[ToB]产业互联网总结

产业互联网区别于消费互联网，是在大数据、云计算、人工智能等新一代技术基础上，利用互联网思维将生产流程有效打通，建立供给侧与需求侧的相互联结，实现生产的快速响应与协同。产业互联网当前已具备一定的产业基础和环境基础，但与美国等发达国家相比，中国的企业服务行业发展不足，产业互联网仍有较大发展空间。

产业互联网是流量红利枯竭带来的必然进程，也是互联网行业从注意力经济转向价值经济的途径。生产领域流程复杂、链条较长，产业互联网能够催生大量的节点型服务企业，产生新的机会价值。产业互联网绝不是简单的“技术+”积木式概念创新，而是技术在产业应用中的显现形态，其根本意义在于对产业形态及组织方式进行打破重塑。

产业互联网与金融、制造、物流、零售、文娱、教育、医疗这7大行业结合，显现出完全不同的应用特征。金融因具备资金流、信息流双重属性，可成为其他行业建立连接的切入点；制造、物流作为传统支柱产业，建立新的信息连接对于产业升级、成本优化均具有重要意义；零售行业受消费互联网推动，正在向上游渗透形成更有效的流通链条；文娱、教育、医疗行业也在经历产业互联网化变革，但是行业核心环节的非标准化程度较高，产业上下游价值信号的打通仍有一定难度。

艾瑞认为，产业互联网带来的产业升级是行业服务者将原有的竞争壁垒进行产品化输出的过程。对于行业从业者而言，需要从自身优势领域入手，形成IT、产业、互联网的综合能力，将服务进行产品化输出。

产业互联网概述：回归网络的连接本质

产业互联网概念

对传统产业各环节改造重塑，构建新型协同网络

产业互联网是互联网连接从消费端向产业端渗透的过程，是在大数据、云计算、人工智能等新一代技术渗透传统产业链各环节并进行改造重塑的基础上，将生产流程有效打通，建立供给侧与需求侧的相互联结，实现生产的快速响应与协同。

产业互联网是突破传统产业参与主体线性信息传导与被动型资源调度计划的模式，打破产业主体之间的信息壁垒，构建新的供应关系，最终向分布式、去中心化思维发展。在产业互联网的作用下，行业参与主体之间的资源与信息快速交互、响应，最终将重组产业网络并形成价值生态。

产业互联网VS消费互联网

产业互联网和消费互联网的融合回归连接的本质

艾瑞认为，产业互联网与消费互联网并非两个相互割裂独立的概念。相反，产业互联网是在消费互联网基础上，在生产端与消费端进行连接链条的补全和重构，最终通过连接的融合，让生产信号、需求信号、价格信号能够有效传递，资金与物品实现最高效流动。

产业互联网特征：打破与重塑价值逻辑

流量红利消失下的被动转型

产业互联网驱动互联网服务从“跑马圈地”到“精耕细作”

尽管产业互联网的产生与发展，是技术与商业形态成熟后的必然，但C端流量红利的消失，在产业互联网的快速发展中起到了重要的助推作用。

产业互联网是互联网巨头向上渗透的合理路径

在消费互联网时代，阿里、美团等互联网巨头以消费端为入口，以技术为支撑，以平台为载体，建立了全新的行业基础设施。以此为基础，互联网 科技 巨头能够沿行业供应链向上渗透，完成供给端的赋能整合，实现业务协同和生产链条延伸。与其他行业相比，拥有这样的“超级整合者”的行业，生产与消费的联系更紧密，产业互联网与消费互联网的融合更快速。生产端的提升与变革也为这些整合者带来巨大的生态效应。

去中心化重构创造产业链新价值

产业互联网推动产业链去中心化并重构新的中心

消费互联网以流量和注意力经济为基础，生产链条较短、供需关系简单、服务的边际成本几乎为零，因此形成了互联网寡头垄断的总体格局；而生产领域的产业参与者更加多样，产业链长且交错复杂，产业互联网将多条产业链的上游资源、中间商、服务企业、核心生产企业、终端消费者等一系列环节组成多节点的生产网络，是信息流动的去中心化过程。艾瑞认为，生产网络的复杂性、多元性和专业性决定了产业互联网领域难以出现全局性的垄断寡头。同时，生产网络的建立将形成多个连接的关键节点，催生新的节点型价值中心。

工业时代轮转，产业互联网改变大规模工业化生产模式

自工业革命时代开始，以流水线为基础的精细化分工和大规模生产，几乎已经遍及所有行业，形成了由供给端驱动的生产-库存-营销-消费的供需模式。这种大规模生产的长周期、高库存、缺乏个性的特征越来越难以满足当前快速变化且多样的经济需求。产业互联网为工业革命以来已经形成的生产-消费模式带来了新的变化，通过打通供给侧和需求侧的双向连接，形成需求-供给高度互动的快速反馈机制，推动全产业链的集成和创新。

赋予产业链数字化转型与环节重塑能力

不再以概念创新为卖点，重整上下游核心环节是根本目的

尽管产业互联网的发展有赖于大数据、云计算、人工智能、物联网等核心技术，不断加速技术开发商业化进程并寻求更多技术可落地的实际应用场景，但产业互联网绝不是简单的“技术+”积木式概念创新，其根本意义在于以线上化、数字化为基础，改造产业形态及组织方式，优化企业生产、经营、融资模式，并加强产业协同交互，实现资源优化配置、生态网络建设乃至跨行业共融发展。

具体来看，生产环节中的研发设计、生产制造、内容创作、经营销售与协同管理等核心环节，均可成为产业互联网通过技术渗透改造的对象。新型技术场景、平台、管理理念等要素也需要通过融入产业互联网塑造的新型网状关系而实现落地应用。

技术融合发展之后的产业形态显像

为新兴技术落地寻找多元化应用场景与组织方式

近年来，在本轮智能革命中新生的技术产业化扩散趋势明显，各类新兴技术在自身发展迭代的同时也在不断加速融合，推动软件与信息服务产业规模持续增加。其中，物联网/传感器技术能够将物理世界与数字世界有效连接，移动计算及移动互联网技术使智能终端成为产业互联网的末梢神经，云计算赋予产业互联网充足的算力支撑与资源共享机制，大数据能够对产业互联网运行过程中产生的海量数据进行存储分析及可视化使用，人工智能助力专家系统建立、人机交互与商业决策过程，5G提升通信传输效率并加速新的生产组织方式裂变生成，区块链构建的可追溯信任机制可以为产业互联网安全提供保障……产业互联网的良好包容性可以为各类技术的场景化应用与融合性测试提供实验土壤，以检验技术的产业应用意义与商业化效果。

技术集成至特定阶段，可催生产业互联网形态多样化

随着智能革命的逐步深入，新兴技术在自身发展迭代的同时也在不断加速融合，推动实体经济业态发展与商业创新。艾瑞认为，产业互联网以实现互联互通、跨界重塑为主要目标，大数据、人工智能、区块链、云计算、物联网/传感器、5G等技术载体充分集成后，借助产业互联网综合平台加速对各传统产业的渗透迭代过程，在检验场景化可行性与验证商业价值的同时，也发展出互联化、扩散化、外部激发等产业互联网形态发展特征。未来，产业互联网各参与方将持续加码各类新兴技术，产业互联网的形态特征显像会愈加多样化，催生更大的商业想象空间。

产业互联网应用：价值信号的路径重建

金融：资金融通叠加信息流通双重切入

金融是切入产业互联网服务体系的较佳入口

资金具有天然的信息属性，而金融的资金融通作用需要通过产业价值传递来实现。艾瑞认为，现代金融服务与信息的生产、传递和使用的关系日益紧密，经济活动“金融化”程度加深，金融资源和信息越来越成为生产活动的必备要素。在产业互联网背景下，资金的高效流动与信息的快速连接具有天然的相关性，对于数字化、信息化服务难以进入的行业和领域，金融工具可能是比信息平台更有效的产业互联网连接手段。

金融服务商在向上延伸做SaaS服务有一定优势

对于缺乏数据化和信息化的传统产业，产业互联网难以通过信息打通的方式实现连接，而金融服务商本身在产业链上占有优势，是这类产业实现连接的一个有力推动者。金融服务商能够通过“支付先行”向上延伸数据+技术+资金的打包服务。艾瑞认为，金融机构在产业互联网中的性质可能会发生改变，金融服务的内容将更加丰富，金融服务商能够成为类SaaS服务商的综合服务角色，也可能会像SaaS服务商一样形成整个生态。

制造：生产交付与深度服务持续融合

生产协作网络使得生产即服务（MaaS）成为可能

生产即服务（Manufacturingas a Service）是制造商共同使用生产基础设施网络的产物。在实现形式上，MaaS的雏形是生产者共享制造设备（融资租赁）和制造产能（代工厂）、以及消费者即时通过3D打印技术制作产品（共享3D打印）来降低成本实现灵活快速的生产。随着生产网络的组织能力和灵活程度提高，欧美等国家已经逐渐形成了专业的MaaS平台，为非周期性的灵活订单提供即时生产服务。

MaaS：工业制造领域优先切入分散程度高的离散制造业

工业制造可以根据生产模式分为流程制造业和离散制造业，其中离散制造业可以根据生产规模和分散程度分为重型离散制造和轻型离散制造。目前中国已经出现的MaaS服务商，如生意帮、云工厂等，主要服务于轻型离散制造行业。而重型离散制造和流程制造行业，由于产能集中、需求波动小、生产过程难以拆分，产业互联仍停留在以工业互联网为代表的信息连通阶段，尚未出现成熟的MaaS服务商。艾瑞认为，由于这些产业特征，工业制造领域的MaaS发展需要将信息流动与资金、设备等生产要素结合，形成以生产要素（而非单纯的信息）为中心的生产合作网络。

物流：新一代服务商加速多环节磨合

打造数字化供应链生态圈，实现“飞轮效应”理想态

传统物流主要以支持体系的角色存在，追求规模经济，实现部分物流节点上的体验、效率、成本的最佳。随着5G技术及物联网传感器成本的迅速下降，物联网在端到端供应链使用场景中逐渐普及，实现物流场景中的人、设备、车及货物等万物互联。进而成就行业整体的“飞轮效应”理想态。

改造成本高是即时数据化连接推进缓慢的主要瓶颈

物流企业之间的竞争激烈，用户对物流成本敏感度较高，这要求物流企业进行精细化的成本管理，从降本增效的角度提高自身市场竞争力和可持续发展能力。目前物流行业货运存量大、涉及环节多、流程复杂，行业供应链的整体提升需要的车货匹配、流程可视化、供应可调度等条件，对大多数需求方来说并非必要条件，同时涉及到大规模的固定成本和可变成本增加，大大侵蚀短期利润，这是影响物流行业产业互联进程的主要原因。艾瑞认为，改造成本的限制意味着物流行业的产业互联网生态实现必然是渐进式的，其驱动力来自于企业竞争壁垒的不断提升和技术成本的不断降低。

零售：消费互联网驱动下的重生

产业互联网打破传统零售供应链流通关系

艾瑞认为，产业互联网+零售的下一阶段发展将集中在中介流通环节和B2B关系网络的重建上。传统零售供应链条呈现线性状态，各参与方之间依次进行信息交换，通过多级分销商网络实现价值和供需信号传递，传递效率较低，需求信息回流通路不畅。而消费互联网带来的数据网络、供应链基础设施有可能重新建立起分散的零售商与供应商的直接联系，形成简单且高效的连接通路。

文娱：价值链一体化过程远未完成

内容平台使消费者同时成为生产者，参与价值叠加过程

在文娱行业，用户获取内容渠道的多元化和短视频、直播等 娱乐 平台的爆发，使消费者越来越多的参与到内容生产的过程中。普通用户不但能通过各类工具直接制作视频，成为内容的直接创作者，还能够通过互动、d幕、投票、二次创作等多种方式影响作品内涵与创作走向。消费者作为生产者参与文娱内容生产，创建了一条去中心化的价值回流通路，使众多“素人”成为大众化 娱乐 内容生产者，更加快速、精准、灵活地响应市场需求。

教育：需求端复杂，易从局部切入

信息化管理系统是教育产业互联网的切入点

教育行业下游终端用户类型多，个性化需求复杂，在整个产业链上难以数字化触及，教育产业互联网化最可能成功的是从管理环节切入，实现软件及服务供应商的平台化管理。目前，教育产业仍然极度分散、各教育组织平行独立，导致优质资源配置效率很低。通过搭建专注教育服务的产业互联网平台，可以更科学地重组行业供需关系，进而改善产业成本结构。

医疗：产业互联网化仍然“步履维艰”

只有政府力量才能实质性推动医疗产业互联网

医疗是最重要的民生问题之一，我国医疗系统由于具有强公共服务属性，行业发展受政府和社保机构的强影响，医疗资源长期供不应求，医疗机构（医院）连接意愿不强，上游供给端（医药企业）和需求端（医患病人）对产业的作用能力较弱，产业互联网化发展驱动力不足。新一轮医改启动以来，在政府的推动下，医疗资源供给持续增加，就医方式也在日益改善。但医疗机构、政府部门、服务企业之间存在深厚的数据壁垒，产业互联网在 健康 医疗事业中的发展还存在诸多挑战，医疗产业互联网化仍然“步履维艰”。

产业互联网行动：竞争壁垒产品化输出

机会空间和行动建议

行业分化与业务细分为产业互联网服务带来无限空间

虽然目前产业互联网在各个行业的应用进展不一，渗透程度总体不足。但在产业互联网的生产网络中，不同细分行业与不同业务环节的交叉能够创造出数量巨大的服务节点。这些节点内部也会进一步实现合作分工，形成新的合作网络。因此，艾瑞认为，产业互联网不断推进行业分化和业务环节细化，为服务者带来的机会空间几乎是无限的。产业互联网的终局绝不会是寡头垄断的统一市场，而是参与者多样且极度活跃的交叉创新市场。

来源:艾瑞咨询

物联网就是通过信息传感设备，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
通俗地讲，物联网就是“物物相连的互联网”，它包含两层含义：
第一，物联网是互联网的延伸和扩展，其核心和基础仍然是互联网；
第二，物联网的用户端不仅包括人，还包括物品，物联网实现了人与物品及物品之间信息的交换和通信。
物联网作为新一代信息技术的高度集成和综合运用，具有渗透性强、带动作用大、综合效益好的特点，是继计算机、互联网、移动通信网之后信息产业发展的又一推动者。

人工智能类似软件，需要物联网作为载体，物联网类似个硬件，是需要人工智能来驱动的。人工智能需要落地的应用作为载体，物联网就是一个最重要的载体。

人工智能为物联网提供强有力的数据扩展

物联网可以说成是互联设备间数据的收集及共享，而人工智能将是将数据提取出来后做出分析和总结，促使互联设备间更好的携同工作。

人工智能让物联网更加智能化

在物联网应用中，人工智能技术在某种程度上可以帮助互联设备应对突况。当设备检测到异常情况时，人工智能技术会为它做出如何采取措施的进一步选择，这样可以大大提高了处理突发事件的准确度。

人工智能有助于物联网提高运营效率

人工智能通过分析、总结数据信息，从而解读企业服务生产的发展趋势并对未来事件作出预测。例如，利用人工智能监测工厂设备零件的使用情况，从数据分析中发现可能出现问题的几率，并做出预警提醒，这样一来，会从很大程度上减少故障影响，提高运营效率。

根据TechNode评选，2015年国内最值得期待的Top 10物联网创新公司，是最被看好的10家正在“连接一切”新硬件创业公司。
2015年国内物联网创新经过近两年的积累，已经初成气候。物联网市场在中国被迅速开拓和发展，并且在智能家居、可穿戴设备、城市和汽车之间的互联，以及某些产业中产巨大的影响甚至是颠覆。而到了2015年，这10家企业或许代表着中国物联网创新的走向。
1小米
小米正试图在硬件行业中复制其在智能手机市场的商业模式，毕竟它在智能手机市场还是非常成功的。凭借物美价廉的智能手环在智能穿戴市场取得初步成功后，小米推出了100家硬件公司战略，企图通过这个战略来使小米能连接到更多的智能小工具的领域，譬如医疗保健（iHealth），智能家居（Ants，Yeelink）等等（前面括号中的是在智能硬件相应区域的产品供应商中的佼佼者）。该公司还宣布与中国家电巨头美达成战略合作伙伴关系。
2 Broadlink
Broadlink是智能家居解决方案的供应商，他们的产品主要面向物联网的无线网络连接。除了现有的智能插座和红外设备的远程控制，Broadlink也在发展丰富自身的产品，而这有助于传统家电制造商研发更智能的产品。 现在Broadlink的Wi-Fi解决方案已经被集成到小米的智能路由器。
3 Gizwits
Gizwits是中国物联网技术平台，它所做的工作是把家用电器和电子产品连接到互联网或智能手机上。 GizWits提供给物联网开发者一些数据分析和相关开发工具，譬如远程接入，通知，和OTA固件升级。该公司已经为智能家居设备推出了自助式软件开发平台Gizwits20和一个可编程微控制器板GoKit。
4 Ayla
Ayla中国网络公司是美国Ayla在中国的分公司，它为中国开关制造商提供云连接解决方案和HVAC等智能设备。今年得到的1450万美元的投资后，该公司进入中国市场采取了一系列动作:推出中国网站，与新浪合作来推广公司，加入了中国导演协会。该公司的CEO和联合创始人，戴夫•弗里德曼，认为中国将在这一领域引领世界潮流。
5 Lifesmart
Lifesmart是杭州的一家本土公司，主要从事智能家居设备的开发，其产品线包括智能控制中心，智能插座，监控摄像机，环境传感器等。
6 Yeelink
Yeelink帮助制造商打造智能产品，他们为制造商提供从硬件设计到移动应用程序的开发，从概念阶段到最初的产品的一条龙服务。
7 Landing
Landing科技是一家总部位于深圳的智能家居公司，致力于开发、生产和销售智能家居设备和可穿戴设备并且提供相关的技术支持。他们的“IVYLINK”和“Goldweb”品牌分别涵盖智能设备和网络设备及其配件。
8 Orvibo
Orvibo专注于物联网和智能家居设备。其产品线包括智能小工具，全数字可视门铃，并为成千上万的物联网终端提供智能服务云平台。该公司的旗舰产品Kepler是一台智能气体检测仪，它承诺保护您的家庭和亲人远离任何潜在的危险气体泄漏。
9 MXchip
MXchip在2005年年初成立于上海，主打方向是短距离无线网络技术及产品。
10Phantom
Phantom是一家智能家居解决方案供应商，专注于智能照明和监控产品。报道称该公司去年的A轮融资中获得了150万美元。

物联网时代先锋军

共享单车，主要体现在车锁上。共享单车的物联网原理主要是采用了“手机端—云端—单车端”的架构。

云端：就是服务器了，是整个共享单车系统的控制台，它可以与所有的单车进行数据通讯，收集信息指令，响应用户。

手机端：我们通过手机端的App可以查看附近的单车，充值、开锁等等;

单车端：收集信息与执行命令（开关锁）的一端，如卫星定位、开锁。

苹果、华为、小米等手机，主要体现在手机定位，ID锁

物联网发展的主要前景和趋势包括以下4个方面:
趋势1：人机交互性增强的数据和设备增长 到2019年底，将有约36亿台设备主动连接到Internet并用于日常任务。随着5G的推出，将为更多设备和数据流量打开大门。
趋势2：人工智能再次成为物联网的重要参与者 充分利用数据，需要通过人工智能提供计算机帮助。人工智能是理解收集的大量数据并提高其业务价值所必需的基本要素。人工智能将在以下领域帮助物联网数据分析：数据准备，数据发现，流数据的可视化，数据的时间序列准确性，预测和高级分析以及实时地理空间和位置(后勤数据)。 包括亚马逊，微软和谷歌在内的主要云供应商越来越多地希望基于其AI功能进行竞争。各种初创企业希望通过能够利用机器学习和深度学习的AI算法使企业能够从不断增长的数据量中提取更多的价值。
趋势3：VUI：语音用户界面将成为现实
语音占了我们日常通讯的80%，就像科幻中一样，与机器人交谈应该是常见的通讯方式，例如R2D2，C-3PO和Jarvis。在设置设备、更改设置、发出命令和接收结果中使用语音不仅在智能房屋，工厂中，而且在诸如汽车，可穿戴设备之类的设备之间都是常见的。
趋势4：在物联网上的更多投资
物联网是少数新兴和传统风险投资家都感兴趣的市场之一。智能设备的普及以及客户越来越依赖于使用它们执行许多日常任务，将增加对物联网初创企业投资的兴趣。客户将等待物联网的下一个重大创新，例如可以对您的面部进行分析的智能镜，如果您生病了，可以打电话给您的医生;将结合智能监控摄像头的智能ATM机;可以告诉您如何进食和饮食的智能叉子。吃什么，以及每个人都在睡觉时会关灯的智能床。

保密工作维持到了最后时刻。直到9月16日早上，很多被通知来杭州参加阿里巴巴发布会的媒体，还不知道开会的具体时间地点。也难怪，打开地图搜索“余杭区顺风路509号”，阿里巴巴迅犀（杭州）数字科技有限公司的名字就会出现。这就是阿里巴巴已经捂了三年的秘密，也不在乎多捂这几个小时。

不过，谜底很快揭晓。16日下午，一只酷似蓝色河马（盒马）的蓝色犀牛开始出现在很多人的朋友圈。两张漫画还编成了一个故事。有人开玩笑说，这只犀牛不就是在河马（盒马）的鼻子上加了一道杠吗？这就是阿里正式对外官宣的新制造——“犀牛智造工厂”。过去三年，很多阿里其他部门的人对此都一无所知。

犀牛与河马，他们确实师出同门，且同样重要，属于阿里五新战略的组成部分。虽然公司董事长为淘宝、天猫总裁蒋凡，但是这只蓝犀牛并不隶属于淘宝天猫系统，而是和盒马鲜生一样，具有很强的独立性。从今天公布的信息来看，可以说，这次是阿里想给饱受库存之痛的中国服装业一个惊喜。

新制造，为什么从拯救服装业开始？

什么是犀牛智造

最近频繁亮相的蒋凡又一次出现在公众面前，他在致辞中说：“犀牛智造平台希望把数字洞察应用在制造环节中，实现真正的产销一体化，帮助中小商家解决生产供应链中的一系列痛点。我们希望真正可以实现数据驱动，将消费者洞察、行业洞察与生产环节紧密相连，实现更聪明的生产排期、d性生产。”

根据阿里方面的介绍，新制造的目标是具备“从5分钟生产2000件相同产品，到5分钟生产2000件不同产品”的能力，让创业者、中小商家能够聚焦核心能力，并带动中小工厂实现数字化升级，提升中国制造业的竞争力。

这里先跳出一下，什么是中小商家的核心能力？表面上是更好的卖货，其背后，则是真正花更多精力去“洞察”消费者。现实中，中小商家往往是一只眼睛看着消费者，一只眼睛盯着自己的供应链状况，核心就是库存的水位。无法做到心无旁骛的只看消费者。

这一点在服装产业尤其明显。总所周知，服装是个大产业，有3万亿的市场规模。但是服装行业也是一个高库存的行业，因为受到时尚潮流影响，供需的匹配在服装行业是个永恒的难题。女生永远会觉得衣厨里还少一件衣服，而市场上也总有卖不掉的服装。从需求端看，它是刚需，从供给端看，它似乎又不是刚需。

此外，季节性的变换也会影响着服装业的供需匹配。按照服装业过去以产定销的行业规律，现在正在穿的秋装其实是夏天生产的“期货”——少则2个月多则6个月，在天猫服装品牌棉仓CEO姚坤眼里，传统的服装行业像是在赌博，“提前2个月下单，但是2个月之后什么好卖，谁知道呢？”

2020年受疫情影响，服装业的库存问题更加严峻。“中国服装第一街”杭州四季青服装市场里，更有商家在直播间“99元一斤”清库存。

犀牛智造并不是一上来就要颠覆什么，或者拯救全行业。而是先解决服装行业中小商家的痛点。服装大品牌制造力强，现金流更为充裕，抗风险或者说消化滞销库存能力相对好一些。而中小商家的痛点更为明显，他们希望能够抓住潮流，以设计和反应速度取胜。但是由于订单量过小，往往得不到制造商的支持和优先排期。

“犀牛智造工厂”开宗明义，这家数字化工厂开宗明义表示专接小订单，核心能力在于“按需定制，100件起订，最快7天交付”。简而言之，从下单到消费者穿身上，就7天，这让服装品牌快到飞起，抓住时尚潮流。

“新制造听起来高大上，对商家来说就是一家聪明的共享工厂，我们接小单、急单。所以90%的客户都是中小商家，尤其是淘宝天猫上的新品牌。”犀牛智造平台CEO伍学刚表示，要让中小企业从繁重生产中解脱出来，让创业者专注自身优势和业务创新，也让他们具备与大企业竞争的关键能力。目前已经有200多个淘宝中小商家、产业带商家、直播主播已经用上了“犀牛智造”。

那么犀牛智造是如何实现？举个例子，一个品牌想要定制一批数千件的12星座T恤。我们知道，服装的面料差别不大，据说50%都是相同的，难度在于同一款面料，不同的染色和印花图案。对于印花的问题。犀牛工厂首创数字印花，可将印花工艺参数，以投影的方式进行定位，取代传统工厂手工画框定位的方式，大大节省了印花效率。

关于犀牛工厂的数字化智造，现场的演示或许会比文字更加直观。但是仔细拆解其数字化的改造逻辑，你仍旧可以发现类似“人、货、场”的逻辑。

在工厂内，工人的任务工作排期都是数字化、可视化；在“货”（原料方面），在犀牛工厂，犀牛智能中央仓犹如餐饮行业的“中央厨房”，可智能采购、柔性供给。犀牛智造，每块面料都有ID，可全链路跟踪、自动出入库管理、自动配送和智能化拣选，资源利用率较行业平均提升了4倍；在“场”（工厂）方面，类似于盒马的悬挂链的“智能导航 “棋盘式吊挂””被发明出来，通过物联网+人工智能技术，可将吊挂衣架自动分配至相对空闲的工位，改变了过去服装工厂吊挂单向流转，容易拥堵的问题。

这说明了阿里在执行五新战略推进时，背后有一些一以贯之的东西。今天开放出来的犀牛智造，并不是一个终点，也并不是没有改进空间，关键是它背后的指向：服务中小商家和创业者，加强供需两端的匹配，这与新零售也有相通之处。

矛盾中的平衡

阿里高层表示，对于阿里来说， 从哪个行业切入进行新制造的尝试，考虑三件事：第一，这个行业市场规模足够大；第二，这个行业的痛点足够强；第三，这个行业能够发挥阿里巴巴的优势。毕竟，在淘宝天猫上，鞋服也是销售量最大的品类之一。

不过，阿里通过服装业想要打开的新制造的缺口，从长期看仍旧是一项艰巨的工作。行业的矛盾点是天然存在的。比如对于制造业而言，大规模生产必然是资源利用效率包括工业流水线效率最高的方式。但是，消费需求的变化又需要更多的差异化，甚至个性化的商品。极端的个性化，必然带来极高的成本。这是矛盾的。

而对于中小商家而言，他们的优势在于灵活性更强，面对市场变化决策机制更快，但是调动资源能力、议价能力弱，也无法承担太高的成本，这也是矛盾。

所以在参观犀牛工厂的过程中，参观者也在交流，比如这算不算C2M，和服装业已有的私人定制是什么关系？

现在的答案是，犀牛工厂不如说是“B2M”。虽然接单都是小单、急单，但是又没有放弃“规模化”生产的姿态，也只有如此，才能实现“7天交单”的反应速度。而国内目前的私人定制，其实更多集中在西服和衬衫两个类别，有分析者指出，这两个类别，本质上还是接近“标准化”的，只是个人体态差异。此外，私人定制过于强调C端的个性化，而牺牲了B端的效率。所以犀牛工厂还是希望能够在规模、效率、个性化生产之间找到平衡，而不是过分倾斜某个因素。

此外，犀牛工厂也不等于快时尚。快时尚更多的是通过强大的全球供应链的组织能力和协同能力，来实现快速反应。而犀牛工厂则是在一座车间之内，通过大数据的组织和协同，而不是资源，来实现订单目标。如果外界目前很难一下子明白犀牛工厂是什么，那么知道它不是什么，也可以更加接近理解它的本意。

所以，从这个维度来说，数字化+小生产者，仍旧是阿里“五新”改造产业的内在逻辑。而在具体的路线图方面，阿里仍旧是希望通过树立标杆的方式，一方面建立行业信心，另一方面也吸引更多资源进来，最终形成某种数字化特征的产业平台。

某种程度上，阿里都是从难处入手，看看能做到什么程度。就像盒马选择从生鲜入手一样，因为生鲜上游高度分散，缺少品牌和标准化能力的、传统电商束手无策的行业。虽然很努力，今天的盒马，也并没有实现让全行业都信服的生鲜终局解决方案。和生鲜行业进入持久战一样，阿里在新制造选择以服装产业为切入口，也是如此。所以，今天刷屏的那只蓝犀牛，亮相虽然漂亮，但是只是新制造长征的第一步，未来的九九八十一难，还在路上。

物联网体系结构分为感知层、网络层和应用层这三层，物联网是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。

物联网（InternetofThings，缩写：IoT）是基于互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能行使独立功能的普通物体实现互联互通的网络。其应用领域主要包括运输和物流、工业制造、健康医疗、智能环境（家庭、办公、工厂）等，具有十分广阔的市场前景。最初在1999年提出：即通过射频识别（RFID）(RFID+互联网）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。简而言之，物联网就是“物物相连的互联网”。中国物联网校企联盟将物联网的定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及到信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。

物联网四层体系结构及作用

1、感知层

感知层是物联网发展和应用的基础。感知层相当于物联网的皮肤和五官，完成识别物体、采集信息的任务。感知层包括二维码标签和识读器、RFID标签和读/写器、摄像头、GPS、各种传感器、视频摄像头、终端、传感器网络等数据采集设备。也包括数据接入到网关之前的传感器网络。RFID技术、传感和控制技术、短距离无线通信技术是感知层涉及的主要技术。

2、接入层

接入层由末梢节点和接入网关（Access Gateway）组成，完成应用末梢各节点信息的组网控制和信息汇集，或完成向末梢节点下发信息的转发等功能。这些末梢节点构成了末梢网络或传感网（由大量各类传感器节点组成的自治网络）。

3、网络层

网络层相当于物联网的神经中枢和大脑，实现信息传递和处理。网络层包括通信与互联网的融合网络、网络管理中心、信息中心和智能处理中心等，网络层将感知层和接入层获取的信息进行传递和处理。网络层也包括信息存储查询、网络管理等功能。

4、应用层

应用层相当于物联网的“社会分工”，即与行业需求结合，实现广泛智能化。应用层是物联网与行业专业技术的深度融合，与行业需求结合，实现行业智能化，这类似于人的社会分工，最终构成人类社会。

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