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
這是我的第369篇專欄文章。
在上篇文章《垂類模型的晉級之路:從工業互聯網的成敗看未來AI的落地邏輯》，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似性：它們都是從“連接”開始，到“賦能”升級，最后走向“重構”。
產業互聯網的下半場，競爭的制高點已從“連接”轉向“算法”，從“聚數據”轉向“強認知”。對工業互聯網平臺企業而言，單純做設備管理已不足以制勝，需要發展面向特定任務的認知智能。
令人欣喜的是，這一趨勢正在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合，為推進產業數字化轉型、加快構建現代化產業體系提供更加堅實的支撐。
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。
面對這一產業變革浪潮，工業互聯網平臺企業無疑將面臨戰略抉擇：如何找準“工業互聯網+人工智能”的結合點？如何實現從傳統的連接型平臺向智能決策型平臺的躍遷？如何利用垂類模型重塑行業認知，引領產業智能變革？
因此，本文將在前文分析的基礎上，繼續探討工業互聯網企業擁抱人工智能的路徑選擇和策略布局。我們將重點關注以下問題：工業互聯網企業如何布局人工智能？垂類模型創業公司的突圍路徑？不同類型企業勝出的關鍵因素？以期為你提供新的視角和啟示。
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遇與挑戰。
這些企業以“設備上云、數據采集、邊云協同”為核心能力，構建了強大的工業PaaS平臺或行業級中臺系統。他們在工業互聯網領域已經建立了堅實的根基，在連接密度、系統能力、客戶基礎等方面具備顯著優勢。
隨著人工智能技術的飛速發展，尤其是以GPT為代表的大語言模型的崛起，工業互聯網平臺企業開始意識到，僅僅停留在“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。
這一轉型之路充滿挑戰，但也孕育著巨大的機遇。
一方面，工業互聯網平臺企業擁有天然的數據優勢。他們長期服務于大量中大型制造企業，掌握了海量的工業現場、設備、產線數據，具備高密度的數據采集能力和完備的數據治理體系。這為垂類模型的訓練和優化提供了堅實的數據基礎。
另一方面，工業互聯網平臺企業已經深度嵌入客戶的核心業務系統，對行業內的關鍵業務流程有著深刻理解。這為未來利用認知智能重構業務流程、優化業務決策奠定了良好基礎。
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”。
然而，這一轉型之路充滿挑戰，需要企業在技術范式、業務模式、用戶關系、商業邏輯、生態布局等多個維度實現根本性重構。
首先，在技術范式上，工業互聯網企業需要實現從“系統集成”到“智能建模”的跨越。
傳統的工業互聯網強調系統架構、協議連接、邊云協同等“硬技術”，而垂類模型企業則更加注重NLP、大模型微調、Agent任務規劃等“軟智能”。
這意味著，工業互聯網企業原有的技術團隊可能缺乏大模型研發與Agent調度的能力，需要引入全新的人才結構和技術體系。這是一個巨大的轉型挑戰，需要企業在人才招募、團隊組建、技術平臺構建等方面投入大量資源。
其次，在業務范式上，工業互聯網企業需要從“項目制交付”轉向“平臺化產品”。
傳統的工業互聯網業務多以項目驅動，強依賴“客制化交付”，而垂類模型則強調“業務結果即服務”，通過API或Agent持續提供價值。這就要求企業在組織流程、客戶支持、收入確認方式等方面實現全面重構，建立起與之匹配的敏捷開發流程、持續交付機制、服務化計費模式等。
第三，在用戶關系上，工業互聯網企業需要實現從“連接層”到“決策層”的躍遷。
傳統的工業互聯網更多提供的是“數據展示和管理界面”，而垂類模型則試圖成為“用戶任務的執行代理”，直接控制業務入口。這就意味著，垂類模型企業需要面對更高的客戶心智壁壘、流程信任門檻、權限開放度等挑戰。如何打消客戶對AI的顧慮，贏得其對智能系統的信任與授權，將是轉型過程中至關重要的一環。
第四，在商業模式上，工業互聯網企業需要實現從“賣平臺”到“賣結果”的升級。
傳統的工業互聯網主要通過銷售平臺軟件許可、提供數據服務、私有化部署等方式盈利，而垂類模型企業則可以實現“按任務/流程/結果”計費，單位價值更高。但這也意味著，企業需要搭建完整的Agent運行平臺、支持服務化計費、保障交付效果等一系列配套能力，否則就難以實現商業模式的平滑轉型。
最后，在生態布局上，工業互聯網企業還將面臨從“系統對接”到“能力融通”的挑戰。
傳統的工業互聯網生態更多圍繞數據采集設備、邊緣網關等展開，而垂類模型生態則需要模型提供商、API能力方、數據標注商、Agent開發者等多元角色的協同。這就意味著，原有的生態伙伴體系需要重新梳理和布局。
誠然，這一轉型之路充滿荊棘。工業互聯網企業在技術體系、產品形態、商業模式等方面都面臨諸多挑戰。但危機中也蘊藏著機遇，關鍵是要找準突破口，系統化推進轉型。
那么，工業互聯網企業的突破口在哪里？未來可行的轉型路徑是什么？企業在戰略布局上應該如何抉擇？
第一，潛在突破口：API化+流程組件化。
工業互聯網企業要實現從“連接”到“智能”的躍遷，首先需要對原有產品進行“原子化”拆解，將其轉化為可編排、可復用的“流程原語組件”。通過將業務流程“積木化”，企業可以將分散的數據和功能打通，為智能化升級奠定基礎。
第二，引入外部模型能力，構建開放式Agent調用架構。
對于大多數工業互聯網企業而言，自研大模型可能是一個成本高昂且回報周期漫長的選擇。相比之下，更務實的做法是構建一個開放的Agent調用架構，通過API的方式引入外部的語言模型能力。
第三，推進BOaaS業務成果即服務轉型。
工業互聯網企業掌握著豐富的行業專業知識和服務經驗，這是其獨特的價值所在。因此，企業可以選擇一些標準化程度較高、頻次較大的服務場景，如設備質檢、設施維護、現場巡檢等，將其改造為“交付結果導向”的智能化服務。
第四，向工業Agent平臺轉型，構建“任務理解+數據調用+多模態執行”的智能中臺。
從連接平臺到智能平臺的躍遷，需要一個承上啟下、縱橫協調的中樞系統。工業互聯網企業可以著力打造工業垂直領域的智能Agent平臺，通過語義理解將用戶指令轉化為可執行任務，通過多模型調度實現端到端的任務規劃與執行。
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。
誰能將Agent打造為行業任務的“中樞大腦”和“指揮中心”，誰就能在產業智能化的博弈中搶得先機。
垂類模型企業的其他玩家及其突圍路徑
除了工業互聯網企業外，還有三類企業有望成為垂類模型企業，分別是行業龍頭孵化型、聯合合資型和技術服務轉化型。他們在資源稟賦、能力基礎、組織機制等方面各有優劣，面臨的轉型路徑和挑戰也不盡相同。
1.行業龍頭孵化型：資源富足，但機制羈絆難解
這類企業通常是從制造、能源、物流、交通等垂直行業的龍頭企業中孵化或控股成立的AI子公司，旨在將企業積累的行業經驗和數據資產升級為智能平臺能力。
最大的優勢在于，他們擁有真實、復雜的業務場景，是天然的模型訓練試驗田；掌握著大量高價值的生產數據、設備數據或交易數據；在行業中也具備較強的品牌信任度與政策資源。
然而，這類企業也面臨著嚴重的組織路徑依賴問題。內部機制更偏向于IT項目制交付，難以支持平臺化產品思維。
在客戶拓展上往往局限于集團內部或關聯企業，無法構建普適性平臺。此外，他們普遍缺乏產品開放能力，難以吸引第三方能力接入，導致客戶粘性不足，生態飛輪效應難以實現。
2.聯合合資型：資源整合多，但戰略聚焦不足
這類企業通常由多個大型企業或政府背景單位聯合投資設立，意圖打造“產業共建型平臺”，往往具備較強的政策背書和區域資源優勢。
這類企業的客戶基礎較為穩固，更容易獲得政府或國有大型企業的項目試點機會；在產品標準化能力上也較為突出，具備一定的模型組件與平臺中臺能力；同時，他們往往是地方試點與示范工程的首選承接單位。
但聯合合資型企業的核心短板在于平臺定位不清晰、邊界模糊，產品能力雖然面面俱到，但缺乏聚焦，容易陷入“全能工具箱”的誤區。
3.技術服務轉化型：最具平臺化潛力的突圍路徑
第三類具有垂類模型企業潛質的，則是一些傳統的軟件服務商、ERP供應商、企業中臺方案商或系統集成商。這類企業長期服務于大量中大型企業客戶，在業務流程理解、客戶關系網絡構建、交付落地等方面積累了深厚的經驗。
他們最突出的優勢在于“工程能力+產品能力”的雙棲特質。
一方面，這類企業能夠深刻理解客戶的業務流程與管理邏輯；另一方面，他們在將服務經驗產品化、模塊化、組件化方面已經探索多年，積累了不少可復用的技術底座。
再加上廣泛的存量客戶基礎，這些企業不僅已經滲透到客戶的核心業務系統中，而且能夠在此基礎上逐步嵌入智能化的新型能力。更關鍵的是，不少此類企業已具備初步的模塊化與API化能力，使得其流程組件和業務引擎天然適配Agent調用體系。
由此可見，對于具備產品化能力、工作流理解能力和客戶關系掌控力的技術服務商而言，通過Agent賦能實現平臺化躍遷的可能性極大。他們極有可能成為新一代產業操作系統的締造者。當然，這一轉型過程絕非一蹴而就，還需要在人才引進、技術創新、商業模式重構等方面持續發力。
總之，行業龍頭孵化型、聯合合資型、技術服務轉化型這三類企業未來都有可能轉型為垂類模型企業，成為產業智能化的引領者。但他們在資源、能力、機制等方面的差異，決定了各自的轉型路徑與突圍邏輯不盡相同。
垂類模型企業的勝負手：“三力”貫通，“五化”融會
在垂類模型企業的競爭中，決定誰能從“工具提供者”蛻變為“平臺主導者”的關鍵因素，不在于企業的起點優勢，而在于能否構建起“智能代理能力、數據閉環能力、客戶控制力”三位一體的核心競爭力系統。
首先，智能代理能力是垂類模型企業的立身之本。這意味著企業需要具備由Agent主導任務的規劃、執行與反饋的能力。
這一能力可以通過多輪任務對話、自動API編排、自主決策等指標來衡量。只有當企業能夠通過Agent實現對業務流程的自主調度與優化時，才能真正將業務流程“智能化”。
其次，數據閉環能力是垂類模型企業的成長之源。企業需要能夠持續采集、標注、反饋用戶行為與業務數據，并將其轉化為模型迭代的動力。
這一能力可以通過模型迭代頻率、數據資產沉淀深度等指標來評估。只有形成數據驅動的正向循環，企業才能不斷提升其智能服務的精準度與效率。
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的工作入口、流程調度點、服務交付點，從而在競爭中構建起難以撼動的壁壘。
這一能力可以通過用戶日活、主界面滲透率、流程綁定度等指標來衡量。
展望未來，四類潛在的垂類模型企業在轉型路徑上各有優劣，如上圖所示。
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。
那些能夠將這“五化”融會貫通、系統重組的企業，將最有可能在這場生態競爭中勝出，成為真正意義上的“平臺級企業”。需要強調的是，平臺的位次和生命力從來不取決于“起點資源”的多寡，而取決于對產業本質的洞察、對用戶需求的把握、對生態治理的駕馭。
垂類模型平臺的競爭，說到底是“AI驅動的流程控制力”的競爭。真正的勝者，將是那些能夠同時掌控流程入口、用戶信賴、數據源頭，并用Agent武裝自己的企業。
寫在最后
縱觀垂類模型企業的競爭格局，工業互聯網企業無疑是極具潛力的“轉型者”。這類企業往往已經深度嵌入產業鏈各環節，對行業流程有著全面而深刻的理解。這意味著，一旦他們能夠成功實現從“連接層”到“控制層”的躍遷，將擁有極強的流程滲透力和平臺掌控力。
百舸爭流，奮楫者先。可以預見的是，工業互聯網企業向垂類模型企業的轉型之路注定荊棘叢生，充滿不確定性。在下一篇文章中，我們一起“事先驗尸”，更加詳盡地剖析垂類模型企業在轉型過程中可能面臨的風險與挑戰。
