等商業全流程。對生產數據的聚合分析將從業務洞察發展為業務決策，數理統計與單一化模型分析將不能滿足企業在實際應用場景中的數據應用需求，這對數據平臺建設與分析方法提出了更高要求。
可靠性——數據治理成為產業互聯網參與者的核心能力，具體體現為數據質量的管理和數據基礎設施動態監控。
敏捷化——基于數據模型與分析模型的完善，適用于特定場景的輕量化分析組件將大量出現，為細分領域業務板塊提供自助式數據分析服務，提高應用靈活性。
智能化——數據與AI算法相結合，對生產流程進行智能化分析預測，應用于行動建議、路徑規劃、資源調度等典型場景。
傳統價值鏈研發設計環節缺少對需求端信息的收集洞察，設計生產與營銷服務等下游環節相對割裂，市場信號傳遞不足。
產業互聯網的出現，可以打破傳統生產鏈條的線性傳導模式，構建不同環節與需求端的信息交互網絡。例如，對產品使用者的分析可以為研發環節提供決策參考，讓生產者快速響應用戶需求并建立正向反饋的產品研發創新機制，增加優質產品的生產；另一方面，產業互聯網結合AI、大數據、云計算、物聯網等新一代信息技術，可以建立“數字孿生”等虛擬環境下的生產協同控制系統，將供應鏈與銷售鏈整合，實現仿真控制與預測，優化生產鏈條資源配置。
產業互聯網時代的數據中臺的建設過程主要由掌握大量核心數據的行業參與者完成，數據來源既包括需求端的消費流量與場景流量，也包括各傳統產業積累的項目數據與管理經驗。數據中臺的主導建設方一般為具備構建企業數字化系統生態能力的信息技術提供商與服務集成商。
數據中臺對內要求產業鏈上下游各個環節充分打通產品、業務、渠道等核心數據，并將質控流程與管理規則充分數據化后進行注入，構成一體化的數據采集沉淀及分析預測服務系統；對外要求足夠的執行力與組織能力，對前端應用變化做出快速響應，輸出更高的商業價值。
產業互聯網致力于構建線上線下全業務互聯機制，相比于單純線上業務，數據體量更大、管理成本更高。當前各行業亟需統一各類數據產品標準與接口協議，將生產中的業務規則和流程形成標準數據體系，減少數據流通管理成本并提升協作效率。
產業互聯網時代，傳統行業企業參與數字化變革的認知與行動將決定其在新一輪行業更替中的命運。由于業務屬性與產品形式的差異，接近消費端的傳統行業（如快消品、消費電子、汽車制造、金融、醫療、教育等）與相對遠離消費端的傳統行業（如能源、軌道交通、電力、裝備制造、農林畜牧等）在數字化轉型的道路上差異分明。
產業互聯網不會出現跨行業的通用解決方案，而更可能形成聚焦于某些關聯領域的閉合生態。
近C端傳統行業——以消費品制造業為典型業態，消費領域互聯網化程度的加深和快速迭代倒逼產業鏈中游與上游改造，柔性生產、模塊化制造、C2M、個性化定制等理念與組織方式已逐步應用于服裝、消費電子、汽車行業等領域，供應鏈重整與小批量適單已成為企業建設核心能力的方向，數據洞察與智能化生產正走向成熟。
遠C端傳統行業——能源、裝備制造等遠C端行業資產較重、交易頻率較低、生產周期較長、運營成本較高、生產規范與安全性要求較高。這些特征決定了其數字化改造過程，必然是緩慢而漸進的。大部分農業、傳統制造、能源電力類企業都在探索前行的過程當中。此外，遠離C端的傳統行業線下數據準備有限，數據結構化與標準化程度還有待提升，產業互聯網資源整合與流程重組需花費更多時間。
不同傳統行業需要形成差異化的發展路徑，構筑適用于自身垂直應用領域的產業互聯網閉環系統。
近C端傳統行業發展路徑——（1）數據聚合：對線上線下流量進行聚合分析，強化數據洞察輸出；（2）供應鏈重塑：在高度響應用戶需求與個性化定制服務的基礎上，對供應鏈環節進行重塑改造，與供應商共同實現流程優化與生產協同，完善生產與消費閉環；（3）跨行業互聯：建立行業統一的產業互聯標準，規范數據接口和數字化系統，推動建設不同企業甚至行業之間可流通的標準數據系統，實現關聯行業的跨行業產業互聯。
遠C端傳統行業發展路徑——（1）數字化轉型：“設備聯網”與“機器換人”同步進行，提高生產自動化與數字化程度，為生產數據的沉淀創造條件；（2）生產融合應用：數據采集與治理能力不斷提高，實現行業知識、硬件與軟件的融合應用，將行業知識與生產規則落實到生產協同過程中；（3）解決方案共享：積累足夠細分行業解決方案經驗的集成商、或行業引領者，可以搭建行業專業平臺與應用工具庫，共享研發設計及運營服務系統，形成對外賦能及孵化機制。同時可探索建立行業解決方案應用商店模式，引入使用付費及產業O2O服務機制，形成技術及供應鏈資源交易系統。
傳統生產模式下，產業不同環節對數據的采集與應用相對封閉，設計、管理、生產、銷售、庫存等不同維度的數據信息無法完全互通，數據出現脫節，“數據孤島”因此產生。
產業互聯網的出現，要求通過數據分析與洞察形成智慧并指導生產過程，對企業全部門甚至產業全鏈條上數據的規則化整合、存儲與分析提出了統一部署需求。
數據的融合應用，使“數據核心”成為全流程生產控制的中心。因此，產業互聯網是生產數據中心化的進程——通過推動數據向具備存儲條件與分析能力的數據中臺流動，打破傳統行業既有的數據封閉使用方式，提升生產效能。
在傳統的生產組織中，生產由決策部門統一安排進行，無論是產品制造還是內容生產，都需要不同流程和部門密切溝通，時間和空間的臨近是不同生產部門之間相互合作的必要條件。
而在產業互聯時代，“數據核心”成為生產的組織中心，數據中心化趨勢帶來的賦能效應趨顯，不同生產流程、部門可以不再受制于地理空間與時間的限制。分散化的生產單元能夠基于“數據核心”的分析與調度能力組織生產網絡。行業內不同規模和角色的參與方能夠共建生產網絡，以合作共贏取代相互博弈，推動行業的良性競爭與服務品質提升。
