物联网应用服务 离我们还有多远？
十多年前，当大家谈起“万物互联”，多把这看作为对未来的美好憧憬。而如今，中国已计划在今年实现窄带物联网（NB-IoT）大规模商用，各个产业的工业云、物联网平台、智能硬件发展如火如荼，万物互联似乎已成为触手可及的现实。
对中国制造业来说，物联网有着特别的意义。它不仅能帮助企业优化生产流程，提高运营效率；更为重要的是，借助物联网抓取到的数据，企业可持续感知客户需求，创新服务模式，为客户提供动态、个性化的智能服务，获得增长新动能，推动企业转型升级。（如下图）
不过和大多数新兴技术与战略一样，一定程度上，物联网在中国制造企业的应用也是雷声大、雨点小。世界经济论坛研究显示，虽然有72%的受访高管确信产业物联网将彻底改变其所在行业，但仅有20%制定了应用战略。在中国，已经开始试水开展智能服务的先行者，大多数仍处于小规模验证阶段，收到的商业回报也很有限。
企业踌躇为哪般？
在对中国企业的调研中，埃森哲发现，阻碍企业利用物联网开展智能服务的因素来自需求、投资、外部合作和内部组织四个方面。
1需求不确定性
物联网对业务和运营带来的影响，无论是服务提供方，还是需求方都在摸索中。需求方对物联网能解决什么问题以及如何解决不甚了解，物联网丰富的应用场景反而令企业迷失其中。而供应方缺乏客户所在行业的经验，设计出的解决方案和商业模式满足的往往是“伪需求”，应用效果大打折扣，这也导致客户支付意愿不高。
比如，某飞机制造公司高管就认为：“技术从来不是问题，最困难的是根据应用需求来建模。模型建立要对生产制程和设备有深刻理解，并不断探索验证，需要一步一步来，不会像B2C那样快，这是工业的复杂性决定的。”
2投资收益不确定性
开展物联网应用服务需要在技术基础设施、人才招募和培养等方面花费不菲的支出，而智能服务需求的不确定性使供需双方都难以预估投资带来的财务和市场收益，降低了投资吸引力。另外，智能服务带来的一些全新商业模式，甚至连投资者也还没有深刻理解其价值和变现逻辑。
国内某电力提供商表示：“基于物联网的商业模式也不成熟，比如为B端用户提供的节能解决方案（比如：合同能源管理）也不够成熟，无法真正激发用户的支付意愿。”
3与外部伙伴的合作亟待改善
物联网应用服务的开发和营销需要围绕服务场景，并与相关的外部伙伴紧密合作。但目前，企业和外部伙伴的合作仍存在不少障碍，比如数据分享、知识产权保护、智能服务的投资与收益共享等。特别是数据分享的安全性，是合作伙伴最为关切的因素。
某设备厂商：“供应链的协同和配合也非常重要，比如我们需要工业机器人供应商提供一些底层数据来配合优化制程，但供应商往往缺乏动力。”
4企业能力准备尚需时日
数字化浪潮汹涌而来，传统企业还没时间充足准备就被席卷其中，这主要表现在：对新兴技术缺乏认知和掌握，与行业结合的应用能力有待提升，缺少复合型人才，响应速度和敏捷性不够，内部数据孤岛等等。
“物联网应用的核心是对数据的分析应用。但仅靠IT部门来推动是很困难的，数据的应用需要运营部门的紧密配合，但运营部门往往缺乏这方面的意识，需要培养靠数据决策的思维方式。”国内某领先电气产品制造商如是说。
从硬件式思维到服务思维
传统意义上，硬件是生产制造的核心，这让大家产生了一种思维定势。一些企业也仅仅是将物联网作为传统制造业的技术补充，以为在产品和生产线多装些传感器就万物互联了。
其实不然，用这种小修小补式的“改良”举措，仍然是“硬件式思维”。在软件定义网络、定义硬件、定义服务的年代，硬件产品的价值不断向服务和软件迁移，硬件产品给客户带来的价值远超过硬件本身。制造业所要做的不只是提升内部效率、优化产品，这是“量”的改善；更重要的则是通过物联网，开拓出新的产品和服务模式，挖掘新的收入增长来源，这才是“质”的飞跃。
从产品思维到生态系统思维
要提供基于物联网的服务，制造企业必须基于服务场景，建立自己的“朋友圈”，与他们共同合作，一起为客户提供服务。我们将这称之为“生态系统思维”。
物联网产业的“朋友圈”包含了多个角色，这些角色相互协作，共同进化。所有通过传感器、网络从物理世界中收集数据的企业都是数据制造者，他们来自不同产业，拥有自己独特的数据。
电信运营商、传感器提供商、芯片提供商等系统部署使能者通过提供物联网技术、产品和系统实施服务，推动了物联网低成本和大规模应用；应用开发商、数据分析和人工智能技术提供商等应用开发使能者将物联网采集到的数据变为各个产业中的实际应用；阿里云、普奥云等物联网平台提供者则为“朋友圈”提供了“聚会”场所。
不过在“朋友圈”中，制造企业还要注意两点。其一，避免“朋友圈”过于庞大。我们知道，人的精力是有限的，企业也一样。每一个服务、每一套生态系统都有其目的和角色，把无关紧要的企业拉进“朋友圈”，只会增加系统的承载负担和沟通成本。
其二，在产业发展的不同阶段，要明确自身在“朋友圈”中承担的角色与合作伙伴。
在物联阶段，万物互联刚刚起步，系统部署设施使能者和物联网平台在物联的过程中发挥着重要作用，数据的价值开始为人重视，企业把数据的采集和处理放在重中之重。物联网应用价值主要体现在孤岛式的企业内部效率提升和成本节约上，价值有限。
在物联和服务交融阶段，物联网的应用价值逐渐被挖掘出来，从效率提升延伸到提供服务。与应用相关的应用者和应用开发使能者的角色凸显出来，而物联网平台起的作用不仅是连接和汇集数据，还能起到汇聚“物联网+”相关资源的作用，推动物联网应用服务的发展。
在万物服务阶段，物理世界与数字世界紧密连接在一起，一切都可以“服务”的形式提供给客户，并给客户带来高度个性化的体验。市场竞争格局趋于稳定，并形成了行业巨头和跨行业巨头；平台型企业更有可能成为这样的巨头。其他企业在围绕这些平台的生态圈中找到自己的生存空间。生态圈中的所有参与者共同推动产业发展。
管控好螺旋式发展过程
利用物联网向服务转型并非一蹴而就。要实现规模化应用，企业要根据实际需求，在不断的“尝试——反馈——改进”的创新螺旋中探索物联网应用的价值所在，从概念验证逐步走向规模化应用。
在这个过程中，数据量、合作伙伴、应用场景都会逐步丰富起来，螺旋体量会逐渐变大，源于服务的收入也会水涨船高。如何打造全新的数字化产品生命周期管理模式，如何找准商业模式，如何管理投资风险，是企业需要认真思考的三大挑战。
1打造数字化产品生命周期管理模式
作为服务的载体，智能产品的开发会碰到新的挑战。首先，智能产品和服务需要快速迭代，这意味着开发周期变短，对市场的反应更快。其次，由于硬件的开发周期慢于软件的开发周期（服务通常是以软件形式交付的），造成软硬件开发周期不协调。再者，服务能为客户带来更具个性化的体验，而这种个性化体验会让产品和服务的配置更为复杂。因此，原有的产品开发模式不足以应对这些挑战，企业需要全新的数字化产品生命周期管理模式。
数字化产品生命周期管理具有以下特点：
1.快速
将企业不同部门之间的响应时间压缩到最短。比如，通过社交网络或者众包等渠道感知市场需求变化，而研发应在很短的时间内对这些变化做出应对。在这方面，技术将发挥关键作用，例如运用高性能计算、3D打印等。
2.可伸缩
既能迅速发现需求并加以满足，又能在需求降低时，以最低损失做出相应缩减；另外，可伸缩性还包括以低成本提高产品开发效率。
3.智能
企业需运用有力的分析工具，筛选出符合市场需求的具体产品或服务，并使产品配有智能软件，可报告使用趋势、个体需求或偏好，以便研发团队做出应对。再者，高度互联且智能化的产品生命周期管理可从生态系统伙伴那里吸纳服务，并将其融入自身产品和服务。
4.互联
产品生命周期管理包含许多阶段：创意、概念、设计、样机、验证、制造、实际使用和售后支持，以及最终的产品报废。这些阶段最好由统一、顺畅、完整的信息和数据流来相互连接。这种连接，不光是指企业内部，而且包括外部供应商、合作伙伴、转包商和客户。
2找准商业模式
目前，客户还不太愿意为服务买单，许多企业提供服务的目的也仍然是为现有产品服务。在这方面，制造企业还需在螺旋式过程中挖掘消费者的真实需求，而非“伪需求”，让他们心甘情愿地买单；并通过设计思维探寻适合自身的商业模式，既立足现有业务，守好江山，又开拓全新服务，打下江山。
3管理投资风险
风险隐藏在投入初期大量的软硬件和人才投资上，也伴随在价值螺旋起起落落的较长周期中。我们建议，企业一方面需要自力更生，针对现有业务和新业务的不同形态，采取与之相适应的多速驱动战略；两条腿走路，而非一刀切。另一方面借助外力，与生态圈中的伙伴，尤其是龙头企业联合起来，共同投资、共享资源、共担风险、共创收益。
与过去十多年互联网所带来的效益相比，物联网与各个产业的结合将释放出更大的红利。能率先收获这些红利的，一定是在迈向物联网应用服务的道路上敢于尝新、不断探索的企业。我们期待中国的制造业能借助物联网，更上一层楼。
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