【数字化】“守正”“出奇”是数字化转型的两腿，缺一条企业都是瘸子；在数据大爆发、技术大跃进年代，如何实现“第二次机器革命”？...
森哲大中华区副总裁刘东
【数据猿导读】埃森哲埃森哲大中华区副总裁刘东提出，企业进行数字化转型既要守正，也要出奇。一方面我们要做好本职工作，做好生产，做好营销、做好售后；另一方面要把握机遇，要用数字技术带来的新机遇开发新产品、提供新服务、缔造新业态、创造新模式。
作者 | 刘东
官网 | www.datayuan.cn
微信公众号ID | datayuancn
工业互联网时代的产业新机遇在哪里？互联网时代如何运用产业大数据发展企业？了解数字化世界、拆掉思维的墙，适应这个快速变化的时代，从认知升维开始。
4月26日，由数据猿、国安创客、腾驾文化三方主办；上海大数据联盟、首席数据官联盟、深圳市大数据研究与应用协会、DIPNET、兆信股份联合协办的“AI in China之智能制造-数据驱动产业变革”高峰论坛在北京举行，大会旨在通过用数据驱动产业升级的一批先行者给业者带来深度思考和经验借鉴。
以下是埃森哲大中华区副总裁、北京技术研究院院长刘东带来的主题为“发现新动能中国制造业如何制胜数字经济”的现场分享实录，由数据猿独家编辑整理：
各位嘉宾、朋友下午好。
今天我通过一则研究报告和大家简单聊聊制造业的数字化转型。我演讲的题目是《发现新动能，中国制造业如何制胜数字经济》。
数字技术扑面而来，带来了无数的变化，创造了无数的机会，通常我们用标准普尔指数来表示经济领域的潜力。
1935年标准普尔指数榜上的企业平均寿命是90年，1958年是61年，逐年递减，到2026年，预计企业的平均寿命只有14年。 标准普尔榜上的企业一定程度上代表了整个产业，可以反映整个经济格局，事实上工业经济领域的企业在整体经济格局中依旧占据主体地位。
在过去六七年的时间里，世界经济正高速地从传统工业经济向数字经济转型，调查分析和研究表明，数字经济、数字技术给中国的GDP带来了3.7%的增幅，占了GDP增速的一半还多，从另外一个角度说，数字经济给中国带来的经济增量远高于其他因素。因为没有任何一个单独因素能对GDP产生这么大的影响。数字经济和数字技术给经济、企业、企业家都带来了很好的机会。
生产要素价格上涨、市场需求走弱一系列运营指标的恶化使企业转型升级，提升自身竞争力，拥抱新的机遇和动能的紧迫性大大上升，传统企业只有转型升级才能重回过去的辉煌。
怎样用数字技术武装企业？企业面临着N多选项。上图黄色的部分即企业从生产的角度进行数字化，浅蓝色是守正，守正道、守本业，用数字化把本业做的更优更好。黄色所指示的生产意即迈向数字经济新模式，怎么理解呢？就是出奇。守正是不断优化产业，出奇就是出新，做数字化转型，跟上经济变迁的大潮。
数字化转型是一个全方位的工作，我们从规划、生产、管理、销售四这个方面做宏观的研究分析，宏观下面还有更小的维度。企业若想做数字化转型，要知道往哪走，有哪些愿景，用哪些技术，提供哪些服务。要有数字化的生产，数字化的销售，数字化的互动，要让整个供应链互动起来。内部的管理也要数字化，要用数字文化推动数字化发展。所以数字化转型是一把手工程，不能留于局部、留于点状，要全链条全幅度审视业务。
我们与美、日、德做了一个横向的比较。美、日、德、在规划、管理、生产和销售方面都各有长短，中国只落后于德国。我们中国虽然进入工业经济比其他国家晚，但我们的数字转型不晚，甚至还领先一些国家，我们没有输在起跑线上。可是如果就企业个体看，在规划、管理、生产、销售这四个领域排名前15%的企业中，中国只占两成。
那么企业如何实现数字化转型？问题可分解成三个部分：一、数字化是否能帮助企业提升业绩？二、什么情况下数字化能帮助企业提升业绩？三、怎样做才能让数字化帮助企业提升业绩？
通过上面这张图上，我们从数字化水平和经营计较两个交叉维度将企业分为四类。最好的一类企业，数字化水平高，经营绩效也好，我们称之为数字领军者。还有一类，经营绩效好，但是数字化水平不高，我们称之为传统商业领袖。第三类，数字化水平高，但是经营绩效不好，我们称为数字实践者，其他的企业归为另一类。
比较数字领军者和传统商业领袖，在成长性上，也就是规模扩张上传统商业领袖好于数字领军者，但传统企业在盈利性、前瞻性、持久性、一致性方面传统企业不如数字化企业，换句话说，规模大不代表你企业强。
再比较数字领军者和数据实践者，两者的数字化水平差不多，但绩效总分数字领军者比数字实践者高了94%。两者的差别在于，虽然都在数字化上投入了很多，但数字领军者是整体投入，数字时间者是局部投入，哪里需要补哪里，看着区别不大，在企业洞察方面、战略优势上可就差很多了。
总结一下，从传统经济到工业经济再向数字经济转型，这个迁移代表着企业，甚至国家可以抓得到的机遇，一方面我们要做好本职工作，做好生产，做好营销、做好售后；另一方面要把握机遇，要用数字技术带来的新机遇开发新产品、提供新服务、缔造新业态、创造新模式，既要守正也要出奇。
关于分享嘉宾
刘东，领导埃森哲北京技术研究院，围绕云计算、物联网、大数据和区块链等技术的创新应用展开研发。是ThunderBolt技术的主要研发人员，曾在英特尔中国研究院和国际商用机器公司中国研究中心出任高级技术和管理职位。北京大学无线电电子学士、遥感和地图学硕士和博士；发表学术研究论文25篇，获得11项多国发明专利授权。
在数据大爆发、技术大跃进年代，如何实现“第二次机器革命”？
【数据猿导读】4月26日，由数据猿、国安创客、腾驾文化三方主办；上海大数据联盟、首席数据官联盟、深圳市大数据研究与应用协会、DIPNET、兆信股份联合协办的“AI in China之智能制造-数据驱动产业变革”高峰论坛在北京举行。会上，中国通信工业协会副会长、中国通信工业协会两化融合委员会会长张彦国带来了“《中国智能制造发展战略》研究解读”的精彩分享。
作者 | 张彦国
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工业互联网时代的产业新机遇在哪里？互联网时代如何运用产业大数据发展企业？了解数字化世界、拆掉思维的墙，适应这个快速变化的时代，从认知升维开始。
4月26日，由数据猿、国安创客、腾驾文化三方主办；上海大数据联盟、首席数据官联盟、深圳市大数据研究与应用协会、DIPNET、兆信股份联合协办的“AI in China之智能制造-数据驱动产业变革”高峰论坛在北京举行，大会旨在通过用数据驱动产业升级的一批先行者给业者带来深度思考和经验借鉴。
以下是中国通信工业协会副会长、中国通信工业协会两化融合委员会会长张彦国带来的主题为“《中国智能制造发展战略》研究解读”的现场分享实录，由数据猿独家编辑整理：
大家下午好，我今天分享的主题为“中国智能制造发展战略”。最近，中美贸易战打得火热，贸易摩擦的核心直指“中国制造2025”十大战略的重点方向，美国想遏制中国从制造大国向制造强国迈进。站在整个历史长河的角度来看中美贸易摩擦，我觉得这是一个历史拐点：美国由盛而衰，中国由弱而强。这个拐点的实现需要很长的时间，我想某一个事件一定是个导火索。
中国进入了一个新的时代，新时代的特点是经济发展的速度加快，我们要加快建设制造强国，推动制造业加速向数据化、网络化、智能化发展。
其实，早在2015年国务院就发布了“中国制造2025”战略，该战略指出，以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向，促进制造业数字化网络化智能化。
当时就确认了智能制造是中国制造转型升级的主攻方向，但是由于我们国家规模比较庞大，工业体系比较完备，中国是世界上唯一具备39个工业大类，191个工业中类，525个工业小类的国家，我们国家在工业界中还没有形成一个比较清晰的智能制造发展战略图和基础路线图，广大企业在智能制造的认识上还存在着很多误区，怎么发展？选择什么样的路径？怎么实施？这些方面都困惑不解。
之所以困惑不解，取决于两个方面：
第一、他们对本业认识不足，自以为是。
第二、他们对某些政策的理解不到位。
基于此，2017年，中国工程院组织了100多位院士和专家对中国制造业进行了深度的调研，并形成了新一代人工智能领导的智能制造发展战略研究。
去年年底，在南京召开的世界智能制造大会上，周济院长代表工程院发布了新一代人工智能领导的智能制造发展战略研究，发布之后，在国内外引起了巨大的反响，我想中美的某些摩擦与这个战略也有一些关联，因为这个战略的发布使中国智能制造的理论体系在世界上处于领先地位。
今天，我重点跟大家分享两个方面：如何认识智能制造以及如何推进智能制造，毕竟只有知行合一之后才能使整个实践路径统一。
如何认识智能制造？
如何认识智能制造？其实，在各种文件里已经精准地指出，智能制造是先进制造技术与先进信息技术的深度融合，贯穿于产品、制造、服务全生命周期的各个环节以及制造系统集成，进而实现制造的数字化、网络化、智能化。其中，数字化是智能制造的基础，网络化是关键，智能化是未来的发展方向。
这张图表明了全世界范围内智能制造发展的历程。在60-70年代，我们关注时间、质量、成本，那个时候我们使用计算机集成制造。之后，在技术驱动下实现了并行工程，发展成为了网络化、敏捷化的信息制造。现在，智能制造的新时代开始了。
在以上四个阶段里面，每一个阶段关注的点是不太一样的。第一个阶段对时间、质量、成本比较关注；第二个阶段在原有的基础上增加了环境；第三个阶段在第二个阶段的基础上添加了服务。例如：海尔倡导“真诚服务到永远”就是从这里开始的。现在的智能制造是要弘扬一种知识的自主化能力。
中国工程院向世界发布了智能制造的三个范式：第一代智能制造数字化制造，第二代智能制造数字化网络化制造，第三代智能制造数字化网络化智能化制造。
那么，什么是数字化制造？什么是数字化网络化制造？大家都比较清楚，我在此就不做过多赘述了。
新一代智能制造是数字化网络化智能化制造，为什么并起来讲？其实就是要告诉我们整个智能制造是三个阶段融合发展造成的，而且最终的智能化制造一定是基于人工智能的。
人工智能的提出到现在为止已经有60多年的时间了，中间有3、5次高峰，人们说人工智能在技术方面已经突破了，其实并没有。现在为什么可以呢？是因为信息环境、社会需求以及人工智能的基础和目标三个方面发生了巨大的变化。
传统的人工智能关注的是如何让机器更聪明，新一代人工智能的特点是基于新的需求环境，如何把计算机和人连接起来形成一个比较庞大的智能系统去实现新目标。
随着新一代信息技术的发展，人工智能在某些方面已经比较成熟了。如今，人工智能在大数据、互联网、多媒体、人际交往、装备等多个领域展开了应用，并形成了五大类智能应用，这五大类智能应用已经比较成熟，同时逐渐产业化。除此之外，人工智能还可以应用于城市、农业、医疗、家居、驾驶、制造等。
到目前为止，我们已经经历了三次工业革命，现在正在经历第四次。前三次我们可以称之为“第一次机器革命”，那个时候对技能的智能化比较关注。而在智能制造的新时代，我们可以称之为“第二次机器革命”，这个阶段，我们关注的是如何让知识、经验逐渐智能化，使人能够从事更加高深、复杂的脑力活动。
接下来，我来说一下实现知识型工作的自动化路径。
第一代智能制造是人和物，第二代智能制造加上了信息系统，而新一代智能制造在信息系统里面增加了知识互动化的功能和系统。
看上图，德国的工业4.0描述的很清楚，他们比较讲究CTF，那么，中国呢？中国更加注重系统观念，在CTF之中我们增加了一个H，中国工程院报告的第二个特点是把CTF上升到了HCTF，把人、机、物进行融合，形成了一个相对完整的智能制造系统，所以提出了以上三个范式。
这三个范式大家要搞清楚，每一个阶段解决问题的重点不同，但它们并不是分离的，中国制造业的发展历程比较短，不像西方的工业制造那么规范。在中国，这三个阶段是融合发展、相互交叉、迭代进行的。
总结为两句话：
如果说数字化、网络化是这一次的工业革命的开始，那么新一代人工智能技术的突破和广泛应用将形成这一次工业革命的高潮，并成为新一轮工业革命最为根本的驱动力核心驱动力；
新一代智能制造将引发制造业的发展理念、制造模式获得深刻的变化，同时它将重复制造业的技术体系、生产模式、发展要素，推动制造业进入一个崭新的阶段，这个崭新阶段就是智能制造阶段。
如何推进智能制造？
我国从20世纪80年代开始推广应用数字化制造，形成了一大批数字化生产线、数字化车间、工厂，但我国大多数企业，特别是广大中小企业还没有完成数字化制造转型。实现数字化的过程中，我们要考虑到数字化网络化制造，数字网络比较讲究用户的产业链协同，我国在推进智能制造过程中必须实事求是，踏踏实实地完成数字化“补课”，夯实智能制造发展基础。数字化、网络化、智能化刚刚开始，工业或制造业永远是社会发展的核心产业，应该把人工智能深入应用到制造业的各个环节中。
创新引领、融合发展、因企制宜、产业升级是中国智能制造发展战略的方针，每一个阶段里面都有一些不同的提醒。我们中国制造业转型升级大约需要20几年的时间：
到2020年，数字化网络化制造在全国得到大规模推广应用，在发达地区和重点领域实现全面应用；新一代智能制造在部分领域获得探索性的成功；
到2025年，数字化网络化制造在在全国普及并得到深度应用；新一代智能制造在重点领域试点示范取得显著成果，并开始在部分企业推广应用。新一代智能制造就是基于人工智能的智能制造，在部分领域取得显著成功，并且开始逐渐逐渐推广应用；
到2035年，新一代智能制造在制造业实现大规模推广、应用，实现中国制造业的转型升级；制造业总体水平达到世界先进水平，部分领域处于世界领先水平，并为2050年我国建成世界一流的制造强国打下坚实基础。
在整个实施过程中，工程院指出了一个智能制造的新体系，这个体系有两个集成平台，一个是智能制造云，另一个是工业智联网，核心是智能产品、智能生产和智能服务。
智能制造的着力点是系统集成。我们国家要在接下来的一段时间里打造几十家系统集成商，包括制造系统内部集成和制造系统外部集成。其中，制造系统内部集成包括纵向集成、横向集成、端到端集成；制造系统外部集成包括制造业产业链条的系统集成，以及智能制造与智能城市、智能农业、智能医疗等交融集成，共同形成智能生态大系统——智能社会。
最后用两句话来结束：
制造是人运用工具将原材料转化为能够满足人们生产生活需要的产品和服务的过程。智能制造只是提高这种转化效率和质量的手段，智能制造归根到底还是服务和满足人们美好生活需求的；
智能制造不是一种静止状态，而是一个持续发展的过程。这其中不仅仅体现为技术进步，对于企业而言，更重要的是，由技术进步进而影响到企业管理的调整、企业生态的重组以至于整个社会思维的变革。让我们一起努力来实现中国制造的智能化转型。
关于分享嘉宾
张彦国先生，青岛远洋船员学院计算机老师10年。参与克拉玛依智慧城市规划设计、数字东胜规划设计，国土资源部数字国土规划设计以及机械物联网系统、油气生产物联网系统等规划设计以及建设。物事人机网时顶层设计方法论、量子制造体系倡导人之一。
人工智能赛博物理操作系统
AI-CPS OS
“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。
AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。
领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：
重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？
重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？
重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？
AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：
精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。
高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。
边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。
AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：
创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；
人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。
给决策制定者和商业领袖的建议：
超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；
迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新
评估未来的知识和技能类型；
制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开
发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；
重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临
较高失业风险的人群；
开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。
子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。
如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！
新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。
产业智能官 AI-CPS
用“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能），在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。
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新技术：“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”；新产业：“智能制造”、“智能金融”、“智能零售”、“智能驾驶”、“智能城市”；新模式：“财富空间”、“工业互联网”、“数据科学家”、“赛博物理系统CPS”、“供应链金融”。
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