近日，在阿里云智能制造加速器首次集結現場，阿里研究院副院長安筱鵬博士分享了關于數字化轉型的四個基本問題。以下為現場分享內容的整理，轉載請注明出處。

看待數字化轉型，我們可以拿著一個“望遠鏡”，從更長的歷史，更大顆粒度去分析。1909年，GE公司開發了一款烤面包機，電源連接部分是類似于燈泡的螺旋式接口。為什么長成這個樣子？當年人們發明電的時候，能夠想到的唯一殺手級應用是電燈泡，所有跟電基礎設施連接，都是以電燈泡的方式去設計接口。后來，人們發現電不僅僅可以照明，還可以用來烤面包，所以在發明烤面包機的時候，能想到的自然是這種螺旋式接口。

在使用的過程中，人們發現把電燈泡擰下來，把烤面包機擰上去，太麻煩了。怎么辦？于是技術人員開發了插座，從中間過渡性的接口演進到今天的產品形態。

這種設備稱為“電原生”。什么叫“電原生”？有了電才有了家用電器，有了電才有了電影、電視、電話。所有的這些東西是因為有了“電”這樣一個新的技術，有了工業時代的基礎設施，才得以出現。“電原生”就是因電而生的產品。

當我們理解了一百年前的 “電原生”，就可以理解今天的“云原生”。

從最初的數字基礎設施形態演進到云基礎設施最終形態，中間會有很多過渡性的產品，正如烤面包機經歷的過程。對于云計算來說，終極目標可能是一個“插座”。云計算開啟了一個新時代，不僅僅是一個技術變革。在經濟學里有一個概念，叫通用目的技術。我們有各種各樣的技術，但是有那么一些技術會改變整個人類社會的生產方式和生活方式，既會改變生產力，也會改變生產關系，這一類技術就可以稱為通用目的技術。內燃機、電力、能源都是這樣的通用目的技術，而今天的云計算也會帶來一個新的時代。

這個新時代就來自于像在座各位這樣的企業家持續涌現和崛起，代表了中國未來五年、十年、二十年經濟增長的動力。

今天，當我們討論數字化轉型時，有四個基本的問題需要思考——

為什么一定要數字化轉型？因為需求發生了巨變。無論是消費端還是制造端，無論是工業品還是消費品，需求都在發生巨變。當客戶需求發生巨變時，企業和供給端需要思考如何面對這場巨變，如何避免不可忍受的確定性損失。


諾貝爾文學獎獲得者、哲學家、歷史學家、數學家羅素對智能有一個定義：智能始于征服恐懼，人們恐懼不確定性。

原工信部副部長楊學山撰寫的《智能原理》中提到，智能是一個主體對外部環境變化做出響應的能力。一個數控機床，一個機器人，一個AGV小車，一條生產線，一個立體倉庫，一個研發團隊，一個人，一個企業，都可以看作一個主體。當外部環境發生變化的時候，這樣的主體對變化做出實時、科學、精準反應的能力，是智能最重要的標志。


核心關鍵詞是外部需求的變化。《重構：數字化轉型的邏輯》這本書里反復講的一個關鍵詞，就叫做不確定性。只有深刻理解不確定性，才能真正的理解數字化轉型的本質，才能理解各位企業家們從事工作的最底層邏輯。

不確定性不是今天才有，人類社會一直面臨各種各樣的不確定性，而對不確定性的恐懼是人類認知世界的基本動能。不確定性來自于信息約束條件下人們有限的認知能力。過去的幾百年、上千年，一個個體、族群、部落、企業、國家，會有沖突、戰爭、氣候災害，會有企業的競爭、市場的變化、競爭對手的策略，會有國家之間貿易戰等等，這都是主體面臨的各種各樣的挑戰。這些挑戰背后的共同點是——主體需要在各種不確定性背景下做出一個決策，一個決定成敗得失、利弊、好壞和優劣的決策。這個決策對于個體的幸福、部落的興衰、企業的成長、國家的繁榮、歷史的走向，都會產生重大的影響。

如何化解對不確定性的恐懼呢？第一，建立一套對世界的認知體系，是應對不確定性的起點；第二，當認識到了規律之后，要基于規律和各種內外部條件做預測；第三，預測之后要決策，并采取行動。

雖然看起來很簡單，但怎么去理解認識世界的規律呢？有很多種方法，在部落時代軍師們通過占卜、巫術等認識世界和決策。占卜、巫術、宗教、哲學、科學，這些看來毫不相關的事物本質上都是建立對世界的認知體系。

占卜構建了一套對世界的解釋全系。《史記》里面有很大篇幅講占卜。古代諸侯們、君王們把烏龜殼燒裂，看烏龜殼的花紋長成什么樣子，來決定是否要打仗？什么時候出兵？因為他們認為烏龜殼能夠對世界建立一套體系。小國寡民如何進行決策？《詩經》記載“爾卜爾筮，體無咎言，以爾車來，以我賄遷”。年輕的姑娘要出嫁了，不知道未來自己的婚姻是否幸福，那么就告訴他的新郎，通過占卜的方式看看婚姻是吉是兇，如果卦象沒有什么不吉，那就選一個黃道吉日開著車把我和我的嫁妝帶回去。

宗教建立了一套對這個世界解釋體系。為什么北美比南美發達，北歐比南歐發達，西歐比東歐發達，香港比澳門發達？馬克思·韋伯的《新教倫理與資本主義精神》有系統的論述，背后都有一個宗教因素。因為西歐、北美這些發達地區都信封基督教，區別在于，天主教信徒要通過教堂的神父跟上帝去溝通，而基督教新教的教徒們可以直接跟上帝溝通，沒有了“中間商賺差價”。天主教認為賺錢有罪，新教讓大家通過賺錢來表達對上帝的熱愛，上帝喜歡勤勞和創造價值的人。信奉新教的企業家掙到錢的時候，他們認為會給上帝帶來榮耀。所以，很多企業家拼命掙錢、拼命省錢、拼命捐獻，是為了成為“上帝選民”。

科學建立了一套對這個世界的解釋體系。愛迪生發明電燈泡是無數次試驗的結果；1969年，人類登月的時候，選擇火箭發射的合理窗口期；波音747通過風洞實驗進行外形研發。所有的這些是因為人們建立了一套科學方法論和體系來認識和改造這個世界。

今天，我們構造了一套新的對這個世界認識和改造的一個方法論，這個方法論是數據+算法。換句話說，占卜也好，宗教也好，科學也好，或者我們今天講的數字化轉型底層邏輯也好，都在做一件事情，就是當我們人類面臨各種各樣的不確定性的時候，要構造一套新的認識和改造世界的方法論。

中國《智能制造發展規劃（2016—2020》這樣描述：“智能制造是基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節，具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式。” 簡單來說，用ABCDEF各種各樣的技術，在各個環節廣泛應用，然后帶來成本降低、質量提高、效率提高等效果。

美國的國家標準與技術研究院（NIST）認為，判斷是不是智能制造，看是否解決了三個基本問題。第一，更小的生產批量；第二，不可預知的供應鏈變更和中斷；第三，差異性更大的定制化服務。歸納一下，智能制造就是企業如何對外部需求的變化做出響應的能力。

在德國，工業4.0的戰略牽頭起草機構弗勞恩霍夫研究所提出，“工業4.0邏輯起點是適應競爭環境的快速變化。” 我曾經讓西門子成都工廠總經理用簡單樸素的語言來定義工業4.0。他說，智能制造就是“如何建立一個定制化的產品體系。”

今天，中國消費者的一個重要變化在于，數字化不僅把供給端制造業的能力提升了，也把消費者武裝起來了。
第一，新消費人群的涌現。 90后、00后可以稱之為數字原住民，他們無網絡不生活，數字空間即生活空間，1天有七八個小時都在數字空間里，關注國潮、個性人、互動化、二次元，其認知跟60后、70后、80后已經有質的變化。

第二，決策鏈路同樣也變了。線上發現、線下體驗、社區討論、下單購買，買了還要討論。

第三，決策模式的改變。購買商品時，不僅關注產品，還要體驗更好的服務，過去僅僅看性價比，現在要看各種各樣的體驗。產品設計中有沒有尊重個人分享的價值感、社交體驗的滿足感都是重要因素。花了100塊錢，吃了一頓口感不錯的大餐的時候，這是一種享受，但是還有一種享受和體驗是把吃的東西分享出去。今天的消費者需要參與，需要分享感受、滿足社交體驗。

第四，當人變了、決策鏈路變了、決策模式也變了，消費者買什么產品也就變了。換句話說，今天的消費者需要的是一種個性化、實時化、場景化、內容化、互動化的消費和服務體驗。

數字化把消費者武裝起來了，他們有了更多的表達權、話語權、參與權、選擇權。這些變化可以叫做消費者主權的崛起。當消費者主權崛起的時候，當消費者的行為、理念、決策鏈路和模式發生變化的時候，供給端有沒有為這場變革做出了充分準備？這就是數字化轉型的邏輯起點。

“我們缺的不是用戶，我們缺的是與用戶的互動。”在產品設計過程中，能不能解決個性化、實時化、內容化、互動化的需求，能不能充分滿足表達權、話語權、選擇權和話語權？當企業具備這樣的能力的時候，就會脫穎而出。瓴羊、SHEIN、盒馬鮮生、認養一頭牛、元氣森林、三頓半等傳統行業中的新銳品牌就是如此。它們是“數字原生”的企業，即天然對需求快速變化具有響應能力。

換個角度，我們從確定收益和確定損失的角度來看數字化轉型，存在兩個效應：確定效應——在確定收益和“賭一把” 之間，多數人會選擇確定收益；反射效應——在確定損失和“賭一把” 之間，多數人會選擇“賭一把”。

如果不做數字化轉型，那確定性的損失是什么呢？

第一，市場失焦：不知道客戶是誰，客戶在哪里，客戶喜歡什么，客戶體驗如何，因此無法精準地知道生產什么，生產多少，采購多少，市場會失焦。

第二，營銷失語。不知道對誰講，在哪兒講，講什么，講的效果怎么樣，如何講？搞不清楚，只能去猜，把錢扔下去，有多少效果不知道。

第三，系統失靈。不做數字化轉型，生產、財務、庫存、新品開發速度跟不上業務發展的需要。

第四，管理失衡。不做數字化轉型，前端銷售跟中臺、財務、生產失衡；部門和部門之間由于信息流沒有打通，左右會失衡；董事長跟基層員工會失衡；實體生產跟虛擬的生產會失衡。

第五，增長失速。 以上帶來的結果是企業增長的緩慢。

今天如果不做數字化轉型，損失是確定的。數字化轉型面臨一個什么挑戰呢？——很多時候數字化轉型的收益是不確定的，高達60%、70%、80%的失敗率，這是一個不確定的收益。但是如果不做數字化轉型，損失是確定的。很多時候，數字化轉型不是因為收益可以預期，而是因為不轉型的風險和成本難以忍受。
要講基本矛盾，首先去看什么叫企業？企業的基本功能是什么？企業跟政府、市場都是一種配置資源的機制，市場可以通過價格信號配置資源，政府可以通過稅收、金融、財稅、土地、政策配置資源，企業本身就是一種配置資源的組織。

所有的資源優化配置效率本質上是在做一件事情——決策。在各種不確定性的環境中去做決策。新品研發是決策，客戶定位是決策，營銷管理是決策，供應商選擇、交付周期、庫存管理、排產計劃、新市場進入、商業模式都是決策。過去的決策很多是“三拍”模式——拍腦袋決定、拍胸脯保證，拍屁股走人。數字化如何優化資源配置效率？核心在于數據的自動流動——正確的數據、在正確的時間、以正確的方式傳遞給正確的人和機器。換句話說，當要優化資源配置效率的時候，采取的決策是基于“數據+算法”驅動的決策，越來越少摻雜個人主觀決策。

一個制造企業在數據傳遞的過程中，有多少數據的流動是不需要人去干預的？今天衡量一個智能制造的場景、標準、規范，更重要的是在數據的流動，從過去基于文檔，到今天基于幾何模型、性能模型、工藝模型，是不是越來越少的人參與？這才是衡量智能制造最本質的含義。

現在都在講數字化、網絡化、智能化。什么叫數字化？狹義理解就是能夠把一個物理世界運行的現象，在數字空間里面去表達，解決的是數字化的信息有和無的問題。什么是網絡化，網絡化解決的是這些數據能不能在多個系統之間流動的問題。而智能化是什么？智能化是數據是不是可以自動流動，是不是可以不需要人去參與？

智能化的背后取決于什么？取決于采集更多的數據并輸入到算法中，帶來各種各樣的服務。這個服務有四種基本形態。第一，可以在數字空間里去描述發生了什么；第二，可以去洞察、診斷出現情況的原因；第三，可以去預測將會發生什么；第四，可以去決策應該怎么辦，這個決策信息可以給到人，也可以給到機器。在這個過程中，人和系統都在發揮作用，而且在數字空間里，系統扮演的角色越來越重，人扮演的決策越來越輕，最終優化資源配置效率。

剛才提到，把正確的數據、在正確的時間、以正確的方式、傳遞給正確的人和機器，怎么判斷正不正確？要靠軟件。軟件的本質是事物運行規律的代碼化，軟件的作用是構建數據流動的規則體系。

我們今天所看到的是三個世界，一個是物理世界，一個是人腦中的世界，一個是數字世界。而數字化背后邏輯在于構建一套賽博空間（Cyber）與物理空間(Physical)的閉環賦能體系。

淘寶、天貓是對商業理念、商業策略在數字世界里面的一次驗證和迭代。新產品開發的周期越來越快，天貓有一個團隊叫做新品創新中心，就是幫國際化公司、國內民營企業、新銳品牌做新產品創新。

工業元宇宙、數字孿生背后底層邏輯是什么？是構造一個低成本的試錯之路。創新就是一個試錯的過程。無論是制造、建筑、醫療還是城市，當構造了數字孿生時，就可以以低成本幫助我們在數字世界中做各種商業層面、技術層面、研發層面的測試驗證，從而大幅度降低成本、提高效率。

當前數字化轉型面臨一些比較大的挑戰，最突出的是“集成應用陷阱”，無論是德國、美國還是中國都會面臨。

我曾經提出一個名詞叫“集成應用陷阱”，當實現了單項應用之后，要跳到綜合集成，是非常復雜的，弄不好就跳溝里去了，這就是數字化轉型失敗率比較高的很重要的原因之一。

盡管美國、德國、中國對于數字化轉型的挑戰描述不一，但是本質上都在解決從單項應用到企業級集成到產業鏈集成的問題。這就是今天數字化轉型的一個核心問題，在于更大范圍端到端的集成優化才能帶來價值，但是今天的供給側，包括阿里云以及全球大部分解決方案提供商在內，提供的大都是碎片化的產品和服務，今天阿里云和所有在場的智能制造的企業家的共同任務就是解決這個問題。

所以，今天數字化轉型主要矛盾是在于供給能力不足，而不是沒有需求，需求就在那里放著，是因為市面上的技術和解決方案供給能力不足，當面對的是一個消費者鑄造的，或者面對的是一個需要實時響應的場景的時候，我們會發現今天在供給端的各種各樣的解決方案遠遠滿足不了這樣的需要。

未來的技術正在向軟硬解耦、能力復用的方向去演進。什么叫工業互聯網、什么叫智能制造，它們有什么區別？工業互聯網核心競爭力是什么？如果你是一個投資人，要判斷一個工業互聯網項目可不可以投，標準是什么？終局是什么？實際上很簡單，就是判斷它是一個項目公司，還是一個產品公司，還是一個平臺公司。

要做這三個判斷，就要分析工業互聯網到底解決了什么問題。換一個角度看，工業經歷了最重要的兩場革命，一個是動力革命，一個是控制革命，從蒸汽機到飛機到工業3.0到工業互聯網，這個世界是被控制的。過去是機械控制，后來是機電控制，后來是數控技術控制，后來有了嵌入式控制系統，到今天的云邊控制優化系統，是不斷演進的過程。

如果看世界的產品有什么變化的話，從20世紀60年代開始，大型機、PC、云計算、智能手機、智能汽車、工業互聯網、5G，把所有產品背后的技術放在一個視角看，都在做同一件事情——軟硬解耦。當初大型機的應用軟件跟底層設備是捆在一起的，到了PC階段，微軟做了軟件解耦；云計算也是將計算、存儲、網絡等資源虛擬化，實現了與底層硬件的解耦，用戶不需要關心最底層使用的到底是哪家的什么型號的CPU、GPU等資源。

軟硬解耦推動了功能汽車發展成為智能汽車，硬件不斷通用化，但是服務是可編程的，背后的技術邏輯是電子電氣架構向車云一體的架構遷移。從有限的傳感設備、多標準封閉式軟硬一體ECU，到不斷被解耦，出現了攝像頭、雷達等各類傳感器、一體化分布+集中計算SoC，但是這個趨勢很多廠商并沒有充分意識到。

未來技術演進，信息技術（IT）、通信技術（CT）、數字技術（DT）、控制技術（OT）在不斷融合。從工業互聯網標準化的五層架構，演變成一種網絡化架構。舉個例子，過去有很多復雜的整體架構，而今天這個整體架構在不斷的被解構和重組。設備的數據被解構出來扔到一個池子里面，同時SCADA、MES、ERP、供應鏈管理等傳統的工業軟件也在被解構、被模塊化。當面對一個特定的場景，比如剎車片壞了，要去看誰設計的、看誰生產的、庫存還有多少，需要快速地去了解，實際上構建了一個面向角色、面向場景的APP。因此，工業互聯網平臺的演進可以總結為：解構-微服務池-調用-面向角色APP。

也就是說，我們要構造一個工業PaaS平臺，這個平臺是在工業技術原理、行業知識、基礎工藝、研發工具規則化、模塊化、軟件化基礎上形成的數字化模型。這個模型有兩類，一類是機理模型，如流體力學模型、商業模型、部件模型、工藝模型、故障模型等，這些都是機理模型；另一類是數據驅動模型，如數據分析、機器學習、控制結構等。

這些模型從哪兒來呢？來自于物理設備、來自于流程邏輯、來自于研發工具、來自于生產工藝。怎么去開發呢？需要軟件開發人員，或者低代碼開發工具去開發。模型是什么樣子呢？可以是整體式架構，也可以是微服務的架構。最終在于模型怎么來用呢？解決四個問題：描述、診斷、預測和決策。

軟硬解耦技術架構的演進，如果從經濟學視角來看，讓硬件越來越規模化，遵循規模經濟；讓軟件去面對各種各樣的不確定性，遵循范圍經濟。什么叫智能？就是及時、精準、低成本、高效率去面對各種不確定性。怎么去實現智能呢？需要把硬件資源和軟件能力分開，硬件規模化生產，提高硬件資產的通用性，讓它遵循規模經濟，而系統的功能更多取決于軟件，企業從提供同質產品向提供多樣化產品轉變，滿足多樣化需求，遵循的是范圍經濟。

在這個背景下，很多企業已經在做，一批工業互聯網新銳正在興起。

從產品角度來說，軟硬解耦背后隱含著開箱即用的產品設計理念，產品化程度比較高，適用性比較高。同時，產品化不代表不支持定制化，定制化是可以的，但要看ROI，定制化的效率較低。工業互聯網平臺化的方式，就是既要解決產品開箱即用的問題，也解決定制化帶來的效率問題，最終我們以平臺化的方式去構造一個解決方案。
從項目、到產品、到平臺，是一次次能力的躍遷。對于工業互聯網來說，它不是替代舊市場，而是創造一個新市場，不是IT系統功能疊加的物理反應，而是技術體系和功能重構的化學反應。今天的工業互聯網，也面臨這能力躍遷的困境，就像在大西洋航行的一條船，船員們可能有地圖，但是沒有指南針，知道大概方向，但是到底怎么做誰也搞不清楚，只能深一腳淺一腳地去探索。工業互聯網平臺的意義，不是傳統IT方案的升級，而是去重新定義技術價值、解決方案和商業模式。

從項目公司、產品公司到平臺公司，有很多挑戰。是考慮短期收入增長，還是長期的可持續發展？是要遷就傳統的管理模式，還是要構建一個平臺化的商業模式和組織運營？是延續傳統技術開發、部署、運營模式，還是基于云原生技術體系全面升級人才、工具、方法？還有產品的形態，IT和OT融合的商業閉環怎么去做項目取舍？PAAS+SAA化產品打磨，低代碼平臺與工具行業知識、管理經驗的沉淀與能力的快速擴散，但是也面臨高風險、高投入、低收入，這些都是面臨的挑戰。

云時代已經到來，云計算是數字基礎設施的重構，就像電力的推廣一樣。在20世紀初，每個工廠都有自己的電廠，經過不斷的演進、發展，后來出現“中央電廠+電網”的方式，電力大概用了50年的時間才大規模普及，才形成了今天這樣的模式。

數字化基礎設施正在從傳統IT架構重構、切換和遷移到基于云邊協同的新架構。傳統的IT架構，以流程自動化為中心，預先確定流程場景，用軟件進行自動化。基于云邊協同的新架構，以核心能力的服務化和數據在線為中心，快速實現創新和應用不確定性。

今天對于智能制造來說，需求變得越來越復雜，包括產品的復雜性、供應鏈的復雜性、需求的復雜性。而傳統的IT架構越來越難以適應這樣的復雜性，它必須構建一個基于“云+中臺+SaaS”的新基礎設施。在座所有企業家們所做的工作就是推動數字基礎設施的系統響應能力超過制造系統的復雜性。如果說企業不是在朝這個方向努力，那么遲早被淘汰掉，只是時間而已。

今天對于阿里云來說，在水泥、鋼鐵、化工、垃圾焚燒、機器人、汽車等領域，有豐富的技術能力和產品解決方案。總結來看，基礎邏輯是基于“云-邊-端”重新構造一個數字化的基礎設施。同時，我們還看到一個基礎邏輯，過去有系統的部署和軟件的安裝，后來出現SaaS的租用，到今天的低代碼，這也是一個趨勢和潮流。

釘釘對很多企業來說，已經成為組織和業務協同的平臺。釘釘上面有90多萬開發者，開發了150多萬應用，這些應用被2000多萬個組織使用，盡管有些應用功能還不夠強大，但是這個生態已經開始形成了。有人就會問：“低代碼+平臺”有什么用呢？它是一個下午茶，還是豐盛的法國大餐？在我看來要取決于實際面對的場景，低代碼可以有四種不同層級的能力：第一，過去IT系統沒有覆蓋，低代碼可以做補充；第二，過去有多個系統，低代碼可以做集成；第三，可以把過去系統部分模塊拆掉，換成“低代碼+平臺”新的部署；第四，把過去的系統全部換掉，重新構建一套新的解決方案。所以，“低代碼+平臺”可以是一道下午茶，也可以是一頓法國大餐。

什么是企業的核心競爭力？企業的核心競爭力在于持續不斷的進化能力，圍繞著市場需求不斷地創新。競爭對手想學的時候，發現領先者已經進化出了一個新的業態。馬斯克說過，護城河是一個非常愚蠢的概念，持續不斷的進化能力是特斯拉的護城河。

今天，對于數字化來說，就是要構造一個持續進化的能力。