对话阿里研究院副院长安筱鹏：AIoT原住民、移民、边民的大“迁徙”

十年是一个年代的跨度。沿着“十”的象形，可以追溯到古人记事的绳结，或是十年磨一剑的故事，既有时间刻度的烙印，也有热血难凉的少年气。

时值2022年，正是智次方·物联网智库陪伴AIoT产业发展的第十年，我们全新策划了《智聊室》访谈节目，并以“细说AIoT产业的‘拾’光”为主题，开始探寻AIoT产业发展的激荡十年。

回顾过去十年间的经历，阿里研究院副院长安筱鹏将自身定位为行业观察者，而在企业、行业或是国家竞争的维度中，则更像是一名“战地记者”。在他的“长镜头”下，运筹帷幄的企业家、独领风骚或昙花一现的技术与产业背后，埋藏着看似偶然实则必然的发展脉络。任何一个时间节点都需要记录者、洞察者以灵活的视角透视到前沿趋势。

在安筱鹏看来，随着人工智能、云计算等技术在物联网中的应用发展趋于成熟，越来越多的物联网“移民”和“边民”会向着“原住民”的方向演进。数字原生企业和传统企业在迁移旧有软件、供应链的技术架构时，会不断将数字化技术内化为生存能力，将项目沉淀为产品，将产品升华为平台。同时，安筱鹏认为，企业在疫情中与数字化转型中面对的挑战内核相同，都是以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性，在内外环境共同刺激下，中国的AIoT产业未来必将独树一帜。

近日，安筱鹏走进了“智聊室”栏目的直播间，与智次方·物联网智库创始人——物女皇彭昭聊了聊他的AIoT“拾光”。

彭昭：2014年开始，您就在国内牵头对互联汽车等概念进行讨论，若以这个时间为出发点，迄今为止与工业互联网发展相关的哪些事情让您印象深刻？

安筱鹏：2014年是一个非常重要的时间节点，那一年我们研究了德国工业4.0、参加了美国电子消费展，隐约感受到了云计算、大数据等物联网技术与产业融合这一变化必然会掀起浪潮，于是我们回国就举办了非常重要的智能汽车论坛。

2016年，我两次带团前去美国考察当地在互联网和制造业融合方面的进展。在此期间，拥有180年历史的全球最大农用基建工厂——约翰迪尔给我的印象尤为深刻。这家公司将农用基建和物联网、云计算、人工智能等最前沿的数字技术组合在一起，比同期我国很多IT公司的理念和技术更具前瞻性。我体会到拥抱新技术是企业永葆青春的最有力武装。

从国内视角回顾过去十年，2014年起整个业界都比较关注“互联网+”在消费端的应用。当时国务院先后发布了《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》和《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》两份标志性文件，引导信息通信技术变革的着力点拓展到制造业和供给端，这一变革从2017年开始延续至今。在这一时间段内，基于对美国、德国和当时国内工业互联网的实践观察，指导信通院发布《工业互联网白皮书》、电子标准院发布《CPS白皮书》。

彭昭：通过对十年间工业互联网发展的整体回顾，您观察到世界技术格局在做怎样的技术演进？与预期相比发展如何？

安筱鹏：过去十年取得了一些突破性的进展，在To C端诞生了智能汽车这类以移动智能终端向外围延伸的设备，在智慧家居、智慧城市这类场景也有新的应用，总体结果与预期基本相符；To B场景的制造端则是与预想相比存在一定差距，尤其在传统车间层面。To B端发展较好的是在物流场景。

两类场景的发展之所以存在差距，是因为To C端与To B端存在应用差异。第一，To C端各种技术的迭代速度比较快，相对而言To B端可能需要五到十年；第二，To B端供给侧各种技术的就绪度、成熟度弱于To C端。以网络为例，To C端面向移动智能终端的网络更为完整，反观To B端则需要统一各类标准、协议、规范等；第三，To B端对于安全性、可靠性的要求高于To C端数个数量级。因为前者包含的内购场景、设备运行场景等对创新风险的容忍度是不同——To B端容忍度非常低，一定要高安全、高可靠。

在To B端的复杂场景中解决问题，一定会经历不断迭代的过程，这符合产业发展的基本规律。工业互联网的本质就是从一个单机智能到系统智能演变的过程。在系统智能的使用场景中，无论是工程机械还是车间多台设备互联，其物流系统、研发系统和整个供应链系统的所有要素中，能够触达到、感知到、采集到的数据都要通过网络收集上来再做优化。各种传感器的安装、网络的打通，本质上与生物进化过程中，新神经元的进化和连接的过程是相同的，都是为了产生“智能”。

彭昭：纵观物联网的十年发展脉络，您觉得其中蕴藏了怎样的启示？

安筱鹏：为一个产业十年间的潮进潮退总结《启示录》，可选择的透析视角有很多，在此我提供其中两种。

第一种视角是以资本市场为锚点，为十年间业界企业生存下来的“适者”作结。在较长的时间尺度内，技术、产品和企业经历参与的淘汰后存活下来的，都是被证明具有把握历史方向和未来趋势的佼佼者。如果以企业为切入点，以资本市场的青睐为票池，全球市值最大的公司们无疑在产业内独领潮头。这些公司可以归为三类：

第一类是融合芯片、软件、生态、操作平台的消费终端智能化公司，他们把传感器技术、芯片技术、软件技术、产业生态技术与传统工业技术高度整合到手机和新能源汽车两个载体上。从十多年前的苹果到如今的特斯拉，这两个移动智能终端把当下最新技术进行了高度集成，并重构了产业链和商业生态。我们见证了过去10多年智能手机带来的移动时代1.0的产业变革；未来10年将迎来智能汽车带来的移动时代2.0的产业变革，其对产业的影响将会超智能手机。第二类是云计算公司，包括在过去十年间对该领域做出重要战略布局的微软、亚马逊、谷歌等。云计算是全球市值最高公司的技术标配，是必争之地。无论是ICT企业、芯片厂商、通信厂商还是出身云计算领域的厂商，必然要在SaaS层经历转型阵痛，不转型必然会消亡。第三类则是围绕云计算转型更上一层的核心芯片厂商，包括英伟达、台积电等。

第二个视角的灵感来自于十年前正在经历第三次浪潮的中国互联网生态。彼时，包括90后、00后在内的“Z世代”被称作互联网的原住民，成年后见证互联网走进千家万户的60后、70后们则是互联网的移民，其他因互联网参与度低而被边缘化的人们则是互联网的边民甚至难民，这是以“人”的角度归纳的集群。

若将上述“人”的概念延伸到物联网中的企业、技术和参与者等，从物联网的角度可以将现存所有产品分为三类：物联网的原住民、边民和移民。

原住民包括无人驾驶汽车、手机、新一代智能电视等出厂即为网络终端的产品。以无人驾驶汽车为例，这类产品下线即装有可感知外界、采集信息的传感器、摄像头、雷达等装备。智能设备有四个核心部件：动力部件、执行部件、发出指令部件和通信感知部件，这就是物联网原住民的“基本素质”。移民则是装有通信接口的旧有机器设备，这些设备经过多次改造形成连接起来的网络终端，向云端传输数据。目前体量最大的是物联网的边民，它们游离在外，尚未接入网络。但我们已经可以设想到，未来会有越来越多的这类边民经过改造加入物联网终端。

当设备安装了上述的四个核心部件，它可被感知、洞察、分析、优化的时候，整个商业模式会发生革命性的变革。这种变革将过去以供给导向为主的生产研发、物流配送、零售这套体系，转换成以消费者需求为导向新体系。这是因为当设备可以在运行过程中源源不断的产生使用行为数据的时候，它就需要被优化，同时要为下一代产品的开发做好准备。

物联网、人工智能、云计算这类技术终端共有四类应用场景：第一是个人移动终端，市场空间较大；第二类是智能汽车；第三类是智能家居，包括床、空调、衣柜等；第四类则是智慧城市，包括物流、零售、制造等多种场景。这些应用场景会催生新市场空间、新业态和新模式。

彭昭：您认为物联网行业相关的企业发展状况如何？未来会有怎样的竞争格局？

安筱鹏：从物联网的视角出发，可以将当今的企业分为两类：一类是数字原生企业，这类企业的组建技术底座就是云和物联网；另一类则是寻求转型的传统企业，它们基于传统基建生长而来。

今天数字化后面跟着两个关键词：转型与原生。如果说传统企业的数字化转型就像一场学游泳的竞赛，有一批教练教你怎么去呼吸、怎么去蹬腿、水里怎么转身，那么数字原生企业一出生的时候就长了一个数字化的“腮”，知道如何用数字化的方式去做商业决策、产品创新、渠道建设，构建自己线上线下一体化的数字驱动业务体系。

数字原生兴起后，传统企业面临着自我进化能力的大考。大型传统企业也可以有自己的数字原生部队，它需要派出一支小部队，剥离出一部分资源，跟它的本企、母企做隔离；因为如果不做隔离的话，原有的体系中就会有强大的磁力拉着你，使你不能长出快速迭代的数字原生基因。

当我们横向比较数字原生企业和转型的传统企业时，会发现前者的爆发力远超后者。这里的爆发力体现在产品开发速度和市场洞察敏锐度、准确度上呈几何倍数增长，远超传统企业。随之而来的是收入增长速度和企业扩张速度的优越，足以让数字原生企业成立在5年或8年后就成为独角兽。然而数字原生企业本身面临的竞争已经十分残酷，激烈的生死起伏随处可见。

尽管数字原生企业生长态势惊人，但是很难超过亚马逊、谷歌这类市值头部的公司。马太效应已经显现，以美国为代表的头部公司已经有了充足的技术储备、人才储备，具有高度产业化能力和大范围的市场覆盖规模，并且仍在强化自身优势。在过去的三到五年时间内，他们的优势也在进一步凸显。

预测未来是困难的，所谓的专家是看着你的表告诉你几点的人；而股市上的投资人是拿身家性命赌未来的人。资本市场和产业界通过用资本投票证明哪些企业在今天和未来会挺立时代潮头。今天全球市值TOP10的公司就是明证。

彭昭：工业互联网处在怎样的发展阶段？

安筱鹏：总体来看，工业互联网目前处于起步阶段。在发展早期的阶段，工业互联网或者整个物理世界智能化的演进，在技术产业的就绪度本身是不高的。当今时代，物联网、大数据、云计算、人工智能、元宇宙等名词层出不穷，名词概念的拥堵给业界的专业人士与非专业人士带来了一个错觉：技术供给无处不在，甚至是过度的，就绪度是很高的。但真正能用于制造业、物流、医疗等行业满足需求的数字技术供给是远远不够的，供给能力严重不足。而拥堵的技术名词中真正到达制造端和供给端应用层面的，也需要将技术架构体系在云边端进行重新部署。

目前，旧有的软件、供应链等工具需要做技术架构体系的迁移，再将其他的物联网数据进一步打通，即融合IT、OT、自动化数据。从这个角度来看，今天的工业物联网的应用才刚刚开始。

过去的60年间，从大型机、小型机、微型机、功能手机、智能手机、云计算、数字中台、智能汽车、工业互联网到5G等 ICT技术发展可以梳理出一条主线：软硬解耦，即硬件通用化，服务可编程。它的含义是将过去硬件与对应固化适配、不可分割的软件解耦后，其中间产物即为操作系统。

软硬解耦遵循了经济基本规律，这个规律即是硬件遵循规模经济而软件遵循范围经济。范围经济的特点在于，企业竞争力的提升是依靠具备提供越来越多种产品组合能力来实现的。在外部环境发生变化时，软件的迭代速度是非常快的，而硬件几乎不需要做出调整和改变。正如智能汽车关键部件存在问题要召回时，是并不需要返厂更换硬件的，只需要在自家车库升级新的系统即可。正如马斯克所说“‘召回’这个词要‘召回’了”。这种商业模式使得汽车生产后的性能指数从衰减曲线扭转为上升曲线，因为软件版本的升级会不断解决新的问题。而这种革新带来的变化令原本和成本线平行的收益曲线变为指数型增长曲线。

纵观60年来的IT产业发展历史，软硬解耦带来的结果是硬件通用化，软件可编程。但如今的OT领域、自动化领域还停留在60年前的阶段，控制系统硬件和软件仍是绑定关系。从宏观视角来看，全球的自动化厂商的不同产品线之间硬件软件是不能适配的。

但软硬解耦的逻辑正在逐步被接受，有些企业希望形成统一的操作系统、操作体系，让软件代码适配于多条生产线。当OT系统技术架构完成软硬解耦时，整个控制体系会发生革命性变革，届时OT技术和IT技术就实现原生式融合。可能在未来30年以后亦或是更久，会实现这种“自动化共产主义”。

彭昭：您曾在文章中提出，整个物联网产业发展正面临三个挑战，您会为其开什么药方呢？

安筱鹏：过去的十年、甚至三十年中，技术解决方案供应商们思考问题的逻辑是，只解决局部问题，不解决全局问题。包括产品全生命管理周期、ERP、财务管理、自动化设备系统等在内，产品设计理念就在于解决局部问题而非全局问题。这套旧有理念想要解决碎片化需求和规模化供给问题时，不然会形成矛盾：全局优化的需求和碎片化供给之间的矛盾，这个矛盾在旧式思维框架下是无解的。

解决这个矛盾的核心在于首先要有新的技术底座，其次要有端到端优化的解决方案，另外要有积木式功能模块作为插件，三者共同为企业端到端碎片化应用铺设出可行性路线和解决方案。

彭昭：“元宇宙”这类概念是否会催生结合发展的机遇点？

安筱鹏：“元宇宙”这个词跟过往的词本质性区别在于，它不是技术的话语体系演进过来的。物联网、人工智能、大数据等概念至少有内生的技术基因，而元宇宙的概念来自于文学。源于科幻小说的概念经过每个人的想象和解释体系，会赋予它新的技术内涵。这就形成了“新概念雾霾”。

这类概念的出现所折射出的仍是对过去多种技术新的集成。例如元宇宙所需要的人机交互技术要素，在过去我们的理解是语言、键盘，今天就演变成AR、VR、脑机接口等。传感技术、云计算、算法模型同理，元宇宙这类名词在不同背景下都是多种技术的集成。

在进一步解读元宇宙之前，不妨先展望技术的演进终极方向。芯片、物联网、大数据、云计算、人工智能等现有技术如同白墙上星星点点的笔画，我们无法窥见其全貌。但其实现有的技术都在做一件事：在物理世界运行的同时，在赛博空间、数字空间重建一套与之对应的体系，称之为“数字孪生”。其底层逻辑是收集物理世界的数据在数字空间做优化，再将优化的结果反哺于物理世界。如今白墙上的星星点点其实是局部的、静态的、残缺的赛博空间，需要很长的周期勾勒完整。

人的世界和物理世界的交互同样会催生新技术，物理世界的代理人在人与物间充当第三方的执行者。这两种情况催生的技术体系终极目标都在于不断优化物理体系，使得物理世界、数字世界和人三者之间构造一个更加体系化的、实时的、高效的、精准互动的全新体系。

其实元宇宙所使用的技术已经在研发端、设计、生产、供应链、全生命中期的维护中投入使用了。元宇宙所涉及的技术在生产端的应用空间可能远远大于消费端。

如果把时间尺度拉长，我们不必为“新概念雾霾”过分忧虑。因为无论众声如何喧哗，那些新概念、新技术、新产品、新企业终究会经历市场的洗礼，或淘汰，或重生，剩者为王，留下来的是被市场证明把握了历史方向和趋势的。回望过去10年技术产业演变的历程，是为了更好走向未来。

如果将元宇宙和物联网、人工智能等新技术发展趋势融合来看，未来5-10年的发展趋势可以形成一个观点判断：OT技术IT化。这句话的核心逻辑就是软硬解耦，重新构建智能化解决方案。此外，IT技术在不断云化，在此过程中，也会发生云迁移等云端部署场景，未来云演进为云原生。

正如元宇宙需要不断采集大量数据，算法要不断优化，算力需求水涨船高。我们可由此预测到未来5-10年在制造端、工业互联网端面临的挑战在于，领域内的企业需要在多种技术集成的大数据云边端构建一种演进的能力。

构建这种能力的过程需要企业做两次关键的能力跳跃。第一阶段是从项目（Project）到产品（Product），即要将项目沉淀成一套软件解决方案的产品（Product），可供复制、推广、应用。这是最为惊险的一次跳跃，因为做项目和产品的技术逻辑和商业逻辑完全不同，对人才素质、成本控制和技术力都有更严苛的要求。

第二阶段是从产品（Produtct）到平台（Platform）。这两者的根本区别在于将复杂、多功能、强实施、高门槛的解决方案，解耦成碎片化、易复制、易吸收的技术架构体系。飞跃这个阶段，企业在细分行业的地位和领导力都会得到确立。

彭昭：这两次跳跃对供应链抗冲击能力和对行业应变能力的要求都更高，在疫情之下如何让企业自身能力变得更为坚韧？

安筱鹏：对于企业家而言，面对数字化的转型难关和面对疫情的挑战本质的核心是相同的。数字化转型的底层逻辑就是，当需求发生剧变的时候，供给体系以数据的自动流动来化解复杂系统的不确定性，从而应对这场剧变。

“自动”与智能化水平息息相关，评估企业自动化水平的高低除了机器设备水平之外，还要关注数据加工过程中人为干预是否越来越少。当机械系统植入越来越多的感知系统而进化为生态系统，那么生态系统就变为了复杂系统。构建复杂系统，就是今天各种技术集成所要解决的问题。

数字化改造和疫情挑战之间底层逻辑的相同之处在于数字化能力的提升。疫情期间我们可以观察到，表现较为优异的是疫情钱数字化能力就比较强的企业，他们的运行过程不需要太多人为干预，无论是研发、生产还是销售环节。

彭昭：疫情提出对企业数字化的挑战，是否是中国工业互联网蓬勃发展的契机？

安筱鹏：改革开放四十年给中国带来的影响在于，我国成为了四个方面的大国：消费互联网大国、社会消费品零售总额大国、社会消费品零售总额数字化绝对值和总额占比最高的国家，同时也是制造业大国。

数字化这条主线将上述的四个大国角色串联起来，当四者叠加时，会形成叠加、聚合和倍增的效益。我确定这种叠加情况发生的时候，中国一定能够走出一条跟美国、德国、欧洲完全不同的发展道路和模式。在过去的几年中，中国在打通消费端和供给端时，已经探索了很多可融合、可迭代、可聚合的新技术路线和商业模式。

当元宇宙、人工智能、AIoT、物联网等技术构建出新的社会基础设施，并赋予上述的四个大国优势时，必然会碰撞出新的火花，走出一条与美国、德国完全不同的独特发展道路。