工业SaaS的超级周期即将开启，让我们拭目以待

从最近的一系列组合事件，可以看出IIoT未来趋势的端倪。

7月16日，通用电气GE与微软宣布达成双方史上最大的合作伙伴关系，以加快工业物联网IIoT服务的落地。GE将在Microsoft Azure云平台上标准化Predix解决方案，并将Predix产品组合与Azure的本地云功能（包括Azure IoT和Azure数据与分析）深度整合，同时双方还将共同进行销售和市场活动。

不久之前，7月9日，阿里云与西门子在德国柏林签署合作备忘录，共同推进工业物联网IIoT在中国的发展。两家公司计划于2019年推出部署于阿里云的MindSphere平台。此外，共同进行市场开发，培育IIoT生态系统也在合作内容之列。

随着各大公司之间的合作趋势日益明朗和加深，工业物联网IIoT平台之争逐渐升级为巨头之间的鏖战，马太效应加剧，中小型IIoT平台势必面临淘洗和冲击，但随之也将为窄道领跑者开启一个全新的周期：工业SaaS（Software-as-a-Service，软件即服务）的酝酿与爆发。

工业SaaS，简单而言，就是让工业企业像使用服务一样获取并使用软件的功能。对于许多中小型企业来说，SaaS是采用先进技术的最好途径，它降低了企业购买、构建和维护基础设施和应用程序的“门槛”，只需支出一定的“订阅”费用，便可享受到相应的硬件、软件和维护服务，这是网络应用最具效益的营运模式。因此，在本文中你将看到：

1. 为什么工业SaaS的超级周期即将开启？

2. 首批工业SaaS在哪里布局？

3. 工业SaaS有哪些创新机会？

1 IIoT平台进入洗牌周期

除了上述伙伴关系之外，此前西门子Mindsphere已与航天科工、亚马逊AWS、SAP和微软建立合作，GE Predix与苹果、华为合作，腾讯云与三一重工、树根互联、富士康合作…虽然巨头之间的合作并非是排他性的，但是通过合作扩建生态阵营是确定性的。

从发展阶段来看，绝大多数工业巨头已将IIoT平台列入发展的主航道。从产业本质上来看，工业物联网平台是一个重技术、重资本、持续投入、长线回报的领域。随着行业巨头之间竞争的日益加剧，留给中小型玩家的市场份额势必将大幅下滑。

据官方数据，GE Predix耗费10亿美元打造，2016年GE在数字化研发方面的投入更是高达21亿美元。西门子在2018财年（2017年10月1日至2018年9月30日）的研发投入将超过56亿欧元，虽然没有针对Mindsphere的具体数据，但西门子表示约5亿欧元将专门用于“公司核心科技”领域研发。国内IIoT企业树根互联也曾宣布超过15亿元的累计投入。

巨头之间的加速合作，以及IIoT平台的巨大投入表明，这个领域已经不适合初创企业生存。中型IIoT平台需要警惕后续投资断流的风险，无法咬紧牙关进行持续投入的企业，将逐步与巨头领衔的第一梯队拉开差距。

2 工业SaaS迎来崛起的超级周期

在IIoT平台的竞争态势逐步明朗的情况下，对于创新型企业而言，最佳的策略是加入巨头营造的生态，借力发力，抓住工业SaaS崛起的窗口期。

虽然工业SaaS的想象空间远不及IIoT平台的体量，但却有机会获得更高的利润率，同时某些垂直领域的工业SaaS应用如果能够打通产业链的各种环节，并不排除最终横向扩展为事实平台的可能性。

我之所以判断工业SaaS即将迎来崛起的超级周期，原因有二：

■一是巨头们在营造IIoT平台生态的过程中，为了汇聚更多的合作伙伴协同发展，对有价值的工业SaaS应用势必给出“高溢价”的支持力度。

■二是工业SaaS的销售成本普遍较高，借助巨头为IIoT平台造势的契机，站在巨头肩膀上的市场活动，将有效的分摊推广费用，还可能借助巨头的“光环”建立自身的品牌效应。

以上两点，我们分别进行具体分析。

对于工业SaaS应用的支持，这里以西门子Mindsphere和GE Predix为例。

通过网站siemens.mindsphere.io可以了解西门子对Mindsphere开发者提供的支持。

除了基础的技术、接口与培训支持之外，MindSphere还提供本地开发沙盘。开发人员可以通过下载 *** 作，对MindSphere环境进行彻底仿真，获得MindSphere直观体验。并可共享MindSphere开发社区的各种资源（例如，开发者门户、研讨会、免费示例应用和模板等）。

西门子还联合Edge2Web进一步简化了编程的难度。

2017年底，西门子推出了MindSphere合作伙伴计划，这个全球统一的3级（铂金、黄金和白银）结构，每一级都有明确的业务开发收益和要求。所有级别的合作伙伴都能够获得新业务开发收益。黄金和铂金级合作伙伴还可以获得业务拓展资金，用于推动概念、市场营销和技术活动，从而加快业务和投资。

GE Predix为开发者提供的入口是，上面提供了服务资源库、分析模型库和基础应用程序库，涵盖百余种基础模块。

Predix已面向所有开发者开放，力求打造强大的“工业社区”。根据GE预计，到2020年时每年将有2万名开发者在Predix平台开发应用软件，随着大量全新应用程序问世，该“工业社区”将激活超过2，250亿美元的全球最大的工业应用市场。

考虑到工业领域的企业分散度较大，用户需求广泛，碎片化程度高，巨头们在

IIoT平台的销售活动与市场推广方面也是亲力亲为、不遗余力。

2017年6月，西门子组织Mindsphere Day用户活动，物联网智库曾参与共同组织，通过数字化体验让IIoT愿景走进现实。2018年初，西门子携手18家合作伙伴创立“MindSphere World”全球用户组织，旨在推动MindSphere生态系统的全球化发展。首批加入的企业包括巨浪集团、费斯托、库卡、威图、西克公司、迈克威力股份公司等。

同时，上海大制科技、源讯信息技术、埃森哲、SEEQ、evosoft等公司正在基于Mindsphere进行工业SaaS开发。预计到2018财年底，即2018年9月30日，通过MindSphere实现互联的设备数量将达到125万台。

根据在2017 GE Minds + Machines活动中透露的信息，全球已有超过33000位开发者、300家合作企业基于Predix平台在进行应用开发，包括大量的咨询机构、集成商和独立软件开发商，代表性企业例如Infosys、Wipro、埃森哲、Capgemini、TATA等。BP、Exelon、Schindler和Maersk等工业企业正在使用GE Predix平台提高其运营效率。

3 第一批效率驱动型工业SaaS落地

目前第一批落地的工业SaaS已有百余款，可通过西门子和GE的官网进行查询：

如果将各种工业SaaS进行分类，可以分为资产绩效管理、生产运营监控、 *** 作流程监控、数据可视化、质量管理、能源管理、现场服务、商业智能决策等。这里不再一一举例，只列出值得关注的几种。

MyMachines：这是一款云端机床管理SaaS，针对中小型机械制造OEM客户，用于机床的监控，提高机器可用性和生产率。MyMachines允许机器制造商创建数字服务和创新业务模型，提升机器生产状态的透明度，优化机器生命周期，执行更加快速的故障分析和创新的售后服务。相似的SaaS应用还包括Analyze MyDrives，提升运动控制领域驱动系统的状态透明度。

ServiceMax：这款SaaS提供了现场服务解决方案，【物女心经】的读者对ServiceMax不会陌生，该公司此前以9.15亿美元的价格被GE收购。数据显示，GE通过服务维护业务带来了超过70%的利润。ServiceMax可实现运营规划的自动化，如人力优化，高级调度和调度，零件物流，库存和仓库维修以及已安装的基础服务。

APM（资产绩效管理）：这款SaaS基于被GE并购的Meridium公司的原型产品，使用数据和分析来减少计划外资产停机、提高可靠性和可用性、最大限度减少成本并降低运营风险。可以说APM涵盖了绝大多数工业资产的需求，包括机器和设备健康、可靠性管理和维护优化。

Product Intelligence：这是一款杀手锏级SaaS应用，因此多说两句。

目前该项SaaS服务官方公布的定价为每年5万美元。Product Intelligence能够自动从情境化的产品性能数据中挖掘机理，它可将散布于产品生命周期管理PLM、企业资源规划ERP、制造执行系统MES、质量管理系统 QMS、客户关系管理CRM以及其他企业级数据源的数据结合起来，融入一体化的安全数据层中以供分析。

基于强大的算法，Product Intelligence将产品相关的属性分为单独的事件并将其联系在一起，从而建立数据情境，能在数秒内对数百亿个事件进行搜索。

这一工业SaaS的背后技术支撑，是此前广受业界瞩目的工业大数据产品Omneo，及其获得专利的Discovery算法和功能。

4 工业SaaS潜藏了哪些创新机遇？

最后，我们简要分析工业SaaS的发展方向和创新机会，主要包含以下3个层次：

效率驱动型：目前已经上线的百余款工业SaaS虽然种类繁多，但它们的绝大多数具有相似的共性，也就是由数据驱动，降低了执行中的不确定性，完成运营监控与决策，“人”在其中扮演了重要的角色。

上面提到的生产运营监控、 *** 作流程监控、数据可视化、质量管理、能源管理、现场服务、商业智能决策等工业SaaS类型，无论哪种，大部分是通过对于现场数据的采集、提炼与可视化，让企业的 *** 作员或决策者，能够更为客观，有数有据的评估和优化 *** 作流程效率，改进产品体验，提升决策水平。

技术驱动型：随着数据思维的进一步深入，“人”的因素有可能被逐渐弱化，通过机器智能，将现场数据提炼为信息与知识，反馈于工业场景，实现更为高阶的智能生产。

由“物”取代“人”来进行决策，将会极大的发挥数据的价值。这里需要强调的是，在这种工业SaaS中的数据分析算法往往更为复杂，分析结果给机器和生产线直接使用，令其可以持续自我迭代。目前相关的工业SaaS并不多见，本文中的Product Intelligence这款产品，在这方面进行了一定的探索。

跨界协同型：工业SaaS为工业企业服务，但不应只把自己绑定于工业领域。有效利用技术的新型周期和金融的新型周期，推动产业资源的重新组合，更易激发创新的商业机会。

在之前的文章中我曾经提到，我们正在面临一个技术、经济、金融、政治等多个领域纷纷触及拐点，进入新型周期，多浪叠加的大势中。人工智能、区块链等新型技术的驱动力已经开始出现，整个金融业所处的环境也正在发生重大的变化，融资租赁、供应链金融正在与产业逐步融合。工业SaaS不妨紧跟时代变化，抓住跨界机遇。目前GE Predix联合爱立信已经提供了区块链即服务模块，供开发者使用。

与最初只计投入的做法不同，巨头们为IIoT平台制定了清晰的盈利计划。例如，西门子已设立了明确的MindSphere盈利时间表，计划在2020财年实现MindSphere业务收支平衡，根据西门子的报告显示，预计最晚到2022财年，MindSphere与工业SaaS业务将一共带来10亿欧元的营收。

从现实情况来看，目前很多工业SaaS并没有摆脱传统软件销售的“老路”，为了满足客户需求做了较多定制化的工作，并不符合SaaS产品化的基本路线。

无论如何，对于工业SaaS而言，创收是硬道理。由于工业SaaS普遍采用订阅式的收费模式，客户的复购率成为关键的指标，一定时间之后有价值的产品便会脱颖而出。

本文小结：

1.工业物联网IIoT平台的马太效应加剧，中小型IIoT平台势必面临淘洗和转型。

2. 工业SaaS即将迎来崛起的超级周期，作为落地的第一梯队，效率驱动型SaaS产品纷纷上线。

4. 工业SaaS的创新机会，主要3个层次：效率驱动型、技术驱动型和跨界协同型。