之前和大家的分享，经历了一个过程。早期叫"困惑"，后来叫"思考"，现在直接谈怎么转了。这是因为我想倡导一种转型模式。刚刚谢总和李总站在甲方的角度讲了一些自己对乙方的理解，很多地方我特别认同，包括谢总提到的服务化，还有李总谈的"双模"。但也有一些不太认可的地方，或者说处于认可和不认可之间，关键看怎样理解。两位在讲自己的产品、理念时，其实是站在外边看企业。但企业里的人在局内，考虑比较多的是这些解决方案与我们的企业转型有多少关系？是5%还是10%，是不是企业用了这些产品就可以顺利达成 的目标了。

从整个 来看，企业需要考虑的方方面面和某一个系统之间存在很大的差距，这个差距是什么，能不能弥补？怎么去弥补差距? 而这也是甲乙方对话时特别容易出现的一个差异。

新制造的含义是

分享几句最近听到的有代表性的概念和说法。比如“不是转不转的问题，而是如何转的问题"。这句话大家都认同，但等于没说，因为如果不知道该怎么转，就等于不能转。以前有一个说法"不上ERP是等死，上ERP是找死"，现在"不转型是等死，转型是找死"。当然不知道怎么转的时候我们可以尝试， 但尝试的目的是为了探索答案。这种”俏皮话“会妨碍我们思考真正的问题。

"把制造业的利润还给制造业"，这句话也很值得深究。从善意的角度看，它意味着制造业的利润被别人拿走了，在新制造的环境下，我们把被别人拿去的制造业的利润拿回来。如果不那么“善意“的揣测呢？我们制造业是不是也拿了很多不该拿的利润，应该吐出来。而从相对客观的角度看，应该是数字化使得整个价值链增值过程透明化， 出多少力，挣多少钱。

"要淘汰的是落后的制造，而不是新制造"，我发自内心的不承认我们汽车行业是落后制造业，我们应该是先进制造业、高端制造业。汽车制造的复杂程度不亚于飞机。飞机制造虽然复杂，但不会大批量生产，汽车的生产既复杂，又是大批量生产，造就了不同于其他产业的供应链体系。那么新制造又是什么呢？过去一年里有一个词站住了脚，那就是" "，推测一下，数字化应该和新制造有一定关系。

汽车行业 的展望

未来的汽车是什么样的，我们都展望过。当想要出门时，手机APP一叫，车就过来了。我个人认为有一个说法是触及本质的，“未来的汽车是软件定义的汽车“。因为软件定义，它才可能互联互通。 因为软件定义， 除了跑在路上，还跑在互联网这个基础架构上， 可以被程序调动。这是立足于车本身给出的一个很了不起的定义。

但如果换个视角，考虑未来的城市交通是什么样的。比如基于封闭干道的公共交通体系，还有从住所连接到交通干道的支路， 这样一来，除了我们现在可以想象的车，还可以有解决一公里的小车，不是模拜自行车，因为它不能拖行李。可能就是一种在社区范围内供一人出行的无人小车。换个视角，对车的形态的想象也会扩展一步。

在今年的云栖大会上，阿里的视角是放在城市到底是怎样的含义，从城市的发展过程导出未来的"城市大脑"，这时的车成了社群网络上的一个点。车自身具备大脑，但同时又被城市的大脑调度, 与整个环境相呼应。所以当我们以不同的视角来看汽车行业时，会解读不同的可能性。未来可做的很多，而最大的问题就变成了做什么。

企业数字化的本质是用数学解决商业领域的问题

在过去的400年里，物理学家一直在用数学、数据来解读物理世界。伽利略说过"数学是上帝用来书写宇宙的文字"。有解读宏观世界的广义相对论，解读微观世界的量子理论， 还有立志统一二者的“宇宙的琴弦“。

当然现在数学被引入到商业社会，必须归功于信息技术的发展带来的成本降低。毕竟不是每个企业都请得起数学家和物理学家。他们不屑于现实世界的问题。当然特殊情况下，比如军方有需要还是请得到的。有个小故事，二战后期，美国军方找到数学家亚布拉罕.沃德协助研究如何给飞机加固防弹钢板。这位数学家让军方统计飞机中弹的地方，统计结果是机翼和机身中弹最厉害。想当然，大家都认为要加固机翼和机身，但数学家否定这一方案。虽然中弹少的地方是尾翼和发动机，但那是因为这两个部位中弹的飞机基本上都没飞回来。这是一个特别有名的统计学理论，叫做"幸存者偏差"。因为统计数据来自于幸存的飞机。这个理论在数字化商业领域也有非常大的用途。比如我们是否可以收集到那些不买我们商品的消费者的意见呢？是否浏览过，是否放入过购物车，最后又放弃等。这才是大数据，或者叫全数据。淘宝可以收集到，所以它可以做精准营销。而大多数企业目前能收集到的用户反馈都是来自于已经购买了我们产品的客户，是片面的。

从理论上讲，我们可以用数学来解决所有商业领域的问题，信息技术的发展，让计算变得便宜，也会有人专门出售算法。 企业剩下的问题就不再是是否聘请科学家的问题，而是如何运用算法成果的问题。但是也不排除一些企业还是去聘用了“科学家”。这当中的原因就不一而足了。

信息技术在各个环节的作用

信息技术要素大家比较清楚，互联网特别是移动互联网、云、大数据，造就的一个业态是数字化商业（零售），即2C的交易。用户和商家的“交涉“行为线上化，因为涉及到钱，需要信用体系（支付宝）。而实物交易（物流）线下化，但物流是从属于线上的。相应的，如果我们分析制造的数字化，也要提炼重组在制造中的各种要素，形成线上对线下的拉动机制。这时就会发现物联网技术、3D打印技术是制造数字化中的关键技术。商业数字化，线上交易拉动的是线下的交付动作；制造数字化，线上的交易要拉动的是线下的制造过程。极致情况我们可以想象，消费者家中放置的是3D打印机，在线上交易后， 从家中直接打印出商品。

和我们制造业相关的万物互联就是用户线上发出指令， 直接生成产品。但问题是我们今天处于哪个阶段，如何走到未来。 这可能还需要重新审视目前的制造业业态，分析哪些要素可以很快被信息技术数字化化，哪些要素信息技术化程度还不成熟，意味需要较长时间较大投资。

这张图简单描绘了制造业的主要要素：人机料法环，还有就是之前由“企业管理”一言以蔽之的各种协作协同关系。 这些基本生产资料和生产关系被打包在了我们熟悉的职能部门， 包括产品研发、商务业务、制造业务、物流业务、财务、人力资源。有一点需要提到， 制造业以往非常容易忽略掉的一组关系就是产品和客户、消费者的关系。觉得酒香不怕巷子深，只要品牌好，用户自然找上门。 但是信息技术使得“品牌好”得以用“口碑”、“粉丝”的形式体现，大有超越广告之势。

信息技术在各个环节到底有什么作用呢？

当我们要把一个产品交给消费者，除了价值创造过程，还要处理人机（器）的协同、人人的协同、人和PC机（法）的协同。而现代制造业，之所以叫“现代”，说的是通过现代管理学的理论，以人（管理）为中心的协作机制，来完成价值创造过程。而阿里提出的“新制造”至少可以从一个角度来解读，即用程序来完成协作。因为这是信息技术擅长做的事情。 刚才两家公司介绍的移动、BPM，都是在谈协作。而企业里还需要做决策，根据这些协作关系产生的信息，到达公司的决策体系，管理金字塔。一线人员相当于末梢神经，中层管理相当于中枢神经，最高管理层相当于大脑，信息逐级汇总到大脑的。能在末梢神经反馈解决的问题就不会再递交，比如按流程运作。但如果违背了流程，信息则升级。我们之前做得流程系统、BI都是提炼了这个运作过程的可以数字化的部分，还是在辅助人脑做全面判断。但数据智能，在获得全数据的基础上，不再需要逐级递交 （过滤），进行地也是全面地分析判断，全面到在某些问题上可以替代人。 这也反过来让我们看明白，信息技术在过去二十年的信息化阶段，在企业里的作用是非常浅表的，浅表到未能替代任何一个组织里的岗位。

数字化对企业而言其核心意义还是取代掉人或岗，甚至是一个部门。 这也是它和企业信息化的本质区别。但因为我们处在信息化阶段的末端，数字化阶段的开端，所以大家在做一个系统时，包括乙方，想到的往往还是辅助功能。所以要么将系统讲得无所不能，要么就还是以帮助人提高效率。往往是选型时讲前半句，上线后讲后半句。而实际情况是，没有任何乙方的一个产品可以全面实现一个企业的数字化---所为的完整解决方案， 这时候需要的是组合拳。我们现实中真正看到的、已经落地实现的是狭义商业（零售）的数字化，刚刚起步人和产品、服务的协同，这当中比较好实现的是人和服务的协同，因为服务都能够以数字化的形式体现，能够以云的形式体现，价值送达用户。如果不是通过云，是不能把这个服务交到用户手里的。比如售后服务，现在基本都靠人，用户报了问题，经过内部的问题分析， 比如汽车行业的8D过程，然后再通过召回或者“免费保养”把车弄回来维护。这一全过程，数字化，把服务拆分成线上线下，可实现性还是非常大的。

明确云服务的核心对象

如果想从我们业态里拆分成可用信息技术取代的要素，就必须回到最核心的价值链的角度来看问题。价值链反映了价值从无到有的过程，是一条主线。依据主线再提炼信息要素，才能确定从哪里下手进行数字化。不然面对的是一团乱麻。随便找个地方着手，重复建设，数据不连通能问题都会随之而来。所谓的C2B、C2M的到底是什么呢？是指消费者脑子里的想法传递回来以后拉动价值创造价值送达。所以数字化不可以单独从部门的需求入手。

问题是信息化、包括数字化过程最大的障碍也恰恰在此处。因为人的关系是金字塔结构，建设信息系统时，大家想的是我干的事情如何让系统帮到我，忽略了价值链，也很难找到和价值链的关系。汽车行业一个非常伟大的理论“精益生产”就是明确了价值链在企业运作中的核心地位，其它任何工作都是从价值链衍生出来的。所谓数字化，就是对核心价值链的数字化，加上其它协同关系的数字化。精益生产其实是在信息技术不那么发达情况下的“数据化”,进一步再通过信息系统实现就是数字化了。再小结一下，提炼出核心价值链后，确定产品服务与客户的交互是整个价值链的龙头。从龙头传递过来的数据驱动整个价值链的完善。而配合价值链的各种内部服务也找到自己对接价值链的龙头，以服务的价值为龙头，通过服务数字化手段，利用服务产生的数据反向驱动服务流程的改善。

互联网公司讲的C2B，B是电子商务，即新商业。按照大趋势， 以后所有的商业都是电子的，都是数字化的。现在提出新制造，就是从C2B（商业）到B（商业）2M数字化从外到内的过程。这些环节是要逐步数字化的。从阿里与西门子合作部署云端物联网操作系统这一举措， 我们可以说阿里入手的还是平台， 是信息技术与物理设备结合点上的操作系统的云平台。用户的数据如何通过商业环节传达成为对制造的诉求，然后通过操作系统对设备进行调度。这一布局不是提供给企业一个具体的应用服务，但却是要聚拢这些应用。就象淘宝聚拢了商铺一样。我们企业最可能做的，包括传统乙方公司最有可能做的就是基于平台提供出具体的应用。而工业大数据的全集最有可能出现在这样的平台上。 能够带来商业价值的，避免“幸存者偏差”的全数据分析也是在这样的平台上实现。

对企业而言，“云服务”这个词最先要考虑清楚的是服务的提供方还是使用方。如果我们利用某些层次的云服务来搭建我们自己对外的云服务，那就需要确定自己具备怎样的行业竞争优势。目标确定后，可能就需要评估如何获取相应的能力。 我今天想倡导的一种模式，就是获得数字化能力的模式。 这点后面再说明。

做为IT人，还必须有一个清醒的认识， 我们现在讲服务，它是包含了一个业务含义一个程序含义。不同于以往信息化阶段，业务服务归业务服务，系统只是流程层面支撑服务。这样一来，要建立一个系统最先关注的是这是怎样一个业务服务，客户是谁。而不是采购的系统是采购部的，财务的系统是财务部的，而是这个系统提供出的服务是给谁用的。最先搭建的是客户界面，是服务本身线上化。 员工可以直接线上使用服务，不是找部门里的人。而客户使用服务产生的数据，才是具备驱动力和能量的，才能够驱动企业内部流程的改进，这叫做“数据智能”。大家会发现以前我们做的BI，名字很好听，叫商业智能，但逻辑完全不同。而另一方面，用程序去解决系统问题，甚至于替代掉部分人的工作，这就是智能XX， 智能制造、智能物流等等。而且构成了优化闭环。这是真正意义上的数字化。

回过头来分析我们的业务，就会发现很多企业的业务环节还不具备数字化的基础。比如产品开发。产品开发还是正向开发。因为我们的产品尚不能够把用户对产品的反馈数据全部获得，并导回产品设计开发中。这种情况下，更多强调的还是按流程做事，保证开发质量。而最具备收集数据并能能及时反馈的产品当然是软件产品。 也许大家会想到我开始时提到的“软件定义的汽车”这句话。

对应到汽车行业，众多整车厂，传统造车及新势力造车都已进入了最右边的使用价值和价值实现环节进行厮杀。新势力造车可能还触及了车本身的数字化，即车大脑。但我们应该相信，他们不会以整个硬件制造过程的数字化为重点，更不像我们传统造车还在考虑企业内部数字化，甚至管理的数字化。 不仅战场有所差异，打法上也不同。我们传统企业最多在股市上融资，而新势力造车可能会找“同学”融资。如果这时还是拿自己的利润在做数字化，应该说能做得也只能是沿着信息化之路的优化。没有数据驱动，没有服务线上线下。这同时引申出另一个问题，如果我们是做企业内部的业务的数字化，我们靠优化这种做法是否可行。还有一个例子可以说明汽车这个产品数字化的进程。海康卫士现在也是一家车身电子零部件供应商了，他们生产车上的摄像头。大家想想，摄像头是给驾驶员用的吗？当然也可以。但它应该主要是给程序用的，也就是给车的大脑用的。同叫车身电子，但已经是不同的含义了，那个产品是把车数字化过程中的一个产品。

而传统制造业以ERP为代表的二十年信息化之路，我们都是把信息技术做为对企业里（人的）业务活动的支撑， 把人做的事情记下来。所以做采购系统我们问采购部要记什么（需求），做人力资源系统我们问人力资源部门记什么。这就有可能导致越记越细。但是否提升了买东西的效率呢？ 是否提升了招聘的效率呢？最后还是采购和人力资源的人说的，最有可能的一句话是“提升了管理透明化”。如果IT帮业务部门买电脑，第一个要记下来的就是什么时间下单的，单子什么时候能完成，就向我们在淘宝购物，下单后立刻就得到了一个承诺时间。 这就是真正的C2B了。刚才有一个词我没有深讲，S2B。如果IT部门没办法在承诺时间走完全部购买流程，那么就提前准备好库存。 但有服务（S）在， 和用户的沟通还是透明的，所以也能达成C2B的拉动效果。 这个S就是供给侧的改变。

面向企业内部IT原来服务的领域，我们做甲方IT的人要和乙方一起想想，到底能做一个什么S出来，把这个地方的人替代掉。程序替代人好处多多，程序不需要管理金字塔来管，需要的是技术人员的运维；程序基本上不会人为犯错，程序人为犯错，那是黑客干的事情。当然后一步还可以通过自动化运维减少IT人员，通过机器学习减少编程人员，不过那时下一个阶段的事情了。

不以挣钱或省钱为目的的数字化都是骗人的

为什么我们面对的情况这么复杂？因为摆在面前的是一个几浪叠加的局面。一个是快死在沙滩上的信息化这一浪。很多IT同仁都体会到了被“拍”的感觉。因为IT部门在企业里完完整整地经历了这一浪，还没想到是时候要跳到下一个潮头上了。信息化是过去20年企业都做的一件事情，还可以顺着向前走几步， 还可以补课，但它不是方向。后边这一浪正在高处，有人已经成为弄潮高手，就是商务数字化，后面一浪是价值制造数字化，我们已经看得见了。2017年是 被叫得最响的一年，制造业手有多少熟悉水性的人呢。

我们重庆合资公司两百人的企业一个IT人员。这是总公司在工厂的桌面人员配置。而我们公司IT人员占比和重庆公司人员占比是一样的。企业在这样的基础上到底可以做什么呢？应该说问题远远多于答案的。让我们再回顾一下，我们可以做产品的智能化无人驾驶，服务的线上化，包括投诉，产品在网络上跑，出了故障以后你比客户先知道，在后台就修复了。而商务电子化有人做了，基本上没有哪家现在还想做电商。或者说放弃了平台，但或许可以成为平台上的网红。再有制造的智能化，研发的智能化等等。

当然内部业务的服务化，也可以做为切入点，比如财务、采购、人力资源服务等。总的来说，不以挣钱或省钱为目的的数字化都是骗人的。而省钱的方法就是用程序代替内部服务人员，赚钱的方法就是用程序取代对内服务或产品。

众筹比融资更适合乙方企业

这样思考，企业面临的问题就清晰了一层。我们用人员占比百分之零点几的人来做程序取代其他业务部门，显然这是不现实的。当然我们也有外部供应商。但供应商不清楚企业的业务是怎么样的，如果他为每家都定制开发，成本完全不可控。恐怕连阶段性成果都无法完成。一些乙方也考虑通过融资的方式，因为这在2C方面被证明是可行的。问题是面向企业的应用不具备快速复制的条件。 乙方也会面临来自资本的巨大压力。在这种情况下我们可否考虑采取“众筹模式“？ 甲方提出一个自己想要数字化的业务环节，多个甲方评定后如果达成一致，共同招标。这样可以有效分担成本。而产生的结果是一个同样可分享的云服务。企业后续只要为此付使用费。而前期加入的甲方还可转变为产品的股东。企业 ，甲乙方共同合作以众筹方式打造云服务， 或许是一条可行之路。