文：刘志刚@Internet江湖主编
从腾讯的高调组织结构，到京东的推出，以及已经开始运营的公司，如阿里，百度，华为等，国内技术巨头的“B计划”已成为一个正常状态，巨人的个人行为而不是支持代理人的做法也是过去在消费者互联网时代难以看到的景观。毕竟，在消费者互联网时代，大多数互联网公司几乎都对Shvik忠诚。
吴军在他的书《浪潮之巅》中提到，公司发展的命运在很大程度上取决于其基因。微软的基因是操作系统，所以在互联网上做得不好;雅虎没有技术基因，因此无法进行搜索;摩托罗拉植根于模拟通信的基因，因此注定要在数字移动通信领域失败。
同样，阿里不能做社交，腾讯不能做电子商务，万达难以触及网络，而过去我们一直责怪基因理论。如今，在工业互联网时代，业界仍然是那个行业，但重点是从C端的便利性到B端的效率。对公司遗传理论的看法是否仍然普遍存在？
姿态各异的“B计划”：科技公司们的基因围墙和试探
无论基因理论是否仍然有效，无论目前国内互联网的主流播放器布局如何，“淘金者”的技术公司都受到“遗传理论”的影响。学位有一些差异。
阿里
在国内科技公司中，阿里应该被视为最早的企业，阿里巴巴云作为其行业互联网的“行业负责人”。
事实上，作为扩展数据中心的新云已经改变了高数据存储成本和弱分析能力的问题。捕获传感器在多个垂直区域（如制造，汽车，医疗保健和零售）中生成的多个可能的数据点。云计算已成为连接设备和企业物联网的最大动力。因此，便宜的存储和足够的计算能力是阿里工业互联网兴起的关键驱动因素。通过提供云存储，大数据和大型计算功能，加速了企业的数字化进程。
目前，阿里巴巴云的ET城市大脑和工业大脑也部署在一些城市，工厂和机构中。覆盖范围包括运输，医疗，金融和智能制造。从遗传的角度来看，阿里本身就是从B2B业务开始，从表面上看，阿里实际上有相关的遗传支持。
腾讯
与从B2B开始的阿里相比，腾讯似乎一直在做2C业务。它也是移动互联网的最大赢家，但它在过去一年经历了游戏领域的洗礼，“黑天鹅”。这也迫使腾讯做出改变。当工业互联网出现时，它选择[基因重组]来做出改变。
将原有的七个业务集团调整为六个业务集团，建立云和智能行业业务集团（CSIG）的具体业务，也是近年来腾讯在ToB领域的重要布局。由于过去在游戏，视频，金融，零售，电子商务，交通等行业的192个场景中实施了业务布局，腾讯的行业选择也相对较广。
与阿里一样，腾讯云也是腾讯互联网互联网攻击的边缘。国际研究公司Forrester《The Forrester Wave：2018年第三季度中国全栈公有云开发平台厂商评测》发布的最新研究表明，腾讯云和阿里云，微软云，亚马逊云和华为云在梯队中排名第一。对“领导者”的评论（领导者）。
事实上，AT作为移动互联网时代最具影响力的两家国内科技公司，涉及行业互联网行业定位的多个领域，因此它可以被列为第一梯队，至少在表面上，行业选择。它没有受到太多[遗传理论]的影响，并且在特定的行业选择中具有广泛的方面。这主要是由于腾讯和阿里消费互联网时代的兼并和收购以及投资。覆盖范围足够广泛且功能强大。经济支持。也许这也是巨人无所畏惧的表现。
其他公司的工业互联网流程似乎又高又高，事实上，它仍然表现出一些顾忌。
百度
如果A和T都是战略升级，那么PC时代和两个同名百度的工业互联网布局在某种程度上都是被迫的。
与阿里和腾讯相比，其主要业务稳定且内部和外部问题不多，百度对移动互联网战略的犹豫导致了“百度衰落”的争论，这似乎更加焦虑。在技术布局上，AT布局是一种战略防御，而百度布局人工智能，工业互联网也值得一提，其实它更像是一种战略攻势，是一种与生存并存的重要发展战略，自然高于投资阿里和腾讯处于战略防御阵地。
然而，技术基因和输入一方面是。工业互联网的本质实际上是云+网络+终端。消费者互联网时代的积累将对工业互联网时代的各种布局产生重大影响。尽管百度也拥有自己的百度云，但它似乎并没有像阿里云和腾讯云那样发挥重要作用。这并不是说百度的技术不如阿里和腾讯那么好。在互联网（VIPIT1）团队看来，这实际上是一个责任。在移动互联网的场景布局中，百度不如AT好，这可能导致应用程序水平下降。
由于工业互联网不会凭空出现，它也与消费者互联网本身有着密切的关系。由于技术与行业（场景）的结合，百度不如AT。
美团
美国集团最初是集团购买和外卖。目前，外卖是前端入口和主要收入来源，连接用户和企业;指导用户到商店，酒店和旅游服务的线下商店;在即时交付服务中，企业提供的服务交付给消费者。此外，美国集团也参与了新的零售业务。
如果你想说的是美国集团的基因是什么，在互联网河（VIPIT1）团队看来，线下商店的运营和扩展能力是美国集团的基因。虽然有足够的业务，但最重要的是商家资源。因此，行业互联网的定位更侧重于商家的授权。通过收银员和货物管理的数字化来帮助企业提高效率，这也是基于他们自己基因的布局。
京东
不久前，京东财务正式升级了京东数字科技产业互联网。具体方向可分为三大模块：数字城市，数字农业和畜牧业，以及数字营销。其中，数字营销是基于遗传优势的选择，更多地依赖于京东自己的准确和大型电子商务大数据和全渠道资源，而智能城市和数字农业和畜牧业被认为是外部的“基因”围栏。勘探。
智能城市的建设是消费者互联网时代的科技公司所不涉及的领域。这是一个相对较大的“新世界”。而“京东进入养猪业”，这个看似传言的消息并不是京东数码的营销行为。作为第一产业，农牧业更倾向于传统的生产方式，因此有许多需要解决的问题。痛点，这实际上为科技公司提供了进入的机会。
其他人，以及互联网上的主要参与者，如华为和浪潮，都不会在这里介绍。通过几个行业互联网的主要参与者的例子，不难发现阿里和腾讯在工业互联网的布局上是全面的，而其他公司的布局要保守得多，基本上在他们自己的基因领域。主要还有少数企业，如美国集团的商业服务基因，京东的零售基因，百度和华为，今天尚未详细介绍，更侧重于技术基因。
哈佛商学院教授Michael· Michael Porter于1985年在《竞争优势》（竞争优势）中提出了[价值链]的概念。他认为“每家公司都是在设计，生产，销售，发送和协助其产品过程中的一系列活动。所有这些活动都可以通过价值链来表示。 ”的
同时，波特相应的价值链也提出了“价值链分析方法”，将企业内外增值活动划分为基本活动和支持活动。基本活动是生产，销售和售后。支持性活动是指创新，人才，财务等。如果将价值链理论与施振荣的“微笑曲线”理论相结合，将对技术公司的工业互联网的力量有更深刻的理解。
整个微笑曲线涵盖了基本活动和支持活动的所有方面。两端都朝上，这是产业链价值的体现，中间环节的制造业增加值最低。两端的高价值区域也是互联网公司发挥实力的关键点。但由于基因不同，不同的公司在入境时会有不同的选择。
例如，百度和华为等以技术闻名的公司也专注于支持性活动。具有重要零售基因的京东在数字营销方面更胜一筹，更专注于支持性工作。阿里和腾讯是基本的活动和支持活动，如“两条腿”;
可以看出，除了AT之外，其他科技公司在工业互联网的选择上实际上相对保守。这些公司在转型行业互联网上将强调它们不是在改造，而是基于原有的优势。 ”这实际上是为了强调“基因”的兼容性，这主要是由于两个方面：
一方面，遗传学在遗传理论影响下的益处
在你更擅长的领域进行产业升级更为重要。毕竟，从2C到2B存在许多未知的不确定性，行业数据是分段的。消费者互联网时代没有涉及任何场景。这将给行业数据的收集和分析带来一定的困难。此外，在B端不能知道C端技术的应用。
另一方面，技术发展的周期性持久性。
通过甲骨文和IBM等世界级2B公司的历史，可以发现2B市场本身在早期阶段有巨额投资，其利润微薄。短期内难以实现规模经济，特别是在工业互联网中。
技术创新，如人工智能和工业互联网，我们可以预测的是，该行业总是有一天破冰。总有大规模的商业时刻，但命运并不是及时的。我们没有明确的时间表。金钱已成为一个无休止的项目。并不排除互联网的流行互联网最终将像VR，克隆和其他着名的行业，只是惊呆了，再一次沉默。
不是每个公司都像AT，“不差钱”，行业互联网的未来是美好的，但它仍然处于消费者互联网的时代。工业互联网布局越来越麻烦，可能对整体业务的现金流造成压力。
例如，美国集团与携程网竞争，与饥饿，口口相传，与阿里竞争，与迪迪竞争。这时，如果大规模的电力行业互联网可能陷入多线运营的局面，就会造成资金压力。因此，选择最适合您的商业服务并为您的企业选择最佳商业服务是明智之举。盈利能力更强。例如，JD.com的京东科技部除了自己的遗传范围外，只选择农业和智能城市进行扩张。
此外，并非所有公司都拥有像阿里云和腾讯云这样的强大力量。即使有华为云，但业界对华为云的评价并不低，但在多样化的情况下仍然不如AT。
因此，企业不允许超越基因的墙壁，并在墙外，试图接触到一些更成功的领域。这些领域具有以下三个特征：
一是目标行业玩家的大而散
规模大，强调规模，这是价值实现的基础和前提，这个不用说明;虽然分散，但它强调了参与者的数量，没有规模效应和边际成本递减规律。一方面，规避行业参与者采用[个体经营]方式进行数字升级，因为对于小企业来说，单独研发的成本太高，而且还要承担创新失败的风险。另一方面，业内人士分散，即使进入较晚，只要行业没有垄断，就有机会扎根。
例如，智能城市建设，这实际上是2B和2G的组合。不同的城市可以选择不同的技术供应商，也可以选择多个服务提供商。每个新城市都是从零到一个过程。我不想复制和复制它，所以有机会。
第二个是不要触及其他科技公司正在做的消费者互联网，他们还没有触及这个领域。
目前，启动互联网行业的公司可能在智能城市和农业等技术公司未涵盖的领域有一定的交叉点。但是，京东数码不会做美国集团产业互联网的工作。同样，美国集团也不会在JD下提供京东钼业提供的商业服务。这也是避免风险的选择。
第三，产业链繁琐，需要升级。
产业链很长，有很多联系，往往价值关系复杂，无疑会增加产业自我升级的难度。例如，农业，从农产品的确定，施肥，药品的应用，收获，销售，整个农业产业链完整涉及更多的环节，各个环节之间存在信息不对称，很容易造成诸如保留等问题农产品。
可以看出，正如电子商务刚刚出现一样，许多公司仍保持观望态度。对于AT以外的技术公司来说，消费者互联网时代的基因决定了他们对工业互联网第一步的态度。从这个角度来看，基因是他们选择的墙，但也是具有更高障碍的优势资源。
“MVP”时代结束：产业互联网更强调“组合基因”
阿里的运营，百度的技术，腾讯的产品，这是他们成功的原因，也是后来[基因理论]的盛行。事实上，在消费者互联网时代，企业用单点作为突破口，然后逐步探索适当的商业模式。该模型经过试用和测试。它被称为“万金油”，但并不夸张，但这种逻辑在企业市场中的逻辑不起作用，而2C产品开发惯性思维的弊端将逐渐扩大。
在这里，我们首先看一下消费者互联网时代2B产品和2C产品的比较。
在消费者互联网时代也有2B产品，但2B项目往往比2C产品更成功，因为企业用户在采购过程中会更加谨慎和理性，而且大多数2 B产品定位和用户需求都非常清晰。与2C产品不同，许多2C产品经理很难理解产品定位和用户定位。首先，一个简单的产品正在等待随后的拼凑迭代升级，这个时期的产品被称为MVP（最小的可行产品）。
在消费者互联网时代，2B产品的设计难度高于2C产品，现在可以想象出更复杂的行业互联网结果。
可以想象，工业互联网中涉及的领域的技术门槛非常高且复杂得多。包括机器，设备，传感器和人员的互连和通信，信息和数据的收集和传输，分散决策和独立决策。对于技术巨头来说，他们仍然保持谨慎和谨慎。许多中小型公司甚至初创公司都在关注工业互联网的发展趋势。当然，盗版并非不可能，这本身就是非法的，但很难禁止假货，盗版软件也是如此，但这对于从事技术研发的科技巨头来说可能是一个挑战。 。
当然，除此之外，布局行业互联网也存在外部环境因素和行业自身特点的风险。
从外部因素来看，美国学者约翰逊· G和Scholes· K提出了工业环境分析的PEST模型，它可以分为四个主要因素：政治因素，经济因素（经济），社会因素（社会），技术因素（技术），判断一个行业的外部环境发展。
从政治因素的角度来看，主要是考虑行业的政策管理。经济发展本身就是市场监管与宏观调控的结合。对于新经济的发展，它更具有鼓励性，包容性，支持性和指导性，但如果新的经济发展的缺点被放大，政策也将及时给予强有力的规范和指导。
例如，《关于学前教育深化改革规范发展的若干意见》的发布最近完全描绘了学前教育中的功利主义现象，并“停留”;例如，从媒体行业实现野蛮增长，许多相关内容问题和信息问题正在逐步扩大。不久前，中央网络办公室的负责人表示，它将加大对媒体行业混乱的控制，这也宣告了该行业野蛮增长时代的终结。
对于工业互联网而言，最重要的是数据和信息的敏感话题。
几年前，棱镜世界处于危险之中，今年“Facebook”两次新闻泄密导致扎克伯格匆匆赶到世界舆论的风口浪尖，近5000名用户的帐户可能被侵入甚至被盗，这使得个人信息的安全性再次成为全球关注的焦点。科技公司手中的用户信息安全性已成为所有人关注的问题，也有可能成为政策关注的焦点。
从技术角度来看，目前工业互联网的发展还存在许多亟待解决的问题，如设备安全问题，数据安全问题，稳定性问题以及服务本身的能力。这些领域需要进一步改进，除此之外，在数据等方面可能存在许多未知的风险问题。
正因为如此，我们才看到技术巨头在研发方面的投入绝对不小。例如，刚刚在上海落户的阿里·平图，分别是人工智能，安全，音频和视频，量子计算，京东科技城和京东农牧业等领域的腾讯技术实验室。与顶级院士合作。
马化腾过去常常提问; “未来十年，哪些基础科学突破将对互联网技术产业产生影响？工业互联网与消费者互联网的整合将带来哪些变化？ ”这实际上意味着基础科学需要进一步改进。对于技术公司而言，他们自己的研究技术的改进必须比其他人更快，并且他们也将在特定应用的应用中起带头作用。因此，对特定科学的研究已成为科技公司技术产业的关键。 。
从经济因素的角度来看，互联网需要解决三个问题。
*公司对行业长期投资的经济压力，我们过去已经提到过，以免因新业务投资过多而影响主营业务。
*工业互联网服务的价格是否会给企业和用户带来压力。对于企业客户，选择接受数字服务有两个先决条件。一个是它真的需要，另一个是价格合适，选择购买数字软件的成本也不少。
*目前，机器人更换人手是一种趋势，但目前并不是必需的。工业互联网的市场教育成本，营销费用，企业关系维护等费用不是很少，还需要工业互联网的技术提供者。我们准备好做一切。
从社会因素的角度来看，我们前面提到过，工业互联网的目标用户所在的行业“大而分散”，虽然这在一定程度上规避了自主研发的可能性，但也存在风险。毕竟客户生命周期短，船很难到达风暴。还存在一直存在的隐私问题，即公众对个人信息问题的态度。
从PEST模型的分析可以看出，不难看出工业互联网的外部环境实际上非常复杂，需要不止一个基因才能完成。这也可以从企业用户的内部特征中看出。看到。
工业互联网实际上连接了大量设备，数据和系统。这些设备，数据和系统通过互联网连接，但实际上并不是一个单独的问题，它是整个行业生态系统的问题。为组织提供电源是从多个链接开始。这是工业价值链可以实现升级的[连锁效应]的方式，这是工业互联网成功的关键，从金融到农业，从交通到医疗，政府到媒体都受制于这个道理。
正如我们前面提到的，产业链的长度表明存在工业互联网升级需求，但要做得好不容易。许多科技公司没有行业的积累和基础。 2B产品与2C不同，要求不仅仅是“全部”。做到这一点，并且“做得好”，这可能要求相关公司拥有各种复杂的条件，如制造基因，供应链管理基因和技术基因。
可以看出，工业互联网所需的基因过于复杂，而且仍然有很多地方成为众人瞩目的科技巨头需要努力工作。因此，包括AT在内，科技公司似乎正在利用创业公司的态度逐步影响和渗透更多行业，这类似于产品中的[最小化目标用户]。自然选择，适者生存，在这个过程中，它们也在改变，重组和发展自己的基因，彼此的基因可能逐渐变得相同，这将成为未来公司的判断。它不适用于工业互联网的遗传理论。
在工业互联网时代，单点突破时代，遗传理论仍将占上风，但基因不再是消费者互联网时代的基因，消费者互联网技术公司的产品，技术和运营只能作为互联网布局的突破。
来自刘志刚的媒体科技，订阅号：互联网江湖，微信号：13124791216，转载保留作者的版权信息，违规者。
