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首先，沙龙由工业互联网研习社发起人刘成军开场，欢迎各位长期支持研习社发展的社友，随后着重分享了研习社作为「新物种」的设计理念、底层逻辑，从2018年1月推出的研习社，已经汇聚400位全国社友（还有长期留德的华人社友），研习社在线内容的推出，不断消解人们陷入信息大爆炸与时间碎片化的巨大矛盾，提高社友在行业资讯和优秀内容获取效率的同时，顺应了人际关系从弱连接走向强链接的必然逻辑。 同期发布了研习社孵化的新品牌——「首席知识官」，明确了2020年的发展方向和合作入口，倡导每个社友明确个人专长标识，开放API接口，释放更多能量，陪伴行业人士，跨越知识鸿沟，共同推动行业进化。 接下来进入社友分享环节，十多位社友依次登台“路演”，精彩依然，大家从个人和企业所扮演角色分享对工业互联网的洞见。其中，有3位社友获得2019年度工业互联网研习社荣誉社友是何俊（最独到观点)、肖慧斌（最频繁互动/每次知识沙龙都参加)、孙西领（最精心准备），恭喜三位 ! 工业互联网研习社将赠送2020年知识服务。 以下分享2019年度工业互联网研习社荣誉社友何俊的思考和总结 上周六（12月14日），参加了工业互联网研习社的线下活动。不管是工业服务商、AI公司、行业数据分析公司、物联网解决方案公司、政府机构、咨询机构等。整体讨论下来就是感觉做工业互联网还是挺难的。其中有各种难点，我个人总结了几个方面与大家一起分享。 一、说不清 谁对谁说不清，说不清什么东西？ 乙方对甲方说不清 很多时候，做工业互联网的乙方向甲方介绍方案的时候很多时候是说不清的。说不清的原因有很多。从工业互联网的内容来讲涵盖的面非常广，复杂的事情如果高度抽象也许是可以用简单的语言的表达的。首选从抽象的角度不同人有不同的语言，目前还没形成统一的认识。而且往往乙方面对甲方可能面临复杂的环境，需要不同的语言来表达。例如
举个很简单的例子，目前对云计算计算的采用基本形成了大企业私有云、中企业混合云、小企业公有云的套路。我们显然需要针对不同的客户在使用云计算层面为客户讲解不同的使用方式。 再讲地域特色，负责全国市场的朋友也许都有一个共识，那就是北方的客户、长三角的客户、华南的客户明显关注点会有差异。再说大一点，欧美发达国家的客户、中国的客户、非洲或第三世界的客户的情况也有很大的差异。 （工业互联网研习社注：其实还有时间维度的说不清，每个身处其中的人随着时间都会有认知的调整，这就意味着，人们之间的认知鸿沟有可能在拉大，更讲不清楚了。） 工业互联网显然是说不清的，假设我们以及具备了和不同岗位、专业、行业、产业链、地域的客户沟通的能力，但是不能保证我们能够说清楚工业互联网。很多时候是因为牵涉的东西太广，技术维度、价值维度、商业模式维度、管理维度等等，很难把方方面面都讲清楚讲透彻。 说不清需要怎么办？ 什么东西算不明？投资回报算不明 工业互联网的投资回报显然是难以算清楚的。我认为有几个方面造成了这个结果。
针对投资回报不明确这块我不再过多赘述，因为很多时候软件系统项目本来就不容易算清楚投资回报。更何况工业互联网的范畴远远超过传统的企业部门级的信息化项目。 算不清怎么办？算不清的企业重点需要的是「规划师」，针对算不清的情况，我个人有两个建议。 第一就是太长的投资收益算不清，解决方案是分阶段算。我们可以将工业互联网分成不同的阶段或者成熟度。算清楚每一阶段的价值和投资。这里我之前也为装备制造商的IoT做过一个成熟度模型，在客户端反馈良好。 不过这里值得注意的是。我们在成熟度比较底的时候投资回报往往不成正比。因为前期的价值是低的，但是投资是大的。因为很多价值需要在后期才能呈现。 第二就是做企业架构。因为工业互联网非常的复杂，牵涉到企业的方方面面。我们需要将企业的各种信息化\IoT\经营管理活动项目做拆分。形成一个个分项目组成的项目组合，然后将每个项目独立核算投资回报。  三、搞不懂 谁搞不懂，搞不懂什么？ 甲方需求搞不懂 很多时候甲方希望乙方给出整体方案，告诉甲方应该做什么。但是其实很多时候乙方仅仅知道如何把事情做对，应该做什么是比较难回答的。即使乙方派遣专业的BA进驻甲方，但是由于系统的复杂性、管理的复杂性、对企业战略意图的理解以及时间成本的局限等等。乙方一般都给不出一个整体的建议。 那为什么甲方自己没办法搞懂自己想要什么的？往往因为甲方中下层与高层管理者脱节，难以落地高层的战略。其中不乏有能力、管理等等原因。 这个问题因为相对来说我没有深刻的与甲方聊过，不做过多评论。总的来讲，我认为甲方首先需要知道自己要做什么，然后再找乙方来实现。而不是让乙方来教甲方做什么。这样不保证说项目一定失败，但是失败的概率一定会增加。 那搞不懂应该怎么做？ 搞不懂需要的是企业业务需求分析师。我认为甲方首先要明确公司经营策略，明确自己的客户、市场、产品、产业链地位、伙伴、渠道、对手等。在此基础之上要成立跨部门的需求分析小组。这些人必须能够了解和理解各方的需求。然后做项目规划。 BA的“生存圈”和“生长圈” ｜来源：ThoughtWorks高级业务分析师亢江妹 值得一提的是，传统的企业IT部门已经难以承担这样的任务。这些部门一方面需要走出来理解业务部门的业务需求，另一方面需要补充非IT的专业人员，例如电气、机械、工艺、数据分析等等。 工业互联网牵涉的往往是企业级别的解决方案甚至是产业链上下游的解决方案。大部分乙方往往只能解决部门或者局部的一些业务，没有企业级的解决能力。 有专家也在呼吁，工业互联网要做总包模式，这也是因为没有总包模式情况下各种解决方案相互独立，难以考虑全面。但是即使有了总包模式，总包商是否有能力解决整体问题还存一个很大的问号。（详见：工业互联网初级阶段的主要矛盾：碎片化供应与多样化、模糊化需求的矛盾，如何破？） 在做产品这一年中，深刻感受到工业互联网产品的复杂性，需要不同专业的人一起协作才有可能实现一个产业链级别的工业互联网产品。 做不下应该怎么办 我认为应该培养工业互联网的产品经理，这些产品经理需要具备自动化、IT、互联网、企业信息化管理、数据分析等等背景的知识。能够在与客户的不管互动过程中一步一步按照成熟度规划自己的产品。 以上，1、4主要指乙方；2、3主要指甲方。但往往甲乙方都需要这些能力。 最后： 1、也没那么难：难是因为考虑得很大很全就很难，我们也可以从一个点做起，例如具体到某个行业、某种场景、某种技术、某个关键节点的产品等等。这样可以先考虑小范围的需求。 2、难也很难：就像大家说工业数据分析需要有IT知识、领域知识、数学知识一样。很多时候工业互联网也很复杂也需要多样化的能力。其实这些能力就像工业数据分析一样，是很难在一个人身上同时存在的。甚至是不是能够同时在一个公司里面存在都是一个大大的问号。 学海无涯，而知也无涯。
 
工业互联网风向观察：2019年回顾与2020年展望
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