如果物联网平台一直不结余，行业集体该怎么活？

物联网平台甫一问世就占据了“战略要塞”之美誉，引得互联网、ICT、行业巨头和创业企业纷纷入局混战。然而经过多轮厮杀仍看不到盈利的曙光，平台商难免开始动摇和质疑：他们逐渐从“大手笔烧钱，再以赋能或数据变现”的战略耐性，开始重新审视烧钱的尺度、盈利的可见度和可能性。

 

那么，物联网平台目前都面临哪些困境?各类平台在物联网产业链的核心价值和竞争力是什么?它们如何利用这些优势实现破局、构建创新商业模式?

 

三大困境：规模局限、功能局限、互通局限

 

物联网平台

毋庸置疑，物联网平台“没有商业模式”背后，是连接规模、平台功能、互联互通等三方面的局限综合导致的。具体来说：

 

虽然各大市场研究机构都给出了十分乐观的物联网设备连接数量和增长速度，但受制于物联网自身的碎片化，设备种类多且杂乱，对接平台的标准和协议缺乏高效统一;同时，因平台定义太过宽泛，数量巨大，因此对于一家平台而言，很难轻易享受到如此巨量的终端红利。

 

根据不断更新的物联网平台定义，它所具备的功能包括： ICP(基础设施云服务平台)、CMP(连接管理)、DMP(设备管理平台)、AEP(应用使能平台)、BAP(业务分析平台)等。其中，越往后其入门槛越高，对技术和运营也提出更高要求，也更偏向于垂直行业的深入，在产业链中价值也相应拔高。但是，目前全球超过400多家的平台商中，真正具备AEP和BAP能力，给软硬件开发带来技术福利、给企业业务优化升级带来实质洞见者，或许不到一成。大量只具备连接管理和设备管理的平台都被冠以“物联网平台”之名，如果没有规模支撑，它们正是平台这一轮大浪淘沙中最先被淘汰的一批。

 

此外，物联网设备与平台的互联互通(实质平台之间互通)问题，也是制约其规模爆发的大难题。对于大多数通用型物联网平台而言，虽然所提供功能和价值趋同，但接入协议和方式并不相通(当然，除技术问题外，更多的是基于商业利益考量)。这就导致物联网设备商/软件服务商只能将其业务“绑定”在单一云平台上，与上下游的合作减少了选择，增大风险。若要再接入其他平台则又需投入一次开发成本，对于“简化”企业数字化转型而言，实为南辕北辙。

 

那么，面临如此复杂的局势，物联网平台只能束手无策吗?不妨先看看那些能活下去的代表性企业，它们是如何突围的?

 

物联网平台目前盈利模式有哪些?

 

平心而论，各类物联网平台进入该赛道的初衷是大不相同的。

 

对于电信运营商而言，移动互联网天花板的降临使其必须找到新的接力棒，而巨量的物联网设备成了移动手机之后下一波连接流量载体;

 

对于互联网企业，了解到物的数据将会N倍于互联网数据时，像发现新大陆一样，着眼于物联网数据这一“新石油”的变现，从而卡位于数据的必经之路——物联网平台;

 

对于ICT企业而言， 先天具备物联网“管道”的优势，但不具备汇集数据和生态的管道其单独价值不大，向上和向下延伸——使能设备开发和应用开发，同时构建较为完整的上下游生态更能吸引行业伙伴和客户的青睐;

 

对于工业设备制造商而言，设备智能化和联网化成为必然趋势和入门级功能，这些物联网设备需搭配平台和应用方能凸显价值，因此无论是为了攫取自家设备销售后的“剩余价值”，还是为了带动出货，物联网平台都看似一个“稳赚不赔”动作。(其他行业大同小异。)

 

对于工业软件出身的平台商而言，则是提前将其软件能力主动适配于工业物联网环境，通过物联网平台的上下拉通，不仅可以“补课”对于工业现场侧经验的缺失，更主要是软件更好卖了。

 

 

沿着各自的初衷和规划，不同平台在建设过程中的功能侧重、技术优势、目标领域、合作形式也不尽相同，这些都与商业模式的实现程度息息相关。

 

第一类：平台硬件化

 

比如，对于敢号称“迄今唯一设定工业云平台盈亏时间表”的西门子而言，以MindSphere平台带动自家工业物联网设备/工业软件的销售功劳是毋庸置疑的(也是主流的)，但单靠这一平台对工业设备(不限于自家)的连接、管理、运营(如第三方软件在平台的分发)所产生的收益，目前占不到较大比例。西门子称，计划在 2020 财年实现 MindSphere 业务的收支平衡。与之类似的，曾经的工业工控机领导者研华科技WISE-PaaS平台，目前来看最大的经济效益，在于以平台能力和生态能力带动了物联网设备的出货。

 

第二类：平台软件化

 

各有专长是树立平台竞争力的基础。对于软件出身的平台商而言，如PTC而言，以“数字孪生”的物联网思维重塑其工业软件的设计和开发，并以新型订阅模式的形式提供给工业用户，使其平台除了自家软件外，还聚拢了第三方软件不断扩大生态，从而抓住了工业物联网软件层的机遇，使其原有业务转型升级。

 

当然，上述两类平台商的现状不代表其愿景和追求，实际上，价值非常高的平台功能BAP(业务分析)就必须依赖于对垂直行业甚至细分场景有深厚经验积累的企业来承担，这些行业或场景的门槛非常高，用户痛点、技术难点、市场格局、转型壁垒等行业Know-how并非物联网新入局者能够轻易攻下，如在工业现场端扎根多年的西门子、工业软件侧的PTC，才能构建相关业务的数据分析模型等。不过，因工业碎片化极其严重，可复制性极差，因此通过高价值BAP服务变现，还有赖于相关从业者对合适的应用场景不断挖掘。