分歧、博弈
年9月19日的云栖大会上，马云分享了他曾经提出的五新战略中的“新制造”的观点，但没过多久就遭到了制造大佬郭台铭的犀利点评。
分歧的点主要在于马云提出的“新制造是服务制造业，未来没有纯制造业，也没有纯服务业……新制造是制造业和服务业的完美结合。”针对这一点，郭台铭在内部会议中表示“强烈不同意”，他认为，“如果没有好的车刀、半导体、模具等硬件，不可能做出好的产品，制造业的关键竞争力还是在本身的制造技术能力。”
一个从平台的角度出发，一个从制造的角度出发，一个偏互联网思维，一个偏工业思维，站在不同的点上看到的问题不同。马云侧重与新技术结合之后实现升级跨越的制造业的未来路径设想，郭台铭则更注重无论任何外力赋能做好制造业的根本的探讨。
从另一角度来说，这也恰好是当前新技术与传统制造业融合过程中不同方向、立场摩擦、博弈的其中一面写照。更多的问题，比如机器代人解放劳动力，但能否达到之前使用人力的低成本和柔性生产；工业软件深入生产设备，但能否应对不同生产线、上下游情况、原料、人员等各种生产要素关系的复杂性等等待解决。
必然的命题
质疑和问题的出现在新技术发展过程中是必然的，这在某种程度上其实是一种善意的督促，同时也意味着其不会就此止步，反而朝着更正确、更长远的方向前进。
进入21世纪，随着新一轮技术革命的爆发，全球制造业都在酝酿变革，德国提出“工业4.0”，美国提出“智能制造领导联盟”，中国将“中国智能制造”作为发展的主要方向，推动制造业数字化、智能化发展成为各国抢占发展制高点的主攻方向；从内部来说，国内制造业“用工荒”逐年加剧、土地成本增加、原材料价格抬升，倒逼整个制造业需要一场更深层次的转型和变革。
智能制造已然成为新的命题，成为不可逆转的新趋势。简单来说，智能制造的内涵是通过人工智能、大数据、物联网等技术的赋能，对传统生产线进行数字化改造与建设，进而改变其商业模式，让整个业务流程都用数字的形式进行，让制造自动化的概念更扩展至柔性化、智能化和高度集成化，最终实现整体生产效率与成本的优化与跨越。
由此可以看到，马云提出的新制造尽管在对其终局的判断上有所侧重，认为未来的个性化定制场景将以消费者为主导，但在具体的实现路径及根本意义上来看，是在智能制造大框架下的，他认为“在DT（DataTechnology）时代人工智能、物联网技术将改变传统制造业，实现按需定制，迎来新制造”与智能制造的内涵是不谋而合的。
题中之义
为此，具体实践上，阿里推出了为中小企业服务的数字化智能化制造平台——犀牛智造，以及利用这个平台打造的样板工厂——犀牛智造工厂。其初衷是利用数字化能力赋能中小企业，帮助其实现低成本和高效率。这同样遭到了业界的质疑，呼声最高的观点是，这个工厂不是为了赋能中小企业，而是中小制造企业的收割机。
涉及到广大中小企业的生存与未来，这一担心是合理的。作为一家互联网平台企业，没有选择与已有的代工厂合作，反而自建工厂，事实上便形成了与其要服务的目标客户的竞争关系。从前端的经销商、代理商、个人消费者、物流到原料制造、生产加工，整个链条打通之后将对中小企业来说是很大的威胁。
在自建工厂之前，阿里在用数字化能力帮助传统企业提高效率上已做了诸多尝试，但不同制造企业专业知识各不相同，且规模较大、环节众多，改造起来颇有难度。选择服装制造业是基于其先天的市场数据优势以及巨大的市场，可以帮助品牌方精准预测，实现过去制造业无法企及的以销定产。
因此，流程整合、算法上的优势才是阿里布局的重点，样板工厂的打造是为了数字化能力的积累，为了软件与生产流程更融洽的匹配。广大生产厂家以生产能力为优势，平台企业以数字化能力为优势，提升效率、降低成本，相互合作才是最短路径的共赢。
更重要的
如前文所说，由于制造业类型繁多，制造步骤和环节复杂，制造业的数字化改造之路任重道远。除了阿里、腾讯这样的平台型企业，有制造业背景的企业将自己转型中积累的能力对外输出也是当前赋能制造业的另一种路径。如三一背景的树根互联，徐工背景的汉云，美的背景的美云智数等。
不管长期积累的实践经验还是专精知识都是为了能帮助企业在数字化赋能中更精准、更深入，但对于数字化赋能企业来说，推动传统制造业的转型升级，更重要的还在于企业对数字化的深刻理解。
设备数据化只是第一步，更关键的是如何将产生的数据整理、分析、反馈，理清生产产线、上下游情况、原料、人员等各生产要素之间的关系，保证各节点之间进行实时的数据交换、处理，进而达到每个节点、每台机器状态与效率的最优化，最终促成整个系统的高效运行。
尽管这需要大量的积累和投入，但结局却是令人兴奋的。
结语
前路因光明而值得期待，因坎坷而更加迷人。
（文/云林）