中國信息通信研究院副院長餘曉暉:中國企業都面臨著數位化轉型的挑戰

「對中國來說無論是大中小企業，無論是任何一個行業，都面臨著數位化轉型的基本的挑戰，也是一個機遇。」11月26日，中國信息通信研究院副院長餘曉暉在 「《財經》年會2021：預測與戰略」大會上如是說。

中國信息通信研究院副院長餘曉暉

餘曉暉提到，整個傳統的製造體系可能會發生變化，變成下面是智能的裝備層，中間是邊緣計算邊緣雲和AI結合在一起的新的自動化。同時他表示把數據驅動的創新範式和每個行業自己的機理模型創新的傳統的模式結合起來，會構成一個平臺式的新的經濟形態。但該形式還在早期和初期，從技術和商業層面看來，很多的問題有待解決。

談到5G，他表示中國在全球的5G是領先的，「關於5G和工業網際網路，我們究竟期待是什麼？」餘曉暉提出了這樣一個思考。把5G包括人工智慧做成工業的基金的時候迎來一個重大變革是非常有可能的，從經濟性到技術和工業的融合也可以產生很多方面。餘曉暉對中國企業發展發出了預判，他認為對中國來說每個企業每個行業，信息化補課，數位化提升和智能化的升級，都是需要做的工作。

以下為發言實錄：

蔡洪平：下面請餘院長來講網際網路工業這些方面的，他是中國工信部的最權威的專家。

餘曉暉：謝謝蔡主席，尊敬的曹院士，褚健老師，王飛躍老師，鄭總，很高興有這麼一個機會跟大家分享一下關於工業網際網路數位化轉型的一點思考。

這個看起來比較複雜，其實只是給大家講幾個數。第一個是中國的數字經濟，分兩個部分，數字的產業化和產業數位化，數字產業化的比重去年大概是7.2。這個數大概是什麼概念呢，如果7.2放在全球看的話，大家是屬於最高的那一檔，比我們高的國家很少，大概是這樣的情況。我們再看歷史的話，20年前中國的數字產業化，也就是我們講的信息產業大體上佔GDP比重大概也是7%左右，在過去的二十年當中它是一個很穩定的數據。

產業數位化，可以看到去年的時候產業數位化的比重是數字產業化的比重的4倍。我們回顧15年以前，大概中國的產業數位化比重和數字產業化比重是一樣的，7%左右。所以其實我們可以看到很清楚的一個事實，不光在中國是這樣，全球也是這樣，數位技術先一代信息技術它最大的作用到目前為止它可能是一個全球創新的前沿，是整個國際競爭的焦點，但是從經濟意義上來說它更大的是外部性，它是推動著各個產業的轉型，這是它獲得的經濟回報。所以也有一個預計說，發達經濟體在未來十年中生產力提升的60%是來源於數據化。我列了一個比我們經濟差一點的國家，越南的例子，他用了數位技術在製造業裡一個是快速建立汽車工廠，另外一個是在新冠疫情的時候很快的掌握了呼吸機的技術。其實這裡面是一個大的圖景，這個圖景裡再回到當前的時間結點我們的新冠疫情全球的蔓延還沒有控制住，整個全球的逆全球化，還有整個經濟的停滯，有一點是比較明確的，是數位化轉型的步伐會進一步加快。不管是發達國家，還有像我們中國的國家，還是在我們後面的國家裡，基本上都需要做的是如何在這樣的新工業革命中不至於落後。這是我們在其他的場合裡分享過很多次，我們對工業網際網路和數位化轉型的思考。我們把一個物理的世界畫成這樣的，最早是右邊這個圖，如果是我們對物理的世界不管是設備，還系統，如果我們進行感知採集數據的話，我們就可以建立那樣的數據模型，這樣的數據模型我們可以把我們現在的機器學習，新一代人工智慧技術，放到這裡面。

這是數位化轉型的一個基礎，或者說數位化轉型最核心的部分其實是數據驅動但是我們的世界非常的複雜，只是數據驅動是無法解決問題，所以我們還有一個行業模型，把這兩個結合在一起，我們就構成了數據驅動，將每個行業的機理和知識相結合的綜合優化範式，這個範式我覺得是當前數字經濟和產業化轉型的基本的機理，我們觀察工業4.0和日本的網際網路工業，講的不同的名詞的時候，其實本質是一樣的。有了這樣的方法論，我們就打通了物理世界和數字空間，我們把數據驅動和行業的知識驅動結合在一起，我們形成一個新的優化閉環，這個優化輸出裡可以是很多方面的，從設備到車間到企業，到產值鏈和價值鏈，可以是製造業，也可以到能源交通各個行業，這是一個基本的思考。

這個圖是我們做的全球的分析，藍色的是國際上的數據，基本上是跨國企業，橙色部分是中國的企業。可以看到有很多相同的地方，相同的地方是在全球數位化轉型我們究竟應該做哪些方面，去做這種提升。從國際上來說其實它是在自動化和信息化已經高度的完成的情況下，或者在工業3.0的基礎上它向智能化的升級，所以這裡面我們可以有很多比如說生產優化，還有基於以設備資產為中心的優化，商業模式創新，這個是中國和國外都是很高的，國際上比我們還要高。

另外一個就是基於數據價值的服務和生產模式創新。這個是在我們中外剛剛興起的，大概佔10%，這裡面我發現很有多不同的地方，設備資產為核心的比例國際上比中國要高一倍。高一倍很大的一個概念是因為國際上很多的跨國企業，因為我們跟蹤對象是他們，他們生產的很多的設備他的產品是高價值的產品，所以以高價值為中心去做商業模式創新和全生命周期管理是一個必然的選擇，所以這個比例是非常高的。中國的很多工業是一般製品，所以沒有那麼高。

再看我們生產的部分，生產過程管控裡會發現比例差不多，但是中國的生產過程管控裡有一點跟國際上有很多不同。我們同時要做幾件事情，比如說大企業完成了自動化、數位化的基礎上，加上數據驅動，實現智能化升級，但是還有一些這部分還沒有完成的時候其實會有大量的做這部分工作。你會發現在中國像雲化的Mess、ERP已完成最基本的信息化系統，這部分在中國的比例很高，在國際上不太容易看得到。

另外一點利用工業網際網路實現產業鏈和價值鏈的協同部分和模式創新，這個中國的比例特別高。包括和金融要素打通，這裡面有一點是因為中國的產業鏈優化和要素配置，是做得不夠的。

另一方面中國的消費性M帶來很多啟發，這是我們去年做的和德國做的中德的比較。有四個是德國的例子，六個是中國的例子。德國的例子四個，有三個其實是跟設備有關的，包括西門子，SAP和（通化）。另外一個分布式製造系統3D列印，加區塊鏈，相關的。不詳細展開了，大家感興趣的話我們有一個白皮書可以在網上下載。

這裡面能體現出一些新的特徵，左邊這個圖可以看到其實西門子在這裡面做了一個平臺，一個數字平臺，它把它的客戶和客戶地客戶，連接起來以後通過設備的互聯和數據的採集和分析，全生命周期管理完成了一個商業模式的轉換。這是目前國際上做得也還比較好的吧，大家都在探索的一個方向。

這是中國的產業的情況，我們可以看到從工業網際網路的角度我們統一數位化轉型，我們可以看到20%在非製造業之外，80%在製造業，包括裝備，原材料行業等等，每個行業需要解決的問題有很大的不同，它的切入點和重心其實差距是比較大的。

有一點補充一下，我剛才說的中小企業的情況，其實中小企業裡在中國是製造業主體，它提供了大部分的就業，它最大的一個問題是它沒有能力去獲得當下的數字紅利，所以這裡面有一個很重要的方式，怎麼幫助他們去做到，所以這裡面他們做了有一個東西很重要的，第一個是補課，如何去補課。第二個怎麼讓他獲得發展的關鍵資源，第一個訂單從哪裡來，第二個可持續發展的資金從哪裡來，所以信貸對中小企業是非常重要。這裡面的創新很多，中小企業的創新裡，個人判斷中國這裡面做的模式是最多的。

右邊這個圖是我們做的廣東的「上雲上平臺」的情況，最高的比例在什麼地方呢，一個是生產管控，一個是經營管理，這部分說明什麼呢，這是中小企業要做的，因為這些部分「上雲上平臺」完成的是企業過去沒有完成的最基本的生產的管理和運營的部分，我覺得這個顯示的非常的清楚。這個基本上是面向中小企業的，其實對大企業來說「上雲上平臺」做的不是這個，做的可能是供應鏈和產業鏈的協同，可能是設備的全生命周期的管理，這點基本上反應了中國的實踐。

這是平臺的情況，可以看到有兩個比較有意思的數據，第一個全球的工業和產業網際網路平臺，或者是數字平臺，大概是620個，這個不含現在的網際網路的原來的平臺。覆蓋的領域50%的在製造業，34%在林園，各個領域都有。

中國平臺裡我們觀察到的大概600餘家平臺，這裡面涉及到不同的行業，不同領域的，也有聚焦到特定的行業和平臺，平臺跟數目差不多，但是其實我們能力上還是差的比較多的。有一個判斷，現在全球幾乎主要的工業企業和ICD企業基本都做了自己的數字平臺，都想構建起自己的平臺經濟，當然現在還沒有任何一家在裡面可以勝出的，也沒有任何一家平臺可以涵蓋所有的行業，這是一個基本的事實。當然了大家都有很多夢想，這是目前全球都在推動的工作，我們國家做得也很多。

這是我們測試過的全球的我們國內的平臺的情況，時間關係不展開了。這個圖也很複雜，第一行業的基因裡我們把它變成一個模型，一個數位化，我們已經做了很多的工作了。第二，新一代人工技術，特別是機器學習，基於數據的這樣的模型的構建，我們可以發現也有很多已經在做了，數據模型有很多在做了。以我們有數據模型與工業模型，我們大概是可以做優化的，我們缺的是什麼地方呢，第一個研發設計的模型，因為我們研發設計的能力是比較差的，我們的軟體幾乎都沒有。

還有數字孿生，我們也是剛剛起步，這是我們比較了國內測試的情況，如果我們拿國際的情況去看的話還是有相關差異的。我們自己看我們國家的數字平臺在商業模式創新方面仍然是，我覺得全球做得最好的，我們在基礎能力方面的差距也還是很明顯的。

關於5G，5G+工業網際網路是當前推動的一個很重要的方向。這是我摘錄的，這是歐洲的一個報告裡提的兩個工廠，一個是德國的電動汽車工廠，一個是愛立信的工廠，還有一個港口和銅礦。青島港的港口，我們也有一個礦山，C919的飛機檢測，南方電網華為做的919也是華為做的巡檢。能看到有什麼不同？其實可以發現港口和礦山目前是剛需，剛需是什麼，技術上沒問題，解決了，商業邏輯也是閉環的。還有一個現在做的比較好的是飛機檢測這一部分，這裡面有一個很重要的事實，中國在全球的5G是領先的，第二個中國的機器視覺在全球也是領先的。現在5G和機器視覺的結合，人工智慧的結合在很多領域做得是最多的。但是有一點我們可能稍微有點差距，和公約的底層的結構部分，像德國也好，做的有些部分是我們沒有完全做到的。

關於5G和工業網際網路有一個考慮，我們究竟期待是什麼，因為大家有這麼高的期待，這是從來沒有過的，四代雲通訊到現在為止只有5G大家就這麼高的期待，這過去從來沒有的。技術替代WiFi，替代有線，現在WiFi可以替代了，有線還沒有完全做到，這是很長的過程。因為工業體系本身對質量的要求是很高的，現在做的最多的是增量創新，增量創新是在很多我們以前沒有網絡技術解決的場景下我們用這種方式去解決，比如說飛機我們去拿8K的高清+5G+人工智慧機器識別去檢測，這個方式以前是從來沒有做的。所以我們做了大量的其實是沒有建立工業體系，而從增量入手去做的，方向是什麼呢，有可能我們把5G包括人工智慧做成工業的基金的時候我們可能會迎來一個重大的變革。 從經濟性到技術和工業的融合方面其實還有很多方面。

人工智慧方面不展開說了。其實它並沒有替代工業的部分東西，但是很大的時候擴展了工業可檢問題的邊界和精度和深度。這是綻放杯裡的一個例子，這是常州的一個工廠，跟飛機檢測基本上是一樣的。可以看到5G，看到機器視覺，可以看到邊緣計算，整個的組合裡如何把人的檢測變成機器的檢測，可以看到生產效率的巨大的提升。這樣的一個場景其實在現在很多地方可以用到，高的到飛機，低的到混凝土都有在做。

最後我們的預想，整個傳統的製造體系可能會發生變化，變成這樣的下面是智能的裝備層，中間是邊緣計算邊緣雲和AI結合在一起的新的自動化，上面有平臺，上面有應用，這可能是一個新的一個變化，在這個過程中我們可以把整個的物理世界各數據空間可以很好的更好，把數據驅動的創新範式和每個行業自己的機理模型創新的傳統的模式可以結合起來。這樣就會構成一個平臺式的新的經濟的形態，當然這個形態很多的企業都有這個夢想，但是這個非常的早期和初期，從技術和商業還有很多的問題沒有解決。

最後未來的預判，對中國來說無論是大中小企業，無論是任何一個行業，都面臨著數位化轉型的基本的挑戰，也是一個機遇，信息化補課，數位化提升和智能化的升級，都是需要做的工作，當然對每個企業每個行業可能會有所不同。

以上就是我的分享，謝謝大家。

(編輯：鄭雅晨)