《纽约时报》刊文称，苹果上月推出了新闻订阅服务Apple News Plus。尽管媒体在此前与科技巨头的合作中遭遇损失，但苹果在全球范围内10亿台设备形成的内容分发能力仍然成为了吸引媒体的重要因素。

以下为文章全文：

与其他许多媒体行业高管一样，帕梅拉·瓦瑟斯坦（Pamela Wasserstein）对科技巨头以及他们与内容创作者开展合作的计划持谨慎态度。

作为纽约媒体公司CEO，瓦瑟斯坦表示：“人们曾经对合作非常乐观。但我认为，目前这种乐观情绪正在冷却，人们正变得更加谨慎。”纽约媒体公司是《纽约》杂志，以及The Cut and Vulture等网络媒体的发行商。

不过与Conde Nast、道琼斯和梅瑞迪斯等其他发行商一样，她仍然将谨慎放在了一旁，加入了苹果最新的媒体项目。近期，苹果发布了Apple News Plus应用，将新闻内容分发至全球超过10亿台设备。

苹果去年收购了Texture，而这也成为了Apple News Plus的基础。使用Texture，用户只需一次订阅，就可以获得200份出版物的内容。上个月，苹果在加州库比蒂诺总部举办发布会，发布了更名后的升级版本。Apple News Plus提供超过300种出版物的内容，月费为9.99美元。参与该服务的知名媒体包括《纽约客》、《名利场》、《时尚》、《时代》、《大西洋月刊》和《人物》等杂志，以及《洛杉矶时报》和《华尔街日报》等报纸。其他较小的出版物还包括Airbnb Magazine、Birds & Blooms、Retro Gamer和Salt Water Sportsman等。

在权衡利弊之后，瓦瑟斯坦得出结论：Apple News Plus将帮助纽约媒体公司“在我们觉得合适的环境中触达新的读者”。

和科技巨头做生意需要计算风险。与大部分发行商类似，纽约媒体公司也受到互联网兴起的冲击。在当前的环境中，谷歌和Facebook抢走了大部分广告收入，并对读者阅读的内容有极大的影响力。（纽约媒体公司近期的线上收入也有所增长。）

曼哈顿媒体圈中有这样的感觉，任何与硅谷的交易都是愚蠢的交易。

现在，由于不得不这样做，杂志、报纸和网站已经学会成为精明的商人，不再依赖单一收入来源。它们也在发展新业务，包括品牌内容、办会和播客，推动业务的多元化发展，维持正常运营。

在苹果发布Apple News Plus时，瓦瑟斯坦与其他发行商一起前往了苹果总部的史蒂夫·乔布斯剧场。在台上，苹果CEO蒂姆·库克（Tim Cook）表示，苹果对待新闻媒体的方式与其他公司“有着非常不同的选择”。这引起了关注，因为Facebook和谷歌在假新闻传播方面扮演的角色备受批评。

库克承诺，苹果的计划完全不同。“这将把Apple News带到全新的水平。”他表示。当漂亮的杂志封面在他身后的大屏幕上滚动时，会场里回荡着欢呼声，这里有一半人都是苹果的员工。

这场营销活动似乎完成了目标。两名不愿透露姓名的消息人士表示，Apple News Plus上线最初48小时的订阅用户数超过20万，超过了Texture的峰值用户数。（Texture的订阅用户数尚未被计算在内。）

尽管苹果大力游说，但《纽约时报》和《华盛顿邮报》没有加入这个平台。纽约时报公司CEO马克·汤普森（Mark Thompson）表示，站在他的角度，这款应用的问题在于，将不同新闻来源混在一起，形成表面上有吸引力的混合体，但用户很难知道自己在消费的是哪家媒体。《华盛顿邮报》发言人则表示，该公司的关注重点是“扩大我们自身的订阅用户基数”，对通过另一家公司提供内容不感兴趣。

一些参与苹果计划的媒体高管也似乎并不乐观，但他们拒绝对此公开置评。他们担心惹恼苹果，或是违反新闻公司签署的严格保密协议。

除了允许他们的出版物成为苹果新服务的一部分之外，发行商此举还可能导致自身的订阅收入下降。Apple News Plus的费用不高，每月只需9.99美元，对休闲读者来说尤其合适。相比之下，《华尔街日报》数字版每月订阅费用为39美元，而Conde Nast旗下《纽约客》、《名利场》和《连线》的线上订阅费用加起来就超过每月10美元。《纽约客》本身的订阅费达到7.5美元。

在发布会的第二天，《纽约客》就发现自己处于不利处境。当时路透社刊登评论文章指出：“是时候放弃你的《纽约客》订阅了吗？”作为回应，《纽约客》网站编辑迈克尔·罗（Michael Luo）在连续13条Twitter消息中建议读者不要放弃杂志。他指出，只有部分付费内容会发布到苹果的服务。如果只购买苹果的服务，那么读者可能会错过知名记者的文章，也无法继续享受《纽约客》知名的每周填字游戏。

迈克尔·罗在其中一条Twitter消息中写道：“阅读我们在纽约客每天和每周所做的一切，最佳方式就是订阅。”

《洛杉矶时报》的所有者和发行人陈颂雄似乎并不担心将这份报纸的命运与苹果联系在一起。他在电子邮件中表示，苹果的服务“鼓励更多人为高质量内容付费”。

《华尔街日报》报道称，由于与苹果达成的协议，该公司的新闻编辑部将增加50人。不过代表《华尔街日报》员工的工会表示，新的工作机会也将对外包员工开放。

工会的执行董事蒂姆·马特尔（Tim Martell）表示：“这将是我们首次看到不受保护的员工队伍。我们不喜欢这样的不确定性。”

马特尔同时表示，为了遵守工会与《华尔街日报》的约定，编辑部的外包员工最多只能工作12个月。这表明，《华尔街日报》将这些招聘视作临时岗位。这是一种妥协的办法，因为该公司需要衡量与苹果合作的收益和成本。

《华尔街日报》的大部分文章都将出现在苹果的服务上，但只会提供过去3天的内容。面向细分群体的内容，例如瞄准财务圈的《CFO Journal》和面向广告行业人士的《CMO Today》，没有被包含在内。

对于从2007年开始就成为《华尔街日报》所有者的媒体大亨鲁珀特·默多克（Rupert Murdoch）来说，这项合作将帮助他实现自己的长期梦想，将《华尔街日报》变成除华尔街和企业董事会以外其他读者感兴趣的媒体。

两名与默多克关系密切的高管表示，默多克本人正是与苹果合作的幕后推手。他希望《华尔街日报》加入更广泛的报道，覆盖体育和生活方式内容。与苹果的合作给了《华尔街日报》去突破核心读者群体的理由。

现年88岁的默多克近期卖掉了大部分的电视和电影资产，将重点放在新闻业务上，并将自己的媒体帝国进行重塑，使其可以在数字化革命的最后阶段生存下来。消息人士表示，相对于其他发行商，他从苹果得到了更好的条款，包括更有利于《华尔街日报》的内容下架约定。

默多克以往也曾与苹果合作。2011年时，平板电脑曾被认为能拯救新闻业。当时，他在苹果CEO乔布斯的帮助下向iPad平台的新闻应用The Daily投资了数百万美元。然而，这方面的努力并未成功，而The Daily在不到两年之后就被关闭。

来自已关闭的时代公司的出版物，包括《时代》、《体育画报》和《财富》，也加入了Apple News Plus。两名知情的新闻行业高管透露，他们参与苹果的项目是由于梅瑞迪斯达成的协议，梅瑞迪斯于2017年收购了时代公司。尽管梅瑞迪斯去年出售了《时代》和《财富》，并考虑脱手《体育画报》，但这三份杂志目前都被Apple News Plus锁定，至少目前看来如此。梅瑞迪斯和苹果拒绝对此置评。

苹果提供的合作财务条款根据出版物的不同而不同。在该公司提取一半的营收分成之后，该公司的合作伙伴将瓜分剩余部分。每家媒体公司能获得的收入取决于读者阅读内容的时间。这样的模式效仿了Spotify和Apple Music。这两个平台根据流媒体音乐的播放频率向唱片公司支付费用。

单篇文章的展示次数将取决于苹果的推荐算法。算法会考虑用户偏好，例如用户是否关注某个特定的杂志或话题。此外，Apple News主编劳伦·科恩（Lauren Kern）及其团队也会对内容进行判断。

与谷歌和Facebook相比，苹果更提倡人性化。科恩曾是《纽约》杂志的编辑，她的存在在一定程度上缓解了发行商对算法不确定性的担忧。

纽约媒体公司的瓦瑟斯坦表示：“劳伦的存在给了我信心。并不是说，她知道我们是谁，而是她知道什么是好的内容。”

尽管科恩带来了新闻媒体与硅谷之间的纽带，但苹果也必须适应目前与其团队有关系的记者。《纽约客》以“蒂姆·库克的苹果大马戏团”为标题，对库比蒂诺的发布会进行了讽刺报道。

上个月，苹果在下曼哈顿为新的合作伙伴举办了私人派对，媒体的报道同样不佳。《名利场》对此进行了报道，报道引用派对参与者的说法，总结了现场以及整个行业的气氛。

这句话被用作了报道标题：“我们是在参加派对，还是在守灵？”

2008年冬天，卡兰尼克与他过去的创业伙伴并肩站在巴黎街头的寒夜中。在这之前，他们刚刚参加完一场LeWeb大会活动，前来接他们的出租车却迟迟不见踪影。

通过手机叫车的想法浮现在卡兰尼克脑海，接下来他们将这个想法付诸现实，回到旧金山便注册了UberCab.com的域名。2012年，一项全新的智能叫车服务在纽约开始了测试。也是在这里，Uber服务正式上线。

接下来几年，Uber的勃勃野心在全球市场的不断开拓中逐一显露——成立5年就扩张至60个国家和地区的近350个城市。

2015年在中国市场与滴滴激战正酣时，卡兰尼克甚至有75天是在这里度过的，但他还是觉得还是不够多。

过去十多年时间里，跨国互联网在中国市场难以取得成功如同“定律”般的存在，Uber也未能幸免，过度迷信和复制公司的原有模式成为通病。

在经历过中国、东南亚和俄罗斯及其他几个东欧国家的相继退败和负面新闻后，Uber终于要实现它的上市之梦，这个网约车市场的“老大哥”或将于本周提交招股书。

很多人没能预料到，虽然Uber市场覆盖面和体量远超另一家Lyft，但在上市追溯赛中却还是被后者抢先一步。

上周五，Lyft率先在纽约纳斯达克交易所挂牌上市，成为2017年科技新贵公司Snap上市以来最大美国科技公司IPO。

这个由两位年轻人洛根•格林(Logan Green)和约翰•齐默(John Zimmer)在2013年夏天推出的项目，经过7年的发展已经成为美国第二大互联网出行企业。

Lyft上市开盘价为87.24美元，比起发行价高出21%，最终发行了3250万股股票，这一数字超过了其在监管文件中的3100万股目标。不过，在上市后第二个交易日，Lyft就一路下跌，跌破了发行价。

很大一部分原因在于，尽管Lyft向前迈进很大一步，但无法保证实现盈利，想要赢得投资者的足够信心，仍有很长一段路要走。

从更广泛的纬度来看，在Uber上市被Lyft抢滩并且逐渐收缩业务城市，滴滴联合海外网约车公司挖角Uber重点市场的背景下，全球出行市场也在悄然酝酿一场新的变化。

市场份额与利润的双向抉择

对于科技行业的投资者来说，估值和盈利能永远是“万能钥匙”。但Lyft看起来似乎还不同时具备这两点。

Lyft在IPO招股说明书中透露，2018年营收达到22亿美元，亏损 9亿美元。过去两年，Lyft2016年营收3.43亿美元，亏损6.83亿美元；2017年营收10.59亿美元，亏损6.88亿美元。收入实现大幅增长的同时，亏损也在增加。

不论是中国的滴滴，还是美国的Lyft，这些在全球市场布局的出行企业无疑面临着同样的抉择，即在市场占有率和盈利方面该如何选择。

同滴滴等国内出行公司一样，Lyft和Uber这两大巨头过去在价格方面的竞争也十分激烈，几乎每个城市都会为乘客打折或是给司机发放奖金。比如在2018年，Lyft在营销和激励司机与乘客方面就花掉了13亿美元，相当于平均每单补贴超过2美元——显然，无论在中国市场还是全球市场，补贴都是一个获客的好办法。

对于如何平衡盈利与市场份额之间的关系，Lyft创始人格林在接受媒体提问时给出的回答并不明确。

格林说，“我们的首要任务一直是提供最好的客户体验，并为客户提供最好的服务。我们把运输当作一种服务来追求。我们要取代的是拥有私家车的模式。”他强调，Lyft专注于为客户创造价值，不会设定市场份额目标。

而当被问及盈利预期时，Lyft总裁齐默说，“我们不能谈论未来，但我们可以告诉你的是，我们已经为实现长期股东价值做好了准备。”

关于Uber和Lyft等无盈利独角兽面临考验的现状，投资大师沃伦·巴菲特（Warren Buffett）给出了自己的答案，他在接受CNBC采访时直言不讳地说：“投资者希望能在5年后得到10％的投资回报，但这些公司根本卖不出这些利润。”

Lyft奋力追赶与Uber节节败退

作为同样是土生土长的美国出行公司，Lyft一直在奋力追赶“老大哥”Uber。

与中国出行市场类似，在全球出行市场复杂格局面前，美国市场也相对稳定，基本已经被Uber和Lyft两家公司所垄断。数据显示，这两家公司共同分享着美国超过1.2万亿美元的出行市场，市场占比总和近98%。

晚出生三年的Lyft不仅先于Uber进行了IPO，其市场份额也在发力追赶后者，这从几年来的市场份额变化可以明显看到：2015年时，Lyft在美国的市场份额仅为7.7%，Uber则以92.3%占据绝对优势。不过，Lyft联合创始人齐默最近表示，Lyft在美国的市场份额已经上升到40%。

一组来自分析机构Second Measure的数据也证实了Lyft的快速增长：截至去年10月， Uber占到69.3%，相比去年同期下降了3%；而Lyft则占到28.4%，相比去年同期上涨了3%。剩下的2.4%由Juno、Gett和Via几个小玩家瓜分。虽然几组数据略有出入，但仍可以看到Lyft的后起力量。

另外，在营收增速上，从2017年10月到2018年10月期间，Lyft营收的增长幅度为32%，是Uber同期营收增长幅度的两倍。

相比于中国网约车公司杀入海外市场的热闹景象，原本在海外尤其是美国市场独当一面的Uber在过去一段时间却在收缩自己的业务范围。这个美国网约车市场颠覆者的日子并不好过，同时也给了Lyft赶超的绝佳机会。

早从Uber诞生开始，它就以极强的侵略性在全球多个城市制造“麻烦”，在美国、欧洲和亚洲与出租车公司、法院、政府、行业监管部门的摩擦司空见惯，关停、罚款、搜查也经常发生在它200多个城市分公司中。

2017年问题集中爆发，Uber遭遇其创办以来最难熬的一年。

2017年2月，曾在Uber工作的女工程师苏珊•福勒（Susan Fowler）发表博文，曝光Uber性骚扰和性别不平等现象。为此，Uber付出了总计190万美元的赔偿，56名提出索赔的现任和前任员工人均获赔超过3万美元。

员工遭性骚扰的事件还没结束，Uber 又惹上一桩专利侵权官司。谷歌母公司Alphabet 旗下的自动驾驶汽车公司 Waymo指控 Uber 收购的自动驾驶公司 Otto 窃取了大量与 Waymo 自动驾驶研发相关的商业机密，包括谷歌自动驾驶计划的技术信息；

11月，Uber承认了隐瞒被黑客入侵并盗取5700万用户资料的事实，更糟糕的是，它还向黑客支付了10万美元换取这些数据的安全，并且选择将此事隐瞒下来。

在这样的局面下，Uber从一家颠覆传统行业的创新公司，变成了保护隐私数据不力、同时在处理客户、投资者和公众知情权方面非常糟糕的负面典型。

这些负面事件直接导致高层动荡，卡兰尼克甚至遭遇离职风波，Uber管理层也一度陷入真空状态，这个共享经济的鼻祖风雨飘摇。

公司层面的风波与动荡直接传导到业务上。自2017 年以来，Uber在北美市场份额接连失守。 Second Measure数据显示，Uber美国市场份额已从2017年初的84%下降到5月底的77%。

除了北美市场份额的缩减，Uber也不得不摆脱掉部分地区业务对其自身发展的束缚。

2017年9月，为了拯救岌岌可危的Uber，接任卡兰尼克的新CEO达拉·科斯罗萨西做出了“瘦身”的重要决定，第一个被砍掉的便是一直亏损的租车业务。

除了“瘦身”计划中，Uber似乎没有更好的选择。在那之前两个月，Uber临时组成的14人委员还决定将其与俄罗斯本地占据主导优势的打车服务公司Yandexc.Taxi建立合资公司，合并各自在俄罗斯和五个东欧国家的专车业务，由现任Yandex.Taxi CEO领导。Uber试图将这部分海外业务转手递交出去。

这样的戏码在Uber身上并不算陌生，早前，Uber就因为无法继续承担中国市场的巨大亏损，在2016年8月将中国优步卖给了滴滴。那时，Uber已经进入中国60多个城市。

Uber与Yandex的合作在某种程度上意味着Uber选择退出俄罗斯市场，而退出中、俄两大市场的Uber已然丧失了欧亚大陆超过一半的领土。

三年之后，同样的戏码再次上演。滴滴的被投公司，来自东南亚的打车软件Grab在去年3月收购了Uber东南亚全部资产，包括打车和外卖业务。

至此，曾在全球拥有中国、美国、东南亚和印度四个主战场的Uber，如今只剩美国这块自留地，同时还要面对印度本土出行公司Ola。

从数据上来看，在继美国之后的第二大出行市场印度，Ola的市场份额已达到45％，Uber份额为35％。就在去年3月，Uber还被传出其正在考虑将印度市场的业务于Ola合并。

争抢全球出行市场蛋糕

就在Uber节节退败、聚焦于西方市场的时候，中国网约车巨头滴滴看准机会接连发起向全球市场的进攻。

这其中也透露着一个重要讯息，即在中国市场收缩的情况下，玩家们若想寻求更稳定和长远的发展，必须要寻找新的增长点和新的场景。

这是因为，在过去很长一段时间里，在各个运营城市取得网约车牌照成为几家的网约车公司的工作重点。尤其是在北京、上海，网约车受到了更为严格的规定，京籍京牌、沪籍沪牌的约束让市场玩家如履薄冰。

中国网约车市场进军海外的梯队中，滴滴无疑是吹响前哨的那一个。然而，由于过去几年在激烈的竞争环境中蒙眼狂奔，滴滴更加重视业务扩张和业绩增长，导致企业价值观发生偏离，引发了严重的安全风险失控。如今的滴滴已经放缓脚步，将更多精力投入到安全中。

尽管滴滴在过去一年受到接连两起来自顺风车业务恶性事件影响，但总的来说，中国网约车市场格局基本已定。相比较而言，海外市场还存在巨大机会与挖掘潜力。

滴滴是本土企业中在国际化上发力最不手软的公司之一。即便面对过去一年里受到安全恶性事件和去年高达109亿亏损的困扰，其国际化业务仍然作为核心重点被保留了下来。

今年2月，滴滴主动通过裁员方式度过“寒冬”。腾讯《深网》获悉，当时顺风车部门裁员比例达20%，以外卖业务为主的孵化新业务部门R-lab裁员比例为50%。据滴滴内部人士对腾讯《深网》称，除安全产品技术，线下司机运营外，国际化同样是今年投入重点。

目前在人员配备上，滴滴已经调动了多名原中国高层主管前往智利、秘鲁等市场，用以加快滴滴在这些市场的上的扩张。滴滴还发布了招聘公告，在智利、秘鲁以及哥伦比亚招聘司机运营、危机管理、营销以及业务扩展人员。不过据了解，在这些区域，滴滴目前还处于规划与招募阶段，正在衡量推出本地服务的时间。

如果向前追溯，收购中国优步是滴滴发力海外市场的重要节点——这很好理解，在搞定当时中国头号竞争对手之后，滴滴显然有更多的精力在全球市场中扩展势力范围。

从滴滴过去几年围绕海外市场的重要举动，可以探寻全球出行市场变化中的蛛丝马迹：

·2015 年9月，滴滴与Lyft达成了战略合作，并向Lyft 投资了1亿美元。

·2015年9月，滴滴投资印度打车服务商Ola。

·2016年4月，滴滴宣布推出跨国合作服务，与Lyft 完成一期产品打通，正式出海。

·2017年7月，滴滴投资东南亚打车服务公司Grab。

·2017年11月，滴滴停止其在美国拉斯维加斯、加州、纽约等多个城市下线服务，鼓励用户下载使用合作伙伴Lyft。

·2018年1月，滴滴收购巴西最大的本土出行公司99。99已进入巴西400多个城市，拥有30多万名司机，以及1400万用户。

·2018年4月，滴滴在墨西哥城附近的托卢卡首先上线。

·2018年5月，进入澳大利亚吉朗进行试运营。

·2018年6月，滴滴在澳大利亚第二大城市墨尔本推出快车服务。

·2018年7月，滴滴与软银成立合资公司，在日本为本地居民和游客提供出租车打车服务和智能交通解决方案。

·2018年8月在墨西哥州第三大城市和工商业中心蒙特雷正式开始服务，同时启动筹备在第二大城市瓜达拉哈拉的开城工作。

·2018年9月，滴滴日本在大阪宣布在当地上线出租车叫车服务。

可见，拉美、澳大利亚和日本等已经成为滴滴的海外布局重点。但相对中国出行市场的稳定局面，滴滴在全球竞争环境或许更加复杂。

其中值得一提的是，滴滴进入的墨西哥和巴西是Uber的“后院”，也是其最重要的海外市场。数据显示，Uber在墨西哥占有87%的市场份额，而墨西哥城是Uber继圣保罗和里约热内卢在全球的第三大市场。滴滴面对的竞争复杂程度可见一斑。

在未来的某一天，海外市场也会成为中国网约车市场玩家们的必争之地，但在这之前，他们还有很长的路要走。

互金再遇倒春寒，随着几家头部平台在这个春天陷入困局，原本已舒缓的情绪，再度紧绷。互金公司从顶峰时的4000多家，降至目前的1000家左右，缩水超过7成。而且，行业离职潮蔓延，有从业人员已失业十个月，主要是新工作的薪酬和待遇腰斩。腰斩的不只是从业人员的薪酬，互金平台的股价也是萎靡不振，不断突破新低。

从4000多家到1000家

“不知道是幸运还是不幸”，头部公司接连倒下，让陈杨的公司跻身前百强。陈杨是深圳一家互金公司的CEO，2014年在朋友的带领下，进军互金行业，彼时正是互金行业发展的高光时期，行业内的公司超过4000家，而5年过去，现在则变成了1000家左右，“2018年、2019年我们没有倒下，主要还是因为规模不大，且一直是给股东方做供应链金融，资金相对安全，但是覆巢之下安有完卵，行业受到重创，投资者已经不敢投资。虽然公司也采取了一些促销方式，但是依然挽留不住客户的心，资金端已经较2018年同期腰斩。”

根据融360大数据研究院重点监测数据显示，截至2019年3月底，全国正常运营的网贷平台共计1047家，新增问题平台数为14家，较上一个月增加4家。

从问题类型来看，平台清盘的9家，占比64%；暂停运营的3家，占比21%，经侦介入、提现困难的平台分别为1家。3月份平台清盘的网贷平台最多。

从地区分布来看，3月份的问题平台广东地区最多，共有6家，北京3家，上海2家，四川、浙江、江苏分别有1家。

行业遭遇倒春寒，互金行业的离职率也随之上升。“不是主动离职率高，而是被动离职。公司发展陷入困境，已经明确表示要在未来几年内良性退出，业务部门自然要解散。今年我们公司已经走了差不多一半人，销售、商务、客服是重点裁员对象，估计下半年我也要离职了。”陈杨表示。

合富金融策略发展部总监徐北是互金行业的“活化石”，进入互金行业已10年，原以为2018年是互金行业的寒冬，没想到2019年的倒春寒更要命，且丝毫没有好转迹象。“此前认为2019年下半年会尘埃落定，但现在来看，过于乐观了。”

徐北表示，虽然没有具体数据，但根据自己的观察，整体裁员应该是2到3成。在行业快速扩张阶段，很多互金平台采取的是人员驱动规模增长的模式。即通过大量的线下门店和销售人员进行获客，员工总数动辄数千甚至上万人。但此前由于行业高速发展，可以通过业务规模的扩张对人员成本进行消化，但是现在行业已经停滞增长，甚至出现萎缩，原来的模式难以为继，因此出现减员的情况。从企业发展本身来说，这种行为无可厚非，裁员是为了活下去，不过对于员工来说则可能需要进行较大的心理调整。“一个从业人员已经有近10个月没有找到新工作了，主要是薪酬和待遇与此前相比缩水一半，心理上接受不了。”

更为重要的是由于行业收缩，不论是被动还是主动离开，转行已成了必要的选择。徐北表示，“目前互金行业投融规模出现萎缩，暂时还没有一种业态去承接就业人员和业务，而且金融科技的发展，很多岗位都面临淘汰，特别很多资金都在消除信息不对称，明确不让中介商挣差价，这让一些平台越来越没有存在价值。”

不断创新低的股价

除了减员增效之外，减薪也是互金行业比较普遍。按照行规，一般是底薪+绩效+年终奖，但是去年多数公司的年终奖已经停发。“2017年我的年终奖是17万左右，但是去年已经没有了，今年就更不要指望了。年终奖大概占了整个薪酬的4成左右。”广州一家互金公司市场部的员工表示。

苏宁金融研究院互联网金融中心主任薛洪言认为，互金行业的从业人员需对薪资的预期回归理性。这一波的大减员，将重构行业人才供需结构的同时，也会带来互金从业人员薪酬水平的重估，有望回归理性。

近期，从赴美上市的多家互金公司公布年报看，都取得了不错的成绩。拍拍贷、趣店、乐信、小赢科技、简普科技、宜人贷等6家公司中，除了简普科技2018年净亏1.6亿，但较上年减亏2成，其余5家公司都实现盈利。

但业绩未能支撑股价，如趣店最新价格每股只有5.41美元，其最高价曾为35.45美元。信而富每股最高价达到过12.86美元，目前的最新收盘价为1.1美元。拍拍贷每股也从高点14.46美元，跌至4.92美元。

盈灿咨询高级研究员张叶霞认为，互金企业的下跌在情理之中，随着监管加码，以及行业风险迭出，使得投资者的情绪紧绷。此外，国内P2P网贷行业政策存在不确定因素，让网贷行业的未来扑朔迷离。

张叶霞认为，未来互金企业需要开启转型之路，转型方向包括资产端重构、实践科技驱动业务创新等。而徐北则表示，普惠金融依旧有存在的必要和市场，只是未来这个行业的马太效应会越来越明显。

2019年春晚，百度App顺利“过关”，抗住了比平时高几百倍的流量压力。

百度官方公布的数据显示，春晚期间，全球观众参加百度App互动次数达到208亿次，春晚数据流量为每秒峰值5000万次，每分钟峰值10亿次。边看电视边抢红包对用户来说只是点点屏幕，但对于保障互动正常进行的数据中心来说，这并不容易。

百度系统部总监张炳华表示，1月6日，他在内网看到百度拿下2019年春晚独家互动合作伙伴的消息，第二天就收到了具体的保障任务，很多同事过年回家的计划被打乱。他把整个保障过程形容为“数据海啸、惊涛骇浪”。

百度阳泉数据中心在春晚红包互动中发挥了关键作用。近日，界面新闻记者实地探访了百度阳泉数据中心。

亚洲单体规模最大的数据中心

AI时代，数据已经像水电煤一样成为基础设施一般的存在，这在10年前难以想象。

百度智能云产业智能化业务负责人李硕以一个人脸识别的案例讲述了其中的变化：在很多视频素材中找到清晰的人脸素材，并且跟目标人脸进行比对识别出来。现在，智能设备1秒内就可完成。而在10年前，这种计算量对电脑来说很难做到。

这个变化的背后是互联网公司大规模搭设服务器，并发展成为数据中心。

目前，百度在阳泉、顺义、南京等地区都已部署数据中心，阳泉是三地中最大也是亚洲单体规模最大的数据中心。

据了解，百度阳泉数据中心已建成投产12万平方米，上线服务器超过15万台，有超过300万个CPU核，存储容量超过了6EB，可存储的信息量相当于30多万个中国国家图书馆的藏书总量。

阳泉云计算中心在2012年就开始规划，整体的设计具有比较强的前瞻性。张炳华介绍称，当时服务器机柜就是按40A电流规划的，但8年过去了，目前IDC供应市场上，主流供应的机柜基本还停留在20A (4.4kW)。未来5年，CPU的功耗预计会增加3-4倍到300多瓦，单机柜功率密度会大幅提升到20千瓦-30千瓦，百度未来新建的数据中心，就是按这个功率密度去规划的。

在节能方面，阳泉数据中心也做了很多创新。比如在供电上，阳泉数据中心采用市电直供+HVDC offline技术，供电效率达到99.5%；在冷却上，采用OCU（Overhead Cooling Unit）模块、液体冷却等技术，全年超过96%时间实现自然冷却。

2018年，百度阳泉云计算中心年均PUE（电力使用效率，即数据中心总能耗与IT能耗之比。PUE值越接近于1，表示效率越高。）突破了1.10，达到1.09，比全国数据中心平均1.73的水平在基础设施能效方面提升了88%。阳泉数据中心每年可节省电量达到2.5亿度，相当于13万户居民一年的用电量。

天蝎整机柜服务器

目前，阳泉数据中心使用了天蝎整机柜服务器、“冰山”冷存储服务器、X-MAN超级AI计算平台等多种百度自研计算系统。其中，2017年上线的X-MAN 2.0，是采用液体冷却技术的GPU解决方案，散热效率较高。规模应用后，可以全面去除制冷机组，全面实现无冷机运行。

阳泉数据中心还使用了百度自主研发的交换机，支持10G、25G的通用计算网络接入和100G的AI高速无损网络互联技术。从数据中心覆盖用户时延不超过30ms，从POP点覆盖用户的时延不超过10ms，从CDN覆盖用户的时延不超过2ms。

百度智能云、百度App、百度地图、智能城市、小度、Apollo等百度系产品都依托于阳泉数据中心提供强劲的计算能力。

如何保障数据安全？

云计算业务正在支撑百度向B端业务拓展。据《财经》报道，百度云已经成为百度下一个业务增长点，百度今年为百度云制定了百亿元人民币营收目标。

百度2018年第四季度财报首次公布了百度云的营收数据：当季营收11亿元，同比增长100%。李硕表示，百度云现在主体进军的是金融、互联网和媒体等行业，同时也在公共安全、通信、能源和交通等行业不断纵深拓展。

服务的客户越来越多，也意味着百度云必须在服务稳定性和数据安全上做出更多努力。否则，一旦发生不可预知的灾难，数据丢失造成的损失将是无法计算的。

百度阳泉云计算中心监控中心

李硕介绍说，在稳定性上，百度拥有一套智能调度系统，采用分层机制，基本能够做到N+1的服务模式，即一个用户可以通过多个入口来访问百度的服务。比如，在阳泉能够访问的服务也可转到西安进行访问。如果是非常火的数据，百度云会在多个系统中增加备份，南方的用户可以在广州访问，北方的用户可以在阳泉或青岛访问。对于相对比较冷的数据，备份会相对少一些，但即使10年没用到，用户也可以在使用时能够快速访问。

“随机关掉百度的任何一个数据中心，我们访问依旧没有任何问题，这是上层服务设计需要做到的。”李硕表示。

百度阳泉云计算中心通过AI控制，可将网络故障排查时间缩短至5分钟。同时，阳泉数据中心设置了7*24时值班，负责现场运营管理、故障处理和维护保养，一旦有突发情况，可以快速反应。

张炳华表示，百度奉行开放创新、合作共赢的思路，希望通过开源和开放，把中国的数据中心产业生态做好，缩小与国际先进水平的差距，“大家一起想办法把蛋糕做大，把规模效益做起来，让每个参与者都是受益者。”

前言

在经历了2008年全球金融危机之后，实体经济的重要性被重新认知，以制造业为核心的实体经济才是保持国家竞争力和经济健康发展的基础——这已经是世界各国的共识。

智能制造是一种可以让企业在研发、生产、管理、服务等方面变得更加“聪明”的生产方法，制造业企业要从自身发展的核心痛点出发，在合理的整体规划和顶层设计基础上，沿着智能制造要素→智能制造能力→智能制造系统的发展方向，分阶段且持续性的获取智能制造要素，建立、完善、扩展企业在研发设计、生产制造、物流仓储、订单获取、产品服务等各个环节的智能制造能力，最终形成完整、高效、科学的智能制造系统。

为了振兴中国制造业，国务院于2015年出台《中国制造2025》作为制造强国战略的行动纲领，并明确以“智能制造”为主攻方向。智能制造是抢占未来经济和科技发展制高点的战略选择，更是传统制造业企业转型升级的必由之路。

目前中国智能制造仍面临关键装备与核心零部件受制于人、中小企业难以融入智能制造浪潮、大部分企业缺少智能制造的文化内核等重大挑战，制造业企业要顺应趋势，提前规划，明确目标，关注网络协同制造、5G等新模式、新技术带来的新机遇，以“立足当前，着眼长远”的原则，分阶段、持续性地实施智能化转型。

一、智能制造的“何为”与“为何”

1.1工业强国的制造业战略核心均指向“智能制造”

人类的每一次工业革命都会开创一个崭新的时代，随着互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等技术的不断发展，第四次工业革命也已悄然兴起。为了抓住新工业革命的历史机遇，美国、德国、日本等发达国家相继部署制造业发展战略，中国也在2015年推出了“中国制造2025”战略规划。尽管各国“再工业化”战略的规划路径和逻辑不尽相同，但其核心皆是“智能制造”，都将发展智能制造作为本国确立制造业竞争优势的关键举措，并提出了相应的发展路线。

1.2企业实现生产、管理、服务、产品智能化的全新生产方式

“智能制造”这一概念最早由美国学者P.K.Wright和D.A.Bourne在其著作《Manufacturing Intelligence》中出现，他们将智能制造定义为机器人应用制造软件系统技术、集成系统工程以及机器人视觉等技术，实行批量生产的系统性过程。工信部出台的《智能制造发展规划（2016-2020年）》中，将智能制造定义为基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。

金准产业研究团队认为，智能制造是通过新一代信息技术、自动化技术、工业软件及现代管理思想在制造企业全领域、全流程的系统应用而产生的一种全新的生产方式。智能制造的应用能够使制造业企业实现生产智能化、管理智能化、服务智能化与产品智能化。

1.3智能制造的起源与演变

起源：数字化制造 成长：网络化制造 目标：智能化制造

智能制造代表着先进制造技术与信息化的融合，尽管概念提出至今仅30年的时间，但智能制造的起源可以追溯至上世纪中叶，其发展与演进可以大致分为三个阶段：从上世纪中叶到90年代中期的数字化制造，以计算、通讯和控制应用为主要特征；从上世纪九十年代中期发展至今的网络化制造，伴随着互联网的大规模普及应用，先进制造进入了以万物互联为主要特征的网络化阶段；当前，在大数据、云计算、机器视觉等技术突飞猛进的基础上，人工智能逐渐融入制造领域，先进制造开始步入以新一代人工智能技术为核心的智能化制造阶段。但受限于人工智能技术的发展水平与制造业应用尚未成熟，目前的“智能制造”还远未达到“自适应、自决策、自执行”的完全智能化阶段，智能化制造仍是未来的主要发展目标。

1.4中国“为何”需要智能制造

1.4.1智能制造是中国制造业转型升级、提质增效的必由之路

近年来，中国的经济发展已由高速增长阶段逐步转入高质量发展阶段，政府更加关注于优化经济结构、转换增长动力。制造业是供给侧结构性改革的主要领域，尽管制造业增加值在全国GDP总量中的比重呈下降态势，但以制造业为代表的实体经济才是中国经济高质量发展的核心支撑力量。2015-2016年，中国制造业增加值的同比增速仅为3.5%和5.9%，原料、土地、人力资源等生产要素成本的不断上涨使制造业本就不高的利润率很难提升。提高质量效益、转变生产方式是中国制造业必须要解决的问题，而发展智能制造正是中国制造由大到强的必由之路。

1.4.2用户“为何”需要智能制造

B端用户需要智能装备与材料、C端用户需要智能产品与服务

制造业的产品种类繁多，从高端制造装备、航天飞机到家用电器、食品饮料等，用户既有工业、建筑业、服务业等领域的企业，也包括最普通的消费者，我们可以把智能制造的需求方简单分为“B端用户”和“C端用户”两种类型。

智能制造能够为B端用户带来准确性、适用性、耐用性更加符合自身生产要求的冶金、钢铁、石化等原材料；能够为B端用户生产拥有感知环境、互联互通、远程可控等特性的智能装备，推动B端用户的智能化发展。对于C端用户来说，智能制造能够实现消费者对商品的个性化、定制化需求，并持续提供更加优质、更加智能的产品。

1.4.3制造业企业“为何”需要智能制造

降低生产成本、提高生产效率、重塑生产方式

对制造业企业而言，构建智能制造系统的核心价值主要体现在降低生产成本、提升生产效率和重塑生产方式。基于生产现场数据与生产工艺、运营管理等数据的综合考量，企业能够实现更精准的供应链管理和财务管理，减少物料浪费，减轻仓储压力，降低运营成本；通过对“人、机、料、法、环、测”各环节数据的全面采集和深度分析，企业能够发现导致生产瓶颈与产品缺陷的深层次原因，不断提高生产效率及产品质量；引入高度柔性的以数控机床、机器人为主的生产设备，企业可以实现多品种、小批量的新型生产方式，推动生产模式由大规模生产向个性化定制生产进化。

二 、智能制造系统的构成要素

2.1智能制造系统的基本构成

智能制造系统=自动化设备+智能“神经系统”

智能制造是一种可以让企业在研发、生产、管理、服务等方面变得更加“聪明”的方法，我们可以把制造智能化理解为企业在引入数控机床、机器人等生产设备并实现生产自动化的基础上，再搭建一套精密的“神经系统”。智能“神经系统”以ERP（企业资源计划系统）、MES（生产过程执行系统）等管理软件组成中枢神经，以传感器、嵌入式芯片、RFID标签、条码等组件为神经元，以PLC（可编程逻辑控制器）为链接控制神经元的突触，以现场总线、工业以太网、NB-IoT等通信技术为神经纤维。企业能够借助完善的“神经系统”感知环境、获取信息、传递指令，以此实现科学决策、智能设计、合理排产，提升设备使用率，监控设备状态，指导设备运行，让自动化生产设备如臂使指。

2.1.1中枢神经——ERP+MES

打通ERP与MES的数据流是生产过程数字化的基础

ERP系统是企业最顶端的资源管理系统，强调对企业管理的事前控制能力，它的核心功能是管理企业现有资源并对其合理调配和准确利用，为企业提供决策支持；MES系统是面向车间层的管理信息系统，主要负责生产管理和调度执行，能够解决工厂生产过程的“黑匣子”问题，实现生产过程的可视化和可控化。ERP与MES两大系统在制造业企业信息系统中处于绝对核心的C位，但两大系统也都存在着比较明显的局限性。ERP系统处于企业最顶端，但它并不能起到定位生产瓶颈、改进产品质量等作用；MES系统主要侧重于生产执行，财务、销售等业务不在其监控范畴。

企业要搭建一套健康的智能“神经系统”，ERP与MES就如同“任督二脉”一般，必须要将两者打通，构成计划、控制、反馈、调整的完整系统，通过接口进行计划、命令的传递和实绩的接收，使生产计划、控制指令、实时信息在整个ERP系统、MES系统、过程控制系统、自动化体系中透明、及时、顺畅地交互传递并逐步实现生产全过程数字化。

2.1.2神经突触——PLC

机械装备和生产线的控制器，制造信息的采集器和转发器

PLC即可编程逻辑控制器，主要由CPU、存储器、输入/输出单元、外设I/O接口、通信接口及电源共同组成，根据实际控制对象的需要配备编程器、打印机等外部设备，具备逻辑控制、顺序控制、定时、计数等功能，能够完成对各类机械电子装置的控制任务。PLC系统具有可靠性高、易于编程、组态灵活、安装方便、运行速度快等特点，是控制层的核心装置。

在智能制造系统中，PLC不仅是机械装备和生产线的控制器，还是制造信息的采集器和转发器，类似于神经系统中的“突触”，一方面收集、读取设备状态数据并反馈给上位机（SCADA或DCS系统），另一方面接收并执行上位机发出的指令，直接控制现场层的生产设备。

2.1.3神经元——传感器与RFID标签

智能制造系统感知物理世界的最前端数据源

神经元是神经系统的基本组成单位，在智能制造“神经系统”中，担任此角色的就是与物料、在制品、生产设备、现场环境等物理界面直接相连的传感器、RFID标签、条码等组件。

传感器能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，传感器使智能制造系统有了触觉、味觉、嗅觉等感官。RFID标签具有读取快捷、批量识别、实时通信、重复使用、标签可动态更改等优秀品质，与智能制造的需求极为契合。通过射频识别技术，企业可以将物料、刀具、在制品、成品等一切附有RFID标签的物理实体纳入监测范围，帮助企业实现减少短货现象、快速准确获得物流信息等目标。

2.1.4神经纤维——工业通信网络

工业通信网络种类繁杂，现阶段仍以有线通信网络为主

企业在日常经营过程中，研发、计划、生产、工艺、物流、仓储、检测等各个环节都会产生大量数据，要让海量数据在智能制造神经系统内顺畅流转，就要综合利用现场总线、工业以太网、工业光纤网络、TSN、NB-IoT等各类工业通信网络建立一套健全的神经纤维网络。工业通信网络总体上可以分为有线通信网络和无线通信网络。

有线通信网络主要包括现场总线、工业以太网、工业光纤网络、TSN（时间敏感网络）等，现阶段工业现场设备数据采集主要采用有线通信网络技术，以保证信息实时采集和上传，对生产过程实时监控的需求。

无线通信网络技术正逐步向工业数据采集领域渗透，是有线网络的重要补充，主要包括短距离通信技术（RFID、Zigbee、WIFI 等），用于车间或工厂内的传感数据读取、物品及资产管理、AGV 等无线设备的网络连接；专用工业无线通信技术（WIA-PA/FA、Wireless HART、ISA100.11a等）；以及蜂窝无线通信技术（4G/5G、NB-IoT）等，用于工厂外智能产品、大型远距离移动设备、手持终端等的网络连接。

2.1.5强有力的躯干——智能制造装备

数控加工中心、装配机器人等制造装备是柔性生产的保障

企业打造智能制造系统的核心目的是实现智能生产，智能生产的落地基础即是智能制造装备。智能制造装备是指具有感知、分析、推理、决策、控制功能的制造装备，它是先进制造技术、信息技术和智能技术的集成和深度融合。目前智能制造装备的两大核心即是数控机床与工业机器人。

数控机床是一种装有程序控制系统的自动化机床，该控制系统能够逻辑地处理具有控制编码或其他符号指令规定的程序，并将其译码，通过信息载体输入数控装置。数控机床的数控系统经运算处理由数控装置发出各种控制信号，控制机床的动作，按图纸要求的形状和尺寸，自动地将零件加工出来，能够较好地解决复杂、精密、小批量、多品种的零件加工问题。

工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置，它可以接受人类指挥，也可以按照预先编排的程序运行。工业机器人在汽车制造、电子设备制造等领域广泛应用，有点焊/弧焊机器人、搬运/码垛机器人、装配机器人等多种类型，能够高效、精准、持续地完成焊接、涂装、组装、物流、包装、检测等工作。

2.2智能制造系统的整体架构

智能制造要素是构建智能制造系统的基本组成单位

三、中国制造业企业智能化路径分析

实现路径千差万别，总体思路可以总结：

智能化之路——智造要素→智造能力→智能制造系统

制造业是一个极其庞大的领域，涵盖了30个大类行业、191个中类行业、525个小类行业。由于涉及的行业、领域众多，不同行业及领域的企业在生产运营中的主要关注点各异，即便同行业的不同企业需要解决的问题也是千差万别，因此制造业企业智能化不存在“放之四海而皆准”的普适路径。金准产业研究团队认为，制造业企业实现智能化要从自身的核心痛点出发，在合理且有延续性的整体规划与顶层设计的基础上，沿着智能制造要素→智能制造能力→智能制造系统的发展方向，分阶段且持续性的获取智能制造要素，建立、完善、扩展企业在研发设计、生产制造、物流仓储、订单获取、产品服务等各个环节的“智造能力”，最终形成完整、高效、科学的智能制造系统。

本部分对制造业企业生产活动中各个环节的六种典型智能制造能力从预期收益、实施难度、成本下降、资金投入、时间跨度五个维度进行分析评价，并以此为基础提出智能化路径示例。

3.1数字化设计

缩短研发周期、降低研发成本、对接制造环节

数字化设计是智能制造系统的源头，是企业实现数字化、智能化道路上必须要突破的关键点。制造业中的设计包括产品设计、工艺设计、工艺优化、样品制造、检测检验等一系列过程。传统的研发设计流程是以模块分立形式，按照顺序完成开发，产品开发周期长且质量得不到保证。而数字化设计借助计算机辅助设计软件（CAX）、三维设计与建模工具等技术能够赋予企业将研发过程全面数字化、模型化，实现研发设计流程的高度集成、协同与融合，大幅缩短产品开发周期，降低开发风险和开发费用。金准产业研究团队分析，目前CAX类软件在国内制造业企业中已有一定程度应用基础，但从发展趋势及与智能制造系统的契合程度来看，第三代产品设计语言MBD（基于模型的设计）技术将成为数字化设计的主武器，MBD的应用将打通数字化设计与数字化制造，使三维模型成为制造的唯一数据源，让产品模型在整个生命周期得到充分利用。

3.2智能制造单元

提升设备使用率带动企业加快生产节奏，增加产出与效益

智能制造单元是针对离散加工现场，将一组能力相近的加工设备和辅助设备进行模块化、集成化、一体化的聚合，使其具备多品种少批量产品的生产输出能力。对于离散制造领域的中小型企业来说，打造智能制造单元是开启智能化道路行之有效的切入点，其最大的作用在于提升设备开动率，加快生产节奏，“简单粗暴”的通过增加产出来提升企业收益。

奇步自动化控制设备有限公司推出的“智造单元”是智能制造单元的成熟范式之一。“智造单元”是一种模块化的小型数字化工厂实践，整个单元由自动化模块、信息化模块和智能化模块三部分组成，以“最小的数字化工厂”实现企业在多品种小批量乃至单件自动化的生产智能化。

3.3生产全过程数字化

打通数据→整合优化→互联互通→降本增效

生产全过程数字化是将“人、机、料、法、环”五个层面的数据连接、融合并形成一个完整的闭环系统，通过对生产全过程数据的采集、传输、分析、决策，优化资源动态配置，提升产品质量管控。生产全过程数字化需要企业在人员配备、自动化设备、设备连接、环境感知等各方面具备良好的基础，即前文中提到的智能“神经系统”包含的要素必须齐全。在此基础上，生产全过程数字化的重点工作是打通各种数据流，包括从生产计划到生产执行（ERP与MES）的数据流、MES与控制设备和监视设备之间的数据流、现场设备与控制设备之间的数据流。有条件的企业可以自主研发或委托开发生产数字化集成平台，将不同生产环节的设备、软件和人员无缝地集成为一个协同工作的系统，实现互联、互通、互操作。

3.4智能物流仓储系统

让一切物理实体流动起来，节省空间、时间与人力资源

物流仓储是制造业中极为重要的一环，如果说通信网络是智能制造系统的神经纤维，那么物流仓储则可视为智能制造系统的血管。智能物流仓储系统的应用能够使原材料、辅助物料、在制品、制成品等物理对象在各个生产工序间顺畅流转，并通过提升仓库货位利用效率、提高仓储作业的灵活性与准确性、合理控制库存总量、降低物流仓储人员需求数量等方式大幅压缩物流仓储成本。

智能物流仓储系统尽管不直接参与产品的生产，但作为整个智能制造系统中的重要子系统，其组成架构也与之类似，分为设备层、操作层、企业层，设备层包括仓储设备、物流设备、识别设备；操作层由WMS、WCS、TMS等软件构成；企业层则对接ERP、CRM、SCM等管理软件的采购、计划、库存、发货等模块，融入总系统的闭环中。

3.5大规模定制平台

打造向大规模定制转型的入口，提升品牌价值与用户粘性

销售是所有企业的核心业务之一，智能制造系统中的销售智能化除了应用CRM等软件管理销售业务外，更为重要的是在订单获取层面发挥作用。在当前个性化需求日益旺盛的环境下，企业通过建立定制平台，能够将用户提前引入到产品的设计、生产过程中，通过差异化的定制参数、柔性化的生产，使个性化需求得到快速实现，以此提升品牌价值，增加用户粘性。与之相匹配的，企业应将定制平台与智能制造系统中的研发设计、计划排产、制造执行等模块实现协同与集成，实现从线上用户定制方案，到线下柔性化生产的全定制过程；在企业后台建立个性化产品数据库，应用大数据技术对用户的个性化需求特征进行挖掘和分析，并反馈到研发设计部门，优化产品及工艺，基于用户需求新趋势开展研发活动。

3.6产品远程运维服务

以智能化服务拓展商业模式，推动价值链向后延伸

智能制造视角下的产品服务是借助云服务、数据挖掘和智能分析等技术，捕捉、分析产品信息，更加主动、精准、高效的给用户提供服务，推动企业价值链向后延伸。远程运维服务即是典型的制造企业智能化服务模式，企业利用物联网、云计算、大数据等技术对生产并已投入使用的智能产品的设备状态、作业操作、环境情况等维度的数据进行采集、筛选、分析、储存和管理，基于上述数据的分析结果为用户提供产品的日常运行维护、预测性维护、故障预警、诊断与修复、运行优化、远程升级等服务。远程运维服务可以有效降低设备故障率，提升设备使用率与使用寿命，既能减轻制造商的负担，又能显著提升产品价值。远程运维对于企业产品的智能化程度要求较高，产品必须配备开放的数据接口，具备数据采集、通信模块；企业还需建立远程运维服务前端平台与后端数据中心，采集产品数据并基于大数据分析与计算，向用户提供增值服务。

3.7落地基石——整体规划与顶层设计

解决“我是谁，我在哪，我要干什么”三大问题

智能制造系统的整体规划与顶层设计是制造业企业正式踏上智能化道路的第一步，企业在这一环节要为“我是谁、我在哪、我要干什么”三大问题寻找答案：首先要明确“我是谁”，详细扫描企业自身的核心竞争力、运营情况、财务状况、人员配备、组织架构等基础条件；而后通过智能制造能力成熟度模型等工具进行智能程度自评与诊断，了解企业缺失的智能制造要素、已具备和尚未具备的智能制造能力，精准定位企业目前所处的智能化阶段，搞清楚“我在哪”；在回答了前两个问题的基础上，以企业发展的核心痛点为切入点，以获取关键“智造能力”为阶段性目标，以搭建完整、高效、科学的智能制造系统为发展方向，按照统一架构和统一标准规划设计智能制造系统总体实施方案及核心要素能力解决方案，确保企业在智能化之路上知道“我要干什么”。

3.8智能化路径示例

示例1：破解“多品种、小批量”困局——智造单元+智能物流仓储

Alpha公司是一家生产发动机连杆的汽车配件厂商，随着业务的发展和客户的增加，Alpha公司的产品线不断拓展，生产车间由3个增加至10个。生产规模扩大、产品种类增加给Alpha公司带来了设备利用率不足、交货期难以保证、物料及在制品积压严重等一系列问题，亟需智能化转型来应对生产经营中的重重挑战，保持竞争活力。

示例2：以产品差异化突出重围——数字化设计+大规模定制平台

Beta公司是一家机械键盘生产厂商，近年来游戏市场的持续火爆带动机械键盘市场的新进玩家数量激增，为应对激烈的市场竞争，拓展商业模式，提升品牌价值，Beta公司准备由批量化生产向大规模定制模式转型。

示例3：抓住产品后市场的广阔空间——PLM+智能远程运维服务

Gamma公司是一家主要从事高端农业机械研发制造的大型装备制造企业，Gamma公司在企业战略探索过程中，确立了以研发生产智能化产品、为客户提供智能远程运维服务作为企业的未来发展方向。

四、中国智能制造面临的挑战与发展趋势

4.1中国智能制造面临的挑战

4.1.1关键装备、核心零部件受制于人，短期内难以实现国产替代

智能制造系统中涉及大量的数控加工中心、工业机器人、嵌入式芯片等各种高端制造装备和核心零部件以及ERP、MES、CAD等各种工业软件，而上述装备、零部件以及工业软件的核心技术在国外，国内制造企业只能大量进口。目前，我国近90%的芯片、70%的工业机器人、80%的高档数控机床和80%以上的核心工业软件依赖进口。这造成国内制造业企业智能化改造成本居高不下，严重制约我国智能制造的整体进展。

以工业机器人为例，根据国际机器人联合会（IFR）的数据显示，中国已经连续六年成为工业机器人第一消费大国，2017年中国工业机器人销量达到了13.8万台，全球占比达到36%。而其中仅有3.5万台是由国内工业机器人制造商生产，国产率仅为25.1%，比2016年的31%还下降了近6个百分点。由此可见，中国制造业企业在提升自动化水平时优先选取的是选购国外品牌的工业机器人，国产机器人尽管发展较快，但短时间内难以满足智能制造的需求。

4.1.2小微企业难以融入智能化发展浪潮

在全国规模以上工业企业中，84.2%的企业属于小型企业，规模以下（年主营业务收入2000万元以下）尚有200余万家小微企业。广大小微企业是制造业的根基，其智能化水平很大程度上影响着中国智能制造工程的实施效果。然而从《中国制造2025》战略提出以来，由于自有资金不足、信息化基础薄弱、缺乏相关人才等多方面因素的影响，大部分中国制造业小微企业只能羡慕大企业申请智能制造试点示范项目、围观大企业开展轰轰烈烈的智能化改造，自己却难以融入智能制造的发展浪潮。相比于大中型企业，小微企业的智能化之路面临更大的试错成本和不可控风险，稍有不慎就会危及生存。

4.1.3大部分中国企业缺少智能制造的文化内核——“工匠精神”

工业文明是建立在企业文化基础上的，对于制造业企业而言，优秀的企业文化即是“工匠精神”在微观领域的集合或集中体现，它在形成以后会向所在产业及上下游延伸、渗透，在其他企业接受并实践此种文化的过程中逐渐形成工业文明。

中国走的是一条“压缩型”的工业化道路，与美、日、德等制造业强国上百年的工业化历史相比，中国的工业化进程只有几十年，快速发展的副作用是企业为了追求急速扩张占领市场而选择忽略细节因素，大量制造业企业没有建立科学合理的企业文化，即便有，也并未真正落实到生产经营中的各个环节。

管理大师彼得·德鲁克曾说过：“对于文化来说，战略是早餐，技术是午餐，产品是晚餐。文化会吃掉后面的其他东西。”智能制造需要工匠精神的“标准、精准、创新”等核心内涵，如果一个企业内部没有形成“工匠精神”内核，即便是搭建起形式上的智能制造系统，其系统也会因文明缺失难以发挥效用。

4.2中国智能制造未来的发展趋势

4.2.1流程领域有望率先实现智能化

智能制造系统是一个覆盖设计、物流、仓储、生产、检测等生产全过程的极其复杂的巨系统，企业要搭建一个完整的智能制造系统，最困难也是最核心的部分就是生产过程数字化。尤其是对于生产工艺复杂、原材料及原器件种类繁多的离散制造领域，产品往往由多个零部件经过一系列不连续的工序装配而成，其过程包含很多变化和不确定因素，在一定程度上增加了离散型制造生产组织的难度和配套复杂性，要做到生产全程数字化、可视化、透明化殊为不易。

与离散领域显著不同的是，流程领域的生产流程本质上是连续的，被加工处理的工质不论是产生物理变化还是化学变化，其过程不会中断，而且往往是处于密闭的管道或容器中，生产工艺相对简单，生产流程清晰连贯，生产全过程数字化难度相对较低。流程领域企业接下来要做的是在全面贯通整合各阶段数据的基础上，运用人工智能的深度学习、强化学习（主要是动态规划方法）进行实时数据分析和实时决策，并进一步将智能系统延伸至供应链、生产后服务等各个环节，最终实现全面智能化。

4.2.2供应链协同倒逼产业链上游企业“上马”智能制造

制造业企业智能化的动力本源是响应市场需求，这点在消费品制造领域尤为明显，乘用车、家电、3C、服装、医药、食品等直接面向消费者的制造业企业搭建智能制造系统的主要目的即是实现高度柔性生产，快速、准确地实现消费者对产品的个性化、定制化需求。如果我们把视角向上推，对于原材料工业和装备工业的企业而言，智能化浪潮前沿的消费品制造厂商即是他们的市场所在，要跟上客户多品种、小批量的生产节奏，就必然要大幅提升自身的产品创新能力、快速交货能力以及连续补货能力。快速变化的市场需求从消费端沿着产业链不断向上传导，下游企业生产方式的颠覆与创新迫使上游供应商融入智能化浪潮，智能制造倒逼机制就此形成。在这种倒逼机制的作用下，产业链上游企业要主动适应变化，实现柔性生产，基于供应商先期介入思维，通过网络协同制造确立竞争优势，否则将面临被市场淘汰的风险。

4.2.3 5G的应用将开启“万物互联、万物可控”的智能制造新时代

工业通信网络是智能制造系统中极为重要的基础设施，无线通信网络作为其重要组成部分，正逐步向工业数据采集领域渗透，但目前使用的WiFi、Zigbee和Wireless HART等无线通信网络尚无法满足智能制造对于数据采集的灵活、可移动、高带宽、低时延和高可靠等通信要求，仅能充当有线网络的补充角色。然而随着5G商用部署的临近，无线通信网络在工业领域的应用将迎来爆发式增长。与传统的工业无线通信网络相比，5G比4G实现单位面积移动数据流量增长1000倍、数据传输速率峰值可达10Gbps、端到端时延缩短5倍、联网设备的数量增加10到100倍。5G一旦实现工业领域应用，将成为支撑智能制造转型的关键使能技术，5G将分布广泛、零散的人、机器和设备全部连接起来，构建统一的互联网络，帮助制造企业摆脱以往无线网络技术较为混乱的应用状态，推动制造企业迈向“万物互联、万物可控”的智能制造成熟阶段。

自英特尔前CEO柯再奇离职后，英特尔在今年2月正式任命临时CEO司睿博（Robert Swan）担任该公司50年来的第7任CEO。英特尔首席财务官罗伯特·斯旺在一封公开信中称，英特尔核心战略并未改变，即从一家以个人电脑为中心的公司变为一家以数据为中心的公司。

英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁杨旭在近日的媒体沟通会中也强调，英特尔要从晶体管为中心转为数据为中心，让数据的价值体现出来。到2020年，数据市场总体规模将达3000亿美元，英特尔还有2300亿美元的空间要发展，“传统的PC、移动通信、数据中心、非易失性存储，再加上物联网、自动驾驶、辅助驾驶、工业互联网等等，还有FPGA加速技术。”

“我们看到三个发展趋势：AI和5G将成为技术基础设施，用户对计算多元化提出了更高要求，客户正在积极布局云到端。”英特尔公司市场营销集团副总裁兼中国区总经理王锐表示，她认为，英特尔能够支持客户从云到端更快地传输数据、存储更多的数据、处理一切数据，加速数字经济落地。

对于英特尔围绕数据的技术开发计划和远景，英特尔中国研究院院长宋继强指出，以六大技术支柱为支撑，即制程和封装、架构、内存和存储、互连、安全、软件，将是英特尔进入未来10年，乃至下一个50年的驱动力。

英特尔2018年总收入达到创纪录的710亿美元，但在关键时刻面临众多新障碍。新工艺量产推迟削弱了其在芯片制造技术方面的领先地位，这是几十年来首次出现这种情况。有证据表明，英特尔一些最大、最可靠的客户正在考虑与成本更低的竞争对手合作，或者自己生产芯片。云计算巨头亚马逊服务器芯片使用量惊人，该公司于2018年11月推出了基于自主研发的Graviton芯片的云端计算服务，称该产品将使服务成本“大大降低”。华为基于ARM架构推出服务器芯片鲲鹏920，挑战英特尔服务器芯片市场。

王锐对于竞争对手的挑战仍保持充分信心，“英特尔从来不乏竞争对手，比如AMD和英特尔，我们对竞争对手永远是高度重视，但是我们也有足够信心。”她说，“英特尔不光是从单一产品和产品的对比，而是非常雄厚的解决方案的实力，我们的架子打的非常牢固。‘担心’大概不会是我们用的词。”

围绕英特尔在中国掀起的产业互联网浪潮，英特尔在其中作何定位？英特尔市场营销集团行业解决方案部中国区总经理梁雅莉指出，迄今为止，英特尔的角色从未改变，仍旧是行业转型的基石，“前十年我们支持了所有云、所有互联网企业的发展，这一波所有互联网企业的发展得益于消费互联网的发展。其实在下半场，我们（主要考虑）如何用这些新技术帮助传统企业转型，在产业互联网发力。”

英特尔市场营销集团中国区市场部总经理张怡璠强调，英特尔的产业属性和技术根底不只是想技术、产品和解决方案，“英特尔的东西出来以后想的永远是怎么和产业一起往前走，产业有新机会了，英特尔自然在里面。”

近年来，围绕中国企业数字化转型，英特尔与多家企业合作推动AI落地。梁雅莉举例称，在家电公司美的的微波炉产线上，英特尔与之合作，提供家电产线质量检测方案。以前微波炉的质检工序都是人工检测，引入英特尔的Movidius AI能力后，通过建立算法，可以大大提高生产力。对于传统行业，AI最终还是要解决降低成本、提高效率的问题。

对于未来，英特尔称正以全方位的计算实力，和客户一起行动深挖数据红利的巨大潜力，将领先的解决方案落到各行各业的实际应用需求当中，推进数字经济的落地，共同开拓数字经济的未来。

2018年，我国汽车工业总体运行平稳，受多方因素影响产销量同比下降，分别完成2780.9万辆和2808.1万辆。与此同时，行业主要经济效益指标增幅回落，各大上市车企市场表现和业绩显著分化，而做为衡量企业经营活动能力的重要财务指标之一，各车企的资产负债额也大幅看涨。

据《证券日报》记者根据同花顺iFinD统计数据显示，截至4月7日，已公布年报的13家上市车企负债合计高达8656.12亿元，同比增长11%；平均负债率为66.15%。其中，有8家车企的资产负债率超过60%，且金龙汽车、金杯汽车、一汽夏利的资产负债率更是攀升至80%以上，分别达到81%、85%和97%。

有汽车行业证券分析师对记者表示，近几年国内各家车企业务规模翻升，导致负债绝对数增长比较快。“现代车企经营的本质是资本经营，适度负债是经营财务管理需要。”但负债经营必须与企业资本经营需要与资金周转速度相适应。既要注意负债总量与自有资本之间的比例适度，又要重视资金营运结构与负债结构之间的配比关系。

13家车企累计负债8656亿元

《证券日报》记者根据数据统计，截至4月7日，已发布2018年年报的13家上市车企负债高达8656.12亿元，平均负债率为66.15%。

具体来看，上汽集团、比亚迪和长城汽车的资产负债总额最高，分别为4980亿元、1339亿元和591亿元，上述三家车企资产负债率为64%、69%和53%；资产负债率方面，排名最高的三家车企为一汽夏利、金杯客车和金龙汽车，分别为97%、85%和81%。

事实上，2018年一汽夏利负债总额达43.94亿元，尽管通过转卖一汽丰田15%股权获得大规模现金流，实现净利润3731万元。但97%的资产负债率不仅远高于行业平均水平，同时也创下了公司负债率的次新高。

有会计师对记者表示，资产负债率的高与低，并没有硬性指标，尤其整车制造业属于资金密集型行业，资产负债率的高低以及是否合理，要看该公司的生产经营规模和国际化程度等各种综合因素。但如果持续超过80%甚至更高，说明企业的经营面临较大风险，因为企业几乎没有自己的资产，大部分资产是靠债务形成的。

此外，《证券日报》记者注意到，车企不断的举债行为，似乎并没有相应提高公司在去年车市中的盈利状况。如上汽集团2018年负债额同比增长10.33%，净利润仅微增4.65%；比亚迪、金龙汽车负债额同比增长13.32%和5.35%，净利润却分别下挫31.63%和66.82%。

相较之下，中国重汽去年通过建立预算管理和考核体系，大幅度降低三项费用：报告期内，通过26%的负债降幅换来了近1%的利润提升。而长城汽车同样花钱有道，在精细化管理方面颇具成效。2018年，公司负债额投入同比削减3.7个百分点，全年实现净利润52.48亿元，实现了同比增长4.05%。

对此，上述会计师表示，公司负债行为更多关乎现金流情况，如果是长期借款，有可能是项目贷款，由整个项目部独立核算自负盈亏。所以，公司负债额与合并报表净利润并非绝对地正负相关关系。

另据数据显示，有6家车企2018年的负债规模高于2017年的负债规模，占比近五成。同时，资产负债率超过60%的车企还有小康股份、中国重汽、比亚迪、上汽集团和东风汽车。

对于车企普遍存在的高负债，有汽车行业证券分析师指出，企业的资产负债率良劣应两方面衡量，即横向看同行，纵向比自己。如负债比例过低，不利于企业开拓和发展资本经营，提高企业效益；反之则会制约企业效益，影响财务信誉，最终造成股东权益和资本增值率的降低。

上汽集团单家负债占行业58%

值得一提的是，2018年上汽集团负债总额同比增长10%至4980亿元，这意味着仅其一家公司的负债额就达到13家公司负债总和的58%。

《证券日报》记者翻阅上汽集团2018年年报发现，令公司负债额高企的5个项目分别是应付账款1252.65亿元；吸收存款及同业存放718.89亿元；其他应付款659.41亿元；流动负债预收款项153.55亿元；一年内到期的非流动负债146.14亿元。

对此，有证券部门人士向记者解释称，结合利润表以及现金流量表来看，上汽集团2018年营业收入9021.94亿元，同比增长3.62%；净利润增长4.65%，可初步判断上汽集团增加的资产利用效率较高，资产增加较为合理。公司负债不断推高应与近年大规模扩张有关，总体来看公司的偿债能力风险不高，但仍需谨防财务风险。

记者注意到，上汽集团于2010年资产负债首次突破千亿元，达到1470.94亿元。此后呈加速增长态势，2015年负债总额增至3007.13亿元，2017年更是冲破4500亿元大关。

对于上汽集团资产负债的高增长，有业内人士表示，快速扩张是企业负债高的重要推手，上汽集团的快速发展离不开债务的助力。从股东的立场看，在全部资本利润率高于借款利息率时，负债比例越大越好；而从企业财务管理的角度来看，公司应该在充分利用借入资金给企业带来好处的同时，尽可能降低财务风险。

在上述人士看来，现代车企经营的本质是资本经营，包括投资者对企业的投资即实收资本和通过举债形成债务资本。“适度负债是经营财务管理需要。而如何在负债经营的同时，优化资本结构、降低筹资成本、提高资金营运效能，已成为现代企业财务管理的中心环节。”