在12月19日舉行的第三期「泰合書院」閉門分享中，負責泰合在大數據、交易平臺等領域交易的泰合資本董事付超平，以“數據驅動的產業互聯網”為題，和在場10余位行業觀察家們分享了泰合在產業互聯網、B2B交易平臺、新型供應鏈等領域的深度洞察。
付超平認為，中國的產業互聯網相比發達國家還有10倍以上增長空間，而從終局角度來看，消費互聯網和產業互聯網中間的那條線正在越來越模糊。
以下為本文的核心觀點：
消費互聯網和產業互聯網不是對立的關系，而應該是融合的關系。未來理想的情況是只有生產環節和消費環節。
分散、低效、信息不對稱是產業鏈的核心痛點，也是鏈條中可被優化的環節和價值創造點。
技術對產業鏈的核心價值有兩點，一是重構最小單元的連接；二是數據閉環。
判斷數據是否閉環主要看以下三個方面：1）數據本身要是活數據；2）數據要完整；3）數據不能是孤立的，而是要與場景連接起來。
產業互聯網不是用互聯網思維去改造傳統行業，而是把數據作為生產要素對傳統行業做滲透，并且在業務場景里形成閉環。
單環節是切入點，終局一定要做多環節改造，多環節改造才能創造深層價值。
產業互聯網單靠燒錢燒出的規模某種程度是不可持續的，要給予UE最大的重視，尤其在存量經濟時代。
*「泰合書院」是泰合資本組織的私密閉門分享，每期拆解一個行業，旨在與定向邀請來的行業觀察家分享泰合的深度實踐與洞察。
產業互聯網是一個十分龐大的話題，我們先從宏觀、中美對標、產業鏈這三個視角來重新認識產業互聯網的發展。
宏觀視角，總結成一句話就是產業互聯網是以技術作為核心生產力的表達。先從生產力和生產關系講起：
技術和數據已經成為新型生產要素。我們倡導把視角拉長來看趨勢。人類社會在不同時期有不同的核心生產要素：農業時代，最重要的生產要素是土地和勞動，因為農業時代的科技極其落后，土地和勞動能產生最直接的價值——生產糧食；到了工業革命時代，機器逐漸替代了人力，尤其以機器為代表的資本逐漸成為第一生產要素；在這個時代，技術和數據成為最重要的生產要素，并以自然溢出的方式向各個行業擴散。生產力決定生產關系，作為生產關系的表達，經濟將產生與技術和數據發展進程相對應的改變。
再來看生產關系，有幾個數據：一是中國的經濟增速放緩已成為事實，2019年三季度GDP增速降為6%，二是消費互聯網所依托的最大增長動力流量紅利也趨于見頂。根據Questmobile統計，2019年Q2中國互聯網月活人口首次出現負增長，而在已有的互聯網人群中，社交通信滲透率為96%，網絡新聞滲透率81%，這意味著單純靠流量增長驅動的經濟增長邊界逐漸明晰。
這些都標志著經濟進入存量競爭時代，單純靠業務增長去獲得更大利潤的難度加大，迫使企業去追求內部效率的提升，從規模驅動向效率驅動轉移，完成新舊動能轉換。產業會選擇與其發展最相適應的技術和數據來提升效率，這是產業互聯網興起的宏觀邏輯。
第二視角是，從中美對標的角度看，產業互聯網仍有10倍以上增長空間。
兩個維度：一是把國家當成一個主體，從國際上比較通用的效率指標來看，每個勞動力生產效率上美國是中國的7.5倍；每噸標準煤生產效率，即單位資源投入的產出效率比上，美國是中國的1.9倍，說明在產業效率方面，中國還有比較大的提升空間。另外，把中美已上市科技公司的市值前20名公司列出來做對比，按照粗顆粒度看它的業務是to B還是to C來區分產業互聯網和消費互聯網，對比著看，美國GDP是中國的1.5倍，在消費互聯網頭部公司的市值上，美國是中國的2.2倍，這和GDP的倍數是同一個量級；但是to B類的公司，也就是廣義上產業互聯網公司，美國的市值是中國的15倍，說明產業互聯網公司相比發達國家還有10倍以上的增長空間。
第三是產業鏈視角，消費互聯網是產業互聯網的基礎設施。很多人將消費互聯網和產業互聯網對立來看，確實二者在所對應的決策主體、決策原理上完全不同，但我們認為，消費互聯網和產業互聯網不應該是對立起來看，應該是融合的關系。
從終局角度來看，消費互聯網和產業互聯網中間的那條線正在越來越模糊。未來理想的情況是，只有一個生產環節，然后就直接到了消費環節。這是所有產業鏈中效率最高的、消費者的需求最容易被反映到產業鏈上的結構，所以長期來看兩者界限會越來越模糊，產業鏈效率會越來越高。
在這個基礎上，消費互聯網本質上是產業互聯網的基礎設施。
一方面，是需求側的迭代會倒逼供給側做改革。以寶潔為例，寶潔之前的一個新產品從提出idea到新產品投放，平均周期是3年左右，現在新產品的迭代周期縮短到四個月，有將近10倍的效率提升。
這是怎么做到的？主要是依賴于強大的供應鏈支持，以及更多更快的數據分析和反饋。存量經濟時代，消費互聯網的競爭會越來越激烈，在競爭激烈的前提下如何提 升用戶終極體驗成為核心。如果只是通過產品單一的優化，比如一個APP操作的優化、界面調整等，對用戶體驗的提升其實是有限的，更大的提升來自于供應鏈的改造升級，也就是基于產業互聯網來提升產業鏈的效率，最終改變用戶體驗。
另一方面，終端更多的數據積累和線上化使得向上賦能成為可能。這怎么理解？舉個例子，美團起初做的是一個APP，用戶可以團購、叫外賣等，這一階段是以人為核心的連接。發展至今，積累了大量有關用戶、商戶、交易、支付等要素，必然回向上游做滲透，做以企業為核心的連接。比如說交易環節做了快驢、流通環節做了收銀的SaaS工具、做了to B端的美團配送，進一步的變成綜合生活服務平臺，這就是產業鏈的視角。
從產業鏈視角看產業互聯網，可以更深入地了解產業鏈的各個環節。分散、低效、信息不對稱往往是產業鏈的核心痛點，也是鏈條中可被優化的環節和價值創造點。
以汽配行業為例：2018年中國大概有2.4億乘用車保有量，每1000人乘用車保有量大概是171，單從存量來說，中國是世界上最大的汽車保有量市場。同時，2019年中國乘用車的平均車齡接近五年，車齡結構性變化驅動維修養護費用增長。2018年車后市場總體是1.3萬億，意味著整個產業鏈只要提升1%的效率就會創造130億的價值。
接著看產業鏈，一個奧迪A6的輪轂從生產開始，每個環節要面臨很多問題：在生產端，一年要生產多少個？生產以后賣給誰？庫存怎么做？；往下流轉是一、二級 批發商，這是一個多層級的結構，交易鏈條冗長，每層經銷商要定中間加多少價？再往下是零售商，向一、二級經銷商調貨，中間的過程效率會比較低；再往下到維修廠，包括4S店、大型、中型、夫妻老婆店，每家的需求不一樣，長期有庫存壓力，所以交易本身的過程中往往是需要臨時調貨、串貨以滿足需求；再往下一層，才能到最終的車主，中間層層加價、溝通效率低，質量無法保證，這就是一個比較典型的低效產業鏈流轉過程。
總結起來產業鏈痛點集中在三部分：第一，上下游比較分散，比如說汽配上游有150多個品牌，10萬多個車型，具體到每個配件有1億多SKU，中間經銷商有 20萬家，下游50萬個維修廠，其中中小夫妻老婆店就有31萬家，這31萬家整體的市占率不到10%，分散競爭，每個環節的需求都是特異性的，需要獨特性的服務價值；第二，產業鏈長，且存在諸多低效環節。由生產端向批發商、由批發商向零售商、零售商向維修店、維修店向車主，每一個環節都要經歷信息的流轉， 而且這種信息的流轉在傳統行業是很難線上化的；第三，信息極度不對稱，最前面的生產端和最終的車主，信息經過多重傳遞，產業鏈兩端的搜尋成本極高，必然導致價格不標準、質量無法保證等多個問題。產業鏈痛點越明顯，行業被能賦的空間就越大。
我把技術對產業鏈的核心價值概括為兩點。
第一，重構最小單元的連接，這里的關鍵詞是最小單元和連接。最小單元，前一張PPT所示的傳統行業里，大部分的產業 鏈條是鏈式的，每一層級和下一層級是單點連接，基礎溝通和連接的單元是以公司為主體的，意味著哪怕是要買一個很小的配件，也需要以公司為主體進行溝通和反 饋。但在產業互聯網時代，技術對產業鏈的核心價值是將以公司為主體的溝通分解成為更細的顆粒度，比如單一訂單、單一SKU做更精細地匹配；然后是連接，即廣度和深度。廣度連接變成多維；深度是向企業內部拓展，將企業組織結構圍繞用戶核心需求做重構。
以汽配行業的開思為例，開思是市場上領先的汽配B2B交易平臺，總結起來開思主要干了三個事：第一，構建了業內最豐富的底層配件數據庫，包括2億多個VIN碼，7萬多個車型，在它的系統中輸入維修工單，90%以上能夠實現自動譯碼，譯碼錯誤率低于萬分之五，這樣連接的最小單元就細化到每次查詢和每一個SKU上，實現了效率提升；第二，搭建了一個智能交易平臺。傳統情況下要修一臺車，汽配廠一般的調貨流程先提交工單——人工看一下工單，判斷需要哪些配件，然后再去庫存中看能不能找到，不能找到就把信息扔到QQ群里，比如你需要寶馬某個車型的某個配件，群里N個人給你報型號，這需要一一確認。如果不是就反向溝通，是的話就開始進行下一輪報價環節，整個訂單確認流程最短需要半個小時，最長需要好幾天時間才能匹配需求。
但開思將查詢與交易做了重構，上傳工單，系統1秒以內識別工單上配件的型號、車型做智能匹配，匹配出精準的VIN碼，然后開思平臺自動篩選供應商，給出實時的報價。整個鏈條從上傳工單，到最后定義清楚需求，到精準報價可能只需要1秒鐘。多向的連接極大提升了效率。第三，開思打造了一個平臺型的治理結構，圍繞用戶為核心，每一個環節以及前臺、后臺、中臺都是圍繞業務場景搭建。三個事加起來反映的是最小單元的連接，把產業鏈從單點反饋的鏈式結構變成多點反饋的網式結構，連接的單元從單個公司主體分解成單個產品，單個訂單，單個SKU，同時把連接也從企業的外部深化到了企業的內部。
第二個核心價值，我們理解是數據閉環。
在重構最小單元以后通過什么實現連接？這個載體是數據，數據是產業互聯網時代最重要的公司資產，這里面既包括比較粗顆粒的數據，如宏觀數據、行業數據、交易數據等，也包括更細顆粒度的、在具體的業務場景里產生的數據，比如說，具體某一個用戶的交易體驗大概是怎樣的，比如說每個環節里的微妙變化等。
什么樣的數據才有意義？
大家要對數據閉環有一個準確的理解，往往有的一個誤解，數據閉環是一連串有聯系有反饋的數據，實際上這個描述并不準確。
我們認為，要判斷數據是否閉環主要看以下三個方面：
一是數據本身要是活數據。這意味著數據要是實時產生的，是在業務場景里可以循環出現的，與不能反映實時情況的、之前采集的“死”數據，價值天壤之別。
二是數據要完整。不僅包括線上的數據，還包括線下場景的數據。比如一個配件在線上的交易以及在線下的物流，每個環節是什么狀態，什么環節導致效率低。
三是場景化的數據。數據不能是孤立的，而是要與場景連接起來，比如說一個配件什么時候推薦給哪個客戶，要和應用場景結合起來看。
在一個產業里，如果你有更大的交易規模和更多數據沉淀，針對上游就能產生更低的采購成本，更完整的供應商網絡，也就是更強的供應鏈掌控能力；對下游而言，這意味著你有更精準的匹配，更多的客戶積累，更完整的產業布局，更深的行業理解。
從這個角度講，產業互聯網不是說互聯網公司、互聯網人才去進軍傳統行業，用互聯網思維去改造傳統行業，而是把數據作為生產要素對傳統行業做滲透，并且在業務場景里形成閉環。本質上，技術對產業互聯網的核心價值在于以數據為載體，重構最小單元的連接，并形成閉環。
供應鏈交易平臺往往是產業升級的開端和核心
首先，供應鏈交易平臺是產業鏈的中間環節，既連接上游也連接下游，也是最直接的價值創造點，一旦實現集采銷售，上游的采購成本一定會更低，對產業鏈的效率有清晰的提升；另一方面，交易平臺是產業鏈里最大的數據匯集中心，切交易平臺能有更多的數據積累，在這些數據積累的前提下我們對上游和下游會有更深的洞察。
以農產品流通為例，我國農業生產每年11萬億的生產總值，市場規模巨大，但其實流通效率偏低，比如說流通損耗往往高達20-30%，加工產值的倍率也僅是海外發達地區的1/3。
第二個特點是供需兩端的嚴重不匹配。第一產業是供給端，即生產端，右側第三產業是需求端，即消費端。產業兩端的需求供給其實是錯配的，比如說供給端，因為數量和質量是受制于外部條件，比如氣候條件，而需求端往往需要比較穩定的供給；又比如，供給端區域的屬性會比較明顯，橘子樹可能只能在南方生長，但橘子的消費是全國屬性的，就需要商品流通；再次，供給端SKU特別多，但需求端，飲食習慣和經營種類還是決定SKU本質上是分層化的，匹配和效率是核心；最后，服務上供給端產品形態粗放，標準化比較低，但需求端需要更標準的產出。
在這個前提下供應鏈交易平臺是落后生產和先進消費的最優解，貢獻集采銷售、倉配的交付、數據的運營、服務的增值等多維價值，也會直接創造產業鏈的價值提升。我們看到農產品中，也誕生了一批領先的供應鏈交易平臺，如蜀海、望家歡等等公司，帶動產業鏈整體升級。
多環節改造才能創造深層價值
單環節是切入點，終局一定要做多環節改造。
拉長時間和空間維度去看中美to B企業的成長路徑。在美國，有不少做單環節的上市公司，但某種程度上兩邊的發展不能直接類比。一個是發展階段不太一樣，美國公司對軟件的接受度、對to B產品的接受度相對來說比較成熟，而在中國企業還在由為直接創造商業價值付費向為提升效率付費轉換的過渡期，會有一個過程；還有一個是在消費互聯網側中國 和美國已經走出不一樣的道路，比如說外賣，在中國已經隨處可達，但是國外一定享受不到這個便利性，所以消費互聯網側數據產出的顆粒度、產出的屬性，以及對供應鏈的需求本身也不太一樣，在此基礎上對2B企業的需求程度也不一致。
因此中國to B企業的發展路徑有可能不同于美國。在鏈條長、相對分散的行業里如果只做單個環節，對產業鏈效率的整體提升作用有限，公司能賺取到的毛利也比較有限，只有切一個產業鏈的多個環節，產業深化，才能從整個產業鏈的角度提升整體價值，提升用戶黏性。
針對這一觀點舉幾個行業例子：
一是開思，開思的切入點是做中高端的原廠件交易，已經是行業內比較龍頭的地位。但如果僅限于此，其對行業的效率提升從量化的角度來看，一是要乘以高端車型在全部車里的轉化率，二是乘以全車件在所有SKU的滲透率，對行業的提升效率會有天花板，這樣公司能拿到的take rate也相對有限。但是更大的增量是基于現在已有的規模優勢、效率優勢、組織形態去向上下游品類拓展和服務，從而促進全產業鏈升級。這也是開思在4S店、中端車及高頻件、物流、維修廠的SaaS等都已經有深度布局的原因。
二是望家歡，將生鮮中最苦的倉配作為切入點，創始人高軍在1995年創立望家歡，專注于團餐配送，經過近24年的積累望家歡在品牌資質、倉配物流網絡、質量管理體系等方面有明顯的優勢。其最初的價值創造是在流通環節做更有效率地做履約，但現在望家歡是一個專注于團餐領域的全鏈條供應鏈服務體系，比如上游做更深度的源頭直采，節省3%以上的成本，比如以需求指導前置性加工，比如科技賦能，打造全鏈條可追溯體系等，其實也是深入多個環節全方位對產業鏈做了提升。
各個行業的產業互聯網機會以及各行業的關鍵要素
未來，各個行業的產業互聯網機會怎樣? 回答這個問題，我們一般比較喜歡用坐標軸的形式來看各個象限的關鍵能力。以下是我們供應鏈團隊在看各個行業的關鍵要素時的分析框架。需要說明的是，僅代表我們對大行業大概的統計值以及分析框架，細分領域有可能不同，具體情況具體分析。
縱軸是產品的標準化程度，非標和標準都有機會，只不過大家的特性不一樣，需求也不一樣，非標產品定義的潛力會比較強，毛利空間會比較大一點，基礎設施相對來說沒有那么完善，效率提升的空間也就比較大。同時產業鏈往往比較復雜，行業的認知壁壘比較高。
再往下縱軸的下半部分產品相對標準，平臺能賺取的毛利空間小一點，基建的網絡往往是存在，效率本身的提升空間會比較小，更考驗的是快周轉，運營的壁壘比較高。我們把一些大行業放到對應的坐標系里，上半部分MRO、汽配、藥、服裝、餐飲等，某種程度上產品相對非標，供應鏈平臺能取得的毛利空間也大一點。下面的油品、化纖、鋼材、零售、快消、酒水相對來說會標準化一點，供應鏈流通環節能拿到的毛利空間也會小一點，但細分領域要結合細分領域具體情況來做分析。
橫軸主要是終端需求的劃分，左半邊是B2B2B，順經濟周期；右半邊是B2B2C，抗經濟周期的。B2B2B，它終端需求是來源于B端，穩定性是受制于經濟周期，商品的金融屬性比較強，盈利就受制于交易能力，所以往往會有部分自營業務。
右側是B2B2C，終端需求來源于C端，穩定性受惠于C端的消費習慣，商品的消費屬性比較強，盈利更多的來自于“內容”的生產能力。比如說餐飲領域，我們的客戶蜀海做的爆品“巴沙魚”，就是帶動產品去做升級。從上游養殖端的合作，到工廠的加工品、半成品，依托蜀海遍布全國的食材供應鏈網絡，推出了一系列巴沙魚產品，包括巴沙魚免漿魚片、巴沙魚菜品AB包等，深受廣大餐飲客戶的喜愛。
每一個細分象限里因為行業特性不一樣，決定它能切的產業鏈價值和能力需求不一樣，但每個領域都有很大機會。切入點是一方面，更關鍵的是選擇能對產業創造效率的切入點，以及切入以后怎么去撬動其它環節實現多環節的價值提升。
必經之路：并購整合
我們認為，并購整合是產業互聯網發展的一個必經之路。在大部分行業里，產能本身是過剩的，有效產能是不足的，產業互聯網的發展必然會加速對劣質產能的淘汰，以及對優質產能的迭代和整合。
有幾個考慮，一是to B跟to C不一樣，to B壁壘是多維的，比如說資源某種程度上也是to B公司壁壘的一部分，而這通常是難以替代的；二是to B端規模效應是不顯著的，剛才說的產業互聯網決策的主體由個人轉向企業，而企業決策也由非理性轉為理性，由個體決策轉為系統性決策，所以很難在短時間內依靠自己的業務發展把整個客戶都打下來，行業有自己的發展規律，要敬畏行業。
舉個例子，Sysco是世界上最大的食材供應鏈平臺，從1992年到現在大概30年，Sysco的發展歷程就是一部輝煌的并購史，30年間做了200-300個并購，每一次它的收入到達瓶頸時并購都成為新的增長驅動力。其并購的方向有三個：一是區域性的供應鏈公司，二是產業的上游和下游做滲透和布局，三是國際化，切其他國家的市場。
我們自己服務的客戶也有一個例子，望家歡是中國現在最大的團餐供應鏈公司，他們從去年開始也在做并購的事情。
首先團餐的市場有幾個特征，一是團餐市場1.2萬億規模，年化增長率高于30%，高于餐飲市場年化增長率，按照40%的供應鏈成本來計算，團餐供應鏈的市場規模整體接近5000億，而且團餐客單價大概是7塊錢，對比外賣大概四五十塊錢客單價至少有幾倍的增長空間；二是團餐供應鏈的市場極其分散，中國排名前100個團餐供應商銷售收入都加起來市占率在5%以內，效率較低，因為沒有規模。這個基礎上，聯合是迅速擴大規模的最好方式，可以高效提升采購議價能力與運營效率。
基于這個考慮，望家歡從2018年開始推產業合伙人計劃，開放自己的行業品牌資質的積累、集采、聯采、供應鏈能力、配送、信息管理平臺、標準化的運營體系。通過股權的方式合作區域化的公司、上下游的公司，聯合打造農產品的供應鏈產品生態，也進一步鞏固了市場龍頭地位。
類似這樣的一些行業，產業互聯網最終的趨勢一定是產業深化。這個邏輯判斷下來并購、整合是產業發展的必經之路。
接下來我們看看關注的指標，是追求規模還是追求效率？我和投資人、公司交流時經常會聊到這個問題。首先，我認為這兩者本質上是不沖突的，效率和規模不是一個嚴格意義上的兩極，并非不可兼得。其次，產業互聯網單靠燒錢燒出的規模某種程度是不可持續的，必須注重效率的增長，也就是把補貼的因素都扣除后客戶、收入、規模的增長。
我們認為，在這個基礎上，要給予UE最大的重視，尤其在存量經濟時代。UE就是單位經濟效益模型，也就是把所有訂單相關因素都考慮進來的前提下來算每一單賺到的錢，直觀反映企業的運營效率。還是以汽配為例：一單的客單價是多少，客戶留存多少，下單頻次如何，每單能抽取多少利潤，要付出什么樣的地推成本等等。因為UE是一個復合指標，所以每個行業的UE計算公式不一樣，結合這個平臺本身做的事情和模式來看結構怎么設計。
UE帶來的另一個話題是現金流，to B端要考慮資金的周轉、留存、使用效率。我們在2019年開始做年初展望的時候也提到，不管是從投資還是企業本身經營的角度出發，現在的市場環境下，對于效率的關注程度應該高于對規模的重視程度。這樣的背景下，核心就是看怎么去實現有效率的增長，這也是考驗產業互聯網創業者在目前階段怎么把自己業務做得最好的核心指標。
