总体还是更容易了。首先，这个市场足够大，虽然目前涌现出很多供应商，但总体还是供给不足的状态，还没到红海。而能跟场景和领域知识结合、走入深水区的供应商更是非常有限的。另一方面，我们也基本不用给客户做认知培育了，在升温的市场背景下，客户已经具备了认知基础。

甲小姐：你觉得工业互联网有泡沫吗？

陆薇：我觉得泡沫还挺大的，有些融资估值我觉得匪夷所思，另一方面，投资人也很内卷，好一点的项目抢得非常厉害。

甲小姐：对于工业互联网和工业大数据，你有没有什么不同于行业大部分声音的观点？

陆薇：我们越做越觉得对工业充满敬畏，对工业专家充满敬意。在这个领域，场景足够复杂，我们认为当前比较合适的做法是HI+AI，HI（Human Intelligence）放在前面，人工智能放在后面，是人工智能辅助人，而不是用人工智能去替代人，还是要充分发挥工业专家的主观能动性。

甲小姐：如果让你总结对工业大数据的三条认知，你怎么说？

陆薇：第一，术业有专攻，需要和工业专家同行。从浅水区到深水区，一定需要工业专家的领域知识。

第二，工业工程师才是工业大数据技术的最终用户，他们的思维方式、使用习惯和IT开发者不同，如何让他们用起来且觉得好用，这是全行业需要努力的方向。

第三，数字化是漫长且持续的进程，建议不要一开始就贪大求全，搞大规划大建设。过程中的不确定性很多，还是要先把基础做好，小步快跑，从点连成线再连成片，需要有耐心，一步一步做起。

甲小姐：面对客户时，遇到最高频的竞争对手是谁？

陆薇：好像没有固定的竞争对手，每个行业最常见的竞争对手还是这个行业里的既有玩家，有时对方还会成为我们的合作伙伴。整体来讲，这个行业还是供给不足。

甲小姐：和别人比，昆仑数据的护城河是什么？

陆薇：我们是这个领域探索得最早的先行者，我们积累的经验和趟过的坑也更多。世上没有白走的路，这些都内化成了我们的产品和能力。

甲小姐：如果现在一家工业互联网创业公司刚刚诞生，它还有机会入局吗？

陆薇：我觉得还有。工业的体量足够大，市场还在早期，哪怕做个细分领域应用，例如汽车行业生产智能排程，都有不小的市场空间。

甲小姐：放眼全球，中国的工业互联网是什么位置？

陆薇：我们国家的投入是最大的。产业体量大、政策引导强、资本助力多，还有工程师红利。但在发展水平，特别是工业软件方面，还是有先天劣势。

甲小姐：上次我们聊到产业发展的共性规律——在一个产业发展早期，产业格局往往是混沌的，先行者需要大包大揽什么都做，而到了成熟阶段，自然会出现专业化分工。目前工业互联网是还停留在初始混沌期，还是已经形成了打法、格局和分工？