不止·AI | 陶建辉对话彭昭：工业互联网、AI 与数据平台
工业互联网搞了十几年，为什么没有诞生一家让人人都知道的巨无霸公司？
陶建辉：涛思数据创始人、CEO。通讯背景出身，做过路由器，亲历互联网浪潮后两次创业。2017 年创立涛思数据，打造 TDengine 工业数据平台。TDengine 核心代码已开源，全球安装量超 100 万套，付费客户近 1000 家。
彭昭：物联网智库创始人、云科资本联合创始人。深耕物联网与工业互联网行业十余年，长期从事行业分析。
两位老朋友从 2013 年相识，都在物联网和工业互联网赛道深耕了十几年。这一次，他们聊了聊工业互联网为什么做不成、AI 能改变什么、以及 AI 时代软件和工业企业的护城河到底在哪里。
工业企业真正要解决的问题只有几个：效率、产品质量、运营成本、绿色低碳。但大家忘记了根本，没有针对具体业务问题去思考。最后演变的结果，绝大部分工业互联网平台就是做了一个炫酷的看板——花花绿绿的数字在那跳，领导来了特别好讲，但真正落到实地，对企业带来的价值其实很小。
在工业平台上，工厂 A 的数据不会开放给工厂 B，平台上来的工厂数量的增加，不会增加这个平台的价值。所以整个这个平台的经济性不存在，在工业上做平台可能是一个伪命题。边际成本也不会降低——每吸引一个新的工厂上线，都需要大量定制化。唯一跑通的收费模式只有 PI System 的年金模式。
为技术而技术 + 没有网络效应 + 边际成本不降 —— 工业互联网平台的三重死穴。
AI 时代仍然解决不了平台的问题——工业企业就是不愿意把数据放到网上，包括大模型都希望私有化部署。但 AI 带来了几个很大的变化。借鉴 Palantir 的本体（Ontology）+ AIP 模式，固定内核可以抽象出来，但给用户呈现的东西千人千面。通过飞书、企业微信、钉钉直接问"昨天能耗多少？哪台设备能耗最高？"连软件都不用打开了。我们现在通过 AI 写个 skill，说请给我创建一个电解铝的场景，整个电解铝的工序设备就全部展现出来了，半小时就搞好了。我们官网二十几个场景，没有一个人懂，全是 AI 帮我们做的。
Palantir 很好地证明了 AI 时代什么是值钱的——模型是类似于期货这样的大宗商品，实际上最值钱的是认知和它上面沉淀的这些语义和语境上的数据资产。未来可能会出现"工业领域字典"这样的新商业模式：很多工业的数据分散在各个工厂，大模型是没有理解能力的，但一旦一个工厂把字典的规范定义出来，别的类似企业想让它的大模型能理解自己的数据，就需要引用这个字典里面的 knowhow。以前太重视人的网络效应了，未来工业平台上机器之间的网络效应，包括 Agents to Agents 之间的网络效应，可能会是一个爆发点。
AI 不解决平台问题，但解决了个性化——柔性软件 + 语义字典，让工业软件从"被动操作"变成"主动服务"。
我觉得 AI 时代是没有护城河这个概念了，全都是连通的。硅基生命之间不像碳基——我们的大脑想什么得说出来对方才知道，但硅基的价值就在于它们的大脑是连成一片的。阻止它连通，它可能背地里已经连通了。
数据平台类软件的护城河在于：它已经沉淀了用户的数据、技能和知识，任何人用 AI 克隆你的系统，别人也不会用。最重要的是——开发软件真正值钱的是定义问题、定义需求，以及审美能力和品味。写代码本身已经完全不值钱了。
如果一家企业不注重数据质量，在 AI 时代，他是一定要被淘汰的。工具都是一样的，但重不重视数据质量、本体层建设、技能的沉淀——能不能把专家经验蒸馏成 Skills 沉淀到平台上——这决定了企业的竞争力。这就是工业企业真正的护城河。
代码不值钱了，硅基时代没有技术护城河——但数据质量和知识沉淀的深度，决定了谁能在 AI 时代活下来。
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