电商工厂，是互联网和制造业融合的一种形式。在整体零售低迷，电商流量见顶的情况下，电商平台向外扩张，将目光关注到产业链上游。在电商平台的教育下，直连工厂，尽可能消除中间环节，为消费者带来实惠的商业模式正被广泛接受，甚至成为“性价比”的另种表述。

不过，互联网平台与制造工厂之间的断层，也不可避免地显现了出来。

改造工厂第一阶段陷入困境

谈电商工厂，绕不开网易严选。2016年，网易严选诞生，号称“国内首家ODM模式电商”，与大牌制造商直连，剔除品牌溢价和中间环节。由于跟无印良品相似的产品风格，网易严选一上线便争议不断。

很大程度上，网易严选的成功要归功价值观营销和代工厂的“主角光环”，它把ODM贴牌和大牌代工厂这些行业信息首次带到普通消费者眼前，借势大牌代工厂概念来降低消费者的信任成本，也突出了自己的核心竞争力。

随之而来的是阿里、京东，分别推出了淘宝心选（2017年5月）和京造（2018年1月），并且像亚马逊一样让自有品牌寄生在平台上。

国内产能供过于求，而代工厂通过模块化设计和生产，完全可以满足不同品牌产品的差异化。总之，在外贸遇阻、产能过剩以及电商平台的倒逼下，电商工厂依托国内“强制造、弱品牌”的供应链，尽可能作为消除中间环节，为消费者带来实惠的一种商业模式被广泛接受。

不过同类电商越来越多，网易严选的问题也逐渐显现。网易严选产品设计简洁，也因此让消费者难有重复购买的欲望，复购率下降再加上新用户增长较慢，不可避免产生大量库存，虽然产品生命周期长，同时会阻碍新品开发。去年，网易严选开始入驻天猫、京东甚至拼多多，且由于大力促销，但网易电商毛利率持续走低。

而原因，则是网易严选做得太重了，甚至比传统企业的模式还要重。

从虎嗅·高街高参了解的信息来看，网易严选的部门设置，产品开发流程，再到与供应商的合同、账期的制定，都没有超出市面上同模式品牌的框架。单从商业模式而言，网易严选的突破性有限。为了与大牌代工厂合作并保证质量，网易严选与供应商都是直接是签订三至七年的战略合作协议，然而应对市场需求进行快速而灵活组货，恰恰是买手+ODM模式最核心的价值。

从“去品牌”到“造品牌”

于是网易电商来到第二阶段：网易考拉工厂店。

网易考拉工厂店于2017年9月启动，定位是优质制造的品牌孵化器，以数据指导工厂设计与生产，为制造商提供保姆式服务以及品牌打造，其全球合作工厂已超过200家，主要涵盖服装、家居、个护、食品等9大品类。

网易严选和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。

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。

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ToC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。

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。

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ToB，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。

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是中小工厂，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。

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。

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。

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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