十年是一個年代的跨度。沿著“十”的象形，可以追溯到古人記事的繩結，或是十年磨一劍的故事，既有時間刻度的烙印，也有熱血難涼的少年氣。

時值2022年，正是智次方·物聯網智庫陪伴AIoT產業發展的第十年，我們全新策劃了《智聊室》訪談節目，并以“細說AIoT產業的‘拾’光”為主題，開始探尋AIoT產業發展的激蕩十年。

回顧過去十年間的經歷，阿里研究院副院長安筱鵬將自身定位為行業觀察者，而在企業、行業或是國家競爭的維度中，則更像是一名“戰地記者”。在他的“長鏡頭”下，運籌帷幄的企業家、獨領風騷或曇花一現的技術與產業背后，埋藏著看似偶然實則必然的發展脈絡。任何一個時間節點都需要記錄者、洞察者以靈活的視角透視到前沿趨勢。

在安筱鵬看來，隨著人工智能、云計算等技術在物聯網中的應用發展趨于成熟，越來越多的物聯網“移民”和“邊民”會向著“原住民”的方向演進。數字原生企業和傳統企業在遷移舊有軟件、供應鏈的技術架構時，會不斷將數字化技術內化為生存能力，將項目沉淀為產品，將產品升華為平臺。同時，安筱鵬認為，企業在疫情中與數字化轉型中面對的挑戰內核相同，都是以數據的自動流動化解復雜系統的不確定性，在內外環境共同刺激下，中國的AIoT產業未來必將獨樹一幟。

近日，安筱鵬走進了“智聊室”欄目的直播間，與智次方·物聯網智庫創始人——物女皇彭昭聊了聊他的AIoT“拾光”。

彭昭：2014年開始，您就在國內牽頭對互聯汽車等概念進行討論，若以這個時間為出發點，迄今為止與工業互聯網發展相關的哪些事情讓您印象深刻？

安筱鵬：2014年是一個非常重要的時間節點，那一年我們研究了德國工業4.0、參加了美國電子消費展，隱約感受到了云計算、大數據等物聯網技術與產業融合這一變化必然會掀起浪潮，于是我們回國就舉辦了非常重要的智能汽車論壇。

2016年，我兩次帶團前去美國考察當地在互聯網和制造業融合方面的進展。在此期間，擁有180年歷史的全球最大農用基建工廠——約翰迪爾給我的印象尤為深刻。這家公司將農用基建和物聯網、云計算、人工智能等最前沿的數字技術組合在一起，比同期我國很多IT公司的理念和技術更具前瞻性。我體會到擁抱新技術是企業永葆青春的最有力武裝。

從國內視角回顧過去十年，2014年起整個業界都比較關注“互聯網+”在消費端的應用。當時國務院先后發布了《關于深化制造業與互聯網融合發展的指導意見》和《關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》兩份標志性文件，引導信息通信技術變革的著力點拓展到制造業和供給端，這一變革從2017年開始延續至今。在這一時間段內，基于對美國、德國和當時國內工業互聯網的實踐觀察，指導信通院發布《工業互聯網白皮書》、電子標準院發布《CPS白皮書》。

彭昭：通過對十年間工業互聯網發展的整體回顧，您觀察到世界技術格局在做怎樣的技術演進？與預期相比發展如何？

安筱鵬：過去十年取得了一些突破性的進展，在To C端誕生了智能汽車這類以移動智能終端向外圍延伸的設備，在智慧家居、智慧城市這類場景也有新的應用，總體結果與預期基本相符；To B場景的制造端則是與預想相比存在一定差距，尤其在傳統車間層面。To B端發展較好的是在物流場景。

兩類場景的發展之所以存在差距，是因為To C端與To B端存在應用差異。第一，To C端各種技術的迭代速度比較快，相對而言To B端可能需要五到十年；第二，To B端供給側各種技術的就緒度、成熟度弱于To C端。以網絡為例，To C端面向移動智能終端的網絡更為完整，反觀To B端則需要統一各類標準、協議、規范等；第三，To B端對于安全性、可靠性的要求高于To C端數個數量級。因為前者包含的內購場景、設備運行場景等對創新風險的容忍度是不同——To B端容忍度非常低，一定要高安全、高可靠。

在To B端的復雜場景中解決問題，一定會經歷不斷迭代的過程，這符合產業發展的基本規律。工業互聯網的本質就是從一個單機智能到系統智能演變的過程。在系統智能的使用場景中，無論是工程機械還是車間多臺設備互聯，其物流系統、研發系統和整個供應鏈系統的所有要素中，能夠觸達到、感知到、采集到的數據都要通過網絡收集上來再做優化。各種傳感器的安裝、網絡的打通，本質上與生物進化過程中，新神經元的進化和連接的過程是相同的，都是為了產生“智能”。

彭昭：縱觀物聯網的十年發展脈絡，您覺得其中蘊藏了怎樣的啟示？

安筱鵬：為一個產業十年間的潮進潮退總結《啟示錄》，可選擇的透析視角有很多，在此我提供其中兩種。

第一種視角是以資本市場為錨點，為十年間業界企業生存下來的“適者”作結。在較長的時間尺度內，技術、產品和企業經歷參與的淘汰后存活下來的，都是被證明具有把握歷史方向和未來趨勢的佼佼者。如果以企業為切入點，以資本市場的青睞為票池，全球市值最大的公司們無疑在產業內獨領潮頭。這些公司可以歸為三類：

第一類是融合芯片、軟件、生態、操作平臺的消費終端智能化公司，他們把傳感器技術、芯片技術、軟件技術、產業生態技術與傳統工業技術高度整合到手機和新能源汽車兩個載體上。從十多年前的蘋果到如今的特斯拉，這兩個移動智能終端把當下最新技術進行了高度集成，并重構了產業鏈和商業生態。我們見證了過去10多年智能手機帶來的移動時代1.0的產業變革；未來10年將迎來智能汽車帶來的移動時代2.0的產業變革，其對產業的影響將會超智能手機。第二類是云計算公司，包括在過去十年間對該領域做出重要戰略布局的微軟、亞馬遜、谷歌等。云計算是全球市值最高公司的技術標配，是必爭之地。無論是ICT企業、芯片廠商、通信廠商還是出身云計算領域的廠商，必然要在SaaS層經歷轉型陣痛，不轉型必然會消亡。第三類則是圍繞云計算轉型更上一層的核心芯片廠商，包括英偉達、臺積電等。

第二個視角的靈感來自于十年前正在經歷第三次浪潮的中國互聯網生態。彼時，包括90后、00后在內的“Z世代”被稱作互聯網的原住民，成年后見證互聯網走進千家萬戶的60后、70后們則是互聯網的移民，其他因互聯網參與度低而被邊緣化的人們則是互聯網的邊民甚至難民，這是以“人”的角度歸納的集群。

若將上述“人”的概念延伸到物聯網中的企業、技術和參與者等，從物聯網的角度可以將現存所有產品分為三類：物聯網的原住民、邊民和移民。

原住民包括無人駕駛汽車、手機、新一代智能電視等出廠即為網絡終端的產品。以無人駕駛汽車為例，這類產品下線即裝有可感知外界、采集信息的傳感器、攝像頭、雷達等裝備。智能設備有四個核心部件：動力部件、執行部件、發出指令部件和通信感知部件，這就是物聯網原住民的“基本素質”。移民則是裝有通信接口的舊有機器設備，這些設備經過多次改造形成連接起來的網絡終端，向云端傳輸數據。目前體量最大的是物聯網的邊民，它們游離在外，尚未接入網絡。但我們已經可以設想到，未來會有越來越多的這類邊民經過改造加入物聯網終端。

當設備安裝了上述的四個核心部件，它可被感知、洞察、分析、優化的時候，整個商業模式會發生革命性的變革。這種變革將過去以供給導向為主的生產研發、物流配送、零售這套體系，轉換成以消費者需求為導向新體系。這是因為當設備可以在運行過程中源源不斷的產生使用行為數據的時候，它就需要被優化，同時要為下一代產品的開發做好準備。

物聯網、人工智能、云計算這類技術終端共有四類應用場景：第一是個人移動終端，市場空間較大；第二類是智能汽車；第三類是智能家居，包括床、空調、衣柜等；第四類則是智慧城市，包括物流、零售、制造等多種場景。這些應用場景會催生新市場空間、新業態和新模式。

彭昭：您認為物聯網行業相關的企業發展狀況如何？未來會有怎樣的競爭格局？

安筱鵬：從物聯網的視角出發，可以將當今的企業分為兩類：一類是數字原生企業，這類企業的組建技術底座就是云和物聯網；另一類則是尋求轉型的傳統企業，它們基于傳統基建生長而來。

今天數字化后面跟著兩個關鍵詞：轉型與原生。如果說傳統企業的數字化轉型就像一場學游泳的競賽，有一批教練教你怎么去呼吸、怎么去蹬腿、水里怎么轉身，那么數字原生企業一出生的時候就長了一個數字化的“腮”，知道如何用數字化的方式去做商業決策、產品創新、渠道建設，構建自己線上線下一體化的數字驅動業務體系。

數字原生興起后，傳統企業面臨著自我進化能力的大考。大型傳統企業也可以有自己的數字原生部隊，它需要派出一支小部隊，剝離出一部分資源，跟它的本企、母企做隔離；因為如果不做隔離的話，原有的體系中就會有強大的磁力拉著你，使你不能長出快速迭代的數字原生基因。

當我們橫向比較數字原生企業和轉型的傳統企業時，會發現前者的爆發力遠超后者。這里的爆發力體現在產品開發速度和市場洞察敏銳度、準確度上呈幾何倍數增長，遠超傳統企業。隨之而來的是收入增長速度和企業擴張速度的優越，足以讓數字原生企業成立在5年或8年后就成為獨角獸。然而數字原生企業本身面臨的競爭已經十分殘酷，激烈的生死起伏隨處可見。

盡管數字原生企業生長態勢驚人，但是很難超過亞馬遜、谷歌這類市值頭部的公司。馬太效應已經顯現，以美國為代表的頭部公司已經有了充足的技術儲備、人才儲備，具有高度產業化能力和大范圍的市場覆蓋規模，并且仍在強化自身優勢。在過去的三到五年時間內，他們的優勢也在進一步凸顯。

預測未來是困難的，所謂的專家是看著你的表告訴你幾點的人；而股市上的投資人是拿身家性命賭未來的人。資本市場和產業界通過用資本投票證明哪些企業在今天和未來會挺立時代潮頭。今天全球市值TOP10的公司就是明證。

彭昭：工業互聯網處在怎樣的發展階段？

安筱鵬：總體來看，工業互聯網目前處于起步階段。在發展早期的階段，工業互聯網或者整個物理世界智能化的演進，在技術產業的就緒度本身是不高的。當今時代，物聯網、大數據、云計算、人工智能、元宇宙等名詞層出不窮，名詞概念的擁堵給業界的專業人士與非專業人士帶來了一個錯覺：技術供給無處不在，甚至是過度的，就緒度是很高的。但真正能用于制造業、物流、醫療等行業滿足需求的數字技術供給是遠遠不夠的，供給能力嚴重不足。而擁堵的技術名詞中真正到達制造端和供給端應用層面的，也需要將技術架構體系在云邊端進行重新部署。

目前，舊有的軟件、供應鏈等工具需要做技術架構體系的遷移，再將其他的物聯網數據進一步打通，即融合IT、OT、自動化數據。從這個角度來看，今天的工業物聯網的應用才剛剛開始。

過去的60年間，從大型機、小型機、微型機、功能手機、智能手機、云計算、數字中臺、智能汽車、工業互聯網到5G等 ICT技術發展可以梳理出一條主線：軟硬解耦，即硬件通用化，服務可編程。它的含義是將過去硬件與對應固化適配、不可分割的軟件解耦后，其中間產物即為操作系統。

軟硬解耦遵循了經濟基本規律，這個規律即是硬件遵循規模經濟而軟件遵循范圍經濟。范圍經濟的特點在于，企業競爭力的提升是依靠具備提供越來越多種產品組合能力來實現的。在外部環境發生變化時，軟件的迭代速度是非?？斓模布缀醪恍枰龀稣{整和改變。正如智能汽車關鍵部件存在問題要召回時，是并不需要返廠更換硬件的，只需要在自家車庫升級新的系統即可。正如馬斯克所說“‘召回’這個詞要‘召回’了”。這種商業模式使得汽車生產后的性能指數從衰減曲線扭轉為上升曲線，因為軟件版本的升級會不斷解決新的問題。而這種革新帶來的變化令原本和成本線平行的收益曲線變為指數型增長曲線。

縱觀60年來的IT產業發展歷史，軟硬解耦帶來的結果是硬件通用化，軟件可編程。但如今的OT領域、自動化領域還停留在60年前的階段，控制系統硬件和軟件仍是綁定關系。從宏觀視角來看，全球的自動化廠商的不同產品線之間硬件軟件是不能適配的。

但軟硬解耦的邏輯正在逐步被接受，有些企業希望形成統一的操作系統、操作體系，讓軟件代碼適配于多條生產線。當OT系統技術架構完成軟硬解耦時，整個控制體系會發生革命性變革，屆時OT技術和IT技術就實現原生式融合?？赡茉谖磥?0年以后亦或是更久，會實現這種“自動化共產主義”。

彭昭：您曾在文章中提出，整個物聯網產業發展正面臨三個挑戰，您會為其開什么藥方呢？

安筱鵬：過去的十年、甚至三十年中，技術解決方案供應商們思考問題的邏輯是，只解決局部問題，不解決全局問題。包括產品全生命管理周期、ERP、財務管理、自動化設備系統等在內，產品設計理念就在于解決局部問題而非全局問題。這套舊有理念想要解決碎片化需求和規?；┙o問題時，不然會形成矛盾：全局優化的需求和碎片化供給之間的矛盾，這個矛盾在舊式思維框架下是無解的。

解決這個矛盾的核心在于首先要有新的技術底座，其次要有端到端優化的解決方案，另外要有積木式功能模塊作為插件，三者共同為企業端到端碎片化應用鋪設出可行性路線和解決方案。

彭昭：“元宇宙”這類概念是否會催生結合發展的機遇點？

安筱鵬：“元宇宙”這個詞跟過往的詞本質性區別在于，它不是技術的話語體系演進過來的。物聯網、人工智能、大數據等概念至少有內生的技術基因，而元宇宙的概念來自于文學。源于科幻小說的概念經過每個人的想象和解釋體系，會賦予它新的技術內涵。這就形成了“新概念霧霾”。

這類概念的出現所折射出的仍是對過去多種技術新的集成。例如元宇宙所需要的人機交互技術要素，在過去我們的理解是語言、鍵盤，今天就演變成AR、VR、腦機接口等。傳感技術、云計算、算法模型同理，元宇宙這類名詞在不同背景下都是多種技術的集成。

在進一步解讀元宇宙之前，不妨先展望技術的演進終極方向。芯片、物聯網、大數據、云計算、人工智能等現有技術如同白墻上星星點點的筆畫，我們無法窺見其全貌。但其實現有的技術都在做一件事：在物理世界運行的同時，在賽博空間、數字空間重建一套與之對應的體系，稱之為“數字孿生”。其底層邏輯是收集物理世界的數據在數字空間做優化，再將優化的結果反哺于物理世界。如今白墻上的星星點點其實是局部的、靜態的、殘缺的賽博空間，需要很長的周期勾勒完整。

人的世界和物理世界的交互同樣會催生新技術，物理世界的代理人在人與物間充當第三方的執行者。這兩種情況催生的技術體系終極目標都在于不斷優化物理體系，使得物理世界、數字世界和人三者之間構造一個更加體系化的、實時的、高效的、精準互動的全新體系。

其實元宇宙所使用的技術已經在研發端、設計、生產、供應鏈、全生命中期的維護中投入使用了。元宇宙所涉及的技術在生產端的應用空間可能遠遠大于消費端。

如果把時間尺度拉長，我們不必為“新概念霧霾”過分憂慮。因為無論眾聲如何喧嘩，那些新概念、新技術、新產品、新企業終究會經歷市場的洗禮，或淘汰，或重生，剩者為王，留下來的是被市場證明把握了歷史方向和趨勢的。回望過去10年技術產業演變的歷程，是為了更好走向未來。

如果將元宇宙和物聯網、人工智能等新技術發展趨勢融合來看，未來5-10年的發展趨勢可以形成一個觀點判斷：OT技術IT化。這句話的核心邏輯就是軟硬解耦，重新構建智能化解決方案。此外，IT技術在不斷云化，在此過程中，也會發生云遷移等云端部署場景，未來云演進為云原生。

正如元宇宙需要不斷采集大量數據，算法要不斷優化，算力需求水漲船高。我們可由此預測到未來5-10年在制造端、工業互聯網端面臨的挑戰在于，領域內的企業需要在多種技術集成的大數據云邊端構建一種演進的能力。

構建這種能力的過程需要企業做兩次關鍵的能力跳躍。第一階段是從項目（Project）到產品（Product），即要將項目沉淀成一套軟件解決方案的產品（Product），可供復制、推廣、應用。這是最為驚險的一次跳躍，因為做項目和產品的技術邏輯和商業邏輯完全不同，對人才素質、成本控制和技術力都有更嚴苛的要求。

第二階段是從產品（Produtct）到平臺（Platform）。這兩者的根本區別在于將復雜、多功能、強實施、高門檻的解決方案，解耦成碎片化、易復制、易吸收的技術架構體系。飛躍這個階段，企業在細分行業的地位和領導力都會得到確立。

彭昭：這兩次跳躍對供應鏈抗沖擊能力和對行業應變能力的要求都更高，在疫情之下如何讓企業自身能力變得更為堅韌？

安筱鵬：對于企業家而言，面對數字化的轉型難關和面對疫情的挑戰本質的核心是相同的。數字化轉型的底層邏輯就是，當需求發生劇變的時候，供給體系以數據的自動流動來化解復雜系統的不確定性，從而應對這場劇變。

“自動”與智能化水平息息相關，評估企業自動化水平的高低除了機器設備水平之外，還要關注數據加工過程中人為干預是否越來越少。當機械系統植入越來越多的感知系統而進化為生態系統，那么生態系統就變為了復雜系統。構建復雜系統，就是今天各種技術集成所要解決的問題。

數字化改造和疫情挑戰之間底層邏輯的相同之處在于數字化能力的提升。疫情期間我們可以觀察到，表現較為優異的是疫情錢數字化能力就比較強的企業，他們的運行過程不需要太多人為干預，無論是研發、生產還是銷售環節。

彭昭：疫情提出對企業數字化的挑戰，是否是中國工業互聯網蓬勃發展的契機？

安筱鵬：改革開放四十年給中國帶來的影響在于，我國成為了四個方面的大國：消費互聯網大國、社會消費品零售總額大國、社會消費品零售總額數字化絕對值和總額占比最高的國家，同時也是制造業大國。

數字化這條主線將上述的四個大國角色串聯起來，當四者疊加時，會形成疊加、聚合和倍增的效益。我確定這種疊加情況發生的時候，中國一定能夠走出一條跟美國、德國、歐洲完全不同的發展道路和模式。在過去的幾年中，中國在打通消費端和供給端時，已經探索了很多可融合、可迭代、可聚合的新技術路線和商業模式。

當元宇宙、人工智能、AIoT、物聯網等技術構建出新的社會基礎設施，并賦予上述的四個大國優勢時，必然會碰撞出新的火花，走出一條與美國、德國完全不同的獨特發展道路。