特斯拉自研ERP替代SAP系统，引起一大波围观和吃瓜群众。 为什么会引起如此大的反响？ 我个人猜测，大部分原因是人们已经习惯了SAP、金蝶、用友等供应商拿着PPT讲“上ERP是找死，不上ERP是等死”，以及然后他们都花钱购买服务。 不过，特斯拉这次冒着世界和平的风险，动了SAP和苹果的奶酪，着实令人震惊。 但这一次特斯拉打破了世俗的眼光，抛弃了无数的成功经验。 自主研发ERP成功。 真是太丢人了。 在行业数字化领域，汽车行业一直是最先进的排头兵，而SAP是该领域的绝对王者。 除特斯拉外，Top 10 车企中有 9 家使用 SAP。

俗话说，有熊兵，必有熊窝。 特斯拉钢铁侠马斯克的频繁离职，已经让人见识到了他的风采，但这一次，这位主持开发特斯拉ERP的狠人，却并不为很多人所熟知。 熟悉的。

杰伊，印度人，出生于印度第四大城市钦奈（泰米尔语：''''）。 在加入特斯拉之前，他曾在特斯拉等公司工作，在加入特斯拉之前担任技术高级总监。 履历很牛逼，有在企业数字化领域龙头企业的经历。 但即使有这样一份履历，在提出自建ERP时，团队只有25名工程师。 一般的CIO，如果有这样的团队老大，要自己建系统，就算不怕旅游信息化，也得转身开始写辞呈。 报告。

被迫上梁山

自建ERP的想法并非空穴来风，而是特斯拉的“IT现在系统太多了，希望IT只需要一个系统！这个系统不仅可以实现企业内部的运营和管理。 “ ，还可以连接到外部客户，甚至可以远程连接到行驶在路上的特斯拉电动汽车。” 除了企业内部的需求导向外，还有一个原因是外部供应商没有满足他们的需求。 也就是说，即使把信息化建设交给SAP，也需要在其现有功能之上再开发一部分。 主要原因在于：

1）敏捷性：作为电动汽车的新兴力量，需要以极快、敏捷的速度推动汽车行业发生根本性的变革。 也就是说，这个系统需要满足很大的灵活性，需要随时满足变化；

2）传统系统固化：目前SAP、用友ERP等系统是针对某一行业的可配置解决方案。 所有的系统都不是为某家公司服务的，系统平台本身也不能只为某家公司服务。 一个行业是定制的。 从本质上讲，这些信息系统已经非常臃肿，因为它是提取所有企业共同需求的综合解决方案。 如果能满足他们的企业多了，就必然面临灵活性差的劣势。

3）无缝系统集成：特斯拉自己的愿景是建立一个垂直整合的组织，信息在部门之间无缝流动。 为了实现这一愿景，特斯拉必须拥有一个简单且集中的业务系统软件，连接所有部门并实现跨部门的无缝信息流动。 市场上没有单一的 IT 系统可以满足这种需求。 也就是说，即使他们购买了SAP软件，也只是应用了其中的一部分，比如编码的概念、配置驱动的研发、供应链、仓库管理、全生命周期预测算法、工程变更的自动化应用、JIT ，ANDON，动态成本控制。 等但是如果你想建立。

总的来说，由于特斯拉内部希望成为汽车行业的领跑者，而外部却没有能够满足其所有需求的信息系统，自研ERP听上去是一个豪言壮语，但当你面对这个问题时，也充满了无奈。仔细想想，有的是被迫上梁山的。 的味道。

自主研发的ERP之路

1、特斯拉前期直接使用了当时最好的低代码开发平台（西门子斥资8亿美元收购）； 该系统于2012年7月推出；

2、经过8年的迭代，特斯拉核心数字化系统已完全自主研发，全公司遵循统一的软件开发管理原则；

3、本系统内部名称为Warp Drive（“Warp”），包含了大部分需要用到的业务流程，如供应链、产品计划、库存、销售订单管理、资产、财务、潜能等。用户管理;

4、该系统的维护现在需要250多名工程师；

从上面网上的描述我们可以知道，特斯拉一开始并没有走上ERP，而是因为SAP的行业解决方案已经不能满足它的需求了。 而是以SAP的企业资源管理功能为后盾，然后使用低代码开发平台进行开发，也就是说，最初的定位其实是开发SAP无法覆盖的功能。 整体完善的功能建成后，再吃掉SAP的功能空间，最终形成包括特斯拉内部业务和外部业务在内的业务。 信息系统。

而且，最重要的是，即使上线之后，用友的运维团队依然有250人（这个数字有毒），这也给国内一些想走自主研发之路的企业泼了一盆冷水。信息系统，并毫不犹豫地抛开马斯克自研的决定，是基于杰伊辉煌的企业数字化服务经验，即有多少企业可以提供250+的运维团队。 而特斯拉也不是什么都没有去冒险的，因为一开始SAP是扮演内部管理支持的角色，会让他去一次自研之旅。

自主研发ERP成功的关键

Ø 企业数字化服务能力

搞企业信息化的人基本都认同一件事：真正困扰企业信息化发展的不是IT技术，而是TOGAF经常提到的业务架构、功能架构和数据架构。 杰伦对这些企业模型并不陌生，对汽车制造行业相关的建筑模型知识也比较成熟。 甚至招一个汽车信息化的行业专家也不是不可以。

Ø 低代码开发框架

低代码开发平台为企业关系数据应用的实现做了大量的预封装工作。 创建数据表，再创建表单录入查询，支持数据增删改查相关工作流。 这些过程几乎不需要重复写代码。 这就是为什么有可能在四个月内实现它。 这个速度并不让我吃惊。 现在的low-code/zero-code工具确实可以在四个月内完成非常复杂和大规模的应用，而且也是在现有SAP系统功能的基础上发展起来的，然后依次逐步替换，也就是说他是站在巨人肩膀上的牛顿。

Ø 别人的教训

自研ERP其实更多的是噱头，听上去是唬人的，但真实情况是前期利用低代码平台开发SAP无法满足的功能，然后轮流替换部分SAP功能. 一旦前后顺序颠倒，其影响可想而知。 如果把自研ERP的任务交给一张白纸的企业，估计他的遗言会变成“自研ERP成功之日，家人永远不会忘记告诉他”。

企业信息化的未来发展

目前已经进入了软件定义的世界范围，从企业管理到企业年会投影的消息小程序，软件都扮演着不可替代的角色。 这种情况造成了对软件开发人员的需求急剧增加，而程序员的梗也在这种情况下广为流传。

但是小程序和公众号的二次开发，更多的是基于腾讯搭建的大平台，用一些已经打包好的模块来修改，这样小程序的迭代就显得那么频繁了，如果相同的迭代是放在企业这边，信息部门或者CIO已经换过几次了。 究其原因，企业的信息化建设更容易牵一发而动全身。 十几位导演，正所谓麻雀小而全，套用周星驰在《喜剧之王》中的名言，没有小角色，只有小演员。 只有小规模的企业，但业务系统一定是包罗万象的，所以企业信息系统的变更频率相对可控。

然而，鉴于当今市场对企业响应速度的要求越来越高，企业内部组织架构变动频繁，业务流程实时更新，进而导致企业频繁更新换代管理系统。 为子孙后代服务的理念严重落伍了。 目前，越来越多的企业已经有了购买二次开发平台的需求。 直接向业务团队交付SAAS服务是合理的。 同样明显的是，企业也逐渐意识到，在业务频繁变化的表象下，应该有一个统一的平台，所以可以断言，未来企业仍然离不开ERP、MES、PDM三驾马车，但类似该业务的附加扩展功能，如售后服务、客户管理等，将在统一的开发平台上进行开发，以ERP、MES、PDM的功能为后盾，对单机进行优化补充- 企业业务的点要求。

工业互联网平台将催生更多“自研ERP”故事

当企业信息化变革的频率会越来越高时，对能够满足工业或行业级别的平台的需求会越来越迫切。 现阶段，我国适时提出工业互联网：工业互联网的本质是将设备、产线、工厂、供应商、产品和客户紧密连接和集成的独特的、全球工业级网络平台，高效共享各种工业经济中的要素资源，从而降低成本，提高效率，帮助制造业延伸产业链，促进制造业转型发展。

通过概念，我们也可以用初中的语言水平来解读：打造一个发达的、全球化的工业级平台。 所以当我们为特斯拉自研ERP感到震惊或者欢呼的时候，我国其实已经赌上了工业互联网，仿佛是上帝视角开启了一场博弈。

如果将特斯拉自研ERP之路与工业互联网一一对比，特斯拉所采用的低代码平台其实就是工业PaaS，将整个企业的通用功能抽象出来进行信息化，但这些功能基本具备下沉到流程、用户和数据管理层面，因为每个企业面向用户的服务功能是不一样的。 特斯拉基于SAP功能研发的第一步其实是一种新型的工业APP品类，代表着敏捷性、自由定制、更符合用户习惯的性质。

也就是说，工业互联网PaaS平台越成熟，“自研XX系统”等中国企业的故事就会越多，因为有ERP、MES、PDM大型系统为基础，因以高度可配置的开发平台为基础，数以万计的行业APP将上线，更多中国版的自研故事将会出现。

企业信息化从业者的未来之路

企业信息化从业人员目前大致分为两类：业务顾问和开发顾问。 SAP顾问严格按照模块和业务/开发划分。 但是，随着工业互联网PaaS平台会逐渐成熟，二次开发平台的开发门槛会越来越低。 企业需要的大部分功能只需配置即可，不需要进行过多的深度开发。 傻瓜式应用已经实现。 同理，华为目前面向开发的平台也封装了一些面向开发者的工具，提高了效率，减少了开发接入。 ——自动驾驶。

也就是说，开发顾问会逐渐向业务咨询方向发展，帮助客户梳理流程，进而重塑流程，因为企业流程重塑的发起者往往需要作为第三方进行梳理。

随着软件功能的不断完善，企业对单点系统应用软件的需求会逐渐增加。 因此，大型企业不排除增加信息化部门的数量，进而在企业现有功能之上完成单点化。 功能的优化和补充可以提升客户、供应商或者内部业务人员的用户体验，所以对于想磨砺头脑去甲方的同学来说是个福音。

传统的农业工作，如播种和收割，通常是按照固定的时间表进行的。 新技术的开发为农业生产提供了参考依据。 通过收集天气、土壤、空气质量等数据，观察作物成熟度以及设备和人工成本，可以更准确地规划农业生产，甚至对未来的生产状况进行预测和分析。

精准农业需要实时收集和处理数据，以帮助农民在种植、施肥和收割作物时做出最佳决策。 用于测量土壤和周围空气的温度和湿度的传感器遍布整个田地。 利用卫星图像和无人机拍摄实时照片，图像可以显示作物成熟度，并结合天气模型进行提前预报。

用人工智能收集和分析农业数据

一家来自以色列的人工智能初创公司在 7 月完成了 1500 万美元的一轮融资。 公司的主要业务是利用计算机视觉和人工智能帮助农民分析收集到的农业数据。

该设备安装在温室和田间，目前包括：太阳能电池板、摄像头和温度、湿度和光传感器。 近距离摄像头和云服务用于收集和分析农民需要的信息，机器学习用于记录实时数据。 早期分析可以帮助农民预测产量并以其他方式弥补预期损失。

先进的设备可以看到植物的生长情况，植物、花朵、果实的颜色，蜜蜂的密度和质量，叶子上有没有病害。 该公司表示，与来自卫星和无人机的图像相比，该系统将使农民更准确地了解他们的作物是如何生长的。

其技术已被西班牙和墨西哥的许多农场采用，该公司的客户包括沃尔玛和特易购等零售公司。

利用机器视觉识别农作物，实现智能喷洒

对于农业专家来说，可以从土壤和天气、航拍图像以及来自无人机和卫星服务的其他数据中获得大量信息。 但对于自己种植农作物的农民来说，这些高科技工具和服务并不能直接帮助他们生产。

以现有土地资源满足未来人口增长，需要提高农业生产效率，降低成本，这正是农机企业正在做的事情。

约翰迪尔是全球最大的农机巨头，多年来一直为农业生产提供先进的产品和服务。 该公司于 1999 年被 Deere & 收购，其 GPS 技术用于农业生产，使农业机械的运动自动化，精度达到亚英寸。 Deere & 最初是“精准农业”领域的领导者。

9 月初，迪尔以 3.05 亿美元收购了 AI 创业公司 Blue River，将机器学习应用于农业生产。

蓝河的核心技术是利用机器视觉识别农作物和杂草，实现智能喷洒。 在传统的农业生产中，对所有农作物进行整田喷洒农药和化肥，效率低且成本高。 Blue River 的技术将一组摄像头连接到喷雾器上，并使用机器学习来识别植物。 如果是杂草就喷除草剂，如果是庄稼就施点肥料。 具体参数可由养殖户自行设定。 Blue River 说这节省了 90% 的除草剂，同时还降低了劳动力成本。

收购 Blue River 反映出对农业自动化技术的需求不断增长，因为传统农业中的许多工作正在被数字技术所取代。 迪尔相信机器学习将成为未来精准农业的重要能力。

人工智能技术对农业生产的帮助，主要是数字信息的整理智能农业，就像现在的自动驾驶汽车，只能辅助导航，不能代替司机。 因为农业生产变化多端，不可控，一些简单重复的劳动可以通过自动化来完成，但农场还是需要一个主人。

新技术弥补了传统农业的短板，全自动化的未来农场越来越近了。 农业生产动力对效率提升的提升越来越小，未来的技术创新将体现在信息化上。

文章参考：The Verge