从工业互联网平台标杆Predix的商业模式看我国工业互联网平台发展
当前全球工业互联网正在加速发展，工业互联网平台作为构建工业互联网生态的核心载体，成为推动制造业与互联网融合的重要抓手。国外的工业互联网平台布局早于我国，其中最具影响力的是ge在2015年推出的predix。跟踪分析predix商业模式的演进历程，对我国工业互联网平台的下一步发展具有重要借鉴意义：
一是从内部资产管理平台向综合性工业平台转型。随着制造业智能化的不断推进，制造业对承载设备泛在联系、海量数据集聚管理、深度智能应用的通用paas平台的需求越来越大，而predix正是现阶段为工业数字化提供paas服务的典型代表，其发展经历了从资产管理平台向综合工业平台转型、由it向ot延伸的过程。最初，predix只是作为企业内部的资产管理平台，负责链接、监控、优化ge数以百万计的数据资产。随后，ge将predix升级为面向全球服务的工业互联网平台，具体表现在：扩充了连接设备，允许连接各种机器、传感器、控制系统等非ge资产;完善了工业服务，同时提供云服务和边缘计算服务;扩展了开发功能，允许第三方进行资产建模和应用程序开发。之后，predix借助美国强大的互联网优势，通过与it厂商的合作向工业领域逐步推进。与思科合作推出了经过强化处理、适用于油气行业的工业路由器，与软银、verizon和沃达丰组成联盟，为工业互联网提供经过优化的无线网络连接方案。
二是从平台端云计算向移动端边缘计算扩展。便捷高效的移动体验是工业互联网发展的趋势之一。基于这种判断，ge于2017年10月宣布与苹果合作，将业务从pc和hmi(人机交互界面)向移动终端扩展。双方将共同为ios平台推出一套predix软件开发工具包(sdk)，推动移动端的工业互联网应用开发。同时，工业互联网发展的另一个趋势是边缘计算。据gartner预测，到2022年全部企业数据中约75%是在数据中心和云之外生成和处理的。于是，predix于2017年10月推出了重要的更新功能predixedge(边缘功能)，可以在网络边缘端进行数据收集、分析、事件响应，利用边缘计算优化性能以提供更为精准的洞察能力。随后，predix edge被应用于实例中。例如，2018年1月，ge子公司avitassystems为全球领先的数字内容分发商limelight networks部署的下一代自动化检测平台，正是使用predix edge来处理对时间敏感的工业物联网数据。
三是从全行业覆盖向优势行业集中。随着工业互联网平台的不断涌现，平台之间“差异化竞争”的特征越来越明显。ge也适时调整业务战略，其新任董事长在2017年11月的投资者大会上宣布，要将predix的业务范围由全行业覆盖向优势行业集中，聚焦于电力、航空和医疗三大核心业务领域，减少对生产制造等其他领域的投入。众所周知，ge的主要业务是生产高端装备，如风力发电机、飞机发动机、燃气轮机、机车等大型工业产品，其在离散制造行业既有庞大的设备装机量，也有深厚的工业知识积淀。这次战略调整，使得predix能更紧密地围绕离散制造的高端装备的设计、生产和运维，提供以设备运行监测和工业设备数据分析为主线的一系列能力。
在现阶段，我国制造业龙头企业正积极探索工业互联网平台的技术、管理、商业模式，建设了航天云网、根云平台、cosmoplat等平台。但也要看到，我国工业互联网平台的发展深受产业基础薄弱、核心竞争力不强的困扰。我国应从三方面推动工业互联网平台的发展：
一是强化模式变革，借助互联网优势从it向ot延伸。综合考虑我国工业发展现状，工业互联网平台的建设可分两步走。第一步，参考predix的商业模式，从it向ot延伸。以互联网为基础，实现产品层面的互联，重点进行产品的使用状态和运行数据采集分析，进而指导产品的生产和销售。第二步，随着工业数字化程度的提高，实现对工业生产过程的数据采集和分析，进而对智能工业的过程进行控制和优化，建设兼具运行监测和工业数据分析的综合性平台。同时，加强同国内外电信运营商的合作，优化网络连接能力，强化通信方式的多样性，支撑工业互联网平台的发展。
二是补齐自主化短板，夯实产业基础。我国工业互联网平台的建设总体上还处于商业化前期的探索阶段，应重点强化产业基础。一是完善工业知识体系。要大力推动核心知识经验软件化、平台化能力，实现工业知识的复用和推广。，同时，从工业互联网平台普遍支持的第三方功能开发入手，强化描述性分析，推动预测性分析，研究规范性分析，提早布局边缘计算分析。二是夯实核心支撑能力。引导阿里、腾讯、华为等主流iaas平台提供商与航天科工、三一重工、海尔集团等领先的工业企业合作，研发paas平台底层技术和核心架构，探索满足安全性、合规性的工业数据传输解决方案，建设面向工业领域的开源paas平台。三是逐步推进工业自主化发展。发展自主工业技术体系，从根本上强化我国工业发展的产业基础。
三是促进应用创新，抓住机遇培育工业app。我国正在实施百万工业app培育工程，这为壮大工业互联网平台提供了发展机遇，应调动多方主体积极性，借助app开发构建工业互联网生态。一是发挥龙头企业的带头作用，聚集生态资源。鼓励信息化水平高的制造业龙头企业自主开发工业app，以此作为平台生态发展的初始性驱动，聚集用户和数据资源。二是发展应用开发伙伴，扩大平台生态圈。鼓励平台开放共享算法工具、开发工具等共性组件，引导第三方开发者开发面向重点行业的新型工业app。三是构建开源的开发者社区，形成创新生态。打造完整的开发环境及社区，吸引并鼓励开发者进行应用开发及技术经验交流共享。
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一是从内部资产管理平台向综合性工业平台转型。随着制造业智能化的不断推进，制造业对承载设备泛在联系、海量数据集聚管理、深度智能应用的通用paas平台的需求越来越大，而predix正是现阶段为工业数字化提供paas服务的典型代表，其发展经历了从资产管理平台向综合工业平台转型、由it向ot延伸的过程。最初，predix只是作为企业内部的资产管理平台，负责链接、监控、优化ge数以百万计的数据资产。随后，ge将predix升级为面向全球服务的工业互联网平台，具体表现在：扩充了连接设备，允许连接各种机器、传感器、控制系统等非ge资产;完善了工业服务，同时提供云服务和边缘计算服务;扩展了开发功能，允许第三方进行资产建模和应用程序开发。之后，predix借助美国强大的互联网优势，通过与it厂商的合作向工业领域逐步推进。与思科合作推出了经过强化处理、适用于油气行业的工业路由器，与软银、verizon和沃达丰组成联盟，为工业互联网提供经过优化的无线网络连接方案。
二是从平台端云计算向移动端边缘计算扩展。便捷高效的移动体验是工业互联网发展的趋势之一。基于这种判断，ge于2017年10月宣布与苹果合作，将业务从pc和hmi(人机交互界面)向移动终端扩展。双方将共同为ios平台推出一套predix软件开发工具包(sdk)，推动移动端的工业互联网应用开发。同时，工业互联网发展的另一个趋势是边缘计算。据gartner预测，到2022年全部企业数据中约75%是在数据中心和云之外生成和处理的。于是，predix于2017年10月推出了重要的更新功能predixedge(边缘功能)，可以在网络边缘端进行数据收集、分析、事件响应，利用边缘计算优化性能以提供更为精准的洞察能力。随后，predix edge被应用于实例中。例如，2018年1月，ge子公司avitassystems为全球领先的数字内容分发商limelight networks部署的下一代自动化检测平台，正是使用predix edge来处理对时间敏感的工业物联网数据。
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