工业物联网 人工智能，谁能笑到最后？四类玩家分析

在最后一篇文章《垂直模型的推广之路:从工业互联网的成败来看未来AI的落地逻辑》中，当我们预测垂直模型的发展时，我们分析了它可能与工业互联网的发展有着惊人的相似之处:它们都是从“连接”开始，到“赋能”升级，最终走向“重构”。

在工业互联网的后半段，竞争的制高点已经从“连接”变成了“算法”，从“聚数据”变成了“强认知”。对于工业互联网平台企业来说，单纯做设备管理是不够的，需要针对特定任务发展认知智能。

令人高兴的是，这一趋势得到了国家政策的大力支持。

4月18日，国务院办公室召开了第一季度相关经济指标的例行新闻发布会。工信部信息通信发展司司长谢存表示，下一步，我们将加快工业物联网与人工智能的紧密结合，以释放大规模应用效率为主线，为推动工业数字化转型、加快现代化产业体系建设提供更坚实的支持。

这个政策信号与我们之前的分析判断高度一致，再一次证实了“工业物联网” 人工智能正从底层连接阶段加速进化，迈向智能决策和流程重构的新阶段。

面临这种产业变革的浪潮，工业互联网平台企业无疑将面临战略选择：如何找到“工业物联网” 人工智能的契合点？如何从传统的连接平台向智能决策平台转变？如何利用垂直模型重塑行业认知，引领行业智能转型？

因此，本文将在上述分析的基础上，继续探讨工业物联网公司拥抱人工智能路径的选择和战略布局。我们将重点关注以下问题:工业物联网公司如何布局人工智能？垂直模型创业公司的突破路径？不同类型公司获胜的重要因素？为了给你提供新的视角和启发。

工业化互联网平台公司：从连接层跃升到智能层“转型者”

随着工业数字化转型浪潮的演变，工业物联网企业面临着特殊的挑战和机遇。

这些公司建立了强大的工业PaaS平台或行业级中台系统，其核心能力是“设备上云、数据收集、边云协同”。他们在工业互联网领域建立了坚实的基础，在连接密度、系统能力、客户基础等方面具有显著优势。

随着人工智能技术的快速发展，尤其是以GPT为代表的大语言模式的兴起，工业互联网平台公司开始意识到，仅仅停留在“连接”上并不能满足工业智能的需求。

这意味着，工业互联网平台企业需要从“连接设备-收集数据-显示分析”的传统范式转变为“垂直建模-智能体调度-流程重构”的全新路径。

这种转型之路充满了挑战，但也孕育了巨大的机遇。

一方面，工业互联网平台企业具有天然的数据优势。他们长期服务于大量的中大型制造企业，掌握了大量的工业场地、设备和生产线数据，拥有高密度的数据采集能力和完善的数据治理体系。这为垂直模型的训练和优化提供了坚实的数据基础。

另一方面，工业互联网平台企业已经深度嵌入客户的核心业务系统，对行业内的关键工作流程有着深刻的理解。这为认知智能在未来重构工作流程，提高业务决策奠定了良好的基础。

因此，工业互联网平台公司是“最接近应用和流程”的非AI原生玩家，具有从“连接”到“智能”的先天优势，成为工业智能时代第一批从连接层到智能层的“转型者”。

然而，这种转型之路充满了挑战，要求企业在技术范式、运营模式、用户关系、商业逻辑、生态布局等多个维度进行根本重构。

首先，在技术范式事实上，工业物联网公司需要实现从“系统集成”到“智能建模”的飞跃。

传统的工业物联网强调系统架构、协议连接、边云协同等“硬技术”，而垂直模型公司更注重NLP、“软智能”，如大模型微调、Agent任务规划等。

这意味着工业物联网公司原有的技术团队可能缺乏R&D和Agent调度的能力，需要引入新的人才结构和技术体系。这是一个巨大的转型挑战，要求企业在人才招聘、团队建设、技术平台建设等方面投入大量资源。

其次，在业务范式事实上，工业物联网企业需要从“项目交付”向“平台化商品”转变。

传统的工业互联网业务大多是由项目驱动的，强烈依赖“定制交付”，而垂直模式强调“业务结果就是服务”，通过API或Agent不断提供价值。这就要求公司在组织流程、客户支持、收入确认等方面进行全面重构。，并建立敏捷的开发流程、连续交付机制和服务收费模式。

第三，在用户关系事实上，工业物联网公司需要实现从“连接层”到“管理层”的转变。

传统的工业物联网提供更多的“数据显示和管理页面”，而垂直模型试图成为“客户任务执行代理”，直接控制业务入口。这意味着垂直模型公司需要面对更高的客户心智堡垒、流程信任门槛、权限开放度等挑战。如何消除客户对AI的担忧，获得他们对智能系统的信任和授权，将是转型过程中至关重要的一环。

第四，在商业模式事实上，工业物联网公司需要从“销售平台”升级到“销售结果”。

传统的工业物联网主要通过销售平台软件许可、提供数据服务、私有部署等方式盈利。，而垂直模型公司可以实现“按任务/流程/结果”收费，单位价值更高。但这也意味着企业需要搭建完整的Agent运营平台，支持服务收费，保证交付效果等一系列配套能力，否则很难实现商业模式的顺利转型。

最终，在生态布局事实上，工业物联网公司也将面临从“系统对接”到“能力整合”的考验。

传统的工业互联网生态更多的是围绕数据采集设备、边缘网关等进行。，而垂直模型生态需要模型提供商、API能力提供商、数据标记提供商、Agent开发商等多种角色的协同作用。这意味着原有的生态合作伙伴系统需要重组和布局。

诚然，这条转型之路充满了荆棘。工业物联网公司在技术体系、产品形态、商业模式等方面面临诸多挑战。然而，危机也包含了机遇。关键是找到突破口，系统推进转型。

那工业互联网企业的突破口在哪里？未来有哪些可行的转型途径？企业应如何在战略布局上做出选择？

首先，潜在突破：API化 过程组件化。

为了实现从“连接”到“智能”的转变，工业物联网公司首先需要拆解原有产品，并将其转化为可编排、可重用的“流程原语部件”。通过“积木化”工作流程，公司可以打开分散的数据和功能，为智能升级奠定基础。

二是引入外部模型能力，构建开放式Agent调用架构。

对于大多数工业物联网企业来说，自主研发的大模型可能是一个成本高、回报周期长的选择。相比之下，构建开放的Agent调用架构，通过API引入外部语言模型能力，更务实。

三是促进BOaaS业务成果即服务转型。

工业物联网公司拥有丰富的行业理论知识和服务经验，这是其独特的价值。因此，公司可以选择一些标准化程度高、频率高的服务场景，如设备质检、设施维护、现场检查等。，并将其转化为“交付结果导向”的智能服务。

四是转型为工业Agent平台，构建“任务理解” 数据调用 智能中台“多模态执行”。

从连接平台到智能平台的转变，需要一个承前启后、纵横协调的中心系统。工业物联网企业可以通过语义理解，将用户指令转化为可支付的任务，通过多模型调度，打造工业垂直领域的智能Agent平台，实现端到端的任务规划和执行。

未来，竞争的制高点不再是“谁连接更多的设备，收集更广的数据”，而是“谁能洞察数据背后的业务本质，重塑关键流程，控制任务入口”。

在这种变化中，大语言模型、认知智能、机器学习等前沿技术固然重要，但真正的杀手锏是一个智能Agent，可以深刻理解行业知识，匹配领域模型，执行端到端任务。

谁能把Agent打造成行业任务的“中心大脑”和“指挥中心”，谁就能在行业智能化的博弈中抓住机遇。

垂直模型公司的其他玩家及其突围路径

除了工业物联网公司，还有三类企业有望成为龙头企业孵化、联合合资、技术服务转型的垂直模型公司。他们在资源优势、能力基础、组织机制等方面都有自己的优缺点，面临着不同的转型路径和挑战。

龙头企业孵化型：资源丰富，但机制牵绊难解。

这类企业一般是从制造、能源、物流、交通等垂直行业的龙头企业中孵化或控股成立的AI分公司，旨在将公司积累的行业经验和数据资产升级为智能平台能力。

最大的优势是他们有真实复杂的需求场景，是一个自然的模型训练实验场；掌握大量高价值的生产数据、设备数据或交易数据；行业内也有很强的品牌信任度和政策资源。

但是，这些企业面临着严重的组织路径依赖问题。内部机制更倾向于IT项目交付，难以支持平台产品思维。

在客户发展方面，通常局限于集团内部或相关公司，无法构建一个普遍的平台。此外，他们普遍缺乏开放商品的能力，难以吸引第三方能力的访问，导致客户粘性不足，难以达到生态飞轮效应。

联合资本类型：资源整合较多，但战略焦点不足。

这类企业通常由多家大公司或政府背景单位共同投资，打造“产业共建平台”，通常具有较强的政策背诵和区域资源优势。

这类企业客户基础相对稳定，更容易获得政府或国有大型企业的项目试点机会；产品标准化能力也比较突出，有一定的模型组件和平台中台能力；同时，他们通常是当地试点和示范项目的首选承接单位。

然而，联合合资企业的核心缺点是平台定位不明确，边界模糊。虽然产品能力考虑周全，但缺乏专注力，容易陷入“全能工具箱”的误区。

技术服务转换型：最具平台潜力的突破路径

第三类具有垂直模型公司潜力的是一些传统软件服务提供商、ERP供应商、企业中台解决方案提供商或系统集成商。这类企业长期为大量中大企业客户服务，积累了深厚的工作流程理解、客户关系网络建设、交付落地等经验。

“工程能力”是他们最突出的优点。 “产品能力”的双栖特性。

一方面，这类企业可以深刻理解客户的业务流程和管理逻辑；另一方面，他们多年来一直在探索服务经验的实用性、模块化和组件化，积累了许多可重用的技术基础。

加上广泛的存量客户基础，这些公司不仅渗透到客户的核心业务系统中，还能在此基础上逐步嵌入智能化的新能力。更重要的是，很多这样的公司都有一般的模块化和API化能力，这样他们的流程组件和业务引擎就可以自然适应Agent调用系统。

由此可见，对于具有实用性、工作流理解能力和客户关系控制能力的技术服务提供商来说，极有可能通过Agent赋能实现平台化转型。他们很可能成为新一代工业操作系统的创造者。当然，这个转型过程不是一蹴而就的，而是要在人才引进、技术创新、商业模式重构等方面不断努力。

总之，未来龙头企业孵化、联合合资、技术服务转型三类企业可能会转型为垂直模型公司，成为行业智能化的领导者。然而，他们在资源、能力和机制上的差异决定了他们的转型路径和突破逻辑是不同的。

垂直模型公司的胜负手：“三力”贯通，“五化”融会

在垂直模型企业的竞争中，决定谁能从“工具提供者”转变为“平台领导者”的重要因素，不在于公司的初始优势，而在于能否构建“智能代理能力、数据闭环能力、客户控制能力”三位一体的核心竞争优势体系。

首先，智能化代理能力它是垂直模型公司的基础。这意味着公司需要具备规划、执行和反馈任务的能力，这些任务由Agent主导。

这种能力可以通过多轮任务对话、自动API安排、自主决策等数据来衡量。只有当企业能够通过Agent独立调度和优化工作流程时，工作流程才能真正“智能化”。

其次，数据闭环能力它是垂直模型企业成长的源泉。企业需要能够不断收集、标注和反馈用户行为和业务数据，并将其转化为模型迭代的动力。

这种能力可以通过模型迭代频率、数据资产沉淀深度等数据来评价。企业只有形成数据驱动的正循环，才能不断提高智能服务的准确性和效率。

最终，客户控制力它是垂直模型公司的环城河。企业需要深度占据客户的工作入口、流程调度点和服务交付点，然后在竞争中建立不可动摇的堡垒。

这种能力可以通过用户日常生活、主页渗透率、流程绑定度等数据来衡量。

展望未来，四类隐藏式垂直模型公司在转型路径上各有利弊，如上图所示。

未来，垂式模型企业的成功法则，或许可以概括为“五化合一”：客户理解垂直化、流程部件API化、Agent角色集中化、服务交付BOaaS化、组织能力平台化。

那些能把这个“五个产业”整合起来，系统重组起来的公司，最有可能在这场生态竞争中获胜，成为真正的“平台级企业”。需要强调的是，平台的排名和活力从来不取决于“起点资源”的数量，而取决于对行业本质的洞察、对用户需求的掌握和对生态治理的控制。

归根结底，垂直模型平台的竞争是“AI驱动的过程控制”的竞争。真正的赢家将是那些能够同时控制过程入口、用户信任和数据根源，用Agent武装自己的企业。

写在最后

纵观垂直模型企业的竞争格局，工业物联网公司无疑是一个极具潜力的“转型者”。这类企业通常已经深度嵌入产业链的各个环节，对行业流程有着全面而深刻的理解。这意味着，一旦他们能够顺利实现从“连接层”到“控制层”的迁移，他们将具有很强的流程渗透性和平台控制能力。

百战不殆，奋斗者先。可以预见，工业物联网企业向垂直模型公司的转型注定充满荆棘和不确定性。在下一篇文章中，我们将一起“提前尸检”，对垂直模型公司在转型过程中可能面临的风险和挑战进行更详细的分析。

本文来自微信微信官方账号 “物联网智库”（ID：作者：彭昭，36氪经授权发布，iot101)。

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