和西门子的工业云平台Mind Sphere类似的有阿里云和徐工一同开发的“徐工工业云”（XCMG-Cloud）。在这样一个平台上，可以实现设计云、电子商务、物联网、智能供应链、智能工厂、社会化服务、众包众创等一系列的功能。

　　除了阿里云和徐工的探索外，海尔在今年也一直在主推一个名为COSMOPlat的工业互联网平台。说白了，工业互联网平台其实就是“工厂的工厂”，这样一个平台就像是个工厂的操作系统，移植到任何工厂都能够迅速构建起一整套服务体系，让工厂和供应链以及市场需求迅速对接起来。

　　“一切依靠数据”，这才是“互联网+”的精髓。在这个平台上，当消费者产生需求时，企业可以迅速收集数据，根据需求展开生产。无论是生产、销售还是供应链，都处在数据的精密调控之下。在这个平台上，因为数据的精准对接，企业未来甚至可以不再需要去产能或者去库存，供给和需求的错位在微观制度设计上就已经去除了。

　　智能生产：

　　宏观上的供需调控当然仅仅只是一个层面。“互联网+”还得影响微观层面的产品。在工业生产之中，影响产品的因素千千万万，但如果把变量放置在云计算技术之上便是一目了然。

　　吉利已将汽车模拟仿真等多个核心领域部署在阿里云上。依托阿里云的高性能计算技术，吉利能够在数千核集群的计算机环境下进行仿真测试，包括对车辆的模拟碰撞。苏州一家名为协鑫的光伏企业甚至利用阿里云人工智能ET的大数据分析技术来分析影响光伏切片良品率的因素，以此改进技术提高良率，每年可以节省上亿成本。

　　当然，这还仅仅只是智能生产涉及生产管理的初级阶段，在未来随着人机互动以及3D技术的到来，用户需求的个性化定制还能做的更加完善。因为在2016年的汉诺威展会上，德国甚至还展示过这样的生产流程：

　　在智能流水线上，安装着不同性能的组件模块，每一个组件可根据实际需要添加或拆卸，以便随时按照客户的具体要求来对产品进行调整。所有程序都是通过设备与设备之间的数据阅读，由机器人自动完成。

　　智能物流：

　　生产之后的最后一个环节则是物流。物流环节恰恰是国内做得最好、成绩、规模最突出的一个板块。去年双十一，大数据逆向影响企业生产的案例在国内同样正在真实发生。

　　像科沃斯这样一家扫地机器人企业，过去往往是大促前往往只能粗略估摸销量，全凭经验的“拍脑门”式预估，结果在生产和仓储等环节出现偏差，造成人力、物力、财力的浪费。双十一需要销售的货物双十一之后还在生产，十二月才完成所有的配送。但去年双十一在和菜鸟网络合作后，可以直接调用天猫近期销售数据，提前两个月生产完所有产品，提前半个月按照地区销量把货物部署在全国各个菜鸟仓，atv，一下就降低了物流、仓储成本，提高了配送效率。

　　（阿里云在智慧物流的运用）

　　要知道，像这样精准的生产、销售、仓储、配送数据，全靠阿里云在背后进行精确计算。未来如果达到一定的数据精准度，甚至很可能会出现商品生产结束后不进仓库，直接可以送到用户家中，改变传统企业制造后进仓库再再分销的模式。对于中国这样一个幅员辽阔、运输、仓储极高的环境来说，这种生产流程也在帮助用户降低时间、生产成本。用马云的话来说，那就是“消灭仓储”。

　　中国的“互联网+”为何总被误读

　　国内对于“互联网+”的误读很多时候仅仅只是看到了“互联网”这几个字，以至于阿里这样的互联网企业一再被一部分人认为冲击了实体经济。今年两会期间，全国人大代表、广东马可波罗陶瓷董事长黄建平甚至在议案资料中把侵害实体经济的矛头直指马云。

　　值得玩味的是，像阿里这种传统印象中的互联网企业，正在与制造业如此靠近。去年马云提出了“新制造”的概念，在马云看来，“新制造”就是“互联网+、人工智慧智能，出现在移动、数据、地理位置上的智慧制造。这套“新制造”的理论其实恰恰与德国“工业4.0”的智能工厂、智能生产、智能物流紧密相关。

　　互联网企业在工业互联网的过程中起到了重要作用，这恰恰也体现了中国的“互联网+”与“工业4.0”的不同之处：