风口下的新基建：中国工业互联网平台该“通用or垂直”，“做轻or做重”？( 三 )
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巨头有天然局限 ， 创业公司潜力更大
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小饭桌 李晶：怎么看PTC、GE等国外巨头在中国落地难的情况？
信之威寿 宇澄：
PTC在全球的转型整体上是成功的 ， 但在中国的落地始终面临一个巨大的问题：获取数据很难 。
而客户画像以及各种工厂现场过程的画像都是基于数据的 ， 画像都难分析 ， 又怎么谈落地实践 。
这是外企天生的障碍 ， 短期内很难克服 。 无论是它的运营模式 ， 还是各方面体制 ， 都需要逐步适应中国企业对数据安全性和私密性的诉求 。
晨山资本 欧阳琦玮：
Predix在美国其实也不算成功 。
GE确实围绕工业互联网做出了巨大的投入 ， 比如大张旗鼓地做了集团架构的重组 ， 围绕Predix买了很多公司 ， 花了很多钱开发 ， 为什么难成功？要看GE做Predix这个工业互联网产品的本质原因 。 随着大型硬件设备的的竞争越来越激烈 ， GE也面临越来越大的转型压力 ， 需要从一家传统的设备厂商转型为一家以data and actionable solutions 的数字化产品为特色的企业 。 对于GE来说 ， 做工业互联网产品是对其传统硬件业务的突破 。
但问题在于生产设备做得好 ， 不代表应用就一定能做得好 ， 尤其是你做应用的时候 ， 设备离你的场景很远 。 就像手机里原生的系统应用 ， 并不见得最受欢迎 。
信之威 寿宇澄：
Predix是要做通用平台还是基于某个垂直工业场景的平台？它始终没有很明确的定位 。
Predix的发展计划分了两步走：先GE for GE ， 做好自己生态圈上的服务,再GE for the World ， 做好跨界的全球化服务 。
第一步是没问题的 ， 它本身有很好的工业基础 ， 其发动机等等几个核心事业部的应用都做得不错 ， 但这是基于GE内部生态前提下 ， 到了服务外部客户的情况中 ， Predix可能就克服不了 。
百度风投 刘维：
思考这个问题 ， 可以先类比美国SaaS与中国SaaS这两个极端 。
比如美国SaaS成功的逻辑是 ， 美国经过多年的企业信息化 ， 大部分企业很多环节的决策和流程已经跑在一个IT系统上 ， 整体的管理也都是面向一套比较完整的决策模型 ， 用以讨论流程的效率优化问题、销售的漏斗等等问题 。
在
IT系统比较均质化的前提下 ， 企业的效率短板体现在某一环上 ， 很多SaaS公司替代的就是系统中这最低效的一环 。
解决某一环的问题 ， 其面对的兼容性、适应性、以及面向不同企业管理决策的挑战 ， 其实没那么大 ， 闭环的效率提升也容易短期内兑现 。
而中国大多数传统行业的SaaS难发展起来 ， 就是因为走了另一个极端 。 企业IT系统没有完全打通 ， 其决策模型也不同企业不一样 ， SaaS公司要适应不同的企业需求 ， 兼顾的问题很多 ， 拿到一个环节的数据后 ， 服务于决策闭环使得效率提升的难度也很大 。
回到Predix上 ， 它其实处于这两种极端状况之间 ， 美国的工业行业也并不是都那么适合SaaS ——有的行业它整体均质化比较高 ， 可以以一个SaaS的思路做薄、做透 。 但
有些行业的差异程度比较高 ， 每个垂直细分领域的企业都有不同的玩法 ， 工业互联网面临着中国传统行业SaaS一样的困境 。
中国工业互联网更如此 ， 工业互联网企业今天给客户解决工业云、数据视图的问题 ， 就像为传统零售企业或者政府做个BI、数据墙一样 ， 老板看了很满意 ， 但是老板基于这些数据真得能做一些决策吗？企业基于这些数据写简单的规则引擎真得能去提高效率吗？——往往不能 ， 甚至还拖后腿 ， 比如规则写得过于简单 ， 给企业上了一套规范却没有闭环的管理系统 ， 反而影响了原有管理经验的发挥 ， 导致整体效率下降 。 这是简单搞工业物联网并不一定能成功的原因 。
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