分歧、博弈

2018年9月19日的云棲大會上，馬云分享了他曾經提出的五新戰略中的“新制造”的觀點，但沒過多久就遭到了制造大佬郭臺銘的犀利點評。

分歧的點主要在于馬云提出的“新制造是服務制造業，未來沒有純制造業，也沒有純服務業……新制造是制造業和服務業的完美結合?！贬槍@一點，郭臺銘在內部會議中表示“強烈不同意”，他認為，“如果沒有好的車刀、半導體、模具等硬件，不可能做出好的產品，制造業的關鍵競爭力還是在本身的制造技術能力?！?/p>

一個從平臺的角度出發，一個從制造的角度出發，一個偏互聯網思維，一個偏工業思維，站在不同的點上看到的問題不同。馬云側重與新技術結合之后實現升級跨越的制造業的未來路徑設想，郭臺銘則更注重無論任何外力賦能做好制造業的根本的探討。

從另一角度來說，這也恰好是當前新技術與傳統制造業融合過程中不同方向、立場摩擦、博弈的其中一面寫照。更多的問題，比如機器代人解放勞動力，但能否達到之前使用人力的低成本和柔性生產；工業軟件深入生產設備，但能否應對不同生產線、上下游情況、原料、人員等各種生產要素關系的復雜性等等待解決。

必然的命題

質疑和問題的出現在新技術發展過程中是必然的，這在某種程度上其實是一種善意的督促，同時也意味著其不會就此止步，反而朝著更正確、更長遠的方向前進。

進入21世紀，隨著新一輪技術革命的爆發，全球制造業都在醞釀變革，德國提出“工業4.0”，美國提出“智能制造領導聯盟”，中國將“中國智能制造”作為發展的主要方向，推動制造業數字化、智能化發展成為各國搶占發展制高點的主攻方向；從內部來說，國內制造業“用工荒”逐年加劇、土地成本增加、原材料價格抬升，倒逼整個制造業需要一場更深層次的轉型和變革。

智能制造已然成為新的命題，成為不可逆轉的新趨勢。簡單來說，智能制造的內涵是通過人工智能、大數據、物聯網等技術的賦能，對傳統生產線進行數字化改造與建設，進而改變其商業模式，讓整個業務流程都用數字的形式進行，讓制造自動化的概念更擴展至柔性化、智能化和高度集成化，最終實現整體生產效率與成本的優化與跨越。

由此可以看到，馬云提出的新制造盡管在對其終局的判斷上有所側重，認為未來的個性化定制場景將以消費者為主導，但在具體的實現路徑及根本意義上來看，是在智能制造大框架下的，他認為“在DT（Data Technology）時代人工智能、物聯網技術將改變傳統制造業，實現按需定制，迎來新制造”與智能制造的內涵是不謀而合的。

題中之義

為此，具體實踐上，阿里推出了為中小企業服務的數字化智能化制造平臺——犀牛智造，以及利用這個平臺打造的樣板工廠——犀牛智造工廠。其初衷是利用數字化能力賦能中小企業，幫助其實現低成本和高效率。這同樣遭到了業界的質疑，呼聲最高的觀點是，這個工廠不是為了賦能中小企業，而是中小制造企業的收割機。

涉及到廣大中小企業的生存與未來，這一擔心是合理的。作為一家互聯網平臺企業，沒有選擇與已有的代工廠合作，反而自建工廠，事實上便形成了與其要服務的目標客戶的競爭關系。從前端的經銷商、代理商、個人消費者、物流到原料制造、生產加工，整個鏈條打通之后將對中小企業來說是很大的威脅。

在自建工廠之前，阿里在用數字化能力幫助傳統企業提高效率上已做了諸多嘗試，但不同制造企業專業知識各不相同，且規模較大、環節眾多，改造起來頗有難度。選擇服裝制造業是基于其先天的市場數據優勢以及巨大的市場，可以幫助品牌方精準預測，實現過去制造業無法企及的以銷定產。

因此，流程整合、算法上的優勢才是阿里布局的重點，樣板工廠的打造是為了數字化能力的積累，為了軟件與生產流程更融洽的匹配。廣大生產廠家以生產能力為優勢，平臺企業以數字化能力為優勢，提升效率、降低成本，相互合作才是最短路徑的共贏。

更重要的

如前文所說，由于制造業類型繁多，制造步驟和環節復雜，制造業的數字化改造之路任重道遠。除了阿里、騰訊這樣的平臺型企業，有制造業背景的企業將自己轉型中積累的能力對外輸出也是當前賦能制造業的另一種路徑。如三一背景的樹根互聯，徐工背景的漢云，美的背景的美云智數等。

不管長期積累的實踐經驗還是專精知識都是為了能幫助企業在數字化賦能中更精準、更深入，但對于數字化賦能企業來說，推動傳統制造業的轉型升級，更重要的還在于企業對數字化的深刻理解。

設備數據化只是第一步，更關鍵的是如何將產生的數據整理、分析、反饋，理清生產產線、上下游情況、原料、人員等各生產要素之間的關系，保證各節點之間進行實時的數據交換、處理，進而達到每個節點、每臺機器狀態與效率的最優化，最終促成整個系統的高效運行。

盡管這需要大量的積累和投入，但結局卻是令人興奮的。

結語

前路因光明而值得期待，因坎坷而更加迷人。