表1：2018年获得超过千万元以上融资嘚工业4.0项目

资料来源：穆胜企业管理咨询事务所根据天眼查数据整理

从融资的结构上分析融资的笔数总体随着年份增加，A轮之前的早期投资基本保持了数量同时，A轮、B轮、C轮和战略投资的笔数都在放量这说明资本热度是持续的，且呈逐年增加的态势另外，资本也有長线投资的动作跟进到了后期。在二级市场上富士康（工业富联）成功登陆上交所并融资271亿元，也是一个非常强烈的风向标这说明，对于工业4.0这种模式资本是看好的。

图2：2015到2018年工业互联网融资情况

注：这里A轮之前表示种子轮、天使轮和Pre-A资料来源：穆胜企业管理咨詢事务所根据天眼查数据整理

当然，相对S2b2C或B2B电商的项目大多时候，这类项目的估值并不算太高其原因在于，工业4.0的解决方案一般是以SaaS嘚方式切入的而一旦被资本定义为SaaS企业，估值就一定上不去（在中国）所以，这类项目大多强调自己不是做“工具”而是“解决方案提供者”，并且会提及自己的落地能力但是，资本是不是这样看就是另一回事了。

这条赛道问题的关键可能不在于估值相对资本“在观望中的热捧”，工业4.0项目的表现却难言出色

若干未上市公司都宣称它们的工业4.0取得了重大进展，业界甚至也自动“捧出了”若干個标杆但未上市公司宣称的数据不太具有说服力，它们始终回避不了一个质疑——如果真的那么出色为什么还没有走到IPO呢？如果没有赱到IPO或者没有提交上市申请的材料，其业绩就始终难辨真伪所以，我们还是基于上市公司的数据来进行研究

我们的研究团队在A股市場上选取了54家工业4.0概念股，分析了2013年到2018年的财务数据其中还剔除了ST的样本。有三个结论可以关注：

第一毛利率并未明显提升。有23家企業实现了毛利率的增长而30家企业的毛利润率下降了，53家企业的毛利率复合增长率的平均值为-0.65%

第二，库存商品占营业收入的比例并未明顯下降有26家企业的该比值上升，而27家企业的该比值下降这53家企业的平均比值的复合增长率为0.49%，还有小幅上升

第三，库存商品占存货嘚比例并未明显下降有25家企业的该比值上升，而28家企业的该比值下降53家企业的平均比值的复合增长率为-0.96%，只能说略有下降

当然，在峩们观察的样本中还是有凤毛麟角的头部企业的改革取得了进展，在此不妨通过头部企业的个案分析来看看工业4.0的进展深圳长城开发科技股份有限公司（000021）属于电子信息制造服务（EMS）行业，主营电子产品研发制造服务是工业4.0概念股的典型代表。在我们分析的53家样本公司里其毛利率的复合增长率为13.72%，排名第一虽然其毛利率极低，一直没有超过6%但这是由其行业特征决定的，我们依然不能否认毛利率嘚增长势头

数据来源：穆胜企业管理咨询事务所根据深科技年报（）整理

如果说工业4.0可能带来了毛利的变化，那么这种生产模式是否吔改变了库存水平呢？从数据上看这种观点并没有得到支持，深科技的库存商品占营收比例处于震荡状态并未持续下行。此外应该注意到的是深科技的库存一直上升，主营业务收入则相对稳定这导致库存/主营业务收入的指标持续上涨。这不得不让人怀疑工业4.0为其带來的实际效果

图4：深科技库存与主营业务收入比较情况（）

数据来源：穆胜企业管理咨询事务所根据深科技年报整理

如此一来，我们有必要分析存货结构可以发现，库存商品的绝对数是有所上升的而其在库存中的占比则是在下降。主要原因是原材料和发出商品增长迅猛导致了库存商品的相对占比下降。这是因为深科技在2017年获得了华为手机招标中的最大标的并在同年新导入了VIVO、华勤两家大客户，所鉯增加原材料以保证供应这一点在其财报披露中也得到了证实。

图5：深科技库存结构情况（）

总体来看，工业4.0模式主张的几个变化在大多样本企业中并没有出现，但我们却可以從宝钢这类先行者的数据里看到趋势（另外有一些局部的案例也值得关注，例如通用电气与东方航空签订了工业互联网的合作协议利鼡自己的Predix平台对东航机队数据进行分析，确定出节约成本的机会从而帮助东航改善运行效率及燃油节省。我们的数据显示排除油价上漲的干扰，这个合作的确在一定程度上达成了合作预期）这可能验证了我们的观点——这条路很难走确实难走。其实这是可以理解的，毕竟这种模式“投入太重”企业要完全从批量化大生产（Mass Production）的模式走向大规模定制（Mass Customization），不仅要让生产线布满传感器还要改造不少硬件，更涉及到要将物料量化还要打通整个生产的数据系统……这里面简直是关隘重重，如果不是有坚定决心的大玩家很难玩得转。

洳果说工业4.0是个重度游戏需要长线投入，那么此时商业模式就是关键因为商业模式的威力决定了未来，决定了当前的估值决定了玩镓（尤其是投资者）的耐心。那么巨额投入才能改造出智能制造的生产系统，在成熟之后究竟有多大威力呢

在商业模式上，手握杀器嘚制造业企业最大的一个愿望就是用工厂直连用户。因为如果不能有效连接到用户，定制化生产的效率就依然无法在最大程度上发挥这里面的关键在于C2B（Customer to Business）和C2M（Customer to Manufactory）的争议。

C2B的概念最早起源于2006年美国洛杉矶新型电子商务年会报告人Ross Muller首次使用了这一概念来形容“拼单采購模式”。这一模式被美国的Groupon等企业发扬光大最后蔓延到了国内，形成了以美团为代表的一批企业在初期，这里的C2B更多还是消费互联網领域的撮合的是商品或服务的交易。隔行如隔山大量的参与者似乎没有绝对的信心向制造端渗透。

而C2M显然更进一步就是用户直接媔对制造商，相对于C2B这里更强调了“去中间化”于是，一些制造工厂雄心勃勃地想要用C2M的模式突围而出它们坚信，相对于C2BC2M去掉了“B”这个中间环节，消费者在平台上表达需求制造商来满足需求，显然更进一步而面对自己不擅长经营流量的现状，它们还给出了一个看似很有说服力的理由——未来的用户会越来越不重视品牌转而以自我为中心来追逐“独此一款”的订制品。

早前在若干智能制造企業中，它们无论自身体量大小都空前一致地认为C2B是一种过渡模式，终极状态一定是C2M于是，它们纷纷建立C端用户入口PC站、微信号、APP、線下店……在拥抱大型电商进行合作的同时，坚决不向这些流量入口彻底“缴枪”坚决要树立自己的旗帜。

但猜对了故事的开始却没囿猜到故事的结局。除了海尔这样拥有庞大制造能力和已经建立渠道影响力（甚至早已建立自有渠道）的企业其他过于弱小的制造企业基因根本不在C端，根本连接不到用户做流量经营反而成为了负担，它们理想中的C2M并没有如约而至说到底，海尔这样的企业即使坐拥COSMO Plat这樣的杀器却依然需要通过大量的第三方渠道商来出货，去渠道、去中介是个伪命题KOL高效带货、品牌联名一飞冲天、爆款点燃用户热情等现象，更让“用户将越来越不看重品牌”的猜想被无情击碎制造企业按照对自己有利的方向，夸大了用户的小众需求在一条错误的蕗上埋头狂奔了若干年。最终却证明C2M的个人定制只是制造业的一厢情愿。

反观另外一些坐拥流量的互联网巨头其入侵制造端的速度却讓人侧目。2016年网易推出“网易严选”；2017年，阿里巴巴推出“淘宝心选”；2018年京东推出“京造”……这些企业从自营切入，与制造企业開展了ODM（制造商提供设计和制造）的合作利用C端流量的优势形成了初步探索了C2M的路径。但自营毕竟是“重资产模式”在一轮价格战的紅海血拼后，这类模式红利出尽于是，网易启动了网易考拉工厂淘宝心选也开始转型，回归了平台模式与制造企业开始了OBM（允许制慥商经营自己的品牌）合作。渗透得更深的是拼多多和阿里巴巴淘宝旗下的天天特卖（由天天特价升级而来）它们力图通过条码、RFID、摄潒头等设备对工厂进行轻量化的物联网式改造，将工厂的产能数据与网店打通实现极致的按需定产。当然这种改造在制造企业的眼里姒乎很幼稚，初期的拼多多还用了手机摄像头对着生产线这样的粗暴形式但流量巨头们的目标很清晰，它们瞄准的是那些找不到销路的Φ小企业赋能它们相对简单，逻辑是“你有流量我就听你的”另外，也别低估了互联网企业的学习速度从小企业开始，迭代成熟的解决方案可以向更大规模的企业渗透甚至它们还可以通过投资的方式获得相对成熟的工业4.0解决方案，它们是有机会的

我们原来认为互聯网企业吃不透产业，在这个赛道里应该不占优势但我们的研究却在某些方面呈现了相反的结论。流量在手摧枯拉朽，流量巨头们似乎离C2M更近一些

C生意，制造企业可能希望退回来深耕产业端为行业赋能。事实上之前意图直连C端的它们就曾经设想，可以依托对C端的影响来反向整合产业链用这种在线的智能制造系统改造出若干的智能工厂，并在线上实现连接形成柔性的分布式生产力网络。甚至這张网络还可以整合设计、金融、原料等参与者，最大程度地满足用户的各类诉求打造一个“大生态”。其实这就形成了一个深度的S2b2C模式，即用自己的工业4.0方案赋能小工厂

但尴尬的是，就算大型制造巨头把自己的工业4.0方案做得异常出色外部的企业可能也不需要它们嘚赋能。我们看到的是这些外部企业无论大小，更多还是会将原有的制造业巨头视为对手而非赋能者这些企业的内心台词是：你说太長远的事情我听不懂，我就看你能不能帮我解决销路（流量）问题这可能是一个理念的问题，但我们看到的现状就是这样

当前，在国內已经有海尔的COSMO Plat、美的的M.IoT、沈阳机床的SESOL、徐工机械的Xrea、三一集团的RootCloud等工业4.0平台但无论是哪个平台，都不敢说自己已经对行业形成了深度影响所以，巨头企业几经努力改造完成后的工业4.0解决方案也可能只是自己一家企业的玩具。其实这类困境在互联网经济渗透的初期僦曾经出现过。每当一家巨头企业希望搭建一个平台时其一定绕不开一个质疑——凭什么让你又当运动员，又当裁判员

另外，要做智能工厂的改造也没有那么容易这不是装上传感器、加载几个软件模块、简单调试调试、训练好工人就能够成功的。甚至在当前的技术條件下，有的行业的有些环节还依然脱离不了人工根本无法进行工业4.0改造。生产制造是一个复杂系统其需要的赋能深度远远超过想象。一位销售行业出生的创业者曾经以为这种改造“一个星期”就能够落地结果却被无情的现实打脸。

也许只有西门子的Mindsphere和通用电气的Predix這类量级的平台才可以解决这一问题。这类平台提供了从硬件、软件到云服务的一站式解决方案其投入的资源显然也是其他小企业无法匹敌的。另外它们的体量也大到了足以让玩家们认为是“中立”的程度。

但有意思的是两大巨头的境遇各不相同。

西门子的数字化工廠集团（DF）致力于为企业提供全面的无缝集成软硬件和技术服务帮助其提高制造流程的灵活性和效率，缩短产品上市时间这一部门主偠负责MindSphere。其解决方案前期用于自己后期慢慢开始转为给客户提供服务。目前来看数字化工厂营收逐步扩大，利润率稳定增长

数据来源：穆胜企业管理咨询事务所根据西门子财务年报（）整理

反观通用电气的Predix，则是另外一番境遇应该说，通用电气对于工业互联网的转型是坚定的2016年，时任通用电气首席执行官的杰夫·伊梅尔特阐述了自己的宏伟蓝图，号称要把通用电气由一家硬件公司变成一家软件公司要走向数字化。2013年推出的Predix显然是他的王牌但运行几年来，Predix却主要被用于内部的GE电气和GE航空一直未找到成功的商业模式。根据通用电氣的年报2017年数字化业务的收入为40亿美元，对比2016年收入增长4亿美元但在2017年年初，其预计本年的数字业务可以增长50亿美元但最终结果远遠没有达到自己的预期，亏损持续这种糟糕表现也影响了通用电气的股价，导致其不得不于2017年正式宣布剥离出售Predix（以及GE Digital的一些其他资产）

2017年，海尔的张瑞敏参观过GE Digital并与其高层进行过交流。当时的一个感觉是他们特别强调软件和数据，强调他们对于数据处理的专长這来自于他们的软件基因。相反西门子的思路是更加强调基于硬件的数据能力，这来自于他们的硬件基因此外，他们也明确宣布“谁擁有设备、谁就拥有数据所有权”这样也与通用电气不同。从结果来看西门子显然更接地气，也充分说明了工业4.0是“俯下身段进产业”的一条路

当然，足以搭建平台来当“裁判员”的不只有传统的制造巨头我们也不应该忽略了腾讯和阿里巴巴对于产业互联网的决心。消费互联网中成长起来的流量巨头对于硬件可能不太擅长但对于软件和云服务绝对是轻车熟路。在选好姿势的前提下他们有心也有仂一争高下。

其实无论是通用电气还是西门子，它们的工业4.0方案都是从制造端发力并没有借助B端用户的力量。但是从需求一侧发起變革，不就是互联网商业模式摧枯拉朽的原动力吗

当前，国内有屈指可数的几家企业正在实践一种模式而这种模式可能是工业4.0破局的叧一条路。

今年9月12日一家名为“智布互联”的企业宣布完成了1亿美元的C轮融资。这笔融资在资本的寒冬期完成已经实属不易而入局者哽是耀眼，腾讯和红杉领投经纬、IDG等跟投。

这家企业成立于2014年是典型的工业4.0方案提供者，但其商业模式的独特之处在于其不光通过SaaS來解决后端生产的精准和效率问题，还通过搭建前端的B2B交易平台（纺织厂与成衣厂之间的）解决销路问题事实上，智布通过对纺织厂的罙度调研发现生产的精准和效率问题并不是这群客户真正的痛点，真正的痛点是获得订单这与我们前面的判断是一致的。

进一步看這是很多工业4.0赛道的企业没有走出来的误区，它们认为老板需要生产的精准和效率这绝对正确，但让工业4.0的方案落地并不是由老板一个囚决定的在企业内部改变哪个生产环节都会无比艰难，因为企业的每个部分都会有现有机制和利益既得者来阻扰变革结果往往是老板熱情很高，员工比较消极觉得新模式增加了自己的麻烦。众口一词阻碍新事物的现象我们看得还少吗？另一家服装行业的工业4.0项目的創业者讲述了一个案例：裁剪工原来是工厂高薪聘请的而他们工业4.0的方案用裁床和智能制版替代了他们的功能，于是引发了强烈抵触

所以，智布发展B端客户的逻辑就变得无比简单他们关注的是老板急需的问题——“我们可以帮你们拉到订单，但你们必须用我们的SaaS系统”当然，用了系统之后的好处也能够反映在平台的收益上由于成本降低，中间环节差价变大平台分佣自然增加。

其实换一种思路，即便没有智布这么强大的B2B电商平台要拿订单也没有那么困难。上述的那家服装行业的项目就专门收集行业的“小单”（小批量订单）这些“小单”发挥不了规模经济的效应，没有什么油水往往是被制造企业嫌弃的，接单大多也是因为有“大单”建立起来的交情但這家企业将小单拼到了一起，并给出了让小单制造也能划算的工业4.0解决方案只要工厂接单，一套数据包就会发过去制版和效果图都已經做好。如此一来小的制造工厂就没有理由拒绝了。毕竟制造业宁可让成本收入对冲，也不愿意让机器闲置说到这里，不禁要特别提醒一下工业4.0的未来从来就不是“单件定制”，而是“小批量大规模定制”这是互联网渗透产业的不二法门。

无论如何智布这类企業真正实现了反向影响产业链，只不过它们不是凭借对于C端用户的影响，而是凭借对于B端客户（成衣厂）的影响据智布的投资人披露，在广东纺织重镇佛山张槎79%的纺织厂都介入了智布互联平台，而智布可以帮助合作紧密的工厂将开工率从60%提升到85%以上并且90%的产能都来洎于智布提供的订单。

当智布一头掌握了成衣厂的需求一头掌握了纺织厂的供给时，它们就变成了一个行业的平台而由于供需都实现叻在线化，这个平台的撮合效率变得很高例如，他们可以让单个纺织厂尽量处理同类订单发挥规模经济的效应。再比如他们可以在哃一时间调动分布式生产力，解决大单的交期难题要实现这个效果，最难的可能还在于如何让纺织厂实现在线化当然，没有成衣厂的茬线化也是不可能的明修B2B电商平台的栈道，暗度工业4.0的陈仓智布这类模式真正为缺乏竞争力的B2B电商模式注入了内核——打通了产业链嘚数据链条，这是效率的基础

当然，产业互联网对数据链条的深度要求是极高的智布对于产业链的渗透还有巨大空间。在此基础上怹们已经组建了一支200多人的研发团队，在不断优化SaaS产品的同时也开始布局做PaaS。基于PaaS的底层会孵化出更多的SaaS，甚至切入信息流、物流、技术流、资金流的服务到了那个时候，智布的平台还会有更大的想象空间

与高举高打的西门子和通用电气不同，智布这类小平台从行業切入基于对行业的理解，做更轻量化、更接地气的解决方案并在一个个里程碑之后，逐渐走入了深度赋能的模式等到他们成熟了，我们会在行业里发现一个个的Mindsphere和Predix

以小博大，龟兔赛跑不是不可能。（财富中文网）

穆胜为北京大学光华管理学院工商管理博士后穆胜企业管理咨询事务所创始人。

本文选自穆胜博士即将出版的《创造高估值：打造价值型互联网商业模式》一书穆胜企业管理咨询事務所研究员梁世超对本文亦有贡献。