工業互聯網, 再造一個新聯想?

兩年前的一個下午, 聯想北京上地研發中心. 聯想集團全球副總裁, 數據智能業務負責人田日輝如期向他的兩位老闆——聯想集團高級副總裁, 聯想創投集團總裁賀志強和聯想集團董事長兼CEO楊元慶彙報大數據業務的進展情況. 正是這次彙報會, 田日輝的兩個老闆決定要將聯想大數據業務與 '中國製造2025' 大市場緊緊地捆在一起, 進軍工業互聯網市場, 叫板GE與西門子.

2018年年初, 工信部領導視察聯想集團, 對聯想工業大數據業務發展的寄語是, 希望聯想的工業大數據業務能有更大的作為, 由此而再造一個新聯想.

作為一個IT廠商, 聯想如何變身工業互聯網提供商? 在群雄逐鹿的工業互聯網市場, 聯想如何突破種種挑戰? 聯想的大數據業務是否能成為聯想轉型的重要引擎, 再造一個新聯想?

工業互聯網成聯想新戰場 資本市場從來就嗅覺靈敏, 很早就聞到了中國工業互聯網市場即將開啟新風口的氣息. 2017年11月, 國務院發布《深化 '互聯網+先進位造業' 發展工業互聯網的指導意見》, 明確提出將從 '供給側' 和 '需求側' 兩端發力, 在平台培育, 平台試驗驗證, 百萬工業企業上雲和百萬工業APP培育四個方面重點開展工作, 加快形成工業互聯網平台應用體系. 從今年3月開始, 中國工業互聯網相關概念股票開始飆漲.

根據諮詢機構IoT Analytics的統計, 全球工業互聯網平台數量超過150個, 預計2021年工業互聯網平台市場規模將達到16.44億美元.

短時間看這些數字, 工業互聯網平台市場並不大, 但是它的拉動效應, 輻射效應和魔變效應, 有巨大的想象空間. 就像當初馬雲, 李彥宏以及馬化騰在十幾年前開始做阿里巴巴, 百度以及騰訊的時候, 沒有料想到它們會對今天的中國經濟產生如此巨大的影響一樣. 而工業互聯網, 產業互聯網將是比消費互聯網更大的市場, 帶來的將是更大的一場產業變革.

眼下, 全球工業正在向網路化, 協同化和智能化方向發展, 步入新的轉型期, 工業技術與資訊技術的融合正在改變工業的製造方式, 產品形態, 商業模式.

作為工業轉型的關鍵支撐, 工業互聯網平台發展正處于格局未定的關鍵期, 規模擴張的窗口期, 搶佔主導權的機遇期, 工信部信軟司副司長安筱鵬表示, 工業互聯網平台正在成為領軍企業競爭的新賽道.

眾多領軍企業已經圍繞著工業互聯網平台做出了一系列的重要戰略部署, 包括西門子, GE, 博世等工業巨頭紛紛加速進入這個領域. 事實上, 不僅僅是工業企業, 包括互聯網巨頭, IT巨頭都紛紛聯手工業企業加入了這個新賽道的競爭.

按照中國資訊通信研究院資訊化與工業化融合研究所副所長朱敏的描述, 全球資訊技術的平台化發展正在經曆雲平台, 大數據平台, 物聯網平台到工業互聯網平台發展的四個階段. 第一階段形成了以亞馬遜AWS, 微軟Azure為代表的雲計算平台; 第二階段形成了以SAP HANA和Teradata Aster為代表的大數據平台; 第三階段形成了以亞馬遜AWS IoT, 微軟Azure IoT, IBM Watson IoT為代表的物聯網平台; 第四階段, 以GE Predix, 西門子MindSphere為代表的工業互聯網平台快速發展, 呈現爆髮式增長態勢.

這幾年, 聯想一直在尋找轉型的路徑. 在今年2月舉行的聯想春節聯歡會上, 聯想集團董事長兼CEO楊元慶說, 要讓 '智能' , '可信賴' 成為聯想的新標籤, 接下來聯想集團將圍繞智能三要素 '數據, 計算力, 演算法' 全面發力智能變革. 在今年3月舉行的兩會上, 楊元慶再次表示, 聯想已在人工智慧, 物聯網, 智能製造等領域全面出擊, 在大數據, 計算力和演算法上全面布局, 一方面在積極推動集團內部的智能化變革, 另一方面也在努力推動行業智能化. 自身的智能化變革和行業智能化變革是聯想集團變身 '智能聯想' 的兩個關鍵維度.

而聯想推動行業智能化, 推動工業智能化的主體是田日輝所負責的數據智能業務部.

從自己做到大家一起做 聯想的大數據事業部並非今天才開始動工業大數據的念頭, 工業數據資源的積累也並非最近才開始.

據田日輝透露, 聯想的大數據平台, 聯想工業互聯網平台LeapAI建設開始於2011年, 驅動的原動力來自於聯想自身. 當聯想智能手機與應用商店的用戶破億之後, 聯想需要利用數以億計的用戶使用數據來進一步優化智能手機的製造, 比如用戶使用方式與手機耗電之間的關係, 以進一步優化手機製造的質量.

而進一步從數據中嘗到 '甜' 的味道是在印度. 當時聯想的手機在印度銷售不錯, 印度市場有一個特殊性, 就是不同的幫派之間稅率不一樣, 這意味著一個市場需要有多種制式, 多種備件, 如果能夠在不同區域和不同幫派市場進行更精準備件, 那麼周轉的效率就會大大提高. 聯想利用大數據分析精準備件在印度獲得了很好的效果.

數據越深挖, 甜頭就越多, 聯想的數據積累也越來越多, 從企業管理數據, 生產線數據, 產品使用數據, 用戶服務數據以及用戶反饋數據, 甚至宏觀經濟, 行業發展市場競爭等多維度海量數據匯聚統一, 聯想完成全球化超大規模集群部署, 目前構建10個數據中心, 2000多台伺服器, 10PB數據容量的超大規模集群, 每天增150億條數據記錄, 超30TB數據量, 支撐聯想全球的產品創新, 客戶經營, 高效運營等.

基於自身的大數據實踐效果, 聯想開始思考如何將自己的大數據能力向外進行釋放, 進一步發揮更大作用.

寶鋼案例是聯想大數據走向更大工業市場的 'milestone' (裡程碑) 事件之一. 作為IT服務提供商, 聯想為各個領域的客戶提供IT設備與解決方案, 寶鋼是聯想的大客戶, 而給寶鋼提供銷售預測解決方案, 來自於銷售的反饋. 大家都知道, 成功銷售是必須要和客戶泡在一起, 只有泡, 才能找到客戶的新需求, 才能有新訂單. 2016年, 聯想的寶鋼銷售 '泡' 到的需求是 '希望更精準地預測鋼材的銷量' . 聯想的銷售問他的老闆, 問聯想的數據科學家, 這樣的預測方案我們有能力做嗎?

'製造業都是相通的. ' 聯想能夠精準做自己的銷售預測, 同樣有可能研發鋼鐵銷售的精準預測模型. 賀志強說, 製造業很多思路一樣, 都有生產線, 質量管理, 銷售預測, 售後服務, 聯想有經驗. 寶鋼之前做預測的準確率是百分之六七十, 聯想給寶鋼做銷售預測, 加入很多新的因素進來, 提高到百分之八十多, 一年給寶鋼省了一億人民幣的庫存成本.

2016年, 聯想LeapAI開始向外提供服務, 除了寶鋼, 十幾個大客成為了聯想的客戶. 這裡需要提及聯想與海馬汽車, 蔚來汽車的合作. 聯想與蔚來汽車聯合開發智能汽車計算平台, 與海馬汽車的合作將聯想集團的大數據資源運營運用到海馬汽車的企業決策中. 通過合作建立行業標杆, 聯想大數據服務進入鋼鐵, 汽車, 石化, 新能源, 重型裝備製造, 流通等行業.

聯想在這些行業做了標杆之後, 依然感覺步子慢. 要想成為工業大數據服務提供商, 除了擁有平台, 工具還需要大量的演算法模型. 演算法與模型的成熟離不開數據, 而工業領域門類如此眾多, 僅僅依靠聯想一家, 速度太慢, 於是聯想想到了開放, 想到了組建工業大數據聯盟.

2017年12月8日, 聯想集團攜手海爾COSMOPlat, 樹根互聯, 騰訊雲, TCL智能製造, 和利時, 文思海輝等80多家企業組建工業大數據聯盟. 以眾人拾柴做乘法的方式來加速中國工業互聯網的突破. 在工業互聯網聯盟成立的大會上, 楊元慶給田日輝下的指標是 '5年服務10萬家企業' .

新賽道新跑法 當聯想將指標定在5年服務十萬家企業, 聯想的競爭對手就不僅僅是自己了. 如何加速成長? 如何來與生態合作? 如何與競爭對手展開競爭? 就成為聯想在這個新賽道上必須思考的問題.

田日輝在接受《中國電子報》記者獨家採訪時表示, 今天的工業互聯網領域還遠遠沒有走到競爭的狀態, 因為市場才剛剛開啟, 各家企業更多還是在 '各自生長的狀態' , 以各自的優勢不同維度切入市場, 目前還沒有通吃和壟斷的巨頭.

田日輝清楚聯想的 '有所為, 有所不為' . 聯想只做工業大數據平台, 提供工具以及一些演算法模型.

應該說, 工業互聯網這個新賽道, 新機會不僅僅是聯想看到了, 在國際上GE, 西門子等看到了, 在國內海爾, 三一重工, 用友等也看到了, 儘管市場剛剛開啟, 做工業互聯網平台的企業全球已經擁有了150個, 聯想如何從中勝出?

賀志強說聯想有三個不一樣的地方: 第一, 聯想本身是IT企業, 做大數據平台是真正做IT的人做出來的大數據平台, 不只是某個行業, 這個平台是聯想從零開始經過六年一步一步內部實踐, 外部實踐搭起來的. 第二, 聯想不僅是IT廠商, 聯想是全價值鏈產業代表, 做硬體, 伺服器, 電腦, 手機, 有上萬人的研發, 上萬人的銷售團隊, 供應鏈團隊, 是典型產業實踐者, 不是純互聯網公司. 第三, 聯想是真正國際化的企業, 聯想的製造, 銷售, 服務體系遍布全球160個國家.

眼下關於工業互聯網不僅僅是技術的維度, 更關鍵的是商業模式與用戶接受度的問題. 作為工業互聯網的率先行動者, GE眼下遭遇了財務困局, 讓更多進軍工業互聯網的企業更深層次思考撬動市場的關鍵.

田日輝認為, GE與國外幾家工業互聯網企業的發展之所以遭遇困局, 原因是方案不夠落地, 一開始就將工業企業大量的業務與設備都放在公有雲上的方案, 其方法和路徑顯然而且過於理想化的. 工業企業都非常務實, 需要看到真實價值才會不斷上雲. 要想讓企業上雲, 要想讓工業企業互聯網化, 有幾個關鍵, 其一是要找到可以優化的業務痛點. 其二需要與用戶深度配合, 找到在實際業務中形成持續優化的閉環. 其三是幫助用戶提升數據質量. 現在大部分工業企業的數據是很粗放的, 如何提升數據質量, 如何完善數據收集的維度, 需要方案商和用戶基於業務需求來共同尋找.

中國工業互聯網的發展是有機會彎道超車的, 就像中國的消費互聯網的發展能夠領先全球一樣, 中國有大批需要轉型升級的工業企業, 和這些企業一起成長, 幫助他們找到轉型升級的路徑, 方法和平台, 就是中國工業互聯網平台企業的發展路徑.

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