data专访-云顶国际yd

一年前这个时候，企业正拿着 2019 年工作总结和 2020 年规划描绘新一年理想蓝图，但突如其来的疫情打乱了所有。更让所有人没有意料到的是，一年过去了疫情的影响还在持续，企业制订 2021 年计划时也必须把疫情的系列影响纳入考量范畴。

用北京时代凌宇科技股份有限公司董事长黄孝斌的话来说，国内国际环境都发生了很大变化，已经不可能回到原来的国际秩序中。在这种背景下，国家提出了双循环策略，此时也更凸显了把创新作为国家发展核心的重要性。

在黄孝斌看来，自主创新是企业发展核心，通过创新来顺应社会发展变化。此外，企业自主创新外，新形势要求企业创新必须要从根基上进行调整，需要基于国内自主平台进行创新；与此同时，企业还需要寻找新形势下的市场痛点、难点、重点进行创新探索。比如国家重点强调的数字经济，有核心技术研发的需求，同时催生了很多新的市场需求。

伴随国际国内市场环境背景变化，企业微观层面的调整在紧锣密鼓地推进，“数智化”“智能化”也就是在这时成为企业对外描述的关键词，尤其是在工业互联网、智慧城市领域。

“数智化”，顾名思义既要数字化也要智能化。近些年随着行业发展出现了一个又一个的新概念，刚开始往往显得很玄幻，给人一种高大尚的感觉，“智能化到今天为止已经没有那么玄幻了”，富通东方助理副总裁张玥表示，回顾工业发展历程可以看到，智能化是一路顺承而来，从最开始的机械化，到后来的自动化，再到数字化，“数字化之后我认为就是智能化了”。

傲林科技有限公司副总裁李欣强调，数智化或者说智能化是数字化的高级形态，也可以说数智化是数字化的一部分。数智化更侧重和强调数据与智能的应用，尤其是智能的应用。相比之前提到的数字化，李欣认为，数智化一定要求数据驱动决策。这一模式，已超出人力计算的能力边界，ai 的技术便成为必需。

新智认知数据服务有限公司副总裁关鹏则认为，理解数智化核心是理解数智化解决问题的逻辑。比如智能城市，看数智化的手段怎么解决城市问题。更具体的，关鹏认为分为三个大步骤。第一步是数化万物，第二步是虚实互动，第三步是知行合一。

数化万物是全面数字化。数据分为物态数据、业态数据和感知数据。物态数据可以简单理解为物理世界中，市政道路、建筑楼宇以及各种公共设施，把这些数据化就是物态数据。业态数据则是在业务流程过程中产生的数据，不管是动态还是静态，一定是在业务流程中产生的数据。第三个是感知数据，是所有传感器采集的数据。

虚实互动则是指孪生的虚拟世界，必须得跟物理的实体世界之间能互动才行。很多人误解了孪生的概念，以为做一个仿真模型就够了。数字孪生必须能跟实体世界实现虚实的交互，虚实互补。反过来说，一个完全静态的数字模型，完全静态的数字孪生，是没有意义的，就是个展览品。

第三步叫知行合一，指必须能够综合各方面的信息，做出正确的反应，光知道了看到了，只有感知是不够的。

一言以蔽之，数智化重点就是强调让数据发挥价值。社会各界对数据的重视程度越来越高，但对数据的价值认知相对模糊，这个概念核心是强调它的价值到底有多重要，李欣也提到，“把它的价值充分体现出来，让大家能感觉到确实很重要，认可它的重要性，这是大家形成共识的前提”。

数智化转型能给企业带来的变化显而易见，李欣介绍，数智化转型后，企业对于市场变化和市场信号的反应速度和反应精准度会有很好的提升。对于企业经营来说，生产工艺、财务管理、产供销售是关键，若企业内部协调效率低、资源浪费大就会成为企业的短板。

李欣提到，泛工业在数智化转型中面临着诸多困难，一是要打通工厂内部的数据孤岛，目前在工厂内部数据烟囱林立，各个部门间、各个系统间、各个流程间的数据都不能充分流通；二是要构建以整个工厂为全局视角的数字孪生模型，综合考量生产、采购、销售、财务等工业企业经营全局因素，综合实现“产供销”经营铁三角的全局最优；三是要构建一个智能经营决策与优化控制大脑，智能地对市场信息进行合理响应，这也是实现个性化定制、网络化协同、服务化延伸等模式的基础。

配合智能化的趋势变化，从事数字化的企业也在转型。关鹏把新智认知的变化总结成五个方面，分别是客户认知的转变、数据认知的转变、能力认知的转变、承担角色认知以及建设方式的转变。

比如客户认知转变，关鹏介绍，现在做智能城市，政府关注的不是概念也不是技术， 而是“你能够帮助城市解决什么问题”，是产业和人口导入、城市形象提升等具体问题。有了这种认识，相应的企业对能力认知上也有所改变，以往单一产品的思维已经不管用，过去“好的产品就解决了一切”被认定为是误区，“所谓能力，一定是综合能力，包括方案综合能力、工程综合能力、运营综合能力”。在建设方式上，关鹏用大建设、大物联、大运营来描述转变，比如大建设，就是要让智能城市的建设与实体城市的规划、设计、建设和运营融合在一起进行。在这方面，白地项目有白地项目的做法，建成区的智能化改造亦然。

接下来的发展，关鹏认为，有三个非常明确的趋势：场景为王、端云平衡、运营为王。他提到，场景本身就是数智化不可分割的一部分，智能建设的全过程都不能脱离了场景存在。端云平衡中的所谓端，就好比用来感知的手脚，这往往是投资大、周期长、见效慢的工程，所以企业并不愿意在这些方面重点投入，这样导致了此前智能化建设出现明显端云失衡现象。运营也是此前数字化建设过程中缺乏的，在新的阶段，这是市场需求，也是企业的机会。

如果说在智慧城市建设中，解决问题需要综合，需要庞大的关联系统做支撑，那么在工业制造领域里，以需求为导向的登录云顶集团的解决方案则更倾向针对具体问题进行智能化的优化。

为此，张玥详细介绍了富通东方的智能排产登录云顶集团的解决方案。在疫情期间，该登录云顶集团的解决方案成功帮助了一家奔驰 a 级供应商超额完成了年度任务单量，为来年扩充产能奠定基础。张玥称，智能排产首先是帮助企业找到制约生产的问题，然后从流程上给出调整方案，进而扩充企业的产能。

据张玥介绍，智能排产目前在国内外市场规模都不是特别大，尤其是专门做此项工作的厂商，并没有大的知名度，在国内更是处于空白的状态，之所以这样，是因为这个产品经常被内嵌到一些工业系统里，也就是说它被淡化和弱化了，并没有被重视。恰恰是这样一个此前被忽视的环节，张玥认为在接下来的智能化阶段能够发挥重要作用。

要实现智能化，不是产品要足够大、足够复杂，关键是以问题为导向，要能够解决问题。关鹏提到，某种程度上，智能城市已经再次成为关注的焦点，以问题导向、端云平衡和运营导向为特征的新型智能城市建设，会成为行业接下来的一个重点。为什么要强调运营导向？举个例子，“一款车型好不好，最好去问天天使用这款车型的出租车司机”。关鹏认为， 疫情作为一个“ 照妖镜”， 一下子让过去十几年智慧城市的建设成果被打回原形，换句话说过去的智慧城市建设很多方面都是有误的，所以现在也就有了“新型智能城市”的概念。

关鹏重点提到，现阶段政府对建设智能城市的期待不一样了，政府对建设智能城市的成果有了更明确的期待。政府机构中懂得智能城市的人越来越多，也就是人们越来越知道智能城市建设要解决什么问题，这也让智能城市建设发展进入新的阶段。

以需求为导向也是时代凌宇做智慧城市的中心思想，智慧城市的核心是资源匹配，要满足人们需求和供给之间的矛盾，最终是让群众更好地生活。在黄孝斌看来，智慧城市建设的目标无外乎几方面：更安全、更便捷、更舒适、更健康、更快乐。

因主导方不一样， 现阶段的智慧城市建设项目，在实现目的上各有侧重，这与数据孤岛问题也有关，黄孝斌认为，“实现政府各部门之间的信息共享，政府与商业机构之间的信息共享，最终解决老百姓的问题，通过最少的平台、最少的入口解决老百姓所需要解决的问题，这是未来的发展目标”。

数据无法打通，不单纯是因为公众认知中的数据安全问题，李欣提到，推动数智化， 数据安全固然重要，但并非最根本的障碍。相比数据技术层面的安全问题，李欣反倒认为，观念上的制约性更大。结合傲林科技的实践，智能化会给部分管理者带来一定程度的观念冲击；智能化决策是否会替代管理者、影响管理者的权威等， 亟须树立正确的变革观念，加强自上而下的顶层设计。

观念变革背后是具体的组织变革，随着企业的观念转变，自然而然我们会看到越来越多企业进行组织架构调整，这是企业有足够的勇气和重视度才会迈出的一步，这也是企业进行数智化转型的前提。

数智化其实就是一场决心和耐心的较量，当然最关键的支撑还在于人。复合型人才的培育非常重要，需要从国家层面统筹培养具有实践经验的复合型人才，关键是培养人才的实战能力，当然基础理论研究也得补上。李欣提到，近年来国家在技术研究和市场应用推广方面一直有持续的投入，尤其是供给侧结构改革，对技术应用的拉动作用非常明显，接下来的发展，一方面呼吁企业继续发力，同时对于人才培育上也要加快跟上。

在人才培育上，张玥则认为，相比复合型人才，另外一个词其实更准确 ：交叉。“我觉得行业最大的一个趋势是要在学科上、在能力上、在人员上、在服务架构上进行交叉。”未来发展的核心难点就是交叉的深度，尤其是思维层面。换句话说，“企业的发展难点是要肯学习，还要善于学习，知道学的过程中怎么提炼并勤于思考”，交叉融合就是善于学习很重要的部分，“交叉融合这件事情谁融合得快，谁就能走在前面”。