萬億“產業網際網路”到底指什麼？這裡有一份創投指南
文 | 佳敏 小石頭 紹元
編輯 | 思齊 苑伶
2018 年 10 月，馬化騰在知乎發問，讓“產業網際網路”這個名詞迅速被大眾熟知。 事實上，這並不是什麼新概念。
產業網際網路的本質，是從“流量經濟”到“數字經濟”的一種轉變。其中，“流量經濟”就是對應消費級網際網路，馬化騰所領導的騰訊是典型代表之一。 而產業網際網路則是指產業內各環節的數字化，以及數字化之後的互聯，核心在於產業端的“資料探勘”和“資料應用”，因而是一種“數字經濟”。
數字經濟之下，原有的創投邏輯和考核指標正在失效，使用者數、活躍度、ARPU 值都不再適用，這意味著要加入和適應它，你需要快速學習和知識重構。
36氪持續關注和報道“產業網際網路”，基於對工業、農業、AI 大資料等行業的研究，我們梳理了一份“產業網際網路”創投指南，希望對你有所啟發。
核心提示：
1/ 哪些行業能最先通過產業網際網路的連結，吃到紅利？
2/ 潛力行業中，誰是“潛力企業”？
3/ 原有創投指標失效，價值高地正在遷移
一、誰會被推上產業網際網路的浪潮之巔
“近一百年來，總有一些公司很幸運的站在技術革命的浪尖之上。一旦處於那個位置，即使不做任何事，也可以隨著波浪順順當當向前漂十年甚至更長的時間。” ——《浪潮之巔》
在產業網際網路時代這波浪潮下，誰將被推上浪潮之巔？ 從篩選專案的邏輯來看，我們先找賽道，再找企業。
1、潛力行業
產業網際網路，是以第一二產業和傳統服務行業為主，即農業、製造業、家庭服務業、物流業、餐飲業、零售業等等。而在這其中能夠 最先通過產業網際網路的連結，吃到紅利行業 大致需要具備以下幾個條件：
1）GDP 佔比高，但目前產業效率低、數字化程度低、產業鏈冗長；
2）產品或服務相對容易標準化，依賴網路規模市場集中度高；
3）通過使用數字化、科技產品、去中間化等手段，或僅提升數字化程度就能帶來極大效率提升；
基於以上標準，我們認為，在“產業網際網路”的語境下， 製造業、物流業、農業這三個領域值得最先被關注。
其中，製造業作為國民經濟的支柱，又由於產品和生產線標準化相對高，數字化應用的基礎較好， 因而在近兩年 出現了一個“工業網際網路”的風口 。
據 工業網際網路產業聯盟測算 ，2017 年中國工業網際網路直接產業規模約為 5700 億元，按照 2017 年-2020 年 18% 的年平均複合增長率計算，預計 2020 年市場將達到萬億元規模。
但工業本身是一個場景極其複雜的大領域，國內工業的數字化基礎相比發達國家依然較薄弱，企業普遍介於工業 2.0 和工業 3.0 之間，要想通過工業網際網路實現升級，必須兼具對工業生產、行業 know-how 的深厚理解，以及物聯網、大資料、雲端計算、AI 等新一代技術的應用能力。 這注定是一場長週期的升級探索。
在這場工業大升級中，已經快速湧入了大量玩家，包括阿里、騰訊、華為等網際網路、通訊巨頭，三一重工、徐工集團、海爾、航天雲網等工業頭部企業，用友、東方國信、浪潮等IT頭部企業，以及一大批擁有相關背景的創業公司等。
在各路玩家的探索推動下，國內工業網際網路領域，在通用平臺、垂直行業平臺、平臺解決方案、工業細分應用、APP、IAAS、安全等位置，都各自形成了初步的企業生態。同時，也初步探索出了工程機械、能源、電力、機加工、冶金等高價值落地領域，以及裝置資產管理、業務運營優化、產業生態創新三大類工業網際網路核心落地場景。
兩個小案例來說明工業網際網路的價值在哪裡：
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徐工資訊為泰隆減速機提供裝置上雲服務，實現了對裝置生產執行狀況實時監測，實時跟蹤訂單生產情況，更好的銜接生產流程，統計分析裝置利用效率，反饋給企業決策者。提高了裝置利用率 3.6%，提高了計劃達成率 8.3%，提高了一次成品率 2.1%。
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樹根互聯幫助廣柴快速重建了船用柴油機智慧售後服務體系，包括物聯硬體、通訊協議、智慧售後服務應用、移動端應用等基於物聯網技術的應用，形成由實時機器資料驅動的快速業務優化迭代效應，幫助降低 30% 裝置管理成本，縮短 20% 執行管理反應時間，降低了 30% 的售後成本。
2、潛力企業型別
確定潛力賽道後，我們把目光投向了具備投資價值的企業型別。
我們認為，基於兩個標準，有兩類企業更值得被關注：
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場景＞技術： 應用型資訊科技服務商 ——能夠綜合運用雲服務、大資料、AI、5G、智慧硬體等技術，提供實際場景的綜合資訊科技解決方案的企業；
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產業協同＞單點改良： 資源整合型平臺 ——能夠從線上線下同步強化產業集中程度，提升產業鏈整體效率的平臺型企業。
首先，產業網際網路的核心是資料探勘和應用，因而資訊科技作為底層設施必不可少，但需要強調的是，應用型資訊科技服務商將更容易被產業企業買單。
巨集觀層面來看，由於中國的國情過於複雜，產業、地域之間的資訊化程度差異巨大，常常是 1.0、2.0、3.0 雜糅升級，因而不同場景下的實際情況非常複雜，需要企業根據實際場景的具體問題具體分析，再給出具體的落地方案。
微觀邏輯則是從企業付費意願和從業人群屬性來判斷的。
我的前同事，現北極光創投分析師徐寧曾經分析過，當下 AI 等技術成為標配，各公司的技術水平趨同， 0.1%、0.2%的效果差異已經不足以稱之為壁壘，企業需要地更多是針對某場景的解決方案 。
徐寧在文中提到了為零售門店提供硬體攝像頭的盯盯科技，相比其他 AI 視覺公司切入“精準營銷”的賣點，它利用人臉識別等技術，生成使用者畫像，以及空間熱力圖等為零售門店“巡店”，解決因門店多而分散造成的管理難題，降低人力投入，成效比“精準營銷”更明顯，客戶也願意為之買單，百果園、阿里零售通、百麗集團、來伊份等都是其客戶。
而在產業一線的工作人員往往不懂資料，因而必須要能夠直接落地實踐的方案，才能確保前面收集、計算的資料被應用，最終讓企業方看到效果並付費。
再說資源整合型平臺。
產業互聯的價值是上下游數字化串聯的過程，僅靠單點切入難發生質變。
早期交易類的 B2B 電商是產業網際網路最常見的形態，因為它能夠儘可能將產業的供需兩端連線起來，減少中間環節，同時交易帶來的使用者粘性相對強。
但發展至今，不少 B2B 電商平臺，仍然是在中間商之間進行交易撮合，且往往沒有底層互聯的資料做支撐，依然無法保證全鏈條的互聯和透明化，服務品質也無法得到保障，更深一層的原因則在於，平臺服務的深度往往決定了它的最終價值。
因而，我們看到，不少 B2B 電商平臺也在衍生倉儲物流、供應鏈金融等增值服務，在產業鏈路上也儘可能向生產端和銷售端延伸。
以蔬菜 B2B 電商宋小菜為例 。經過四年的發展，宋小菜正逐步轉型為綜合產業鏈服務平臺。平臺從最初在農貿市場收集訂單做反向供應鏈，逐步向上深入到原產地做產地服務、向下擴充套件農貿市場以外的銷售渠道，並在整條產業鏈路上，衍生出倉儲、無車承運、供應鏈金融等增值服務，逐漸形成完整的數字化產業鏈閉環。
這也意味著，產業網際網路無法僅憑藉一套資訊系統完成產業鏈的重塑，線下作為企業服務的實際場景，既是所有真實資料的來源，也是產業重新分配利益蛋糕時無法避開的部分。—— 也正是線下部分的比重加大，相比消費網際網路時期，產業創業者的經歷、背景、資源會越發重要。
三、創投指南：價值高地遷移，考核指標轉變
從消費網際網路到產業網際網路的發展中，對創投圈更直接的影響是，價值高地從“流量”轉移到了“資料”，原有的“流量經濟”時代的考核指標，如使用者數、活躍度、使用時長、APRU 值已不再適用，而產業網際網路自己的考核指標，還正在形成過程中。
但我們認為，有實際商業化過程中兩點需要注意：理清 To B 業務的付費邏輯和做好持久戰的準備。
1、付費邏輯：合規＞避險＞增效＞降本
產業網際網路按照付費的客戶，可以分為 To G (含軍方 及體制內單位）、To B、To C ，而願意付費的意願點很可能為：合規＞避險＞增效＞降本。
雖然當下很多分析在提到產業網際網路時，都將降本增效作為吸引客戶的賣點。但從實際看，當下產業網際網路還不成熟，其效果有待驗證，即“開源節流”、“降本增效”都是後驗的，因此說服客戶時需要花費的時間與精力都相對較高，可以參考前文提及的盯盯科技這一案例。這一情況下，合規、避險很可能是更強的買單點。
“合規”較容易理解，主要包括直接或間接符合政府、組織內部規定。“避險”主要包括責任避險、資產避險等。責任避險，如商場必須保證空間內水、空氣等不被投毒；電力、電暖等體制單位必須規避人命事故，即使這些人命事故往往是因為盜電、盜暖引起的。資產避險，如企業重大資產不被盜竊，資訊系統不被駭客，產線不要停產等，這些事件帶來的影響往往會更造成比上一套新技術服務更高的成本，且責任人需要職業生涯將受到重大負面影響。
當然，這也不是說“開源節流”、“降本增效”並不重要。而是在當前的環境下，很多新技術、解決方案，都不能完全、完整、100% 的達到客戶的需求和預期，因此客戶買單時就與其心理、在組織內所處的位置十分相關。
2、商業路徑：服務大客戶 VS 服務中小客戶
當前的現狀下，產業網際網路很難有如此快速地規模化發展，加上客戶還不成熟及付費能力限制，創業公司不得不在服務大客戶還是服務中小客戶這一問題上做出選擇。
這一問題直接關係企業發展路徑，是做標準化產品還是做定製服務，也有可能關係到公司未來的財務指標，是重點做規模還是重點做營收。我們認為兩條路徑並無對錯之分，創業公司從行業、自身的客觀實際出發。
3、從流量經濟到數字經濟，新的考核指標有待探索
在從流量經濟到數字經濟的轉變過程中，對於企業來說建立新的考核指標至關重要。“流量經濟”時代時代，已經形成了如使用者數、活躍度、使用時長、APRU值等完整的評估指標。但在我們訪談中發現，“數字經濟”時代，不管是企業家還是投資人，都認為“流量經濟”的很多指標並不完全適用，但新的考核指標仍不能清晰界定，仍在探索過程中。
目前來看，多維度、大規模的產業使用者資料具有高附加價值，有可能是未來新的評估指標的一部分。但是否需要通過讓渡經濟利益的形式獲得這些資料，需要依照自身的商業模式、財務模型進行考量。
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