闲聊楼宇数字化转型的段位
这一过年，人就懒惰了下来，内心里给自己找好了各种理由去为停止更帖打掩护。最近刚好工作上也有不小的调整，让我去反思之前的认识是否了解充分，是否以为理解而真实并没有。结合这一个多月不算紧张的学习期，通过内省 我对楼宇数字化这个方向的未来仍旧充满信心，思索中偶得的一点想法觉得还是要及时记录下来，不管是敝帚自珍也好，自说自话也罢，这就像迷雾中看到的一点星光，总有照亮家门的一天。
今天，我们仍旧摸着“数字化转型”这个话题过河，不过结合前面说过几番的楼宇数字化看法，我们再聊聊市场上几家代表性的楼宇数字化转型做法，稍作点评
数字化转型-青铜
【案例1】互联网大厂B公司业务发展迅猛，持续几年不断地拓展新园区和办公场所，楼宇管理方式也从三方租赁转为自建自持，不过这些分部的楼仍旧有多家运营公司独立运作，管理粗放。从员工角度来看 缺少统一的客户体验，尤其作为一家互联网公司 员工经常各园区出差，如果园区服务无法一视同仁，甲园区有乙园区没，难免会被员工埋怨。从运营方来说，各园区缺乏可对比参照的基准，缺乏有效的数据支持，难以有效评比分析 找出其中好的示范及需改进的短板。
有鉴于此，B公司组织内部E团队启动建设智慧园区业务，通过2-3年内部调研和摸索，E团队通过将L厂商的停车场系统、P厂商照明系统、K厂商门禁一卡通系统、S厂商人脸识别系统……统统集成到B大厂自己的物联网平台SXC，而且为了突出IT公司的技术优势，SXC还整合了自己的移动办公平台F
一番热火朝天的建设后，B公司的智慧园区平台上线，通过数据可视化管理方可以直观地了解运行态势及园区效率，无感通行这种非接触式的安防措施也满足了疫情之下的实际需求。结合这些成果，E团队再接再厉拟向B集团申请，在未来新建园区全面推进SXC平台战略……
3年后，随着运营运维数字化的需求深入，园区行政不再满足于人走灯灭、（新）风随人走这样的场景联动，希望能进一步地完成能源按需响应，减少无效低效的供能。另外物业也反馈告警事件处理，希望能提供相应的专业辅助预案并屏蔽无效告警。客户代表将这些需求提交给E团队。因为之前仅仅做了各系统的信息化集成，并没有过多考虑深层级的数据要求，数据也并没有做到真正的畅通流转，这部分功能如何实现，E团队的小王陷入了沉思
由于对智能化系统、智能化设计的不够专业，很多IT公司往往容易犯上述B公司的错误，觉得子系统给我数据，我把数据要求提出来就行了，通过三方集成商将数据接入我们的物联网平台，然后基于这些数据，或自研或拉生态伙伴共研，就可以完成各种应用场景。想法很美好，现实很残酷！完成上面美好想法的一个隐含条件 其实是你需要足够了解你的数据，源头是哪里，形态怎么样，如何采集，如何使用。如同当你仅了解什么是SCADA，必然无法完成电网优化调度的任务。楼宇智能化你只知道BA、FA、SA系统，但对进一层的内部情况不够了解，那你对如何提集成数据要求、如何评估集成设计是否合理 必然是懵逼的，最后给上层应用能提供的数据质量也就无法保障，又何谈完成灵活的数字化平台基础建设。
数字化转型-白银
【案例2】某IT大厂J结合当前的政府数字化政策，在智慧园区、数据中心等方向排兵布阵，同时结合自身的技术优势，通过与三方自控系统厂商H 合作，推出一系列云-边协同的智能解决方案，也逐步获得市场企业客户的认可。在此基础上，J企业希望进一步扩大其企业云战略，于是提出结合AI的模块化园区建设思路，希冀用人工智能的加持让园区运营更高效节能，数据中心PUE更低。J大厂有自己的硬件优势，所以在BA冷却设备、UPS供电设备、强配电柜都预装了自家的传感采集器，通过这些采集回传的数据辅助完成优化决策。相比之前粗放型的模式，数据中心可节能近40%，PUE降到1.30，预测性维护节省运维成本近30%。
相比较案例1，J大厂无疑在数据使用上要胜出一筹，不过当面临进一步地数字化要求时，我们看看又会如何？
常规的AI模型训练大多采用CNN卷积神经网络或DNN深度神经网络方案，这些方案基于采集的历史数据计算算法模型，进而调节影响能效的参数到最优。这就是基本思路，但这里还没有考虑外部因素叠加的影响，比如天气情况、暖通设备的磨损状况、空间气流组织传热特性等。所以这样训练出来的方案还略显生涩，离理想的效果必然还有段Gap。
有软硬件基础的IT企业，对硬件的理解和系统级深度，无疑要比互联网企业有独到之处。他知道自己的弱项，所以有取舍，找到合适的专业伙伴一起完成数字化方案。不过毕竟术业有专攻，当再想往里走一段时，如何落地AI，做好的专业AI方案，而非空有AI架子，这又是值得此类企业去思考和探索的。
数字化转型-黄金
【案例3】传统企业H在楼宇自控、安防、消防板块，一直享有盛誉，不过最近几年也面临外部市场环境变化，智能化项目利润逐年走低的压力。传统的项目集成交付模式越来越受到廉价弱电总包企业的蚕食。而回过头来看，H公司由于内部体系庞大，业务条线诸多，虽然依靠自身过硬的众多智能化硬件、控制器软件，也推出不少的智能化管理系统，不过难以形成合力，各自为战，而且这些楼宇管理系统由于不是利润主要来源，设计开发的投入往往不大，周期漫长，造成滞后市场的数字化软件诉求。另外，虽然市场对云计算、物联网、大数据反应热烈，但公司对数据上云，BA专业数据开放使用还是诸多顾虑，迟迟难以形成统一的云服务战略，还是以项目本地系统为主打模式。
我始终认为，相比较 IT技术，传统OT的经验和技术要更难跨过，这些也是为何西方工业化巨头一直牢牢把握制造业上游，而我国虽然工业门类齐全但还是只能称工业大而不强的表现。CAD、CAE、CAM等计算机辅助系统我们多半还需仰人鼻息。所以当有工业底蕴的自控企业试图往数字孪生、IT智慧运营方向努力的时候，我觉得他们的基础要好于前面两家的情况。当然撇开企业基因不谈，要是他们自己就不愿意走开放的数字化转型方向，而依旧守着树立数字壁垒的观念，那他们的机会也未必比前两家多。
多年来互联网的市场造富行为，让更多的人恍惚觉得云才是高大上，而轻视真实落地的制造、工业等实业，当然这时代，无法指责他人，人都是趋利的，有利则聚、无利则散，暖通、自控等苦哈哈的活儿又挣钱不多，何必去追逐。不过看看德国这等工业大国，那才是将数字化做到了骨子里，现在提倡的数字化转型、数字孪生，窃以为是要往纵深去落实数字化，而不是表面化的用数字就够了。无论产线制造、还是设计施工，以及售后运营、可靠运维，无处不需要数字化，而这些数字化也不是独立割裂的，而需要通盘考虑，求本溯源，每个阶段都做好才能最后整体效果好。
数字化转型-王者
【案例4】 此处空白，无
数字化转型，无论云原生、微服务，还是中台、SaaS化等，都仅仅是转型能力框架中的技术支撑底座。这个底座最终还是要回到为业务目标和战略服务。因此数字换转型的内在诉求才是第一位的。
数字化转型要高于数字化转换和数字化升级，以新建一种更有活力的数字化商业模式为目标。数字化转换完成的是信息数字化，有点类似工业自动化信息系统5层架构中的现场控制层；数字化升级则完成流程数字化，类似管理层；而数字化转型则代表了企业及网络层，完成的是业务数字化。数字化转型不仅需要IT人员，还需要对流程、业务方方面面有足够理解深度的专家一起进行重新定义，才能成功。
数字化转型成功的标志是，企业通过数字化技术实现业务的转型、创新和增长。这里包含了两个内容，一是数字化技术的使用，二是业务或商业模式重塑。其中数字化技术只是工具和手段，业务重塑才是根本。所以不是简单的上个工具系统就解决了数字化转型难题。
围绕业务价值驱动，楼宇智能化的数字化转型，我觉得需要从连接、数据、智能三方面去发力。连接不仅是物的连接，还包括人的接入，时空信息的接入、三方信息系统的接入。通过连接，解决最基本的业务协同问题。数据，则是价值孵化的源泉，通过管控治理、持续积累形成数据沉淀，反哺业务。智能不是简单的BI或AI，而是带着行业深度思考和经验的智能化分析、加工、提炼。
数字化转型好的企业，我觉得一定是勤修内功的企业。内部能力提升和重构也是数字化转型的重要工作，只有这样，才能实现业务的敏捷，具备面对市场和客户需求的足够柔性应对能力，才不会让诸多问题都变成解决方案定制化的包袱。如果内力不够，就跨界走出去，很可能过于匆忙，无法支撑。每个企业都需要弄清楚自己的核心竞争力在哪里，要专注在自己的核心竞争优势上，而不是去做自己不擅长的事。
有种说法，上数字化转型是找死，不上是等死 虽然很多时候互联网企业提出的宣传口号最后证明是泡沫，不过数字化转型我倒觉得还是有着光明前景的，只是如何做、怎么做需要好好衡量。我们不反对技术推动业务流程的改变，当前AI、智能制造很多都是由IT反向发起的，这些发展对传统的生产制造、市场营销产生了巨大的影响。不过也要留意传统业务部门和人员由于技术的短板，往往难以深入思考如何借技术来优化改进业务。这就需要那些有IT背景，同时又熟悉业务的专业人员来理清这些关系，重构商业味逻辑，提出更适合发展的业务破局方案。
数字化转型一定是小步快跑、分阶段演进的方式，而不是力求上来就建立大而全的平台，这种错误做法投入巨大还难以见效和维护。真正准确的做法还是围绕数据驱动，向数据要价值，凡事能服务好数据价值要求的技术平台就是好平台，反之即使再花哨、再壮观也是银蜡枪头。
牢骚太盛防肠断,风物长宜放眼量
在智慧楼宇这个新领域摸爬滚打近6年，有过高光也有过低谷，从早期的信心满满，以为自己懂了，到中间 怀疑自己，以为自己诸多不懂，再到又发现自己很多想法可以和行业专家聊到一起，逐步又有了些小信心。最后还是用领袖的一句诗
来勉励自己，平常心才能走得长远，不管工作上遇到的人或事有啥不如意的，看淡点开阔天空，也许过段一段时间，发现那都不算什么事。
仅以此文献给生日的我：）