從最近的一系列組合事件，可以看出IIoT未來趨勢的端倪。

7月16日，通用電氣GE與微軟宣布達成雙方史上最大的合作伙伴關系，以加快工業物聯網IIoT服務的落地。GE將在Microsoft Azure云平臺上標準化Predix解決方案，并將Predix產品組合與Azure的本地云功能（包括Azure IoT和Azure數據與分析）深度整合，同時雙方還將共同進行銷售和市場活動。

不久之前，7月9日，阿里云與西門子在德國柏林簽署合作備忘錄，共同推進工業物聯網IIoT在中國的發展。兩家公司計劃于2019年推出部署于阿里云的MindSphere平臺。此外，共同進行市場開發，培育IIoT生態系統也在合作內容之列。

隨著各大公司之間的合作趨勢日益明朗和加深，工業物聯網IIoT平臺之爭逐漸升級為巨頭之間的鏖戰，馬太效應加劇，中小型IIoT平臺勢必面臨淘洗和沖擊，但隨之也將為窄道領跑者開啟一個全新的周期：工業SaaS（Software-as-a-Service，軟件即服務）的醞釀與爆發。

工業SaaS，簡單而言，就是讓工業企業像使用服務一樣獲取并使用軟件的功能。對于許多中小型企業來說，SaaS是采用先進技術的最好途徑，它降低了企業購買、構建和維護基礎設施和應用程序的“門檻”，只需支出一定的“訂閱”費用，便可享受到相應的硬件、軟件和維護服務，這是網絡應用最具效益的營運模式。因此，在本文中你將看到：

1. 為什么工業SaaS的超級周期即將開啟？

2. 首批工業SaaS在哪里布局？

3. 工業SaaS有哪些創新機會？

1 IIoT平臺進入洗牌周期

除了上述伙伴關系之外，此前西門子Mindsphere已與航天科工、亞馬遜AWS、SAP和微軟建立合作，GE Predix與蘋果、華為合作，騰訊云與三一重工、樹根互聯、富士康合作…雖然巨頭之間的合作并非是排他性的，但是通過合作擴建生態陣營是確定性的。

從發展階段來看，絕大多數工業巨頭已將IIoT平臺列入發展的主航道。從產業本質上來看，工業物聯網平臺是一個重技術、重資本、持續投入、長線回報的領域。隨著行業巨頭之間競爭的日益加劇，留給中小型玩家的市場份額勢必將大幅下滑。

據官方數據，GE Predix耗費10億美元打造，2016年GE在數字化研發方面的投入更是高達21億美元。西門子在2018財年（2017年10月1日至2018年9月30日）的研發投入將超過56億歐元，雖然沒有針對Mindsphere的具體數據，但西門子表示約5億歐元將專門用于“公司核心科技”領域研發。國內IIoT企業樹根互聯也曾宣布超過15億元的累計投入。

巨頭之間的加速合作，以及IIoT平臺的巨大投入表明，這個領域已經不適合初創企業生存。中型IIoT平臺需要警惕后續投資斷流的風險，無法咬緊牙關進行持續投入的企業，將逐步與巨頭領銜的第一梯隊拉開差距。

2 工業SaaS迎來崛起的超級周期

在IIoT平臺的競爭態勢逐步明朗的情況下，對于創新型企業而言，最佳的策略是加入巨頭營造的生態，借力發力，抓住工業SaaS崛起的窗口期。

雖然工業SaaS的想象空間遠不及IIoT平臺的體量，但卻有機會獲得更高的利潤率，同時某些垂直領域的工業SaaS應用如果能夠打通產業鏈的各種環節，并不排除最終橫向擴展為事實平臺的可能性。

我之所以判斷工業SaaS即將迎來崛起的超級周期，原因有二：

■一是巨頭們在營造IIoT平臺生態的過程中，為了匯聚更多的合作伙伴協同發展，對有價值的工業SaaS應用勢必給出“高溢價”的支持力度。

■二是工業SaaS的銷售成本普遍較高，借助巨頭為IIoT平臺造勢的契機，站在巨頭肩膀上的市場活動，將有效的分攤推廣費用，還可能借助巨頭的“光環”建立自身的品牌效應。

以上兩點，我們分別進行具體分析。

對于工業SaaS應用的支持，這里以西門子Mindsphere和GE Predix為例。

通過網站siemens.mindsphere.io可以了解西門子對Mindsphere開發者提供的支持。

除了基礎的技術、接口與培訓支持之外，MindSphere還提供本地開發沙盤。開發人員可以通過下載操作，對MindSphere環境進行徹底仿真，獲得MindSphere直觀體驗。并可共享MindSphere開發社區的各種資源（例如，開發者門戶、研討會、免費示例應用和模板等）。

西門子還聯合Edge2Web進一步簡化了編程的難度。

2017年底，西門子推出了MindSphere合作伙伴計劃，這個全球統一的3級（鉑金、黃金和白銀）結構，每一級都有明確的業務開發收益和要求。所有級別的合作伙伴都能夠獲得新業務開發收益。黃金和鉑金級合作伙伴還可以獲得業務拓展資金，用于推動概念、市場營銷和技術活動，從而加快業務和投資。

GE Predix為開發者提供的入口是，上面提供了服務資源庫、分析模型庫和基礎應用程序庫，涵蓋百余種基礎模塊。

Predix已面向所有開發者開放，力求打造強大的“工業社區”。根據GE預計，到2020年時每年將有2萬名開發者在Predix平臺開發應用軟件，隨著大量全新應用程序問世，該“工業社區”將激活超過2，250億美元的全球最大的工業應用市場。

考慮到工業領域的企業分散度較大，用戶需求廣泛，碎片化程度高，巨頭們在

IIoT平臺的銷售活動與市場推廣方面也是親力親為、不遺余力。

2017年6月，西門子組織Mindsphere Day用戶活動，物聯網智庫曾參與共同組織，通過數字化體驗讓IIoT愿景走進現實。2018年初，西門子攜手18家合作伙伴創立“MindSphere World”全球用戶組織，旨在推動MindSphere生態系統的全球化發展。首批加入的企業包括巨浪集團、費斯托、庫卡、威圖、西克公司、邁克威力股份公司等。

同時，上海大制科技、源訊信息技術、埃森哲、SEEQ、evosoft等公司正在基于Mindsphere進行工業SaaS開發。預計到2018財年底，即2018年9月30日，通過MindSphere實現互聯的設備數量將達到125萬臺。

根據在2017 GE Minds + Machines活動中透露的信息，全球已有超過33000位開發者、300家合作企業基于Predix平臺在進行應用開發，包括大量的咨詢機構、集成商和獨立軟件開發商，代表性企業例如Infosys、Wipro、埃森哲、Capgemini、TATA等。BP、Exelon、Schindler和Maersk等工業企業正在使用GE Predix平臺提高其運營效率。

3 第一批效率驅動型工業SaaS落地

目前第一批落地的工業SaaS已有百余款，可通過西門子和GE的官網進行查詢：

如果將各種工業SaaS進行分類，可以分為資產績效管理、生產運營監控、操作流程監控、數據可視化、質量管理、能源管理、現場服務、商業智能決策等。這里不再一一舉例，只列出值得關注的幾種。

MyMachines：這是一款云端機床管理SaaS，針對中小型機械制造OEM客戶，用于機床的監控，提高機器可用性和生產率。MyMachines允許機器制造商創建數字服務和創新業務模型，提升機器生產狀態的透明度，優化機器生命周期，執行更加快速的故障分析和創新的售后服務。相似的SaaS應用還包括Analyze MyDrives，提升運動控制領域驅動系統的狀態透明度。

ServiceMax：這款SaaS提供了現場服務解決方案，【物女心經】的讀者對ServiceMax不會陌生，該公司此前以9.15億美元的價格被GE收購。數據顯示，GE通過服務維護業務帶來了超過70%的利潤。ServiceMax可實現運營規劃的自動化，如人力優化，高級調度和調度，零件物流，庫存和倉庫維修以及已安裝的基礎服務。

APM（資產績效管理）：這款SaaS基于被GE并購的Meridium公司的原型產品，使用數據和分析來減少計劃外資產停機、提高可靠性和可用性、最大限度減少成本并降低運營風險。可以說APM涵蓋了絕大多數工業資產的需求，包括機器和設備健康、可靠性管理和維護優化。

Product Intelligence：這是一款殺手锏級SaaS應用，因此多說兩句。

目前該項SaaS服務官方公布的定價為每年5萬美元。Product Intelligence能夠自動從情境化的產品性能數據中挖掘機理，它可將散布于產品生命周期管理PLM、企業資源規劃ERP、制造執行系統MES、質量管理系統 QMS、客戶關系管理CRM以及其他企業級數據源的數據結合起來，融入一體化的安全數據層中以供分析。

基于強大的算法，Product Intelligence將產品相關的屬性分為單獨的事件并將其聯系在一起，從而建立數據情境，能在數秒內對數百億個事件進行搜索。

這一工業SaaS的背后技術支撐，是此前廣受業界矚目的工業大數據產品Omneo，及其獲得專利的Discovery算法和功能。

4 工業SaaS潛藏了哪些創新機遇？

最后，我們簡要分析工業SaaS的發展方向和創新機會，主要包含以下3個層次：

效率驅動型：目前已經上線的百余款工業SaaS雖然種類繁多，但它們的絕大多數具有相似的共性，也就是由數據驅動，降低了執行中的不確定性，完成運營監控與決策，“人”在其中扮演了重要的角色。

上面提到的生產運營監控、操作流程監控、數據可視化、質量管理、能源管理、現場服務、商業智能決策等工業SaaS類型，無論哪種，大部分是通過對于現場數據的采集、提煉與可視化，讓企業的操作員或決策者，能夠更為客觀，有數有據的評估和優化操作流程效率，改進產品體驗，提升決策水平。

技術驅動型：隨著數據思維的進一步深入，“人”的因素有可能被逐漸弱化，通過機器智能，將現場數據提煉為信息與知識，反饋于工業場景，實現更為高階的智能生產。

由“物”取代“人”來進行決策，將會極大的發揮數據的價值。這里需要強調的是，在這種工業SaaS中的數據分析算法往往更為復雜，分析結果給機器和生產線直接使用，令其可以持續自我迭代。目前相關的工業SaaS并不多見，本文中的Product Intelligence這款產品，在這方面進行了一定的探索。

跨界協同型：工業SaaS為工業企業服務，但不應只把自己綁定于工業領域。有效利用技術的新型周期和金融的新型周期，推動產業資源的重新組合，更易激發創新的商業機會。

在之前的文章中我曾經提到，我們正在面臨一個技術、經濟、金融、政治等多個領域紛紛觸及拐點，進入新型周期，多浪疊加的大勢中。人工智能、區塊鏈等新型技術的驅動力已經開始出現，整個金融業所處的環境也正在發生重大的變化，融資租賃、供應鏈金融正在與產業逐步融合。工業SaaS不妨緊跟時代變化，抓住跨界機遇。目前GE Predix聯合愛立信已經提供了區塊鏈即服務模塊，供開發者使用。

與最初只計投入的做法不同，巨頭們為IIoT平臺制定了清晰的盈利計劃。例如，西門子已設立了明確的MindSphere盈利時間表，計劃在2020財年實現MindSphere業務收支平衡，根據西門子的報告顯示，預計最晚到2022財年，MindSphere與工業SaaS業務將一共帶來10億歐元的營收。

從現實情況來看，目前很多工業SaaS并沒有擺脫傳統軟件銷售的“老路”，為了滿足客戶需求做了較多定制化的工作，并不符合SaaS產品化的基本路線。

無論如何，對于工業SaaS而言，創收是硬道理。由于工業SaaS普遍采用訂閱式的收費模式，客戶的復購率成為關鍵的指標，一定時間之后有價值的產品便會脫穎而出。

本文小結：

1.工業物聯網IIoT平臺的馬太效應加劇，中小型IIoT平臺勢必面臨淘洗和轉型。

2. 工業SaaS即將迎來崛起的超級周期，作為落地的第一梯隊，效率驅動型SaaS產品紛紛上線。

4. 工業SaaS的創新機會，主要3個層次：效率驅動型、技術驅動型和跨界協同型。