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马云的“新制造”,也是阿里云IoT的新征程

mo0n1andin / 1070人阅读

摘要:到了今年,新零售之后被马云几乎以同样郑重的态度提出的概念,是新制造,考虑到前后两者分别来自消费端和供应端的线索,这种转移,又和注定是项长久工作的供给侧改革保持着高度一致的规律。

无论马云是否交出他的权柄,这个屡次突破公众预期的商业奇才都还将在未来很长一段时间内扮演阿里巴巴精神领袖的角色。

或者说,马云之所以能够在「BAT」里成为第一个宣布退休计划的人,这和阿里管理团队的结构性特征不无关系:既有老板在上面畅言务虚,也有下面的干部负责务实的拿出并执行实现方案。

就像前几年的云栖大会,马云把「新零售」的锣鼓敲得响彻天际,接下来的事情就由阿里集团的各条BU协力落地,用业务承接「新零售」的种种形态。

到了今年,「新零售」之后被马云几乎以同样郑重的态度提出的概念,是「新制造」,考虑到前后两者分别来自消费端和供应端的线索,这种转移,又和注定是项长久工作的供给侧改革保持着高度一致的规律。

1887年,英国议会通过法案,强制要求进入本土市场的德国商品必须注明国籍,不能混淆视听,蓄意假冒品质优异的英国商品。

这在今天是很难想象的剧情,德国制造竟然处在歧视链的末端,且要遭遇如此的奇耻大辱。然而,考虑到维尔纳·冯·西门子捐建的帝国物理技术研究所同年方才成立成立,德国对于科技创新的追求也刚刚展露萌芽,一切的观念转变,都取决于后来发生的既漫长又急剧的故事。

迄今为止,「工业4.0」作为德国提出的行动纲领,它都还在全球范围内引领着工业竞赛的进程,包括「中国制造2025」在内的文件,都是以其为蓝本谱写而成。

阿里云IoT总经理库伟在采访环节提到过工业化升级带来的一些机会,比如印度没有经历完整的固网通信时代,而是直接进入了移动互联网,抑或中国是在信用卡渗透率依然偏低的情况下,把移动支付做到了世界领先的水平,这都意味着产业迭代能够带来弯道超车的可能,关键在于企业和市场能否把握正确的机遇。

而马云从来都是数据价值的高调推动者之一,在中国——甚至可以说是全球——阿里都是一家近乎全链都有涉足的科技巨头,它所掌握的技术能够兑现许多交易场景。

比如在接入蚂蚁信用分之前的一年,趣店的经营业绩是亏损2.33亿美元,而在之后的一年,它扭亏为盈的获利5.77亿美元,这个落差生动有趣的证明了数据是如何体现其商业价值的。

放在IoT的版图里,就是把由数据组成的互联网赋能给工业化领域,逆向的改造近百年来工业制造的发展脉络,倒逼生产商「跳级」抢占未来市场。

和以往的工业升级不同,由于历史包袱的重量参差不齐,大型企业在拥抱新技术的时候通常缺乏动力,这种被称作是「创新者的窘境」的陷阱,屡屡困扰着已经具备领先地位的企业实施转型。

相比之下,处在弱势地位的中小企业多半更有背水一战的勇气,这恰好吻合中国制造在国际产业分工里的位置:足够积极上进,但又不是瓜分最大蛋糕的哪个角色。

阿里云总裁胡晓明举了一个例子,重庆渝美——在南岸区茶园生产制造汽车零部件的一家中型工厂——在智能化的升级过程里,就面临着成本和收益的争论,所有人都知道必须要为以后提早做出准备,但是究竟要付出多大的代价、以及能否立竿见影的创造效益,这对本就需要小心经营的企业而言,是个兼具果断和智慧的难题。

阿里云IoT在为渝美做财务测算的时候得到答案,若以传统方式改造一条生产线,需要上百万人民币的成本,而采用阿里云IoT的解决方案部署,整个报价将可以降低60%,考虑到数字技术的边际成本,改造规模越大、越彻底,平均成本还会更低。

亚当·斯密的分工理论,也在这个途径里得到了充分的证实,除了阿里云IoT之外,英特尔的芯片、博世的传感器、第三方的MES系统均被有机的整合进来,集各家之所长的为渝美安装上了「新制造」的全部组件。

斯坦福大学的日本裔经济学教授青木昌彦研究过产业集群在信息时代到来之后所产生的「共振效应」,和传统的强调地理位置的协同作用——比如纽约的时尚产业、底特律的汽车产业——不同,科技型的公司能够自发的形成模块化的市场,在这里既有横向的赢家通吃的结果,也有纵向的相互依赖和刺激的结果。

以苹果公司为例,它在最为窘迫和困难的阶段,曾被竞争对手微软以1.5亿美元的投资拯救,这并非是来自比尔·盖茨的善心大发,或是某种悲天悯人的救赎,而是因为微软当时是除了苹果之外的最大一家Mac软件开发商,如果苹果小时了,同时也意味着微软将会损失数以百万计的软件用户,这同样属于相当重大的损失。

专栏作家Code Academy曾在Twitter针对这段历史写道:「有的时候,消除竞争并非取胜唯一途径。」包括苹果后来在和三星就手机专利抄袭的议题把官司打到巡回法院的激烈时期,三星依然是苹果最稳定和核心的零部件供应商,这种关系并不会受到诉讼案的影响。

「新制造」也是沿袭自相似的道理,当制造业主动拥抱个性化、定制化、智能化,那么可能连人们想象中的对于工厂的定义都会发生根本性的范式转移,IoT会让它更多的呈现出生物的特性:按照外界环境的刺激,分泌必要和恰当的物质,

按照凯文·凯利的说法,机器的未来是生物化的,而生物化的本质,又是工程化的:「那些原属于生命体但却成功被移植到机械系统中的特质包括自我复制、自我管理、有限的自我修复、适度进化以及局部学习??我想,也许会出现这样一个世界,其中有变异的建筑、活着的硅聚合物、脱机进化的软件程序,自适应的车辆、塞满共同进化家具的房间、打扫卫生的蚊型机器人、能治病的人造生物病毒、神经性插座、半机械身体部件、定制粮食作物、模拟人格、以及由不断变化的计算设备组成的巨型生态。」

当然,和凯文·凯利相对消极的认为这是一个走向失控——也就是人类逐渐丧失身为造物主的尊严——的过程不同的是,马云老师还是很乐观的,他说机器可以获得聪明,但智慧永远被人占有,「聪明是我们知道自己要什么,而智慧是知道自己不要什么,机器可以更聪明,可以快速、可以更精准,但机器不可能有价值观、不可能有梦想、不可能有爱,因为机器只有机心、芯片,而人类有爱心。」

这又是一个值得花上数十年甚至一个代际去见证的话题。

文 | 阑夕

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