【有人问】互联网已经杀成了红海，制造业智能制造却还寥寥无几，为什么BAT不去涉足智能制造？

您的问题非常切中要害，对于BAT巨头来说，其在固有的存量格局中已经竞争白热化，但却无法大军铺入制造业等传统行业中进行大幅度的信息化、数字化改造，我们在实际的业务中，和众多的制造业厂商、建筑工程业厂商、头部巨头等有一定的交流，分享于此希望有所帮助！

对于BAT厂商来说，由于其体量对应的盈利预期，其承载的行业必须是巨大的。以建筑行业为例，近年来整体市场规模已经达到了26万多亿，每年平均增速为5％，但净利润可能不足2％，其中便存在大量信息效率低下的细节，这种情况也适用于其他行业。此处要注意，我们此处说的同理，是指类似制造业等也是市场规模庞大，其中信息效率仍存在改善之处，但对于净利润率，不同行业有不同的水平，还请您甄别。

紧接以上话题，即使存在以上的信息效率改善空间，但是BAT等互联网家巨头仍然需要面对行业逻辑的问题，这就与行业自身的高度学习成本相关。例如对目前可见的外卖、共享单车，相对来说信息化的开发更加偏向TO C，即决定购买、支付金钱、最终使用的角色同属于一个人，因此厂商只需要关注“人”的行为习惯和需求痛点，便能够对应具体的产品，定位于具体的场景、需求、功能和应用上。

但对于TO B的制造业、建筑业来说，其传统体系冗杂庞大，每一个阶段都存在大量细分的场景，但就我们看到的零部件、建筑物的设计阶段，其基于不同的场景需求和使用目的，便有不同的专业设计软件与之对应，例如制造业中的Catia，建筑业中的Revit、Bentley、Tekla等众多不同软件。而不同的软件所产生大量原始数据，又和行业场景应用息息相关，例如零部件一般出图于研发部，但会经计划部门打散分配到车间加工、外采等众多环节，而不同环节又涉及更深一层的专业属性；同理，建筑业中的设计阶段结束，其后的施工、运维等更涉及不同的领域工作，并且都有自成体系的一套范式。

如上提及的范式，因为涉及国泰民生的根本规则，因此只能互联网、信息化去迁就配合，而非从一开始就打破范式，重建规则，这也是从全局稳定出发考量，因此这其中就充满了大量的学习成本，对于BAT来说相对的投入周期、资源也就需要预备的更长、更大。

另外，目前整体社会算力基础资源的不足也是一个重要的缺失，这也就是为何近来国家提出“东数西算”的全国算力布局，其目的就在于支持数字化时代中的算力缺失。例如在建筑业中，三维模型对应的场景越复杂，例如石油化工、钢结构等拥有大量细微构件、曲面结构的方案，其三维模型便会产生更大的三家面片数，这就是为何原始文件可能只有50-100M，但其转化入数字化会呈现1-2亿三角面片，其会占用大量的算力予以支持。

因此，在数据量越来越庞大的今天，云计算支撑下的相关数字化系统底层功能模块，便成为一家厂商是否能够更好服务相关业务场景的重要需求，这也就是为何我们大象云一直专研云计算，并将云算力投入三维数据引擎，以更好支持建筑工程、制造工业类客户数字化系统的重要原因。

综上，我们认为BAT进入传统行业予以数字化转型升级业务是大趋势，但面对的学习成本、前期投入、宏观算力不足都暂时性制约了相关的进度，但未来云计算支撑的各类底层模块将是发展的重要基础。