工业元宇宙的概念化：从技术层到商业价值

本文针对工业元宇宙(IM)概念模糊、应用分散、价值机制不明等问题，通过25位行业专家的深度访谈，创新性地提出了包含七个互赖层次的IM Canvas框架，识别了六大应用领域及其对应的四大价值维度，为理解这一新兴数字生态系统提供了首个实证支撑的整体性概念框架，对推动B2B市场的数字化转型具有重要理论指导意义。

　　

在当今工业界，数字化浪潮正以前所未有的力量重塑着传统制造与商业模式。从自动化产线到智能工厂，企业不断寻求着效率的极致提升。然而，当增强现实(AR)、虚拟现实(VR)、数字孪生(DT)和人工智能(AI)等前沿技术纷纷登场后，一个更为宏大的概念逐渐浮出水面——工业元宇宙(Industrial Metaverse, IM)。它被设想为一个沉浸式、数据驱动的生态系统，能够无缝连接物理世界与数字空间，但其真实面貌却笼罩在概念的迷雾中。研究人员发现，尽管业界对IM的讨论日益热烈，但学术研究严重滞后。截至2025年初，在Web of Science数据库中仅能检索到184篇相关文献，且多数研究零散地聚焦于供应链管理、工程学等孤立领域，缺乏一个能够整合技术、应用与价值的整体框架。这种理论空白与IM市场预计在2030年突破1000亿美元的蓬勃前景形成了鲜明对比，凸显了进行系统性概念化研究的紧迫性。

为了揭开工业元宇宙的神秘面纱，Dominik A. Henkel与Bj?rn S. Ivens在《INDUSTRIAL MARKETING MANAGEMENT》上发表了其最新研究成果。他们采用探索性定性案例研究法，精心设计了半结构化深度访谈提纲，对来自20家不同规模企业的25位资深专家进行了访谈。这些专家涵盖CEO、高级专家、项目经理等多个层级，所属行业包括IT服务、机械工程、制造、交通运输、咨询、医疗技术、能源及汽车制造等，确保了研究视角的多样性与全面性。访谈平均时长60分钟，在获得受访者同意后录音并逐字转录。数据分析遵循Gioia方法论，经历开放式编码、主题归纳和聚合维度提炼三个阶段，确保研究发现扎根于原始数据且具有理论严谨性。

研究的核心成果是提出了一个层次分明的“IM Canvas”框架。该框架将工业元宇宙解构为七个相互依存的技术层：

1. 1.
   数据基础设施层：作为所有数据的中央存储库，包含技术文档、CAD文件和实时操作数据，是IM的基石。
2. 2.
   数据处理层：利用大数据分析和AI等技术，将原始数据转化为可操作的洞察，为预测性应用奠定基础。
3. 3.
   集成层：将结构化数据转化为产品和设备的数字三维(3D)模型，创建物理世界的虚拟对应体。
4. 4.
   应用层：通过AR/VR等设备（如Microsoft HoloLens）为用户提供访问IM的沉浸式体验入口。
5. 5.
   生态系统参与者层：界定可接入IM的内部（如员工）和外部（如客户）利益相关者及其角色权限。
6. 6.
   交互层：支持组织内、组织间以及人机之间的信息交换与协作，是关系性交换的发生地。
7. 7.
   数据交换层：旨在实现虚拟与物理环境之间的实时、双向数据流动，是IM发挥全部潜力的关键，但目前多限于单向数据流。

这七层结构巧妙地呼应了B2B市场网络理论中的“参与者-资源-活动”(Actors-Resources-Activities, A-R-A)模型。其中，参与者维度由生态系统参与者层体现；资源维度涵盖数据基础设施层和应用层；而活动维度则贯穿于数据处理、集成、交互和数据交换这四个层次。这表明IM不仅是一个技术堆栈，更是一个复杂的商业生态系统。

进一步地，研究团队通过分析，识别出工业元宇宙在工业企业价值链中的六大应用领域，并详细阐述了其在不同A-R-A维度上的体现：

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  设计与工程：研发与工程团队利用IM进行产品服务的协同开发与迭代仿真，可在物理原型制造前解决设计挑战。
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  流程与工作流管理：供应商与客户借助IM可视化并优化内部工作流程及跨组织供应链规划，实现更敏捷的决策。
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  调试与制造：生产计划员和系统工程师利用IM实现制造过程的透明化、产品质量的虚拟测试认证，并支持精准的全生命周期评估。
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  培训与知识传递：人力资源与培训部门通过创建沉浸式模拟环境，使员工能够安全、高效地掌握复杂操作技能。
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  客户互动与营销：企业向客户提供虚拟贸易展、产品可视化及虚拟工厂漫游等体验，增强客户理解与信任，突破时空限制。
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  运营与维护：维护团队与客户通过IM实现远程支持与AI驱动的预测性维护，保障设备持续高效运行，减少停机时间。

在厘清应用领域的基础上，研究深刻揭示了工业元宇宙在四个关键维度上的价值贡献：

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  价值创造：通过流程数字化、数据可视化及加速上市时间，提升运营效率、降低成本，并促进可持续实践（如减少物料消耗）。
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  价值捕获：催生新的收入来源，如基于订阅的仿真服务、远程支持及针对特定客户问题的深度咨询。
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  价值提升：促进内外部参与者之间的知识协作与实时沟通，从而优化产品、服务与流程，并通过数据民主化使解决方案更贴合客户需求。
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  价值保护：通过实时监控、双向数据交换和预测性分析，确保系统性能稳定，预防设备故障，优化运营效率。

在讨论中，作者强调了本研究的理论贡献。IM Canvas框架超越了以往零散的技术视角，将IM定位为一个生态系统，深化了对数字转型背景下参与者、资源与活动互动的理解。研究揭示了IM的双重特性：它既是现有数字化趋势（如工业4.0/5.0）的延续，通过整合AR、VR、DT、AI等技术实现渐进式改进；又具有颠覆性潜力，其双向数据流和深度集成能力能够重塑组织流程、价值链乃至整个工业生态系统的协作模式。这要求企业具备组织双元性，既能利用IM优化现有业务，又能探索新的创新机会。同时，研究也指出实现IM愿景所面临的数据治理、法律法规（如欧盟数据法案）以及伦理考量（如技术压力、自动化对劳动力的影响）等挑战。

综上所述，这项研究首次通过实证方法为尚处于雏形的工业元宇宙概念提供了一个清晰、结构化且可操作的概念框架。IM Canvas及其对应用领域与价值贡献的系统分析，不仅为学术界未来的深入研究奠定了坚实基础，也为企业管理者制定IM战略、规划实施路径、评估投资回报提供了宝贵的路线图。在工业数字化迈向深度互联的生态竞争时代，这项工作无疑具有重要的里程碑意义。