作者：彭昭（智次方創始人、云和資本聯合創始合伙人）物聯網智庫 原創
這是(shi)我的第369篇專欄文章。
在上篇文章，當我們預判垂類模型的發展歷程時，曾經分析它與工業互聯網的發展可能存在驚人的相(xiang)似性(xing)：它們(men)都是從(cong)“連接”開始，到“賦(fu)能”升(sheng)級，最后走向(xiang)“重(zhong)構”。
產業(ye)互聯網的(de)下(xia)半場，競爭的(de)制(zhi)(zhi)高點已從“連接”轉向(xiang)“算(suan)法”，從“聚數據”轉向(xiang)“強認知(zhi)”。對工業(ye)互聯網平臺企業(ye)而言，單純做設(she)備管理已不足以制(zhi)(zhi)勝(sheng)，需要(yao)發(fa)展面向(xiang)特(te)定任務的(de)認知(zhi)智能。
令人欣喜(xi)的是，這一趨(qu)勢正在(zai)得到國家政策的有力支持。
4月18日，國新辦舉行一季度有關經濟數據例行新聞發布會，工業和信息化部信息通信發展司司長謝存表示，下一步我們將以釋放規模化應用效能為主線，加速工業互聯網與人工智能深度融(rong)合(he)，為推進產業數字化轉型、加快構建現代化產業體(ti)系(xi)提供更加堅實的支(zhi)撐。
這一政策信號與我們之前的分析判斷高度吻合，再次印證了“工業互聯網+人工智能”正從底層連接階段加速進化，邁向智能決策和流程重構的新階段。
面(mian)對這一產業(ye)(ye)變(bian)革浪(lang)潮(chao)，工(gong)業(ye)(ye)互聯網平(ping)臺(tai)企業(ye)(ye)無(wu)疑將面(mian)臨戰略抉擇：如何找準“工(gong)業(ye)(ye)互聯網+人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)”的(de)結(jie)合點？如何實(shi)現從傳統(tong)的(de)連(lian)接型平(ping)臺(tai)向(xiang)智(zhi)能(neng)(neng)決策型平(ping)臺(tai)的(de)躍(yue)遷(qian)？如何利用垂類模型重塑行業(ye)(ye)認知，引(yin)領(ling)產業(ye)(ye)智(zhi)能(neng)(neng)變(bian)革？
因(yin)此(ci)，本文將在前文分析(xi)的(de)(de)基礎(chu)上，繼續探討工業(ye)互聯網企業(ye)擁抱人工智能的(de)(de)路徑選擇(ze)和(he)策略布局。我們將重點關注以下問題：工業(ye)互聯網企業(ye)如(ru)何布局人工智能？垂類(lei)模型創業(ye)公(gong)司的(de)(de)突圍(wei)路徑？不(bu)同類(lei)型企業(ye)勝出(chu)的(de)(de)關鍵因(yin)素？以期為你(ni)提供(gong)新的(de)(de)視角(jiao)和(he)啟示。
工業互聯網平臺企業：從連接層躍升智能層的“轉型者”
在產業數字化轉型浪潮的演進中，工業互聯網企業正面臨著特殊的機(ji)遇與挑戰。
這些企業以(yi)“設(she)備(bei)(bei)上(shang)云(yun)、數據(ju)采(cai)集(ji)、邊云(yun)協同”為核心能(neng)力，構建了強大(da)的(de)工業PaaS平(ping)臺或行業級中臺系統(tong)。他(ta)們在工業互聯網領域(yu)已經(jing)建立了堅實的(de)根基，在連(lian)接密度、系統(tong)能(neng)力、客戶(hu)基礎等方面具備(bei)(bei)顯著優勢。
隨著人工智能技術的飛(fei)速發展，尤其是以GPT為代表(biao)的大語言模型的崛起(qi)，工業互(hu)聯網(wang)平臺企業開始意識到，僅僅停(ting)留在“連接”層面已經無法滿足產業智能化的需求。
這意味著，工業互聯網平臺企業需要從傳統的“連接設備-采集數據-顯示分析”的范式，轉向“垂直建模-智能體調度-流程重構”的全新路徑。
這一轉型之路(lu)充(chong)滿挑(tiao)戰，但也孕育著巨大的機遇。
一方面(mian)，工業(ye)(ye)互聯網平臺(tai)企(qi)業(ye)(ye)擁有(you)天(tian)然的數(shu)(shu)(shu)據(ju)優勢。他們長期服務(wu)于(yu)大(da)量中(zhong)大(da)型(xing)(xing)制造企(qi)業(ye)(ye)，掌握了海量的工業(ye)(ye)現場(chang)、設備(bei)、產線數(shu)(shu)(shu)據(ju)，具備(bei)高(gao)密度的數(shu)(shu)(shu)據(ju)采集(ji)能力(li)和(he)完備(bei)的數(shu)(shu)(shu)據(ju)治理體系。這為垂類模型(xing)(xing)的訓練和(he)優化提供了堅實的數(shu)(shu)(shu)據(ju)基礎。
另一方面(mian)，工業互聯網(wang)平(ping)臺企業已經深(shen)度嵌入客戶的(de)(de)核心(xin)業務(wu)(wu)系統，對(dui)行業內的(de)(de)關(guan)鍵業務(wu)(wu)流(liu)程(cheng)有(you)著(zhu)深(shen)刻理解。這為(wei)未(wei)來利用(yong)認知智能重構業務(wu)(wu)流(liu)程(cheng)、優化業務(wu)(wu)決策奠定了良(liang)好基礎。
因此，工業互聯網平臺企業是“最接近應用與流程”的非AI原生玩家，具備從“連接”到“智能”躍遷的先天優勢，成為產業智能時代從連接層躍升智能層的首批“轉型者”。
然(ran)而，這一轉型之路充(chong)滿挑戰，需要(yao)企業(ye)在技術(shu)范式、業(ye)務模(mo)式、用(yong)戶關系、商業(ye)邏輯、生態(tai)布局等多個(ge)維度實現(xian)根(gen)本性重構。
首先，在技術范式上，工業(ye)互聯(lian)網企(qi)業(ye)需要實現從(cong)“系統集成”到“智能建模”的跨越。
傳統的工業互聯(lian)網強(qiang)調(diao)系統架(jia)構、協(xie)議(yi)連接、邊云協(xie)同等(deng)(deng)“硬技(ji)術”，而垂(chui)類模型企業則更(geng)加注重NLP、大模型微(wei)調(diao)、Agent任務(wu)規劃等(deng)(deng)“軟智能”。
這(zhe)(zhe)意味著，工業(ye)(ye)互(hu)聯(lian)網企(qi)業(ye)(ye)原(yuan)有的技術(shu)(shu)團隊(dui)可能缺乏大(da)模型研發與Agent調度的能力，需要引入(ru)全新的人(ren)才(cai)結(jie)構和技術(shu)(shu)體系。這(zhe)(zhe)是(shi)一個(ge)巨(ju)大(da)的轉型挑戰(zhan)，需要企(qi)業(ye)(ye)在人(ren)才(cai)招募(mu)、團隊(dui)組(zu)建、技術(shu)(shu)平臺(tai)構建等方面投入(ru)大(da)量資源。
其次，在業務范式上，工業互聯(lian)網(wang)企業需要從“項目制交付”轉向“平臺化產品”。
傳統的工業(ye)互聯網業(ye)務多(duo)以項目驅(qu)動，強依賴“客制化(hua)交付”，而垂(chui)類(lei)模型(xing)則強調“業(ye)務結果即服(fu)務”，通過API或Agent持(chi)(chi)續提供價值。這就要求企業(ye)在組織流程、客戶支持(chi)(chi)、收入確(que)認方式(shi)(shi)等方面(mian)實現全面(mian)重構，建立(li)起(qi)與(yu)之匹(pi)配的敏捷開發(fa)流程、持(chi)(chi)續交付機制、服(fu)務化(hua)計費模式(shi)(shi)等。
第三，在用戶關系上，工業互聯網(wang)企業需要(yao)實現(xian)從“連接層”到“決策層”的(de)躍遷。
傳統(tong)的(de)工業(ye)互聯網更多提供的(de)是(shi)“數(shu)據展示和管理界面”，而垂類模(mo)型(xing)則試圖成為“用戶任務的(de)執(zhi)行代理”，直接(jie)控制業(ye)務入口。這就意味(wei)著，垂類模(mo)型(xing)企業(ye)需要面對更高的(de)客(ke)戶心智(zhi)(zhi)壁壘、流(liu)程(cheng)(cheng)信任門(men)檻(jian)、權限開放度(du)等(deng)挑戰。如何打消客(ke)戶對AI的(de)顧(gu)慮，贏得其對智(zhi)(zhi)能(neng)系統(tong)的(de)信任與授權，將是(shi)轉型(xing)過程(cheng)(cheng)中至(zhi)關重(zhong)要的(de)一環(huan)。
第四，在商業模式上，工業互聯網企(qi)業需要實現(xian)從“賣(mai)平(ping)臺”到“賣(mai)結果”的升級。
傳統的工業(ye)互聯網主要通過銷售平臺(tai)軟件許可、提供數據服務(wu)(wu)(wu)、私有(you)化部署等(deng)方式盈利，而垂類模型(xing)企業(ye)則可以實現“按任務(wu)(wu)(wu)/流程/結果(guo)”計費，單(dan)位價值更(geng)高。但(dan)這也(ye)意(yi)味著，企業(ye)需要搭建完整(zheng)的Agent運行平臺(tai)、支持(chi)服務(wu)(wu)(wu)化計費、保(bao)障交付效果(guo)等(deng)一系(xi)列配套能力，否則就難以實現商業(ye)模式的平滑轉型(xing)。
最后，在生態布局上(shang)，工業(ye)互聯網企業(ye)還將面臨(lin)從“系統(tong)對接”到“能力融通”的挑(tiao)戰。
傳統的(de)工業互(hu)聯網生態更多(duo)圍繞數據采集設(she)備(bei)、邊(bian)緣網關等(deng)展開(kai)，而垂類模型生態則(ze)需(xu)要模型提供商、API能力方、數據標注(zhu)商、Agent開(kai)發者等(deng)多(duo)元(yuan)角色的(de)協(xie)同。這就(jiu)意味著，原有的(de)生態伙(huo)伴體系需(xu)要重新梳理(li)和(he)布局。
誠然，這(zhe)一轉型之路充滿荊棘。工業互(hu)聯網企業在技術(shu)體(ti)系、產品形態、商業模式(shi)等方(fang)面都面臨諸多挑戰。但危機中也蘊藏(zang)著機遇，關鍵是要找準突破口，系統化推進(jin)轉型。
那么，工業(ye)(ye)互聯(lian)網(wang)企業(ye)(ye)的(de)突破口在哪里？未(wei)來可行的(de)轉(zhuan)型(xing)路徑是什么？企業(ye)(ye)在戰略布(bu)局上應該(gai)如何抉擇？
第一，潛在突破口(kou)：API化+流程組件化。
工業(ye)互(hu)聯網企(qi)業(ye)要實現(xian)從“連接”到“智(zhi)能”的躍遷，首先需要對(dui)原(yuan)有(you)產(chan)品進行(xing)“原(yuan)子化”拆(chai)解，將(jiang)其轉化為可(ke)編排(pai)、可(ke)復用的“流程原(yuan)語組(zu)件”。通過將(jiang)業(ye)務流程“積(ji)木化”，企(qi)業(ye)可(ke)以將(jiang)分散(san)的數據和功能打通，為智(zhi)能化升級奠定基礎。
第(di)二，引入外部模型能(neng)力(li)，構建開放式Agent調用架構。
對(dui)于大(da)多數工(gong)業互聯網企業而言(yan)，自研大(da)模(mo)型可能是一個(ge)成本高昂(ang)且回報周期漫長的選(xuan)擇。相比之(zhi)下，更務實的做(zuo)法是構建一個(ge)開放的Agent調用架構，通過API的方式引入(ru)外部的語言(yan)模(mo)型能力。
第三，推進(jin)BOaaS業務(wu)成果(guo)即(ji)服務(wu)轉(zhuan)型。
工業互聯網企業掌握著豐(feng)富(fu)的行業專業知識和服務經驗(yan)，這是其(qi)獨(du)特的價(jia)值所(suo)在。因(yin)此，企業可(ke)以選擇一(yi)些標準化程(cheng)度較高、頻次較大的服務場(chang)景，如設備質檢(jian)、設施維護(hu)、現場(chang)巡檢(jian)等(deng)，將其(qi)改(gai)造為“交付結果導(dao)向”的智能化服務。
第(di)四，向工業Agent平臺轉型(xing)，構建“任務理解+數據調用+多模態執(zhi)行”的智(zhi)能中臺。
從連(lian)接平(ping)(ping)臺(tai)到(dao)(dao)智(zhi)能(neng)(neng)平(ping)(ping)臺(tai)的躍(yue)遷，需(xu)要(yao)一(yi)個承上啟下、縱橫協(xie)調的中(zhong)樞(shu)系統。工業互聯網企業可以著力打(da)造工業垂直領(ling)域的智(zhi)能(neng)(neng)Agent平(ping)(ping)臺(tai)，通過語義(yi)理解將(jiang)用戶指令轉化為(wei)可執行任務(wu)，通過多(duo)模型調度實現端到(dao)(dao)端的任務(wu)規劃與執行。
未來，競爭的制高點已不再是“誰連接的設備多、采集的數據廣”，而是“誰能洞悉數據背后的業務本質，重塑關鍵流程，掌控任務入口”。
在這場變革中，大語言模型、認知智能、機器學習等前沿技術固然重要，但真正的殺手锏，是能夠深度理解行業知識、匹配業務邏輯、執行端到端任務的智能Agent。
誰能(neng)將Agent打造為行業任(ren)務的(de)“中樞大腦”和(he)“指揮中心”，誰就能(neng)在產業智(zhi)能(neng)化的(de)博弈中搶(qiang)得先機。
垂類模型企業的其他玩家及其突圍路徑
除了工業(ye)(ye)(ye)(ye)互聯網企(qi)(qi)(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)外，還有三類(lei)企(qi)(qi)(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)有望成為垂(chui)類(lei)模型企(qi)(qi)(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)，分別是行業(ye)(ye)(ye)(ye)龍頭(tou)孵(fu)化(hua)型、聯合(he)合(he)資(zi)型和技術服(fu)務轉化(hua)型。他(ta)們在(zai)資(zi)源稟賦(fu)、能(neng)力基礎(chu)、組織機制(zhi)等方面各有優劣，面臨的轉型路徑和挑戰也不盡相(xiang)同。
1.行(xing)業龍(long)頭孵化型(xing)：資(zi)源富(fu)足(zu)，但(dan)機制羈(ji)絆難解
這類企(qi)業(ye)(ye)通常是(shi)從制(zhi)造、能(neng)源(yuan)、物流、交通等垂直行業(ye)(ye)的龍頭(tou)企(qi)業(ye)(ye)中孵化或控股成立的AI子公司(si)，旨在將企(qi)業(ye)(ye)積累(lei)的行業(ye)(ye)經驗和數(shu)據資產升級為智能(neng)平臺能(neng)力。
最(zui)大的優勢在于(yu)，他(ta)們擁(yong)有真實、復雜的業務場景，是天(tian)然的模型訓(xun)練試驗田；掌握著大量高(gao)價值的生產數(shu)(shu)據(ju)、設備(bei)數(shu)(shu)據(ju)或(huo)交易數(shu)(shu)據(ju)；在行業中也具(ju)備(bei)較(jiao)強的品(pin)牌信任度(du)與(yu)政(zheng)策資源。
然而，這類(lei)企(qi)業(ye)也(ye)面(mian)臨著嚴(yan)重的組織路徑(jing)依賴問題(ti)。內(nei)部機制(zhi)更偏向于IT項目制(zhi)交付(fu)，難以(yi)支(zhi)持平臺化產(chan)品思維(wei)。
在客戶(hu)拓展上往往局限于(yu)集團內部或關(guan)聯企業，無法(fa)構建普適性平臺。此外，他們普遍缺乏(fa)產品開(kai)放能(neng)力(li)，難以(yi)(yi)吸引第三方能(neng)力(li)接入，導致客戶(hu)粘性不足(zu)，生態飛(fei)輪效應難以(yi)(yi)實現。
2.聯合(he)(he)合(he)(he)資(zi)型：資(zi)源整合(he)(he)多，但(dan)戰略聚焦(jiao)不(bu)足
這(zhe)類(lei)企(qi)業(ye)通(tong)常由多(duo)個大型企(qi)業(ye)或政(zheng)府背(bei)(bei)景單位聯合投資(zi)設立，意圖打造“產(chan)業(ye)共建型平臺”，往(wang)往(wang)具備較強(qiang)的(de)政(zheng)策背(bei)(bei)書和區域(yu)資(zi)源優勢。
這類企業的(de)客戶基礎較為穩固，更(geng)容易獲得政府或國有大型企業的(de)項目試點機會；在產品標(biao)準化能(neng)力上也(ye)較為突出，具備一定(ding)的(de)模型組件與平臺中臺能(neng)力；同時，他們往往是地方試點與示(shi)范工(gong)程的(de)首選承接(jie)單位。
但(dan)聯合(he)合(he)資型企業的(de)核心短板在(zai)于(yu)平臺(tai)定(ding)位不清晰、邊界模糊，產品能力雖然面面俱到，但(dan)缺乏(fa)聚焦，容易陷入“全能工具箱”的(de)誤區。
3.技術服務(wu)轉化(hua)型：最具平臺(tai)化(hua)潛力的突圍(wei)路徑
第三(san)類(lei)具有垂類(lei)模型(xing)企(qi)業潛質(zhi)的(de)，則是一些傳(chuan)統的(de)軟件(jian)服務(wu)(wu)商、ERP供(gong)應商、企(qi)業中(zhong)(zhong)臺方案商或系統集成商。這類(lei)企(qi)業長期服務(wu)(wu)于(yu)大量中(zhong)(zhong)大型(xing)企(qi)業客(ke)戶，在業務(wu)(wu)流(liu)程(cheng)理解(jie)、客(ke)戶關系網絡構建、交付落地等(deng)方面積累了深厚的(de)經驗。
他(ta)們最突(tu)出(chu)的優勢(shi)在(zai)于(yu)“工程能力+產品能力”的雙棲特質。
一(yi)方(fang)面，這類企(qi)業能夠深(shen)刻(ke)理(li)解(jie)客戶的業務流程與管理(li)邏輯；另一(yi)方(fang)面，他們在將服(fu)務經(jing)驗(yan)產品化(hua)、模塊化(hua)、組件化(hua)方(fang)面已經(jing)探索(suo)多年(nian)，積累了(le)不(bu)少可復用(yong)的技術底座。
再加上(shang)廣泛的(de)存量客戶基(ji)(ji)礎，這些企(qi)業(ye)不(bu)僅已(yi)經滲透(tou)到客戶的(de)核心業(ye)務系(xi)(xi)統中，而(er)且能夠在此基(ji)(ji)礎上(shang)逐步嵌入(ru)智(zhi)能化的(de)新型能力。更(geng)關鍵的(de)是，不(bu)少此類企(qi)業(ye)已(yi)具備(bei)初步的(de)模塊化與(yu)API化能力，使得其流程(cheng)組件和(he)業(ye)務引擎天然(ran)適配Agent調用體系(xi)(xi)。
由(you)此可見，對于具備產(chan)品化能(neng)力、工作流理(li)解(jie)能(neng)力和客(ke)戶關系(xi)掌控力的技(ji)術(shu)服(fu)務商(shang)(shang)而言，通過Agent賦能(neng)實現平臺化躍遷的可能(neng)性極大。他們(men)極有可能(neng)成(cheng)為新(xin)一(yi)代產(chan)業(ye)操作系(xi)統的締造(zao)者(zhe)。當然(ran)，這一(yi)轉(zhuan)型(xing)過程絕非一(yi)蹴(cu)而就(jiu)，還需要在人才引進(jin)、技(ji)術(shu)創新(xin)、商(shang)(shang)業(ye)模式重構(gou)等方(fang)面持續發力。
總(zong)之，行業(ye)龍頭(tou)孵化型(xing)、聯合合資型(xing)、技術服(fu)務轉化型(xing)這(zhe)三類企業(ye)未(wei)來都有(you)可(ke)能轉型(xing)為(wei)垂類模型(xing)企業(ye)，成為(wei)產業(ye)智能化的引領者。但他(ta)們在(zai)資源、能力、機制等方面(mian)的差異，決定(ding)了各自的轉型(xing)路徑與突圍邏輯不盡相(xiang)同。
垂類模型企業的勝負手：“三力”貫通，“五化”融會
在(zai)垂類(lei)模型企(qi)業(ye)的(de)(de)競爭中，決定誰能從“工具提供者(zhe)”蛻變(bian)為“平臺(tai)主導者(zhe)”的(de)(de)關(guan)鍵因素，不在(zai)于企(qi)業(ye)的(de)(de)起點優勢，而在(zai)于能否構建(jian)起“智(zhi)能代理能力(li)、數據閉(bi)環能力(li)、客戶控制(zhi)力(li)”三位(wei)一體的(de)(de)核心(xin)競爭力(li)系統。
首先，智能代理能力是垂類(lei)模型企業的(de)立身之本。這意(yi)味著企業需要具備由(you)Agent主導任務(wu)的(de)規劃、執行與反饋(kui)的(de)能力。
這一能(neng)(neng)力可(ke)以通過多輪任務(wu)對話、自動API編排、自主決策等指標來衡量。只有當企業能(neng)(neng)夠通過Agent實現對業務(wu)流程(cheng)的自主調度與優化時，才能(neng)(neng)真正將業務(wu)流程(cheng)“智能(neng)(neng)化”。
其次，數據閉環能力是垂(chui)類模型(xing)(xing)企業(ye)的成長之源(yuan)。企業(ye)需要能(neng)夠持(chi)續采集、標注、反饋(kui)用戶行為(wei)與業(ye)務數據，并將其轉化(hua)為(wei)模型(xing)(xing)迭代的動力(li)。
這一能力可以通過模型(xing)迭代頻率、數據(ju)資產沉淀深(shen)度(du)等指標(biao)來評估。只有形成數據(ju)驅動的正向循(xun)環(huan)，企業才能不(bu)斷(duan)提升其智能服務(wu)的精準度(du)與效率。
最后，客戶控制力是垂類模型企業的護城河。企業需要深度占據客戶(hu)的工作入(ru)口、流(liu)程調度點(dian)、服(fu)務(wu)交付點(dian)，從而在競(jing)爭中構建起難以撼動(dong)的壁壘。
這一(yi)能力(li)可以通(tong)過用(yong)戶日活、主界面(mian)滲透率、流程(cheng)綁定(ding)度等指標來衡(heng)量(liang)。
展望未來，四類潛(qian)在的(de)垂類模型企(qi)業在轉型路徑(jing)上各有(you)優(you)劣，如上圖(tu)所示(shi)。
未來，垂類模型企業的成功法則，或許可以概括為“五化合一”：客戶理解垂直化、流程組件API化、Agent角色中心化、服務交付BOaaS化、組織能力平臺化。
那些(xie)能夠將這(zhe)“五化(hua)”融會貫(guan)通、系統重(zhong)組的(de)企業(ye)，將最有可能在這(zhe)場生態(tai)競爭中勝出，成為真正意義上的(de)“平(ping)(ping)臺級企業(ye)”。需(xu)要(yao)強調的(de)是(shi)，平(ping)(ping)臺的(de)位次和(he)生命(ming)力(li)從來不取決(jue)于“起點資源(yuan)”的(de)多寡，而取決(jue)于對產業(ye)本質的(de)洞(dong)察、對用戶需(xu)求的(de)把握、對生態(tai)治理(li)的(de)駕(jia)馭(yu)。
垂(chui)類(lei)模型(xing)平臺的(de)競(jing)爭，說(shuo)到底是“AI驅動的(de)流程(cheng)控制力”的(de)競(jing)爭。真正的(de)勝者(zhe)，將是那些能夠同時掌(zhang)控流程(cheng)入(ru)口(kou)、用戶信賴、數據(ju)源頭，并用Agent武(wu)裝(zhuang)自己的(de)企(qi)業(ye)。
寫在最后
縱觀(guan)垂類模型企業(ye)的競(jing)爭格(ge)局，工(gong)業(ye)互聯網企業(ye)無疑是極具(ju)潛(qian)力的“轉(zhuan)型者”。這類企業(ye)往往已經深度嵌入產(chan)業(ye)鏈各(ge)環節(jie)，對行業(ye)流程有著(zhu)全面(mian)而深刻的理解。這意味著(zhu)，一旦他們能夠成功實現從“連接層”到“控(kong)制層”的躍(yue)遷，將擁有極強的流程滲(shen)透力和平臺掌控(kong)力。
百舸(ge)爭流(liu)，奮楫(ji)者先。可(ke)以預見(jian)的(de)(de)是，工業(ye)互聯(lian)網企(qi)業(ye)向(xiang)垂類(lei)模(mo)型(xing)企(qi)業(ye)的(de)(de)轉型(xing)之路注定(ding)荊棘叢生(sheng)，充(chong)滿不確定(ding)性。在(zai)下(xia)一篇文章中(zhong)，我們一起“事先驗(yan)尸”，更(geng)加詳盡地剖(pou)析垂類(lei)模(mo)型(xing)企(qi)業(ye)在(zai)轉型(xing)過程中(zhong)可(ke)能面臨的(de)(de)風險(xian)與挑戰。
