互联网|工业互联网的光与暗( 二 ) 光与暗|这一层|业态|增加值|工

除了规模上的成绩之外，各行业的领先企业还在工业互联网的基础上积极探索新模式和新业态。赛迪研究院编制的《工业互联网平台新模式新业态白皮书》就总结出了5大新型业态，包括零工经济、共享制造、现代供应链、工业电子商务和产业链金融，每种新业态又可进一步细分。比如，以共享制造为例，航天云网INDICS平台盘点、剥离、整合闲置的制造能力、试验能力和计量检测能力，让不同的制造工厂之间可进行交易，这属于制造能力共享；海尔的卡奥斯平台将设计工具、工业机理模型等研发设计资源共享，供平台商的10万多名开发者调用，这属于设计能力共享；荣事达发挥市场、品牌、渠道等优势，提供面向中小微企业的孵化服务，增强中小微企业的市场竞争能力，这属于服务能力共享。
【 互联网|工业互联网的光与暗】上海交大安泰经济与管理学院的伍青生教授指出，工业互联网的出现带来了新的发展思路，给中国的制造企业实现弯道超车提供了契机。领头羊企业在新模式、新业态上的探索，对中国的制造企业在全球竞争中更好地确定竞争优势，缩小与西方发达国家的差距，会有重大的示范意义。
强者恒强，弱者更弱
虽然无论从规模上、架构上还是优秀企业个体来看，工业互联网产业在我国都取得了可喜的成绩，但将目光投向企业的应用水平，还是能发现一些值得关注的细节。
中国信通院院长刘多在今年8月就曾表示，国内工业互联网处于“提升+补课+创新”并举阶段。她在《中国工业互联网发展成效评估报告》中的数据显示，我国大型企业的融合应用普及率为86.1%，中型企业的融合应用普及率为68.7%，小微企业的融合应用普及率为51.8%。她总结，大企业数字化基础较好、应用新模式效益明显，普及率高；中小企业基础较弱、投入成本高，普及率较低。
不过，即使是已经应用了工业互联网的企业也不可以说就“高枕无忧”了。2019年调查企业应用工业互联网新模式占比数字显示，企业应用智能化生产、网络化协同、服务化延伸、规模化定制四种新模式的占比分别为33.2%、26.8%、14.4%、8.7%。显而易见的是，智能化生产和网络化协同依旧是目前工业互联网的主要应用模式，而对于服务化延伸、规模化定制这样相对“高阶”应用还是普及度不高。
伍青生教授就评价说，目前国内企业的工业互联网应用有了一个良好的开局，但真正深入的挖掘还有很长的路要走。
刘多院长则在《中国工业互联网发展成效评估报告》中将企业目前在这方面的症结归纳为“四不”—不想、不会、不能、不敢。“不想用”是源于管理团队主观能动性不足；“不能用”是由于企业的网络基础有待强化，“企业内生产设备联网率”为48.8%，“标准化数据协议普及率”为65.9%；“不会用”是由于缺乏相关的认知和人才储备，43.8%的企业表示不了解相关技术；“不敢用”是由于国内企业（尤其是制造业）利润水平偏低，风险承受能力较低，74.4%的企业表示工业互联网改造“资金投入过大，回报周期长”。
诚然，大型企业是工业互联网落地的先锋军，有着不可替代的战略价值。但我们应该看到，中小企业在数量上占绝大多数，工业互联网未来可观的市场规模即由这一部分构成。如果将大型企业比作指明方向的灯塔，则这些领头羊与中小企业之间的落差就犹如塔下的阴影—灯塔越亮，地面的阴影就拉得越长。
虽然并未找到直接就工业互联网应用的效率进行对比的数字，但埃森哲公司在《中国企业人工智能应用之道》这份报告中，将人工智能的应用划分为三个阶段的做法，可供间接的比较：
概念验证阶段（80-85%的企业），实验和试点往往由IT部门孤立运营，成功率和投资回报率都比较低；规模化推广阶段（15-20%的企业），建立了与业务目标紧密相关、清晰的应用战略和运营模型；产业化增长阶段（不超过5%的企业）。
根据埃森哲的调研，仅在第二阶段，企业应用人工智能的成功率就已经是前一阶段的2倍，而且投资回报水平接近前一阶段的3倍。我们有理由推断，工业互联网在国内企业之间的应用水平也存在比较大的差距。再加上目前国内工业互联网应用普及度较高的行业要么属于高产值、高能耗，应用提升效果明显；要么两化基础较好，参与意愿较高，因此更加容易形成“强者恒强，弱者更弱”的马太效应。如果对这种不均衡的状态不采取针对性的措施，将不利于提升中国企业的整体实力，不利于实现我国由“制造大国”向“制造强国”转变。