李平：工业互联网走向“十字路口”，企业如何焕发生机？

工业互联网的发展已经走向“十字路口”，企业如何焕发生机、破局而出？今天我将分享一些关于工业互联网模式、人工智能应用和平台生态建设的最新观点。

一、工业互联网发展新趋势：

数字技术主导的模式已经过去业务与技术融合的时代已来

工业互联网的一个重要特点是价值共创（Value Co-Creation），这与消费互联网有所不同。在消费互联网中，消费者通常是被动接受服务，供应商也没有参与共创的机会。

例如滴滴打车，它只需要将乘客和司机连接起来，就可以完成服务，不需要乘客和司机的共创。然而，在工业互联网中，供应商、上中下游以及平台本身需要深度合作，共同创造出单独无法创造的价值，提升协同效应。

目前工业互联网面临的最大问题是数字技术主导，缺乏业务的支撑。很多数字人员从技术的角度出发，但他们不懂业务流程，因此很难做好工业互联网。

阿里巴巴意识到了这个问题，提出“一切数据业务化，一切业务数据化”的理念，但同时他们也面临着懂数字技术的不懂业务，懂业务的不懂数字技术的问题。

因此，我认为，未来的数字技术与业务流程需要有深度的融合，双方需要密切合作。对于工业互联网的发展，需要行业业务和数字技术的综合架构。既需懂数字技术的人员，也需要懂具体行业业务的人员，双方共同合作。

让海尔、三一重工、华为或金蝶等企业单独去做工业互联网都是不合适的，需要有行业业务和数字技术的深度结合。

目前，我认为应以垂直行业/业务功能平台为先导，未来逐步过渡到通用性平台底座。

但是我们可以从业务功能的角度出发，如采购、物流、人才培训等，这些功能在各个行业中都有相似性，因此可以服务于多个行业。

随着业务平台和垂直行业平台的不断深化，我们可以逐渐集成出一些小的模块，这些模块可以在未来被归纳、提炼、整合，最终慢慢建成通用的平台底座。

工业互联网应该是一个公共财产，不能被一家企业垄断，应该实现共赢、共建、共享。这与消费互联网的“赢者通吃”思路是完全不同的，也不适合工业互联网的发展。

数字技术和行业的业务转型互为杠杆，属于生产力范畴，但更为挑战的却是生产关系的变革，需要从单独垄断转向共享共创，从私有财产转向“共有”财产。

这里的“共有”财产并非指大锅饭，而是指多家企业共享整个生态成员的共同利益，类似于集体企业或股份公司。

为了防止过度管控导致固化或过度开放导致耗散，我们可以采取一条平衡的道路：B2C交易价值供应商以产品导向为主，而服务导向、需求导向、合作导向主要针对B2B，共同应用主导上半场，共同探索主导下半场，既照顾了价值逻辑也兼顾了成本逻辑。成本也得考虑，但是更多地朝着价值靠拢，最终形成阴阳平衡。

图片由李平教授提供

同时，工业互联网发展需要有补充者（complementors）的参与，这些补充者在平台的基础上提供补充服务。这些补充者需要有行业业务和数字技术的多元互补能力。

我认为，价值共创分为上半场和下半场。

上半场是短期交易平台，主要是交易导向的一锤子买卖，目标是节省成本、提高效率、建立智能工厂等。

下半场则是打造创新导向的长期赋能平台，目标不再是节省成本，而在于创造新的价值，可以打造1+1＞3的协同效应。这种创新不一定都是突破式的创新，也可以是改良式的创新，关键是在增加价值的地方着力点，发挥创造性。

产学研的深度合作是实现下半场目标的关键，单靠平台/补充者/供应商/政府/高校任意一方都无法做好。

现在很多企业还是停留在上半场阶段，侧重于降本提效，希望能在短期之内见效。但“短平快”可能会带来长期的问题，就像你现在吃的烧烤/奶茶/炸鸡可能会让你感到舒服，但长期摄入就会导致身体出现问题，如糖尿病、高血压等。

我们可以把这个观点看作是过分强调成本和效率，过分以自我为中心。我们应该从客户价值的创造、创新的发明和技术的革新层面去看待可持续发展。

在创新方面，我们不能闭门造车，必须开放合作，学习和模仿同行或外界的最佳实践。这就需要开放系统，因为企业不能单独行动，必须与他人合作。

这种合作的一个重要机制就是利用平台，与平台互动。

我也发现一个有趣的现象，就是中国的龙头企业基本上都是两手两脚并用，第一提升主业，第二构建平台。

我估计，工业互联网、物联网和消费互联网之间存在一定的关系。由于物联网是包含在工业互联网中的一个子集，所以它并不是独立的。因此我们可以仍然按照研发、生产、销售的流程，并增加价值这个维度。消费互联网、产业互联网和工业互联网之间有一定的交集，但它们的侧重点各不相同。

图片由李平教授提供

以希音（SHEIN）为例，它是消费互联网，但现在正朝着工业互联网的方向发展。除了在平台上销售自己的品牌，它现在也开放平台，让其他服装品牌在其平台上销售，并提供设计赋能。就像小米一样，我帮你赋能，让你的品牌在我的平台上，你的销售额立刻就能翻好几倍。因此，许多小品牌都愿意在其平台上销售，而且与其没有竞争关系，因为它们的品牌都是独特的，比如婴儿服装、孕妇服装等。

所以我刚才说的趋势就是，成功的企业现在都在保留自己的主业的同时打造赋能平台，就像Apple、海尔、三一重工、希音、杰克（工业缝纫机龙头）。

我觉得这个模式很常见，因为像Apple那样的公司，它不可能自己做所有的APP，它需要开放给大家。

二、人工智能AI赋能产业生态创新

在人工智能方面，我们将其分为辨别式和生成式两种。辨别式的AI主要用于替代人的选择决策，而生成式的AI则主要用于赋能人的创新创意。

价值共创的上半场主要使用辨别式的AI，侧重于路径依赖式，主要发展方向为改良性竞合平台。下半场应朝着生成式的AI发展，即具有创造性的AI，属于路径突破式，并发展出从0到1革命性的竞合平台，这种平台能创造出新的产业、新的模式。

图片来源：红衫资本报告

比如我们最近在研究一种被我们称为"born-leader"的一类独特企业，即在发展中国家出现的天生领军企业。

与后来追赶的企业不同，这些企业在所有理论和政策中都被认为是不可能出现的。西方理论认为这样的领军企业只能在发达国家，特别是美国。然而，我们找到了这样的例子，比如大疆、字节跳动、韶音科技、希音（SHEIN）等就在中国产生。

我们也找出了一些规律，比如这些企业的创始人都有非常强的国际背景和经验。他们首先将市场定位为发达国家市场，例如美国，而不是国内市场或其他发展中国家市场。他们的投资常常来自国际VC，他们的团队具有国际背景。他们一开始就充分调动了国内国际两种资源，并以国际资源为主。

我们还做了一个调研，专门研究专精特新企业，并发现了一个规律：传统行业的专精特新企业，他们都是出口导向的，并主要依赖低成本、低价格的竞争策略。这样的企业生命力很弱，很容易被替代。

我们研究的另一种高科技专精特新企业，由于主要依赖进口替代，因此它们也很脆弱。这些企业将国外的技术引入中国，然后通过政府资金支持，在国内市场挤走外国竞争者。然而，当要求他们将产品输出到国外市场时，他们往往会遇到困难。在这一点，我们与韩国有很大的不同，韩国是鼓励企业到国外去争取市场，在国内市场上尽可能保留中小企业。

在学术界，有两种观点，一种认为AI是替代人工，另一种认为AI是赋能人工。

我认为，AI在一定程度上可以替代人工，但在需要创新创意的高端领域，AI更多的是赋能人工。

在基础能力方面，AI和人类的差别并不明显。人类在智商方面具有优势，而AI在工具效率提升方面对人类提供了有力的支持，其处理速度远超人类。在“短平快”的事项任务上，AI比人类更强。因此，我们应该尽量让AI去做低端的脑力劳动，如文献综述、报告等。

在B2B市场，AI可以处理内容资产，如短视频、案例研究等，作为大数据的来源。AI也可以介入人与人之间的互动，如线上课程等。

同时，我们需要持续加强算力、基础设施的建设，进行跨领域知识、多模式、多模态的数据融合，安全可靠的大模型应用正成为深耕方向。

深层次的人工智能可以彻底改变企业和客户之间的运作和互动方式，可能重新定义对员工和管理者的认知。关于人与机器、硬件与软件的定义，包括其动机、团队精神、价值、风格和信任的产生，都是需要深入探讨的问题。

有一篇2019年的文章介绍了美国和香港的几家公司在实验AI在董事会的作用，包括作为独立董事参与投票、作为顾问提出建议，甚至作为模拟CEO做最后决策。尽管有法律限制，但AI至少可以作为顾问提供参考。

麦肯锡的报告指出，在客户运营、营销和销售、软件工程和研发四个领域，生成式AI带来的价值增长约75%。

图片由李平教授提供

生成式AI或将使当前工作60～70%实现自动化，其中，银行业、高科技行业和生命科学等行业所受的影响最大。

未来，生成性AI可能会改变工作结构，通过将个人工作流程自动化来增强个体能力，也就是说高薪、高学历的脑力劳动者受到的冲击最大。