教授名片
郭斌:浙大EMBA《创新管理》课程教授,浙江大学管理学院创新创业与战略学系教授,博士生导师;浙大管院睿华创新管理研究所副所长。研究领域:创新管理与战略、技术追赶与产业创新、信息搜寻行为与策略。
过去我们常说移动互联网、物联网、消费互联网等,而如今,人们似乎更加频繁地谈起“产业互联网”了。
今年两会期间,腾讯董事会主席兼CEO马化腾提出的7份建议案中,第一份就是关于产业互联网的。而在这份建议中,马化腾提出了“在产业互联网时代,传统企业将成为真正的主角,互联网公司不是与传统企业去赛跑竞争,而是作为它们的‘数字化助手’”的提法,更加引起了各界对“产业互联网”的热议。
那么到底什么是产业互联网?它与消费互联网有何不同?是什么驱动了它的兴起?日前,郭斌教授撰文从产业互联网的本质出发,围绕上述问题进行了深入分析,并指出了产业互联网发展的6大趋势性特征。
2018年,产业互联网的概念引起了人们的大量关注。这当中有一个很大的原因在于作为中国互联网领域最为重量级的两家企业——腾讯和阿里巴巴——都从战略级角度表达了对产业互联网发展趋势的关注。
譬如,马化腾在2018年10月31日发表的公开信中明确提出:“移动互联网的上半场已经接近尾声,下半场的序幕正在拉开。而互联网的主战场,正在从消费互联网向产业互联网转移”。
是什么驱动了产业互联网的兴起?
对产业互联网的这种关注,在很大程度上是如下一些背景因素所导致的结果:
1)随着竞争的加剧和互联网产业格局的逐渐形成,人们发现消费互联网红利呈现出逐渐减弱的趋势。最典型的表现是不论线上还是线下,获客成本或者流量成本越来越贵,甚至在一些情况下线上成本变得比线下成本还要高。
这也是为什么我们会看到一些企业(甚至包括那些具有浓厚互联网基因的企业)在从线下引流向线上引流变化之后,现在又逐渐转向线下或者线上与线下融合的方式。
2)消费互联网的发展给产业互联网的发展既提供了机会,也提出了要求。企业要高效率地满足用户需求,而消费互联网的发展和成熟虽能通过更好、更高效率的需求捕捉和匹配为消费者带去价值,但也需要产业互联网来进一步赋能。
例如,美团、饿了么等外卖服务的发展,使得C端用户享受到了吃饭的即时便利性;但B端餐饮企业如何通过整合供应链以更高效率和更低成本来满足C端用户需求,也就成为一个重要的问题。这也是2018年美团从C端切入B端成立B2B供应链事业部的原因。
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3)物联网、AI及大数据等技术的发展与逐步融合,为产业互联网的发展提供了支撑,开启了更多的价值链组合机会和更为丰富的创新方向。
产业互联网到底是什么?
事实上,产业互联网这个概念并不是第一次被提出来。
在过去的二十年里,尽管人们对于产业互联网的概念并没有达成一个明确而统一的界定,对于产业互联网的本质及其影响也缺少一个非常明确的认知,但在产业界、咨询业以及研究界已经对其进行了大量的讨论和探索。
总体而言,这些讨论中常常都将产业互联网(industrial Internet)与消费互联网(consumer Internet)进行比较:
1)技术基础的差异:产业互联网更多的是基于物联网技术(IoT)、互联网技术与软件的混合使用(这也导致很多时候对产业互联网的讨论与产业物联网的讨论很难被区分开来)。有兴趣的读者可阅读:Timeline: The History of the Industrial Internet of Things (网址:https://www.equities.com/news/timeline-the-history-of-the-industrial-internet-of-things);
而后者常常更为强调互联网技术的应用。
2)应用背景的差异:产业互联网更偏向从供给侧角度的效率提升,强调具体的产业应用背景;
消费互联网则更强调的是在需求侧借助互联网所产生的变化及其影响。
需要指出的是,上述这样的比较固然有助于我们对产业互联网和消费互联网之间的差异进行理解,但也导致了两个潜在的问题。
首先,不论是消费互联网还是产业互联网,其问题的实质并不仅在于技术本身形态的差异,而在于技术是如何改变了消费者以及产业价值链内的行为特征、价值的产生以及价值的分配;
其次,如前所述,产业互联网的发展在很大程度上受到了消费互联网的拉动效应,因此将两者完全割裂,或许并不是一个很好的分析方式。
正如马化腾曾经在知乎上提出的一个问题:“产业互联网和消费互联网融合创新,会带来哪些改变?”
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而要回答这个问题,在很大程度上需要回答产业互联网发展到现在这个阶段,正在以及将要呈现的趋势性特征是什么?而这些趋势性的特征,在一些方面恰恰是消费互联网与产业互联网融合发展所带来的变化。
产业互联网的发展
有哪些趋势性特征?
特征一:产业互联网具有显著的融合与生态化特征
在产业互联网中,基于生态化的融合是一个显著的特点。这主要体现在两个方面:
1)消费互联网的发展,使得许多行业的需求端发生了一些显著变化,尤其是消费者呈现出来越来越明显的个性化需求特点以及快速的需求变化特点。
为了更好地响应消费者的需求特点,很多产业都相应地发生了产业链裂解的趋向,也就是早期带有明显一体化特点的产业链逐渐地在专业化分工的基础上进行分解,并且在每个价值链环节上都出现了大量基于市场竞争关系而存在的专业化参与者,进而构成了围绕产业价值链的生态系统。
而这些构成生态系统的价值链参与者之间既存在着合作关系,也同时存在一定的竞争关系。如何将这些具有竞合关系的参与者整合成一个在效率、柔性上具有良好平衡的生态化系统,就非常依赖于产业互联网内的融合机制;
2)产业互联网在很大程度上会打破传统意义上的行业边界与界限,使得产业互联网常常需要将原本分属于不同行业或业务类别的价值链进行融合与重构。
譬如车联网对于汽车产业的发展所产生的影响,我们甚至需要重新定义“汽车”这个产品概念。且基于人工智能、物联网和互联网技术的融合,将导致汽车产业的主导力量也发生转换。
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特征二:数据驱动的决策成为产业互联网的重要核心
对于产业互联网而言,企业在两个方面受到数据驱动的影响:
1)为了更好地满足用户需求,企业需要利用物联网、互联网、人工智能与大数据这些数据技术的融合,实时地或是以较少的时间滞后来获得、处理和解读来自于用户的需求数据,并以此来引导后继的价值生成和提供过程;
2)在价值生成与提供过程中,由于产业互联网所具有的生态化融合特点,焦点企业需要与诸多合作者来进行协作,这当中存在着大量且复杂的协调关系。
而基于数据驱动的决策,将可以帮助企业更好地进行相关协调和协同。尤其是随着消费端和生产端的决策即时性要求不断上升,离开数据驱动的决策,这些复杂的协调和协同关系将难以顺利地实现。
在此情形下,我们可以看到两个必然的趋势会随之出现。一方面,数据驱动的决策对于企业的底层管理能力——也就是运营全过程的数据化及数据分析能力的要求大大提高了;另一方面,由于企业尤其是中小企业他们自身的数据分析能力(也就是从数据中解读出决策意义)往往有所不足,那些数据分析能力的外部专业服务提供者将成为重要的生态构成。
特征三:产业互联网的进化方向是不断消除产业价值链中的瓶颈
如果说消费互联网的进化是沿着“如何更好地消除需求与供给之间的不对称问题”(也就是更高效率地完成两者的匹配以及帮助企业更好地挖掘未被满足的需求),那么产业互联网的进化方向则是不断地提升产业价值链的效率。
而产业价值链整体效率的提升,则取决于如何消除那些制约效率提升的瓶颈环节,以及提高产业价值链的合作参与者之间的协调有效性。
特征四:互联智能技术为产业互联网的发展提供强大的赋能
虽然互联网、物联网、人工智能与大数据在技术形态上存在着不同,但在产业互联网情境下,这些互联、智能技术如何完成融合并且成为产业互联网的底层基础设施,已经成为一个需要解决的关键问题。
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这些互联智能技术,将从如下三个层面为产业互联网的发展进行赋能:
1)匹配:高效地完成“实时并发的用户需求”与“离散分布的价值提供能力”之间的匹配;
2)响应:帮助企业实时地响应其价值链上下游的变化,以及帮助整个产业价值链快速响应外部环境和市场需求所发生的变化;
3)整合:将分处于不同行业及业务领域内的价值提供能力,整合成一个高效率的生态化系统,且帮助整个系统获得协同效应。
特征五:产业互联网从推式到拉式的转换
在产业互联网的目前发展阶段,用户或消费者在整个价值链中所扮演的角色已经发生了较大的变化。
在以往的模式下,用户或消费者更多的是作为产品及服务价值的被动接收者,在厂商给出选择的有限空间里进行选择。
但随着消费互联网的发展,消费者可以通过聚合来获得更大的议价能力,从而在供给与需求之间的关系上获得更多的影响力,并促使价值提供者逐步转向以需求来引导产品、服务的价值设计与提供过程。
而互联智能技术使得价值提供者可以更高效率、更低成本地实现这个转变。更进一步地,用户在一些情况下可直接地介入和参与价值生成与创新过程,从而和供给端参与者共同完成价值创造过程。
特征六:数据资产的所有权及其治理,将成为产业互联网发展中需要解决的重要问题
消费互联网的发展,已经引发了我们对于数据和隐私问题的关注。而在产业互联网的发展中,数据资产的所有权及其治理问题还将带来更为复杂的影响。
事实上,消费互联网与产业互联网的融合发展,以及产业互联网本身的数据驱动特征,使得数据资产的重要性在不断地上升。
而这也将带来两个方面的问题:首先,对于产业互联网中的企业个体而言,数据资产是它们构建自身竞争优势的基础,为了维持差异化的竞争优势,他们有明显的动机去保护资产的独占性;而另一方面,数据的充分共享往往是提升整个价值链系统效率的基础,没有数据的充分共享,协调和协同是难以真正实现的。
这两种相反思考方向之间存在的潜在冲突,就成为产业互联网在产业实践和理论研究中需探讨的问题。
其次,数据资产在一定程度上带有co-specialized特点,也就是这些数据资产有可能会依赖于关联合作方之间的合作关系。
而这些数据资产的所有权分割或是在生态系统内的分布变化,将会对关联合作方之间的利益分割产生重要影响。因而需要建立一些合理的治理规则来处理数据资产关联方的合作与竞争关系。
文章来源:浙江大学管理学院公众号、随机行走的文字公众号