网易考拉工厂店与网易严选定位非常类似，也是在每个类目选择1—2家优秀工厂合作，不过相比网易严选，网易考拉工厂店解决了三个问题：

　　1、库存问题。货权属于工厂而非平台。

　　2、利益一致性问题。品牌和工厂之间是一定会有试探与博弈的，外行的互联网公司也未必能发现生产存在的问题。而工厂作为商品销售主体后，双方的利益一致，并且那个工厂即是生产方也是品牌方，缩减了中间流通环节。

　　3、发展空间。网易考拉为工厂提供仓储配送、运营、客服、IP设计及内容等平台资源，避免了网易严选重资产运营及规模不经济的问题。

　　同样选择的还有淘宝心选。去年12月，淘宝心选总经理张棣表示淘宝心选要孵化制造型零售品牌，也是在试水自营之后，进行经营能力和平台资源的开放变现。

　　按制造业从单纯的代加工（OEM），到自行设计产品争取订单（ODM），再到尝试自有品牌（OBM）直接经营市场的转型过程，工厂为了提高生产附加值，会做自有品牌的需求。但通过观察，在这种合作模式往往有绕不开的两个“双品牌”问题。

　　一个“双品牌”是在工厂里。虎嗅·高街高参去网易考拉合作的工厂参观时跟工厂人员交流了解到，这家给奢侈品做羊绒服饰代工的工厂与网易签下了长期合作协议，在网易考拉上推出的自有品牌会专供考拉渠道，但这家工厂的自有品牌不止，在别的渠道还经营着其他品牌。

　　另一个“双品牌”则体现在零售端。工厂品牌知名度较低，消费者的购买意愿，很大程度是来自平台品牌的背书，工厂品牌商品的设计、价格等都受平台影响，就和渠道定制商品一样，这些工厂品牌对电商平台的依赖性比“淘品牌”更甚。

　　显然，工厂不会把鸡蛋放到一个篮子里，它们的核心诉求是更低的成本更高的差价以及更大的市场，驱动其合作的根本原因是电商平台带来的订单。

　　此外，工厂愿意担风险合作，也是在赌未来的可能性。网易考拉工厂店和淘宝心选可能会越做越大，例如，网易考拉把商品卖到国外市场，淘宝心选大量开店成为线下的“新连锁”，若是如此，那品牌也能随之上一个台阶。不过真到了那一步，工厂多半会考虑去平台标签，走向更大的市场了。

　　电商巨头加速布局工厂

　　C2M，即消费者到工厂，将客户和制造端直接对接，尽可能砍掉中间环节，快速、低成本响应客户的定制化需求。电商平台手握消费者大数据，如果与制造端数据打通，能否实现C2M，解决一直以来困扰零售行业的库存？

　　“拼工厂” VS 天天特卖

　　库存的产生是因为需求的不确定性。通过拼团预售延时发货，拼多多以类似“集单”的方式锁定一个相对确定性的商品需求，工厂再进行规模化生产降低成本，以最短的路径和时间送到消费者手中，形成新的商品流通模式，力图趋于零库存。

　　去年12月，拼多多发布“新品牌计划”，拼多多表示会给代工厂在一定范围内倾斜流量、推荐位资源，以增加商品曝光度，支持其品牌化建设。拼多多方面还表示，对于加入“新品牌计划”的工厂还将引入可视化平台，即通过直播打通生产端与需求端之间的信息流，计划在2019年重点扶持100家“拼工厂”。

　　从To C端逆向整合工厂，并完成销售，阿里的C2M项目与拼多多类似，目前来看更像是防御体系搭建的一部分。去年11月，淘宝旗下的天天特价宣布升级为天天特卖，并对中小工厂进行IoT数字化改造，称将工厂产能数据与网店打通，前端卖多少，后端产多少，可以基本做到零库存，仓储成本降到几乎为零。

　　不过，但凡拼团等营销手段，基本都是用低价商品来突破低线市场，低价、拼团可以把一件商品快速打造成爆款，迅速消化工厂的产能/库存。从积极的方面看，拼多多给无处安放的低端供应链一条产能释放通道，消极来看，低价是一条死胡同，这些低价工厂成为了平台的燃料。

　　拼多多与阿里都强调工厂产能在线可视，并与平台销售数据实时打通。不过道理都明白，如何改造工厂就是另一回事了。

（拼多多工厂直播）

　　拼多多目前的“改造”方式，是在工厂的拼多多生产线上放手机进行直播，消费者可以通过直播来看工厂的生产情况。手机直播并没有什么技术含量，不过用如此低成本的方式建立工厂与消费者之间的信任，也算是成功的工厂改造。毕竟工厂需要的是订单，改造应该为盈利目的去服务。

　　相比拼多多，阿里的改造方案更成熟一些：通过视觉识别来实现工厂生产透明化和产能数字化。阿里给工厂提供摄像头、交换机、边缘服务器和网关等配套硬件，搭载多种算法的摄像头会持续扫描生产线，视频数据在本地和云上协同计算，然后把结构化的核心数据上传到云端，进一步跟消费平台进行实时打通。

　　淘工厂 To B， 小步慢跑

　　因为平台卖家对OEM、ODM代工的需求，阿里较早地接触了代工厂。“淘工厂”诞生于2013年，是阿里1688事业部在卖家与工厂之间搭建的撮合型B2B平台，快速匹配卖家订单和工厂产能，进而帮助卖家快速响应消费者需求。目前“淘工厂”上的工厂数量在3万家左右，阿里希望借助平台上商家生态的天然优势，打造全中国最大的服装类供应链服务平台。而阿里的新制造探索，也正是从“淘工厂”上的优质合作工厂开始。

　　改造项目由阿里云、天天特卖合作，阿里云IoT方案的负责人郑旭此前曾在“全球最大代工企业”工作十余年。郑旭对虎嗅·高街高参表示，其团队依主要聚焦纺织服装、机械加工等制造行业的改造。目标是提供低成本，快部署和易运维的轻量工厂数字化解决方案，从0到1建立平台，跟合作伙伴一起服务中国80%的中小企业，实现更多的工厂的接入。

（工厂里的摄像头）

　　郑旭表示，“国内有大量中小工厂，只有数量上来了，平台的价值才能体现，当然，相对而言中小工厂更有意愿接入平台，并接受非定制化的应用。” 他说，“传统做法来做流程追溯，一般都是用条码或RFID，摄像头改造是一个轻量级非侵入的解决方案，可以让工厂达到一定程度的产能数字化，进行实时信息可视及互动。”

　　“改造一家100人左右的工厂的硬件成本在5万左右。”郑旭认为这个价格能被大部分工厂都能接受，并且还可以搭载多种算法进行拓展。在接受改造之后，工厂排产效率提升6%，由于链路透明并且按需生产发货及时，整个供应链上的库存可以降低10%。

　　目前郑旭团队已完成100家“淘工厂”的部署，他认为改造的最大价值，是工厂生产的透明化带来管理效率、协作价值的提升。

　　电商工厂背后的“断层”

　　相比制造业，互联网公司更懂如何与消费者交易/交互，电商工厂是从消费端拉动制造端的尝试。换而言之，电商工厂应该是电商服务工厂，互联网服务制造业，但在每个案例中，我们都看到了互联网与制造业之间还存在天然“断层”。

　　1、供应链断层

　　电商平台与代工厂的合作并没有想象中的紧密。工厂的核心诉求是订单和生产利润（更低的生产成本，更高的出货价格），但在生存压力下，代工厂不可能放弃品牌方的大订单，这是他们的主要订单来源，会优先考虑这部分订单的稳定性。

　　除非电商平台能给代工厂足够的订单，不然双方的合作是缺少保障的。这也是目前跟电商平台合作密切的多少中小工厂，大一些的代工厂仍选择订单形式的合作，即使改造也是单独分出一条生产线做尝试。

　　2、人才断层

　　即懂互联网又懂传统制造业的人才太少。就比如说阿里，据了解阿里虽从自身组织管理中沉淀出中台系统，但能懂行业、懂业务，去给企业做业务拆解和中台搭建的人才也是非常少的。而互联网离制造业的距离更远，以至于两个行业“语言”都不同，大家都说 “产品”，但指的却不是同一个概念。

　　互联网与制造业之间应该会有一段时间的人才交换期，就如代工厂吸纳原本在品牌方的设计师群体后，从OEM转型ODM，与品牌方合作形式才发生了改变，行业的变化将从人才交换开始。

　　而新生产要素的加入必然会产生新的生产关系，这将涉及到员工的薪酬分配，以及组织管理的变革。就目前来看，新生产线的设立，工厂和互联网的磨合，已经对员工的能力和生产积极性带来影响。适应新的生产关系需要新的组织架构，这对家族式民营企业会是巨大的挑战。

　　3、行业属性断层

　　去年9月，马云在云栖大会上阐述了“新制造”概念，一石激起千层浪。不过，国务院发展研究中心的一篇评论认为，马云所提出的“新制造”并没有多少新的内容。

就“制造业和服务业的融合”来看：制造业服务化进程已经进行多时了，信息化还在加速这个过程；一些大型制造业企业，很久以前就开始了其制造业服务化过程。就“按需定制、个性化、智能化”来看，近年来“规模化定制”和“无人工厂”在一些先进制造业企业已经日益普遍了，我国的海尔公司多年前就首创“互联工厂”，探索规模化定制。就“用好互联网、IoT、云计算、大数据”来看，在国内外工业界，智能制造、工业物联网、工业互联网、工业大数据等相关概念已经热炒多年，在北京每个月甚至都能碰到多场与工业互联网相关的论坛或研讨会，这些概念都被炒得有点儿泛滥了。

　　我国新一代信息技术和信息化人才和资源主要集中在BAT等互联网企业中，在推进工业互联网的思路上，互联网行业与制造业是截然不同的。

　　富士康、红领、海尔这些在智能制造上颇有建树的企业，都是在自身有足够的工业基础和制造经验后，才能在某一领域进行突破，将能力向外开放延伸。而BAT，则想先寻找行业70%的共性问题，想拿出行业通用的解决方案来大规模推广。

（海尔COSMOPlat业务全景图）

　　在国际上，谁主导制造业变革也是有差异的。美国从信息端通过大数据分析等工具“自上而下”的重塑制造业，德国则是从制造业出发，利用信息技术等手段改造制造业的“自下而上”的思路，更看重实体经济对国家的重要性。

　　电商工厂，是互联网服务制造业“自上而下”的试水，而在当下，互联网公司没有必要去纠结行业能力，我国的制造业的特征是“大而不强”，大量中小企业，需要的是用得起、能真正带来效益的的技术。

　　不过，往往行业共性之外的30%，才是决定企业能否脱颖而出的部分。因此，互联网公司未来必然会在行业知识上遇到阻碍，如果连理解问题都做不到，更何谈解决问题，以及教AI解决问题。到那时候，互联网公司就需要真正去做一做制造业了。

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