发展工业互联网 建设数字开发区 ——2021（第五届）京津冀开发区协同创新发展论坛专家发言摘编

一、作者简介

刘刚，南开大学经济研究所教授，博士生导师，中国工程院中国新一代人工智能发展战略研究院首席经济学家

林浩，贵州省科技厅副厅长

杨观赐，贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室（筹）教授，博士生导师

边存国，河北省数字经济联合会秘书长

王欣宁，北京梦天游信息技术有限公司董事长

郭峻玮，上海德塔精要信息技术有限公司总经理

二、引用本文

本刊编辑部.发展工业互联网  建设数字开发区——2021(第五届)京津冀开发区协同创新发展论坛专家发言摘编[J].经济与管理,2021(5):35-43.

三、文章摘要

与传统工业园区和高科技园区不同，新型创新区不再表现为物理空间的拓展，而是立足网络空间产业生态的培育和发展。大力推进数字经济与实体经济的深度融合，是推进我国经济社会高质量发展的关键所在。只有坚定不移地发展数字经济，促进产业数字化，推动工业互联网落地，加快更多企业的数字化转型和智能化改造，才有可能让自己在全球化竞争中立于不败之地。中小微企业数字化转型需要注意数字化转型在不同的公司中具有不同的含义等问题。数字化转型的驱动力包括政策驱动、经济驱动、内控驱动。

四、原文作者

刘刚  林浩  杨观赐等

五、原文刊发

《经济与管理》2021年第5期

六、关键词

工业互联网  数字开发区  京津冀协同发展  论坛  发言摘编

2021年是开启全面建设社会主义现代化国家新征程的一年，也是中国共产党成立100周年。近两年来，在新冠肺炎疫情和经济下行压力的双重影响下，数字经济显现出巨大的生机，成为推动国民经济持续稳定增长的关键引擎。党的十九届五中全会提出建设数字中国，加快数字化发展。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》（以下简称《“十四五”规划纲要》）将数字经济部分单独成篇。与此同时，各地纷纷出台支持和鼓励数字经济发展的政策，激发数字在经济发展和社会治理中的活力。为此，民建石家庄市委联合民建北京海淀区委和河北经贸大学共同主办2021（第五届）京津冀开发区协同创新发展论坛。论坛主题为“发展工业互联网，建设数字开发区”，从京津冀开发区的现状问题和中长期远景出发，紧扣产业数字化新要求，聚焦开发区在工业互联网形态下的新思路、新举措和新路径，努力为政府部门决策和开发区发展提供具有科学性、预见性的咨询意见，有效发挥工业互联网在数字经济发展中的关键支撑作用。论坛上南开大学经济研究所所长刘刚、贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室教授杨观赐、河北省数字经济联合会秘书长边存国、北京梦天游信息技术有限公司董事长王欣宁、上海德塔精要信息技术有限公司总经理郭峻玮，分别以“新型创新区和数字经济发展”“实体经济与数字经济融合发展的路径及实践”“从历次工业革命到工业互联网”“中小微企业进行数字化转型时需要注意哪些问题”“数字化转型的企业实践”为题作主旨演讲。现将部分专家发言主要观点整理发表。

加快新型创新区建设

引领区域数字经济发展

刘刚

经济发展的新动能往往聚集在某个特定的区域。改革开放以来，工业园区、高科技园区和城市中心商务区先后成为聚集新动能引领区域经济增长的引擎。在新发展阶段，以数字经济发展为主导的新型创新区正在成为引领区域经济发展的新引擎。与传统工业园区和高科技园区不同，新型创新区不再表现为物理空间的拓展，而是立足网络空间产业生杰的培育和发展。

一、充分把握数字经济发展的基本规律

在《“十四五”规划纲要》中，国家高度重视数字经济的发展。数字经济是基于网络空间和新一代信息技术发展的、以数据和计算为关键生产要素的新经济形态。数据是网络空间的所有存在物，是对物理和社会空间人与人、人与物和物与物之间关系的映射。通过数据和计算，人类可能通过网络空间优化和控制物理空间和社会空间，实现经济的可持续发展和高质量发展。

数字和人工智能是第四次工业革命的核心技术，数字经济和实体经济的深度融合发展将引发生产力和生产关系的重构。数字经济不仅创造新的社会生产力，而且能够激活历次工业革命积累的社会生产力发展潜力，是推动新发展格局形成和发展的基本驱动力。充分把握数字经济发展的基本规律，是制定和实施新阶段区域经济发展战略的依据。第一，要深入了解数字经济的基本构成。数字经济包括核心产业部门和融合产业部门。其中，核心产业部门由基础层、技术层和应用层企业组成，是数字和人工智能核心技术和产品的研发和生产部门，即数据和计算要素的生产部门。而融合产业部门包括数字经济和经济社会融合发展过程中创造的新产品、新技术、新模式和新业态，即数据和计算要素的投入部门。核心产业部门和融合产业部门的正反馈，是数字经济发展的基本动力和关键机制。核心产业部门通过赋能融合产业部门，在不断提升传统产业生产率水平和国际竞争优势的同时，获得资金和技术反馈。融合产业部门的资金和技术反馈则进一步推动核心产业部门的技术创新和发展。核心和融合产业部门的创新循环，是国内和国际“双循环”的重要组成部分。

第二，人工智能的创新应用加速了消费互联网升级和产业互联网发展。其中，2016年以来，消费互联网的升级表现为网络空间产业生态向广大农村的下移，成为推动乡村振兴和脱贫攻坚的重要力量。产业互联网的发展则表现为现有产业数字化和智能化的加速发展。消费互联网升级和产业互联网的发展，打通了生产、消费、流通和消费国民经济诸环节，为通过网络空间优化配置稀缺资源和有效管理经济社会发展创造了条件。

第三，数字经济具有特殊的“极化”和“扩散”机制。数字经济的“极化”和“扩散”是通过平台主导的网络空间产业生态实现的。它打破了传统“斯密定理”概念下物理空间的市场对资源配置的限制，尤其是在区域经济发展中，网络空间产业生态成为实现资源优化配置的基础和决定性因素。

第四，平台主导的产业创新生态系统不仅是数字经济发展的主导者，而且成为现有产业转型升级的主导者。如何在新型创新区培育、引进和集聚平台，构建平台主导的产业创新生态系统，是引领和实现区域经济转型发展的关键。 

二、我国数字经济已经步入全面融合发展阶段

在连续四年追踪调查的基础上，中国新一代人工智能发展战略研究院的研究表明，2020年是我国人工智能科技产业步入全面融合发展阶段的元年。人工智能技术的创新应用推动了消费互联网的升级和产业互联网的发展，标志着数字经济发展进入新的发展阶段。

基于2205家中国人工智能骨干企业技术合作关系数据量化分析表明，在技术合作关系中，融合产业部门占比为72.52%，核心产业部门占比为27.46%。人工智能技术已经广泛赋能传统产业。在人工智能技术赋能三次产业中，第三产业占比最高，为78.05%，其次是第二产业，第一产业占比最低。因而，对于数字经济发展相对滞后的河北省而言，首先要充分利用数字和人工智能技术赋能第三产业，其次才是第二产业。因为，数字经济和第三产业的融合度高，技术体系成熟，可以充分发挥网络空间产业生态下移出现的“长尾效应”实现快速赶超。

在数字和人工智能对第二产业的技术赋能中，制造业排名第一，第二是建筑业、电力、热力、燃气、水生产及供应业和采矿业。在制造业中，排名第一的是计算机、通讯和其他电子设备制造业，第二是汽车制造业，第三是电气机械和器材制造业，第四是专用设备制造业，第五是通信设备制造业。从技术赋能产业的排名情况看，智能装备是发展的重中之重。从数字和人工智能技术对第三产业的技术赋能情况看，排名第一的是信息传输、软件和信息技术服务业，第二是科学研究和技术服务。大学和科研机构的科研活动成为数字经济和经济社会深度融合发展的重要领域。

三、关键动力和机制 

数字经济和实体经济深度融合发展的关键动力和机制是什么？是一个急需回答的问题。基于系统的调查研究，我们发现有五个关键因素：一是市场需求牵引，二是政府的战略引领，三是新型平台发展，四是新型研发机构，五是新型创新区的规划和建设。

随着市场条件、要素成本和环境约束的变化，我国现在产业的转型升级过程中蕴藏着巨大而迫切的数字化和智能化需求。通过引进数字和人工智能技术改造现有产业，能够释放现有产业的生产力发展潜力和提升竞争力。

政府的战略引领不仅包括中央政府的政策引导，而且包括地方政府的战略推动。其中，地方政府的政策响应不仅要针对国家战略，更重要的是要针对真实的区域产业数字化和智能化市场需求。在某种意义上，从对区域产业数字化和智能化需求的积极响应出发制定和实施数字经济发展战略，是加快区域经济转型升级的关键。

区别于传统的交易型平台，新型平台是指以产业赋能为主导的平台类型。新型平台存在三个方面的来源：一是传统交易型平台的转型升级。通过人工智能技术的创新应用，传统交易型平台通过发展垂直子业务平台的方式推动数字经济和实体经济的融合发展。例如，淘宝特价版和百度APOLLO自动驾驶子业务平台。二是硬科技平台的涌现。例如，华为通过基础软件和硬件基础设施平台建设发展为包括自动驾驶和智能制造在内的产业赋能型平台。三是创新型企业智能化转型升级为新型平台。尤其是传统产业的行业龙头企业，依托在生产制造中的数据和经验优势，通过数字化和智能化转型升级为新型平台，成为产业智能化的推动者。

区别于研究型大学和科研院所，新型研发机构的科技创新活动是以市场为导向的。新型研发机构关注行业共性和关键技术研发，为企业尤其是中小企业提供数字化和智能化转型支持。

基于网络空间发展，新型创新区通过包括集聚新型平台、新型研发机构、数字和人工智能企业在内的新动能，加速数字经济发展和经济转型升级步伐。新型创新区是指以数字和人工智能科技产业化和产业数字化为导向的创新区。新型创新区的主要功能包括两个方面：一是聚集科技创新资源实现数字和人工智能科技产业化；二是推动数字经济和实体经济深度融合发展，带动现有产业转型升级。尤其是培育和发展以平台为主导的产业创新生态，成为新型创新区能否全面推动人工智能和经济社会融合的基础。

从前沿实践看，新型创新区的规划和建设重点在于网络空间，尤其是网络空间产业生态的培育和完善。对于物理空间的选择而言，不应选择传统的工业园区，而应当选择商务配套条件优越和高端人才宜居的城市中心区和次中心区。新型创新区政策制定的重心不再是简单的招商引资，而是构建以“双创”为导向的创新创业环境。

四、京津冀区域协同发展的新方向

中国新一代人工智能发展战略研究院发布的《中国新一代人工智能科技产业区域竞争力评价指数报告2021》显示，在人工智能科技产业区域竞争力排名中，北京位列第一，排名第二的是广东省。从区域竞争力评价指数看，2021年长江三角洲地区的综合评分已经以微弱的优势追上了京津冀地区，排名第一，京津冀地区排名第二，珠江三角洲地区排名第三。在连续四年发布的报告中，前三年（2018一2020年）京津冀地区产业竞争力综合评分排名都是第一。从各项指标看，京津冀地区的优势主要在于基础研究和应用研发。当人工智能科技产业步入与实体经济全面融合发展阶段后，通过加速推动数字经济和实体经济的融合发展，长江三角洲地区发展数字经济的优势开始显现。

在“十四五”期间，发展数字经济和规划建设具有全球竞争力的数字经济产业集群是京津冀区域协同发展的新方向。在数字经济发展上，北京具有技术创新和平台经济优势，天津和河北则具有应用场景优势。如何通过京津冀协同，加快应用场景开放，实现核心产业部门和融合产业部门创新循环，是建设具有全球竞争力的数字经济产业集群的关键。

数字经济与实体经济

融合发展的路径及实践

林浩  杨观赐

数字经济是第四次工业革命的核心和关键，数字经济已经成为助推中国经济发展和社会进步的“催化剂”。深入贯彻习近平总书记关于推动数字经济和实体经济融合发展的重要指示精神，大力推进数字经济与实体经济的深度融合，是推进我国经济社会高质量发展的关键所在。以工业互联网、人工智能、大数据为代表的数字经济推动传统产业转型升级，已经成为我国经济社会发展的重要引擎。

一、数字经济与实体经济融合发展的主要路径

（一）完善融合机制体系建设是基础

1.健全大数据与实体经济融合的政策选择机制。（1）完善相关制度设计，加快大数据与实体经济的融合。加强制造业与大数据产业协同发展理论研究，加快新一代5G信息通信技术与实体经济的融合进程，利用区块链技术不断降低交易成本，注重顶层设计，构建有利于大数据和实体经济融合的体制机制。（2）形成多元化的融资格局，完善大数据的融资环境。这需要扩大大数据项目融资的参与主体，开发多元化的大数据融资模式，创新融资渠道；同时，注意树立典型案例，讲好投融资故事，持续完善大数据融资的配套措施，吸引更多资金投入大数据建设。

2.健全大数据与实体经济融合的产业机制。大力支持大数据产业发展，健全完善顶层设计、整体规划，推动企业在大数据存储管理、分析挖掘、安全保障等大数据产业方向的试点示范，发挥大数据产业的引领作用。大力促进大数据与重点产业融合发展，健全完善大数据与重点产业深度融合的行动计划，实施大数据深度融合试点示范项目建设，加快工业互联网、工业物联网、互联网+先进制造、人工智能等技术建设步伐，推动全生产链环节智能化发展实现智能（智慧）制造。

3.健全大数据与实体经济融合的标准机制。大数据标准化建设应用是产业发展的顶层支撑，是推动大数据与实体经济融合发展的基础性标准。而大数据安全标准化建设应用可以推动大数据产业健康发展，加强核心技术研发，加强标准化人才培养。融合评估标准建设应用可以推动大数据与实体经济融合绩效评价的规范化、可测量、可评价发展，加强大数据与实体经济融合评估标准建设。标准化互联网平台建设应用可以构建政府主导建设和市场自主培育的两级新型标准体系，打造市场驱动、技术所需的标准应用推广体系。

4.健全大数据与实体经济融合的管理机制。以互联网、大数据、人工智能等为代表的信息技术迅猛发展，引领着新一轮科技革命和产业变革，正在日益改变人们的生产生活方式、经济运行机制和社会治理模式。加快推进大数据与实体经济深度融合发展，将为经济发展质量变革、效率变革、动力变革注入强大内生动力，助力我国经济由高速增长迈向高质量发展。

（二）拓展大数据产业集群融合发展是核心

通过大数据重点标准研制及应用、政务数据共享开放平台等方向的大数据产业化发展，大数据产业链培育建设，打造在智慧制造、智慧农业、智慧政务等应用领域的大数据产业集群。推动园区“互联网+产业集群”融合发展，推进大数据、云计算、新一代人工智能等产业融合发展。构建园区“互联网+招商”大数据平台，实现线上搜集项目信息，线下精准跟踪对接。推进“互联网+服务”发展模式，为企业提供服务打造工业互联网综合示范基地。推进产学研协同创新，促进科技成果就地转化，以重点型号和龙头企业为牵引，完善产业链，通过“培、引、用、留”四大机制，不断增强人才结构和产业结构匹配度。

（三）建立公共服务平台是关键

1.打造“领头羊”。这需要智能工厂一体化平台建设，基于大数据的元器件全生命周期管理系统，基于RFID的智能仓库大数据系统，例如，贵州中铝智能制造工业信息融合平台（一期）建设项目。

2.健全数据资源管理机制。一是充分利用数据资源为生产、经营、管理和决策服务，保证各类信息合理有效流动；二是为生产、经营、办公等提供支撑的基础设施资源、计算存储资源和办公终端资源等；三是严格有关数据资源的规章、制度、办法等审核规范。

3.基于互联网打造线上平台。平台提供基础设施，让产业链中的主体产生链接，创造价值；通过技术输出建立标准，赋能产业中的主体。

在此基础上，成立一大批数据运营公司，并发挥模范带头作用，从而带动整个市场的良性发展，发挥大数据的最大价值和保障大数据资源的安全性，注重场景的运营，引导各方有效利用云平台。

（四）建设大数据人才队伍是重点

1.人才培养体系建设。规划引导高校加大本科数据科学人才培养力度，探索大数据硕士生、博士生高校企业联合培养机制，提升大数据拔尖创新人才培养、创新创业人才培养的能力。

2.产业化人才队伍建设。大范围组织开展大数据与实体经济融合发展培养活动；鼓励和支持设立大数据与实体经济融合的相关研究机构，大力培育大数据产业化科研人才。

3.人才引进稳定制度。完善大数据高层次优秀人才的引进、稳定和培养奖励制度，为大数据人才创建和谐的人文社会环境，使其安居乐业、长期稳定发展。

二、数字经济与实体经济融合发展的实践

贵州省煤炭资源丰富，40%以上国土面积均有分布，预测资源量1880.94亿吨，居全国第5位，煤炭工业是贵州省主要支柱产业之一。为了解决煤炭工业存在的不平衡、不协调、不可持续、信息化智能化程度低等问题，贵州省近年来积极推动煤炭工业的信息化、智能化和无人化建设，为在煤炭工业领域探索工业互联网的部署和应用奠定了基础。2020年12月，贵州省生产煤矿采煤机械化率实现100%、辅助系统智能化覆盖率实现100%，全面结束依靠人工开采的历史，但生产系统的智能化仍然任重道远。工业互联网和大数据支持的贵州省煤炭工业转型升级的步骤如下。

第一步：2021-2022年实现机械化叠加信息化的联动发展，推进部分智能化。推进有条件的煤炭企业部署井下工业互联网，实现井下生产环节的数据采集，逐步实现基于井下实时数据的安全监测、智能化管控、无人化开采和智能化运输。着力打造围绕煤炭工业的全产业链应用场景，培育煤炭行业数字化升级的内生动力，推动围绕煤炭生产应用场景下的工业互联网网络部署、平台应用和软件推广，促进有条件煤炭企业的试点示范，逐步将“点”连成“线”。

第二步：2022-2023年信息化叠加人工智能，完成煤炭工业智能化转型。基于工业互联网进行煤炭智能开采技术的探索和应用，推动与人工智能、大数据、智能装备等技术的深度融合应用，开展“透明矿井”建设。基本实现煤炭智能化开采、延长产业链，实现煤炭加工利用的多产业跨界融合发展。

第三步：2024-2025年建成基于煤炭工业互联网智能化应用，构建跨行业、跨领域的生态体系。逐渐探索煤炭领域跨企业、跨地区、跨行业的工业互联网融合，消除工业互联网互联互通“壁垒”，逐渐充实煤炭工业互联网融合发展与应用的生态体系。推动煤炭产业生产与发电、输配电行业之间的数据融合和平台融通模式。大力培育基于工业互联网的新兴业态，培育数字化龙头企业，打造产业互联网和价值互联网，促进煤炭工业互联网“面”上的汇聚和应用。

从历次工业革命到工业互联网

 边存国

以工业互联网技术为主要特征的新技术革命——第四次工业革命正如火如茶地展开。第四次工业革命势不可挡，工业互联网大潮来势汹汹。我国作为工业大国，正处在工业转型升级的关键时刻，面对人工成本上升、原材料价格波动、贸易竞争日益加剧等种种不利情况，迫切需要提高效率、降低生产成本。只有坚定不移地发展数字经济，促进产业数字化，推动工业互联网落地，加快更多企业的数字化转型和智能化改造，才有可能让自己在全球化竞争中立于不败之地。

一、新的工业革命正阔步向我们走来

十八世纪六十年代，以詹姆斯·哈格里夫斯珍妮纺纱机及瓦特改良蒸汽机为标志，开启了蒸汽机等机械设备代替手工生产的时代，带来了生产方式的革命，进而带来了一场深刻的社会变革，史称第一次工业革命。这次革命使机器代替了手工劳动，工厂制代替了手工工场，使依附于落后生产方式的自耕农阶级消失了，工业资产阶级和工业无产阶级形成并壮大起来。

十九世纪七十年代，以发电机和内燃机的发明为标志，一些发达资本主义国家的工业总产值超过了农业总产值，工业重心由轻纺工业转为重工业，出现了电气、化学、石油等新兴工业部门，史称第二次工业革命。这次革命将科学和技术、工业生产紧密结合起来，物理学、生物学、热学、化学等方面的理论对技术的进步起了巨大的推动作用。

二十世纪四五十年代，原子能、电子计算机、空间技术和生物工程的发明和应用，涉及信息技术、新能源技术、新材料技术、生物技术、空间技术和海洋技术等诸多领域的一场信息控制技术革命，极大地推动了人类社会经济、政治、文化领域的变革，也影响了人类生活方式和思维方式，使人类社会生活和人的现代化向更高境界发展。

在2011年的汉诺威工业博览会上德国第一次提出工业4.0的概念。2012年10月，由博世有限公司的德斯及德国科学院的卡格曼等人组成工业4.0工作组，向德国联邦政府提出了工业4.0的实施建议。在2013年4月8日的汉诺威工业博览会上，工业4.0工作组提出了最终报告。德国政府、产业界及学术界等纷纷将工业4.0列为未来的战略目标，这标志着第四次工业革命拉开了序幕。第四次工业革命是基于信息物理融合系统（Cyber-Physicai system）的新型制造方式，以数字化、网络化和智能化为核心，开启了万物互联及全面智能化时代。

二、工业互联网 

工业互联网是一个将人、数据和机器连接起来的网络。其核心三要素包括智能设备、先进的数据分析工具、以及人与设备的交互接口。工业互联网概念最初由美国有关机构2012年提出并初步定义。随后美国五家行业龙头企业联手组建了工业互联网联盟（IIC），将这一概念大力推广开来。中国也于2016年在工业和信息化部的领导下成立了工业互联网产业联盟（AII）。中国工业互联网产业联盟给工业互联网的定义是：工业互联网是新一代信息技术与工业系统全方位深度融合所形成的产业和应用生态，是工业智能化发展的关键综合信息基础设施。其本质是以机器、原材料、控制系统、信息系统、产品以及人之间的网络互联为基础，通过对工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理和高级建模分析，实现智能控制、运营优化和生产组织变革。工业互联网的核心内容还是联接。联接要到达什么目标是全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理和高级建模分析，实现智能控制、运营优化和生产组织变革。

网络、数据及安全构成了工业互联网三大核心体系。网络是基础，即通过物联网、互联网等CT技术实现工业全系统的互联互通，促进工业数据的充分流通和无缝集成。数据是核心，即通过工业数据全周期的感知、采集和集成，形成基于数据的系统化和智能化应用，推动机器设备的柔性生产、运营管理的优化提升、生产组织的协同推进与商业模式的持续创新。安全是保障，即通过构建涵盖全平台的安全防护体系，保障全平台的安全运行。工业互联网的发展体现了面向产业链、产业配套和产业生态的融合，是构建产业生态实现协同发展的必由之路。

三、工业互联网与智能制造的关系

工业互联网是智能制造的关键和基础。智能制造是基于物联网、互联网、大数据、云计算等新一代信息技术，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。智能制造的实现主要依托两方面的基础能力，一是工业制造技术，二是工业互联网。工业互联网是充分发挥工业装备、工艺和材料潜能，提高生产效率、优化资源配置效率、创造差异化产品和实现服务增值的关键。

工业互联网与智能制造的融合将至少带来制造业四个方面的提升：一是智能化生产，二是网络化协同，三是个性化定制，四是服务化转型。

四、工业互联网的主要内容 

1.工业互联网平台。工业互联网的核心是工业互联网平台。工业互联网的主体架构主要还是云计算架构。工业互联网的架构比云计算的架构多了一个边缘层。边缘层其实就是生产现场设备及控制技术。工业互联网就是IT（信息技术）、CT（通信技术）、OT（工业设备操作技术）的全面融合和升级。它既是一张网络，也是一个平台，更是一个系统，实现了工业生产过程所有要素的泛在连接和整合。工业互联网平台相当于一个可扩展的工业云操作系统。向下可以实现各种软硬件资源接入、控制和管理。向上可以提供开发接口、存储计算和工业资源等支持，通过软硬件解耦的方式实现硬件资源虚拟化和应用服务软件化。

2.工业APP（应用程序）。如果把工业互联网平台定位为操作系统，则工业APP为之上的应用软件，工业互联网平台为工业APP提供必要的环境支持，工业APP支撑了工业互联网平台应用呈现，是工业互联网平台的价值出口。随着分布式、微服务架构的日益成熟，工业APP已成为工业软件发展的新形态。工业APP一般具有知识化、轻量化、灵巧化、定制化、独立化、可复用等特点。工业APP通过工业互联网平台带来工业知识的沉淀、复用和重构。大量的工业技术、经验、知识和实践固化封装为微服务组件或APP，这些微服务组件或APP可以反复调用并可通过一定的逻辑与交互进行组合复用，从而解决更复杂的问题。

3.标识解析。工业互联网标识解析体系是工业互联网网络体系的重要组成部分，是支撑工业互联网互联互通的神经中枢，其作用类似于互联网领域的域名解析系统（DNS）。工业互联网标识解析体系的核心包括标识编码、标识解析系统和标识数据服务。工业互联网决不同于传统的企业信息化，更不是简单地把线下业务搬到线上，而是整个业务的重新定义。

五、工业互联网技术体系 

工业互联网的核心是通过更大范围、更深层次的连接实现对工业系统的全面感知，并通过对获取的海量工业数据建模分析，形成智能化决策，其技术体系由制造技术、信息技术以及两大技术交织形成的融合性技术组成。制造技术支撑构建了工业互联网的物理系统，信息技术勾勒了工业互联网的数字空间，融合性技术驱动了工业互联网物理系统与数字空间全面互联与深度协同。工业人工智能技术、边缘计算技术、区块链技术、数字孪生技术、5G技术等都属于重要的工业互联网技术。

中小微企业数字化转型需要注意的问题 

王欣宇

中国已经成为公认的数字化大国，国内的数字经济正处在“快车道”上，并仍在不断提速。数字中国的建设需要中小企业的广泛参与，中小企业面临历史性机遇，但也面临众多挑战和困难，需要企业、行业协会、政府多方共同努力。在目前的经济环境中，国内中小企业的生存是有压力的，在面对数字化变革的大潮中，大部分中小企业都陷入了不知所措的境地。数字化转型必须做，但又不能盲目地做，下文就中小企业数字化转型中常遇到的问题及解决方法进行简要分析。

一、没有真正明确“本企业数字化转型工作”的定义 

对于数字化转型工作的所有讨论，没有一个单一定义适用于每个企业，大部企业中的人员无法就数字化转型的实际含义达成一致。迄今为止很多数字化转型的都停留在概念阶段，中小企业往往被一连串“云计算”“大数据”“物联网”“区块链”“人工智能”“加密算法”“分布式系统”等名词搞得晕头转向，缺乏具体的可实施性方案。数字化转型在不同的公司中具有不同的含义，找到企业内每个人都认同的工作流程、组织文化、技术和客户需求的共同定义，是一项挑战。

解决方法：根据本企业客户需求或者用户使用习惯。围绕基本的问题来明确本企业数字化转型的计划，而不是专注于技术项目本身。企业内人员要形成转型的共识，要观察行业整体情况。行业是生态，如果行业数字化程度很高，就紧跟龙头企业的步伐；如果行业整体数字化都很落后，就从小的方面先人手。最重要的是企业管理者、负责人的数字化互联网思维，一定要首先有所突破，最好能形成一定的思维闭环再开始做转型工作。

二、选择合适的第三方数字化转型方案 提供商

当前市场上可供选择的数字化方案提供商非常多，中小企业面临多种平台选择。平台选择得不好，数字化转型工作很容易跑偏，其中重要的选择因素是让数据流转起来，如果数据流转不起来，“数字化”很容易跑偏成为“在线化和降本化”。在早期的ERP应用时代，不少企业只关注于ERP本身的技术含量，而忽略了行业属性，为此付出了惨痛的代价。此外，改造成本不能一味贪图免费，有数据泄露的风险。

解决方法：尽量采用成熟的平台化产品。产业互联网时代是平台化时代，资源整合能力比较强的大型企业可以打造自己的平台，而广大的中小企业应该基于已有的技术平台来完成自身的数字化转型。在选择技术平台时，不仅要考虑到技术平台本身的技术含量，更应该考虑该平台与本行业的结合程度。优先选用本行业本生态入驻企业多、数据安全性高且市场化高的服务商。数字化转型最忌讳过分依赖供应商的成功经验和方法论，而忽略与自身业务的融合。

三、不要盲目追求技术潮流：引进大量数 字化工具

热潮之下，企业争先恐后地大规模引进数字化工具，诸如各种无线或有线传感器、仪器仪表、摄像头、云存储与云计算、人工智能、芯片、边缘计算等，以为这样就可以确保企业的数字化转型工作走在时代的前列。显而易见，这是非常片面化的认识与行动。工具本身并不能带来企业的数字化转型，数字化工具需要有合适的人才来掌控，需要和各项业务工作很好地融合在一起，需要以精细化的企业内部管理做支撑。

解决方法：企业需要从业务、从客户的需求的角度思考数字化转型的必要性，不要被那些光鲜的数字化项目蒙蔽了双眼。重新审视一下企业正在试图解决的问题，通过优化已有的技术，或者一些项目的简单集成，就能够大幅提升效率。先进数字化工具的导入，需要在硬件、软件、人才等方面投入大笔资金，并需要源源不断地追加投入。企业需要根据自身的业务发展需要和财力状况，量力而行、分阶段推进。企业必须充分认识到，企业并不需要大肆引入各种数字化工具，更重要的是要引入自身转型中确实需要的数字化工具。

四、注意我国中小企业数字化转型中“人 的因素”

存在问题：一是转型团队缺乏必要的技能人员。许多企业犯下的一个大错误就是在没有合适技能人才的情况下启动数字化转型工作。在人工智能和机器学习等领域，这种人才缺口尤其严重，这对于许多转型工作至关重要。二是没有建立起专门从事数字化转型的部门。不少企业很自然地把推进数字化转型的任务交给了IT部门，希望由IT部门来完成企业的数字化转型工作。实际上IT主管和业务主管是有不同想法的两个群体。三是转型工作没有尽早让员工和客户参与进来。

解决方法：一是中小企业在进行数字化转型的时候，一定要注重自身的人才结构。如果企业内没有必备的技能人才，那么可能需要外部招聘和内部培养，传统企业尤其需要注重对现有员工进行再培训和提升技能。二是企业要想大力推进数字化转型工作，一定要下决心建立起专门从事数字化转型的部门或岗位，由专业的人员来负责这项工作。三是在启动重大转型项目之前，让员工参与进来，并询问他们的痛点。尽早让终端客户参与进来，帮助企业主找到满足他们需求的解决方案，这非常重要。

五、不要唯数据论，落入数据陷阱

数字化热潮出现后，企业所有的部门和人员都开始认识到，数据是有价值的，数据正日益成为企业的核心资产。于是很多企业认识到积累数据是最重要的，一是把本企业的各种数据集中起来，二是想方设法从外部获取各种数据。一些企业以为，从内外部获得的各种数据，只要努力抓在自己手里，就抢占了市场竞争的制高点。甚至，在这样的认识下，企业内部也出现了众多部门抢夺数据的现象，带来了一个个“数据孤岛”，各个业务部门、职能部门想方设法把数据留在自己手里，尽量阻隔其他部门收集和共享数据。

解决方法：数据的终极价值在于传输和分析，以此促进业务提升，数字化的核心就是企业要建立起数据的内部传输和外部传输机制。企业内部数据传输机制，确保只要经过必要的流程，任何部门在业务开展中需要用作分析的数据，都可以及时、完整、高质量、安全的获取。同时，企业外部也需要借助联盟合作、行业组织、政府部门的力量等，建立起外部数据传输机制，一旦在企业内外部的数据机制都得以建立，企业的数字化转型的步伐将大大加快。

六、不要唯业绩论：数字化转型不可能立 竿见影

企业推进数字化转型，是为了提升业绩水平，为了获得更好的发展，这样的要求无可厚非。不过，寄希望于数字化转型能够立竿见影，要求数字化转型工作在很短的时间内就能够全面收回各种投入并带来十分突出的业绩增长，是不切实际的。目前来说，各类企业的数字化转型普遍处于初期打基础阶段，在人员、设备等方面的初始投入很大，短期内能够带来的收益无法覆盖投入是很正常的。

解决方法：数字化的过程是一个反复试错的过程，在数字化转型项目实施过程中，要不断质疑、反思并做出相应调整。从简单的问题入手，能够让公司快速解决员工最为关心的问题。而当每个小问题的解决方案逐渐融入整体解决方案时，它所带来的巨大收益将显现。并获得初期的积极成果。企业做数字化转型，不能受制于短期绩效要求，要做好长期打算，要从战略发展的高度出发，源源不断地投入资金和人员，算长期账。对于专门从事数字化转型的部门和人员，不能以短期直接收入与利润指标来衡量，而要以其在推进企业转型方面所取得的一系列重要改变作为工作的业绩，鼓励大胆尝试，允许必要的失败。

七、要从业务角度出发,紧跟大企业步伐，切不可过分追求数字化 

企业数字化不能一刀切。对于一个企业来说，数字化通过对业务模式、业务流程、企业组织的改造，让所有的业务能够基于数据进行驱动，从而实现更高的效能。但这并不意味着企业要进行全面的数字化，否则反而会导致成本上升，阻碍企业的发展。

解决方法：从业务角度出发。中小企业进行数字化转型一定要从业务角度出发，根据业务特点来进行数字化转型不仅能够提升自身的资源整合能力，同时也会提升企业的管理能力。实际上，当前有很多中小企业的数字化转型是由上游大企业以业务推动的，这种转型往往更具可操作性，价值体现也比较明显。

数字化转型的企业实践

郭峻玮

一、数字化转型及驱动力 

数字化转型的最显著特征就是通过数字化应用提升运营效率。在企业数字化转型的实践中，转型领军者主要在“商业创新”、“主营业务增长”和“智能化运营”三大方向投入力量，提升企业数字化程度。一般善于利用数据的企业，其快速响应客户和构建竞争优势的能力是落后者的两倍以上。数字化转型的驱动力包括三个方面的内容：

政策驱动。2020年8月国务院国资委印发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，明确国有企业数字化转型的基础、方向、重点和举措，全面部署国有企业数字化转型工作。众多企业已经把数字化转型纳入“十四五”规划当中，并作为重点项目。

经济驱动。2019年12月国务院国资委主任郝鹏表示，对央企经营业绩的考核，将会新增营业收入利润率和研发经费投入强度两个指标，更加突出投资回报，增强央企创新力。在新冠肺炎疫情下国有企业仍是市场经济增长的主力军，更应注重研发经费和信息化建设的投入。

内控驱动。国企集团各分子公司业务进入“规模增大、业务分散、股权多元、地域广阔”的阶段，解决因各子业务单位“传统系统”自身效能有限，逐步呈现“指令执行不到位”“风险掩盖不上报”“不同业务线之间形成数据孤岛”等问题。

二、企业数字化转型过程中的弯路

“数据中台”战略转型缺少业务场景。自2015年开始“数据中台”战略掀起数字化转型的浪潮，早期以“数据中台”建设为中心，强调数据治理，强调数据的重要性，把数据提升到企业核心资产的层面上。高质量的数据能带来高价值，但缺少业务使用场景及建设部门对业务理解不足，导致建设后的“数据中台”在机房的服务器中“吃灰”。

“业务中台”转型升级周期长、壁垒多。为了解决单一“数据中台”建设导致数据业务应用场景缺失的问题，业务+数据的双中台建设掀起数字化转型升级模式。以某国企举例，6+2多业态的模式，实现会员中心、商品中心、营销中心、订单中心等业务中台建设，将多业态数据打通，实现线上线下的业务融合，提升多业态分子公司的客流量和商品订单量。由于公司内部层级增多，岗位分工越来越细，涉及业务领域更广，容易出现“大象难转身”。

三、企业数字化总控中心的典型应用案例 

某世界 500 强地产企业，由于集团各子业务进入“规模增大、业务分散、股权多元、地域广阔”的阶段。同时，各子事业部的“发动机”功能因各子业务单位“传动系统”自身的效能有限，事业部通过PMO、经营分析会、条线垂直对接等形式，手工获取子单位经营数据，在及时性、真实性和标准性上均存在缺陷，因此强化对子单位的高效管理成为当前经营优化的重要方向。

应用企业数字化总控中心（EDCC）为某世界500强地产企业打造集团型的企业数字化总控平台的亮点如下：（1）企业数字化中心，是以军令状、集中监控、自动通告、智能分析、闭环管理，建立企业数字化经营管理闭环。（2）从上至下经营目标分解，从下至上业务追溯帮扶。（3）“军令状”是事业部对子业务单位经营活动的阶段性目标值，基于集团分权分域管理需求，实现依据子业务运营的特点进行灵活配置所呈现的指标。（4）能够进行不同子业务单位的分屏管控。（5）根据子业务板块进行指标集中监控。（6）基于子业务的职能管控要求，对经营指标监控依据业务运营管理要求进行分类。（7）实现对子业务单位基本信息、管理指标、关键事件的集中监控。（8）根据子业务单位的经营特点，提供专业化的经营指标信息。（9）固化各职能管理制度、流程执行措施，落实职能条线管理活动的闭环追踪。

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