本文来自微信公众号“物联网智库”，作者/彭昭。
这周，一家工业互联网平台的明星企业主动撤回了上市申请材料，终止IPO进程，令人扼腕。
背后的焦点是工业互联网平台企业的盈利能力问题。
这个问题自从2018年GE业绩急转直下，GE工业互联网业务始终未盈利时，就被逐渐暴露出来。
然而政策支持和社会价值的持续火热，让问题暂时被掩盖。
诚然，最近几年工业互联网平台服务于工业企业，并且取得了长足的发展。
根据最新的数据，截至2022年底，依托工业互联网平台，关键工序数控化率已超过58.6%，研发设计工具普及率超过77%，有效促进了制造业数字化转型，带动制造业增加值1.87万亿、新增就业人数超过41万人。
然而能力突出并不等于经济回报丰厚。
虽然取得了如此良好的社会效益，但是纵观各个工业互联网平台公司，不盈利的占到较大比例。
那么工业互联网平台的盈利能力如何取得突破？
或许这个问题应该被重新定位，跳出平台思维和技术思维，来重新审视。
当我们提到制造业的数字化转型，对于大部分企业来说，并没有统一的模式。企业往往是根据自身的数字化转型目标，来制定具体的转型路径。
在这个过程中，工业互联网平台只是其中一种工具，有可能可以形成一种数字化的基础设施或数字底座，成为数字化转型的载体。
而数字化转型的成败往往是由企业这个整体所决定的，涉及到管理、组织、业务、市场…各个层面，包括领导力转型、运营模式转型、工作资源转型、信息与数据转型等方方面面，不仅仅是一种技术、一种工具能够解决。
因此如果寄希望于通过工业互联网平台或者应用，就能够帮助企业实现数字化转型，显然是低估了数字化转型的难度。
与之呼应，工业互联网平台企业供应的能力，如果只是技术和工具，就很难走出怪圈。
今天这篇文章，我们来尝试分析工业互联网平台企业的盈利能力如何取得突破。
全球性的工业互联网平台商业模式难题
翻看西门子的最新财报，如上图所示。
根据已经发布的2023年第三季度信息（西门子2023财年从2022年10月开始），工业自动化业务订单加速下降，尤其是短周期的工厂自动化业务，来自中国的订单下滑较为明显；相比之下，软件业务的订单有所增加。不过所有工业自动化业务的利润和盈利能力均有所增长，软件业务持续向SaaS转型。
从营收来看西门子在工业自动化企业中一直保持着一枝独秀的状态。
以下是今年6月，工控网根据公开资料，整理的西门子、施耐德电气、霍尼韦尔、ABB、三菱电机、艾默生、罗克韦尔、欧姆龙、发那科、汇川技术10家企业近十年业绩变化及最新财务报表。
2020年财年受疫情影响，几乎所有企业的营业总收入都有不同幅度下降。随后开始反弹，西门子、施耐德电气营业总收入涨幅较大。（注：图中西门子在2020财年营收总收入、营业利润、资产总额等数据大幅下滑是由于西门子能源业务于2020年9月底分拆，独立上市。）
即便在全球经济面临较大压力的2023年上半年，西门子的数字化工业业务仍表现出了很强的发展韧性。
自从2014年西门子推出工业互联网平台Mindsphere以来，她的定位一直在持续调整。
从2019年的“开放操作系统”到2021年的“工业互联网即服务”解决方案，Mindsphere完成了从产品到服务的转变。
来到2022年，可能西门子也意识到单纯工业互联网平台不足以扛起制造业数字化转型的重任，Mindsphere被合并为西门子全套工业互联网解决方案的一部分，她与低代码、边缘、工业自动化，共同构成了西门子的工业互联网体系。
再到后来，西门子想开了，不再强调工业互联网平台，而是形成了一套组合拳。
最近，西门子又对工业互联网解决方案体系进行了重构，Mindsphere与低代码平台Mendix、工业边缘硬件、数字化连接能力构成“神奇四侠”，组合为西门子Xcelerator开放式数字商业平台。
从西门子的实践来看，工业互联网平台与工业自动化产品之间不是零和游戏，而是正和游戏，他们构成的是密不可分的一体化方案。
工业互联网平台的发展，带动了原有工业自动化产品的销售，两者相辅相成，互相促进，都在增长。
技术能力突出并不等于经济回报丰厚
随着技术持续迭代，会出现新的基础设施层，释放巨大的价值，工业互联网平台曾被定位于基础设施量级的机遇。
的确，工业互联网平台可以被看做是技术迭代中诞生的新基础设施，但是她的通用性往往被高估了。
工业互联网平台一般是与产线、设备和应用，构成一整套的数字化系统或解决方案，为客户提供服务。
从应用端来看，截至2022年底，工业APP数量已超过60万个。量级大致相当于2011年6月左右的苹果iOS应用市场规模。到2022年底，苹果App Store的应用程序数量是178万个。
虽然量级趋同，但是工业互联网和消费互联网有明显的区别，就是工业场景可复用的难度极高，通用性较差，技术方面的领先优势很难与经济回报挂钩。
一旦深入到场景、工艺、流程、机理，就会发现各个行业的特色五花八门，个性化的差异很大，不太可能横向跨越和复制。
工业互联网面对的是一个尾巴很长很长的长尾市场，很少有可以复用的情况，定制化开发成为常态。
即便面对同样的应用场景，也存在着极少数的特殊情况，这些极少数的“长尾”可能并不罕见，一旦发生，工业互联网方案仍被期待具有较好的精确性和准确度。
之前我与一位在企业成功做了多年CTO的朋友聊天，他笑言说，CTO是一个“高危职业”，经常会发现企业的CTO每隔两三年就换了个人。他能长期稳扎稳打的秘诀是兼顾成本效益，平衡“人”和“机”的参与比重，解决长尾中遇到的各种情况。
因为在很多产业中，“正确性”很重要。
工业互联网系统给出的判断，可能在超过95%的情况下是正确的，但是仍旧有小于5%的出错机会，而这在不容有失的工业领域是难以包容的。
他的策略是虽然能用机器的环节就用机器，但是当5%的出错概率不能容忍时，必须用人来完成验证和操作。
举个例子，我们用200万可能可以制作一个能够实现80%准确率的樱桃采摘机器人，但是如何将准确率提升到90%，所需要的投资可能会增加到2000万，而如果达到95%的准确率，可能会需要2亿元，单纯依赖机器的资本边际回报快速递减。
这时再继续投资机器，不如让人去完成最后这10%或者5%的优化工作。
想做好CTO，就不能仅从技术的维度思考问题，不能只考虑技术的新颖性、理论高度和创新突破，而是要从经济性的角度看待问题。
毕竟，技术能力突出并不等于经济回报丰厚。
同样，做好工业互联网平台，也需要跳出技术思维和平台思维。
警惕经济性不明且平庸的螺旋式上升
站在工业互联网平台的使用者视角，用户们期待的并不只是如何用好工业互联网这个技术工具，而是如何让自己的企业实现数字化转型。
比如，茅台的数字化转型目标是实现业务模式的转型，从线下到线上，创建“i茅台”品牌，打造了“i茅台”数字营销平台，实现S2B2C，从大型供货商，到渠道商，再到顾客，全链路的数字化管控协同场景。
SHEIN希音属于快时尚，款式多样，交期快速，每天超过500万件销售量，订单只是100~300件/单。广东东莞虎门“衣针衣线”的数字化转型目标是实现生产模式的转型。他们搭建的数字化平台与希音的订单系统完全打通，招引虎门地区的中小微企业入驻到厂房，采用接单模式，没有厂长、没有车间主任，工人成为“骑手”，成本极大降低，工人工资明显提升。实现了C2M，用户直连制造商，根据订单生产。
河钢集团的数字化转型目标是实现绿色双碳的转型。钢铁行业是制造业中碳排放量第一的行业，在“碳达峰”、“碳中和”双碳目标之下，急需追踪碳足迹并逐步优化。河钢使用物联网硬件对碳排放量进行了广泛监测和实时采集，通过建立产品生产的工序模型，确定各个工序的主次产品用量，依次计算出每道工序的碳足迹，得出最终产品的碳足迹。
每个企业的数字化转型目标各不相同，要解决的问题不同，采用的路径也就不同，个性化定制在所难免。
我们再回过头来看工业互联网平台，在这里面起到的作用。
工业互联网平台是数字化转型的一个载体，在帮助客户实现业务模式的转型、管理模式的转型、生产模式的转型或者绿色双碳的转型过程中，完成自身的价值体现。
这与此前的几次基础设施量级的技术革新有很大不同，无论是个人电脑、互联网、智能手机还是云平台，都创造了新用户、新需求和新市场。
我此前曾经举过摩拜的例子来说明新需求的创造。
如果当初摩拜创立的时候，没有选择自己做自行车，而是选择只做智能锁或者出行服务平台，把我们大家没用的自行车统一管理，提供共享出行服务，让每一个自行车闲置资源的参与者都赚到钱。如此这般，摩拜是否能够形成如今的发展势头呢？
答案是否定的。摩拜成功的本质是刺激了使用自行车出行的新需求，把原本走着不用花钱的路途，变成了自行车骑行之旅。如果没有独特的自行车设计，统一的服务质量，良好的出行体验，很难大量激发最终用户对于共享自行车的使用需求。
在这个过程中，摩拜超脱于智能硬件或者平台企业，承担起了自行车行业资源重塑者的角色。某种程度上，摩拜加速了自行车的发展，制造了前所未有的大量设备。
工业互联网平台很多时候并没有创造新用户，新需求或者新市场，而是对现有产品的补充和对现有流程的再造。
这种补充和再造并不影响工业互联网平台企业发展到较大规模，成长为上市公司。
但是在这种转型和再造的过程中，精细化运营以及对经济性的考虑，就显得尤为重要。
与之相悖的是，在工业互联网平台企业成立的初期，往往是先追求高速增长，让投资人满意，而不是优先关注利润。当发现平台的投入经济性不明，横向扩展和复用能力不足时，已经为时晚矣。
写在最后
总体来说，工业互联网平台的商业模式问题是全球性的，解决这个问题的可能思路是重新定位，跳出平台思维和技术思维，来重新审视数字化转型的整体。
工业互联网平台只是其中一种工具，而数字化转型的成败往往是由企业这个整体所决定的。因此，我们需要将工业互联网平台作为数字化转型的载体，与工业自动化应用、产品与设备之间形成互相促进的一体化方案。
此外，我们也应认识到工业互联网平台的通用性较差，定制化开发已成为常态。
著名的数学家罗杰·彭罗斯曾经提出了一个现实世界中并不存在的楼梯。仔细观察彭罗斯阶梯的构造，我们会发现一个细思甚恐的问题：明明是一直在向上攀登，但是又一次次的回到原点，永远也没有到达尽头的时候。
为了避免平庸的螺旋式上升，当我们又完成了一个工业互联网新项目时，可能需要思考的是，平台上又沉淀了哪些能力？是否可以复用？经济上划算吗？
参考资料：
1.三年亏损13亿，上市中止，这个赛道到底行不行？作者：胡镤心，来源：亿邦动力
2.曾被认为是工业互联网的“杀手级”应用，预测性维护为何发展不及预期？作者：彭昭，来源：物联网智库
3.The Race to Capture Value:Cloud Lessons for the AI Era，作者：Peter Lauten and David George，来源：a16z.com
