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工业|余晓辉：利用工业互联网实现产业链与价值链协同和模式创新

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《财经》年会“2021：预测与战略” 于11月25日-11月27日在北京市通州区国际财富中心举行 。 中国信息通信研究院副院长余晓辉出席会议并发表关于“科技突围与制造业提升“为主题的演讲 。
余晓辉认为 ， 不论是发达国家还是发展中国家 ， 都需要思考如何在新工业革命中不至于落后 。
余晓晖认为 ， 可以从两个层面看工业互联网 。 从宏观层面看 ， 工业互联网通过工业经济全要素、全产业链、全价值链的全面连接 ， 支撑数字化网络化智能化转型 ， 重塑工业生产制造和服务体系 ， 实现工业经济高质量发展 。 从技术层面看 ， 工业互联网是新一代信息技术与生产制造体系深度融合的新型工业数字化系统 ， 包括新的传感器和互联网技术 ， 这些新的技术与生产制造体系结合以后 ， 实现了人、机、物广泛互联 ， 构建实现海量数据及工业知识汇聚管理、集成建模、分析洞察和优化决策的数字化平台 。
对于5G ， 5G+工业互联网 ， 余晓辉表示 ， 这是当前推动的重要方向 。 中国在全球的5G部分是领先的 ， 中国的机器视觉在全球也是领先的 。 现在5G和机器视觉的结合 ， 人工智能的结合在很多领域做得是最多的 。
余晓辉认为 ， 工业体系本身对质量的要求是很高的 ， 现在做的最多的是增量创新 ， 增量创新是在很多我们以前没有网络技术解决的场景下我们用这种方式去解决 ， 比如说飞机我们去拿8K的高清+5G+人工智能机器识别去检测 ， 这个方式以前是从来没有做的 。
以下为演讲实录：
余晓晖：谢谢蔡主席 ， 尊敬的曹院士 ， 褚健老师 ， 王飞跃老师 ， 郑总 ， 很高兴有这么一个机会跟大家分享一下关于工业互联网数字化转型的一点思考 。
这个看起来比较复杂 ， 其实只是给大家讲几个数 。 第一个是中国的数字经济 ， 分两个部分 ， 数字的产业化和产业数字化 ， 数字产业化的比重去年大概是7.2 。 这个数大概是什么概念呢 ， 如果7.2放在全球看的话 ， 大家是属于最高的那一档 ， 比我们高的国家很少 ， 大概是这样的情况 。 我们再看历史的话 ， 20年前中国的数字产业化 ， 也就是我们讲的信息产业大体上占GDP比重大概也是7％左右 ， 在过去的二十年当中它是一个很稳定的数据 。
产业数字化 ， 可以看到去年的时候产业数字化的比重是数字产业化的比重的4倍 。 我们回顾15年以前 ， 大概中国的产业数字化比重和数字产业化比重是一样的 ， 7％左右 。 所以其实我们可以看到很清楚的一个事实 ， 不光在中国是这样 ， 全球也是这样 ， 数字技术先一代信息技术它最大的作用到目前为止它可能是一个全球创新的前沿 ， 是整个国际竞争的焦点 ， 但是从经济意义上来说它更大的是外部性 ， 它是推动着各个产业的转型 ， 这是它获得的经济回报 。 所以也有一个预计说 ， 发达经济体在未来十年中生产力提升的60％是来源于数据化 。 我列了一个比我们经济差一点的国家 ， 越南的例子 ， 他用了数字技术在制造业里一个是快速建立汽车工厂 ， 另外一个是在新冠疫情的时候很快的掌握了呼吸机的技术 。 其实这里面是一个大的图景 ， 这个图景里再回到当前的时间结点我们的新冠疫情全球的蔓延还没有控制住 ， 整个全球的逆全球化 ， 还有整个经济的停滞 ， 有一点是比较明确的 ， 是数字化转型的步伐会进一步加快 。 不管是发达国家 ， 还有像我们发展中国的国家 ， 还是在我们后面的国家里 ， 基本上都需要做的是如何在这样的新工业革命中不至于落后 。 这是我们在其他的场合里分享过很多次 ， 我们对工业互联网和数字化转型的思考 。 我们把一个物理的世界画成这样的 ， 最早是右边这个图 ， 如果是我们对物理的世界不管是设备 ， 还系统 ， 如果我们进行感知采集数据的话 ， 我们就可以建立那样的数据模型 ， 这样的数据模型我们可以把我们现在的机器学习 ， 新一代人工智能技术放到这里面 。
这是数字化转型的一个基础 ， 或者说数字化转型最核心的部分其实是数据驱动但是我们的世界非常的复杂 ， 只是数据驱动是无法解决问题 ， 所以我们还有一个行业模型 ， 把这两个结合在一起 ， 我们就构成了数据驱动 ， 将每个行业的机理和知识相结合的综合优化范式 ， 这个范式我觉得是当前数字经济和产业化转型的基本的机理 ， 我们观察工业4.0和日本的互联网工业 ， 讲的不同的名词的时候 ， 其实本质是一样的 。 有了这样的方法论 ， 我们就打通了物理世界和数字空间 ， 我们把数据驱动和行业的知识驱动结合在一起 ， 我们形成一个新的优化闭环 ， 这个优化输出里可以是很多方面的 ， 从设备到车间到企业 ， 到产值链和价值链 ， 可以是制造业 ， 也可以到能源交通各个行业 ， 这是一个基本的思考 。
这个图是我们做的全球的分析 ， 蓝色的是国际上的数据 ， 基本上是跨国企业 ， 橙色部分是中国的企业 。 可以看到有很多相同的地方 ， 相同的地方是在全球数字化转型我们究竟应该做哪些方面 ， 去做这种提升 。 从国际上来说其实它是在自动化和信息化已经高度的完成的情况下 ， 或者在工业3.0的基础上它向智能化的升级 ， 所以这里面我们可以有很多比如说生产优化 ， 还有基于以设备资产为中心的优化 ， 商业模式创新 ， 这个是中国和国外都是很高的 ， 国际上比我们还要高 。
另外一个就是基于数据价值的服务和生产模式创新 。 这个是在我们中外刚刚兴起的 ， 大概占10％ ， 这里面我发现很有多不同的地方 ， 设备资产为核心的比例国际上比中国要高一倍 。 高一倍很大的一个概念是因为国际上很多的跨国企业 ， 因为我们跟踪对象是他们 ， 他们生产的很多的设备他的产品是高价值的产品 ， 所以以高价值为中心去做商业模式创新和全生命周期管理是一个必然的选择 ， 所以这个比例是非常高的 。 中国的很多工业是一般制品 ， 所以没有那么高 。
再看我们生产的部分 ， 生产过程管控里会发现比例差不多 ， 但是中国的生产过程管控里有一点跟国际上有很多不同 。 我们同时要做几件事情 ， 比如说大企业完成了自动化、数字化的基础上 ， 加上数据驱动 ， 实现智能化升级 ， 但是还有一些这部分还没有完成的时候其实会有大量的做这部分工作 。 你会发现在中国像云化的Mess、ERP已完成最基本的信息化系统 ， 这部分在中国的比例很高 ， 在国际上不太容易看得到 。
另外一点利用工业互联网实现产业链和价值链的协同部分和模式创新 ， 这个中国的比例特别高 。 包括和金融要素打通 ， 这里面有一点是因为中国的产业链优化和要素配置 ， 是做得不够的 。
另一方面中国的消费性M带来很多启发 ， 这是我们去年做的和德国做的中德的比较 。 有四个是德国的例子 ， 六个是中国的例子 。 德国的例子四个 ， 有三个其实是跟设备有关的 ， 包括西门子 ， SAP和（通化） 。 另外一个分布式制造系统3D打印 ， 加区块链 ， 相关的 。 不详细展开了 ， 大家感兴趣的话我们有一个白皮书可以在网上下载 。
这里面能体现出一些新的特征 ， 左边这个图可以看到其实西门子在这里面做了一个平台 ， 一个数字平台 ， 它把它的客户和客户地客户 ， 连接起来以后通过设备的互联和数据的采集和分析 ， 全生命周期管理完成了一个商业模式的转换 。 这是目前国际上做得也还比较好的吧 ， 大家都在探索的一个方向 。
这是中国的产业的情况 ， 我们可以看到从工业互联网的角度我们统一数字化转型 ， 我们可以看到20％在非制造业之外 ， 80％在制造业 ， 包括装备 ， 原材料行业等等 ， 每个行业需要解决的问题有很大的不同 ， 它的切入点和重心其实差距是比较大的 。
有一点补充一下 ， 我刚才说的中小企业的情况 ， 其实中小企业里在中国是制造业主体 ， 它提供了大部分的就业 ， 它最大的一个问题是它没有能力去获得当下的数字红利 ， 所以这里面有一个很重要的方式 ， 怎么帮助他们去做到 ， 所以这里面他们做了有一个东西很重要的 ， 第一个是补课 ， 如何去补课 。 第二个怎么让他获得发展的关键资源 ， 第一个订单从哪里来 ， 第二个可持续发展的资金从哪里来 ， 所以信贷对中小企业是非常重要 。 这里面的创新很多 ， 中小企业的创新里 ， 个人判断中国这里面做的模式是最多的 。
右边这个图是我们做的广东的“上云上平台”的情况 ， 最高的比例在什么地方呢 ， 一个是生产管控 ， 一个是经营管理 ， 这部分说明什么呢 ， 这是中小企业要做的 ， 因为这些部分“上云上平台”完成的是企业过去没有完成的最基本的生产的管理和运营的部分 ， 我觉得这个显示的非常的清楚 。 这个基本上是面向中小企业的 ， 其实对大企业来说“上云上平台”做的不是这个 ， 做的可能是供应链和产业链的协同 ， 可能是设备的全生命周期的管理 ， 这点基本上反应了中国的实践 。
这是平台的情况 ， 可以看到有两个比较有意思的数据 ， 第一个全球的工业和产业互联网平台 ， 或者是数字平台 ， 大概是620个 ， 这个不含现在的互联网的原来的平台 。 覆盖的领域50％的在制造业 ， 34％在林园 ， 各个领域都有 。
中国平台里我们观察到的大概600余家平台 ， 这里面涉及到不同的行业 ， 不同领域的 ， 也有聚焦到特定的行业和平台 ， 平台跟数目差不多 ， 但是其实我们能力上还是差的比较多的 。 有一个判断 ， 现在全球几乎主要的工业企业和ICD企业基本都做了自己的数字平台 ， 都想构建起自己的平台经济 ， 当然现在还没有任何一家在里面可以胜出的 ， 也没有任何一家平台可以涵盖所有的行业 ， 这是一个基本的事实 。 当然了大家都有很多梦想 ， 这是目前全球都在推动的工作 ， 我们国家做得也很多 。
这是我们测试过的全球的我们国内的平台的情况 ， 时间关系不展开了 。 这个图也很复杂 ， 第一行业的基因里我们把它变成一个模型 ， 一个数字化 ， 我们已经做了很多的工作了 。 第二 ， 新一代人工技术 ， 特别是机器学习 ， 基于数据的这样的模型的构建 ， 我们可以发现也有很多已经在做了 ， 数据模型有很多在做了 。 以我们有数据模型与工业模型 ， 我们大概是可以做优化的 ， 我们缺的是什么地方呢 ， 第一个研发设计的模型 ， 因为我们研发设计的能力是比较差的 ， 我们的软件几乎都没有 。
还有数字孪生 ， 我们也是刚刚起步 ， 这是我们比较了国内测试的情况 ， 如果我们拿国际的情况去看的话还是有相关差异的 。 我们自己看我们国家的数字平台在商业模式创新方面仍然是 ， 我觉得全球做得最好的 ， 我们在基础能力方面的差距也还是很明显的 。
关于5G ， 5G+工业互联网是当前推动的一个很重要的方向 。 这是我摘录的 ， 这是欧洲的一个报告里提的两个工厂 ， 一个是德国的电动汽车工厂 ， 一个是爱立信的工厂 ， 还有一个港口和铜矿 。 青岛港的港口 ， 我们也有一个矿山 ， C919的飞机检测 ， 南方电网华为做的919也是华为做的巡检 。 能看到有什么不同？其实可以发现港口和矿山目前是刚需 ， 刚需是什么 ， 技术上没问题 ， 解决了 ， 商业逻辑也是闭环的 。 还有一个现在做的比较好的是飞机检测这一部分 ， 这里面有一个很重要的事实 ， 中国在全球的5G是领先的 ， 第二个中国的机器视觉在全球也是领先的 。 现在5G和机器视觉的结合 ， 人工智能的结合在很多领域做得是最多的 。 但是有一点我们可能稍微有点差距 ， 和公约的底层的结构部分 ， 像德国也好 ， 做的有些部分是我们没有完全做到的 。
关于5G和工业互联网有一个考虑 ， 我们究竟期待是什么 ， 因为大家有这么高的期待 ， 这是从来没有过的 ， 四代云通讯到现在为止只有5G大家就这么高的期待 ， 这过去从来没有的 。 技术替代WiFi ， 替代有线 ， 现在WiFi可以替代了 ， 有线还没有完全做到 ， 这是很长的过程 。 因为工业体系本身对质量的要求是很高的 ， 现在做的最多的是增量创新 ， 增量创新是在很多我们以前没有网络技术解决的场景下我们用这种方式去解决 ， 比如说飞机我们去拿8K的高清+5G+人工智能机器识别去检测 ， 这个方式以前是从来没有做的 。 所以我们做了大量的其实是没有建立工业体系 ， 而从增量入手去做的 ， 方向是什么呢 ， 有可能我们把5G包括人工智能做成工业的基金的时候我们可能会迎来一个重大的变革 。从经济性到技术和工业的融合方面其实还有很多方面 。
人工智能方面不展开说了 。 其实它并没有替代工业的部分东西 ， 但是很大的时候扩展了工业可检问题的边界和精度和深度 。 这是绽放杯里的一个例子 ， 这是常州的一个工厂 ， 跟飞机检测基本上是一样的 。 可以看到5G ， 看到机器视觉 ， 可以看到边缘计算 ， 整个的组合里如何把人的检测变成机器的检测 ， 可以看到生产效率的巨大的提升 。 这样的一个场景其实在现在很多地方可以用到 ， 高的到飞机 ， 低的到混凝土都有在做 。
最后我们的预想 ， 整个传统的制造体系可能会发生变化 ， 变成这样的下面是智能的装备层 ， 中间是边缘计算边缘云和AI结合在一起的新的自动化 ， 上面有平台 ， 上面有应用 ， 这可能是一个新的一个变化 ， 在这个过程中我们可以把整个的物理世界各数据空间可以很好的更好 ， 把数据驱动的创新范式和每个行业自己的机理模型创新的传统的模式可以结合起来 。 这样就会构成一个平台式的新的经济的形态 ， 当然这个形态很多的企业都有这个梦想 ， 但是这个非常的早期和初期 ， 从技术和商业还有很多的问题没有解决 。
最后未来的预判 ， 对中国来说无论是大中小企业 ， 无论是任何一个行业 ， 都面临着数字化转型的基本的挑战 ， 也是一个机遇 ， 信息化补课 ， 数字化提升和智能化的升级 ， 都是需要做的工作 ， 当然对每个企业每个行业可能会有所不同 。
以上就是我的分享 ， 谢谢大家 。
【工业|余晓辉：利用工业互联网实现产业链与价值链协同和模式创新】来源:金融界网站

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