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文|钛都研究院
从近几年的发展情况来看，工业互联网领域，无论是网络、平台还是安全，基本都是以垂直行业的垂直业务场景为主，跨行业场景并不多，呈现出一些共性的应用规律。那么，在不同的行业场景下，投资机构有哪些值得关注的机会呢？除了这些细分行业，还有哪些大体的投资点和投资方向值得投资者布局？
前诚资本投资副总裁雷鑫在钛金资本《科技与企业服务投资者研究院》第38期分享了对行业趋势、投资逻辑、标的研究的看法。雷毕业于eecs，获得北京大学金融学硕士学位，并担任北京大学风险投资研究会执行会长。2016年加入千城资本，主要负责工业智能方面的投资。他的投资项目包括合隆优化、数字策略软件、彭锐科技和天地合兴(一家工业控制安全公司)。
01从产业互联网到产业互联网
近年来，信通院等机构从工业互联网边缘收集数据到IaaS、PaaS和SaaS三大平台，以及工业安全，分为五个部分。涉及到的分类和标准，在行业初期值得参考。
互联网参与者包括国外和国内企业、软件和互联网企业、设备制造商和系统集成商。从富士康、华为、三一重工、海尔、美的等工业巨头到宝信、PCG、东方国鑫、用友等软件巨头，从互联网巨头BAT到众多初创企业；参与者众多，竞争激烈。如果想在这个领域占据一席之地，要求初创企业在某个细分领域有自己独特的客户优势、数据优势和行业优势。
在工业领域，陷阱的存在不容忽视，投资者应谨慎乐观。一项新技术诞生时，一般是从公益性行业试用，比如政府、军工；当试验完成后，商业落地的第一站往往是工业而非商业，主要是工业场景相对简单，更强调产品的实用性，边际效应相对较高。此外，用户对技术的成本和价格并不那么敏感，所以这些技术往往在一开始就能为用户创造直接利益。比如通信技术，最早是从军事工业衍生到工业和商业，最后发展成为整个互联网和移动互联网的底层基础设施，这是新技术的基本发展规律。
看产业发展规律，所谓天下大势，分而合之。产业的发展一般是从产业的低集中度开始，通过完全市场竞争或行政垄断的方法，增加到产业的高集中度。随着行业竞争的完成，会出现一些行业寡头。当然，随着产业的发展，也有可能出现新的技术或者新的产业变革，新的鲶鱼颠覆巨头，进而产生新一轮的变革来完成整个发展过程，这也是工业智能化和互联网发展的必然趋势。
02什么是工业智能？
目前推动产业发展的技术主要有互联网技术和智能技术。互联网技术主要用于改变产业生产关系，优化产业内部资源配置；ABC+IoT等智能技术主要是改变行业的生产力，提高行业的生产效率。
对于高集中度和低集中度两种行业，这两种技术可以发挥不同的作用。在集中度低的行业，由于行业整合尚未完成，行业内的公司成千上万，强者急于吞并对手，完成行业垄断和行业整合。这个时候，急需使用的技术就是互联网技术。因为互联网技术可以打通信息流、资金流甚至物流，可以借助互联网激活和优化存量，强化和巩固自身优势，达到最终目的。做业务，扩大规模，辅以一些智能化的手段，比如利用SaaS工具提高生产率，可以加快这个过程，这也是为什么一些集中度低的行业也会智能化的原因。互联网的发展是以互联网技术为基础，智能技术为补充。
另一条路径是在集中度高的行业:通过市场竞争，基本完成了行业整合，剩下的行业基本都是超级大客户。他们不是特别关注企业之间的竞争，而是更关注自己企业内部的生产效率。此时，智能技术可以通过重构企业内部的产销供应链，帮助提高生产效率，从而占据行业变革的主导地位。
至此，很明显两条路线对应的是两类技术引发的产业变革，后者是产业智能化。涉及的行业，如电力、化工、部分医药、水泥、冶金、汽车、航空空航天等。，都属于集中度比较高的行业，其中智能技术占据了产业变革的主流。
03流程工业和离散工业的区别
在工业智能下，有两个领域:流程工业和离散工业。从生产过程看，流程工业可以理解为原子级的变化，包括化学变化和物理变化；分立行业是分子层面的变化，只是纯粹的物理变化。工业生产过程必须是连续的，而离散工业生产过程是分散的，关联性不强，因此流程工业的复杂性往往高于离散工业，耦合度也更高。
工业过程主要包括电力、石化、冶金、水泥、造纸和一些制药工业，而离散工业包括汽车、3C电子、航空航天、机械制造和纺织工业。就数字化而言，流程工业自动化程度普遍较高，基本实现了全过程自动化。因此，流程工业的大部分行业都处于工业3.0，甚至有一部分处于工业3.0向工业4.0的过渡阶段。而离散工业的生产过程比较离散，还没有完全自动化，大部分还处于工业2.0的阶段。
在工艺上，两者差别也大，因为工艺行业差别小，所以一致性高，工艺会对产品产生很大影响。流程工业的核心在于过程。但是由于差异性很大，离散行业的发展趋势是定制化，而且定制化的程度会越来越高。这是两个行业最大的区别。
此外，他们的发展目标不同。离散行业的发展目标是实现大规模个性化定制，称为S2B2C。需要了解设备级数据的全量，如设备预测性维护、设备OEE等。、工厂层面的数据、供应链层面的上下游柔性协调。对于流程工业而言，它是在各种资源和约束条件下实现全局效率的最佳解决方案。这可以引导投资者在投资过程中寻找不同的影响因素。
04智能过程工业
工业发展的过程可以概括为四个变量的企业价值最大化函数:过程、资源、能源效率和安全。技术、资源和能源效率与企业价值正相关。他们往往决定了智力可以达到效率和价值的上限。而且新技术、新IT、物联网手段往往与行业诀窍相结合，从而带来行业新技术的红利释放。
而安全往往决定了智力的下限。一旦安全参数为零，所有值都为零。在日常生产过程中，由于安全因素并不直接为企业创造效益，因此安全往往由政策和事件驱动，通过自上而下的变革来推动行业变革，如网络安全、工业互联网安全、公共安全、应急管理安全等。
以下从设备层面的工艺优化、生产线层面的资源优化、工厂层面的能效优化、安全运行四个方面举例。
首先是流程优化。代表过程装备行业的Knowhow，工艺优化难度很大。解决这类问题，由于约束条件随生产过程实时变化，所以不仅要求知道设备的机理模型和过程操作参数，还要求知道新的数学算法，从而实现设备的实时最优控制。比如北京合隆优化，其主要业务方向是燃烧、化学反应等核心生产过程的优化控制，先有正确的技术路线，再用机理和数学模型的结合。其产品在试用阶段已得到客户的定量评价，投资成本可在三到六个月内收回。这就是工艺优化带来的优势。
二是资源优化。资源表示生产线级元素的分布。资源的优化主要受生产现场资源的约束，目的是高效地调度生产，调度生产过程中的资源。例如，上海数策的主要方向是提供基于汽车行业数据的智能化解决方案，帮助客户精细化运营。因其高效的以销定产的生产调度能力或反向钳制生产的库存优化能力，很受OEM厂商的欢迎。
第三，能效优化。代表实现厂级能效，实现能效优化，前提是掌握全厂动态数据和静态数据，建立全厂企业级大数据平台。以深彭锐为例，公司专注于电力能源领域，帮助企业完成所有动态和静态数据的整合和管理。通过控制全场景的数据，可以准确了解企业的设备故障和成本收益结构，从而做出进一步的优化。
最后，安全。安全是由国家政策层面和事件驱动的，每一波安全都伴随着大的安全事件。比如电力、石化等流程行业，由于其存量资产庞大，价值极高，有着强烈而迫切的保障需求。而且这些行业已经完成行业整合，预算充裕，所以会优先考虑工控安防应用。比如北京的天地合兴，就是一个既有电力行业、石化行业安全经验，又有工控安全技术实力的团队。
05工业智能投资的四个层次
前面分析了流程工业在智能化各个阶段的发展要素，接下来将工业智能化投资分为四层:
首先是边缘层。从成熟度来看，从工艺协议到物流仓储、检测传感设备、辅助设备，再到主生产设备，成熟度依次增加，难度依次增加。在边缘公司，会很难直接从主体设备切入，往往会从前端的检测和传感、物流仓储或者工艺协议切入，选择整合自己的产品做更大的解决方案，从而提高业务的天花板。
第二，资源层。资源层一开始只包括IaaS计算网络存储资源，后来增加了PaaS、微服务、设备机制模型、知识库等。这些资源的耦合、集成、大平台、微服务架构是未来的绝对趋势。每个企业客户都需要在架构和资源层面搭建一个大的中间平台来支撑数字化转型中的业务，尤其是以知识图谱为核心的知识中间平台，以微服务为核心的通用PaaS平台，以系统接入为核心的应用PaaS平台和集成PaaS平台，这些都是企业在数字化转型过程中迫切需要的。
第三，系统层。设计系统，生产控制系统，生产执行系统，包括资源计划，供应链和市场营销。这些旧系统难以适应企业在新的业务场景和下游变化下的新要求，因此将面临系统重构的问题，这意味着巨大的机遇。这些系统建成后，就是一个个孤岛。将这些系统相互连接起来，意味着工业iPaaS平台将是一个非常好的创业机会。
第四，智能应用。备件层面的库存优化，网络路径规划，设备层面的预知维修和控制优化，包括生产线层面的PLM协调优化，产量预测等。，都需要高水平的技术能力和对团队流程的理解。这些应用大多是从单点创造价值，但很难从单点为用户创造大规模的收益。所以这类企业往往以效果为第一要务，然后结合自己的单点技术进行软硬件整合，同时可能会向下整合以提升业务。
最后，分别解释这四层。
第一，边缘层。主要方向有智能检测、智能传输、工业互联网公司专注的数据采集、5G技术以及现在非常热门的边缘计算。总体趋势是从边缘层切入主体设备，价值很大但也很难。目前大部分还是从检测和传感的核心硬件切入，做一个软硬结合的解决方案。行业中的边缘公司大多专注于少数子行业。切入之后，垂直行业标准化和垂直行业整合往往会带来更好的结果。
第二，资源层。其中一个大的机会就是以容器为核心的高性能PaaS平台，包括通用PaaS、aPaaS平台、应用PaaS平台和RPA，都是为了资源层的互操作。另外，知识图谱是知识和技术的核心也是一个大趋势。在新的行业数据环境下，底层平台会面临迭代，这本身也是有价值的。其中，创业公司除了一般的PaaS平台，还有高性能的APaaS平台，包括海外Maana等知识图谱公司。
第三，系统层。系统层更倾向于工业软件，包括RD和设计、制造、运行控制。从大趋势来看，这些系统面临着重新配置的机遇，旧系统的云化和智能化，新系统对遗留IT系统的替代等。，从而完成行业数据流和行业整合。
第四，应用层。在应用层，设备层面、生产层面、供应链流程等层面的流程优化都是非常细致但又非常有价值的点，每个点的优化都能为客户创造效益。要为客户创造实用价值，应用层对团队的要求很高。这个领域的公司团队不仅要了解机器学习等新方法，还要了解设备的机理。如果能把商业价值和技术价值结合起来，就做得很好。
06问答
Q1:工业智能和5G的结合有哪些投资机会？
雷鑫:在边缘计算方面，5G结合云边缘的整体商业模式会发生很大的变化，特别是在设备实现控制的场景下，5G会产生很大的影响。当然有什么新的应用出来，因为整个5G产业链还没有成熟，所以我们在看项目的过程中慢慢积累。
Q2:如何看待交易集中度低、信息渗透率低的工业领域的工业互联网平台？机会多还是困难多，互联网技术能把双低推向双高吗？会不会以10年的投资周期为代价？
雷鑫:首先我觉得这个机会比较大。其次，需要的资源和资金量更大。机会更大的核心原因是会产生一个新的大甲方，而现在所谓的工业智能只是作为乙方服务客户，然而大甲方出现的前提是完成所有的贸易交易。这个过程会涉及到大量的资金，相当庞大，也比较难完成。所以这也是我不特别倾向于投资这类企业前期的原因。
Q3:工业互联网和工业智能化需要大量数据和场景的积累。在这些存量优化重构中，老牌大企业会比新创公司有更大的机会吗？如何看待老牌企业和新企业的竞争？
雷鑫:老字号企业是难以避免的现状。比如三易根云或者徐工信息，在一些应用层面，涉及的行业知识和场景是碎片化的，需求大，巨头很难参与。所以这些巨头往往会搭建一个平台，需要生态企业、供应商或者客户入驻平台才能做大平台。再下一层，这些大巨头也无能为力。这也是小企业与大平台竞争的策略。每个人都尽其所能。小企业去IaaS会被打得很惨，但是去应用层其实是个好机会。
Q4:如何看待BAT互联网巨头进军产业互联网的作用和未来？未来BAT和现在的一些产业互联网公司会有竞争吗？
雷鑫:BAT的明显特征一是打造大平台，二是做标杆案例和标杆客户，三是不会抢自己的ISV业务，都是想打造自己的生态。所以，对于初创企业来说，要么排队成为生态的一部分，要么做差异化——寻找大公司不会投入人力物力的领域。大公司的进入是必然的，这是中国非常现实的问题，巨头的进入也是不可避免的。
07钛之都研究院观察
智能市场为PaaS带来了巨大的机会。行业智能化主要是指行业集中度高、企业规模大的工业领域，自动化程度高的流程工业就在这个领域。过程工业包括电力、石化、冶金、水泥、造纸和一些制药工业。这些行业由于数据的高度集中，为PaaS或中间平台的应用创造了市场空。相信2020年将是这些细分行业的PaaS或中间平台建设年；在离散行业，面向消费者的汽车，3C电子等。，将迎来PaaS或中国平台的建设年。一般来说，工业智能化会推动整个工业领域的PaaS或中平台应用市场；PaaS属于软件技术，有利于创业者发挥能力，积极参与市场竞争。
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