在上篇文章《垂类模型的晋级之路:从工业互联网的成败看未来AI的落地逻辑》，当我们预判垂类模型的发展历程时，曾经分析它与工业互联网的发展可能存在惊人的相似性：它们都是从“连接”开始，到“赋能”升级，最后走向“重构”。

产业互联网的下半场，竞争的制高点已从“连接”转向“算法”，从“聚数据”转向“强认知”。对工业互联网平台企业而言，单纯做设备管理已不足以制胜，需要发展面向特定任务的认知智能。

令人欣喜的是，这一趋势正在得到国家政策的有力支持。

4月18日，国新办举行一季度有关经济数据例行新闻发布会，工业和信息化部信息通信发展司司长谢存表示，下一步我们将以释放规模化应用效能为主线，加速工业互联网与人工智能深度融合，为推进产业数字化转型、加快构建现代化产业体系提供更加坚实的支撑。

这一政策信号与我们之前的分析判断高度吻合，再次印证了“工业互联网+人工智能”正从底层连接阶段加速进化，迈向智能决策和流程重构的新阶段。

面对这一产业变革浪潮，工业互联网平台企业无疑将面临战略抉择：如何找准“工业互联网+人工智能”的结合点？如何实现从传统的连接型平台向智能决策型平台的跃迁？如何利用垂类模型重塑行业认知，引领产业智能变革？

因此，本文将在前文分析的基础上，继续探讨工业互联网企业拥抱人工智能的路径选择和策略布局。我们将重点关注以下问题：工业互联网企业如何布局人工智能？垂类模型创业公司的突围路径？不同类型企业胜出的关键因素？以期为你提供新的视角和启示。

工业互联网平台企业：从连接层跃升智能层的“转型者”

在产业数字化转型浪潮的演进中，工业互联网企业正面临着特殊的机遇与挑战。

这些企业以“设备上云、数据采集、边云协同”为核心能力，构建了强大的工业PaaS平台或行业级中台系统。他们在工业互联网领域已经建立了坚实的根基，在连接密度、系统能力、客户基础等方面具备显著优势。

随着人工智能技术的飞速发展，尤其是以GPT为代表的大语言模型的崛起，工业互联网平台企业开始意识到，仅仅停留在“连接”层面已经无法满足产业智能化的需求。

这意味着，工业互联网平台企业需要从传统的“连接设备-采集数据-显示分析”的范式，转向“垂直建模-智能体调度-流程重构”的全新路径。

这一转型之路充满挑战，但也孕育着巨大的机遇。

一方面，工业互联网平台企业拥有天然的数据优势。他们长期服务于大量中大型制造企业，掌握了海量的工业现场、设备、产线数据，具备高密度的数据采集能力和完备的数据治理体系。这为垂类模型的训练和优化提供了坚实的数据基础。

另一方面，工业互联网平台企业已经深度嵌入客户的核心业务系统，对行业内的关键业务流程有着深刻理解。这为未来利用认知智能重构业务流程、优化业务决策奠定了良好基础。

因此，工业互联网平台企业是“最接近应用与流程”的非AI原生玩家，具备从“连接”到“智能”跃迁的先天优势，成为产业智能时代从连接层跃升智能层的首批“转型者”。

然而，这一转型之路充满挑战，需要企业在技术范式、业务模式、用户关系、商业逻辑、生态布局等多个维度实现根本性重构。

首先，在技术范式上，工业互联网企业需要实现从“系统集成”到“智能建模”的跨越。

传统的工业互联网强调系统架构、协议连接、边云协同等“硬技术”，而垂类模型企业则更加注重NLP、大模型微调、Agent任务规划等“软智能”。

这意味着，工业互联网企业原有的技术团队可能缺乏大模型研发与Agent调度的能力，需要引入全新的人才结构和技术体系。这是一个巨大的转型挑战，需要企业在人才招募、团队组建、技术平台构建等方面投入大量资源。

其次，在业务范式上，工业互联网企业需要从“项目制交付”转向“平台化产品”。

传统的工业互联网业务多以项目驱动，强依赖“客制化交付”，而垂类模型则强调“业务结果即服务”，通过API或Agent持续提供价值。这就要求企业在组织流程、客户支持、收入确认方式等方面实现全面重构，建立起与之匹配的敏捷开发流程、持续交付机制、服务化计费模式等。

第三，在用户关系上，工业互联网企业需要实现从“连接层”到“决策层”的跃迁。

传统的工业互联网更多提供的是“数据展示和管理界面”，而垂类模型则试图成为“用户任务的执行代理”，直接控制业务入口。这就意味着，垂类模型企业需要面对更高的客户心智壁垒、流程信任门槛、权限开放度等挑战。如何打消客户对AI的顾虑，赢得其对智能系统的信任与授权，将是转型过程中至关重要的一环。

第四，在商业模式上，工业互联网企业需要实现从“卖平台”到“卖结果”的升级。

传统的工业互联网主要通过销售平台软件许可、提供数据服务、私有化部署等方式盈利，而垂类模型企业则可以实现“按任务/流程/结果”计费，单位价值更高。但这也意味着，企业需要搭建完整的Agent运行平台、支持服务化计费、保障交付效果等一系列配套能力，否则就难以实现商业模式的平滑转型。

最后，在生态布局上，工业互联网企业还将面临从“系统对接”到“能力融通”的挑战。

传统的工业互联网生态更多围绕数据采集设备、边缘网关等展开，而垂类模型生态则需要模型提供商、API能力方、数据标注商、Agent开发者等多元角色的协同。这就意味着，原有的生态伙伴体系需要重新梳理和布局。

诚然，这一转型之路充满荆棘。工业互联网企业在技术体系、产品形态、商业模式等方面都面临诸多挑战。但危机中也蕴藏着机遇，关键是要找准突破口，系统化推进转型。

那么，工业互联网企业的突破口在哪里？未来可行的转型路径是什么？企业在战略布局上应该如何抉择？

第一，潜在突破口：API化+流程组件化。

工业互联网企业要实现从“连接”到“智能”的跃迁，首先需要对原有产品进行“原子化”拆解，将其转化为可编排、可复用的“流程原语组件”。通过将业务流程“积木化”，企业可以将分散的数据和功能打通，为智能化升级奠定基础。

第二，引入外部模型能力，构建开放式Agent调用架构。

对于大多数工业互联网企业而言，自研大模型可能是一个成本高昂且回报周期漫长的选择。相比之下，更务实的做法是构建一个开放的Agent调用架构，通过API的方式引入外部的语言模型能力。

第三，推进BOaaS业务成果即服务转型。

工业互联网企业掌握着丰富的行业专业知识和服务经验，这是其独特的价值所在。因此，企业可以选择一些标准化程度较高、频次较大的服务场景，如设备质检、设施维护、现场巡检等，将其改造为“交付结果导向”的智能化服务。

第四，向工业Agent平台转型，构建“任务理解+数据调用+多模态执行”的智能中台。

从连接平台到智能平台的跃迁，需要一个承上启下、纵横协调的中枢系统。工业互联网企业可以着力打造工业垂直领域的智能Agent平台，通过语义理解将用户指令转化为可执行任务，通过多模型调度实现端到端的任务规划与执行。

未来，竞争的制高点已不再是“谁连接的设备多、采集的数据广”，而是“谁能洞悉数据背后的业务本质，重塑关键流程，掌控任务入口”。

在这场变革中，大语言模型、认知智能、机器学习等前沿技术固然重要，但真正的杀手锏，是能够深度理解行业知识、匹配业务逻辑、执行端到端任务的智能Agent。

谁能将Agent打造为行业任务的“中枢大脑”和“指挥中心”，谁就能在产业智能化的博弈中抢得先机。

垂类模型企业的其他玩家及其突围路径

除了工业互联网企业外，还有三类企业有望成为垂类模型企业，分别是行业龙头孵化型、联合合资型和技术服务转化型。他们在资源禀赋、能力基础、组织机制等方面各有优劣，面临的转型路径和挑战也不尽相同。

1.行业龙头孵化型：资源富足，但机制羁绊难解

这类企业通常是从制造、能源、物流、交通等垂直行业的龙头企业中孵化或控股成立的AI子公司，旨在将企业积累的行业经验和数据资产升级为智能平台能力。

最大的优势在于，他们拥有真实、复杂的业务场景，是天然的模型训练试验田；掌握着大量高价值的生产数据、设备数据或交易数据；在行业中也具备较强的品牌信任度与政策资源。

然而，这类企业也面临着严重的组织路径依赖问题。内部机制更偏向于IT项目制交付，难以支持平台化产品思维。

在客户拓展上往往局限于集团内部或关联企业，无法构建普适性平台。此外，他们普遍缺乏产品开放能力，难以吸引第三方能力接入，导致客户粘性不足，生态飞轮效应难以实现。

2.联合合资型：资源整合多，但战略聚焦不足

这类企业通常由多个大型企业或政府背景单位联合投资设立，意图打造“产业共建型平台”，往往具备较强的政策背书和区域资源优势。

这类企业的客户基础较为稳固，更容易获得政府或国有大型企业的项目试点机会；在产品标准化能力上也较为突出，具备一定的模型组件与平台中台能力；同时，他们往往是地方试点与示范工程的首选承接单位。

但联合合资型企业的核心短板在于平台定位不清晰、边界模糊，产品能力虽然面面俱到，但缺乏聚焦，容易陷入“全能工具箱”的误区。

3.技术服务转化型：最具平台化潜力的突围路径

第三类具有垂类模型企业潜质的，则是一些传统的软件服务商、ERP供应商、企业中台方案商或系统集成商。这类企业长期服务于大量中大型企业客户，在业务流程理解、客户关系网络构建、交付落地等方面积累了深厚的经验。

他们最突出的优势在于“工程能力+产品能力”的双栖特质。

一方面，这类企业能够深刻理解客户的业务流程与管理逻辑；另一方面，他们在将服务经验产品化、模块化、组件化方面已经探索多年，积累了不少可复用的技术底座。

再加上广泛的存量客户基础，这些企业不仅已经渗透到客户的核心业务系统中，而且能够在此基础上逐步嵌入智能化的新型能力。更关键的是，不少此类企业已具备初步的模块化与API化能力，使得其流程组件和业务引擎天然适配Agent调用体系。

由此可见，对于具备产品化能力、工作流理解能力和客户关系掌控力的技术服务商而言，通过Agent赋能实现平台化跃迁的可能性极大。他们极有可能成为新一代产业操作系统的缔造者。当然，这一转型过程绝非一蹴而就，还需要在人才引进、技术创新、商业模式重构等方面持续发力。

总之，行业龙头孵化型、联合合资型、技术服务转化型这三类企业未来都有可能转型为垂类模型企业，成为产业智能化的引领者。但他们在资源、能力、机制等方面的差异，决定了各自的转型路径与突围逻辑不尽相同。

垂类模型企业的胜负手：“三力”贯通，“五化”融会

在垂类模型企业的竞争中，决定谁能从“工具提供者”蜕变为“平台主导者”的关键因素，不在于企业的起点优势，而在于能否构建起“智能代理能力、数据闭环能力、客户控制力”三位一体的核心竞争力系统。

首先，智能代理能力是垂类模型企业的立身之本。这意味着企业需要具备由Agent主导任务的规划、执行与反馈的能力。

这一能力可以通过多轮任务对话、自动API编排、自主决策等指标来衡量。只有当企业能够通过Agent实现对业务流程的自主调度与优化时，才能真正将业务流程“智能化”。

其次，数据闭环能力是垂类模型企业的成长之源。企业需要能够持续采集、标注、反馈用户行为与业务数据，并将其转化为模型迭代的动力。

这一能力可以通过模型迭代频率、数据资产沉淀深度等指标来评估。只有形成数据驱动的正向循环，企业才能不断提升其智能服务的精准度与效率。

最后，客户控制力是垂类模型企业的护城河。企业需要深度占据客户的工作入口、流程调度点、服务交付点，从而在竞争中构建起难以撼动的壁垒。

这一能力可以通过用户日活、主界面渗透率、流程绑定度等指标来衡量。

展望未来，四类潜在的垂类模型企业在转型路径上各有优劣，如上图所示。

未来，垂类模型企业的成功法则，或许可以概括为“五化合一”：客户理解垂直化、流程组件API化、Agent角色中心化、服务交付BOaaS化、组织能力平台化。

那些能够将这“五化”融会贯通、系统重组的企业，将最有可能在这场生态竞争中胜出，成为真正意义上的“平台级企业”。需要强调的是，平台的位次和生命力从来不取决于“起点资源”的多寡，而取决于对产业本质的洞察、对用户需求的把握、对生态治理的驾驭。

垂类模型平台的竞争，说到底是“AI驱动的流程控制力”的竞争。真正的胜者，将是那些能够同时掌控流程入口、用户信赖、数据源头，并用Agent武装自己的企业。

写在最后

纵观垂类模型企业的竞争格局，工业互联网企业无疑是极具潜力的“转型者”。这类企业往往已经深度嵌入产业链各环节，对行业流程有着全面而深刻的理解。这意味着，一旦他们能够成功实现从“连接层”到“控制层”的跃迁，将拥有极强的流程渗透力和平台掌控力。

百舸争流，奋楫者先。可以预见的是，工业互联网企业向垂类模型企业的转型之路注定荆棘丛生，充满不确定性。在下一篇文章中，我们一起“事先验尸”，更加详尽地剖析垂类模型企业在转型过程中可能面临的风险与挑战。