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《孫子兵法》有云：?凡善戰者，未謀勝先謀敗。

我們都希望未來是光明的，然而，未來之所以讓人神往，其魅力正在于其不確定性和多變性。物聯網亦是如此，無論未來是好是壞，預先想到每一步可能的坑，提前預警、全方位的探索，時刻準備與之決斗并不懼最糟糕的打算，才是高IoT商的表現。

所以，本文希望你和我一起推導一個未來，如果一個工業物聯網平臺死亡，那會是什么扼殺了它?終極目的只有一個，借用一句老話：“如果我知道我會死在哪兒，那我一輩子都不會去那里�！�

“從下到上”的工業物聯網平臺化更顯實際價值

這個話題略顯沉重，我們先聊一點兒輕松的。上篇文章中我曾經提過，不少企業都意識到工業云太多了，舊數據不夠用，缺乏現場數據的源頭活水而“渴死”，很可能是工業物聯網平臺的死法之一，所以諸多公司紛紛從“鐵疙瘩”和“啞設備”入手改造，開辟數據新源頭，提取數據上傳云端。

比如ABB率先推出的這款ABB Ability Smart Sensor，直接安裝在電機的外殼上，通過藍牙和智能手機直連，由手機擔任網關將電機的數據上傳到ABB Ability云平臺進行分析。

話音未落，在上周開幕的德國紐倫堡自動化展SPS IPC DRIVES 2017上，西門子果然也正式發布了專用于電機的“可穿戴硬件”：一款安裝在電機外殼上的智能傳感器產品，名稱是SIMOTICS IQ。

根據西門子官方發布的產品簡述，它實現了SIMOTICS系列電機的“物聯網化”，通過WiFi通訊接入MindSphere云平臺，由其上的SIMOTICS IQ MindApp進行數據存儲和分析，基于外殼的振動數據，監控電機的運行狀態，實現最大的透明度和最高的生產率。其中，SIMOTICS IQ MindApp負責提供分析結果和預測性維護建議。

為什么現在是改造“啞設備”的好時機呢?以前，面對數量眾多的低壓電機，狀態監測主要靠工人巡檢完成，停機之后靠榔頭敲聽聲音，或者用千分表測量同心度，那時人力成本低，一次性投入開銷不大。但隨著停機檢修和人力成本的提升、傳感器和工業通訊成本的降低，大多數最終用戶已經認識到“拐點”的到來，開始拋棄一次性投入的思維，學著計算總賬，也就是總體擁有成本(TCO)，因此這類智能設備逐步有了市場。

除了將存量的老舊“啞設備”連入物聯網，有人還在嘗試改造“啞操作”，具體的做法是通過智能設備延伸人類的感知，將數據和信息融入到操作員的動作之中。比如力士樂公司的一款扭矩扳手，它會自動記錄汽車裝配線上，工人操作的工件數量、力矩量、擰緊過程和各種參數，當扳手充電時向云端上傳這些數據，做到每個零件、每個工位的操作都可記錄、可追溯，將原本離線的“啞操作”也實現了數字化。

這一次ABB、西門子、力士樂等公司帶來的啟示，是采用“從下到上”的逆向思維，逐步將各種現場設備通過“可穿戴硬件”接入云端，這可能是一條更有實際價值，也更為健康的IIoT云平臺發展之路。

這種思維的創新性在于，大多數工業物聯網云平臺，由IT基因主導，采用“自上而下”的思路推進，強項在于數據的分析和可視化呈現。但隨著向下滲透的深入，他們往往被卡住了。從IT到OT的轉變，這是IT工程師完全不懂的領域，導致元件設備層、設備動力層，基本處于數字化的真空地段。而強力“破解”老舊設備的核心數據，恰恰是西門子們這類OT基因企業的強項。因為，誰掌握了底層數據，誰就掌握了工業物聯網的未來。

向那些持續試錯的產品和曾經走過的彎路致敬

上面提到的三款新品仍處于推廣早期，市場接受程度和購買意愿還是未知數，生死未卜、有待驗證�？v觀工業自動化發展的漫長歷史，勇于試錯的產品比比皆是。為了做好工業物聯網平臺的100種死法預測分析，我們不妨來觀摩一下“先烈”們的正(cuo)確(wu)示范。

這里我們先對工業產品的“慘淡收場”做出一個定義，工業產品的生命周期一般在10年以上，如果某款產品不足10年就已退市，被制造商斃掉，就可認為未被市場接受，該款產品成為“先烈”。

此處，我選擇當下風頭正勁的網紅羅克韋爾作為參考對象，來看看它曾創造的“先烈”集。首先映入眼簾的是一款名為Motion Analyzer的傳動分析軟件，話說10年前，它是一款非常前瞻的應用選型設計工具，并在步入6.0版本后引入數字化仿真技術。

這個數字式仿真功能，基于SolidWorks中已經構建好的機械傳動模型，幫助用戶自動選型，計算出所需的驅動和電機，并在虛擬環境中實現可視化動作仿真。用戶可以在沒有機械實體原型機的情況下，驗證和優化系統設計的可靠性，從而降低測試成本，縮短上市時間。原本預計這款當年的“Digital Twin”產品會受到市場的大力追捧、訂單蜂擁而至，實際結果卻是用戶并不買賬，最終在新版本升級時忍痛“雪藏”。

現在我們分析死因。10年以前，這樣的數字化仿真概念實在太過時髦。一方面，那個時候大部分用戶的機械設計還停留在計算機輔助制圖的階段，使用這樣的虛擬仿真設計，機械工程師們要先學會3D建模，輸入一堆零件參數，包括：密度、摩擦系數、阻尼…增加復雜度不說，反而大大延長了設計和制造時間。

另一方面，這款產品對于羅克韋爾自身的商務和技術團隊是個不小的挑戰：如何把這種新技術、新產品給客戶說明白?如何從整體擁有成本的角度，幫助客戶核算產品的經濟性?如何使用這款產品解決不同客戶的切實需求?…如此種種，從軟件的使用量就已看到結局。由于新技術極為考驗產品管理團隊的市場教育的能力，人的因素這次超越了技術和產品，在“死因”中起到決定性作用。

作為一家突出創新性的公司，羅克韋爾怎能沒有走過“彎路”。15年前的2002年，羅克韋爾雄心勃勃的推出了一套針對流程行業的過程控制系統ProcessLogix，它是一個全集成模塊化的智能聯網監控系統，提供健全可靠的分布式控制。

與如今將智能設備接入IIoT云平臺的潮流類似，從1999年開始，過程控制和離散控制會彼此融合的潮流大熱，不少意見領袖通過各種渠道和文章探討了這種趨勢。

當時大家設想的狀態是，過程控制系統DCS和離散控制器PLC殊途同歸，最終在工廠內部利用單一的控制平臺完成批處理、過程、安全、驅動和運動控制等多種任務。這種趨勢作為曾經的“風口”得到了廣泛認可，工業自動化領域的權威雜志《控制(Control)》在2001年更是使用長篇封面文章對其進行深度探討。

想法是美好的，現實是骨感的。ProcessLogix雖然在早期階段有些典型應用，但市場局面始終難以打開，無以為繼�，F在回看，ProcessLogix當年的應用案例確實可圈可點：

羅克韋爾通過系統集成商深圳達實自動化工程公司與柳州鋼鐵廠合作，使用ProcessLogix對新的熱風爐實現自動化控制。之所以選擇ProcessLogix系統，主要是因為該系統能與柳鋼的新材料負載控制系統相互兼容，兩個系統之間可以實現無縫通信。

大連西咀熱力有限公司在2005年的新建工程是ProcessLogix分布式控制系統在電廠的首次應用。通過機組的長時間運行考驗和多臺機組的應用表明，ProcessLogix完全能滿足火力發電機組運行的控制要求。

2006-2008年間，ProcessLogix處于停滯狀態，公司從內到外都很少提及。不過羅克韋爾暗中通過一系列收購和合作，逐步完善著ProcessLogix的技術和功能。在2009年2月，羅克韋爾將產品名稱進行了改頭換面，ProcessLogix變身PlantPAx重新投放市場。

重新出征的PlantPAx市場接受程度明顯提高不少，商務與技術團隊也終于積累了流程行業的know-how。但經過2009-2017年之間的“八年抗戰”，仍未走上人生巔峰，羅克韋爾還在這條道路上奮力前行。目前為止，PlantPAx持續進行版本的更新與升級，漸漸在醫藥、啤酒、石油等領域積累了典型客戶。

簡短回顧了15年來，從ProcessLogix到PlantPAx的踉蹌之路，再看GE Predix嬰兒蹣跚學步的樣子，是不是對它包容了很多。

工業物聯網云平臺的發展需要戰略耐性

回到文初的提問，“殺死”工業物聯網云平臺的潛在“兇手”可能有很多，初創公司的各種“死法”都不奇怪，比如現金流斷裂、團隊內耗、單純迷信技術、偏離市場閉門造車、忽視潛在的合規風險…都是你能想到的顯性死因。這里我來說說你看不到的隱性部分。

首先，目前一些“在做”IIoT云平臺的公司只是宣稱或者假裝在做而已，要么是空架子一副，要么是新瓶裝舊酒，那啥充數的事情終究不會持久。不過這些魚龍混雜者有可能把那些立場不夠堅定的工業云平臺帶跑偏。

需要明確的是，IIoT云平臺的核心價值在于數字化，但是真正的數字化不一定非得通過云平臺實現。有實力的IIoT平臺不會執著于“云”，完成現場設備接口的數字化和工業通訊通道的數字化，才是競爭力的保障。在任何時間、任何地點，適當的人對于目標設備，都有能力以最經濟的方式，調取“數字虛體”，掌握生產狀況和運營數據，就有價值。在這種數字化的過程中，做好技術和應用沉淀，驗證模式和造血能力是堅定立場的最大底氣。

其次，隔壁的進展不能不關注，比如汽車領域的馬斯克，他正在重新定義卡車：電動卡車。你可能會問，這和IIoT云平臺有什么關系?當然有關，因為數字化、無人化和電動化密不可分。

通過IIoT云平臺連接的設備主要分為兩類：一類是移動性設備，比如礦山機械、港口設備、建筑設備、工程車輛等;另一類是固定性設備，比如工廠內的電機、機床、工業機器人、各種機械等。

對于第一類的移動性設備，IIoT云平臺取得了不錯的進展，不僅能夠做到GPS定位、狀態監測和故障報警，還轉變了商業模式，讓制造商在出售設備之后，仍能跨越整個設備的生命周期，提供運營維護服務從而持續獲利。

做到這些可以確保IIoT云平臺生存無憂嗎?遠遠不夠。因為從移動性設備的存在形態上來看，它們即將經歷一次本質變革，那就是電動化和無人化。

在馬斯克發布電動卡車之前，電動化和無人化已在悄然改造移動性產業設備。西門子早已開發出全球首艘電動汽車輪渡，該船長80米，可承載120輛汽車和360位乘客。此外，大功率叉車、拖車、挖掘機也正在逐步進入電動化階段。

另一方面，由于運行在農田、礦山、建筑工地等場景的工程車輛線路固定、干擾物少、充電問題容易解決，無人駕駛的難度比家用汽車要低不少，已在一些代表性的礦山、碼頭應用。

在電動化和無人化趨勢的加持下，工程機械的形態會發生本質變化，駕駛室將被取消，拖車沒有存在的必要，終結于AGV(Automated Guided Vehicle)的形態。從柴油驅動到電力驅動，從人類司機到無人駕駛，移動性設備的傳感器、通訊方式和云平臺都將產生本質革新。

除了正在重新定義移動性設備的馬斯克們，重新定義機床等固定性設備的某斯克們也在起步。IIoT云平臺是跟上變革的腳步，還是被野蠻者的“特斯拉”娛樂平臺、“KIVA”無人平臺、“滴滴”共享平臺超越，存在變數，不能掉以輕心。

不僅限于以上種種，IIoT云平臺的死因你可能還會列出一打�？傊�，看待工業物聯網云平臺的發展要有戰略耐性，用對待“成年人”的心態對待工業物聯網云平臺這個“初生兒”，寄希望于多點布局、處處開花，只會造就工業領域的另一個“樂視”而已。

與其如此，不如看穿生死，向死而生，從結局倒推。最終BAT量級的超級IIoT云平臺只會有極少數，對于大多數IIoT云平臺企業而言，通過融合互補迅速找準專精的定位和分工，進行持續迭代和模式再造，才有望與超級巨頭共存。