工业4.0时代商业模式的特征与趋势

摘要：工业4.0时代的显著特点是智能化生产，其核心则是信息物理系统（CPS）的深度融合，包括企业内部的纵向集成、产业链企业之间的横向集成以及多产业链之间的交叉集成。就纵向集成而言，智能化生产模式将从大规模定制向个性化定制转变，解决单件小批量生产效率问题；就横向集成而言，智能化网络系统的信息集成与共享，将引发制造业、服务业与金融业的深度融合；就多产业链交叉集成而言，网络平台凭借智能技术或数据能力，颠覆传统行业，实现跨界经营。文章基于工业4.0所引发的商业模式创新，从生产、营销、技术和人工智能一体化层面预测了未来智能化时代商业模式的格局与创新趋势。

关键词：工业4.0；智能化；商业模式创新；云计算；跨界经营

一、 引言

我国制造业依靠廉价要素投入、产能规模优势的传统竞争优势被打破，面临能源价格上升、劳动力和土地成本提高、产业向国外转移等问题，整体呈现出“体量大”、“能耗高”、“利润低”、“产业附加值低”、“被替代性强”等诸多问题，即“大而不强”。与西方发达国家制造业从2.0到3.0再到4.0的“串联式”发展相比，中国制造业要实现2.0、3.0、4.0同步前进的“并联式”发展，只有靠科技创新，从而实现产品设计与市场营销及全品全生命周期服务的转型升级，向“微笑曲线”两端进发。目前，国内越来越多的企业完成了技术研发和品牌建设，在家电、汽车等领域数字化和网络化融合与应用程度较高，并逐步尝试智能化升级，提高产品质量和定制化程度。智能制造正在从硬件到软件，从物理现实到网络虚拟，逐步分阶段落地。

二、 工业4.0时代商业模式的未来特征

1. 生产模式从大规模定制向个性化定制转变，单件小批量定制生产成为主流。技术的进步和消费水平的提高，消费者对个性化定制（Personalized Customization）需求越来越迫切。目前，个性化定制的服务和理念在所有行业都达成共识，随着互联网和信息技术的应用，线上个性化定制产品和服务得到了迅速发展（周良、王刊良，2014）。未来，在智能时代单件小批量的个性化定制生产将成为主流（张曙，2014），通过对传统生产系统的升级与改造，构建生产精密的智能工厂，使工业生产过程更加灵活和稳定，动态适时优化和自我智能组织，在成本、可利用性、低资源消耗以及环境保护等方面按照相应的标准做出最优选择，从而实现大规模生产高效率、低成本的同时，确保环境友好。

个性化定制生产具有供应链短，反应快，成本低的特点。传统的设计是面对某一类客户群体进行的共性设计，而不是单个用户的特定需求。进入生产阶段以后，通过模具对原材料进行加工，其高昂的模具成本和原材料的浪费是不可避免的。生产完毕以后，还要面临库存、市场营销以及消费者对产品的市场检验与反馈的各项成本。而个性化定制的产品设计直接针对的是具体的用户需求，基于3D打印技术，客户的需求能够得到无限满足，可以随意修改设计，几乎不会影响生产成本，其添加式的生产方式对原材料的利用率非常高，能够使产品一体化成型，并且减少了供应链中部件的运输和组装环节。由于个性化定制生产是按需生产，在生产完成后直接交由物流配送和交付，也大大降低了库存成本。此外，产业价值链上的大部分销售环节也被剔除出局，减少了这些环节产生的营销成本和人员成本。目前汽车生产厂商已经实现让客户在线选择汽车颜色，快速调整生产线，按要求交付产品。在未来智能制造时代，我們不但可以选择颜色，而且可以参与整个生产流程的价值创造，实现款式设计、性能配置、特殊装置等大规模定制难以实现的个性化定制需求。

2. 智能化网络系统的信息集成与共享，将引发制造业、服务业与金融业的深度融合。随着智能化网络系统的进一步完善，在智能工厂的纵向集成完成以后，企业进入横向整合和端对端集成阶段。在这个阶段，随着市场竞争的加剧，制造业服务化程度进一步提高，将会创造出新的商业模式。当前，制造业服务化主要是对产品或服务的预测性维护，以及个性化定制等。例如，通用电气Predix工业云平台，就是基于航空发动机领域积累的数据，为航空公司提供预测性维护服务。通用电气利用设备上的传感器，收集数据并传到云端，通过全球多个大数据服务中心对这些数据进行分析，提前对发动机的运行状态做出维修决策，降低飞机在飞行中发生故障的概率。通用电气、三一重工等企业，通过推出预测性维护服务，创造了上百万美元的广阔市场空间；个性化定制模式及增值服务层面，消费者对产品的个性化需求越来越强烈，这为生产制造商提供了价值创造的机会。

横向集成以及端对端集成除了为客户提供了新的增值服务之外，还可以同时实现与金融业、保险业等多领域的合深层次合作与信息共享，带来全新的价值创造模式。例如，汽车行业、互联网信息行业和保险行业的企业进行联合，一方面可以基于工业云及大数据，获得各类汽车实时数据信息，并通过智能分析系统对这些大数据进行收集、存储、挖掘、分析及管理，最终生成信用数据，可以提供给保险公司作为设计新产品的依据，从而为消费者提供更多更便宜的保险产品；另一方面，保险公司的事故数据，也可以为汽车企业的产品设计提供重要参考，从而为消费者生产更安全可靠的新款汽车。

3. 网络平台凭借智能技术或数据能力，颠覆传统行业，实现跨界经营。智能化技术的进步，使得原本为自身平台服务的大数据得到更深层次的分析与挖掘，从而使得自身积累的数据资源辐射范围得到扩张。这种大数据资源的多元化“价值溢出”和智能技术的研发与创新，使得网络平台的功能跨界成为可能，从而使企业获得更多的资源规模经济和范围经济。

这种基于智能技术的大数据跨界经营，利用平台产生的大数据以及自身所拥有的技术优势，进入其他行业，尤其是结合互联网及大数据，创造出一种全新的商业模式，通过破坏性创造的方式来改造甚至颠覆传统行业，实现跨界经营。例如，腾讯公司旗下的微信（WeChat），基于手机网络能够即时发送免费的语音短信、文字、图片和视频，从而替代传统的手机短信和通话功能，成为电信行业的跨界颠覆者。微信的成本构成与传统的电信运营商完全不同，它是基于用户手机终端和互联网的通讯软件，因此不需要像电信运营商那样管理自己的网络，仅需要集成用户数据库用以记录用户授权登陆的少数服务器组，成本占比非常低。经过五年多的发展，目前整合了语音功能，定位功能以及海量活跃密度用户的微信，已经不能简单的看作一个产品，而是一种手机终端的“数据能力”或“生态”，可以衍生出各种应用，在此之上叠加多种新的商业模式。又如，阿里巴巴旗下的阿里金融，利用阿里巴巴电商平台和支付宝的交易大数据，通过智能网络数据处理技术与交叉验证技术确认客户真实信息，并根据客户在电商平台上的交易数据形成信用评级，从而实现向大量小微企业的批量放贷。这种模式不仅降低了业务成本和放贷风险，而且其目标客户群体与传统的银行和金融机构放贷客户群体有所不同，创造出了新的价值。

三、 工业4.0时代商业模式的发展趋势

1. 智能制造使生产设备的运行状态“透明化”、数字化，推动生产模式向智能预测型升级。在传统的生产模式下，只有机器出现故障以后才进行维修，这种“反应型”生产方式在当前生产工序复杂、产量激增的状态下，将带来巨大经济损失。“预测型”生产是基于对生产数据的分析，通过制造环节的透明化，使生产管理者能够实时获取生产设备的动态信息从而做出准确评估的生产方式。McGuire等学者（2012）认为，信息的透明化是“大数据”带来的新的竞争优势之一。制造环节的透明化，是指通过传感器和监控设备对生产制造中各个环节的大数据进行提取、存储和管理，以实现生产组织能够动态的估计、分析和预测生产设备的不可见状态，以达到降低维修成本、提高运行效率、改进产品质量的目的。

“预测型”制造系统的核心是智能运算单元，通过收集和分析设备运行数据，如震动频率、压力、温度和能源消耗等信号，对设备状态做出智能判断，从而使生产过程中的不可见、不确定的因素得以揭示和量化，提升生产效率和产品质量。基于“预测型”制造系统，企业将高效、灵活、批量的生产客户所需的个性化定制产品，提高市场竞争力。未来，智能化制造将完成现实与虚拟两个世界的融合，彻底颠覆传统的“反应型”生产方式，以及基于传统生产方式建立起来的商业模式。随着大数据、云计算、移动互联网和物联网的新技术逐渐成熟，智能制造中的设备、工厂和人三者无缝对接，并通过传感器与实时监控系统拾取分散在全球各地的智能工厂的生产数据与设备情况，使传统生产方式中的不可见的因素完全“透明化”，例如，生产设备的性能下降、零部件磨损程度和能源耗损等不可见因素的“透明化”和“数字化”，使生产管理者准确掌握生产设备的动态信息并做出合理决策，从而达到改善生产设备的运行效率，提升产品质量的目的。

2. 智能O2O模式，实现虚拟与现实的闭环，最终形成“厂家-终端-消费者”的三维模式。从营销层面上看，连接是关键，即将传统产业价值链中的营销或服务环节与互联网相互融合，也就是O2O模式（Online To Offline）。目前的O2O模式包括：一是线上传播，线下销售；二是线上销售，线下消费；三是线上销售，线上供给；四是线上销售，线上消费。这些不同的O2O模式，在未来智能化时代的共同特征是，突破线上和线下的边界，实现线上线下、虚实之间的深度融合与无缝连接，通过精准的社交传播渠道，使产品或服务更贴近消费者，让消费者获得更好的消费体验。在体验中实现消费，从而凭借其完美的体验式交互功能，颠覆非特定区域的平台电商。因此，未来的智能O2O模式的核心是基于平等、开放、互动、迭代、共享的互联网思维，利用高效率、低成本的互联网信息技术和智能计算系统，改造传统产业链中的低效率环节，使产品或服务在线上线下融为一体，大幅度提升用户体验。

在未来，智能O2O商业模式，线上线下之间高度融合，渠道纬度将减少到最低。现有的中介、渠道、分销等中间环节将逐步消失，最终将形成“厂家—终端—消费者”为主体的三维模式。个性化定制产品将成为主流，商家将用户体验放在首位，为用户提高更多增值服务，深度服务于用户。未来商店以线上移动商城和线下智能商店为平台，基于云计算、用户大数据、用户行为偏好分析、智能补货管理、移动支付等先进信息技术，全方位跟踪分析用户，精准推送偏好信息，重塑厂商、终端与消费者之间的关系，进而真正融入智能O2O时代。因此，随着O2O模式的不断演进，完全突破线上线下的虚实界限，实现无缝连接，最终实现智能化、深度融合的O2O闭环。

3. 基于云计算架构下的商业模式演进的三大特征：社交化、本地化、移动化。从技术层面上看，在未来，无论是基于PC端的社区、平台，还是基于移动端的应用程序，以及基于车载、楼宇、住宅、商超的智能电视或媒体，都将与大数据、云计算无缝连接，通过智能计算技术，为消费者提供所需产品或服务信息。云计算将成为未来商业模式或生态的基本技术单元。社交化、本地化、移动化将成为智能时代商业模式三大特征。可以想象，在云社会中，云计算、大数据、物联网、传感器、一云多屏、智能设备、智能工程将成为基本构成要素，连接这些要素的是各类智能O2O商业模式的集合。

（1）社交化（Social）。社交化的典型代表当属FaceBook，其真实用户超过6亿，可以即时获得周围朋友的最新信息。从流量上看，FaceBook在美国已经超过Google成为互联网第一入口。FaceBook可以通过Facebook Connect与外部网站连接，使外部网站能够调取FaceBook的社交数据做出产品或服务决策，因此，社交平台逐渐转变为网络基础设施，其他互联网企业的商业模式则基于类似FaceBook的网络社交平台所产生的大数据进行创新，从而精准定位目标客户群体，为消费者提供产品或服务。

（2）移动化（Mobile）。随着智能终端的发展，处理信息的能力逐步提升，其便携性特征能够满足人们随时随地获取即时信息的需求。基于智能终端和移动定位功能，企业可以塑造全新的商业模式。例如，Groupon与地理位置提供商Loopt合作，可以根据用户的偏好智能推送基于位置的团购信息。

（3）本地化（Local）。本地化趋势是互联网不断下沉，线上虚拟世界与线下现实世界不断融合的结果。由于人们的活动范围受地理位置的限制，某一地区的目标客户群体有共同的文化、消费行为、价值取向等特征。为了精准定位并满足某一地区目标客户群体的需求，地理位置服务（Location Based Service）与其他行业的结合形成了独特的商业模式。

4. 人机智能一体化承载未来“社群”商业生态，并以此为基础叠加全新商業模式。人机智能，是指对应“互联网”的全新技术趋势，其中包括四个核心技术：Vehicle交通工具（滴滴、无人驾驶飞机、无人驾驶汽车等）、VR虚拟现实、AI人工智能、Robot机器人。人机智能是未来人类本身智能提升和超越的技术，是人类智慧的延伸。例如，Uber等应用软件，通过人与机器交互的方式，由终端用户（人）发起需求，机器进行响应的商业模式——基于人类为中心的“人机对话模式”和“需求呼叫模式”。从信息交互的视角来看，这种商业模式超越了大数据和可穿戴设备。Uber等应用程序通过互联网的方式正在快速完成数据积累，机器正在快速的理解人类，人类和人工智能之间将进入一个全新的连接时代。此外，无论是滴滴打车软件、还是无人机或无人驾驶汽车，都与以往的工业革命提高动力系统不同，这次技术革命是从提升和延伸人的智慧和能力出发的。从这个角度上说，智能交通更能够体现人机智能的深度交互与融合。

作为人脑的延伸，人机智能一体化商业模式创新的核心是“社群生态”，目前全球范围内的领先企业已经开始以“社群生态”的思维模式对人机智能一体化进行布局，构建“社群”为载体的商业生态。谷歌、小米、滴滴打车等公司，通过人工智能（AI）承载下一代智能计算（大计算）的功能，这将会改变企业对客户的组织形式。也就是说，人工智能技术将会完成人与机器的重构，而且改变社会主体的构成。因此，要想在未来智能时代占得先机，企业利用“社群”重塑商业生态的任务变得迫切。

四、 结论

本文就工业4.0信息物理系统（CPS）深度融合，从企业内部纵向集成、产业链横向集成和多产业链交叉集成三个层面分析了生产模式将从大规模定制向个性化定制转变；智能化网络系统将引发制造业、服务业与金融业的深度融合；网络平台凭借智能技术或数据能力，实现跨界经营。另外，本文从生产方式、营销模式、技术特征以及人机智能一体化四个纬度分析了未来商业模式的发展趋势。智能制造使生产设备的运行状态“透明化”，推动生产模式向智能预测型升级；智能O2O商业模式线上线下的高度融合，渠道纬度将减少到最低，最终将形成“厂家—终端—消费者”为主体的三维模式；智能时代商业模式演进的三大特征：社交化、本地化、移动化；人机智能一体化承载未来“社群”商业生态，并以此为基础叠加全新商业模式。

参考文献：

[1] 周良.在线个性化定制：商品多样性和互联网时代的结合[A].中国系统工程学会第十八届学术年会论文集——A08系统工程方法论在社会经济发展中的应用[C].中国系统工程学会，2014.

[2] 张曙.中国制造企业如何迈向工业4.0[J].机械设计与制造工程，2014，（12）：1-5.

[3] Caffrey T.Additive manufacturing and 3D printing state of the industry annual worldwide progress report[J]. Engineering Management Research，2013，2（1）：209-222.

[4] 孟炯.满足个性化需求的3D打印定制模式创新——兼论实现个性化定制模式的商业化策略[J].科技进步与对策，2016，33（15）：22-29.

[5] 李文莲，夏健明.基于“大数据”的商业模式创新[J].中国工业经济，2013，（5）：83-95.

[6] 李杰，程其森.“工业4.0”环境下的预测型制造[J].世界科学，2014，（5）：14-17.

[7] 陈永东.社区O2O新趋势：智能可持续闭环[J].广告大观（综合版），2014，（12）：41-42.

[8] 周掌柜.Ubers开啟“人机智能”生态时代[J].清华管理评论，2016，（4）：60-66.

基金项目：国家自然科学基金管理学部资助项目“竞争性国有企业的混合所有制改革研究”（项目号：71472186）。

作者简介：李鸿磊（1982-），汉族，山东省潍坊市人，中国社会科学院工业经济研究所博士生，研究方向为公司控制与企业并购。

收稿日期：2017-03-17。