大国崛起的力量，智能化先进技术如何应用于传统工、农、商领域？
November 16, 2020
全球
疫情正重塑全球经济，并加速各行各业的技术变革与创新创业，2020凯辉年会以“疫情之下，创新之上”为主题，希望在特殊时期能够给投资者与企业家更多的鼓舞与启发。
Leading through change of digital
全球新冠疫情的肆虐迫使人们改变了生活与工作方式，对于企业来说也是巨大挑战。数字化变革正以前所未有的规模与速度重构各个企业、行业与经济体，如何积极拥抱数字化转型？在2020凯辉年会上，中国自动化所研究员王飞跃教授（平行理论的提出者）、埃森哲大中华区董事总经理江崇龙、阿里云智能新零售业务发展总监姚锤文、全应科技董事长夏建涛、博创联动创始人陶伟以及云拿科技CMO李悦韡，在凯辉汽车基金合伙人李贸祥的主持下，从理论框架、技术支持以及实际场景的落地应用，全方位的探讨数字化在商业生态中如何创造出新的价值。
李贸祥：埃森哲是一家非常注重创新的公司，尤其是在数字化创新给企业带来价值方面。早在2013年，埃森哲就非常有前瞻性的提出了全面的商业数字化；今年年初，埃森哲又发布了对2020年的技术趋势展望, 请江总从帮助企业从数字化转型服务的角度和大家分享一下您对于2020年乃至未来一些趋势的理解。
江崇龙：埃森哲是从2013年提出了“全面的商业数字化”并开始致力于推动企业数字化转型。当然埃森哲也是技术创新的倡导者与实践者，因此我们每年也会推出埃森哲的技术展望，到今年已经是第20年了。埃森哲的技术展望和其他技术企业的技术展望有所差别，我们更关注是技术和商业影响——从商业变革角度看哪些技术改变商业运作模式和商业前景。今年我们推出技术展望有五个核心趋势：一，我体验我做主，让用户掌握个性化主权。体验的作用毋庸置疑，越来越多企业认识到体验是核心竞争力，无论是产品还是服务都要根据客户精准理解并打造完整用户体验。但传统体验还是单向的，我们的企业仅仅基于我们对客户的理解来打造产品和服务体验，因此有些体验并不能满足客户需求，就像我的微信朋友圈经常收到减肥广告，这说明企业对用户的理解还是有偏差。企业对用户预期应该是动态变化，埃森哲看到非常多的领先企业在打造双向的、动态的用户体验，能够让用户在享受服务的过程当中定制他的体验，把体验自主权交给用户，这是明显的趋势。二，人工智能和我，人机协作重塑业务模式。以前的人工智能只能重复简单工作，但随着云交互技术、扩展现实技术、机器视觉技术等技术的发展，人工智能可以完成的工作越来越复杂，很多企业利用人工智能技术实现人工智能与人的交互、协作，同时基于这样的趋势进行了整个业务流程变革。举个例子，大众与Autodesk一起合作，在整个研发领域采取衍生式的设计，将以往所有的设计经验通过人工智能技术为工程师提供设计方案，工程师不再单靠个人脑力做产品创新，而是利用人工智能协助他创新。
三，智能产品困境，交付长期体验而非硬件。产品智能化以后，产品所有权分裂出两个，一个是所谓产品物理所有权，另一个是产品的数字所有权。交付给用户硬件产品时仅仅只是产品的物理所有权，但数字所有权并未交付，但其实客户获得产品体验或是价值是伴随着整个使用的生命周期，这是机遇也是挑战，机遇时它会带来新的业务收入或者是利润来源，但是对于企业整个组织你如何打造全生命周期用户价值提出了一个充分的挑战。四，机器人总动员，突破壁垒拓展全新机遇。随着机器人的形态越来越丰富，从封闭空间走到工厂、家庭、社区、社会，跟人的交互越来越密切，机器人运用场景也会越来越多。五，培育创新基因，建立持续发展的恒动力。打造企业的创新基因，一方面要掌握核心、前瞻性技术，尤其是很多数字化技术，包括“DARQ”这四大对多个行业有革命性影响技术。*DARQ：D分布式记账或者是区块链技术，A人工智能，R拓展现实，Q量子计算
李贸祥：讲到数字化，很多人的第一反映就是企业“上云”，全面云化是数字化转型的重要组成部分。目前阿里云已经成为中国第一，亚洲最大的云服务厂商。 姚总，请结合您所在的阿里云智能零售板块，给大家分享一下，实体零售智能变革所带来数据驱动的人、货、场重构的一些洞察。
姚锤文：阿里云智能可以帮助客户做数字化转型，尤其是在新零售行业。借助阿里巴巴集团本身在新零售方面的优势，在业务侧和客户合作。我们在说数字化转型的时候，首先会把客户的业务数据化；其次将数据资产化，过去我们知道人才与固定资产很重要，但其实数据也是企业的重要资产；然后资产场景化，怎样把资产应用于场景中；最后是将场景智能化，将场景智能化应用。
而提到人、货、场，则是阿里巴巴在讨论新零售的时候关注的三个点。首先是“人”，首先是“人”，如何运营客户？我们常说漏斗模型/AIPL模型：A（Awareness）给客户种草；I（Interest）让客户对产品有兴趣；P（Purchase）让客户购买；L（Loyalty），品牌忠诚人群。现在的获客成本很高，在获得了这些客户后该怎么运营？如何提高复购率？又如何提高客户触达？我们看到有很多的零售商，手上有很多数据，包括之前CIM的数据以及线下门店的数据，但这些数据不能互相打通，无法知道消费者是谁？数据是否重叠？是否是同一个消费者？这些重要的数据资产怎么运营起来，如何运用到场景中？这是我们说的“人”，“人”是怎么做营销和场景的？“货”是指我们如何运营我们的货物？现在说的比较多的是产销协同，也就是生产的时候要考虑和消费是不是联动的。那我们就要考虑怎么将生产工厂智能化？怎么结合物联网方案做智能化？怎么做智能的调度？怎么能合理分布仓储？怎样智能调货？怎样减轻仓储成本？最后是“场”，它是人和货之间的连接。“场”可以是线上也可以是线下，但现在越来越明显的趋势是线上线下融合。线下场景里，我们会运用好线上的数据能力来赋能线下；同时我们也希望线下客户能够运营好数据，不要再只把线上作为另一个销售渠道，而是各类“场”中的重要一个，成为数据中台，将整个数据运营起来，打通业务，运营好自己最重要的资产。
李贸祥：提到新零售，我们现场正好有新零售落地场景—云拿科技，请李总给大家分享一下云拿科技是如何用人工智能技术+大数据，重新定义人们的购物方式，并将传统商店升级为高度数字化、智能化、的无人智慧商店的实践。
李悦韡：首先分享一个我们的故事，疫情的突然爆发让很多行业都停产停工，但在我们的合作伙伴里有一类却非常辛苦，就是便利店。今年的特殊情况让便利店“生活基石”的作用体现出来，大家的基本生活保障基本全部来源于便利店，这些人冒着很大的生命风险在做这个事情。同样，很多商业体里的便利门店在疫情期间无法开放，但是在机场、高铁站，有一类店是开着的，就是云拿科技赋能出去的无感支付便利店。那时候尽管旅客很少，但至少有这样一个非常温情的店，在周围一片漆黑中，亮着一盏灯。智能便利店为什么在这次疫情中体现了很大作用？有几个关键点：1. 智能便利店完全不需要人值守。我们采用的是“即拿即走”，不需要任何标签类的东西，同时我们也可以严格控制进店人数；2. 进店人员追溯可查。因为在我们的店内，我们完全知道是哪一个客户来消费，他在店内走过的动线以及触碰到什么，我们都知道。疫情期间只要有一个病例出来，那前后几天整个场景情况都需要调出来。智能便利店有先天优势可以把周围谁与他一起消费，之后谁来过这个地方消费，甚至谁在这个区域进行过消费，触碰过哪一类商品，都可以知道。3. 商品。说到零售就会说到补货，我们时刻进行货架商品盘点，如果缺货，会自动下达供应链补货提醒。这时候店员就可以在没有人的时候进行错峰补货；而且我们也可以知道货品的触碰频次，并将其调整至黄金位置。
*暗夜里的微光，云拿智慧商店疫情恢复后，我们又要考虑怎么能够将我们的消费者拉回来。因为我们明确的知道每一个人的消费行为喜好，所以可以真正用千人千店的方式，针对他们的品类、品牌、爱好，将相应的优惠活动送达顾客。这也帮助我们在疫情后的门店快速恢复中，协助客户进行运营维护，达成一个快速的拉升，让疫情之后的恢复期大大缩短。通过这次疫情也充分体现出，数字化去求无处不在，尽管是便利店这样非常传统，却与我们生活息息相关的商业，也需要充分的数字化赋能。
李贸祥：全应科技是一家聚焦热电生产工艺流程的智能化，用大数据分析和人工智能的方法实现在线工艺优化，为热电企业创造提质增效、节能降耗的价值。在之前“C3会客厅”的节目中，我们也了解到您刚开始不是做这个的，那么在整个工业互联网领域，包括您找到的整个落地化场景，您经历了什么？为什么全应选择聚焦热电生产工艺流程的智能化？
夏建涛：全应科技的成立是因为我们看到全球智能化技术在工业领域应用的大浪潮。当时我们的目标很清晰，希望用数字化、智能化技术赋能整个工业生产过程。大家知道中国是全世界工业门类最完整的国家之一，非常细分垂直。到底用智能化技术赋能哪些细分领域才能有好的效果呢？我们在早期做了探索。首先我们看到整个工业行业分为两大类：一类是离散制造业，另一类是流程制造业。离散制造业包括机械加工、服装制造、电子组装等等；流程制造业则包含了石油化工、煤化工、发电这些连续型的，流程性的制造过程。我们就在这两类当中各选了一个代表去尝试。离散制造业我们选择了当时最大的女装制造商合作。早期的女士服装在版型确定后，量会非常大，但随着时尚的发展，以及各类带货平台的兴起，让版型的变化非常快，每个版型的量很小。这就令传统的按照大规模生产线的刚性生产过程难以维系，比如需要换不同颜色线，而换线是个复杂的过程，要换机器、换人、换工序工艺，这令整个生产过程效率很低。我们的合作伙伴就希望能用智能化技术实现动态柔性在线生产——能不能不换线？是否能匹配？我们客户的缝纫机质量非常好，用了十多年，但是也代表着没有数据接口，没有任何的数据可以传递出来。我们增加了传感器，将工序全部电子化，再改制缝纫机的运倒状态，这样就实现了人、机器、物料和供需的高度融合。我们实现了最高精度和单件流生产，也就是可以混线不用换线，以及动态工艺工序的匹配，整个生产效率提高了25%左右。但同时我们也发现，如果用数字化、智能化技术服务于离散性工业，就会带来一些问题：1. 底层数字化技术不是很好，至少服装制造业是这样的；2. 你做的是面向人机调法协同的管理，要通过人的管理来实现它的价值，这样就给客户带来的价值就有一定的不确定性；3. 产业比较分散，不够聚集。因此我们当时就判断，这样的产业很难用标准化、统一化的智能化技术整个驱动一个行业的升级。再说到流程工业，流程工业的整个生产效率取决于生产过程当中工艺参数被控制的准确度和及时性，如果能够把所有的工艺参数都准确及时的调控，生产出来的品质就好，能效就高，能耗就低。这对于智能化技术赋能来说是一个很大的好处，同时我们分析认为想用标准化来服务一个行业就需要行业规模要够大，底层数字化技术要够好，也不能过度聚集。于是我们就选择了热电产业这样规模庞大又适度聚集的底层数字技术非常好的产业。
热电经过几十年发展热电底层早已现数字化仪表和自动化控制系统，目前面临问题是所有工艺参数调整还是需要工艺师决策。这就是为什么我们中国热电整体效率不高，中国每年燃烧30亿吨标煤用来发电和制热，这是给空气中排放大概占总量34%的雾霾，因此国家在2016年打响蓝天保卫战，目的就是为了控制雾霾。怎么控制雾霾？首当其冲就是热电产业能否把煤炭燃烧效率变得更高，污染物降至更低？因此在人工智能大技术环境下，我们用了四年多的时间，研发出整套面向热电生产工艺过程的数字化孪生模型体系，在热电生产过程中完全建立了平行世界。数字世界用高速计算，一个电场上百台服务器计算均值，再反向控制，使热电生产能效明显提升，目前每个电厂每年能带来一万吨到两万吨燃煤的节省。中国有数万家电厂，如果未来技术普及中国所有热电产业，为我们国家每年带来上亿吨煤炭的节省，要知道一吨煤就能产生2.7吨二氧化碳和污染物排放，也就是可以大规模减少我国的环境污染，为我国的能源战略安全以及我们的蓝天保卫做一点贡献。
李贸祥：讲到可持续发展，今年有一个很重要的关注点就是农业。农业是第一产业，也是立国之本。请陶总在农业数字化领域，请您给大家分享一下博创联动是如何助力实现农业实现各环节的数字化、智能化和网联化的过程。
陶伟：从中国农业生产角度来讲为什么需要用数字化、智能化提升效率？拿玉米举例子来讲，中国一亩地的产量平均是420公斤，而美国大概是750公斤，因此从农业种植效率来看中国和发达国家还是有很大差距，而中国在人口和耕地面积国家，这个空间还是有很大。具体该怎么做？我们有一个衡量方式：用工业4.0、物联网的方式做中国智慧农业4.0。具体到方向上，实际上是用智能化和互联化去改变整个中国农业作业效率和运行过程当中的效率管控。
依托于自身在机器人技术方面长期的积累，我们将中国低端机器通过智能化的改造变成高端智能化机器。过去几年我们的技术获得很多农机厂的认可，从最基础的拖拉机、收割机到国内目前最高端的海绵机，整个中央控制系统基本上是我们给客户做的整个系统设计和开发。
国内前20的农机生产企业已经都是我们的合作伙伴，用高端智能化机器提升作业过程当中效率水平。
另外工业4.0，尤其是国外在智慧农业4.0里面最重要一个方向是用数字化进一步继续提升整个作业过程的效率。其实这个场景应用在农业中也并不复杂，我们可以把每一个大型种植地块看成工厂。此外，我们还有一个比较大的优势，中国前几名大型农机企业，我们是他们的独家联网系统供应商；中国农业部的联网数据平台也是我们承建，因此我们有大量作业过程中的种植质量数据，把每一个作业过程全部数字化采集上来，在后端形成整套种植过程当中的数字数据价值。从去年下半年开始，我们把智能化和数字化真正结合起来，在整个农场里面实现数字化管理过程。我们的目标是首先把数字化管理过程实现每一个种植过程高质量、高效管理。未来能够把智能化设备进去以后实现真正的数字化和无人化工厂。今年已经有几个无人农场在用户端做落地工作，我们希望未来真的实现机器能够完全自主，依据标准化种植要求在农田里面工作，而人更多是实现后端算法上在线管理过程。我们相信技术真正能够赋能农业种植过程，提升种植效果，无论是在中国或是海外。
李贸祥：王飞跃教授，您在很多场合都提到第三波智慧全球化的浪潮已经开始，今天我们看到台上这三家企业已经进行了这方面的实践，那么除了这三家，您能否和我们在座的来宾分享一下，您觉得还有哪些领域有潜力来做更多的数字化改变？提前让我们的投资团队开足马力多加关注？
王飞跃：我个人认为人工智能带来的第一大冲击是教育，第二大冲击是管理，这是人工智能最应该发挥的场景。我认为现在的大学，不管校园多大、楼多高、师资多少，本质上还是一百多年前的私塾，远远不适合现在新技术带来的冲击和变化。很多人觉得还早、不着急，但你能指望靠一百年前私塾教出现代化的人才么？所以我们需要现代化的教育体系和学校，真正的工业化就寄予希望于这一批人才。很快就要变天了，一大批人工智能的创业公司已经来了，这还会远么？再讲讲管理，相对于将来智能化企业需要的管理，现在大部分企业的管理体制也是一百年前管杂货铺、酱油铺的管法，你能想象杂货铺和数字化程度较高的英特尔、IBM竞争吗? 今天管理方法和未来需要的管理方法之间的差距，远比杂货铺和英特尔、IBM之间差别大，只是我们对这个问题的意识还远远不够。从哲学角度去理解，人工智能科学就是认知科学。我们应该稍微想远一点，数字化最后要做什么？如何把各种各样的数据处理后，体现为最后的数字化产品？一个物理产品是不可能独立完成智能化的，数据能像灵魂一样改变物理产品，不被物理空间所局限，通过互联网、物联网，最终达成到智能产品的迭代。所以你问还有哪些领域有潜力来做更多的数字化改变？我觉得智能化才刚刚开始，场景无限…所有行业都有潜力不断的迭代。
李贸祥：企业数字化转型之路可能会遇到各类挑战和不适应，这是一个长期价值积累的过程，需要企业有足够的韧性才能完成迭代升级。这也让我们想起国庆期间热映的电影《夺冠》，除了被中国女排的拼搏精神和坚韧毅力感动以外，“意志+技术+数据”的三重驱动更是值得我们思考。各行各业在数字技术带来翻天覆地的巨变，企业不能简单跟风，而是要抓精髓。希望大家能通过技术创新深度挖掘数据价值，以业务需求为主导，释放企业数据的能量，夯实企业的生存能力、以及业务创新能力。
2020凯辉年会近日在上海及法国巴黎两地开幕，这是凯辉年会历史上首次采用直播连线的形式同步举办。本次年会汇集了200多位来自政府、世界500强、创新企业、科研机构的专家、学者、创始人及高管。来自欧莱雅、赛诺菲、迪卡侬、法国巴黎银行、法国液空、Chime、中科院、元气森林、阿里云、抖音、哔哩哔哩、纽西之谜、Wonderlab等嘉宾分别就行业所处现状和机遇分享了观点与知识。
