“守 破 離”源自于日本劍道學習方法，后發展到其他武術與行業。“守”指最初階段須遵從老師教誨達到熟練的境界，“破”指試著突破原有規范，“離”指自創新招數另辟出新境界。——百度百科

我很喜歡“守、破、離”這三個字，這也是我一直以來的學習方法。實際上是站在巨人肩上去看問題，同時要有對巨人抱有充分的尊重。

工業物聯網越來越火，而工業物聯網PaaS平臺（以下簡稱工業PaaS平臺）作為可推動行業發展的產品，在中國發展卻很慢。國內在宣傳做平臺的公司可謂百花齊放，而真正在做平臺（不是項目或者監控系統的公司）又少之又少。

從全球以及國內的發展來看，目前主要有四類企業作為供應商參與工業PaaS平臺競爭，這四類企業各有各自的優勢：

第一類：有自動化以及工業軟件積淀的企業

例如西門子、GE、PTC、施耐德等等，這些企業有豐富的工業know-how。已經將相當多的工業知識固化到硬件和軟件中。

第二類：有信息化管理軟件的企業

例如SAP、oracle等等，這些企業往往有豐富的管理Know-how。已經把管理知識固化到了軟件之中。

第三類：來自于互聯網的企業

例如AWS、阿里云、百度云、騰訊云等。 這類企業由于互聯網的業務需求，具備很強的云計算和大數據能力（主要指大數據技術）。例如大數據的基礎能力調度算法就需要實際應用場景去優化算法，使之性能可支撐大規模應用。而這些基礎技術的經驗和能力是前面兩者不具備的。

第四類：創業公司

這些創業公司的團隊往往是來自于以上三個團隊背景。例如ThingWorx在被PTC收購之前主要來自于施耐德的Wonderware。C3 IoT的創始人來自于oracle的Siebel等等。創業企業往往能夠整合不同背景的人員，同時具備高度的靈活性。

我一直認為，工業PaaS平臺不是一個新的業務，只是在底層用新的技術構建同時將多種的傳統的OT技術整合到一個平臺而已。但是正因為這樣的整合涉及到不同圈子人才、知識和能力的整合，因此工業PaaS平臺具備很高的復雜性、需要不同背景的人協作才能推動行業發展。而協作的前提是有一個共識的前提。

我從硬件到軟件、從自動化圈子到IT圈，最近又在工作過程中接觸到一些互聯網（BAT等）的人。我越來越發現，不同圈子對同一件事情或者名詞的認知是不一樣的。這些不同的認知已經成為阻礙工業物聯網的發展最重要因素之一。或者說想要做工業PaaS平臺，是否可以在公司內部成功協調不同圈子的人并快速達成一致是這個公司成功的關鍵。

在互聯網領域，云一般被分為IaaS、PaaS、SaaS。而如果放到工業云平臺，三層架構中定義最不清晰的就是PaaS平臺。不同的廠家和消費者對PaaS的定義也是不同的。

工業PaaS到底應該具備什么能力？到底什么樣的PaaS才能夠幫助中國的工業物聯網產業快速發展，降低大家的成本？工業PaaS的難點有哪些？工業PaaS的用戶到底是誰？很多客戶和行業內的朋友都有非常多的疑問。

針對這些問題，首先我想應用一下林詩萬老師的三鏈模型，并按照自己的理解做了簡單更改。如下圖：

從產業鏈角度看三鏈模型

我一直以來都把物聯網看做是一種業務，有人說過No body buy IIot，除非IIot能帶來價值。而IIoT的數據采集、數據監控、數據分析最終要去驅動業務流程，這樣IIoT價值才能體現。

在這個圖中，我自己接觸的有四個類型的典型IoT應用場景。

第一類：資產（有形）相關

利用物聯網數據驅動資產從安裝調試到報廢的整個生命周期管理。

第二類：與服務相關

這里就是所謂裝備制造商服務轉型的典型應用。

第三類：生產相關

所謂的數字化工廠為典型應用場景。

第四類：供應鏈相關

這里包含了一些個性化定制、供應鏈金融、物流等應用場景。

最后還有一種，是將以上四個場景在企業內部做整合或者在產業鏈中的企業上下游做整合。這里不做單獨討論。這是物聯網成熟度較高的企業或者行業才能達到的水平，或者說這也是我認為未來工業互聯網的場景。

剛才講的多方勢力從這張圖中也可以看出端倪。來自于傳統企業管理軟件的主要在縱向這條價值鏈發力，即第四類的應用場景。

橫向這條鏈路主要是自動化企業和工業軟件企業發力，目的是打造產品設計、生產、交付的全鏈路平臺。所以往往在第一類和第二類發力。

而處于交叉點的第三類，兩方勢力都在角逐。而這塊業務也是相對復雜的。從三鏈模型中可以看到：雖然大家都是面向生產，但是有的側重于從訂單的角度，有的側重于從產品和工藝角度。另外，交叉點第三類中也是目前工業企業上大數據的點。這兩年已經無數次接到客戶需要集成PDM、ERP、MES數據的訴求。

以上幾個業務場景做企業信息化軟件和做工業軟件以及自動化的企業各有自己的優勢，而在工業PaaS平臺中，互聯網企業在這兩條鏈路中都沒有任何優勢，也就是沒有業務理解能力，他們的優勢是提供互聯網的技術。

工業云往往是先從部門級業務閉環先實施

基于以上的背景，我再來談下工業PaaS平臺的問題：

因為工業物聯網業務的特點，本地網關的作用是非常大的，所以在構建PaaS服務的時候，我加入了端PaaS的概念，也就是說在邊緣層未來的業務也會非常復雜同時也會出現邊緣的中間產品。

我們可以把云端工業物聯網的PaaS分成了三個層次。或者可以說是三個競爭區間，不同層的平臺往往是合作關系而不是競爭關系，最初定位底層的平臺也會越來越往最上層發力。

用戶在選擇平臺的時候也需要看看PaaS平臺到底能夠提供到哪一層的能力。如果你是一個最終用戶去選擇了最下一層，那結果自然是落不了地。這個我已經見過太多：大家聊得都很好，然而往往聊過之后都很難制定進一步的計劃。

首先是通用技術PaaS：通用技術是指一些通用的IT技術，從計算機硬件、網絡、虛擬化、容器、數據庫、機器學習、資源調度、運維、開發環境等等。

目前很多工業軟件企業的系統還是本地化的系統，因為傳統的工業軟件都是非常專業的，往往解決的是一個點的問題。

很多工業軟件面臨云化得需求，而這些軟件一般來說需要經過從單系統架構到業務拆分架構到基于云的分布式架構發展階段。這些能力恰恰是云計算廠家的拿手好戲，在平臺達到一定規模后將成為技術瓶頸。同時這一層能力的扁平化趨勢非常快，因為很多組件已經逐漸都是開源產品了。我認為這一層的能力不是競爭的護城河，但是會成為一個門檻。

這類PaaS的用戶顯然并不是最終用戶或者集成商。這些PaaS主要是技術型的，所以需要ISV開發之后再提供解決方案。可以說如果只是提供這一層的能力我認為不應該叫工業PaaS。這一層的主要玩兒家也只有云計算玩兒家可以玩兒。

其次是通用能力PaaS：這里用通用能力PaaS來形容也許不是很恰當，現在姑且這么叫。這一層需要解決的問題是如何根據工業的應用場景提供適合工業的架構以及工業的基礎能力。

例如數據建模，在通用技術層（數據庫那一層）都是一樣的。而到這一層，根據不同業務的需求可能就會面向設備對象建模、面向訂單建模、面向產品編號建模等等。同時一些工業通用的工具也許要集成。例如針對數據的可視化，工業必須有組態可視化的能力。還有其他功能不再一一贅述。

總之這一層考量的是對工業業務的理解以及高度抽象能力。對架構的理解和設計難度是最大的。有了這一層能力以后，小型的開發商或者能力強的集成商就可以在這一層上快速構建自己的應用，不用做太多重復性的功能和重復的功能，只需要植入相應的工業Know-how即可。但這一層目前還沒有看到有人能夠抽象出能夠面向所有應用場景的平臺。

最后是專業知識的PaaS：這一層是根據特定的場景或者行業提供專業的知識能力。提供相應的專業工具庫或者函數庫。

這一層考量的是對行業或細分業務場景理解的能力。好比是前面一層是建立一棵樹，而這一層是掛在樹上的果子。

這一層相對比較專業，適合行業PaaS平臺商提供。C3 IoT的PaaS平臺類似這樣的產品，面向能源行業具備較好的應用。

回到之前談到的幾個方向的工業PaaS平臺參與商：

很多企業都叫平臺，實際上如果拆分來看的話，很多都是沒有真正踏實的面向工業應用場景在做平臺。而如果想要到拿來能夠快速上手的平臺級別產品、不僅僅需要有自身的積淀、同時需要充分吸取別人的知識、最終按照自己的理解打包成一個軟件產品，這就是做平臺的匠心。

工業PaaS平臺太需要工匠精神，因為太復雜、太碎片化。想要將這些知識抽象出來或者進一步沉淀下來是非常困難的，需要潛心研究并深入到客戶中間去。

很多自動化和工業軟件企業缺乏IT技術和經驗以及管理能力，很難在底層技術上有所投入。

同時工業軟件往往是在某一個局部展開細分的應用、雖然很專業但是難以擴展到其他場景。而很多云計算廠家不懂業務、很難在PaaS層再進一步。而且很多互聯網企業不尊重工業客戶的需求以及工業的知識，也沒認識到工業的復雜性，往往以為基礎技術就能解決很多問題。

這個如果大家不信不妨去和他們聊聊工業大數據，你就會有很深的體會。在軟件開源時代以及平臺的用戶體量沒有上來的時候，這樣的產品也很難落地。

傳統企業信息化的解決方案還是側重于流程這塊創新，目前看到最多的就是通過一個類似的BPM平臺將原有的流程和數據做一個串聯。另外就是像企業微信和釘釘這樣的產品瞄準了企業個體的數據的移動化需求。將不同業務系統的數據匯總之后統一接入一個APP中，實現人員效率的提升。

這些本質都是對傳統信息化軟件數據的再組合和再分配。而之前談到這類企業的物聯網往往只是在供應鏈這塊發力，難以覆蓋到其他更多的場景。

回到標題，從守、破、離這個角度來說：不管你是云計算企業、傳統信息化企業、還是自動化&工業軟件企業，在自己擅長的地方都有很多經驗和Know-How，而工業PaaS平臺需要將三者不同的Know-How整合在一起才能提供一個可以交付給集成商或者用戶的產品或服務。

這個時候就回到文章最前面提到的，是否能夠充分尊重其他領域的知識并愿意去學習和借鑒，對工業抱有足夠的敬畏，大家是否能夠逐漸對市場和業務有統一的認識，將是現階段阻礙工業云發展最大的障礙。

對于工業來說，“守”是最重要的，不要一上來就想創新和顛覆。先想想如何用新技術滿足客戶的傳統業務以及將人已有的知識固化成軟件才是首要的任務。

最后，希望大家不要過度消費“工業云”這個概念，踏踏實實地干事情，整個行業需要踏實的公司做事情，而這樣企業也絕不是一兩年就能做好的。