阿里做不了社交，腾讯做不了电商……我们一直将其归咎于基因论。如今，产业互联网时代，企业的基因论的观点是否依旧盛行呢？
从腾讯高调的组织架构调整，到京东数科的上线，再加上早已开始行动的阿里、百度、华为等公司，国内科技巨头们的“B计划”升级已经成为一种常态，巨头们亲自下场操刀而不是扶持代理人的的做法也是过去消费互联网时代很难看到的景观，毕竟在消费互联网时代，广大互联网公司几乎都是基因论忠诚的什维克。
吴军在其著作《浪潮之巅》中提到这样的观点：
一家公司的发展命运很大程度上取决于它的基因。微软的基因是操作系统所以做不好互联网；雅虎没有技术基因所以做不了搜索；摩托罗拉植根于模拟通信的基因所以它在数字移动通信领域注定要失败。
类似的，阿里做不了社交，腾讯做不了电商，万达触网难，在过去我们也一直归咎于基因论。如今，产业互联网时代，行业还是那个行业，但着力点从C端的便捷性变成了B端的高效性，企业的基因论的观点是否依旧盛行呢？
姿态各异的“B计划”：科技公司们的基因围墙和试探
基因论是否还行得通暂且不论，单就目前国内产业互联网的主流玩家布局来看，作为“掘金者”的科技公司们多少也受到了“基因论”的影响，只是在程度上有些差异。
阿里
在国内科技企业当中，阿里应该算是布局最早的企业，而阿里云则充当了其产业互联网的“排头兵”的作用。
事实上，云这一新的物种作为扩展数据中心改变了企业数据储存成本高，分析能力不强的问题。在制造业、汽车、医疗保健和零售等多个垂直领域，通过传感器捕捉产生的每一个可能的数据点。云计算已经成为连接设备和企业物联网的最大推动力。
因而廉价的存储和充足的计算能力是阿里产业互联网崛起的关键驱动因素，通过提供的云存储、大数据和大计算功能，加速企业的数字化进程。
目前，阿里云的 ET 城市大脑和工业大脑也都被部署到了一些城市和工厂、机构中，覆盖的场景同样包括交通出行、医疗、金融、智能制造等，从基因的角度来看，阿里本身就是靠B2B业务起家，因此从表面上看阿里其实具备相关的基因支撑的。
腾讯
与B2B起家的阿里相比，腾讯似乎一直以来都在做2C的业务，同时也堪称是移动互联网最大的赢家，但经历了过去一年游戏领域“黑天鹅”多次出现的洗礼，这也倒逼着腾讯去做出改变，产业互联网的到来之际选择了基因重组，进行改变。
将原有的七大事业群调整为六大事业群，新成立了云与智慧产业事业群（CSIG）具体业务，也是腾讯近年来在ToB领域的重要布局。得益于过去在游戏、视频、金融、零售、电商、交通等行业的192个场景中实现了业务布局，使得腾讯的产业选择上也比较广。
和阿里一样，腾讯云同样是腾讯产业互联网攻城的利刃，国际调研公司Forrester最新发布的《The Forrester Wave：2018年第三季度中国全栈公有云开发平台厂商评测》显示，腾讯云与阿里云、微软云、亚马逊云、华为云一起位居第一梯队，获评“领导者”(Leaders)。
事实上，AT作为移动互联网时代最具影响力的两家国内科技公司，在产业互联网的行业定位上涉及了多个领域，因而可以被列为第一梯队，至少从表面上看，在产业选择上没有受太多基因论的影响，在具体的产业选择上涉及的面也比较广，这主要归结于腾讯与阿里消费互联网时代的并购、投资有关，涉及的面足够广，并且有强大的资金支持。或许这也是巨头的无畏表现吧。
而其它公司的产业互联网进程看似高举高打，其实多少还是流露出一些顾忌。
百度
如果说A和T是战略升级，那么PC时代与二者齐名的百度在产业互联网的布局多少有些形势所逼的感觉。
与主营业务稳定，没有太多内忧外患的阿里和腾讯相比，百度在移动互联网的战略迟疑造成了“百度掉队”的论调流传出来，也因此显得似乎更为焦虑。
在对技术的布局上，AT布局属于战略防守，而百度布局人工智能也好，产业互联网也也罢，其实更像是战略进攻，是与存亡进行捆绑的重要发展战略，在投入上自然要高于处于战略防守位置的阿里和腾讯。
但技术基因和投入是一方面，产业互联网的本质其实是云+网+端，在消费互联网时代的积累很大程度上对产业互联网时期的各项布局也会产生影响。
虽说百度也有自己的百度云，但似乎并没有像阿里云、腾讯云那般发挥的作用大，这并不是说百度的技术不如阿里和腾讯，在互联网江湖（VIPIT1）团队看来这其实要归咎于百度在移动互联网的场景化布局上不如AT，使得应用层面上可能落了下乘。
因为产业互联网并不是凭空出现的，它与消费互联网本身也有着密切的联系，百度由于在技术与产业（场景）的结合上落了下乘，产业互联网的渗透速度上很难与AT相比。
美团
美团以团购和外卖起家，目前，外卖为前端入口以及主要收入来源，连接了用户和商家；在到店、酒店和旅游服务中把用户引流至线下商家；在即时配送服务中，将商家提供的服务送达消费者。除此之外，在新零售方面美团也有涉足。
如果要说什么是美团的基因，在互联网江湖（VIPIT1）团队看来，线下店铺的运营与拓展能力是美团的基因。虽说业务够多，但最核心的还是商家资源，因此，在产业互联网的定位上更侧重于对商家的赋能。通过在收银、货物管理等方面的数字化来帮助商家提升经营的效率，这本身也是基于自身基因的布局。
京东
前不久京东金融正式升级京东数科发力产业互联网，具体方向可分为数字城市、数字农牧、数字营销这三大模块。其中，数字营销是基于基因优势下的选择，更多依靠京东自身精准、庞大的电商大数据和和全渠道资源，而智慧城市和数字农牧这两块则算是“基因”围墙以外的探索。
智慧城市建设是消费互联网时代科技公司没有涉及的一个领域，算得上是一块比较大的“新大陆”。而“京东进军养猪业”，这个看起来噱头十足的消息并不是京东数科的营销行为，农牧业作为第一产业，还是比较偏向于传统的生产方式，因而有许多需要解决的痛点，这其实就给科技公司入局提供了契机。
其它的，还有华为、浪潮等产业互联网的主要玩家，在此不再介绍。透过几个产业互联网的主要玩家举例，不难发现，阿里和腾讯在产业互联网的布局上表现堪称全面，而其它公司的布局则要保守得多，基本上还是以自身基因所涉及的领域为主，也有少部分企业例如美团的商家服务基因，京东的零售基因，百度还有今天没有详细介绍的华为更偏重于技术基因。
哈佛商学院教授迈克尔·波特(Michael Porter)1985年在《竞争优势》(Competitive Advantage)一书中提出了【价值链】这个概念。他认为：
“每一个企业都是在设计、生产、销售、发送和辅助其产品的过程中进行种种活动的集合体。所有这些活动可以用一个价值链来表明。”
与此同时，波特对应价值链还提出了“价值链分析法”，把企业内外价值增加的活动分为基本活动和支持性活动，基本活动就是生产、销售、售后。支持性活动指的是创新、人事、财务等。
如果将价值链理论与施振荣提出的“微笑曲线”（Smiling Curve）理论相结合，对科技公司产业互联网的发力点会有更深一层的理解。
整个微笑曲线涵盖了基本活动和支持性活动的所有环节，两端朝上，是产业链价值的体现，处于中间环节的制造附加值最低。而两端的高价值区也正是互联网企业发力的关键点。但不同企业，由于基因不同，在切入点的选择上会有所差异。
比如百度、华为这样以技术见长的公司同样也主要以支持性活动为切点；而京东，零售基因显著，在数字营销上比较擅长，更侧重于支持性工作。而阿里和腾讯则是基础性活动和支撑性活动这样“两条腿”走路的方式。
由此而可见，除了AT以外，其它科技公司在产业互联网的选择上其实相对还是比较保守的。这些转型产业互联网的企业，都会强调自己“并不是转型，而是基于原先优势的顺势而为。”这其实就是在强调自己“基因”方面的切合度，而这主要归结于两方面的影响：
一方面，基因论影响下的趋利避害。在自己更擅长的领域进行产业升级把握会更大一些，毕竟从2C到2B不是本身是存在很多未知的不确定性的，而且行业数据具有分割性，在消费互联网时代没有涉及某一场景，这会对行业数据收集、分析带来一定的困难。除此之外，在C端的技术运用能否适用B端目前尚未得知。
另一方面，技术研发的周期性持久性。透过甲骨文、IBM等世界级2B企业的发家史可以发现，2B市场本身前期投入巨大且利润微薄，短期内的规模经济很难实现，产业互联网更是如此。
技术创新比如人工智能、产业互联网，我们能预知的只是行业总有破冰的一天，总有大规模商用的时刻，但是要命的是时间上却并不可期，我们没有一个明确的时间表，因此砸钱成了无休止的一项工程。而且很不排除，如今风靡的产业互联网到最后会不会如同VR、克隆等名噪一时的产业一样，只是虚晃一枪，再度被沉寂。
不是每个企业都像AT那样“不差钱”，产业互联网的未来是美好的，但现在仍然处于消费互联网时代。产业互联网布局较多，而且麻烦，可能对整体业务的现金流产生压力。
例如美团，与携程竞争，与饿了吗口碑竞争，与阿里竞争，与滴滴竞争，这时候如果大规模的发力产业互联网可能陷入多线作战疲于奔波的境地，从而引发资金压力，因此选择最适合自己的商家服务，在商家服务中选择最适合自己的切入不失为一种明智的做法。盈利能力强一些的，例如京东的京东数科，在自身基因范围之外，也只是选择农业、智慧城市这两项展开拓展。
除此之外，并不是所有企业都有阿里云和腾讯云这样的尖头部队，即便有，例如华为云，业界对华为云的评价不低，但在场景多元化上还是要逊于AT。
因而企业要么在在基因的“围墙”以内活动，围墙以外的话，尽可能地去触及一些成功性更高的领域，这些领域主要有以下三大特征：
一是目标行业玩家的大而散；
大，强调规模，这是价值实现的基础和前提，这一点无需赘叙；而散，则强调玩家的数量，不具备规模效应和边际成本递减规律。一方面，规避行业玩家采取【自营】的方式进行数字化升级，因为对于小企业而言，单独研发的成本过高，而且还要承担创新失败的风险。另一方面，行业玩家散，即便入局较晚，只要行业没有垄断，就具备生根发芽的机会。
例如智慧城市建设，这个其实是2B和2G的结合体，不同城市，可以选择不同的技术供应商，还可以选择多个服务商，每到一个新城市都是一个从零到一的过程，并不是想复制就能复制，这样的话就存在机会。
二是不去触碰消费互联网其它科技公司在做，而自己没有涉及的领域；
就目前而言，发力产业互联网的企业，可能会在智慧城市、农业等消费互联网时代科技公司没有涉及的方面存在一定的交集。但是京东数科不会去做美团产业互联网在做的事，类似的，美团也不会去做京东数科下面京东钼媒所提供的商家服务，这同样也是规避风险的选择。
三是产业链条冗杂，且具备升级的需求。
产业链条长、环节多，往往价值关系复杂，这无疑会增加产业自我升级的难度。例如农业，从农产品确定、施肥、撒药、收割、销售，整个完整的农业产业链涉及的环节较多，各个环节间存在信息不对称的现象，很容易造成农产品滞留等问题的发生。
由此可见，就像电子商务刚出现时很多企业都保持观望态度，对于AT以外的科技公司而言，消费互联网时代的基因决定了它们迈出产业互联网第一步的姿态，从这个维度来看，基因是它们选择的围墙但同时也是具备较高壁垒的优势资源。
阿里的运营，百度的技术，腾讯的产品，这是它们成功的原因，也造就了后来的【基因论】盛行。事实上，在消费互联网时代，企业以单点为突破口展开，然后再逐渐摸索相适应的商业模式即可，这一套模式屡试不爽，堪称“万金油”也一点不为过，但这一套逻辑放在企业级市场却行不通，2C产品开发惯性思维的弊端也会逐渐放大开来。
在此我们先来看看消费互联网时代2B类产品和2C类产品的比较。
消费互联网时代也有2B类产品，但2B类项目推出时往往比2C类产品更成功，因为企业级用户在采购过程中会更加谨慎理性，而且大多数2 B的产品定位、用户需求都非常清晰。而2C类产品不同，很多2C类的产品经理根本就很难清楚产品定位与用户定位。先推出一款简单的产品等待后续的修修补补迭代升级，而这一时期的产品，被称作MVP（最小可行产品）。
在消费互联网时代，2B类产品的设计难度就高于2C类产品，如今上升到更复杂的产业互联网结果可想而知。
可想而知，产业互联网所涉及到的领域技术门槛都非常高的，要复杂得多。包括机器、设备、传感器和人员相互连接和通信，信息和数据的采集和传递，分散决策自主决策等。
对于科技巨头而已尚且如履薄冰小心谨慎，很多中小公司，甚至创业公司都跟风打着产业互联网的虎旗实际上很难做成。当然了，也不是没有可能，盗版，这本身是违法的事情，但就像假货到现在很难禁止，盗版软件同样也是如此，不过这对于用心搞技术研发的科技巨头而言可能是个挑战。
当然了，除了这以外，布局产业互联网还有来自于外部环境因素和行业自身特征两方面的风险：
从外部因素来看，美国学者Johnson·G与Scholes·K提出了 PEST 模型，用来进行行业大环境分析，可以分为四大因素：政治因素(Political)、经济因素(Economic)、社会因素(Social)、技术因素（Technological），以此来判断一个行业发展的外部环境。
从政治因素来看，主要是要考虑政策对行业的管理力度，经济发展本身就是市场调节与宏观调控相结合，而对于新经济的发展更多的是鼓励、包容、支持和引导，但如果新经济发展的弊端放大开来，政策方面也会及时给予强有力的规范和引导。
例如前不久《关于学前教育深化改革规范发展的若干意见》的发布，为学前教育功利化的现象彻底画上了“休止符”；还比如自媒体产业实现野蛮生长，与之相关的许多内容问题、信息问题也逐步放大开来，不久前中央网信办的负责人表示，将加大对自媒体行业的乱象治理力度，这也宣告了行业野蛮生长时代的终结。
而对于产业互联网而言，其中最需要注意的就是数据和信息这一敏感话题。
数年前的棱镜事件闹的全世界人人自危，而今年以来，“脸书”两次信息泄露事件让扎克伯格一时间也被冲到全世界舆论的风口浪尖上，近5000万用户的账户可能遭遇入侵、甚至盗用，这也让个人信息的安全性问题再一次成为全球关注的焦点。而关于科技公司手中用户信息的安全性成为所有人关注的问题，同时也很有可能将成为政策关注的焦点。
从技术因素来看，就目前来看，产业互联网的发展还有许多问题亟待解决，例如设备安全问题、数据安全问题、稳定性问题、服务本身的能力等，这些领域都需要进一步的提升，除此之外在数据等方面还可能存在许多未知的风险问题。
也正是因为如此，我们看到了科技巨头在研发方面的投入力度绝对不小。例如刚刚落户上海的阿里平头哥，腾讯围绕AI、安全、音视频与量子计算等领域建立的前沿技术实验室、京东数科的京东城市和京东农牧分别与行业顶级院士合作。
之前马化腾曾在知乎上提问；“未来十年哪些基础科学突破会影响互联网科技产业？产业互联网和消费互联网融合创新，会带来哪些改变？”这其实就表示基础科学方面还有待进一步提升。对于科技公司而言，自己研究技术的提升一定比别人更快一些，在具体应用落地方面也会占得时间上的先机，因而对具体科学的研究也成为了科技公司们博弈产业互联网的关键。
从经济因素来看，对于发力产业互联网而言需要注意三个方面的问题：
企业对产业互联网长期投入的自身经济压力，这一点在前面我们其实已经提过了，以免因为过多的在新业务上投入从而影响了主营业务。
产业互联网服务价格是否会对企业及用户造成压力，对于企业级客户而言，选择接受数字化服务的前提有两个，一是确实需要，二是价格合适，而且企业选择采购数字化软件的成本也不是一笔小的数目。
就目前来看，机器人取代人力是趋势，但目前还不是必须，产业互联网的市场教育成本，营销费用、企业关系维护等开销，这些都不是个小数目，同时还需要产业互联网的技术提供商们做好万全做准备。
从社会因素来看，前面我们提到，产业互联网的目标用户所处行业呈现“大而散”特这一征，虽说从某种程度上规避了企业自主研发的可能，但还要承担客户生命周期短的风险，毕竟船小难抵风浪。还有就是一直都在提的隐私问题，社会大众对个人信息问题的态度。
由此可见，透过 PEST 模型分析不难看出，产业互联网所处的外部环境其实很复杂，这需要的不只是某一项基因可以完成的，这一点从企业级用户的内部特征来看也可以看出。
产业互联网其实是将大量的设备、数据和系统连接起来，这些设备、数据和系统通过互联网联系在一起，但它实际上不是一个单独的问题，是一个产业整个生态系统的问题。为组织提供动力就是要从多个环节入手，这有这样，产业价值链才能实现升级的链式效应，这是产业互联网成功的关键，从金融到农业、从交通到医疗、从政府到媒体都受制于这一真理。
前面我们提到，产业链条长说明具备产业互联网升级需求，但真正做好却并不容易，很多科技公司并不具备产业的积累和底蕴，2B类产品不同于2C，要求的不仅仅是“做到”，而且还要“做好”，这可能需要相关企业得具备制造业基因、供应链管理基因、技术基因等多种复杂的条件。
由此可见，产业互联网所需要的基因过于复杂，现在风头正盛的科技巨头需要努力的地方还有很多。因此，包括AT在内，科技公司们似乎都在以一个创业公司的态度，以小博大，逐步影响和渗透更多的行业，这有点类似于产品当中的最小化目标用户。
物竞天择，适者生存，在这一过程中，它们也在改变、重组和进化着自己的基因，彼此与彼此的基因或许也会变得逐渐趋同，而这也将成为今后判断一个企业适不适合从事产业互联网的基因论。
产业互联网时代，单点突破时代结束，基因论依旧会盛行，但基因不再是消费互联网时代的基因，消费互联网科技公司们的产品、技术、运营只能作为布局产业互联网的突破口而已。
