3個月前，馬雲在浙商總會自問自答了兩個問題：

海底撈是服務業還是製造業？

我認為海底撈是一個製造業。隻是端到桌子上這一刻
，它是服務業，它背後的所有的買菜、切菜、剁菜、做成一包一包的過程，那就是個製造業。

阿裏巴巴是服務業還是製造業？

我認為我們是製造業。我們是製造數據


、處理數據，用數據作為生產資料去支持別人發展。所以未來的製造業和服務業

，不可相分。

馬雲這段話，引出兩個命題：一
，互聯網巨頭開始往製造上靠，不管他靠得有多勉強；二，虛無縹緲的數據竟然可以是製造業的一部分。

不可思議。鋅財經也始終在關注中國製造業。前段時間，鋅財經幹了一件事：以“新製造”為主題，開展一係列線下沙龍、私董會

、主題月。我們參與了所有嘉賓對話，裏麵有關新製造的討論的智慧
，我們認為
，有必要有個總結，於是有了這個後記。

keyikandao
，zhizaoyezhongyuyingdelezhuliuchuangyerenqundeguanzhu。erzhebingburongyi。guoquhenchangyiduanshijian，zhizaoyeyizhishibeizhuliurenqunsuokanbuqidexingye。yizhongguangweiliuchuandeshuofashi
，ganzhizaode，jiaozuoshengyi；gaohulianwangde



，caijiaochuangye。danxianzai

，renmenfaxian，zhizaoyeshiwomenyiqiewuzhishenghuodeyuantou。womendangxiashenghuosuochupengdeyiqie
，doufayuanyuzhizao。wentizaiyu，womensuoshuodezhizaohaoxianghechuantongzhizaoyeyousuogelie，yinweirenleifaminglexincihui：新製造。

問題還在於，我們該如何理解這個新流行的概念：新製造。

了解越多，疑問也就越多

100年前
，愛因斯坦說了一句：提出問題往往比解決問題重要。套用他這句名言：在新製造的領域
，問題比答案重要。

尤其像林恒毅這樣，對新製造了解的越多
，疑問也就越多。

共創供應鏈科技董事長林恒毅直到上台分享前，還在修改PPT
，甚至把前一天寫到半夜的內容推翻掉重寫。他私下對助理說，“我已經大概有兩三年沒有講這個主題了，我真不知道這領域能講些什麼。”

他說，物聯網、雲計算和人工智能等新技術，都被視為會給傳統製造業帶來變革。

在應用領域，新製造主張在多個環節都可以進行智能化升級，比如，工業機器人可以被應用於製造業生產環節，輔助完成複雜工作。

2016年的雲棲大會上
，馬雲提出了“五新”的概念，其中重點是“新零售”。

大會第二天，林恒毅發現成千上萬的公司都在往自己頭上戴帽子，對“新零售”有了各自的表述與理解。但新零售發展到今天，獲得普遍認可的定義與概念，也隻有少之又少的幾種。

兩年後

，馬雲說“新零售”之後是“新製造”。林恒毅認為

，也許整個阿裏也花了兩年時間去思考，到底什麼是“五新”
，什麼是“新製造”。

1
、“新製造”的別名，為啥這麼多？

有關 “新製造”，每個國家每個時段的叫法不一樣，到底智能製造、工業互聯網
、工業4.0等概念如何定義，又如何理解它們彼此的關係
？這些概念又能產生多少價值？

這個問題的背後，是新製造無定論，因為，又有誰能下定論呢
？

2、企業那麼多，數據怎麼打通？

新製造的生產資料是數據。和傳統製造業相比
，新製造主要新在“智能化”相關的技術上，包括人工智能
、大數據、雲計算
、物聯網等等。

其中沒有一項能離開“數據”的支撐。

雖然製造企業通過前20年的發展，都擁有了許多用於生產製造的係統
，但問題在於
，這些係統都是孤立的
，數據無法打通，無法讓數據產生價值。

如果製造企業相信數據的力量
，他們需要讓銷售、生產、供應鏈等多環節，實現數據標準統一的數字化。

曾有媒體誇張的形容
，“阿裏雲給中國製造業做的‘ET工業大腦’，正在點燃1%的星火，照亮中國智造的未來。”

但阿裏雲製造以及地產行業總經理胡鑫都說，阿裏雲也沒辦法做所有的事情。“我相信這個事情，不是我一家能幹好的
，這個業態太多了。”

雪浪數製CEO王峰也說
，怎麼把原來的機理、醫理和工藝原理的這部分數據，和現在的數據和人工智能那些技術融合在一起
，是一個大問題。

“今天工業40多個大類，500多個小類，怎麼統一數據標準？”

3、製造業需要與互聯網融合嗎？

對於主流產業人群
，這個問題的答案，顯而易見。但這個世界很大，不止有主流產業人群。

對於諸多傳統製造業的人來說，他們很重，而且重慣了。“新製造”的急劇變化，正使這一個群體產生困惑。

4、投入了幾個億之後，最後有多少產出？

還是舉阿裏的例子，當阿裏雲胡鑫拿著“ET工業大腦”與製造企業客戶溝通時，幾乎沒有產生任何水花。

表麵上看，這應該是一種容易被接受的事。新製造避不開阿裏雲在做的“中台”，它一方麵可以實現自身工廠的智能製造，一方麵也可以逐漸彙聚整個行業的設備數據

，搭建行業大數據平台。

但實際與製造業企業溝通時，這些實體人沒有人相信。

chuantongzhizaoqiyedezhequnren，yuhulianwangnatoudetaibuyiyang。hulianwangchuangyezhiyaoyoufengtoujinlai
，zonghuiyuanyiquzuo，duanqineibuyaolirunyexing。danzhizaoyeqiyeguanzhutouruchanchubi
，guanzhutamenshifoukeyishengcunxiaqu。

他們經常問：“有誰能算出我投入了幾個億之後
，最後有多少產出？”

沒有人能給出答案。如同也沒有人能說出“新製造”究竟是什麼。但有一點可以肯定，這背後正是推動新製造的難點。

互聯網不能解決所有問題

互聯網是新製造繞不開的關鍵詞。而說到互聯網
，先說一個被說爛了的事：雷軍和董明珠的五年之約。

他們的賭注在最近有了結果，根據財報
，格力總業績稍勝一籌，但真正的贏家並非格力，而是中國製造業。

這5年，格力從“中國製造”走向“中國智造”，而小米也推動了互聯網與製造業的結合，在助力“中國製造”升級上做出了貢獻。

在新製造語境中
，製造業和互聯網並不是水火不容的關係。

zhejigeyue，xincaijingliaolezhuduojiabin，zhenduizheerzhedeguanxi
，nibuhuitingdaomingxiandechengzanhuoshimouzhongbiandi，meiyoumouzhongjutidehuaxiang
，quenengganshoudaozhongguozhizaoyedexingxiangzhujianqingxi，zhizhiyouleyanse。

有人說，這是製造業和互聯網融合最好的時代。

也(ye)有(you)人(ren)說(shuo)，他(ta)們(men)之(zhi)間(jian)有(you)極(ji)大(da)差(cha)異(yi)，融(rong)合(he)難(nan)度(du)太(tai)大(da)，市(shi)場(chang)上(shang)的(de)技(ji)術(shu)服(fu)務(wu)商(shang)無(wu)法(fa)提(ti)供(gong)係(xi)統(tong)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)
，同(tong)時(shi)，製(zhi)造(zao)業(ye)也(ye)不(bu)追(zhui)求(qiu)互(hu)聯(lian)網(wang)思(si)維(wei)下(xia)的(de)快(kuai)速(su)迭(die)代(dai)，而(er)是(shi)講(jiang)究(jiu)傳(chuan)統(tong)工(gong)業(ye)理(li)念(nian)中(zhong)的(de)“穩準狠”。

有人以為
，互聯網可以將問題全解決掉
，但實際上，它承擔不了。

想要讓製造業飛起來
，先得讓供應鏈如一泉活水流動起來。供應鏈追求流動性
，其中一種是物理的流動，比如原料、產品。還有一種，是信息的流動性。

問題卻在於，信息的速度太快，物理速度跟不上。

尤其是需求側的互聯網化和智能化
，使得供應鏈前端變得極其複雜。但需求端另一麵，供給側的反應速度不夠快。

林恒毅講了一個笑話：“我經常跟朋友分享

，如果想知道某個團隊的係統能不能發揮作用，你隻用問一件事，你們公司用了幾張excel。”

笑點在於，當供給側遇到成倍增長的訂單，並不知道如何應對，Excel表格越做越多。

gengduoshihou
，tamenyonggenggaodekucunlaibeizhan。xuyaochengdandefengxianshi，maibuhaozenmeban
？yidanmaibuhao
，jiexialaideshijian，gonggeicedeqiyehegongchangzhinengzuoyijianshi
，qinghuo。

目前
，很多企業和工廠都處於這樣被動和尷尬的位置。

踩著坑過河

製造業使一個國家有了筋骨和血脈。

從雞毛換糖到機器換人，從生產打火機
、紐扣
、服裝到製造航天航空裝備、高鐵、新能源汽車，從賣貨郎挑著貨擔走四方
，以商業帶動工業
，到現在消費升級倒逼製造業向智能化、數字化轉型
，中國製造業在改革開放的40年中一路狂奔，不斷成長


，已經發生了脫胎換骨的變化。

在遠遠落後於美國
、歐洲和日本的成長過程中，中國的製造業已經經曆了多次重大的轉型升級。

在連續9年(nian)保(bao)持(chi)世(shi)界(jie)規(gui)模(mo)第(di)一(yi)後(hou)，中(zhong)國(guo)製(zhi)造(zao)業(ye)又(you)迎(ying)來(lai)了(le)關(guan)鍵(jian)的(de)時(shi)刻(ke)
，也(ye)開(kai)始(shi)和(he)世(shi)界(jie)同(tong)步(bu)思(si)考(kao)
，如(ru)何(he)用(yong)互(hu)聯(lian)網(wang)賦(fu)能(neng)製(zhi)造(zao)業(ye)，在(zai)世(shi)界(jie)製(zhi)造(zao)業(ye)的(de)競(jing)爭(zheng)中(zhong)落(luo)於(yu)不(bu)敗(bai)之(zhi)地(di)。

郭台銘曾對媒體說，“我們不是工廠，是智能製造基地。”

但2018年，富士康的處境一直不算太好，被媒體寫作“跳著舞的大象”，郭台銘將新製造轉型，視為褪去傳統製造印象的關鍵。但目前來說


，富士康的轉型依然飽受質疑。

這不是一件簡單的事
，起碼大多數傳統製造企業，還在一邊踩坑一邊前進。

對於部分中小企業
，更是這樣
，不僅是“大數據”的問題，也不是足夠的技術儲備問題，連基本的智能化設備和係統，對於中小企業來說都是難題。

“有些工廠連數據接口是什麼都不知道。”衣邦人CEO方(fang)琴(qin)發(fa)現(xian)，工(gong)廠(chang)信(xin)息(xi)化(hua)知(zhi)識(shi)和(he)人(ren)才(cai)極(ji)度(du)匱(kui)乏(fa)，工(gong)廠(chang)數(shu)字(zi)化(hua)與(yu)智(zhi)能(neng)化(hua)是(shi)個(ge)複(fu)雜(za)的(de)事(shi)，但(dan)設(she)備(bei)聯(lian)網(wang)是(shi)最(zui)基(ji)礎(chu)的(de)一(yi)步(bu)
，部(bu)分(fen)工(gong)廠(chang)連(lian)完(wan)成(cheng)這(zhe)一(yi)步(bu)都(dou)很(hen)難(nan)。

方琴說

，“工廠主首先需要有意識觀念上的轉變

，其次要有大的真金白銀投入
，還要尋找新的客戶，這是需要很大決心的。”

針對中小企業的解決方案，以阿裏雲為代表的大平台在找解決方案。

目前，隻有每個行業的龍頭才有可能提供完整的生產數據，並直接與類似阿裏雲這樣的大平台達成合作。

對於小企業，阿裏雲有另一種合作方式：由當地政府與阿裏雲共建平台
，邀請當地小企業集體上雲。

除此之外，C2M模(mo)式(shi)則(ze)通(tong)過(guo)個(ge)性(xing)化(hua)定(ding)製(zhi)，實(shi)現(xian)了(le)按(an)需(xu)生(sheng)產(chan)，解(jie)決(jue)了(le)工(gong)廠(chang)庫(ku)存(cun)積(ji)壓(ya)等(deng)問(wen)題(ti)。倉(cang)儲(chu)機(ji)器(qi)人(ren)則(ze)為(wei)中(zhong)小(xiao)企(qi)業(ye)提(ti)供(gong)一(yi)種(zhong)智(zhi)能(neng)化(hua)改(gai)造(zao)的(de)折(zhe)中(zhong)方(fang)式(shi)

，省(sheng)去(qu)了(le)工(gong)廠(chang)改(gai)造(zao)的(de)巨(ju)大(da)成(cheng)本(ben)。

新製造正在進行時，不僅是傳統製造企業，每一個角色都試圖找到自己的方向。

麵臨資本寒冬
，企業則需回歸本質，不依賴資本，更需要打造出競爭壁壘；創新企業不能停留在虛擬世界，需要做出點實在事。

我wo們men隱yin約yue感gan受shou到dao
，在zai今jin天tian這zhe個ge發fa展zhan階jie段duan，中zhong國guo製zhi造zao業ye麵mian臨lin著zhe從cong大da到dao強qiang的de轉zhuan型xing。以yi互hu聯lian網wang思si維wei武wu裝zhuang
，用yong智zhi能neng科ke技ji加jia碼ma
，新xin製zhi造zao才cai是shi未wei來lai發fa展zhan的de方fang向xiang。

隻不過，這其中依然有很多人是摸著石頭過河
，這又是一個繞不過的過程。