29
9 2018
by 市场部
“守 破 离”源自于日本剑道学习方法，后发展到其他武术与行业。“守”指最初阶段须遵从老师教诲达到熟练的境界，“破”指试着突破原有规范，“离”指自创新招数另辟出新境界。
工业物联网越来越火，而工业物联网PaaS平台（以下简称工业PaaS平台）作为可推动行业发展的产品，在国内发展并不快。从全球以及国内的发展来看，目前主要有四类企业作为供应商参与工业PaaS平台竞争，这四类企业各有各自的优势：
第一类：有自动化以及工业软件积淀的企业
例如西门子、GE、PTC、施耐德等等，这些企业有丰富的工业know-how。已经将相当多的工业知识固化到硬件和软件中。
第二类：有信息化管理软件的企业
例如SAP、oracle等等，这些企业往往有丰富的管理Know-how。已经把管理知识固化到了软件之中。
第三类：来自于互联网的企业
例如AWS、阿里云、百度云、腾讯云等。 这类企业由于互联网的业务需求，具备很强的云计算和大数据能力（主要指大数据技术）。例如大数据的基础能力调度算法就需要实际应用场景去优化算法，使之性能可支撑大规模应用。而这些基础技术的经验和能力是前面两者不具备的。
第四类：创业公司
这些创业公司的团队往往是来自于以上三个团队背景。例如ThingWorx在被PTC收购之前主要来自于施耐德的Wonderware。C3 IoT的创始人来自于oracle的Siebel等等。创业企业往往能够整合不同背景的人员，同时具备高度的灵活性。
在互联网领域，云一般被分为IaaS、PaaS、SaaS。放到工业云平台，三层架构中定义最不清晰的就是PaaS平台。不同的厂家和消费者对PaaS的定义也是不同的。
工业PaaS到底应该具备什么能力？到底什么样的PaaS才能够帮助中国的工业物联网产业快速发展，降低大家的成本？工业PaaS的难点有哪些？很多客户和行业内的朋友都有非常多的疑问。
.jpg)
我们可以把物联网看做是一种业务，有人说过No body buy IIot，除非IIot能带来价值。而IIoT的数据采集、数据监控、数据分析最终要去驱动业务流程，这样IIoT价值才能体现。有四个类型的典型IoT应用场景。
第一类：资产（有形）相关
利用物联网数据驱动资产从安装调试到报废的整个生命周期管理。
第二类：与服务相关
这里就是所谓装备制造商服务转型的典型应用。
第三类：生产相关
所谓的数字化工厂为典型应用场景。
第四类：供应链相关
这里包含了一些个性化定制、供应链金融、物流等应用场景。
最后还有一种，是将以上四个场景在企业内部做整合或者在产业链中的企业上下游做整合。这里不做单独讨论。这是物联网成熟度较高的企业或者行业才能达到的水平，或者说这也是未来工业互联网的场景。
工业物联网PaaS平台的守、破、离
首先是通用技术PaaS：通用技术是指一些通用的IT技术，从计算机硬件、网络、虚拟化、容器、数据库、机器学习、资源调度、运维、开发环境等等。
目前很多工业软件企业的系统还是本地化的系统，因为传统的工业软件都是非常专业的，往往解决的是一个点的问题。
很多工业软件面临云化得需求，而这些软件一般来说需要经过从单系统架构到业务拆分架构到基于云的分布式架构发展阶段。这些能力恰恰是云计算厂家的拿手好戏，在平台达到一定规模后将成为技术瓶颈。同时这一层能力的扁平化趋势非常快，因为很多组件已经逐渐都是开源产品了。
其次是通用能力PaaS：这里用通用能力PaaS来形容也许不是很恰当。这一层需要解决的问题是如何根据工业的应用场景提供适合工业的架构以及工业的基础能力。
例如数据建模，在通用技术层（数据库那一层）都是一样的。而到这一层，根据不同业务的需求可能就会面向设备对象建模、面向订单建模、面向产品编号建模等等。同时一些工业通用的工具也许要集成。例如针对数据的可视化，工业必须有组态可视化的能力。
最后是专业知识的PaaS：这一层是根据特定的场景或者行业提供专业的知识能力。提供相应的专业工具库或者函数库。
这一层考量的是对行业或细分业务场景理解的能力。好比是前面一层是建立一棵树，而这一层是挂在树上的果子。这一层相对比较专业，适合行业PaaS平台商提供。C3 IoT的PaaS平台类似这样的产品，面向能源行业具备较好的应用。
回到工业PaaS平台参与商：
很多企业都叫平台，实际上如果拆分来看的话，很多都是没有真正踏实的面向工业应用场景在做平台。而如果想要到拿来能够快速上手的平台级别产品、不仅仅需要有自身的积淀、同时需要充分吸取别人的知识、最终按照自己的理解打包成一个软件产品，这就是做平台的匠心。
工业PaaS平台需要工匠精神，因为太复杂、太碎片化。想要将这些知识抽象出来或者进一步沉淀下来是非常困难的，需要潜心研究并深入到客户中间去。
传统企业信息化的解决方案还是侧重于流程这块创新，目前最多的是通过一个类似的BPM平台将原有的流程和数据做一个串联。另外就是像企业微信和钉钉这样的产品瞄准了企业个体的数据的移动化需求。将不同业务系统的数据汇总之后统一接入一个APP中，实现人员效率的提升。
这些本质都是对传统信息化软件数据的再组合和再分配。回到标题，从守、破、离这个角度来说：不管是云计算企业、传统信息化企业、还是自动化&工业软件企业，在自己擅长的地方都有很多经验和Know-How，而工业PaaS平台需要将三者不同的Know-How整合在一起才能提供一个可以交付给集成商或者用户的产品或服务。
这个时候回到文章最前面提到的，是否能够充分尊重其他领域的知识并愿意去学习和借鉴，对工业抱有足够的敬畏，对市场和业务有统一的认识，将是现阶段阻碍工业云发展最大的障碍。
对于工业来说，“守”是最重要的，不要能一来就想创新和颠覆。先想想如何用新技术满足客户的传统业务以及将人已有的知识固化成软件才是首要的任务。
