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微软谷歌苹果,都在大迁徙

原标题:微软谷歌苹果,都在大迁徙

内容来源:2019年4月21日,在苇草智酷主办的《重构:数字化转型的逻辑》新书分享会中,中国信息化百人会执委、经济学博士安筱鹏进行了以“数字化转型启示录”为主题的精彩分享。笔记侠作为合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。

讲者| 安筱鹏

封面设计 &责编| 马畅

完整笔记•数字科技

本文优质度:★★★+口感:糖醋鱼

数字化转型是一个新趋势,但是它的底层逻辑是什么?我们该如何认知数字化转型,让数字化为我们带来积极的推进作用呢?

接下来,和笔记君一起走进今天的文章寻找答案吧。

以下,尽情享用~

非常感谢今天有这么多热心读者一起来交流。

我们该如何认识数字化转型呢?我觉得有10个关键词:

不确定性、复杂系统、竞争的本质、转型的逻辑起点、工具革命、决策革命、数据的自动流动、软件的本质、体系架构的大迁移时代和数字孪生世界。

下面,我们通过这10个关键词,来尝试描绘、勾勒数字化转型。

一、不确定性

只有深刻认识不确定性,才能深刻理解数字化转型的本质。

对不确定性的恐惧,是人们认识社会的一个内在的动力。

无论是100年前,1000年前,还是5000年前,都是这样的。那么,不确定性的本源是什么?

不确定性源于信息约束的条件下,人们有限的认知能力

当然,在过往的几百年、上千年里,人们对物质世界规律的认知,在不断深化。人们对规律的把握更加精准,所以人们对于确定性,更有把握。

我们回顾,无论是在古代、工业革命时期,还是在今天;无论是个体、部落、企业、组织,还是国家,都会面临各种各样的挑战。

古代,平时会有冲突、有战争;农业生产时,会有灾害。狩猎、农耕,都面临很多挑战。而企业的竞争,同样面临各种各样的不确定性。

这个不确定性的背后,充斥着许许多多的决策。这个决策,非常重要。因为它会影响你的成败、得失、利弊、对错、好坏、优劣。

一个重大的决策,会带来个人利益的损失或者获得。如此,还会影响个体的幸福、部落的兴衰、企业的成长、国家的繁荣,以及历史的走向。

既然决策这么重要,那么面对不确定性的环境时,我们如何来化解不确定性呢?分三步:

第一:我们能够认识和理解这个世界,是化解不确定性的一个逻辑起点。

你把规律搞清楚了,你就知道未来可能会怎么样。

第二:当你认知了规律之后,可以去预测。

预测,是决策的基础之一。

第三:控制。

在过往的几百年、上千年时间里,我们是如何认识和理解这个世界的呢?占卜、巫术、宗教、科学、哲学等等。

所有的这些,都是在做同一件事:认知和理解这个社会。

在过往的时间里,在不确定性的环境中,进行决策才是人类面临的永恒挑战,而不是金钱财富。

《史记》里有一个列传,叫做《史记·龟策列传》,开篇就讲了:无论是一个部落、一个国家,你要想成就大事,该怎么进行决策?就是占卜。

“龟”,是烧裂的龟壳;“龟策”是看龟壳的裂纹长得什么样子,然后你来决定是否要开战、何时开战。

夏、商、周开始,一直到汉代,无论是大臣们,还是国王、君主们,在面对重大决策时,怎么去决策?找一帮巫师来做占卜。

因为他们发现,占卜可以去解释过往所发生的事情。

同样,宗教也是理解这个世界的一套理论体系。

我们都有过一个小疑问:为什么西欧比东欧发达,北欧比南欧发达?马克斯·韦伯就曾出了一本名为《新教论理与资本主义》的书,解释这个问题:

因为在西欧和北欧地区,更多的人信奉的是新教。而新教,又符合资本主义的精神。西欧和北欧的资本家们在决策时,是怎么进行决策的呢?

他们拼命地挣钱,再拼命地省钱、拼命地捐钱。为什么这样决策?

是因为他们认为,只有挣了更多的钱,才能成为上帝的学员;但挣了更多的钱,并不是为了自己而挥霍。

所以,他们在做决策的时候,会更加认真,他不会去造假——这是宗教的一套解释体系。

但是今天除了宗教以外,还有科学。100多年前,爱迪生发明了电灯泡;美国,把人送入了月球,各种各样的飞机对月球进行了测序。

他们在进行重大决策的时候,方法是去做各种各样的实验。这本质上是帮助他们了解怎样去做决策。

今天,我们是讲数字的时代,也有了一个新的决策的方法论,那就是数据+算法。

我们通过对风电功率的预测,来决定民间能够发多少电;我们对大数据的预测,可以知道超市里面需要上哪些产品、这样产品需要上多少货。一套新的决策机制,被这样构建出来。

所以当我们面对不确定性的时候,如何去决策,是有很多种因素在影响我们的。

影响我们的因素,首先是要有一套解释体系,这套解释体系在支撑着我们背后的决策。

当然,对于不确定性的认知,在哲学、科学、经济学、信息论等不同方面,是有各自的一套理论体系的。

哲学上,卡迪尔等哲学家认为:世界是确定的、统一的、必然的、精确的;而另一些哲学家却认为:世界是不确定的、无序的、差异的、随机的、模糊的。

科学上,人们近代时开始认定“确定性”就是科学;但到了20世纪的今天,三大“不确定性”被发现:海森堡的“测不准”原理、哥德尔的“不完全”定理、阿罗的“社会选择”理论。

这些新的理论证明,不确定性也是科学的重要的组成部分。

还有经济学上,经济学人不断把不确定性引入到经济学,使得不确定性成为了今天的信息经济学、行为经济学、制度经济学、演化经济学、金融理论、产业组织理论和企业理论等领域的基本内容。

那么现在回到信息论的本质。信息的价值就是,减少不确定性的东西,增加确定性。

例如,医院的本质,向外看,是悬壶济世;向内看,就是如何应对不确定性。

人的身体会有13000多种不同的症状,在现代医学中,医生有6000多种药物,4000多种治疗手段,而每一种都有不同的使用要求、风险和注意事项。

一个普通的内科医生,每年要诊断370种疾病,考虑到1000种健康问题,开出600种药,进行30种治疗。今天的医生,跟50年前、500年前的医生有什么区别?

500年前的医生所面对的疾病的世界,是很简单的,因为他本身有对医学的认知。几十年前医学发展,到今天已非常复杂。

医学成为了一门掌控极其复杂的艺术,它考验了作为人是否能够驾驭这种复杂性。

这就是理解数字化转型首先要理解的“不确定性”。对于我们的制造业来说,虽然要不断地追求确定性,但要清楚,我们所面对的世界是有不确定性的。

二、复杂系统

过去,我们的世界的联系是非常少的。后来信息中心技术出现、互联网出现、传感器出现,万事万物正在被连接起来。

我们所有的产品,叫做IOE,最终都将成为一个网络终端。当你成为一个网络终端时,产品有几个基本的功能模块:

这样的产品可以监测、可以控制、可以优化。我们过去的互联网是把人连接起来,今天的物联网是把物连接起来。所以过去的机械系统,就被演变成一个复杂的生物系统。

约翰迪尔,这个全球最大的农用机械公司之一,在100多年前是一个传统产品。后来便从传统产品演变成智能产品、智能互联产品和产品系统,最后成为了一个产品体系。

什么东西变了?它不仅仅是一个产品,还成为一个网络体系的组成部分。当你成为一个网络体系的组成部分时,你就从原来的一个机械系统演变成一个生命的系统。

德国人讲的工业4.0,横向集成、纵向集成,什么是集成?

集成说的是对制造资源,系统优化的范围、领域、深度的一个描述。我们讲自动化,也讲智能化。从自动化和智能化,本质是一个局部优化到全体优化的过程。

在时间上,资源优化,只有起点没有终点;在空间上,参与优化是沿着点、线、面、体、大系统、巨系统不断地演进;在频率上,优化的频率上会越来越快,按照月、日、小时、秒去不断优化,它是一个静态优化,走向动态优化的过程。

如果说自动化是一个单点的、低水平的、有限的资源优化的话,那智能化就是一个多点、高水平的、全局类的优化。智能制造是一个复杂的生态系统。

理解智能制造时,我们要从过去的静态思维、机械化思维演变到生态思维、生物系统的思维。所以有很多新的视角观察问题。

美国有一批最聪明的人,诺贝尔奖获得者,这些最聪明的脑袋凑在一起,他们研究复杂性。

有很多地方类的大的研究,如《复杂经济学》、《隐秩序》、霍兰的《同步》和《失控》等,是从另一个视角来看我们今天所观察到的这个世界。

三、竞争的本质

我们现在都在讲企业,讲竞争,那什么是企业?什么是企业的本质特征?这是我们在理解数字化转型时,必须要思考的问题。

企业是什么?企业是一种配备资源的组织,市场、政府可以配备资源,企业也可以配备资源。

钱德勒是非常著名的经济史专家,他曾写过一本书《看得见的史》讲:

美国的大企业,是美国崛起、美国人在全球取得领导地位非常重要的一个因素。

企业时时要追求资本主义。那企业的边界在哪呢?或者说企业是什么呢?

企业就是如何把你的技术、资本、人才、土地、机器设备,组织起来,更高效地、更低成本地满足客户的需求。这就是企业。

例如化妆品行业,如何发现客户的需求?有一个新产品,如何找代言人?

是不是看到哪个明星最近曝光率比较高,就把他选为一个代言人?不是。这不符合一个产品定位。

如何确定营销的关键词?是在央视做广告,还是在互联网上做广告?做广告时,选择什么关键词?不同的人群,甚至南方和北方都不一样。

而这些,都是企业需要面对的重大决策。

还有,很多服装企业库存积压,夏天的服装卖不掉,开始打两折。这是企业创造利润空间最大的一个领域。但他需要思考:款式、颜色、尺码、何时备料、备料多少等等。

所有问题都是一系列的决策。

一系列的决策,就带来了一系列挑战。这个挑战就是,如何使你所面对的这些资源,能够高效地被配置起来,高效地被利用。

四、转型的逻辑起点

今天,我们都在讲两创融合、智能制造、工业4.0、工业互联网等一系列新的概念。

那么,数字化转型,我们为什么要转型?转型的起点在哪?

德国人在讲工业4.0的时候,说得很清楚:德国工业4.0的逻辑起点就是,要适应竞争环境的快速变化。

工业4.0,首先是要适应快速变化。

我们都讲智能制造、人工智能,那什么是智能?智能,就是一个主体。

这个主体可以是一个人、一个机器、一个组织、一个企业、一个医院、一个学校等等各种各样的组织。

这样的一个主体,对外部环境变化所做出反应的这种能力,就是智能。

而对工业4.0、智能制造、两创融合来说,它们要解决的问题是客户的需求变化。

你所有的物联网、云计算、大数据、人工智能等技术体系,最终的出发点是为了更好地、更快地满足客户的需求

——这就是逻辑起点。

不确定性,不确定性无处不在。唯一可以确定的是这个世界是确定性的。

有一家叫Elster公司,最能体现德国工业4.0的发展理念。

第一,这家公司有100多年的历史,是一个家族企业。

第二,它经历过工业2.0和3.0,正在奔向4.0。

第三,它面对的是一个高度碎片化的市场,因为它是以生产和智能为起点。欧洲有很多小国家,是一个高度碎片化的需求。

所以这家公司的总经理说:对于工业4.0,我们反复思考的问题是如何建立一个极少量的、定制化的一个生产系统;研发、采购、物流、生产、配送等等,每一个环节都变得极其复杂。

搞工业的人知道,Festo公司有一个智能工厂,工厂总经理说:我们有2万个零部件,可以组合10的40次方种类的产品,满足全球30万客户的定制化需求。

这就是工业4.0所要解决的问题。

一些品牌厂商,交付期为15天,这在所有产品中所占的比重,从1%、2%,已经上升到了今天的15%。

这背后反应的是,整个行业的制造能力能不能跟上业务发展的需要。

另外,消费者的需求也发生了变化。过去,消费者更多关注的是性价比怎么样、产品功能怎么样、耐用性怎么样等等。是对功能性的需求。

而今天,年轻的消费者在购买商品时,不仅仅关注你的功能性,还关注你的内容、服务、参与度、社交体验、分享与交流等等。开始对企业的需求更多。

制造业变得越来越复杂。我们可以先从两个维度去观察:

第一,产品本身越来越复杂。

过去的一个机械产品,放到现在就要变成智能互联的产品。你需要加传感器、加通信模块、加CPU、加软件,越来越复杂。

我们今天发现很多产品的问题,不仅来自于硬件,很多时候还来自于软件。

第二,需求变得越来越复杂。

从大规模生产、大规模定制,到个性化定制,这是一个不断演进的过程。

当你的需求变得很复杂的时候,对你的研发、设计、生产都会带来一系列的挑战。

五、工具革命

马克思在几百年前就说过,“手推磨产生的是封建主的社会,蒸气磨产生的是工业资本家的社会”。

马克思也说过各种经济时代的划分:原始社会、农业社会、封建社会、工业社会、资本主义社会。

这种时代的划分,不在于你生产什么,而在于你怎样进行生产、用什么样的劳动资料生产。

2004年,我们做了一个课题“中国信息战略研究”,是为了定制2006——2020年国家信息化发展战略,后来出了一本书《信息社会:概念、经验与选择》。

在这本书里,我们把农业社会、工业社会、信息社会做了一个分类。从劳动者、劳动工具、劳动对象三类去划分。

我们提炼出一个新的概念:

在工业社会,最重要的工具叫做能量转换的工具。所有的机器设备,都是为了实现能量的转换。

这是对于工业社会的认识。那什么是信息社会呢?

信息社会,就是在能量转换的工具上增加了智能,使之成为智能工具。

所有的智能机器人、数控机床、AGV小车等等,从原来的存量转换工具,变成加载了传感、控制、优化的东西。所以,工具是很重要的。

工具革命中,工具决定了你能走得多快。

但是你的目的地是不是正确的呢?也就是说,你的决策是不是正确?

我们经常说两句话:做正确的事情和正确地做事情。

数字化转型在本质上,就是围绕着这两件事情而展开的——做正确的事情和正确地做事情。

就通信的信息传递来说,工具是怎么演变的呢?

我们古代有狼烟、有驿站、有八百里加急来传递信息。后来有了邮局、电报、电话、互联网,这全都是一种信息传播的工具。

对数字化转型来说,要从两个维度上去观察:

第一,工具。我们过去的传统工具,现在都是以自动化、智能化来提高我们的工作效率。

它从过去的能量转换工具,演进为了智能工具。这是对起力作用。

当然,对于搞设计的人来说, CAD等等也都是一种工具。是工具,都在不断迭代。这使得你在完成某一个具体任务的时候,可以更高效。

我们有大量的软件系统、ERP客户关系管理等等,它们把你所有的行为记录下来,先通过数据归类,再去认知,最后给你提供一个新的决策。

这叫做智能化的决策,提供更加科学、更加精准的决策。

第二,决策。决策的革命体现在两方面:

一方面,我们能够实现隐性数据的显性化。什么意思?就是能够及时、完整、准确实现我们这个物理世界的数据。

生产制造过程中,经营管理、客户行为、产品全生命周期的数据,都能够不断地被汇聚起来。

另一方面,我们需要隐性知识的显性化。就是工业知识的软件化,对工业的研发技术、生产工艺加工流程、员工技能、管理等知识数字化、模型化,使得大量的隐性的工业知识被固化。

这样,大量的数据不断加载,数据变成信息,信息变成知识,知识变成决策。这种决策就是数据+算法的决策。

六、决策革命

所以什么叫决策革命?就是“在比特的汪洋中重构原子的运行轨道”。它是一个高度抽象的比特与原子的关系。这意味着,我们要去优化我们所看到的这个物理世界。

信息物理系统就是在比特的世界中重构物质世界的运行框架和系统。它以数据的自动流动实现了资源优化。

这样的一个世界,使我们更加高效、成本更低、更加精准和更加科学。

对于决策革命,我们把数据+算法诞生的服务,分成了四个阶段:

第一,面对一个物理世界,我们能够在虚拟世界中去描述发生了什么。

比如我们可以描述一个心脏,一个心脏病人做了造影之后,心脏哪里堵了、堵了多少,我们都可以去洞察它为什么会堵。

我们也可以去预测,如果不是人为干预,6个月之后,整个心脏的血管,哪个地方还会堵、它是怎么演进、我们该采取什么样的决策应对等。

每一个环节的背后,都需要人去决策。你描述的物理世界发生了什么,你就需要去决策什么。

但是在这个演进的过程中,人参与的决策越来越少,而系统参与的决策越来越多。

为什么呢?因为找了一个代理人,把人们对世界运行规律的认知,装载到一个软件系统或是雷达系统里,系统可以去感知、优化、控制、执行。

这就是数据+算法,提供了四个基本的服务,描述、诊断、预测和决策。

例如,高铁的生产,跟汽车、跟飞机的模式类似。过去,我们想看生产出来的高铁能否跑起来,要测它的电流、电压是否稳定。而今天不需要了。

可以做一个虚拟的高铁,让它在虚拟的京沪线上跑起来,这样测它的电流、电压、稳定性、可靠性、每一个座位的噪音。然后,换算成新的代码。

有了这样一波新的方法论,我们在开发汽车、飞机、高铁、坦克这些产品的时候,所有的国家,效率都大幅度提高。因为我们构造了一套新的改造和认知世界的方法论。

七、数据的自动流动

在背后支撑数据+算法的是什么呢?是数据的自动流动。

什么叫数据的自动流动?就是:正确的数据,在正确的时间,以正确的方式,传递给正确的人和机器。

我们看到的自动化,有一种叫做physical世界。AGV小车、立体仓库、数控机床、机器人这是一套系统,或者我们把它定义为一种工具革命。

但是它有一种决策革命,这个决策革命,就在于数据如何能够在企业内部自动地去流动。

采集了信息之后,能够比对,自动地生产一个版型、生成加工的指令、去仓储里面去运送,或者传递它面料的信息、两者的工序。

到面对一个定制化生产的时候,这个系统就变得极其复杂。它需要很多决策。

例如,有人说一个西服四个纽扣太少了,你给我搞一排10个;有人说你把《圣经》里面的一段话给我绣在衣领后边等等。每时每刻,每个人所面对的加工对象、工艺、方法都会发生变化。

它背后的本质,在于如何能够把数据在正确的时间以正确的方式传递给正确的人。

把这个概念拓展开来,我们采集了客户的数据之后,这个数据在经营管理、产品设计、工艺设计、生产制造、过程控制、产品测试的每一个环节里去流动。

我们要思考的问题是在数据流动的每一个环节,是不是可以没有人去参与?

过去信息的流动,是基于文档的流动。我们去工厂里看,我们传递信息靠的是打电话、发传真,甚至伸着脖子使劲喊。这些都是在处理各种各样的信息。

宝钢的厂长写过一句话叫数据不落地。我觉得在30年前就提出这样的理念非常先进。

数据不落地的背后,从某种程度上讲是和数据的自动流动一致的。我们所追求的极致,就是数据能够在企业内部流动过程中,越来越少减少人的参与。

所以自动化的另一种,就是让数据在企业内部不需要人为干预。当然,这说起来容易,做起来还是非常难。

八、软件的本质

数据的自动流动是,让正确的数据,在正确的时间,以正确的方式,传递给正确的人和机器。问题是你怎么来判断它正确?这需要软件。

一个基本的问题,什么是软件?软件的本质是事物运行规律的代码化

无论是实验室的科学家,还是牛顿、爱因斯坦,他们都在做同一件事,就是帮助我们去认识这个世界的规律。

今天软件的世界里有什么特色?就是把它的运行规律模型化,模型算法化,算法代码化,代码软件化,最后软件图形化

《三体智能革命》提出了意识世界、物理世界和数字虚体。就像讲的无人驾驶一样,过去我们直接就开车。今天不需要,你找了一个代理商坐在你旁边,帮助你去开车。

你不用直接面对这个物理世界,你把你的思想、把你的认知传递给这样的数字虚体。

2013年的诺贝尔化学奖评选委员会的评语说:现在对于化学家来说,计算机是同试管一样,同样重要的工具。

计算机对真实生命的模拟,已经为化学领域大部分的研究成果,立下了汗马功劳。过去科学家们整天面对的瓶瓶罐罐,现在一部分的实验不需要这么做了,在计算机里面就可以做。

我们在《三体智能革命》这本书里指出三个世界:

我们首先面对的是一个物理世界。在物理世界里面要构造一个赛博空间,还有人们的意识。

那么我们是如何通过数据的自动流动,化解复杂系统的不确定性呢?

首先,我们需要通过传感器、摄像头、人的输入等等,把物理世界跟赛博空间(英文:Cyberspace,是哲学和计算机领域中的一个抽象概念,指在计算机以及计算机网络里的虚拟现实)连接起来。

连接需要有四个环节:状态感知、实时分析、科学决策、精准执行。

打通四个环节之后,还有四个基本功能可以去描述、诊断、预测、决策。

而描述、诊断、预测、决策的背后需要有两个条件:一是,隐性数据的显性化;二是,隐性知识的显性化。

当你有了这两个条件后,就构造了一个数据的闭环,能够把数据变成信息、信息变成知识、知识变成决策,然后用决策优化你所面对的物理世界,最后实现目标。目标就是优化制造资源的最小单元。

九、体系构架大迁徙

今天,我们讨论各种各样的云,讨论各种工业互联网概念的背后是什么,是因为我们正在迎接一个新时代的到来。

那就是,体系架构大迁徙的时代。

我们的商业系统、制造系统变得越来越复杂。这个复杂来自于产品的复杂性、客户需求的复杂性、供应链的复杂性,也包括全球化和世界的政治经济环境的复杂变化。

我们也在过去的三四十年里,构建起了基于原有的这套硬件和软件的架构,越来越难以适应,日益复杂的制造系统。

我们今天讲的这些概念都是在描述一件事,我们在构造一个新的架构体系。

这个架构体系,不仅仅是说基础面,是说基于云、基于边缘之上,整个的软件、商业模式,它的咨询、部署、运维更新都变了。

我们的制造业变得越来越复杂,我们原有的技术架构越来越难以跟上这个业务发展需要,我们需要构建一个新的系统。

而这个系统是一场历时20年时间的,5年前已经开始,可能会在未来15年结束的一个历史进程。

所有的企业无一例外,都会被卷入到这场历史性的技术的架构大迁徙时代。IBM、思科、微软、SAP、谷歌、苹果等,这样的一个趋势,是不可逆的。

我曾经开玩笑说,什么叫新概念雾霾?呛鼻子,模糊我们的视野,而且影响身体健康。

我们需要戴着口罩和眼镜去看透这个世界,所以我们需要更长的历史时间来看这样一个产业的变革。

系统架构的大迁徙,将会持续15到20年时间,这辆列车已经缓慢地启动了。所有的企业都在试图买了一张车票,能够跟上列车。

如果你没有跟上,那可能在一轮的竞争中,就会被淘汰。当然,这是一个漫长的、长期的过程,不是说今天才会有。

如果从更长的历史尺度看,就会发现这样一个规律:

PTC在2014年提出来云计算转型。2015年的时候,曾经跟华尔街的投资专家们说:

未来几个季度,收入可能会下降,但这是我从传统的IT架构到云架构的一个转型。

我们对企业未来的发展充满了信息,希望你不要因为我们利润下降、收入下降而把我的股票抛掉。

果不其然,尽管PTC利润、收入在下降,股价却在增长。2016年的每股大约37美元,最高的时候,涨到了130美元。

当然,我们现在判断最艰苦的、最牛的云的转型,已经成功地完成。尽管经历过很多的波折,经历过很多的挑战。

另一家公司Adobe,也是连续五个季度利润和收入下降,但是股票在增长。所以我们观察到:这样一些企业,在过去的两三年之内,已经成功地实现了基于云架构的转型。

从整个的技术架构体系正在悄悄发生变化。这种变化将会经历四个阶段:

第一阶段叫做传统的供应链管理,ERP、设备数据、MES微服务化:

第一步,解构;来自于设备数据、MES、ERP、CAD、CAE供应链管理等等。

第二步,所有数据和软件会不断地把它变成一个微服务的一些组建。

第三步,组建完后构建起一个微服务的池。

第四步,建立一个微服务的池可以快速地去组建一个面向角色的APP。

我们讲工业互联网带来的一个巨大的变化在于知识的创造、传播、复用体系的重建。我们可以把传统的那些结构,向工业互联网的架构可以去看看。

它的定制化的比重会不断地降低,而产品化的比重会不断地去提高。它背后带来了什么呢,带来你的项目开发效率,知识封装效率的提高。

这是我们不断地把工业知识,最后以软件去沉淀下来。当你沉淀的知识模块越来越多的时候,当你开发新的供应产品的时候,你的效率已经大幅地去提高。

所以它的产品化比重,从传统的IT架构到工业互联网架构不断地提高。定制化的比重会不断降低,而整个项目开发效率会提高。

它是一个制造体系重建的一个过程。研发、生产、物流、配送、管理等等做到最终。

十、数字孪生世界

我们今天讲物联网、大数据、人工智能,归纳成一件事就是我们数字化的终极版图,在于在赛博空间里构造一个数字孪生的世界。

今天的物联网、大数据、云计算只是帮助我们去构建这个数字孪生世界,而扮演着大大小小、不同的这样一个角色。

今天这个数字孪生的世界,是一个画板上有几个点,你还不知道画板能够画出一个什么样子,只是有几个点而已。

刚才讲了达索的数字心脏。人不仅有心脏,还有胳膊、还有肺,还有别的,它不断地去构造一个数字的孪生这个人体,从基因到器官。

还有新加坡已经被装在了计算机里,是一个数字孪生的城市。

数字孪生的产线、数字孪生的产品等等。在虚拟世界构造一个数字孪生的世界,它会大幅度提高我们对决策、运营、管理的成本,更加低成本高效。

所以未来,物联网、大数据、云计算、人工智能,它们的终极目标都在于构造一个数字孪生的世界。

而对于制造业会带来什么样的变化呢?在过去的两三百年里,制造业不变的追求是:制造的高效率、高质量、低成本和客户的高满意度。没有变。

那什么东西变了呢?由于新的技术、互联网、云计算、大数据,新的信息通信技术与策略融合,带来了体系的重建、数据驱动、软件定义、平台支撑、服务增值、智能主导。

我们讲定制化、讲消费者参与,消费者越来越深度地参与了生产的全过程。生产,则从生产者演进到了产销者。

如果讲无人驾驶,讲智能产品,讲IOE,everything,我们是在讲生产什么产品,从功能产品演进到智能产品。

我们讲3D打印、数控机床、智能机器人这些装备,是在讲用智能化的工具来进行加工。

我们讲飞机的各种设计制造,丰富的实验,虚拟的丰富的实验与仿真,是从过去的试错法演进到了模拟择优法,这是一种新的认识和改造世界的一种方法论。

我们讲网络化制造、分享制造,是讲从传统的集中式正在慢慢地向分散式的制造去演变。

所以谁来生产、生产什么、用什么工具、如何生产、在哪生产,已经在消费者眼中是制造业体系重建的一个过程,也是产业价值链在重构的一个过程。

以上,就是我讲的关于数字化转型的10个关键词。谢谢大家。

主办方简介——

苇草智酷(全称:北京苇草智酷科技文化有限公司),是由长期从事互联网前沿思想、人文、科技,和投资领域的专家所组成一个的思想者社群组织,其前身是已运营 5年的互联网思想者社区—网络智酷。

苇草智酷秉承“让天下思想者连接起来”、“让思想流动起来”、“让思想直立行走”的主旨和愿景,在泛互联网思想领域中,立足全球视野,总结中国经验和智慧,提炼中国主张。

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