在此次疫情防控当中,我们能够看到最主要的需求是什么呢?一是对充分有效信息和资源共享需求,二是对及时精准物资匹配和管理的需求,三是对智能高效技术和工具的支撑需求。

  以下内容节选自直播实录:

  本文围绕三部分内容展开

  1、数字化转型的关键问题

  2、产业数字化转型进展情况

  3、产业数字化转型的方向与瓶颈

  数字化转型的关键问题

  产业数字化转型是我们国家在数字经济时代的主要命题,我们认为它至少面临三个方面的关键问题。

  第一,不确定性下降和复杂性上升的经济均衡问题。我们推动产业数字化转型,肯定要持续采集和形成源源不断海量信息,我们的目的是为了更为直观、清晰、深刻的认知和掌握产业的运转过程和深层机理。这个目的是为了降低我们仅仅依赖于人工经验判断而造成的误差和不确定性,但是我们也要了解到,降低不确定性固然能够实现对产出数量和质量更为精准的控制和调整,但是同时也会带来复杂性的上升。无人工厂固然很美好,表面上我们看不到很多的工人,但是背后却是大量的工程师、程序员,日以继夜的投入和付出,而为了雇佣和组织这样一些工程师和程序员,我们需要调制新的装置,需要培训工人去学习新的技能,以及购买大量的软硬件,配备新的人才,甚至我们需要为之重构我们整个企业和组织的架构。

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  因为产业数字化转型而带来的不确定性下降,必然面临的就是复杂性上升,而复杂性上升肯定会带来投入的显著增加,尤其是数字化转型的前期,这种较高的投入和产出比一定会体现的非常非常明显。所以要推动产业数字化转型,我们要考虑的第一个问题,就是怎么解决不确定性下降和复杂性上升的一个经济均衡问题。所有不考虑经济均衡的产业数字化转型,都是缘木求鱼和空穴来风。

  第二,供给碎片化和需求协同化的全局统筹问题。这个怎么理解呢?我们还是以制造业进行举例,在研发设计、生产制造、经营管理三个条线,都有各自不同的技术供给和制度供给。我们首先看技术供给,在研发设计层面从二维到三维的转变,从仿真到孪生的演进,以及从单一零部件延伸到整机和全产品生命周期,整个一条技术逻辑是通顺的,它会沿着自己技术路线不断演进。

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  同样在生产制造层面和经营管理层面也是一样,无论是从过去的获取生产数据到现在配置生产资源,从协同生产过程到优化生产体系,还是经营管理从过去面向产销供的生产优化,一直到目前开始向云端迁移,都有着各自不同的技术供给,以及不同的技术演进路线。在割裂的、分离的数字化演进路线上面,这些技术供给都是成立的。但是我们目前产业数字化转型不是垂直型建设,也不是这种烟囱式的、隔离式的建设,我们需要的是一个全局统筹的协同化建设。因此这就形成了第一个矛盾,就是碎片化的技术供给和协同化的全局统筹需求之间的矛盾。

  真正难以解决的矛盾是什么呢?是我们在制度供给上的矛盾。无论是怎样的一个企业,很多时候会发现研发设计、生产制造、经营管理这三个是不同的业务条线,也分归不同业务部门和职能部门,甚至有着不同的汇报条线。在统筹考虑产业数字化转型,协同开展数字经济的时候,我们除了要协同技术之外,更需要协同的是我们的制度,我们的机制,我们的组织架构。这就是在制度供给方面,在本身组织架构割裂方面和目前协同化需求这样一个矛盾的所在。

  第三,前瞻技术大量涌现和现实需求尚待挖掘的一个市场培育问题。我们可以看到目前新一代信息技术,尤其像5G、大数据、人工智能、区块链,甚至包括量子计算,确实在关键环节和一些重大领域当中出现了一些比较重要的集中突破,也正逐步从理论创新向使用创新延伸,从科学研究向产业应用这边去迈进。但是我们另一方面也要看到这些已经发展了数十年甚至上百年传承的产业,在发展过程中也出现过大量的困难和问题。我们首先要问自己的问题就是,它们是不是一定要用新一代信息技术解决,比如5G、大数据、人工智能、区块链这些技术。这些新的信息技术运用到传统产业当中,到底只是催生了一些泡沫式的虚假需求,还是带来了一些真正的具备实践应用价值和示范推广意义的真实需求。

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  可以不客气的说目前在市场上我们能够看到的很多新一代信息技术所谓的应用和落地,其实都有着大量的泡沫存在。真实的需求不是没有,但是它需要时间的沉淀,需要经过时间的检验,而不仅仅只是我们说为了迎合潮流,为了体现我们可能已经知道某个名词了,而实现了一些噱头式的应用。真正这些技术是要被应用到那些能够发现问题,能够解决问题的一些竞争当中,并且要探索与部分应用场景进行结合的这样一些立足点和开拓方式问题的一些进程当中。

  产业数字化转型进展情况

  我们所讲的5G、人工智能开源平台、工业互联网平台,都是目前国家所提倡的一个“新基建”的概念。在产业数字化转型方面,一般认为工业互联网是推进产业数字化转型的一个主要突破口,我们可以把它分为优化存量,做大增量和融通发展。

  在优化存量方面,实际上就是通过数字技术的广泛深入融合应用,降低企业人员投入和综合运营成本,从而优化资源配置。在做大增量方面,实际上是通过跨越设备、系统、厂区、地域的互联互通,实现生产服务体系的智能化升级、产业链延伸和价值链拓展。在融通发展方面,实际上是依托信息网络平台,实现各类要素资源跨行业、跨地域、跨时空的快速汇聚,和高速共享,从而推动先进制造业与现代服务业的深度融合,促进一二三产业,大中小企业融通发展,培育形成新的增长点。这样无论是优化存量、做大增量,还是融通发展,既是产业数字化转型的目标,同时也是工业互联网主要优势的一个体现。

  工业互联网目前也有常见的两种认识偏差,一种认为工业互联网是互联网的下半场,另外一种就等于拆字游戏了,认为工业互联网是工业+互联网或者互联网+工业。这两个认知在我们研究当中其实都是不太认同的。一是我们不能把工业互联网认为是互联网的下半场,因为我们现在所谈的互联网都是基于消费互联网的概念,而工业互联网在连接对象、技术要求、运用场景方面,与消费互联网有截然不同的特征,应该说工业互联网和消费互联网,谁也不是谁的下半场,但两者共同构成了网络经济的重要组成部分。同时工业互联网是一个整体,我们不能把它拆开理解,它是新一代信息技术与先进制造业的深度融合,是具备国家战略意义的新型基础设施。

  以上简单描述一个工业互联网的构成。它实际上就是通过工厂内网连接了系统物料、产线、劳动者和设备,同时将内网拓展到与工厂外网之间打通用户、服务、物流供应链、金融之间各个要素,各个供应链之间的环节,最终在各个环节之上搭建了一个汇聚工业数据,沉淀工业机理,形成工业模型的平台,在平台之上再开发了关于个性化定制、柔性化生产,网络化协同和服务化延伸各类的创新应用。

  如果从定位上来看,工业互联网是推动高质量发展的新型基础设施,具有大范围、多场景、低时延、高可靠、集中投入、长期回报的典型特征。在愿景方面,既然作为基础设施,工业互联网是要围绕陆海空天形成全维度的覆盖,面向虚拟世界与物理世界打通全领域的连接,针对人类生产生活提供一个全方位的支撑。工业互联网与智能制造、两化融合有什么联系呢?

  我们认为工业互联网是在两化融合与智能制造基础上持续扩大和升级,从内部拓展到外部,从串行上升到并行,从线性发展到非线性。在效用上面,工业互联网是促进了数据、劳动、技术、资本这些全要素的全面互联,带动了供应链、创新链、金融链等全产业链的高度协同,使得价值从生产端到研发设计端,再到销售服务端的单点式迁移发展到价值全网络化的共生。从简单的产品交易和技术交换,发展到知识和能力交换导向的全产业革新重构。

  当然它最本质的效用和共享经济的本质是类似的,都是通过提升工具使用效用和效率,优化决策的流程和机制,而达到了供给侧和需求侧的精准对接和实时匹配。我们所谈到一切新的概念、新的模式、新的定义、新的业态,最终的目的都是为了实现供给侧和需求侧精准对接和实时匹配,这是我们所有新理念本质的目的。

  产业数字化转型的方向与瓶颈

  在此次疫情防控当中,我们能够看到最主要的需求是什么呢?一是对充分有效信息和资源共享需求,二是对及时精准物资匹配和管理的需求,三是对智能高效技术和工具的支撑需求。

  如果从数字技术应用方面来看,我们目前大概能看到这几个方面的应用。

  一是用大数据来构建疫情动态监控系统,实时呈现疫情动态预测疫情发展趋势。

  二是基于人工智能的体温检测和追踪系统,进行实时体温检测,对疑似和潜在疑似人员进行活动的轨迹追溯。

  三是在线物资的对接和设备管理平台,使得物资供应对接和调度管理更为透明、准确和高效。

  四是远程智能医疗系统,之前美国在抗击埃博拉疫情的时候就广泛使用远程医疗机器人和远程医疗系统,重点是面向这种三四线城市和偏远地区提供网络会诊平台,丰富基层医疗资源配给。

  五是免费开放算法算力资源,向各科研机构提供支持,助力药物和疫苗的研发。

  六是用智能机器人破解人员安全防护问题和容易疲劳的难题,来替代人员提供医疗看护、物资配送和科普宣传等服务,这些数字技术和应用都是切实在此次疫情防控当中得到了一些具体的场景应用体现。

  产业数字化是一个长期、整体的趋势,疫情只是作为一个外来的冲击因素,加速了我们产业数字化的转型。主要体现在以下几个方向:

  第一,实现平台级资源整合和信息共享,提升了疫情中的应急处置效率。

  第二,基于高速泛在连接的网络,实现了实时供应链协同,快速发现去匹配一些关键物资。

  第三,开展远程可视化的云会议、云管理、云调度、云运维,解决了复工的密接难题。

  第四,基于数据驱动的对于生产决策的一些智能化提升。推动精准营销和精准管理,而降低因为疫情带来的市场疲软期的波动转变风险。

  第五,挖掘数据附加值,目前能够体现出来的数据附加值更多还是在供应链金融方面,而通过挖潜数据,体现出来企业真实开工情况和企业真实的资产运营情况,拓宽尤其是中小企业的融资渠道,从而不同程度缓解疫情造成的资金压力。

  这几个方面都是目前我们能够看到疫情加速产业数字化转型的主要方向。同时我们也有这样几点判断。

  第一,如果说我们觉得疫情是黑天鹅的话,实际上数字化转型就是我们整个社会面临的灰犀牛。虽然说在这次疫情当中,很多企业,尤其是中小企业都遭遇了重大危机,但是这个危机其实一直存在,只是因为这次疫情突然的出现,而起了一个加速冲击作用。但是产业数字化转型作为一个趋势,它一直都是我们面临的一个趋势和态势。

  第二,5G、大数据、人工智能、互联网前沿技术潮流并不是我们的目的,什么样的数字化转型能够解决我们目前面临实际效率低下、人工不足,甚至资金压力巨大的实际问题,才是我们真正的目的。

  第三,我们所说的这些产业数字化转型的方向,前提一定是我们有了坚实的网络,沉淀了充足的数据,开展了高效的机制,推出了一些创新的应用,才有了我们产业数字化转型的各个具体向和功效。

  疫情更加凸现出了我们产业数字化转型面临的瓶颈制约,主要包括四个方面。

  第一,核心技术短板仍然存在,虽然部分问题得到改善,但是一些核心关键问题依然还是比较突出的。我们的产业尚不能做到完全自主可控,很多产业数字化转型的领域关键技术和关键标准,还是大部分由外商、国际厂商来把持、垄断的,这是我们核心技术短板仍然突出。

  第二,对于数据要素价值还没有充分发挥,政府也好,企业也好,还没有完全树立起来这种数据思维。虽然说数据已经成为一个关键生产要素,但是如何确权、估值,如何保障它的顺畅交易,这些问题既没有总体顶层设计,也缺少具体实施手段,对于数据资源管理能力还不强,特别是那些真正高价值的数据转换能力还不足。目前对于数据转化,常见的就是用来做征信服务,实际上数据能做的可远远不止于去做贷款的一个凭证,它能够开发的附加值还是很多的。

  第三,国内各产业各区域之间的产业数字化差距是比较大的。在产业层面,目前表现出来明显的3大于2,2大于1的显著特征。服务业数字化转型比工业的数字化转型要强,工业数字化转型要明显比农业数字化转型要强。这个差距在短期内,我们认为是难以拉近的。

  第四,产业融合发展的基础和应用能力依然不足,企业数字化基础比较薄弱,大量企业自动化、信息化积累仍然不够,数字基础和人才储备也不足。国内目前常见数字化应用仍然是以中低端的生产优化类和管理优化类为主,不能完全满足我们产业数字化转型。

  最后给企业讲四点建议。

  第一,建议大家高度重视数据和智能,要学会从比特化的角度重新构建和描绘我们的供给和需求,但是我们也要认清楚,不结合业务逻辑,不能建立模型的数据,它是无用的数据。大数据不是越大越好,海量数据不是越多越好,而是要能够结合业务逻辑去建立模型的数据才是有用的数据。同时我们也要理解,数据是基本生产要素,智能是我们的核心竞争力,但是要通过数据的定义、分类、交互形成的,尤其是复杂的智能,它是需要大量时间的积累和一些案例的海量积累才能形成的。

  第二,我们组织变革不能滞后于技术变革。新技术未必能立竿见影带来效率提升和成本下降,优化组织架构和改善业务流程有着加速器和催化器的作用,我们对新技术的期望值如果越高,投入越大,我们越要反复审视是否做好了经营管理方面的充足准备,就是组织变革一定要在技术变革之后最好就能完成,或者和技术变革同步完成。

  第三,一定要以应用场景为根本牵引,大量新的业态、新的模式其实并非为我们目前所准备的,那些曾经难以解决的问题,以及受过去条件限制,不能大量涌现的需求,才是我们这些新技术和新事物真正用武之地。我们开发新业务,一定要注意到场景层面,让这些可以盈利的场景形成规模化,才能促进新的产业。

  第四,这种开放式的竞争合作将更为常见,不仅是合作需要开放,我们在合作方面,肯定是要勇于和善于拿出自己的资源,将对的事儿交给对的人,形成优势互补。比如说我们讲的数据资源挖掘,如果我们自己不具备数据资源挖掘和数据附加值开拓能力,我们不妨把数据拿出来交给我们信得过的第三方提供商,让他们给我们开发数据和挖掘数据的附加值。同时竞争也是要开放的,不要执着于技术、产品和成本层面进行零合博弈,而是通过我们所在的平台和我们所处的生态去进行价值释放,这样的竞争才是一种双赢式的竞争。我们说未来数字经济时代的竞争一定不是零合博弈的竞争,一定是有着共赢的价值释放类的竞争。

责任编辑:wuwenfei