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“雙十一”背后的互聯網轉型:邁向產業互聯網

2019-11-11 08:59 流浪星辰七

導讀:要論電商領域在過去一周中最大的新聞,恐怕非“雙十一”莫屬。這個十年前為培養消費者在線購物習慣而生生造出的節日,現在已經發展成了一場名副其實的購物狂歡。

“雙十一”背后的互聯網轉型

“雙十一”背后的互聯網轉型:邁向產業互聯網

要論電商領域在過去一周中最大的新聞,恐怕非“雙十一”莫屬。這個十年前為培養消費者在線購物習慣而生生造出的節日,現在已經發展成了一場名副其實的購物狂歡。天貓平臺的銷售額突破100億僅用了2分05秒,突破1000億僅用了1小時47分鐘……最終全天的總銷售額更是達到了創紀錄的2135億,比去年的1683億足足增加了29.8%!除天貓之外,其他電商平臺也表現不俗。根據京東透露的數據,在整個“11.11全球好物節”期間(時間從11月1日到11月11日),京東平臺上的交易額超過了1598億。電商界的新貴拼多多雖然沒有透露具體的銷售額,但也發布消息稱僅用了9小時,平臺的銷售額就超過了去年全天,與去年同期相比,平臺訂單數暴漲了逾300%。即使是已經離開人們視野中心很久的專業圖書平臺當當網,在“雙十一”當天也創下了平均每分鐘售出圖書50萬本的成績。

關于“雙十一”為什么能夠帶來如此巨大的銷量,以及“雙十一”現象說明了什么,已經有很多文章進行了探討,本文不想再做贅述。相比這些,我更感興趣的是,是什么技術條件保證了天量銷售額的達成。

從理論上講,我們抽象地說平臺的工作就是匹配供需、達成交易。但在現實中,要完成這些工作絕不是那么簡單的事。我們上網去購物,首先要進行搜索,在搜索到了心儀的商品后下單,就會連接到支付系統;在完成支付后,平臺需要發送信息到對應的商戶或者自建的倉儲;商戶和倉儲部門根據訂單選擇物流配送……在經過無數道流程之后,商品才能最終到達我們手中。如果我們發現商品存在問題,還需要詢問客服,回溯產生問題的環節,判定相關責任,討論解決方案。上述的每一步,都會對平臺產生大量的請求,對平臺的能力提出嚴峻的考驗。而要讓交易成功達成,平臺就要盡量保證在每一步中都不出錯。

假如我們單單考慮一次交易,那么類似的一個流程可能算不了什么。但是,如果像在“雙十一”這樣的購物高峰,在同一時間內,同一平臺可能要處理數以億計個類似的流程,由此產生的壓力就是不可想象的。顯然,平臺想要克服如此巨大的壓力,僅僅依靠人力的投入是不夠的,還必須依靠技術的幫助,將人與物、物與物實施連接。

根據阿里巴巴發布的消息,在“雙十一”當天,為了及時處理信息,阿里云上新增調用的彈性計算能力累計超過1000萬核,相當于10座大型數據中心,阿里云IoT物聯網平臺上的消息總量達上百億次,覆蓋智能物流、新零售、智能制造、國際商品溯源等場景。此外,天貓和淘寶平臺共提供了453億次個性化推薦,智能客服完成了70萬人工客服才能完成的接待工作,區塊鏈技術為1.5億件商品提供了溯源保真,電子面單技術從源頭上實現了快遞包裹信息的在線化,機器學習技術保證了對包裹的智能分單,而安全系統則抵御了16億次的網絡攻擊……顯然,如果沒有這些技術作為保證,那么即使“雙十一”可以帶來巨大的流量,天貓也無法將這些流量最終轉化為真實的交易。而在這些技術中,應用對象其實是物,而非人。

和往年“雙十一”不同,今年幾大平臺并沒有將角逐限制在線上,而是將其延伸到了線下。“雙十一”當天,阿里巴巴生態內的線下新零售場景,包括盒馬、口碑、蘇寧、銀泰商場、居然之家和大潤發等集體聯動。而京東也聯合騰訊、沃爾瑪等合作伙伴,宣布打造零售全渠道融合。在“雙十一”當天,京東聯合攜手60萬家門店、超過兩千個品牌,為消費者提供了線上線下一體化的服務。而在這些過程中,互聯網的作用早已不再局限于人的連接,而是擴展到了物的連接。

由此可見,如果說十年前的“雙十一”僅僅是一個平臺商業模式的創新,那么今年的“雙十一”就完全可以稱得上是一次平臺技術實力的比拼了;如果說十年前的“雙十一”主要是想方設法連接人,那么這個“雙十一”中,“物的連接”至少已經變得和“人的連接”同等重要了。

從某種意義上看,本次“雙十一”狂歡其實可以看作是互聯網產業從上半場轉向下半場的一個標志。不久前,BAT三家企業都宣布要擁抱實體經濟,從側重消費互聯網轉向產業互聯網。換言之,就是要從連接消費者轉向連接企業、賦能企業。可以預見,在未來一段時間內,產業互聯網的發展將會成為互聯網產業發展的重心。

“雙十一”背后的互聯網轉型:邁向產業互聯網

“產業互聯網”還是“工業互聯網”

說起“產業互聯網”,就無法回避另一個相關的概念——“工業互聯網”。在英文中,“產業”和“工業”是同一個詞,都是industry(對應的形容詞為industrial),但是所指的范圍卻相差很多。所謂產業,在中文語境中指的是“由利益相互聯系的、具有不同分工的、由各個相關行業所組成的業態總稱”,而工業指的則是“從事原料采集與產品加工制造的產業”,從這個意義上講,“工業”充其量只是“產業”的一個子集。根據國家統計局公布的劃分標準,整個國民經濟可以劃分為編號從A到T的20個大類,但只有其中的“采掘業”(編號為B)、“制造業”(編號為C)、“電力、燃氣及水生產和供應業”(編號為D)、“建筑業”(編號為E)4個大類可以被劃到我們通常理解的工業范疇,其余的16個大類則是更廣義上的產業。

對我國來說,很多術語是舶來品,在將這些術語從原文譯為中文的過程中,由于種種原因,就會產生不同的理解,而對industry一詞的翻譯就是一個十分典型的例子。在上世紀,我國從西方引進了一門學科,叫industrialorganization(以下簡稱IO),由于當時我國的工業在國民經濟中所占的位置甚為重要,因此人們很自然地把這里的industrial翻譯為了“工業”,將這個學科命名為了“工業組織”。但只要我們對這門學科的歷史有一些了解,就會知道這門學科的研究對象不僅包括工業,還包括更為一般的產業——事實上,在這門學科的教科書中,非工業的例子往往會比工業更多。由于這個原因,這門學科后來被改譯為了“產業組織”。有意思的是,在英文語境中,IO有一個同義詞叫industrialeconomics,這個名詞也一起被引進了中國,并被譯為“工業經濟學”。后來,人們發現事實上這門學科討論的內容不僅包括工業,就將其改譯為了“產業經濟學”。不過,由于在學科的發展過程中,確實有不少人用相關的知識考察了工業中的相關問題,因此“工業經濟學”這個名詞依然被保留了下來。

和IO類似,industrialinternet(以下簡稱IE)的翻譯又是一件麻煩事。在多數人的認知中,IE這個概念是由通用電氣于2012年提出的。但事實上,這個概念的提出要早得多。在筆者能夠找到的文獻中,這個詞最早見諸于沙利文(Frost&;Sullivan)咨詢公司在2000年時發布的一份報告。在這份報告中,IE被定義為“復雜物理機器和網絡化傳感器及軟件的集成”。這個定義聽上去很復雜,如果用更為通俗的說法,大體上可以表述為“物的互聯”。從這個概念的提出時間,我們不難知道,它更多是互聯網泡沫高漲期間,人們對于互聯網應用場景的一種美好想象,在當時的技術條件下很難真正達成。正是由于這個原因,IE的概念在很長一段時間內都默默無聞。直到2012年,通用電氣發布了一份報告《IndustrialInternet:PushingtheBoundariesofMindsandMachines》,全面論述了IE在未來經濟生活中的可能應用場景,IE這個概念才重新回到人們的視野。

由于通用電氣是一家著名的工業企業,因此其高調拋出的IE這個概念也很自然地被翻譯為了“工業互聯網”。后來,這個概念又和從德國引進的“工業4.0”概念相融合,逐步進入到了各種政府報告和學術文獻中。但是,如果我們回過頭重新讀一下通用電氣的那份報告,就不難發現其討論的領域不僅包括工業,還包括航空管理、醫療等。由此可見,至少從通用電氣的本意看,IE不僅僅局限于工業范圍,還涉及到更為廣義的產業。

事實上,從我國國民經濟的發展和IE本身的應用潛力看,IE也不應該局限在工業領域。2017年,第三產業在GDP中所占的比重已經達到了51.6%,占了整個國民經濟的大頭,而IE的很多技術和思想其實在這些領域也都完全適用。在這種背景下,如果我們把IE完全框定在工業范疇,那么不僅會限制其發展,還會限制其對國民經濟推動作用的發揮。從這個意義上講,筆者個人更傾向于將IE理解為“產業互聯網”,而非“工業互聯網”。

“雙十一”背后的互聯網轉型:邁向產業互聯網

姓“產”還是姓“網”

在工業互聯網的發展過程中,一直存在著一個爭議,那就是工業互聯網發展的主導權應該控制在誰的手里?是工業企業,還是互聯網企業?在現有的爭論中,似乎支持工業企業主導的聲音更加大一些。理由很簡單,工業有其自身的特點,對工業本身缺乏理解的互聯網企業很難深入到這些領域。例如,在工業領域,容錯率要比消費領域低得多。在我們購物,或者觀看視頻的過程中,網絡出現問題并不會帶來特別大的損失;而在工業領域則不同,一個很小的延遲或者誤差就可能帶來數以萬計,甚至億計的損失。基于這種觀點,不少學者認為,工業的事情還是應該由工業來辦,在互聯網領域叱咤風云的企業們不可能在工業互聯網的發展中起到領導作用。

在筆者看來,這種觀點是頗為值得懷疑的。誠然,對于工業來講,互聯網企業們都是外來者,它們缺乏對該領域的“本地知識”(localknowl-edge),這是它們的劣勢。但是,與工業企業比起來,它們也有很多優勢。

首先,通過長期在消費互聯網領域的深耕,它們對于消費者的偏好和信息更為了解,因此相比于工業企業,它們更適合進行產品設計。我們知道,根據“微笑曲線”,價值鏈上最有價值的部分就是設計和銷售,如果這兩端都被互聯網企業掌握了,那么它們即使在生產環節確實有劣勢,從全局上來講,也會比工業企業更適合掌握工業互聯網的主導權。

其次,由于互聯網企業面臨的客戶是更為多樣性的,因此其開發的技術會有更強的適應性。而相比之下,工業企業開發的技術則更為獨特,難以推廣。從這個角度上看,雖然后者在某些領域可能更有效率優勢,但是在擴散過程中,前者通常會更容易生存下來。

再次,從企業架構上看,目前的互聯網企業大多是平臺型的,會同時在多邊市場上擁有業務。工業通常只會是其業務的一部分,企業運營工業的目的是為其他業務提供支撐。為了保證工業部分的運行,產生對企業業務的外部性,企業可以提供交叉補貼,利用消費互聯網領域的利潤來供養這些業務,這就解決了工業互聯網發展過程中所需的資金問題。而相比之下,工業企業的架構則大多是直線型的,它們在發展工業互聯網的過程中少有交叉補貼的可能性,因此在關鍵時刻,資金就會成為大問題。

在實踐中,傳統的工業巨頭和新興的互聯網巨頭都在推進工業互聯網的建設,但兩者的路徑很不同。前者的思路主要是進行數字化轉型,構建企業的數字工業能力,再將企業內部取得的相關經驗逐步外化,推廣到整個行業,其最著名的代表就是通用電氣。而后者的思路則是分析消費互聯網領域搜集到的海量數據,根據結果設計相關的工業產品,同時構建平臺,為工業客戶提供服務,其最著名的代表就是谷歌。

這兩種路徑哪一種更成功呢?從名聲上看,前一種路徑似乎更大些。例如通用電氣就建立了著名的Predix平臺,建成了“邊緣+平臺+應用”的完整架構,為很多工業企業提供相關服務。在Predix的發展達到鼎盛時,整個工業互聯網的圈子都言必稱Predix,而做工業平臺的企業則更是紛紛以Predix作為榜樣,向Predix對標。但令人大跌眼鏡的是,最近通用電氣卻決定將Predix平臺出售,理由是這個東西其實叫好不叫座,難以為企業帶來足夠的經濟利益。而在國內頗為著名的德國“工業4.0”下的工業互聯網建設,似乎也難找到十分成功的案例。根據一位剛剛從德國考察回來的專家介紹,目前德國“工業4.0”的優勢還是在自動化方面,而在機器和物的互聯上做得還是較差。

相比之下,谷歌的“工業化”似乎做得更為成功些。近幾年,谷歌收購了多家機器人企業,將其本身擁有的海量技術與物理世界充分結合,將業務逐步從虛擬的互聯網領域拓展到了生活的各個領域。目前,谷歌的產品已經包括了工業機器人、仿真機器人、特種機器人和無人車等——這些都是實打實的工業產品,而不僅僅是虛擬的網絡產品和服務了。

如果我們將視野再放得更寬一些,從工業互聯網拓展到整個產業互聯網,就不難發現在“產”和“網”的競爭中,其實“網”通常是更占優勢的。一個例子就是零售行業。在零售行業的變革中,傳統的零售行業和互聯網企業都拋出了屬于自己的方案,并分別進行了實踐。在這個過程中,有很多業界專家曾宣稱,互聯網企業不懂零售,因此最終也做不好零售。但事實如何呢?現在我們提到零售的變革,想到的更多是阿里的“新零售”、騰訊的“智慧零售”和京東的“無界零售”,而很少有人會想到由傳統零售巨頭進行的變革。這一點,已經很說明問題了。

當然,現實是復雜的,現在我們還很難下斷言說由互聯網企業來主導產業互聯網的發展就一定好。好在中國足夠大,在各個產業成功的企業都很多,互聯網也比較發達,因此,無論是相對于產業空心化的美國,還是工業基礎雄厚,但互聯網產業并不發達的德國,中國都有更多的可選擇路徑。我想,比起姓“產”還是姓“網”的口水戰,各具體產業的企業和互聯網企業可以分別進行自己的實踐,用最終的結果來決定產業互聯網發展的主導權,可能是更有意義的。

應用模塊化思路發展產業互聯網

從相關的預測看,產業互聯網是一片遠比消費互聯網巨大的領域。消費互聯網的連接對象主要是人與PC、手機等終端,其連接數量大約為35億個,而產業互聯網連接的對象則包括人、設備、軟件、工廠、產品,以及各類要素,其潛在的連接數量可能達到數百億。而從App的數量上看,整個消費互聯網現有的App不到千萬,而僅在工業領域,產業互聯網需要的App數就約有6000萬。

不過,奇怪的是,如此巨大的蛋糕,真正去動的人還很少。其原因當然是多方面的,前面說到的技術困難可能是其中的一個重要因素。不過,在筆者看來,相比于技術,標準的缺失可能是導致產業互聯網發展緩慢的一個更重要原因。

我們知道,產業互聯網的發展需要大量的基礎設施投入。由于這個原因,如果一套產業互聯網的技術面臨的市場過小,其規模優勢就很難發揮,前期投入的資本就很難收回來,這個產業就很難建成相應的產業互聯網。在現實中,很多產業其實就面臨著這樣的問題。例如我們在前面所指出的,很多領域的工業制造都有其特殊性,需要專門對其設計和開發相關的互聯網應用。由于這種特殊性的存在,發展產業互聯網所需的規模要求就很難達到。

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那么,如何破解這個問題呢?在筆者看來,模塊化的設計思路可能是值得借鑒的。在本世紀初,哈佛大學商學院的兩位教授鮑德溫(CarliesBaldwin)和克拉克(KimClark)在其著作《設計規則:模塊化的力量》一書中提出了這個思路。在他們看來,一個產業的設計規則可以分為兩個層面:架構層面和應用層面。在架構層面,需要有一套統一的規則。有了這樣的規則,企業之間就避免了不必要的協調成本。而在應用層面,則可以采用模塊化,讓具體的應用開發者設計自己的規則。這樣,產業可以在保證整體架構一致、交易和協調成本較低的前提下,保持足夠的靈活性和創造力。盡管這一思想最初是用于分析計算機產業的,但后來的很多學者發現,這套理論在很多其他產業都適用。例如,埃文斯(DavidEvans)等人就用這套理論來分析了軟件制造業,而青木昌彥等人則將用這套理論分析了汽車、鐘表等更多的行業。

在產業互聯網領域,模塊化的思維依然是適用的。如果有了一套統一的架構規則,而將具體的應用作為和結構對接的接口,那么整個產業互聯網的基礎設施所面臨的市場就變得足夠大了。在這種條件下,規模經濟可以得到發揮,就會有企業愿意進行基礎設施的建設。而在整個產業互聯網的總體基礎設施完成后,具體領域的基礎設施投入的成本就會大幅減小,各領域內部的企業就有機會成長起來。

那么,這套總體架構應該怎么設計、由誰來設計呢?在筆者看來,可能不能由政府一刀切,強行來制定。一個更好的方法可能是由相關的實踐者各自探索,然后摸索出幾套方案。再在實踐當中讓各套方案彼此競爭,最終將更為優秀的方案上升為整個行業的方案。這種處理方法,或許更能夠兼顧各方面訴求,也更能體現產業發展的需要。


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