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　　摘要：发展工业互联网平台是我国工业实现换道超车的重要切入点。中美德发展工业互联网平台各具优势和特点，总体上呈现出五大态势：一是IaaS寡头垄断，PaaS以专业性为基础拓展通用性，SaaS专注专业纵深;二是被誉为操作系统的PaaS正逐渐成为平台发展的聚焦点和关键突破口;三是信息化水平高的制造业龙头企业是PaaS建设的主力军;四是领先的ICT企业是工业PaaS共性关键使能技术的开拓者，基于中国互联网生态优势互联网企业可能会成为工业PaaS的另一支主力军;五是以基于数据的能力合作为纽带，打造开放共享的价值网络。
　　国内外工业互联网平台对比分析研究
　　国家工业信息安全发展研究中心
　　全球制造业正从数字化阶段向网络化阶段加速迈进，工业互联网平台在全世界范围内迅速兴起，我国具备完整的工业体系、庞大的工业企业数量、全球领先的互联网产业生态和潜力巨大的创新人才队伍，在工业互联网平台发展中具有得天独厚的优势和潜力。为了更准确把握工业互联网平台发展现状、趋势、问题，研究我国工业互联网平台发展的切入点和路径，我中心调研了GE、西门子、PTC、施耐德、博世、亚马逊、微软、IBM，以及航天云网、树根互联、海尔、华为、用友、华龙讯达、阿里、腾讯等20多家国内外主流工业互联网平台，形成了本研究报告。
　　一、全球工业互联网平台发展现状和趋势
　　目前，全球制造业龙头企业、ICT领先企业、互联网主导企业基于各自优势，从不同层面与角度搭建了工业互联网平台。工业互联网平台虽发展时间不长，但均有迅速扩张的趋势，正积极探索技术、管理、商业模式等方面规律，并取得了一些进展。
　　(一)工业互联网平台呈现IaaS寡头垄断，PaaS以专业性为基础拓展通用性，SaaS专注专业纵深的发展态势。IaaS、PaaS、SaaS建设成熟度不一致，IaaS发展成熟度较高、技术创新迭代迅速，亚马逊AWS、微软Azure、阿里云、云、华为云等占据了全球主要市场，IaaS主流服务商集中在中美两国。当前多数工业PaaS在工业know-how和专业技术方面积淀不足，受消费互联网横向整合大获成功的影响，忽视制造与消费领域之间专业性的巨大差异，容易导致战略方向和发展路径的误判，工业PaaS开发建设应在专业性基础上向提供通用能力方向发展。SaaS发展受PaaS赋能不足的约束，潜力尚未发挥出来，均处于萌芽阶段。SaaS正逐步深入制造业细分行业领域，中小型企业的SaaS应用需求最迫切、服务量最大、价值创造最直接。
　　(二)被誉为工业互联网平台操作系统的PaaS正逐渐成为平台发展的聚焦点和关键突破口，商业价值仍处于探索阶段。一方面，工业互联网平台架构IaaS和PaaS逐渐趋于松耦合，互相影响渐弱。另一方面，PaaS是SaaS的赋能平台，只有PaaS成熟度和能力大幅提升，SaaS才有繁荣的可能。目前，工业PaaS建设处于起步阶段，需要制造业和ICT行业在技术、管理、商业模式等方面深度融合。一是PaaS平台既需要特定领域制造技术的深厚积累，还需要把行业知识经验通过ICT技术转化为数字化的通用制造技术规则。GE
Predix平台的技术和成本两道门槛限制了平台用户和开发者数量，可用性、易用性成为平台急需解决的共性问题。二是PaaS市场体系尚未建立，平台主要完成传统服务与流程的云迁移，主营业务仍为线下解决方案，从传统渠道转移的固有用户占九成以上。三是商业模式不清晰，平台大多处于投入期，交易成本高，交易标准化、安全保障、用户信用体系等方面的探索尚未展开或刚刚起步。例如，Predix应用成本过高，GE正调整其业务架构，平台商业前景不明;MindSphere主要为西门子客户提供服务，开放性问题尚未解决;树根互联主要依靠后服务市场盈利，平台核心服务推进相对缓慢。
　　(三)信息化水平高的制造业龙头企业同时具备制造技术、管理技术和信息技术应用等方面的知识和经验，是PaaS建设的主力军。一方面，GE、西门子等信息化水平高的龙头制造企业设备数字化率、联网率具有领先优势，具备更多设备接入基础。另一方面，龙头制造企业具备深厚的工业积淀，在研发设计、生产工艺、过程优化等工业领域专业背景深厚，能够为工业PaaS服务能力开发提供更多规则化、软件化的行业知识经验。
　　(四)领先的ICT和互联网企业是工业PaaS的共性关键使能技术的开拓者。ICT企业掌握的共性关键使能技术能够解决制造技术软件化、平台化的关键问题，提高平台专业纵深能力和横向资源整合能力。例如，PTC等提供数据采集、平台使能等相关软件，华为等提供设备网络能力，互联网企业和电信运营商提供大数据处理能力。互联网企业在平台的管理和商业模式方面具备更多经验优势，亚马逊、阿里、腾讯在消费互联网平台的运营、市场等方面都已形成较为成熟的模式，可为平台管理运营和商业模式提供更多经验。中国互联网企业异军突起，基于中国互联网生态优势可能会成为工业PaaS的另一支主力军。
　　(五)工业互联网平台以基于数据的能力合作为纽带，打造开放共享的价值网络。工业互联网平台是以数据为驱动、制造能力为核心的专业服务平台。一是数据是平台的核心要素，基于数据能力合作是平台业务发展和模式创新的动力源泉。全球主要的工业互联网平台都在积极争夺数据资源和争取数据能力合作，如GE收购了Bit
Systems和Wise.io，PTC收购了Coldlight等。二是打造开放共享的价值网络是工业互联网平台发展的基础，目前还没有一家公司能够独立提供工业互联网平台
&云基础设施+终端连接+数据分析+应用服务&等端到端的解决方案，构建合作伙伴关系和生态系统是平台发展的主要途径。GE、西门子、施耐德、航天云网等公司通过与平台商、组件商、集成商合作以弥补差距，为客户提供更强大的服务。三是从以平台功能和产品为中心逐步向以共创价值为中心转变。随着平台逐步具备自动量化服务价值的能力，平台将围绕市场需求，实现从销售产品或服务到销售可量化价值结果的转变，带动服务定价方式、金融工具、风险防控机制发生变化，重新定义竞争格局和产业结构。
　　二、中美德工业互联网平台对比分析
　　中美德工业互联网平台在发展中各具优势和特点，中美IaaS能力较强，正从互联网行业向其他行业扩张;美德工业know-how和设备数字化基础优于中国;中国的互联网生态基础最好，SaaS应用潜力最大。
　　(一)中国与美德在工业基础和工业know-how方面差距显著。德国工业积淀深厚，在产品研发、装备和自动化系统、工业控制和工艺流程等领域拥有全球知名的老牌工业企业和隐形冠军中小企业。美国工业知识经验软件化、平台化能力处于全球领先地位，拥有IBM、微软、甲骨文等全球软件服务寡头。中国工业化发展历程短，制造技术与管理知识经验积淀不够，工业企业两化融合发展水平参差不齐。但是，完整的产业体系带来了巨大的应用需求和发展潜力，为平台培育和壮大提供了土壤。
　　(二)中国工业数据采集和分析能力不足。一是中国在设备数字化、网络化方面与美德差距较大，2017年我国企业设备数字化率为44.8%、数字化设备联网率为39.0%，尤其是基础薄弱，设备改造和数据采集难度较大。二是发达国家工业设备产品在全球市场占据主导地位，GE、西门子等龙头企业依托自身产品可采集跨区域、跨行业、跨领域的海量数据。三是美国、德国具有大量资深和初创的企业，通过合作能帮助平台快速提升能力。但是中国市场巨大，一旦解决数据采集等基础环节问题，网络效应必然带来后发优势。
　　(三)中美德在信息及ICT技术能力方面各有所长。中美在信息方面相对较强。NB-IoT(窄带蜂窝物联网)领域，中国今年将建成全球最大的NB-IoT网络，能有效支撑工业互联网平台建设、促进海量终端接入、拓展应用场景。IaaS领域，美国亚马逊、微软、IBM等在技术、产品和市场规模方面遥遥领先，中国的阿里和综合实力位于全球前10名。PaaS领域，美国PaaS平台底层技术具有绝对优势，全球各国工业互联网平台PaaS核心架构几乎均采用美国的Cloud
Foundry和Docker等开源技术，美德具备将核心经验知识固化封装为模块化的微服务组件和工具开发能力，但中国工业PaaS刚刚起步，处于探索阶段。
　　(四)中国工业互联网平台具有全球最旺盛的市场需求和最完备的互联网生态。一方面，美德将大型企业作为平台主要用户群体，而中国将工业互联网平台作为大中小企业融通发展的新载体，通过平台技术模块化和知识经验软件化，将大企业成熟有效的技术、管理、应用等方面的知识经验，快速向复制推广，降低技术门槛和应用成本，带动其转型升级。另一方面，美国在互联网应用创新、市场规模等领域弱于中国，尚无覆盖全社会的互联网生态体系。德国在互联网平台实践和能力各方面仍处于适应期。中国互联网发展理念、商业模式、应用实践都较成熟，基本形成覆盖了全员、全社会的互联网生态，具备推进工业互联网平台、抢抓工业发展&换道超车&机遇的独特优势。
　　三、我国推进工业互联网平台发展的建议
　　(一)实施制造业设备设施上网工程，为工业互联网平台奠定终端数据连接的坚实基础。通过技术改造、智能制造、工业互联网等专项资金，央企、龙头企业对供应商的准入要求，以及制定标准规范等方式，全面引导和帮助企业加速提升设备设施自动化、数字化、网络化水平，消除我国终端连接不足的瓶颈。对于企业已有设备设施，通过加装传感器等方式实现数据连接;同时，加快推进智能化的国产设备设施的发展和应用。
　　(二)开展工业PaaS建设试点，集中力量突破工业know-how、数据技术、平台架构等关键技术，营造工业PaaS良性市场生态。推动信息化水平高的制造业龙头企业、具备关键使能技术的ICT领军企业以及深谙平台架构的互联网龙头企业组成联合攻关团队，发挥各自优势能力，形成聚合效应、叠加效应和倍增效应。充分调动市场资源，为工业PaaS试点的测试、应用和成长壮大提供支持，促进核心关键技术和市场生态环境相互促进和螺旋上升。
　　(三)推动&制造业+互联网+&的融通发展，为SaaS自主蓬勃发展营造良好环境。开展&制造业+互联网+金融&发展试点，挖掘工业互联网平台发展的关键要素和基本规则。&制造业+互联网&能较好地解决信息不对称的问题，但信用体系不健全，资源和能力的在线交易仍然难以达成。手段创新为在线、便捷、高效服务交易的达成提供信用担保，在参与主体之间建立可靠的信用共享新机制，实现资源按需动态配置，为SaaS的繁荣奠定坚实基础。
　　(四)全面、深入推动&双创&，打破传统工业体制机制约束，激发人才的创新活力、动力和潜能。通过两化融合管理体系贯标，引导参与企业以新型能力建设为主线、数据为驱动、服务化为方向，打破传统工业体制机制的束缚，形成符合信息时代规律的新价值网络。通过管理体制和技术的互动创新，充分激发和释放人才活力、动力和潜能，为工业互联网平台开源社区建设、SaaS服务等提供巨量的人才资源。
　　(五)重视工业互联网平台，保障工业互联网平台健康发展。一是完善相关政策法规和行业监管制度，研究制定工业互联网平台整体方案，建立平台风险通报、检查评估、安全审查等工作机制，构建国家重大工业互联网平台安全事件应急指挥体系，制定分级分类平台安全应急处置预案。二是围绕设备、网络、平台、数据等重点领域，建设态势感知、仿真测试、攻防演练平台，开展技术产品和解决方案检验测试、风险评估、认定验证，提升工业互联网平台技术保障能力。
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关键词：工业互联网 制造业 信息技术
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　增值电信业务经营许可证：粤B2-　　寡头冲击下，“智能代理”能否成为广告公司的出路？ -- 飞象网
<meta name="description" content="智能代理,但行业的优化师水平有高有低，参差不齐。边嘉耕想：那么，是否可以有一种解决方案，将优秀优化师的方法论系统化，标准化。最基本地，一个刚入行的优化师，如何才能不重复犯别人犯过的错误，以减少广告主的损失？除了基本的计算和控制，通过数据和算法的辅助，是不是可以把优秀优化师的思路和手法，转化成机器能实现的东西，完成效率的提升？在效率提升的基础上，机器辅助的效能积累到一定程度，是不是有可能反过来引发优化师能力的突破？">
寡头冲击下，“智能代理”能否成为广告公司的出路？
今日（7月28日），多盟在China Joy上宣布了一项他们未来2-3年的一个重要方向：首次推出智能代理平台――星云！
多盟此举，寓意何在？
移动广告行业发展变化非常快。如今，人口红利结束，格局与规则愈发清晰。
移动互联网初期阶段，长尾流量繁荣，广告公司更多的在整合和分发；往后，成熟阶段，各行各业都出现了头部App，流量向少量头部App聚集，很多大媒体开始建立自己的广告平台，广告网络的整合分发价值削弱。对应的，行业代理业务越来越多。
广告公司想要生存，必须想明白自己的立身根本是什么。那些没有核心能力的广告公司，日子越来越难过。
“无外乎，要么懂客户，用专业赢得客户；要么懂媒体；要么将技术、数据、媒体资源和客户服务能力结合得很好。”针对多盟的最新动作，Morketing第一时间采访到蓝标集团副总裁、多盟总裁边嘉耕，他谈到。
蓝标集团副总裁、多盟总裁边嘉耕
回顾产业发展进程，可以判断，研发智能代理平台，正是产业升级的必然之果，多盟的主动求变的决心由此可见一斑。
产业巨变下，代理型公司蓬勃发展
智能手机兴起之初，长尾流量极其繁荣。彼时移动互联网尚处早期的蛮荒年代，各个领域大都没有形成较大用户规模的佼佼者，因此变现的诉求远小于自身发展的需求。应用层出不穷但又不具备独立变现的能力和意愿，为平台型的变现模式――Ad Network（广告网络）提供了肥沃的生长土壤。
到了2014年以后，每一个领域开始出现头部App或者生态，他们的主要变现方式依旧是广告，但主要以SDK接入的广告网络难以满足他们对于灵活迭代、数据安全性、用户隐私等方面的更高要求。这时候完全自建广告生态成本又过高，于是行业发生了一个明显的变化――程序化。
对应的，具备条件的广告网络模式的移动广告平台开始转型，裂变成了更靠近客户的DSP（广告需求方平台），或是更靠近媒体的SSP（流量供应方平台），亦或两者都做。
在ADX+DSP（公开流量交易平台+广告需求方平台）模式中，广告依旧是大媒体和头部媒体的核心变现方式；但在ADX模式之外，他们也开始自己搭建投放平台，自己管理流量，直接售卖，比如腾讯社交的广点通、搜狐的汇算、今日头条广告平台等等。
这过程中，主流媒体对于流量的把握逐渐向自己的商业模式和体系倾斜，优先培育自建平台，因此外放在ADX和给DSP的流量中，剩余流量和长尾流量比例越来越大。这个趋势下，至少70%以上流量在媒体自己的平台里竞价售卖。
两三年下来，主流媒体的自有广告平台收入和规模获得了急剧增长和绝对份额。市场上也因此出现了PDB（程序化直购）、PMP（私有程序化）等媒体接入方式――议价权在媒体手中，第三方更多做附加服务和技术服务――纯RTB模式可获取的流量更加长尾和小量。
对应的，市场上代理型公司蓬勃发展，如雨后春笋般冒出，并且不乏大体量的玩家。多盟也在思考，在这样的一个市场下，怎么玩？
自建广告平台存在差异，广告主面临困惑
市场大部分的头部媒体都会搭建自有广告平台，但其实仔细研究，不难发现平台发展各有先后，步调不一：今日头条广告、广点通起步较早，平台更加成熟，直播/短视频类变现较晚，平台建设则相对初级。
这些平台间的差异实际上给广告主或广告公司带来一些困惑：
【不好上手】
不管是自己学习还是委托给广告公司，广告投放需要了解不同平台的差异，且通常不能彼此复制，学习成本较高。
【不易评估】
不论是数据粒度、投放结构，还是定向能力，各家并不统一。对于广告主来说，如何评判哪家的投放效果好，基本只能依靠圈内口口相传，没有别的评估方法。
【无法精控】
在移动广告投放中，优化师的角色非常重要。虽然优化师的核心工作看似是“三板斧”式的：调价格，换创意，改定向，但其中细节差异会直接影响成败，比如创意，其更换周期是否正确？动态数据是否充分参考？这些信息无法及时呈现和帮助衡量，往往导致广告主错失良机。
以多盟举例，其实已经明显感受到来自客户很直接和具体的诉求，比如游戏广告主推广，多盟为其提供各家主流投放平台的代投放服务。由于各平台的数据粒度都不一样，维度也有差异，而广告主想做跨平台数据分析和第三方效果归因时，就很难对齐信息。
也有很多客户开始提出具体的高阶需求，比如能否提供精细化创意，能否做跨平台特征分析等。
归根于效率，需求升级在于“智能”
针对进一步的服务升级需求，怎么解决？从本质来看，无非还是效率问题。
分析整个广告投放路径，其中能有所作为的地方，都可概括为“投放优化”，它很大程度上决定后期的效果，各大公司都在争抢优化师，雇佣优化师的成本也因此越来越高。
但行业的优化师水平有高有低，参差不齐。边嘉耕想：那么，是否可以有一种解决方案，将优秀优化师的方法论系统化，标准化。最基本地，一个刚入行的优化师，如何才能不重复犯别人犯过的错误，以减少广告主的损失？除了基本的计算和控制，通过数据和算法的辅助，是不是可以把优秀优化师的思路和手法，转化成机器能实现的东西，完成效率的提升？在效率提升的基础上，机器辅助的效能积累到一定程度，是不是有可能反过来引发优化师能力的突破？
边嘉耕说：“这其实是广告主对于智能代理有了更高的要求”。本质上，它涉及到两阶段：第一阶段是人的智能（Human Intelligence），第二阶段才是人工智能（Artificial Intelligence）。
第一阶段，在人的直觉认知范围内，有规律可循的，机器可以学习出来，如果人们认为没规律可寻的地方，比如创意，可以辅助广告主，进行优化和提升。
第二阶段，脱离人的直觉认知范围限制，真正到人工智能，数据积累模式有了很深的沉淀，通过深度学习可以在未知中发现规律。
边嘉耕坦言，目前多盟的目标还是人的智能，离人工智能还有距离。
行业推动：广告主需求和媒体支持
据了解，“这件事要不要做？”多盟也做过多次反复的评估。一开始，他们考虑：系统投入非常大，如果只给内部用来提升效率，投入与回报不成比例。
论价值，可以从两方面来说：1、内部对工具系统的需求到了什么程度，客户是否有同样需求；2、做这件事情的难度，以及媒体平台的配合程度。
到今年上半年，多盟发现：1、广告主对工具系统有需求，代理商也有需求；2、媒体平台已经开始开放API，正积极跟广告公司讨论更有效的业务模式，给广告主提供更多的价值。
针对媒体平台的支持，边嘉耕补充：“做星云平台，需要在媒体平台上抓取广告信息，可能涉及信息结构、统计数据、操作记录等，如果使用技术的方式模拟人肉抓取，存在授权不好管理和频次太高的问题。一般来讲，媒体平台不会无限制的让你抓信息，媒体可能不愿意配合代理平台，也可能直接封号，限制访问等。那么，这件事情从技术上来说变得不可能，只有媒体平台配合才可能实现。”
广点通、今日头条，UC头条、百度原生和新浪微博等都陆续开放了不同层次的API，他们积极寻找具有技术基因的广告公司，并且配合工具系统平台，这就意味着在投入端，可行性变得更有把握，产出层面，多方使用价值更大。从而，其边际效应能够很好的放大，不断迭代。
得到大部分媒体平台的支持后，多盟确信这件事情值得做。由此，多盟正式启动项目，推出智能代理平台――星云。
那么，所谓智能的代理投放，和传统代理投放的不同是什么？
在投放项目里，根据优秀优化师的直觉、经验和对以往的数据投放的归纳，形成方法论。其中，优秀优化师核心素质是直觉能力。
要将优化师的能力和方法论，固化下来，使用到更多营销活动上，这怎么操作？机器学习。“机器在进行学习和得出结论之前，并不会预设会得出什么样的结论，它在未知的地方发现结论”，边嘉耕解释。
智能工具产品，主要解决的问题
星云平台是接下来两年，多盟的重要投入方向之一。
据多盟透露，这是一个工具化系统，跟以往的登陆平台不一样的是，它支持私有化，也可以是公有系统。边嘉耕说，主要要看服务的是谁，客户的具体选择。
站在广告主角度，广告公司需要进行投放数据的管理。首先要解决一个顾虑――数据安全性问题。
这个工具化产品，不限客户类型。它主要解决几个难题：
【数据获取和整理】
与市场上所有主流媒体的投放平台深度对接，经客户一次性安全授权，自动获取其投放数据，并支持与第三方数据平台对接，拼接后续数据形成闭环。
【科学且全面覆盖的分析】
通过机器学习，分析细至创意x小时级的实时数据和历史情况，进而提供账户健康度评估与异常提醒。从多个角度进行投放本身、跨平台的数据分析比对和深度特征归纳。
【创意的纵深洞察与衡量】
通过智能算法，高准确率识别相似创意，令用户可以跨平台的、多尺寸的快速识别和归总创意，然后基于海量投放数据的机器学习，预估或计算这些创意组的广告质量，从而高效找到创意优化点。
【优化动作的精益求精】
通过操作记录分析，归因有效性，察觉明显异常操作行为，及时提醒关注，最大程度保障优化过程低错误率和高能效。
“在更早之前的PC年代，有人尝试去做这件事情，但这过程中，时机没有成熟；而现在，技术和数据越发成熟，这件事情变得可能。”边嘉耕回顾。
从广告网络，到DSP，再到智能代理，多盟的能力构建，一直围绕广告技术展开。不同的是，对星云这样的系统作重点投入，似乎不再执着于对投放平台主导权的追求，而更多地转向营销方法论的智能化。
对于未来，边嘉耕谈到：“现在，我们无从判断这个决策的成算。只是庆幸于，有这样一群理工男，身怀技术产品的执念，冲到营销市场里面来，想做些不一样的事情。”
编 辑：王鹏
我那时最多是从一个甩手掌柜，变成了一个文化教员。业界老说..
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