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行业新知 | 您必须知道的数字化转型十大概害词

宣布日期：

2019-06-06

行业新知 | 您必须知道的数字化转型十大概害词

图说：中国信息化百人会执委安筱鹏博士在清华大学经管学院举办的高教论坛上现场谈话。

4月28日在清华大学经管学院举办的高教论坛上，中国信息化百人会执委安筱鹏博士围绕“数字化转型2.0”进行了主题谈话，以下是谈话主要内容转自中国信息化百人会，由W88优德官网四方推荐阅读。

在座的列位都是清华经管学院的校友，很是兴奋在清华108年校庆期，和列位清华校友交流数字化转型这个话题。今天，我们业界关于企业数字化转型有许多新的看法，有些时候新看法太多，也造成了“新看法雾霾”，我们需要一个“雾霾净化器”；我们需要一个望远镜，能看到数字化转型的全局；我们需要一个显微镜，能看到数字化转型的细节；我们也需要一个CT机，能看到数字化转型的实质。

什么是数字化转型的实质？我们认为，数字化转型的实质是，在数据+算法界说的世界中，以数据的自动流动化解庞大系统的不确定性，优化资源配置效率，构建企业新型竞争优势。目今，全球信息通信技术正进入技术架构大迁徙时代，企业数字化转型正在经历从基于古板IT架构的信息化治理（数字化转型1.0），迈向基于云架构的智能化运营（数字化转型2.0）。如何理解和认识企业数字化转型，这十个要害词也许可以资助勾勒出数字化转型的实质：1、不确定性，2、庞大系统，3、竞争的实质，4、转型的逻辑起点，5、工具革命，6、决策革命，7、数据的自动流动，8、软件的实质，9、技术架构的大迁移时代，10、体系重构。

1

不确定性

只有深刻认识不确定性，才华深刻理解数字化转型的实质

对不确定性的恐惧是人们认知社会纪律的内在动力。人类社会生长一直陪同着对确定性的追求，确定性是行为能够被预测的前提，也是我们宁静感的来源。人类社会的生长史就是一部对抗不确定性、寻求人类命运生长确定性的历史，对不确定性的恐惧和对确定性的追求一直陪同着人类社会的生长和演进。

不确定性源于信息约束条件下人们有限的认知能力，应对不确定性，是人类永恒的挑战。在已往几千年里，每一个个体、族群、部落、企业、国家等都会面临着种种各样的挑战，如战争、冲突、灾害、竞争等。人们都面临着如何在不确定性的情况中进行决策，这些决策正确与否会导致事情的成败、得失、利弊、对错、优劣、优劣等结果，决策结果又会影响个体的幸福、部落的兴衰、企业的生长、国家的昌盛、历史的走向。

化解不确定性的“三部曲”。第一，理解和认知世界运行的纪律，是化解不确定性的逻辑起点；第二，理解运行纪律之后需要预测将会爆发什么，这是决策的基础和依据；第三是控制，是将决策付诸行动的具体路径。

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面对不确定性如何决策？

几千年来，人类社会一直面临的重大挑战是，如何在不确定性的情况中进行决策，从游牧社会、农业社会、工业社会到信息社会，这都是一个永恒的话题，而在已往几千年人类是如何进行决策？2000多年前，《史记·龟策列传》中纪录“自古圣王将建国受命，兴动事业，何尝不宝卜筮以助善！”500年前，正如马克斯·韦伯在《新教伦理与资本主义精神》所说的，新教构建了一套对世界的解释体系，企业家们面对种种不确定性进行决策的时候，宗教是指导他们在不确定性的情况中进行选择的依据。

100前，爱迪生经过几千次试验发明了电灯，1969年美国人把人类送到了月球，波音747实现首飞。人类上月球的每一个决策、飞机研发的每一次重大决策的背后是基于什么？是科学。今天，风电功率预测、工程机械设备全生命周期运维、盒马鲜生对生鲜食品的品类及数量选择、淘宝首页的千人千面的背后，构建了新的决策机制：数据+算法。

对不确定性认知的分野：从哲学到科学

关于不确定性的认知，也是从哲学、科学、经济学剖析的一个重要的因素。从信息论来看，克劳德·香农认为“信息是用来减少随机不确定性的工具，信息的价值是确定性的增加”，信息最重要就是要减少不确定性而增加确定性�；氐绞只抵�，那就是在数据+算法界说的世界中，化解庞大系统的不确定性。

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医疗的实质：应对不确定性

关于不确定性，我们把这个话题拓展到其它领域。1972年，阿罗获得诺贝尔经济学奖，其在1963年宣布的论文《不确定性和医疗保健的福利经济学》中指出，医疗效劳的特殊性源于其普遍保存的不确定性。医疗是什么？向外看，是悬壶济世；向内看，就是如何应对不确定性。在现代医生的手边，有6000多种药物，4000多种治疗手段，每种有差别的使用要求、危害、注意事项。面对疾病世界，从几百年前的简单，到几十年前的庞大，再到现在的“很是庞大”。医学成了一门掌控极端庞大性的艺术，它考验着作为人是否能够驾驭这种庞大性。

2

庞大系统

从万物互联到万物智能

没有网络的世界是一个机械系统。随着传感器、互联网、物联网的泛起，IoT时代正在到来，所有的产品最终都将成为一个网络终端。正如波特所说，未来，所有的产品功效将由四个基本�？樽槌桑憾Σ考⒅葱胁考⒅悄懿考⒒チ考�，未来的智能产品可以监测、可以控制、可以优化，产品的功效灵活性、易扩展性、宁静性、可治理性都获得提高。

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简单产品走向庞大系统，从机械系统走向生物系统

万物互联网使得伶仃产品走向庞大产品网体系。约翰迪尔公司（John Deere）作为全球最大的农业机械制造商和世界第二大工程机械制造商,其产品沿着古板产品→智能产品→智能互联产品→产品系统→产品体系的路径逐步演变。它不但仅是一个产品，并且成为一个网络体系的组成部分。当成为一个网络体系组成部分的时候，就从一个原有的机械系统演酿成庞大的生物系统。

智能系统：简单系统、局部系统、庞大系统到巨系统

我们再来看智能制造，我们可以界说一个智能的最小单位——具有感知、剖析、优化、执行功效的智能单位，如数控机床、智能机械人、AGV小车以及刀具治理、工装治理系统等，这些最小智能单位散布在制造体系的各个角落。今天，随着物联网、边沿盘算、工业互联网等新的架构和技术体系的泛起，以及市场需求对跨企业、跨环节、大标准资源优化的需求，最小的智能单位从一个小系统被不绝接入企业内部大系统，企业内部大系统与上下游实现互联互通互操作，构建庞大工业链系统。在此基础上，当企业把工业链系统向整个社会开放时，开始构建起一个庞大巨系统。那我们可以看出来，商业和制造系统变得越来越庞大，从一个机械系统演酿成了一个庞大生物系统。

德国工业4.0讲横向集成、纵向集成、端到端集成，从这个角度来讲，什么是集成？集成是数据的互联互联网互操作，集成的实质就是对制造资源优化规模、领域深度的描述，从自动化到智能化，就是从局部优化到全局优化的历程，在时间上优化只有起点没有终点，空间上加入优化的资源从点、线、面、大系统、巨系统的偏向不绝地扩展。如果说，自动化是单点的、低水平的，有限的资源优化；那么，智能化是多点、高水平、全局的资源优化。所谓集成的历程，就是对制造历程的规模领域不绝地深化的历程。

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智能制造：庞大的生态系统

古板的制造体系是一个简单的机械体系，确定性是常态。而智能制造是一个庞大的生态系统，要解决的焦点问题是如何降低系统的不确定性。今天，当人们在理解制造业、理解智能制造的时候，我们要换一个视角，我们从一种静态思维、机械化思维，走向生态思维、系统思维。

3

竞争的实质

什么是企业？企业竞争的实质是什么？这是我们在理解数字化转型，必须要思考的问题。

企业是一种组织，是跟市场、政府一样，配置资源的组织。企业是一种替代市场进行资源配置的组织，是将技术、资本、人才、土地、机械设备等资源组织起来，以更高效、更低本钱满足客户需求的组织。企业竞争的实质是什么？企业竞争的实质就是资源配置效率的竞争，就是要以数据自动流动化解庞大系统的不确定性，优化企业资源的配置效率。企业面临什么样的挑战？当我们走进企业董事会、走进工厂、走进车间、走进研发中心，他们都在思考什么问题：企业思考如何缩短一个产品的研发周期、如何提高一个班组产量、如何提高一个机床的使用精度、如何提高一组设备的使用效率，所有这些问题，都可以归结为一个问题，就是如何提高资源配置效率。

面对这些问题，如何提高资源优化配置效率，焦点是如何实现科学决策、精准决策、高效决策。企业的实质属性是在不确定性的情况中如何决策，关于企业来说，新品开发是决策，客户定位是决策，营销战略是决策，研发组织是决策，供应链选择是决策，交付周期是决策，库存治理是决策，排产计划是决策，商业模式选择是决策�？蒲Ь霾叩谋澈笫亲试从排渲眯实奶岣�。

在淘宝、天猫上的打扮、化妆品商家来说，他们要思考的问题是，如何发明客户的需求？如何找到新产品的最佳代言人？是选择电视广告照旧网络广告？如何确定营销要害词？今年夏季流行什么款式、什么颜色、什么尺码？何时备料、备几多？如何订价？所有这些问题的背后，都是一系列决策。

4

转型的逻辑起点

数字化转型的逻辑起点：适应竞争情况的快速变革

今天人们讲智能制造、工业4.0、工业互联网等一系列看法，讲数字化转型，首先需要思考的问题是，转型的逻辑起点是什么？这个逻辑起点是，企业如何适应竞争情况的快速变革。智能就是一个主体对外部情况的变革做出反应能力，这个主体可以是一个人、一个机械、一个设备、一个组织、一个企业等。工业4.0、智能制造等要解决的焦点问题就是，面对客户需求的变革，企业如何适应和跟上这一快速的变革，如何更好地满足客户需求，这是数字化转型的逻辑起点。

消费者的需求已经爆发改变

在已往，消费者追求的更多是性价比、产品功效、耐用性等功效诉求；现在天，年轻的消费者不但仅关注功效性诉求，并且关注内容、效劳、加入度、社交体验、分享与交流等体验诉求。消费者的需求已变革，我们的供应能否跟上消费者需求的变革。

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制造企业需要面对不确定性快速做出反应

美国的标准与技术研究院对智能制造有一个理解。就是如何实现差别性更大的定制化效劳、更小的生产批量、不可预知的供应链的变换。把这三个标准归纳成一句话就是制造企业如何面对不确定性，在外界情况爆发变革时，如何能够快速地、实时地、精准地做出反应。这背后的体现的是一种能力。

中国是全球最大的打扮出口基地，已往一个外贸打扮订单量可以抵达百万级，厥后订单量下降到了十万、五万级，今天打扮的外贸订单最小批量只有3000件左右，线下订单抵达1500件、线上抵达380件。但同时，订单的交期从已往的一年、半年、三个月进一步压缩到15天，有些品牌厂商15天交期产品的比重已占所有产品的15%。而具备15天交期能力的代工厂，其单件产品的议价能力比大规模生产厂家横跨30%。关于智能制造和数字化转型而言，其要解决的焦点问题是如何解决小批量、多品种、短交期的问题。

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商业和制造系统的庞大性

商业和制造业变得越来越庞大，这个庞大性至少可以从两个维度去视察。第一，产品自己越来越庞大。已往，仅仅是一个机械产品，现在酿成了智能互联的产品，产品增加传感器、通信�？椤⑴趟隳？椤⑷砑�，产品变得越来越庞大。第二，需求变得越来越庞大。从大规模生产、大规模定制到个性化定制是一个不绝演进的历程。当需求变得很庞大的时候，给企业研发、设计、生产带来一系列的挑战。

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5

工具革命

数字化转型，实质是两场革命：工具革命和决策革命。人们去一个地方可以选择步行、可以开车、可以乘飞机，这叫工具，工具决定了能走得多快；可是，离目的地是不是越来越近，还取决于你的决策是否正确。数字化转型实质上就是解决两个基本问题：正确地做事和做正确的事。

我们可以从这两个维度上视察和理解企业的数字化转型。从工具革命的维度看，自动化的工具提高了体力劳动者和脑力劳动者的效率，古板的机械人、机床、专业设备等古板工具正升级为3D打印、数控机床、自动吊装设备、自动分检系统等智能工具，古板能量转换工具正在向智能工具演变，大幅提高了体力劳动者效率；同时CAD、CAE、CAM等软件工具提高了脑力劳动者的工具效率。从决策革命的维度看，企业内部 EPR、CRM、SCM、MES等通用软件和自研软件系统，通过不绝挖掘、汇聚、剖析消费者以及研发、生产、供应链等数据，基于数据+算法构建一套新的决策机制，替代古板的经验决策，实现越发高效、科学、精准、实时的决策，以适应需求的快速变革。

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工具革命：从能量转换工具到智能工具

马克思在几百年前就说过“手推磨爆发的是封建主的社会，蒸汽磨爆发的是工业资同族的社会”。马克思也说过种种经济时代的划分，原始社会、农业社会、工业社会，这种时代的划分，不在于生产什么，而在于怎样进行生产，用什么样的劳动资料生产。

2004年为了制定《国家信息化生长战略（2006－2020）》，我们组织开展了一个课题研究，叫“中国信息战略研究”，这个研究结果集结成一本书《信息社会：看法、经验与选择》（2006）。在这本书中，我们通过劳动工具的差别将人类社会划分为农业社会、工业社会、信息社会。我们界说工业社会最重要的工具叫做能量转换的工具，蒸汽机、内燃机、纺织机等都是能量转换的工具。信息社会是什么工具呢？信息社会的工具是在古板工业社会能量转换的工具基础上，增加了传感、通信、盘算、处理等智能�？�，能量工具转酿成为一种智能工具，如智能机械人、数控机床、AGV小车等都是在能量转换的基础上加载了传感、控制、优化等智能要素。

我们可以看到，在过往的几百年、上千年，人类信息流传工具的演变：从已往的狼烟、驿站、旗语、邮局、电报、电话到互联网；生产加工工具的演变：从手工、机床到数控机床、在线数控机床。

已往工厂里面通报信息是通过文档，设计师们用纸、笔等工具画出汽车、飞机的几何外形；厥后通过模型来通报信息，将几何模型、工艺模型信息等都完全加载，用二维CAD、三维CAD来设计汽车和飞机，到厥后基础模型的企业（MBD）等。无论是体力劳动者，照旧脑力劳动者，通过新的工具，提高了生产、研发效率。

6

决策革命

什么叫决策革命？用笼统的语言来描述就是在比特的汪洋中重构原子的运行轨道。就是通过在Cyber空间重建物理世界，对收罗的信息进行处理、加工、优化，将优化的结果反响到物理世界，再去优化物理世界。信息物理系统建设就是在比特的世界中构建物质世界的运行框架和体系，是以数据自动流动实现资源优化配置。这种决策将越发的高效、更低的本钱、越发的精准和越发的科学。

决策革命：基于数据+算法的决策

决策革命简而言之就是基于数据+算法的决策。“数据+算法=效劳”实现分四个环节：一是描述，在虚拟世界描述物理世界爆发了什么；二是洞察，为什么会爆发，事物爆发的原因；三是预测，研判将来会爆发什么；四是决策，最后应该怎么办，提供解决计划。

在上述的描述、洞察、预测、决策之后，可能都需要人来加入决策，可是人加入决策越来越少，而系统加入的决策越来越多。就似乎无人驾驶一样，从开始完全依赖人的驾驶到最后无人驾驶。我们在Cyber空间找了一个署理人，把人们对汽车驾驶运行纪律的认知装载到软件系统等去感知、优化、控制、执行。通过这样一种方法优化资源的配置效率。正是因为我们结构了一种新的革新和认知世界的要领论，在开发汽车、飞机、高铁等产品的时候，研发、生产效率都会大幅度提高。

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在不确定性的情况中进行决策是企业面临的巨大挑战，从基于经验的决策到基于数据+算法的决策，是企业数字化转型的基本模式。天猫联合玛氏、雀巢等多家一线品牌，联合建立新品立异中心，基于数据和新商业逻辑，洞察新品时机、提高研发效率，3? C、打扮、美装、电器等新产品研发周期大幅缩短。

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数据的自动流动

“数据+算法”背后的支撑：数据的自动流动

决策革命是基于数据+算法，那支撑数据+算法的背后是什么？是数据的自动流动，即正确的数据在正确的时间以正确的方法通报给正确的人和机械。

青岛红领作为一家个性化定制打扮企业，有些企业高管旅行后感应很是失望，因为没有想象中一排排机械人、先进的数控机床、先进的生产线以及忙乱而有序的AGV小车，看到的是一排排的工人在用手工的方法加工衣服，是一个典范的劳动密集型企业生产场景。

有人说他跟富士康没有区别，不是没有区别，而是基础就比不上富士康，富士康的自动化生产线、切片机、机械人是很是先进，红领跟富士康有什么差别呢？

我们认为自动化分为两种。一种自动化是生产装备自动化，叫做看得见自动化，或者界说成工具革命，数控机床、机械人、立体货仓、忙碌而有序的AGV小车。另有一种叫做看不见的自动化，数据流动的自动化，把正确的数据在正确的时间通报给正确的人和机械，或者界说成决策革命。当你收罗一个人上身的18个部位，22个指标之后，这一个指标首先自动生成一个适合这个人体型的一个版型，自动生成一个数控机床的加工指令，自动生成200个工序的加工工艺，定制化生产跟规�；啾�，其庞漂后、面临的不确定性远远地凌驾几个量级。

劈面对一个定制化生产的时候，系统变得极其地庞大，需要很是多的决策，每时每刻、每个人所面对的加工工具、工艺、要领都会爆发变革。定制化生产的焦点在于，如何能够把数据在正确的时间以正确的方法通报给正确的人，以数据的自动流动化解庞大系统的不确定性。

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基于文档的信息流到基于模型的信息流

我们把这一模式看法拓展到一般生产场景，当企业收罗了客户的数据之后，这些数据就会在企业经营治理、产品设计、工艺设计、生产制造、历程控制、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加入。已往信息的流动是基于文档的流动，我们的企业通过传真、e-mail、excel表、U盘、光盘、打电话、开会、自己开发工艺程序、编写软件等种种方法通报信息。今天，我们所要追求的是，数据能够在企业内部流动历程中，不需要人的加入可以实现信息的自动流动。

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软件的实质

软件是实现数据自动流动的焦点

数据的自动流动，正确的数据在正确的时间，以正确的方法通报给正确的人和机械，正确与否的焦点是软件、是算法、是模型。软件是一系列凭据特定顺序组织的盘算机数据和指令的荟萃，实质是事物运行纪律的代码化，作用是构建数据流动的规则体系，是指导甚至控制物理世界高效、有序乃至创立性运转的工具，是工业和商业技术体系的载体，也是人类经验、知识和智慧的结晶。

无论是爱因斯坦的质能方程，照旧牛顿的三大纪律，都是我们认识这个物理世界的方法。我们把纪律模型化、模型算法化、算法代码化、代码软件化，再用软件化去优化物理世界。我们构建了三个世界，物理世界、意识世界、数字世界。

“数据+算法”结构了我们认识这个世界新的要领

2013年的诺贝尔化学奖，因生长了庞大化学体系中的多标准模型，颁给了三位美国科学家马丁·卡普鲁斯、迈克尔·赖韦特和亚利耶·瓦谢尔因。这三位科学家的孝敬就是构建了一个做实验的要领论，做化学实验的要领论，这个要领论就是在盘算机中做实验，它实际就是“数据+算法”的另一种的体现形式。

已往科学家整天在实验室做实验，现在有一部分实验可以在盘算机里面去做。关于制造业也是一样，已往飞机从立项到交付需要近十五年，现在只需要五六年的时间，因为人们构建了一个新的认识和革新世界要领论。高铁可以通过虚拟的高铁在虚拟的京沪线上跑起来，来测试高铁运行中选择电流、电压、噪音、稳定性、可靠性等，通过在虚拟世界的快速迭代，结构了一个革新和认识世界的要领论，这种要领叫模拟择优法。

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技术架构大迁徙时代

今天我们讨论种种各样的云和工业互联网看法的背后是什么？是我们正在迎接一个新时代的到来，这个时代就是体系架构大迁徙的时代。

基于云架构的大迁移

陪同着工业技术和信息技术的飞速生长，商业系统的需求、生产流程、业务逻辑的庞大性逐渐增加，对信息系统的响应要求也越来越高。面对商业和制造系统庞大性的连续增加，基于古板IT架构解决计划的基本思路是在原有业务系统升级的基础上不绝开发新的业务系统，即“系统+系统”模式，面临业务系统“烟囱林立”、庞大臃肿、迭代缓慢、交付低效等挑战，业务系统响应能力呈线性增长，越来越难以适应日益庞大的制造系统。

我们今天讨论工业互联网、工业云，我们讨论边沿盘算、时间敏感网络等看法都在描述一件事情，我们在结构一个新的架构体系，我们可能正在迎来一场历时20年的技术架构体系大迁移时代，这场迁移5年前已经开始，会在未来15年结束。这是一场基于庞大经济系统需求牵引的技术架构大迁移，我们商业系统、制造系统变得越来越庞大，这种庞大性，来自于产品自己、来自于客户需求、来自于全球化、来自于供应链、来自于世界政治经济情况的变革。

今天我们需要重新构建这个架构就是基于云盘算架构体系，基于云架构实现各业务系统息争决计划的云化迁移，我们需要构建一整套基于云架构的软件体系、商业模式、咨询效劳、运维体系，使大宗数据、模型、决策信息平台化汇聚、在线化挪用，系统之间实现互联互通操作，实现了业务系统的功效重用、快速迭代、敏捷开发、高效交付、按需交付，即“系统之系统”模式。陪同着制造系统的庞大性增加，新的业务系统通过对原有业务系统�？榈某浞峙灿谩才攀迪挚焖偕舷�，系统响应能力指数增长。

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从数字化转型1.0到数字化转型2.0

架构体系的迁移推动了企业数字化转型从1.0迈向2.0，如果说，数字化转型1.0是基于古板IT架构的信息化治理，那么数字化转型2.0就是基于云架构的智能化运营；数字化转型1.0是治理导向，数字化转型2.0是立异导向；数字化转型1.0的焦点是业务数字化，数字化转型2.0是数据的业务化；数字化转型1.0是实现消费端数字化，数字化转型2.0是供应端数字化；数字化转型1.0是局部数字化，数字化转型2.0是全链路数字化；数字化转型1.0是流程驱动，数字化转型2.0是数据驱动；数字化转型1.0是基于硬件和软件的交付，数字化转型2.0是数据+算法提供了赋能；数字化转型1.0是产品经济，数字化转型2.0是结果经济。

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体系重构

数字化的逻辑殊途同归：数字孪生的世界

可以设想一下，未来十年、二十年、三十年之后，信息通信技术的生长趋势是什么？或者我们思考一个问题：数字化的终极国界是什么？从未来看现在，我们今天所看到的物联网、大数据、云盘算、人工智能、工业软件等技术，都是未来数字化终极国界的一个碎片，ICT技术生长及应用的历程，就是我们不绝把这个碎片化的�？槠匆桓龇暾缋�，我们都是拼图人。

那么，形成的最终图景是什么呢？是数字孪生。我们不绝地把碎片化物理世界数字化后，在Cyber空间结构成一个碎片化的数字孪生体，然后把这个碎片化的孪生体拼成一个完整的数字孪生体，直至结构一个数字孪生的世界，从数字孪生的心脏、数字孪生的飞机、数字孪生的建筑到数字孪生的都会，我们都走在结构数字孪生世界的大道上。我们将在比特的世界中重建原子的世界，将在比特的世界优化原子的世界，数字孪生的世界在未来20年将经历三个阶段：局部的数字孪生、静态的数字孪生和动态的数字孪生。

深度融合：体系重构的新阶

以互联网、云盘算、大数据等为新一代信息通信技术与制造业融合带来了体系的重构，形成了以数据驱动、软件界说、平台支撑、效劳增值、智能主导为特征的制造业新体系。在已往的两三百年的时间里，制造业稳定的追求是：制造的高效率、高质量、低本钱和客户的高满意度。新的体系关于制造业来说，带来什么样的变革呢？带来了谁来生产、生产什么、用什么工具、以什么方法、在哪儿生产的改变。

生产者由纯粹的生产者转变为产销者（Prosumer），消费者越来越深度地加入了生产的全历程；生产产品由功效产品演进到智能互联产品，无人汽车、智能硬件等产品层出不穷；生产工具由从能量转换工具到智能工具，3D打印、数控机床广泛应用于制造；生产方法从“试错法”到“模拟择优”，从实体制造到实体虚拟融合，虚拟仿真、数字孪生的技术正不绝应用，体现一种新的认识和革新世界的要领论；生产所在由集中向疏散转变，网络化制造、分享制造正是这一历程的体现。

转型：从思维转变开始

面对数字化转型大厘革，企业如何转型？企业思维需要实现三个转变：一是以不确定性应对不确定性。面对需求的不确定性，企业需要以数据+算法的战略应对不确定性，需要摒弃冗余思维、静态思维，走向精准思维、动态思维。二是以增量革命构建新型能力，企业数字化转型，就是要把软件、设备、流程优化、治理厘革最终都要转化为企业的新型能力。这是数字化的出发点，也是落脚点。三是从产品制造商到客户运营商（Customer Operator），制造企业应成为一个工业产品提供者，通过产品与客户建立一种“强关系”，能成为24小时在线，了解、预测、满足客户需求的“客户运营商”。

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