余晓晖：工业互联网与数字化转型的进展

来源：水木工业数智化
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本文介绍了余晓晖老师带来的工业互联网与数字化转型的进展主题分享。

全球数字经济发展加速

去年总书记对数字经济再一次做了非常全面系统的阐述，从七个方面对数字经济未来发展做了进一步布局，特别提到了数字技术对传统产业的全方位、全链条改造，提高全要素生产力，实现数字技术对经济发展的放大、叠加、倍增作用。

 

从全球看，数字经济增长明显高于经济整体情况。信通院对2020年47个国家数字经济增长做了测算，整个名义增长值比GDP要高5.8个点，中国数字经济增长也是明显高于整体经济，这是一个全球基本态势。预计“十四五”期间，未来五年，数字经济增长能够保持大概年均9%的增速，到2025年会超过60万亿的规模。从过去两年的趋势来看，全球数字化转型会进一步加快，去年全球数字化支出同比增长15%，明显高于前几年。预计未来三年这个数字会达到17%，比前三年高6个百分点。麦肯锡研究认为，新冠疫情使全球各个领域数字化进程提速了至少6-7年。从国内观察和国际观察来看，整个全球数字化转型加快非常明显，而且是一个不可逆转的态势。

   

未来经济社会每一个领域都会面临深刻数字化转型，很多业务流程和产品服务都会通过数字技术、智能化、软件化，重新塑造、重新定义，或者进一步优化。在这个大架构下，产业数字化是主战场。信通院测算，2020年数字产业化的比重是7.3%，产业数字化是31.2%，而在2005年，数字产业化和产业数字化的比重大概都是7%。所以在过去十多年，数字产业化并没有很大幅度增长，但是产业数字化增长非常快。这也反映一个事实，数字技术是国民经济发展的先导性领域，而数字化主战场还是在各个传统的经济部门，是一种正外部溢出。预计“十四五”期末，在数字经济领域，数字产业化比重和产业数字化比重约为20%和80%，产业数字化产值将达到50万亿，数字产业化产值约为10万亿。

工业数字化转型的内涵与路径

回到数字化转型这个话题，在过去几十年中，我们经历了信息技术与经济社会各个领域的结合，过去讲信息化，现在强调数字化，可能从不同角度有不同的含义，但本质上没有什么不同，讲的都是信息通信技术作为通用目的性技术驱动经济社会发展变革的过程。有些场合讲制造业或工业的数字化、网络化、智能化,这时是指狭义的数字化，而广义的数字化转型，包含了狭义数字化、网络化、智能化的全部内容，是过去几十年信息化浪潮里的一个自然发展过程，也是一个新的发展阶段。

但现在看信息化与数字化还是有一点很不同，我们过去强调的信息化，从工业企业的层面有时会提自动化和信息化，其核心都是流程驱动的，是流程自动化，无论是生产流程还是企业的管理流程，追求的是生产效率的提升，实现精益生产精益管理；而现在数字化的一个重要特质是数据驱动，强调敏捷性、实时感知和全局智能化决策能力,实现数据驱动的商业模式变革，带动全要素生产率的提升。

数字化转型是一个系统变革，其中最关键的是 业务 。而业务转型有 两个要素 ，过去可能没有过多强调，但现阶段比较重要。一个是连接范围，通过网络连接从生产系统到企业、到产业价值链，连接范围多大，也意味着数字化转型所涉及范围有多大。而不同的行业、不同的企业，有不同取舍或不同的切入点。另一个是深度，数据智能和企业核心业务、生产、经营管理结合得有多深，也会决定价值的高低。数字化转型是一个系统性变革，从业务转型驱动整个运营体系的转型，及组织变革，是一个全面过程，而业务转型是关键，。在这个过程中，通过连接和数据的深度应用，会形成一个新的优化范式。所以，现在讲数字化转型和过去20年、30年的信息化自动化还是有些不同，引入了一些新的特质、新的要素。

过去几年我们一起推动国家工业互联网发展，总结抽象出来一个工业互联网模型，包括物理世界和数字空间两个部分。这个新的优化范式的构建，有两条线索。一条线索是这次变革最重要的特质即数据驱动，由于物联网、互联网把各种异构数据采集起来，基于数据进行机器学习、建模分析，利用数据科学进行决策优化。但是只有这套线索是不完整的，在各个行业应用中，都需要每一个行业结合自己的知识积累。就像做汽车的会懂得怎么去做汽车，做钢铁会知道怎么去做钢铁。把这些知识和数据科学结合在一起，构成数据驱动+行业机理与知识的优化范式。把数字科学和传统物理世界的行业科学结合在一起，是工业互联网或者数字化转型中最重要的一个方法论。也是我们现在讲第四次工业革命里面最主要一条路线。

这个方法论具体到每一个行业、每一个企业的时候，会有非常大的差异，这个差异来源于每个行业自己的比较优势，以及需要解决的痛点和难点问题。这里列了一些目前正在进行的数字化变革模式，比如数据+知识形成一个新的研发范式变革、数字化生产带来制造模式变革、产品体系智能化带来产品体系增值和重塑、数据驱动带来各种的创新和商业模式，另外还有产业组织变革和资源配置优化。几乎在每一个行业里面都能看到所有五种模式，但是对应每个行业有不同的路径选择。

不同行业的数字化转型有不同演进

数字化转型是决定企业未来发展必不可少的一条路径。但是到具体每一家企业，究竟怎么用数字技术、怎么能够带来价值，还是有很多挑战。

比如汽车行业，汽车管控一体化和用户服务成为一个共享模式，另一个重要现象是造车新势力的兴起，用户参与、大规模的定制化生产、电力驱动、网联化、智能化结合在一起，带来了汽车领域的深刻变革。过去汽车工业是高度自动化、信息化的，在此基础上也随之有了很多新的数字化演进。

装备行业中，复杂装备的设计和运维有很多数字化实践，一方面是前端的研发设计，一方面是后服务市场。原材料行业，传统的安全和环保管控仍然是重点，此外，全产业链全流程优化也变得非常重要，因为中国如钢铁石化行业的自动化、信息化水平极高，但整体产业链的效益差距比较大。消费品行业结合消费品特点和要素，利用数字技术重新定义商业模式。电子信息产业数字化有一个很重要的价值就是提升产品良率。还有能源行业，会出现从能源生产到服务的新兴生态经济，未来也会和双碳结合带来很多机会。

   

不同行业有不同特点。对数字技术供应商带来巨大挑战，因为要面临每个行业高度个性化和碎片化，这样对数字技术产品软件和平台要求很高。

平台经济与常见类型

过去几年,整个平台行业有了快速发展，也带来两个趋势。一个趋势是全球对消费性领域的平台经济的监管在加强，包括中国、欧洲和美国，基本上从2019年开始，出台了相关监管和规范措施，以及法律。另外一个是面向生产领域的数字化平台快速发展，而到去年为止，这个数目增长的势头已经下来，开始下降了，整个平台开始市场整合，全球平台的市场集中度明显提高。但到目前为止，从国内到国际，还没有任何一家面向工业生产的平台企业能够像谷歌、亚马逊一样建立起自己平台经济。

   

中国的数字化平台数量还在增长，有影响力的平台有100余家，我们监测到的超过600余家，有15个双跨平台，也有很多聚焦于特定行业、特定专业领域以及面向不同企业的技术平台。目前看来，中国平台最为多元化，实践场景最丰富，而且涵盖领域也是非常丰富。

   

中国整体数字化平台能力也有明显进步。从 三个层面 来看，边缘层的边缘智能、边缘协同能力明显增强；PaaS层是最关键的，比如研发设计板块提升、人机交互、低代码开发、工业模型、信息模型、数字孪生等能力都在快速提升；此外，平台的生态意识也在增强。但对标全球最好的平台，还是有不小的差距。

 

从 平台布局 来说，有几个常见类型。一个是解决方案交付型，以项目交付制作为突破，一般常见于在垂直领域里有很深的积累的企业。第二个是“操作系统”型，一般有非常强的水平能力，像微软这些，可以同时cover到很多不同领域。第三个是超级工业软件型，像西门子、达索、PTC；还有一个，中国互联网企业也有基于大数据和人工智能的能力做产业互联网。当然这些都是阶段性发展情况，大家都希望在制造领域或者实体经济领域做出自己的平台经济，也有很多模式会相互交叉，不断演化迭代出新的模式来。

 

不论是制造企业基于他自己沉淀出知识模型，再经过数据积累进行迭代和演化，不断提升；还是技术企业通过数字技术增强，不断把新AI技术等加上对行业的学习形成提升，都是异曲同工，通过不同路径把平台所需要素进行信息积累。但这里非常重要的价值点在于工业软件，工业软件是最后实现这个平台价值关系的环节。即使有了数据、有了连接，可是怎么把它变成用户所需要价值创造出来，最后要通过工业软件去实现。

   

这几年迭代步伐很快，需要很多投资，而市场比较碎片化，或者说行业差异非常大，所以到目前为止，中国的数字平台企业面临的资金压力、商业模式变现速度挑战还是非常大，还需要时间，但是已经有很多优秀企业在快速成长和发展。

热门技术

5G、人工智能、数字孪生、可信数据空间

另外也提一下5G。5G在中国发展很快，但大众认知的5G和真正的5G发展其实有反差，比如在中国可能很多人都会觉得5G发展没有那么好，但实际上，5G其实比4G发展要快很多。中国进入4G是2013年，而全球4G启动2009年，我们大概晚了4年才启动，在此之前所有要素都相对完善了，所以进去就是高峰。而5G中国第一时间和美国、韩国三个国家同步部署，所以我们是引领者、引导者，意味着自己要做很多试错。下图有一些典型的全球5G应用探索，可以看到绝大部分应用都是to B的，都是广义工业互联网范畴，这一点和过去4G技术有很大不同。

为什么国际竞争对5G有这么多的关注，包括国与国之间的打压和全球博弈会这么多，因为5G涉及更多场景，包括生产领域的场景都是过去没有的，这是一个很重要的原因。另外，5G不仅仅是一个信息传输的技术，还集成和组合了一系列新的信息技术，比如和计算的结合，把计算嵌入5G里会带来很多新的变革，和人工智能技术结合，和AI、VR技术结合，否有很大变革潜力。

   

从我们组织的绽放杯大赛来看，矿山、钢铁、电力、港口是其中做最好的几个领域。5G在矿山里面非常刚需，比如说5G进入矿井以后可以把工人从采集往后退两百米，看似是很小的一个事情，但是对于产业来说可能是很重要的变革。再比如华为的团泊洼5G工厂，可以认为是全球最新的5G工厂，这个是以5G+人工智能+边缘计算去替代人工，通过柔性生产，产线调整时间会大大缩减。很多小变革看起来微不足道，但是后续会带来很多大变化。 

 

但是到目前为止，所有的5G的生态领域应用，都属于增量创新、边缘革命，就是不用去动现有的核心生产体系，也基本不用动生产线，都是在外围发生。未来5G发展的重要领域，要把5G变成工业装备、自动化系统一部分，就要解决比如时间确定性同步等问题。

   

如果5G能下沉变成一个工业基因，就意味着5G可以把计算能力下沉，也可以把AI下沉下去，就会带来一系列组合性变化。所以5G应用还非常初期，5G标准和产业化还不成熟，但是在这过程中可以看到很多有意思的场景，这是我们未来可以推动的方向。

   

还有人工智能在工业领域应用，一方面，人工智能在工业应用使传统决策和解决问题的精度速度有明显提升，另一方面，由于新一代人工智能技术比如数据科学技术应用，也可能解决过去不能解决的问题，突破一些障碍，扩展可解决问题的边界。应用比较广泛的有传统专家系统、传统机器学习、新一代深度学习和知识图谱。从工业智能的推进来说，我们离全球最好水平还有一些差距，但也能看到中国发展非常很快。

   

还有数字孪生，目前看工业数字孪生比较受重视，但是我们目前还是初级阶段，80%的应用场景还处于可视化描述，也有一些少数企业开展了更高水平、更深的决策优化，但这个比例还非常低。另外，工业设备数字孪生，不论是车间级还是工厂级，都是未来非常重要的发展方向。无论是中国、美国还是日本、欧洲，把数字孪生作为工业数字化转型一个重要方向，都有高度共识。

   

最后一个是可信工业数据空间，数据空间有几个方向，欧洲、日本、美国有不同推动，但基本上有一个共识，就是怎么把数据能够使用起来，能够建立一个可信数据流动使用的环节。欧洲有一个计划是到2030年做9个数据空间，这9个数据空间包括制造、能源、医疗、交通等。我们现在也从工业入手，和合作伙伴一起来推动相关建设，其中有一个考虑，比如设计原则，怎么保证每个企业数据主权自主可控，中间怎么去做规则体系。这是我们下一步推动的工作。

   

以上就是今天分享的主要内容。我们希望通过数字化转型推动工业发展，形成一个扁平开放的工业制造系统，基于数据和知识的新的制造模式，打造全新智能产业链供应链网络，形成一个融合发展的数字经济体系。谢谢大家。

本文整理自清华校友工业数智化高峰论坛

受篇幅所限，未能详尽展开的内容，点击原文观看视频回放

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