接纳不确定性，洞察数字化转型的方向

先进制造业·导读

为帮助企业在后疫情时代应对市场变化及不确定性，以数字技术赋能企业创新发展。在上海市经信委指导下，“先进制造业”平台举办第一期数字化转型在线研讨会，会议旨在推动以AI、大数据、云计算等数字化技术助力企业降本增效、赋能产品及运营创新，促进企业智能制造发展。

本期将邀请宁德新能源科技有限公司智能制造总工王晓钰，分享"工业数字化转型的系统方法与敏捷实践"，敬请期待。     

数字化转型是个复杂的风险决策，需要敏锐的洞察。数字化提升企业高不确定环境下的决策能力，因此也必须放弃走捷径的想法，扎扎实实地思考底层逻辑，以复杂不确定的方法和和方式才能摸到数字化转型的脉络。王晓钰先生将在现场分享宁德新能源数字化转型的系统方法与敏捷实践。请抓紧预约报名，聆听专家现场讲解。

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接纳不确定性，并找到更好地与不确定性共处的方式，这就是数字化的使命。

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我们不喜欢不确定性，但是世事无常。企业追求标准化，但是处处都有异常。建立无人工厂，听起来很美好，似乎没有了人，就没有了不确定性的源头。但从信息论的角度来看，我们无法消除一个系统的不确定性。如果消除了生命中的不确定性，一切都按部就班，那生命就没有了活力。一部没有惊喜的电影是乏味的，不确定常常带给我们惊喜的体验。接纳不确定性，并找到更好地与不确定性共处的方式，这就是数字化的使命。

工业追求标准化，企业管理尽量避免“异常”。因为生产过程的很多异常来自于“人”，所以出现“无人工厂”，“黑灯工厂”。

消除不确定性是我们的本能反应，然而常常事与愿违。人们逐渐地开始反思，可能我们无法根本上消除不确定性。如果消除了生命中的不确定性，一切都按部就班，那生命就没有了活力。一部没有惊喜的电影是乏味的，不确定常常带给我们惊喜的体验。

企业组织中假如没有了熵，也就没有了组织的活力。

工厂是价值增值的通道，会收到种种不确定的干扰。要想完全消除工厂的不确定，代价是非常高的，甚至是不可能的。假如能借鉴通讯电路中的信号处理技术，企业的经营管理中，这就是企业的数字化转型。企业也可以在数字空间中建立一个闭环负反馈的信息通道，对异常扰动及时纠偏，以消弱不确定性的影响。只是，企业的系统更复杂，需要寻找适合企业业务的正交基，设计更好的算法来区分正常和异常。

接纳不确定性，并找到与其共处的方式。

借鉴牛顿迭代法，洞察数字化转型的方向

虽然大家都觉得数字化是企业发展的方向，甚至是根本上解决挑战的转型方向。但是，具体推进项目中，怎么评价项目的投资收益，就出现很多分歧。

如果不算投资回报率，难道数字化就是花大价钱买个“高大上”？怎么评价数字化的价值？

问题出在怎么评价创新？如何做风险决策？面对全新的未知领域，简单地算账，是战略思考上的懒惰。

数字化转型是个复杂的风险决策，需要敏锐的洞察。数字化提升企业高不确定环境下的决策能力，因此也必须放弃走捷径的想法，扎扎实实地思考底层逻辑，以复杂不确定的方法和和方式才能摸到数字化转型的脉络。

巴菲特说：“模糊的正确远胜于精确的错误。”

任正非说：“方向可以大致正确，组织必须充满活力。”有活力，才能有洞察。

其实，数学上的牛顿迭代法，可以给我们很好的启发，怎么在迭代试错中，洞察最佳的方向。

数字化转型是还在摸索过程中错综复杂的问题，更无法用财务公式，简单计算投资回报率，就能决定方向。

对于无法无法精确求解的方程，就没有办法解了吗？可以用反复迭代逼近，求得数值解。

牛顿迭代并不是粗暴地尝试，而是每一步都精确计算试错的方向，每次都是沿着函数（或方程）导数的切线方向尝试，并且基于反馈的结果，重新计算切线的方向，调整试错的方向。这样能在几步之内，快速逼近最佳解，

在人工智能和机器学习盛行的今天，牛顿迭代法的思想被深入吸收到各种最优化算法中，形成各种梯度下降类算法，包括批量梯度下降法、随机梯度下降法、小批量梯度下降法。牛顿法利用了方程或函数的二阶梯度信息／海森矩阵，从而加快了每一步的收敛速度。

切线方向，就是数字化转型的最小阻力方向

如果能写出企业经营管理的方程，就可以直接用牛顿迭代法求解数字化转型的路径。然而现实更复杂，我们仍然可以从牛顿迭代法的思想中汲取营养。

首先，放弃精确计算的妄想，逐步迭代逼近答案

数字化转型需要知行合一。没有行动，任何的数字化蓝图都是空想，蓝图只有在实践的过程中才能越来越清晰。

但是，盲目的行动，会把“智能”“数字化”这些好的概念做坏，在公司内形成了坏的口碑，这时候即使正确的方向也可能被群起而攻之，

其次，随时随地思考最佳的数字化方向，提高迭代的速度

微积分中的导数，就是曲线的斜率，就相当于数字化转型的方向。沿着切线方向进行数字化转型，变革阻力最小。因为切线的方向，是最小作用力的方向。

企业的任何变革，都会有反对的力量，面对反对派的阻力，我们需要智慧。不是一味增加火力，寻求更高层的权力支持，而是要有智慧的探寻最小阻力的方向，敏锐的观察和调整方向。在支持的力量和反对的力量之间寻找平衡，并且在平衡点沿着谁也不得罪的切线方向，渐进推向下一步的行动。

曲线上每个点都有自己的导数，同样的，企业业务中的每一个场景中，都有一个阻力最小的切线方向，甚至每个时刻，切线的方向都在变化。沿着这个方向推动数字化转型的变革，是阻力最小的。

这个方向不是一个含糊的笼统的总体的大概方向，而是对每一件事情精确的计算下的最小阻力和最佳变革方向。面对数字化转型这样的大概念，我们尤其需要聚焦。聚焦不是取舍应用的“场景”，做更少的事情，而是在所有的业务场景中，聚焦阻力最小的方向，采取一小步的行动。在每一件事情上，我们都知道最小作用力的方向，沿着这个方向去尝试和迭代，根据迭代的结果，再修改方向和迭代的步长。

数字化要下笨功夫，走难走的路

关于数字化转型有很多理念，听起来很有道理，但是躬身入局之后，发现问题很多。

为什么数字化听起来很好，践行起来很难？

技术的传播，并不均衡

数字化转型是一个复杂的系统工程，包含一系列高度创新的研发活动。一个系统工程，就跟我们吃顿大餐，主辅荤素要搭配着，有些菜好看，有些管饱，有些美味，有些清爽。

作为一项系统工程，数字化涉及到很多方面，既有概念思想层面的新想法，也有硬核的技术突破，还有常规技术的组合创新，用户体验的改善，运营习惯的改变等等很多个方面。企业需要有机地整合各个层面，就像大厨一样要搭配好不同的食材，把握好烹饪的火候。

然而，打造数字化的各种素材，传播能力的差异很大。那些吸引人的新概念、新思想，会传播得非常快，传播得很广。一两个简洁的金句，立刻就抓住眼球；一两个成功的案例，一下子就能给你信心。但是这些传播快的新思想，可能就像桌上点缀的菜肴，它能引起我们的食欲。而那些打造数字化落地方案的硬核技术，很可能看起来很普通，导致它很难流通和传播。

好的概念，为什么难以落地？

听别人的成功案例，似乎都很美好，但是自己做起来却很难。推进数字化的困难，往往并是不缺少新思想，而是无法结合业务实际，形成好的落地方案。

形成落地方案，需要一大堆具体而枯燥的技术。我们无法听了一个报告，头脑一热就能做出数字化的方案，也无法直接找个供应商，买套软件就能完成的。真正掣肘数字化落地的，可能就是一些不起眼的技术。正是因为不起眼，才难以传播，反而成了最稀缺的。

数字化的思想和技术，经由多种渠道的传播才被我们接纳。他们传播的过程，天然被渠道做了过滤。媒体要抓亮点，吸引眼球。只有美好的信息才能传播得很远，而那些质朴的踏踏实实的一些技术，传播动力就要少很多。但是具体做实业时，就得抓短板。这些被过滤的信息却是至关重要的，一些看起来平淡无奇的技术，但很可能是我们欠缺的，让数字化转型过程举步维艰。

下笨功夫，走难走的路

数字化的启蒙，是抓关键的亮点；但是数字化的实践，就要在犄角旮旯里寻找各种朴素的、不起眼的食材。他们可能不容易传播，却很可能是支柱性的主菜；他们处于各学科的边缘地带，却很可能是创新突破的关键。

如果我们只是听了数字化的概念和思想，就想立刻看到价值，要立竿见影的效果，必然会力不从心。数字化难以落地，是我们太想取巧。真正有效的路径，可能并不显然，需要我们踏踏实实下笨功夫，关注在那些不太容易传播的、却很可能是核心的技术，看看自己比较欠缺的是哪个方面，从基本功一点点做好准备。

其实，数字化的很多核心技术都是公开的，但很多企业就是不掌握，因为看起来觉得很平淡无奇。比如关于制造模式的变革，关于可重构的工艺，软件定义的系统，这些在公开的论文中都有相当深入的讨论和思考。但是由于学术界和工业界的话语体系不同，工业界的人觉得学术和理论太空洞，没什么用。

但实际上，每一个成熟了的技术，前期都有大量的新思想铺垫。重大创新的技术，背后一定有思想的突破，可惜只有少数的人才，能耐得住寂寞，并最终欣赏到这些硬核技术背后的思想之美。这些思想并不鲜艳，你就像刨土豆一样，必须孤独地深入进去，慢慢地咀嚼，才能咂摸出其内在的味道，体悟到背后的美妙思想。

践行数字化，要下笨功夫，走难走的路。

文章素材节选自公众号“王晓钰说 ”

《【晓钰说】我们为什么无法消除不确定性》

《【晓钰说】借鉴牛顿迭代法，洞察数字化转型的方向》

《【晓钰说】数字化要下笨功夫，走难走的路》更多内容，敬请关注6月17日下午由“先进制造业”平台举办的第一期数字化转型在线研讨会，请抓紧预约报名，云上相聚，聆听一场专家们的精彩分享。

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