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电信网通那头接口生锈了【大数据与微金融】六禾创投陈清明：大数据与微金融变革阅读（本文选自微金融50人论坛演讲汇编系列之一：微金融的基础设施，独家推出，转载请注明出处）
一、小微金融发展现状目前小微金融发展状况并不乐观。表16-1显示的是小微金融供给端的情况。大部分的金融贷款余额依然是由大型银行主导，针对小微企业的贷款占比是基本可以忽略的一个小数字。需求端来看，小微企业需要有大量的融资来发展它的事业。但是，非常令人遗憾的是小微企业融资遇到了各种各样的麻烦，比如小微企业没有很合规的财务报表，没有可以拿出来进行抵押的土地、厂房、设备等等。因为这些问题，传统的银行就无法给小微企业放贷。即便有放贷的情况，也需要经过一个很漫长的审核过程，而且银行会对小微企业附加上诸如通过担保公司提供担保之类的各种各样的条件。所以小微企业即便能够幸运地拿到银行的贷款，也会付出极高的时间成本和资金成本。这就是小微金融的现状。 表1中国2012年不同类型银行小微企业和个人经营性贷款余额（单位：亿元）银行类别总资产小微企业贷款余额个人经营性贷款余额小微企业和个人经营性贷款余额大型商业银行579360396361071950355股份制商业银行23440816389976826157城市商业银行12346915948417420122村镇银行319010429962038说明：1.除村镇银行平均资产为2012年6月末数据外，其他均为2012年末数据；2.小微企业按照《工业和信息化部、国家统计局、国家发展和改革委员会、财政部关于印发中小企业划型标准规定的通知》进行划分；3.个人经营性贷款含个体工商户贷款和小微企业主贷款。资料来源：银监会。
图1小微企业向银行融资时的常见问题 目前小微企业贷款余额和新增贷款增长速度是比较快的（图16-2），其中总体规模这两年快速增长至近万亿。图16-3显示的是2012年小贷行业主要资金来源。我们看到小微企业贷款主要资金来源仍是资本金。这个跟现代金融体系的结构是矛盾的。金融是高杠杆行业，而小贷却没有杠杆。针对小微企业的资金供给方没有充足的借款去做高杠杆产品，限制了其放贷能力。这是目前所面临的一个问题。另一个问题则是贷款的违约率近来不断升高，坏账增多。图2 中国小额贷款贷款余额和新增贷款图3 2012年小贷行业主要资金来源资料来源：中国人民银行。 全国小贷行业的规模有八千家，有十万从业人员，人均八百万贷款余额，区域上比较集中。这种集中跟整个小微企业的地域发展程度有很大的关系，比如说截止2014年第二季度各省市小贷公司贷款余额最大的一个省是江苏。我们知道整个苏南地区小微企业的发展势头比较好，因而在相应的地区也会有大量的贷款投放。二、网贷平台与征信体系解决小微贷款在资金的供给方和需求方不平衡、不匹配问题的一个途径就是这两年迅速发展的网贷。网贷为小贷和民间金融资产证券化提供了资金通道，在一定程度上解决了小微企业贷款难的问题，但是大部分没有自己做线下风控。目前比较多的网贷平台是以流量和互联网模式作为核心，吸引资金需求方加入平台。债权人出借的资金大多要走线下模式。网贷公司也都在往线下实体渠道做渗透，像限额付、平安陆金所等等。这个模式跟Lending Club的借款给用户还信用卡的模式差别比较大。Lending Club渠道更多的是在线上。因为P2P平台只是卖流量，很难复制LendingClub的模式。这与中国缺乏小微企业和个人的征信数据有很大的关系。就小微金融平台而言，非常重要的基础设施建设环节就是建立完善的征信体系。缺乏完善的征信体系将对资金出借方的保本保利要求产生非常大的压力。图4 网贷平台贷款余额（亿）资料来源：网贷之家。 中国目前从事征信工作的主要机构是央行。央行是在大陆市场做征信最成功的一个机构。其征信体系覆盖8亿人口，但是只有2.9亿人有信贷记录。这些信贷记录大部分来自银行客户，特别是信用卡客户，少数一些来自房贷、车贷。企业方面，央行征信体系仅仅覆盖2000多万家。而全中国企业的数量远远超过这个数，单单北京地区企业的数量估计就有2000万家以上了。20年前上海地区大概就有几百万家企业的注册信息了。所以央行征信所覆盖的企业量还是非常少的。覆盖的企业之中，有信贷记录的企业更是凤毛麟角，其规模为900万家。因而现实中很难以央行征信中心的数据为基础去面向小微企业开展金融业务。上海资信有限公司是做征信的一家企业。它拥有四十万左右的网贷借款人数据，大部分是黑名单。公司尝试通过以跟P2P网贷平台共享数据的方式来积累黑名单，但是很多大的P2P平台不太愿意介入进来。另一家公司安融征信也遵循相同的模式，希望通过共享数据的方式来服务行业，也面临同样的发展困境。中美征信体系差异显著。对于中国而言，现在只有少数几家征信公司，他们能够提供的信用数据非常有限。这样就使得小微贷款信用评估主体在出借方，相当于借款人要自己去做个人或者小微企业的征信信息评估。这个评估要收集各种各样的信息，极大地提高了借款成本和运营费用。对于美国而言，其征信体系的建立也是经历了一个非常漫长的过程。时间跨度长的征信公司，其经历超过100年，时间跨度短的也是几十年的历史。目前美国形成“三大针对个人的征信公司，以及针对企业的征信公司”的“3+1”模式。依赖征信公司的服务可以提高个人、企业的贷款效率。应该说在过去30年中间，美国通过16部法律，在个人隐私和数据使用上达到了某种平衡。因为只有使得个人隐私包括所谓的商业机密跟数据使用之间达到了平衡的状态，才能使后者服务于商业社会。图5 美国征信发展历程 表2 美国征信法律体系资料来源：公开资料，平安证券研究所。 中国的三大征信公司目前还处在一个起步状态。以征信覆盖率而言，中国的征信覆盖率非常低，而在很多发达国家征信覆盖率都非常高。虽然现在央行也有出台政策要激励更多的机构参与到个人、企业征信系统的建设中来，但是这项工作还是面临很多问题。图6 世界各国征信覆盖率比较图7 中国征信发展历程与展望三、大数据服务网贷发展在服务小微企业、个人贷款方面，大数据可以做很多事情。第一，大数据可以做还款意愿分析。有些公司做的就是提供反欺诈问卷。贷款之前先要填写一份问卷。虽然填问卷看上去不会跟贷款本身有直接的关联，但是公司后台可以利用这些问卷分析这笔交易最终违约概率。第二，大数据可以做贷款人本身还款能力的分析。这可以通过职业信息、电商的消费数据等等去判断。第三，大数据可以做稳定性方面的一些解决方案。第四，可以利用房产数据库判断房产价值。最后，可以通过社交网络判断借款人的情绪波动。大数据服务于网贷其他方面的情况还包括互联网公司等利用交易数据来挖掘商业价值等。下面举几个例子：元宝铺就是利用阿里的数据做相关的数据挖掘；银行和小贷公司根据POS机刷卡监测POS贷借款人的流水情况；在供应链方面，海尔跟中信银行用供应链数据来做借款分析；对私贷款方面，51信用卡是通过收集信用卡持卡人的交易数据来分析用户行为。当然还有一些公司，比如聚信立，通过交易平台还有社交网络挖掘个人征信评估。现在整个金融体系越来越多的从线下往线上转移，整个服务主体也会逐步从大中型企业往小微企业包括个人转变。如果回顾历史，当年四大资产管理公司成立的时候，中国整个银行体系面临崩溃的边缘，因此才成立四大资产管理公司剥离银行的坏账资产。这段历史证明一件事情，大中型企业未必靠谱。过去传统的人工全方位信贷审核也未必靠谱，因其难以规避道德上风险。大数据可以提升整个经营体系的效率，可以在一定程度上规避至少是缓解从业人员的道德风险，可以降低整个社会的融资成本。有一句话说，幸福的家庭总是相似的。从一些小微企业，特别是在互联网金融领域创业的一些公司来看，目前成功的一些互联网金融企业也是相似。这个相似的核心是他们都比较好地利用了大数据。未来在大数据领域需要关注四类企业。第一个是做企业级或者个人级的数据收集工作的公司。这个是非常重要的工作。新兴创业者对数据处理有很多点子和想法，但是对数据收集没有什么特别好的招数。第二类是有数据传统企业。包括银行体系、运营商体系以及TMT行业。第三类是新的拥有低违约率线下渠道的企业。第四类是做个人征信的企业。（根据微金融50人论坛闭门会议整理而成，本内容分享者六禾创投合伙人
陈清明）*************************************************2014中国微金融发展论坛暨微金融50人论坛成立大会将于12月6日(周六)下午在北京举行。此次会议分享嘉宾包括：社科院杨涛、中国人大吴晶妹(巨吴霸)和杨东、清华刘鹰、陆金所计葵生、京东金融姚乃胜、BCG何大勇、阿里巴巴高红冰、蚂蚁金服陈龙，90后孙宇晨，小微企业和金融消费者代表。本次大会已聚集来自政产学研用的微金融/互联网金融领域权威专家学者100多名，同时欢迎关注微金融发展的各界人士参加，由于会场场地所限，需有意参会嘉宾提前告知参会信息以便做好座位预留（参会免费，名额有限，先到先得哈）。推荐参会方式：关注微金融50人论坛官方微信公众号：wefinance50，发送：姓名、单位职位、手机联系方式和Email（缺一不可），请注明参加微金融50人成立大会。（详细会议议程安排见公众号历史消息）大数据领域国内外对标公司介绍_百度文库
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有缘网与Gowild狗尾草达成战略合作 涉足AI与大数据
16:17&&来源：互联网&
　　&大数据&和&人工智能&俨然已经成为科技行业最具价值的领域，顶尖的科技公司都在这两个领域投入了大量的心血。尤其是AI领域，近年更是成为创投风口，据网易与乌镇智库联合发布的《乌镇指数：全球人工智能发展报告(2016)》显示，2015年全球新增AI企业数量已达到了806家，平均每10.9个小时就有一家AI企业诞生。
　　近日，更懂90后的移动婚恋交友平台有缘网宣布，与Gowild狗尾草智能科技达成战略合作，有缘网将向Gowild狗尾草旗下&公子小白&机器人提供包括年轻群体两性情感、两性沟通等方面的大数据，为&公子小白&机器人交互的智能性和先进的感知能力提供部分内容支持。
　　大数据和人工智能的天然结合
　　据悉，&公子小白&是Gowild智能科技旗下基于人工智能的中文自然语言交互的情感社交机器人，主要面向中文区的年轻用户，也是一款家居智能机器人。无论在百度还是微博上搜索，&公子小白&都非常受网友欢迎，曝光率和销售量目前均保持在全网第一的位置。
　　作为一款涉及情感交互及智能互动的AI产品，公子小白依靠其交互的智能型及先进的感知能力的在AI创客大军中脱颖而出。而有缘网作为时下更懂90后的移动婚恋交友平台，多年深耕于年轻异性情感交互，对于年轻人的沟通习惯和表达偏好有着深入的研究，积累了丰富的情感交互大数据。此次有缘网与Gowild智能科技的合作达成，势必将双方的优势资源融合发散，有缘网情感交互大数据的注入，为公子小白系列机器人的交互水平和感知能力提供了进一步的数据支撑，也是有缘网试水AI领域的有益尝试。
　　更懂两性沟通的有缘网
　　谈到有缘网两性情感大数据，其源于有缘网多年来对于年轻人特别是现在90后婚恋的研究和深耕。重恋轻婚的平台属性使得有缘网将&沟通&这件事看得比婚姻这一结果更加重要。从本质上来说，有缘网是一个更偏向于&恋& 的两性婚恋交友平台，致力于为更多不着急结婚的年轻人提供更多的沟通机会。
　　在这个过程中，男女用户表现出了完全不同的痛点。女性的痛点在于不被尊重，男性的最大痛点则在于不会聊天。针对男女用户完全不同的痛点和需求，有缘网给出了自己的解答思路：其直接颠覆了发信件或者简单聊天的模式，而是采用傻瓜式的破冰模式，当男生选择自己心仪的女生后，将可以收到来自女生最关心的几个问题和答案选项，男生只需要做选择题就可以聊下去。对于女生来说，可以通过这些选择题了解男生，如果两心相悦就可以深入交流。
　　据悉，除了情感大数据方面与Gowild智能科技的深入合作外，有缘网后期还会参与到Gowild智能科技的&ai+泛娱乐&战略中，进行多项积极尝试。
　　近年来有缘网逐步晋升婚恋巨头，不得不说是90后婚恋社交红利释放的结果。作为不同时代的人群，90后可以接受通过婚恋平台结识异性。不过，他们的需求是，获取结识异性及深入沟通的机会，而不是为了婚姻而物化的两两匹配。有缘网强调的是新婚恋主义，更注重交流的匹配。
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摘要：如果说在过去的20多年中，中国互联网的竞争都是从0到1的搜狐、网易、百度、腾讯、阿里巴巴、京东等公司之间的竞争，那么工业互联网这一概念从诞生之日起，就是一场全球竞争，一场众多巨头参与的竞争。题图来自：视觉中国11月27日消息，经李克强总理签批，国务院日前印发了《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，意见提出要建设具有中国特色的工业互联网体系。工业互联网被推上了“史无前例的高度”，跃升为“中国制造2025”的主攻方向之一。目前，全球工业总产值已将近32万亿美元（2016年美国GDP为18.5万亿美元）。对于这个庞大复杂的领域来说，一点点效率的提升、成本的降低，其价值都远超一般行业。根据美国埃森哲和GE的评估，2030年工业互联网全球产值将达15万亿美元，到2050年则将达到50万亿至80万亿美元。只是，这个前景巨大的市场，创业也难于一般领域。在美国的“工业互联网”、德国的“工业4.0”和中国的“中国制造2025”背后，我们看到的都是巨头的身影。自从2012年GE率先提供了Predix平台后，工业互联网就开始风靡工业界。除了罗克韦尔自动化、西门子、联合科技等传统竞争对手以外，技术巨头亚马逊、思科、Google、IBM以及微软等也对工业互联网虎视眈眈。国内互联网巨头，华为、三一重工等龙头企业，也纷纷拿出了自己的工业互联网解决方案。如果说在过去的20多年中，中国互联网的竞争都是从0到1的搜狐、网易、百度、腾讯、阿里巴巴、京东等公司之间的竞争，那么工业互联网这一概念从诞生之日起，就是一场全球竞争，一场众多巨头参与的竞争。在这场不一样的竞争中，未来的趋势是什么？投资和创业的机会在哪？星河互联工业互联网事业部回归到产业链本身，梳理了工业互联网领域的关键环节和市场热点，并对五个垂直细分领域做出了趋势发展研判，希望从中发现投资和创业的切入点。今天的报告，值得你仔细读完。一、行业临界点已经突破?从2015年国家发布2025智能制造发展规划以来，我国工业互联网市场主要呈现两类变化。一类是龙头企业开始主动进行智能制造改造。企业基础信息开始采用云计算大数据平台，企业设备设施开始物联网化。部分龙头企业建立了自己的工业互联网平台，服务本领域的中小企业，开始向卖服务的模式开始转变。这类企业是工业3.0向工业4.0发展的典型。星河集团旗下上市公司天马股份，拥有一家60年历史的重型智能制造龙头企业，齐重数控装备股份有限公司，主要生产大型机床，单台机床价值上亿，是我国大型装备制造业的旗舰。齐重数控从2014年开始导入服务性制造的升级，2015年开始与西门子合作完成工业物联网平台的搭建，2016年初步实现工业云平台，开通远程诊断、远程维护服务，2017年完善了整个工业云平台，实现了远程运维、预测性维护、产线监控、大数据分析等各类服务，客户包括中广核、中国华电、三峡集团、华润电力、华润电力等。通过两年改造，齐重数据通过远程服务的方式服务数百台大型机床，实现服务收入数千万。这部分收入的总共投入运营人力20多人，远远超过传统设备制造的经济效益，初步完成了服务型制造的装修，预计未来3年将服务全国5000台重型机床，完成服务型制造的转型。另外一类是服务于这些龙头企业的创业企业。一种企业为原来服务工业行业的企业进行迭代，发展出更适合的产品，如协同设计云平台。另一种为互联网创业者，将互联网+产业的方式去，服务产业。这类企业为工业2.0，甚至工业1.0企业如何发展进行了有益的探索。总体来看，随着人工成本不断接近工业企业的临界点，同时行业标杆企业纷纷斥巨资投向智能制造工程，行业示范案例不断增多，如格力 50亿元自动化改造项目、海尔无人工厂等。我们判断一般制造业的智能制造需求已经过了爆发的临界点，未来 2-3 年将是各大服务商角逐这一新兴蓝海市场的关键时点。二、市场形成三大热点现在，受消费升级的驱动，消费的个性化对产业发展有了更高的要求，在流程制造业特别是消费电子领域、消费物联网等新兴领域对大批量个性化制造有了更为明确的需求，在这些需求的推动下已经形成了一些热点，包括柔性制造与智慧工厂、预测性维护、工业机器人等。1、柔性制造?柔性制造可以解决定制难题。比如服装柔性生产，特点在于小批量、多批次、快速翻单，目前其典型运作模式是：厂家通过小批量生产订单进行市场试销，对其中销售不良的产品进行减产甚至放弃，对销量较好的产品迅速补单，从而接近“以销定产”的目的。智能生产线和大数据技术应用是实现柔性制造的重要前提：a、硬件上生产线要进行自动化改造，运用机器人、高档数控机床等设备进行个性化生产。b、软件上要实现数据驱动，连接消费者与工厂。2、基于工业大数据的预测性维护?华为携手GE 数字集团联合发布了基于工业云的预测性维护解决方案。该方案融合了华为边缘计算物联网（EC-IoT）方案和 GE 的工业互联网云平台 Predix，允许工业设备到云端应用的端到端互联，从而实现了设备状态的实时监测，数据的分析与洞察以及维护的明智决策。在数字工业时代，该方案帮助制造商减少维护成本，预防计划外设备停机，同时驱动产品和服务的创新。该工业维护方案将被全球领先的电梯和自动扶梯供应商迅达采用。它将帮助迅达集中联网和管理全球数百万部电梯，大幅降低设备维护成本，提升服务可靠性，从而每天使全球数十亿人次从中受益。3、工业机器人?全球工业机器人年销量过去 20 年复合增速超 6.5%。根据IDC FutureScapes 发布的最新报告，到2019年，机器人的应用量将增加三分之一，而60%的G2000高新技术厂商将专注于工业机器人的部署。根据 IFR 统计，2015 年全球平均的工业机器人密度为 69，发达国家中的工业强国平均工业机器人密度超 150，其中韩国机器人密度为 531，全球最高，美国的机器人密度为 176，中国机器人密度为 49。 汽车和 3C 行业代表了现代高端制造业核心竞争力，是人均产值最高的行业，也是工业机器人用量最大的行业。3C 行业近年来发展较快，且中国等新兴市场的 3C 自动化升级需求强烈，且3C 机器人应用场景多样，大厂商不易批量复制成功经验，小厂有机会在细分方向实现反超。3C 行业机器人全球销量增速近三年复合增速大于 30%，有望逐步超过汽车行业成为第一大机器人和系统集成市场。另外，物流自动化行业也是高速发展的市场，尤其是与工业机器人大厂协同发展的物流自动化厂商将获得高速发展的先机。三、五大投资热点领域的趋势研判2017年11月在上海举办的工业博览会上，吸引了五十多家投资机构上百位投资人参加，包括真格、IDG、顺为、星河互联、明势、华创、德联等知名投资机构专程而来，在智能制造的风潮吹动之下，工业互联网蓄势待发。国内比较早布局工业互联网的投资机构不多，包括经纬、达晨、星河互联、明势等。不同机构工业互联网布局有所不同，达晨主要集中在智能手机产业链、新能源汽车、高端装备等领域，明势资本主要以机器人为核心，全产业链布局，星河互联目前已经投资了10余家企业，主要关注协同设计平台、协同制造平台、工业大数据、工业物联网和工业机器人相关。工业互联网可以划分为两个维度：工业维度和互联网维度。从工业行业视角来说，工厂作为起点，实现柔性生产、智能检测、运营管理等，同时要与工厂外进行联通，实现供应链协同 、智能服务到个性化定制，最终实现C2M；互联网视角是从消费出发的，消费需求，决定了需要什么样的制造方式，制造方式决定了工厂形态，最终实现C2M。根据制造业行业特点和我国产业特点，我们认为这两个方向的结合是工业互联网智慧的切入点，同时在两个视角的交叉地带，形成了我们投资的核心方向。包括协同设计、云制造、工业大数据、工业物联网和柔性生产集成五个重点方向和细分领域。以下，是我们对工业互联网各细分领域发展趋势的基本判断。1、协同设计?工业设计软件将进一步普及。国产协同设计在工业全生命周期中涉及了从设计、建模、仿真、优化、实验和工艺的全过程管理。目前设计软件多达几百种，主要被美国、法国、德国等企业掌握，中国企业经过发展在部分领域进行了突破，但是整个占有率不超过5%。工业软件将进一步普及。工业软件的协同平台和知识服务平台是重大趋势。本领域更多机会来自于对设计软件统一的调度和管理、对设计的数据进行共享、协同不同成员合作开发项目等，随着工业产品迭代速度和工业产品个性化要求的提高，更加灵活的工业协同平台，操作系统，知识分享平台都是行业的发展的趋势。2、云制造??工厂信息化是工厂内协同的基础要求。狭义上的协同制造指的主要是解决工厂内协同的问题。从工厂内部来说，工厂信息化是基础要求，如何实现生产效率提升，即如何实现产品品质提升。工厂内到工厂外的延伸，协同制造也对供应链管理提出更高的要求，即如何能高效的实现供应链之间的信息流、物资流、资金链的流通。工厂间协同是制造业发展的终极方向。广义的协同制造是指的，如何实现行业的工厂之间的协同制造，订单在行业中切分到不同工厂，工厂根据不同产能优势对接不同订单，最终实现的全行业的优化和效率提升。目前以服装制造业为首的制造业已经向该方向发展，这也是整个制造业发展的终极方向。3、工业大数据工业大数据的应用刚刚起步。消费大数据已经有了很好的应用场景，整个工业过程中最核心的设备数据的应用刚刚起步，如何解决意外停机，如何解决预测性维护，如何解决定期保养的浪费，如何高效的进行工业探伤。?机器换人最低成本方案是数据挖掘。在当前机器换人的发展之下，我们认为向数据要效率是成本最低的一种方式，本领域将涌现大量工业大数据方案商、数据服务商等角色。?4、工业物联网??工业物联网是物联网在工业的应用。工业物联网是工业的传感设备、传输设备、底层管理系统的集合，工业物联网是物联网的一个分支和物联网类似但不完全相同。工业物联网+图像识别+人工智能是发展方向。工业物联网除了传统的设备传感器获取数据，逐步发展到视频识别，图像识别等领域的叠加应用。随着人工智能技术的不断发展，通过传感网络和图像系统结合解决机器自动优化，智能管理的问题将成为可能。?5、柔性生产集成??个性化是发展的趋势。整个产业向着个性化发展，个性化包括大规模定制、个性化制造和大批量个性化制造。柔性生产是终极目标。个性化制造意味着工厂需要更加柔性的生产线，面对更加个性化的要求，当前很多工厂需要能够提供个性化生产的集成服务商。拥有设备制造能力的集成商是当前重点。目前拥有柔性集成能力的服务商并不是传统意义的集成商，除了需要传统的设备集成，软件服务能力，同时需要核心工业设备的研发和制造能力，在一定时期内这些企业将成为服务于柔性制造工厂的主力军。四、工业互联网的投资逻辑下图是我们梳理的整个工业生产流程以及各个流程中的巨头企业：?在星河互联看来，底层工具做起来太难，很多CRM软件设计、开发、使用周期长，难度大，不适合一般的创业公司去做。未来，在应用平台和数据平台的全流程打通方向存在着机会。因此，在各个细分方向，我们的投资逻辑是：1、协同设计?我们将在协同设计平台、工业设计中间件平台、设计知识服务平台赛道上重点布局。工业软件可以提高产品价值、降低企业成本、提高企业的核心竞争力，是现代工业装备的大脑。在国外设计软件占据绝对控制的前提下，下一步谁掌握了设计数据，已经设计数据带来的知识服务，将决定制造业的大脑能否属于我们，因此这三个方向是协同设计的重中之重。2、协同制造?我们重点布局供应链物流协同平台、制造软件服务商（MES）、S2B协同服务商、智慧工厂等子领域。从产业链分工向产业链整合，跨领域延伸将成为软、硬制造业发展的必然趋势。以软件为主的生产制造方面的纵向网络集成，产品方面的价值链端到端的数字化集成，供应链方面的业务网络纵向合成并实现三个维度之间集成，进而实现工厂的智能化，乃至工厂之间的互联。3、工业大数据?我们重点布局工业大数据工具、预测性维护、预测性保养、工业人工智能等赛道。工业大数据是大数据领域在工业领域的应用。相比消费大数据在海量数据中寻找关系，将逻辑关系从不可见到可见 ，并加以利用。工业大数据大部分是关系明确的数据，遵循了物理和数学原理，主要应用是解决可见问题的预测。工业数据还呈现高并发，数据反馈实时性要求高等特点。工业大数据的应用目标最终是提高工业生产、服务的效率，从而降低产品生产成本、服务成本。4、工业物联网?我们在工业物联网平台、工业传感器、数据采集终端、工业5G通讯平台等方向布局。工业物联网主要包括实时的智能监控、通过整个边缘传感器实现精准执行，为智能化服务提供高响应，及时通讯的基础能力。一部分企业完成集成传感器，设备数据的对接，一部分企业完成物联网通讯问题，工业物联网平台通过对不同行业的应用完成这些企业的连接，形成快速接入的数据采集平台。同时工业物联网需要及时处理工业边缘端的数据交互，提高边缘计算能力，实现数据的及时、快速、高效的反馈，这也是通讯5G物联网的重要方向之一。5、柔性制造的集成?主要包括柔性制造和生产的设计集成，包含传统设备和工业机器人的融合，最终达到的在同一个工厂端，实现大规模个性化制造。工厂端是成本控制中心，核心目标是让个性化制造成本不断接近于规模化制造成本。我们重点布局工业机器人平台、工业机器人、工业控制器、多轴机械臂等赛道。工厂柔性化除了现有设备，需要有底层软件能力，各类设备的集成能力，还需要个性设备的研发生产能力，围绕者这些能力的布局，最终才能实现柔性工厂，工厂柔性化。五、什么样的企业有机会胜出？1、公司需要的核心能力??跨行业背景：工业互联网整个赛道是知识密集型产业，跨行业、跨领域、跨学科是典型的场景，要解决具体的复杂工程问题，涉及机械结构、自动化、信息化、物联网，需要有非常强的工程经验。?互联网思维：同时工业互联网要向消费看，最终是服务消费业，如何满足更加个性化的需求，如果降低个性化需求的实现周期，如果降低个性化制造的成本将是企业发展的重要方向。看好以下三类企业。?2、解决中大B问题的企业??主要服务于工业3.0的方案提供商，能够快速在不同行业实现工业互联网的落地，有机械工程和信息化背景，单笔收入较高，快速形成市场壁垒，这类企业有机会成为新工业企业的龙头企业，也是我国智能制造的核心技术来源。?3、解决中小B问题的企业??主要服务工业2.0和3.0的平台运营商。需要更加智慧的切入点，能够实现行业的人员、信息、产品、资金等的流通，团队有深刻的互联网和产业认知，实现行业的聚合，这类企业能成为行业的大平台。?
4、解决消费C端问题的C2M企业??能实现消费到生产全流程打通的C2M企业，是制造业发展的终极目标，但是不同制造业细分行业实现的时点、需求区别很大，需要很强的消费敏感度，这类企业有机会成为BAT类的企业。?工业互联网涉及众多细分领域和专业知识，一篇文章远远无法说明问题。期待更多业内人士沟通交流，也可以发送你工业互联网领域的创业BP。注：本文来自星河互联-工业互联网事业部。
本文来源：钛媒体
责任编辑：高天_NYBJS4755
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