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10个关键词，讲透数字化转型的本质

2022.04.13

什么是数字化转型的本质？

数字化转型的本质是，在数据+算法定义的世界中，以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性，优化资源配置效率，构建企业新型竞争优势。当前，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传统IT架构的信息化管理（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）。

数字化转型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；

技术架构的大迁移时代；

体系重构。

01. 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知社会规律的内在动力。人类社会发展一直伴随着对确定性的追求，确定性是行为能够被预测的前提，也是我们安全感的来源。人类社会的发展史就是一部对抗不确定性、寻求人类命运发展确定性的历史，对不确定性的恐惧和对确定性的追求一直伴随着人类社会的发展和演进。

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。在过去几千年里，每一个个体、族群、部落、企业、国家等都会面临着各种各样的挑战，如战争、冲突、灾害、竞争等。人们都面临着如何在不确定性的环境中进行决策，这些决策正确与否会导致事情的成败、得失、利弊、对错、好坏、优劣等结果，决策结果又会影响个体的幸福、部落的兴衰、企业的成长、国家的繁荣、历史的走向。

化解不确定性的“三部曲”：

1）理解和认知世界运行的规律，是化解不确定性的逻辑起点；

2）理解运行规律之后需要预测将会发生什么，这是决策的基础和依据；

3）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，如何在不确定性的环境中进行决策，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，而在过去几千年人类是如何进行决策？2000多年前，《史记·龟策列传》中记载“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，企业家们面对各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环境中进行选择的依据。

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

对于不确定性的认知，也是从哲学、科学、经济学分化的一个重要的因素。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东西，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。回到数字化本质，那就是在数据+算法定义的世界中，化解复杂系统的不确定性。

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▍医疗的本质：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年发表的论文《不确定性和医疗保健的福利经济学》中指出，医疗服务的特殊性源于其普遍存在的不确定性。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，每种有不同的使用要求、风险、注意事项。面对疾病世界，从几百年前的简单，到几十年前的复杂，再到现在的“非常复杂”。医学成了一门掌控极端复杂性的艺术，它考验着作为人是否能够驾驭这种复杂性。

02. 复杂系统

▍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、物联网的出现，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，所有的产品功能将由四个基本模块构成：动力部件、执行部件、智能部件、互联部件，未来的智能产品可以监测、可以控制、可以优化，产品的功能灵活性、易扩展性、安全性、可管理性都得到提高。

▍单一产品走向复杂系统，从机械系统走向生物系统

万物互联网使得孤立产品走向复杂产品网体系。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，其产品沿着传统产品→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。它不仅仅是一个产品，而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变成复杂的生物系统。

▍智能系统：单一系统、局部系统、复杂系统到巨系统

我们再来看智能制造，我们可以定义一个智能的最小单元——具有感知、分析、优化、执行功能的智能单元，如数控机床、智能机器人、AGV小车以及刀具管理、工装管理系统等，这些最小智能单元散布在制造体系的各个角落。今天，随着物联网、边缘计算、工业互联网等新的架构和技术体系的出现，以及市场需求对跨企业、跨环节、大尺度资源优化的需求，最小的智能单元从一个小系统被不断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，构建复杂产业链系统。在此基础上，当企业把产业链系统向整个社会开放时，开始构建起一个复杂巨系统。那我们可以看出来，商业和制造系统变得越来越复杂，从一个机械系统演变成了一个复杂生物系统。

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，集成的本质就是对制造资源优化范围、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过程，在时间上优化只有起点没有终点，空间上参与优化的资源从点、线、面、大系统、巨系统的方向不断地扩展。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。所谓集成的过程，就是对制造过程的范围领域不断地深化的过程。

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▍智能制造：复杂的生态系统

传统的制造体系是一个简单的机械体系，确定性是常态。而智能制造是一个复杂的生态系统，要解决的核心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。

03. 竞争的本质

什么是企业？企业竞争的本质是什么？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、机器设备等资源组织起来，以更高效、更低成本满足客户需求的组织。企业竞争的本质是什么？企业竞争的本质就是资源配置效率的竞争，就是要以数据自动流动化解复杂系统的不确定性，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，核心是如何实现科学决策、精准决策、高效决策。企业的本质属性是在不确定性的环境中如何决策，对于企业来说，新品开发是决策，客户定位是决策，营销策略是决策，研发组织是决策，供应链选择是决策，交付周期是决策，库存管理是决策，排产计划是决策，商业模式选择是决策。科学决策的背后是资源优配置效率的提高。

在淘宝、天猫上的服装、化妆品商家来说，他们要思考的问题是，如何发现客户的需求？如何找到新产品的最佳代言人？是选择电视广告还是网络广告？如何确定营销关键词？今年夏季流行什么款式、什么颜色、什么尺码？何时备料、备多少？如何定价？所有这些问题的背后，都是一系列决策。

04. 转型的逻辑起点

▍数字化转型的逻辑起点：适应竞争环境的快速变化

今天人们讲智能制造、工业4.0、工业互联网等一系列概念，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，企业如何适应竞争环境的快速变化。智能就是一个主体对外部环境的变化做出反应能力，这个主体可以是一个人、一个机器、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核心问题就是，面对客户需求的变化，企业如何适应和跟上这一快速的变化，如何更好地满足客户需求，这是数字化转型的逻辑起点。

▍消费者的需求已经发生改变

在过去，消费者追求的更多是性价比、产品功能、耐用性等功能诉求；而今天，年轻的消费者不仅仅关注功能性诉求，而且关注内容、服务、参与度、社交体验、分享与交流等体验诉求。消费者的需求已变化，我们的供给能否跟上消费者需求的变化。

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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。就是如何实现差异性更大的定制化服务、更小的生产批量、不可预知的供应链的变更。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，在外界环境发生变化时，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。

中国是全球最大的服装出口基地，过去一个外贸服装订单量可以达到百万级，后来订单量下降到了十万、五万级，今天服装的外贸订单最小批量只有3000件左右，线下订单达到1500件、线上达到380件。但同时，订单的交期从过去的一年、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高出30%。对于智能制造和数字化转型而言，其要解决的核心问题是如何解决小批量、多品种、短交期的问题。

▍商业和制造系统的复杂性

商业和制造业变得越来越复杂，这个复杂性至少可以从两个维度去观察。第一，产品本身越来越复杂。过去，仅仅是一个机械产品，现在变成了智能互联的产品，产品增加传感器、通信模块、计算模块、软件等，产品变得越来越复杂。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是一个不断演进的过程。当需求变得很复杂的时候，给企业研发、设计、生产带来一系列的挑战。

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