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未来十年，全球数字经济最重要的主题之一是数字基础设施的重构、切换与迁徙，以及基于新型数字基础设施的商业生态再造。
以物联网、云计算、边缘计算、人工智能、移动化、数字孪生等为代表的智能技术群落，在不断融合、叠加和迭代升级中，为未来经济发展提供高经济性、高可用性、高可靠性的技术底座，未来10年将是新型数字基础设施的安装期。新一代信息技术发展将推动人类社会进入一个全面感知、可靠传输、智能处理、精准决策的万物智联时代。
回顾近几年中，政府的工作报告和中央经济会议提出的新概念，都提到了一个关键词，即优化资源配置效率，提高全要素生产力的提升。今天，我们理解、学习的新概念，包括“两化”融合、工业互联网、工业4.0等概念的背后，其实所有关键词的最终目的都在于如何优化资源配置效率的提高，如何提高全要素的生产力。那么，作為数字经济基础设施体系重要组成部分的工业互联网、智能制造，是如何提高工业配置效率的呢？
如何认识数字化转型的基本矛盾
今天，我们面临着数字化转型、物联网、工业互联网等各种各样的问题和挑战。事实上，这些问题和挑战的本质，是当前数字化转型的基本矛盾，即企业全局优化的需求与碎片化供给之间的矛盾。
今天我们面对各种各样的转型，美国人认为是工业互联网挑战，德国认为是工业4.0，中国面对的是“两化”融合，尽管语言不一样，但问题都是一样的。美国人提出无法快速实验、缺乏数字化企业愿景、人才、网络安全，德国人提出纵向集成、横向集成、端到端集成，中国人则提出基础建设、单向应用、综合集成、创新引领，简单而言就是互联互通和互操作。其实这些都源于我们跳不出“中等收入陷阱”，“中等收入陷阱”是指发展中国家工业化进程中人均收入达到中等收入水平时，就会面临一系列挑战和问题。今天挑战性对于数字化转型、工业物联网来说也是一样的，单机应用比较容易，但是跨系统的数据互联互通互操作后就变得极其复杂。
那么，为什么会面临这么多的问题和挑战？和工业互联网有什么关系呢？企业信息化的投入和企业收益之间并不是平行线，基于对10万家企业的评估发现，企业的信息化收益只有超越了某一个临界拐点之后才会出现爆发式的增加，企业的集成从单向应用到企业级集成、产业链集成到产业生态系统是不一样的，但今天所有的解决方案都是碎片化的解决方案。而无论是工业互联网、工业4.0，还是“两化”深度融合，都是在思考如何把企业的单项应用拓展到企业级、产业链级和产业生态级。因此，今天工业互联网面临的挑战，是我们对数字化转型本质的利用。
工业物联网，从单机智能到系统智能
面对工业物联网，我们首先需要思考的问题是如何从单机智能走向系统智能。工业物联网本质是一个智能系统，可以对客户的需求做出实时、低成本、高效的响应。而今天的物联网、大数据、云计算、工业互联网等，对于一个企业的价值，需要回归到企业的本质。企业竞争的本质，就是资源配置效率的竞争。今天物联网、大数据、云计算、工业物联网等信息技术对于企业的价值，可以简化为数据加算法，提高企业决策的精准度、科学性、低成本和更高的效率，来促进企业资源的优化配置。
那么，企业需求信息明确之后，信息是如何在企业的经营管理、产品设计、工艺设计、生产设计、过程控制等每一个环节流动的呢？过去信息的流动是基于文档、纸张的传递，今天则是基于模型，包括几何模型、性能模型、工艺模型的信息流动。我们不仅要看到机器人、数控机床等逐步替代体力劳动者，还应该思考在研发设计、工艺生产、制造的过程中，是不是逐步减少了人为干预，能不能替代更多的管理人员、工艺人员、研发人员，这是数字化转型更本质的涵义。把正确的数据、在正确的时间、以正确的方式传递给正确的人和机器，可以定义为数据的自动流动。因此，数字化转型的本质就是在“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，最后构筑企业新的竞争能力，为客户创造更高的价值。
今天的世界变得越来越复杂，这种复杂来自产品的复杂性、客户的需求、供应链、市场变化等因素。对于企业数字化转型而言，就是能够通过“数据+算法”决策机制、数据的自动流动来化解复杂系统的不确定性。
在IoT万物智能时代，产品和系统演进的逻辑，最显著的特征是硬件通用化、服务可编程，控制和优化的技术和功能在不断地解构和重组，这些体现在消费电子、农机设备、车间设备、工业软件上。因此，无论是手机智能终端、农业机械设备等产品功能都在解耦，今天的工厂设备数据的管理控制优化也是在进行解耦，整个软件体系都在解耦。
今天，无论是手机、农业机械还是工业软件本身，都打破了过去的一体化硬件设施，通过将软硬件分离解耦，实现“硬件资源的通用化”和“服务任务的可编程”。未来，硬件要提高资产通用性，遵循的是规模经济原则，比如富士康公司为苹果公司代工手机一样，产量越大成本越低，可大规模、标准化生产。软件的丰富产品的个性化，则遵循范围经济，企业从提供同质的硬件产品向提供多样化的产品转变，满足多样化需求。
智能的本质是主体对外部环境的变化做出响应的能力，这种能力不仅仅体现在单机设备的智能化，同时还体现在引进智能生产线后，企业是否能对外部环境的变化做出实时响应。如果企业能不断地把硬件通用化，把软件分离出来，这样的系统智能就能够不断适应客户的需求。
这样的变化正在从设备级，包括电子产品、工业设备这样的控制系统演进到系统级。因为无论是工业物联网还是工业互联网，最本质的逻辑就是单机设备的解耦、解构、重组演进到系统级。我们今天看到的设备边缘计算、PaaS、SaaS的这些物联网体系正在演变成硬件和OS的控制系统，通过边缘优化，再到云端优化，可以在更大的空间尺度范围内通过系统化的智能来解决面临的问题。
如何定义数字化转型2.0时代
在数字化转型2.0时代，商业系统变得越来越复杂，原有基于传统IT架构的解决方案与商业系统复杂性之间的差距越来越大，需要构建一套新的解决方案。这就是由工业互联网、工业物联网、云计算、边缘计算、移动端、中台等等概念所构建的新型数字基础设施，只有这样才能够适应商业系统的复杂性要求，这也是数字化转型1.0与数字化转型2.0的本质区别。这种变化可以从不同主体的视角来观察： 从品牌商、制造商、物流商、金融机构等数字化转型的主体来看，有两个变化。第一，在1.0时代，我们思考的问题是如何面对一个确定性的需求，而2.0时代需要面对的是一个更加个性化的、复杂的需求。第二，1.0时代思考的是如何优化企业经营的效率，而在2.0时代，需要去思考信息系统能不能支撑企业的产品创新、业务创新、组织创新、管理创新等问题。
从解决方案的供给端来看也有两个变化：一是核心理念需要发生变化，过去所有的客户关系管理、企业资源管理、制造执行等系统，核心问题是解决企业内部的管理问题;而今天需要以客戶运营为核心，看企业是不是构造了一套以客户运营为核心的技术支撑体系。二是过去的技术解决方案都是封闭的，难以对客户的需求实时地感知、响应、服务。现在需要构造一个开放的技术体系，一套基于云计算、边缘计算和移动端的新解决方案。
今天，我们不仅需要为客户提供硬件、软件解决方案，还需要跟客户一起为客户创造更多的价值，所以整个架构体系正在不断迁移，从过去“烟囱”林立、对客户需求难以快速响应的技术架构演进到现在，基于云计算、边缘计算、业务中台、数据中台等之上的各种新管理架构。不过这样的演进进程现在正在起步，仅是开始。同时，原有的架构体系正在不断地解构，在碎片化的基础上形成一个个微服务的资源池，以及在资源池上的各种各样的组件，然后面向角色、场景、应用快速地解决企业所面临的一些复杂问题。目前，这样的探索也已经开始。
在体系架构大迁移时代，我们被各种新概念所充斥，首先需要重构概念体系。类似CAX、ERP、CRM等一些概念建构起我们对过去企业信息化的理解，但未来需要一套新的技术概念体系，包括中台、微服务、工业互联网、工业物联网、App等，来描绘未来。技术体系、基础设施的解构与重组，也必然带来认识体系和概念体系的解构和重组，因此我们需要重新构建数字化转型的新概念体系。这个体系从内部协同到生态系统，从封闭系统到开放系统，从PC端到移动端，基于云计算、边缘计算、中台化、移动化去打造新的概念体系。
从历史经验看，每一次产业革命都离不开基础设施的更新、迭代、再造。伴随着云计算、AIOT、边缘计算、5G、移动化融合创新，伴随着OT与IT融合、云架构升级、微服务落地，传统僵化开发模式和陈规桎梏正在被打破，基于新基础设施的商业生态正在加速重构，我们正在进入一个数字商业基础设施安装期。
重新思考数字化转型的动力
面对全球数字基础设施的重构，我们需要重新思考数字化转型的动力。在数据中台、业务中台、微服务组件、工业App等背后，是我们认识数字化转型的起点。首先是认知转型，科技是第一生产力，制度重于技术，但最重要的是我们的认知和理念。其次，现在我们对数字化转型认知的区别不在于是否愿意拥抱变化，而是以多快的速度，以何种方式拥抱变化。还有是否有长期思维，是否相信年轻人，是否有推动文化变革的决心？第三，数字化转型是一场边缘革命。对于一个企业来说，最重要的不在于做了什么，而在于比竞争对手多做了什么，客户真正感受到了什么，以及构筑了什么样的新型能力。
过去，在涉及数字化转型的动力时，企业家们思考的角度是，数字化转型的投入产出比有多高？有没有风险？有多少风险？如果数字化项目的风险太高或产业不确定，那就放缓投资的步伐。今天我们应该从另一个角度思考问题，那就是如果不转型，损失的是什么？不转型、慢转型最大的风险是什么？我们放弃高风险的数字化项目，我们是不是就没有风险？
事实上不是的，缺失数字化战略的时候，风险是确定的，可以概括成市场失焦、营销失语、管理失衡、系统失灵、增长失速五个方面。
今天，对企业来说，无论是否启动数字化转型，无论以多大的力度、速度推动数字化变革，都将面临风险和不确定性。但并不是说不投入、不冒风险就没有风险，相反不投入、没有风险可能风险更大。很多时候，不转型的风险往往是确定的，而转型的收益是不确定的;很多时候，数字化转型的动力不是因为收益可以预期，而是因为不转型的成本、风险是难以忍受的;很多时候，转型的发动机不是CIO、CPO、CEO们在推动，而是竞争对手的CIO、CEO在促进我们转型。
今天，对于大多数企业而言，数字化转型不是因为喜欢变化，而是不得不做的一场转型。
（本文根据阿里研究院副院长安筱鹏在全省“1+N”工业互联网平台体系建设发展推进会上的演讲整理而成。）
以物联网、云计算、边缘计算、人工智能、移动化、数字孪生等为代表的智能技术群落，在不断融合、叠加和迭代升级中，为未来经济发展提供高经济性、高可用性、高可靠性的技术底座，未来10年将是新型数字基础设施的安装期。新一代信息技术发展将推动人类社会进入一个全面感知、可靠传输、智能处理、精准决策的万物智联时代。
回顾近几年中，政府的工作报告和中央经济会议提出的新概念，都提到了一个关键词，即优化资源配置效率，提高全要素生产力的提升。今天，我们理解、学习的新概念，包括“两化”融合、工业互联网、工业4.0等概念的背后，其实所有关键词的最终目的都在于如何优化资源配置效率的提高，如何提高全要素的生产力。那么，作為数字经济基础设施体系重要组成部分的工业互联网、智能制造，是如何提高工业配置效率的呢？
如何认识数字化转型的基本矛盾
今天，我们面临着数字化转型、物联网、工业互联网等各种各样的问题和挑战。事实上，这些问题和挑战的本质，是当前数字化转型的基本矛盾，即企业全局优化的需求与碎片化供给之间的矛盾。
今天我们面对各种各样的转型，美国人认为是工业互联网挑战，德国认为是工业4.0，中国面对的是“两化”融合，尽管语言不一样，但问题都是一样的。美国人提出无法快速实验、缺乏数字化企业愿景、人才、网络安全，德国人提出纵向集成、横向集成、端到端集成，中国人则提出基础建设、单向应用、综合集成、创新引领，简单而言就是互联互通和互操作。其实这些都源于我们跳不出“中等收入陷阱”，“中等收入陷阱”是指发展中国家工业化进程中人均收入达到中等收入水平时，就会面临一系列挑战和问题。今天挑战性对于数字化转型、工业物联网来说也是一样的，单机应用比较容易，但是跨系统的数据互联互通互操作后就变得极其复杂。
那么，为什么会面临这么多的问题和挑战？和工业互联网有什么关系呢？企业信息化的投入和企业收益之间并不是平行线，基于对10万家企业的评估发现，企业的信息化收益只有超越了某一个临界拐点之后才会出现爆发式的增加，企业的集成从单向应用到企业级集成、产业链集成到产业生态系统是不一样的，但今天所有的解决方案都是碎片化的解决方案。而无论是工业互联网、工业4.0，还是“两化”深度融合，都是在思考如何把企业的单项应用拓展到企业级、产业链级和产业生态级。因此，今天工业互联网面临的挑战，是我们对数字化转型本质的利用。
工业物联网，从单机智能到系统智能
面对工业物联网，我们首先需要思考的问题是如何从单机智能走向系统智能。工业物联网本质是一个智能系统，可以对客户的需求做出实时、低成本、高效的响应。而今天的物联网、大数据、云计算、工业互联网等，对于一个企业的价值，需要回归到企业的本质。企业竞争的本质，就是资源配置效率的竞争。今天物联网、大数据、云计算、工业物联网等信息技术对于企业的价值，可以简化为数据加算法，提高企业决策的精准度、科学性、低成本和更高的效率，来促进企业资源的优化配置。
那么，企业需求信息明确之后，信息是如何在企业的经营管理、产品设计、工艺设计、生产设计、过程控制等每一个环节流动的呢？过去信息的流动是基于文档、纸张的传递，今天则是基于模型，包括几何模型、性能模型、工艺模型的信息流动。我们不仅要看到机器人、数控机床等逐步替代体力劳动者，还应该思考在研发设计、工艺生产、制造的过程中，是不是逐步减少了人为干预，能不能替代更多的管理人员、工艺人员、研发人员，这是数字化转型更本质的涵义。把正确的数据、在正确的时间、以正确的方式传递给正确的人和机器，可以定义为数据的自动流动。因此，数字化转型的本质就是在“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，最后构筑企业新的竞争能力，为客户创造更高的价值。
今天的世界变得越来越复杂，这种复杂来自产品的复杂性、客户的需求、供应链、市场变化等因素。对于企业数字化转型而言，就是能够通过“数据+算法”决策机制、数据的自动流动来化解复杂系统的不确定性。
在IoT万物智能时代，产品和系统演进的逻辑，最显著的特征是硬件通用化、服务可编程，控制和优化的技术和功能在不断地解构和重组，这些体现在消费电子、农机设备、车间设备、工业软件上。因此，无论是手机智能终端、农业机械设备等产品功能都在解耦，今天的工厂设备数据的管理控制优化也是在进行解耦，整个软件体系都在解耦。
今天，无论是手机、农业机械还是工业软件本身，都打破了过去的一体化硬件设施，通过将软硬件分离解耦，实现“硬件资源的通用化”和“服务任务的可编程”。未来，硬件要提高资产通用性，遵循的是规模经济原则，比如富士康公司为苹果公司代工手机一样，产量越大成本越低，可大规模、标准化生产。软件的丰富产品的个性化，则遵循范围经济，企业从提供同质的硬件产品向提供多样化的产品转变，满足多样化需求。
智能的本质是主体对外部环境的变化做出响应的能力，这种能力不仅仅体现在单机设备的智能化，同时还体现在引进智能生产线后，企业是否能对外部环境的变化做出实时响应。如果企业能不断地把硬件通用化，把软件分离出来，这样的系统智能就能够不断适应客户的需求。
这样的变化正在从设备级，包括电子产品、工业设备这样的控制系统演进到系统级。因为无论是工业物联网还是工业互联网，最本质的逻辑就是单机设备的解耦、解构、重组演进到系统级。我们今天看到的设备边缘计算、PaaS、SaaS的这些物联网体系正在演变成硬件和OS的控制系统，通过边缘优化，再到云端优化，可以在更大的空间尺度范围内通过系统化的智能来解决面临的问题。
如何定义数字化转型2.0时代
在数字化转型2.0时代，商业系统变得越来越复杂，原有基于传统IT架构的解决方案与商业系统复杂性之间的差距越来越大，需要构建一套新的解决方案。这就是由工业互联网、工业物联网、云计算、边缘计算、移动端、中台等等概念所构建的新型数字基础设施，只有这样才能够适应商业系统的复杂性要求，这也是数字化转型1.0与数字化转型2.0的本质区别。这种变化可以从不同主体的视角来观察： 从品牌商、制造商、物流商、金融机构等数字化转型的主体来看，有两个变化。第一，在1.0时代，我们思考的问题是如何面对一个确定性的需求，而2.0时代需要面对的是一个更加个性化的、复杂的需求。第二，1.0时代思考的是如何优化企业经营的效率，而在2.0时代，需要去思考信息系统能不能支撑企业的产品创新、业务创新、组织创新、管理创新等问题。
从解决方案的供给端来看也有两个变化：一是核心理念需要发生变化，过去所有的客户关系管理、企业资源管理、制造执行等系统，核心问题是解决企业内部的管理问题;而今天需要以客戶运营为核心，看企业是不是构造了一套以客户运营为核心的技术支撑体系。二是过去的技术解决方案都是封闭的，难以对客户的需求实时地感知、响应、服务。现在需要构造一个开放的技术体系，一套基于云计算、边缘计算和移动端的新解决方案。
今天，我们不仅需要为客户提供硬件、软件解决方案，还需要跟客户一起为客户创造更多的价值，所以整个架构体系正在不断迁移，从过去“烟囱”林立、对客户需求难以快速响应的技术架构演进到现在，基于云计算、边缘计算、业务中台、数据中台等之上的各种新管理架构。不过这样的演进进程现在正在起步，仅是开始。同时，原有的架构体系正在不断地解构，在碎片化的基础上形成一个个微服务的资源池，以及在资源池上的各种各样的组件，然后面向角色、场景、应用快速地解决企业所面临的一些复杂问题。目前，这样的探索也已经开始。
在体系架构大迁移时代，我们被各种新概念所充斥，首先需要重构概念体系。类似CAX、ERP、CRM等一些概念建构起我们对过去企业信息化的理解，但未来需要一套新的技术概念体系，包括中台、微服务、工业互联网、工业物联网、App等，来描绘未来。技术体系、基础设施的解构与重组，也必然带来认识体系和概念体系的解构和重组，因此我们需要重新构建数字化转型的新概念体系。这个体系从内部协同到生态系统，从封闭系统到开放系统，从PC端到移动端，基于云计算、边缘计算、中台化、移动化去打造新的概念体系。
从历史经验看，每一次产业革命都离不开基础设施的更新、迭代、再造。伴随着云计算、AIOT、边缘计算、5G、移动化融合创新，伴随着OT与IT融合、云架构升级、微服务落地，传统僵化开发模式和陈规桎梏正在被打破，基于新基础设施的商业生态正在加速重构，我们正在进入一个数字商业基础设施安装期。
重新思考数字化转型的动力
面对全球数字基础设施的重构，我们需要重新思考数字化转型的动力。在数据中台、业务中台、微服务组件、工业App等背后，是我们认识数字化转型的起点。首先是认知转型，科技是第一生产力，制度重于技术，但最重要的是我们的认知和理念。其次，现在我们对数字化转型认知的区别不在于是否愿意拥抱变化，而是以多快的速度，以何种方式拥抱变化。还有是否有长期思维，是否相信年轻人，是否有推动文化变革的决心？第三，数字化转型是一场边缘革命。对于一个企业来说，最重要的不在于做了什么，而在于比竞争对手多做了什么，客户真正感受到了什么，以及构筑了什么样的新型能力。
过去，在涉及数字化转型的动力时，企业家们思考的角度是，数字化转型的投入产出比有多高？有没有风险？有多少风险？如果数字化项目的风险太高或产业不确定，那就放缓投资的步伐。今天我们应该从另一个角度思考问题，那就是如果不转型，损失的是什么？不转型、慢转型最大的风险是什么？我们放弃高风险的数字化项目，我们是不是就没有风险？
事实上不是的，缺失数字化战略的时候，风险是确定的，可以概括成市场失焦、营销失语、管理失衡、系统失灵、增长失速五个方面。
今天，对企业来说，无论是否启动数字化转型，无论以多大的力度、速度推动数字化变革，都将面临风险和不确定性。但并不是说不投入、不冒风险就没有风险，相反不投入、没有风险可能风险更大。很多时候，不转型的风险往往是确定的，而转型的收益是不确定的;很多时候，数字化转型的动力不是因为收益可以预期，而是因为不转型的成本、风险是难以忍受的;很多时候，转型的发动机不是CIO、CPO、CEO们在推动，而是竞争对手的CIO、CEO在促进我们转型。
今天，对于大多数企业而言，数字化转型不是因为喜欢变化，而是不得不做的一场转型。
（本文根据阿里研究院副院长安筱鹏在全省“1+N”工业互联网平台体系建设发展推进会上的演讲整理而成。）