以下是現場速記。

熾橙副總經理 鄧銘川

 

鄧銘川：各位嘉賓下午好，希望大家能夠精神一些，我先自我介紹，我叫鄧銘川，現在是在熾橙數字，之前也是在中航工業做了十年，又在榮盛石化，跟余總也是同行，錦江集團做冶金行業，中南集團做裝配式建筑行業，所以非常感謝范總和沈主任組織大家一起來探討一下，在現在工業互聯網時代，現在尤其在2020年到今年這個期間，以及到明年，整個國家和企業，有悲觀者，也有樂觀者。我剛才跟幾位同事也在討論，這句話具體出自于哪里?現在也說不清，據說有說王陽明說的。從古至今，70年代以來比較火的一部電影，《朝鮮戰爭》，朝鮮戰爭時中國最能打的是林彪、粟裕，他們都是屬于悲觀者，最后支持他的彭德懷，和70年后看當時的立國之戰，以至于后來中國的兩彈一星，申報奧運，WTO，以及今天成為世界工業制造大國時，這句話依然正確。不管日子一天天過得好或者不好，我們一定要堅持探索這背后的原因，格物致知。

 

今天我的主題主要是從四個方面給大家分析一下。一是從傳統的企業轉型過程當中有五個認知的陷阱，以及當今工業互聯網時代數字化往前推進的五大趨勢，以及涉及到后面有兩個核心的技術和一些案例。這張圖大家應該能看到，目前，9月28號開始國家電網的統計，中國上半年全國涉及25個省市，能耗雙控的目標，從這張圖中大家可以看到，東北有的省，尤其是吉林，紅綠燈都不亮了，交通開始堵塞了，不僅是工業用電，包括居民用電。25個省市，像廣州，下面最紅的幾個，廣東，廣西，有的工廠是開二停五，有的甚至開一停六，甚至在青海有些大的能耗企業，直接拉閘限電一個月，這個原因是什么?網上有很多陰謀論，我倒覺得，我們可以看看這個事情的本質，我個人自己分析，包括各種原因，有三個方面。

 

第一個，能耗雙控，再加上夏季和冬季交界過程中，本來是一個淡季，北方用電的不節制和南方用電的高峰，再加上北方風電的銳減，南方火電的高物價。制造業企業瘋狂的產能擴張，價格的嚴重內卷，包括現在全國，全球的訂單匯聚中國，工業用電的整個增長16.5%，從今年到去年比，這是什么概念?相當于整個日本的用電。在全社會當中，用電的總量，工業用電超過70%，再加上原料，如果大家作為上游企業，我在榮盛做過，非常知道，原料是煤炭，在這個領域，煤炭從500塊錢上升到800塊錢一噸，到上個月1600塊錢一噸，包括現在的鐵礦石原料，從600塊錢一噸，已經直接上升到1200塊錢一噸，天下嚷嚷，皆為利往，所有的科技和創新的源頭，一定是背后有利益的杠桿撬動。我們可以預測，2022年的電價一定會漲。從這個體系來看，工業是一個企業，是一個國家，一個國力的核心。我們可以看到，歷史是一面鏡子，現在的狀態非常像1929年的狀態，美國大蕭條直接影響的是德國，而德國的經濟衰退創造了一個極端主義分子，二戰的創建，實質上使美國成為全球唯一一個沒有受戰爭直接威脅，卻向全球的國家提供戰爭物資，工業物資和軍事物資的國家，而現在的疫情在中國的影響下，恰恰非常相似那個時候。

 

中國的工業體系核心的就是要往智能制造，而傳統的瘋漲式的擴張產能方式，必然會受到國家整個政策的壓制。工業發展過程中，高質量、高科技和高科技和基本的要素來進行發展，去掉一些量級和基本的發展的話，就會出現有很多的認知，盲目擴張，要做工業互聯網，紛紛都開始上信息化，上IT設備，上各種軟件，上各種傳感器。但是在這個過程當中，因為近20多年在工業傳統企業的信息化發展過程當中，我們也總結了，要認知幾個根本的陷阱。第一個是戰略上認知的陷阱，在數字化轉型當中，在企業，老板層面，高觀層面，是不是熱衷于把數字化解決方案當做企業未來戰略的新的增長點，范總后面也會提到關于實踐，這也是最典型的案例，在通用電氣當年就是這樣，在我們國家很多大型的公司把數字化轉型當做企業戰略發展的轉型點，這個不是本質的經營管理，而是他作為一個新的板塊，作為公司增長。第二個誤區是組織上的陷阱，認為信息化部門就能承擔起真正的數字化轉型。大家可以看到，所有成功的不是靠這一個部門能轉型的。第三個，工具化認知陷阱，認為引進先進的數字化軟件或者是硬件就能解決，其實忽略了很多軟性的組織人才、即，還有體系等。第四個是在治理的過程當中，各個部門，各個分支機構，實質上對于數據的爭奪，對于數據的安全和數據的共享，以及數據的孤島這些問題產生了兩個杠桿方向的矛盾，這個也是一個零合博弈的問題。第五個是在績效和考核上，認為數字化轉型很快就能解決問題，在短期內就想達到一個目標。

 

在這個過程當中我們也看到，實質上要把真正的企業數字化轉型的核心戰略方面，需要有五個方面，這五個方面是我多年做的過程當中看到的一個方面。剛才前面幾位專家也提到過，第一個是用戶至上為綱，我剛才說了，天下嚷嚷皆為利往，如果不為客戶著想的所有改革，可能都變成了自嗨。想方設法滿足客戶需求，沒有需求創造需求，這是一個公司存在和發展的立足之本。第二個方面，因為這個因素而影響到公司的戰略調整和組織上的調整。第三個，運營方式，因為戰略的格局上變化以后，在運營方式，在運營的整個流程上，還有核心要素上，都會發生一些核心的變化，這個變化一會兒我要詳細說。第四個，應用的人才的引進上，高技能、年輕化、數字化人才的引進，實際上是一個公司最重要的，99個區縣級的行政區，所有的企業，43800多家規上企業，能稱上CIO的，上次經信廳的一個統計，CIO是有畫像的，能稱上CIO的人員不到400人，這樣的人才差異根本沒法滿足一個體系。當然并不是說人人都去做。第五個，要有開放合作的伙伴策略，公司內部的很多組織，不一定都是你這樣做的，互聯網時代更多的不是技術上的互聯網，而是經濟貿易和認知上的互聯網。我們在這個體系當中，所有傳統企業要達到這樣的狀態，就要形成這樣的認知。

 

中國現在制造型企業智能化轉型方面正在取得的成就，這些成就也是德勤在2020年調查報告當中統計的。他把智能制造轉型分了六個層次。首先，計算機化，所謂的計算機化就是信息技術達到普及，而且相對獨立。二是信息相連，不是軟件和軟件相連，數據和數據相連，而是信息技術系統和運營技術系統，我們可以看到，一個企業里面運營技術系統是一波人，而信息技術是另一波人，完全不搭邊，這兩個系統基本上很多都沒達到，但是信息相連，在這個狀態中，基本的模塊，比如說工廠和車間級的信息在一起，但是研發部門的信息和車間是否達到一起，銷售和供應鏈是否一起，還有財務和整個金融體系是否一起，也有這個關聯。第三個是可視化，可視化的過程當中，包括的不僅是IoT的實時數據，實質上要知道，這些設備很多數據的反應跟后面經濟的核心因素在哪兒，這個地方是要探討的。第四個是透明化，就是在第三個基礎上，要實現不僅要知道現象，還要知道原因，還要知道這個原因可能會發生的預測因素。第五個是預測性，第六個是自適應性，如果達到這些，這個過程，這個公司，尤其是制造業當中，就可以基本上形成完整的，智能化的模式。現在我們調研的200多家，而且是大型的國有企業，能夠計算機化的，基本上81%，信息連接的41%，可視化的28%，透明化的9%，真正達到預測和自適應的2%都不到。

 

我們再看看美國，這張圖可以看到，美國中在前三個階段62%的公司都已經達成，而中國在第一個階段上占到55%，而美國在互聯網的公司，已處于轉型成熟階段的，在中國不到1%，所以這兩個大國的工業制造中可以看到兩個的對比。這樣的趨勢發展盡管已取得了初步成效，但是我們知道制造業、制造業，做的就是裝備，我們國家就拿軍隊來說，當今世界，軍方核心的對比在哪兒呢?在裝備上，無論是軟裝備還是硬裝備。在一個制造業上，比的也是裝備。

 

所以我們看看裝備的核心，就是設備，我國的制造業在設備數字化轉型上明顯的增進，現在可以看到，在制造業的設備的數字化率，現在基本上在50%，設備連網和設備的運行數據的采集23%，實現設備遠程的監控率24%，探索設備預測性維護14%，這個數據來自于賽迪咨詢顧問2019年到2020年中國智能制造集成產業的研究發展年度報告中。要打通IT、OT，實現機器、人、設備和業務系統的互聯互通，設備的管理中要實現三大趨勢，一個是設備的數字化，設備的智能化和設備的可視化。

 

從這個角度上，我們也可以看出來，中國要實現制造業在深度推進的數字化轉型中，要面臨的有三個關卡，這個關卡我也可以跟大家分享一下，從92年開始就在做數字化，當時是數控設備，我在中航工業，軍工企業最早開始做數字化，但是當時的數字化非常初級，基本上全是美德日設備壟斷全國。這幾年的發展，實際上設備當中依然存在運行管理數據，我們現在大數據、云計算相關的工具非常多，我們可以探討很多新工具，新玩意兒非常多，但是這些工具的使用跟生產車間的過程管理沒有形成融合，只有融合才能實現智能車間和智能工廠。我們可以拿一排數據來分析一下，工廠現在能夠實現遠程下達作業指導，加工程序和工藝參數的，不到40%，有36%的部分車間實現了人機料法環測的數據的采集，有12%的車間實現了生產計劃和作業工單的自動排程，23%的車間實現了生產信息的可視化和數據的統計，還有29%的車間實現了設備信息的管理。在實現的過程當中，可以看到總體上50%都不到，第二個關卡，我走了很多企業，大多企業還處于初級階段，有的是達到這個世紀初，20年前的狀態，有的甚至用的還是上世紀的設備進行技改，改著在用，我說的是規上企業。我們經常出現一個認知盲區，身邊人看的都是高大上的人，認為全國，或者是浙江省都很好了，但是要下到基層，去衢州，去金華，或者是溫州的制造企業，包括有一些產值規模在五千萬到一個億的這些小企業，你去看看他的狀態。

 

第二個關卡，打通生產各個環節的數據和標準，促使研發和生產、銷售過程，包括服務、物流的過程實現從數據采集、分析，到產品，到產品研發，到優化車間和降低運營成本，縮短研制周期，提高生產效率，降低不良品率，這些過程實質上現在完全要打通，這個要更大了，比第一個范圍更大，要打通生產的全生命周期的過程，這個目前還有很多遇到了認知上和技術上的問題。

 

第三個，緊扣行業或者是產業，剛才幾個專家都提過，整個企業他是處于產業鏈環，而產業鏈站在全球的環節中，這個環節中，在行業和生態鏈的過程當中要實現產品的數字化，服務的數字化，和過程的數字化，這個才形成一個數字化的生態系統，而這個生態系統的生命周期更長，需要更多的錢和時間。

 

我們可以看看，最近一段時間，尤其是去年疫情以來，全球的經濟實質上進入了一個被迫放緩的狀態，但是有一個相反的消息，數字化轉型，尤其是從今年初開始，發現一些奇跡。有些IT設備幾年都不能上馬的，現在幾個月，甚至幾周就上線了，為什么?因為現在全球的海運在中國的各大港口堆滿了集裝箱，要求中國現在向全球供應各類物資。我了解了包括各個地區的企業，都發現一個特點，基本上50-70%都是要出口的，我們的制造業出口的過程，因為訂單大量的干不過來，尤其是今年，干不過來的過程當中發現，IT設備成了致命所在，甚至開網絡會議，視頻會議，以前半天不批的，現在立馬就批了，因為很多直接影響業務。這個狀態當中實際上形成了各種不可預測的現實，直接迫使企業提前進行規劃，這是一個新的好的現象。

 

這個狀態當中，實際上就觸發了現在新的技術，一共有五個。第一個，現在云原生技術的轉型將加快普及，大家聽到云原生，我用通俗的話說，云，大家知道是云計算，原生是什么意思?就是他一誕生就是云的，我們可以說微信和QQ的差異，現在很多的軟件系統基本上也是往這個方向走，不是把東西放在云端你就成了云計算，就是SaaS模式了，不是的，這當中涉及到基于各種容器，可以隨時進行配置的一種技術，這種技術是未來發展的主流，以及現下這種軟件會越來越少。

 

第二種是在AI機器人的學習能力更加去中心化，因為網絡的力量，這個解決兩個矛盾，數據孤島的問題怎么解決?我在錦江的時候，榮盛的時候，走訪很多企業，都遇到一個問題，主數據的問題，中石油、中石化到今天也沒有完全解決所有的數據達到統一的標準。可以科學地解決問題，這個問題不需要去解決了，只用邊緣計算+AI學習的去中心化，既解決數據安全和隱私的問題，也要解決孤島的問題。

 

第三個就是剛才說的邊緣計算，隨著大數據和5G的發展，邊緣計算的技術將會越來越成熟，越來越普及化，普及到最后，成為我們在安全訪問過程當中的解決方案，會占到所有解決方案，不論在工業互聯網底層技術，還是在管理軟件上。

 

第四個方面，因為這個方面以互補的方式發展，這幾個環環相扣，沒有一個能夠獨立生存的。

 

第五個方面，原生安全和數據保護的持續發展，所謂原生安全，就是信任機制從誕生的時候，他就是保真這個狀態，我們說的契約和信任機制，是零信任，零容忍，這個過程大多是通過虛擬化技術和邊緣應用場景，你會發現越來越多的業務訴求不是技術部門能左右的，而是業務部門提出的。IT部門的中心，往往做不了這個主，所以在技術上必須要滿足業務部門對數據安全。因為數據安全，業務部門往往是不關心的，天生他就必須是安全的。

 

可視化，基于虛擬現實和AR、VR、數字孿生，還有相關的，在供應鏈領域和制造領域普及應用，其他方面，前面專家都講過了，我今天特別講最后一點，虛擬現實和數字孿生的關系與區別。我這里說一個基本的概念，左邊這張圖是大家對于虛擬現實普遍的一種形象認知，我這里主要說一下，大多是從打游戲開始的，恰恰也是這樣，虛擬現實的核心技術是從游戲開始的，從上世紀丹麥一家公司創造了一個軟件系統，到手游市場的發展，到現在70%的市場份額，他是基于C語言，C Plus來開發的，當時是基于這家公司控建的。2001年還是2004年的時候，美國誕生了一家新的公司，虛幻游戲，我最早2004年第一次玩這個游戲，UE4，凡是做過游戲開發的都知道，這個軟件系統最大的特點是自帶渲染，整個材質和相關的引擎，而不像以前的可視化三維的軟件系統，需要多種軟件加工，才能達到你所看到的視覺效果。這個軟件直到現在非常火。大家知道吃雞這個游戲，基本上都是用UE4開發的，現在游戲市場的發展已經超過80%的份額，在商業領域上，他是用C++來做的，從人才體系上也看出來，做這種技術的人才，美國占48%，全球NO.1，中國的人才體系現在2%都沒到，而各大高校沒有這個專業，這個專業凡是出來了，基本上都是通過市場上的培訓機構。游戲市場，To C市場的可視化效果，和工業互聯網的可視化效果走的是兩條路，兩者是否能夠融合，右邊這個是真正的數字孿生，這是一家超高壓的輸配電站，這個過程當中，涉及到所有的天氣、氣候、晝夜、溫差、雨雪，包括對每一個設備、段落器，包括跨部電壓所有情況，要進行可視化。這個可視化過程當中涉及到很多數據的采集和數據的互動，同時他會跟這個機器人進行互動。

 

這后面有幾個概念，虛擬現實技術，這里面我用通俗的話來表明，虛擬現實融合了計算機圖像，仿真、多媒體等沉浸式的理想方式來解決這個問題。這里有幾個概念很多人容易混淆，第一個是可視化，用三維軟件實現的交互的可視化的表達方式。第二步是VR，就是虛擬現實，虛擬現實所做的全部是人造模型，包括聽覺、觸覺，除了人的眼光的嗅覺和味覺沒有，三覺基本上都要具備。AR是增強現實，增強現實當中是沒有虛擬模型的。混合現實，就是AR和VR合在一起，把虛擬的物體跟實物的三維物體結合在一起，實現共存、實時、互動。還有一個是擴展現實，CR，這張圖是以Google公司創建的，就是擴展現實真實的效果。虛擬現實整個技術分了很多種，來自于不同跨界領域，第一個是環境建模，包括聲音、立體聲和顯示效果，包括觸點和反饋，人機交互技術，系統集成的技術和真實感應的實時渲染技術，這是虛擬現實的技術。而虛擬現實在工業企業上的應用主要有四個方面，第一個，如何精準獲客，在產品宣發過程當中，主要解決主動營銷，客戶的精準定位，以及數字化展廳和虛擬展廳。第二個是在實景的訓練和培訓過程當中，包括多場景，還有多模態，優化培訓成本，提高演練效率。現在去考駕照，基本上都要經過這一關，有一個模擬器，以前不需要，但是這些應用在最早的，就是航天領域，還有航空，現在所有大型市場，包括軍方所有裝備，空軍、海軍，大型裝備的陸軍、火箭軍都要經過這種模擬訓練，基本上采用虛擬現實的技術，涉及到工廠，包括化工、冶金、核電等相關的制造業，都會涉及到維修、安全、應急等相關因素。

 

后面兩個，虛擬現實延伸到數字孿生相關的技術，比如說設備的運行維護、智能巡檢、輔助作業、遠程指導、智能協作，和整個工廠園區的模擬和仿真驗證，以及包括產品設計的誕生，包括虛擬數字工廠和仿真規劃。這個過程當中會延伸出新的概念，叫數字孿生，而數字孿生和虛擬現實是不分家的兩個技術，但是這兩個技術有本質的區別。所謂數字孿生，剛才于總也提到了，是充分地利用物理模型，傳感器更新，還有歷史的數據等相關，包括集成多學科、多物理、多尺度、多概率仿真的驅動，在虛擬空間中映射出現實的所有全生命周期數據，這個數據涉及到四個核心的要點，一是鏡像，二是雙向，三是動態，四是全生命周期。技術包括這三個層面，涉及到不同的專業和領域，我這里就不詳細跟大家說了。因為數字孿生的技術最早是20100年由美國聯邦航天局的NAAS最早提出來，2020年工信部發布的數字孿生應用白皮書當中，實質上是明確了數字孿生作為智能制造和工業互聯網核心的重點技術發展領域。在這個領域上，數字孿生有幾大特點，我這里面簡短地翻一下。前面也講過，第一個是傳感器，智能傳感器在IoT里面，必須要有這個設備。二是有云計算和大數據的邊緣計算，進行評估，要有運行決策能力，三是實現相應的仿真，仿真就涉及到了很多數學模型，包括溫度、電磁場等，這個過程就能實現在VR的眼鏡上，通過這個過程就能識別產品的質量、參數等相關信息。

 

Gartner公司今年做了預測統計，目前全球有半數以上的大型工業企業，將會把數字孿生納入企業，提高效率的核心技術手段，2024年可能會有超過全球25%的全新的數字孿生作為新的IoT的原生業務狀態的綁定功能，所以這個趨勢發展將越來越明顯。數字孿生在核心的領域技術表現形式上有三個方面孿生，一是產品的孿生，二是生產產線和生產車間，包括生產狀態的孿生，三是性能的數字孿生。這個過程當中也會涉及到相應的技術，三維建模技術，數字化設計技術、虛擬仿真技術，應用集成技術，IoT工業物聯網技術，全生命周期數字化檔案技術，包括主數據，BOM，數字的生命周期管理等相關的。數字孿生應用的領域是非常多的，我所經歷過的這些大型工業企業，基本上都提到了這個概念，但是都是空中樓閣的概念，沒有落地，正因為這個在推進的過程當中，我在推進信息化的過程當中就發現一個問題，我永遠用技術語言去說，非技術管理者是聽不懂的。溝通的過程當中，認知是來自于眼耳鼻舌，虛擬現實能解決人在這個事情上非專業所能理解到的，降低到你的專業水平，把專業水平降低，在各個領域上都可以有所應用。

 

熾橙數字在這個領域研發了相應的技術，包括產品數字化、培訓數字化和作業數字化、仿真數字化，都相應有核心的應用，這張涉及到核心的技術，就是自研的核心，我這兒可以給大家看一下。這是簡單的編輯器，非專業人員可以快速編輯出產品數字化的3D云手冊，這個手冊在運行的過程當中很快能夠實現，平均一個模型在4000萬面的角度上，兩天就能做出來，以前需要花一個月的過程。

 

這是3D云手冊所做的讓產品躍出紙面的功能效果介紹，左邊是二維碼，大家用手機可以掃一下，每個人手機就能看到相應的全功能。

 

這個是在營銷和售后服務中，現在有很多企業都在使用，包括類似于博格華納，吉利汽車都在使用。

 

這是數字教學方面，在三一重能做的數字化教學的場景，在風能展上引起了全球的很多風能企業來關注，整個場景在VR眼鏡下非常真實，他可以實現多模態，多場景，多氣候。

 

三一的技術工人，一般往往在偏遠的地方，而偏遠的地方不可能派駐專業培訓的人員去做，所以經常找了一些農民工，這個星期培訓了，下個星期就上崗，經常是一個月后，他就離職了，所以在這個情況下，培訓成本非常高，所以在偏遠地方，可以用這個方式，很快讓他能夠上升，就能達到一個上崗，因為像登高，要有登高證，強電有強電證，新的風機裝上去的時候，我們從來沒見過大型風機，中國的風機是全世界的老大，風機從風能轉成電能的設備，都在風機盒子里，風機盒子的維修成本就成了一個核心。這個項目涉及到20多個風機的品類，400多個維修點，3萬多個維修動作和要點，全部是用虛擬現實的技術給他做出來的，當然這個項目還沒做完。可以看到風機塔上所見到的景色。這個過程當中每一個操作動作，在后臺都做了紀要，每個學員做了畫像的分析，包括考試、考核，在系統后面都能實現相應的一些統計，我們在數字孿生方面，大家也可以看到，這家是一個軍工企業，是一個保密單位，我這里做了脫敏處理，涉及到核電，在生產過程當中，對外部的氣候，天氣等相關的因素，對于他的整個智能車間的指揮平臺，首先他在外部做了物理的環境的仿真，對于氣候、日歷、時間的整個掛件性能，和環境，和安全指數都形成了相應的看板，在車間的內部，可以實現對產線的三維物理的環境可視化，設備運行狀態，預警閾值，設備的巡檢路徑和檢測，都能實現和設備的同步互動，生產線的產能和產線數據和看板都能相應地指定下來。在精細化的工藝流程方面，這里面包括了流程制造和離散制造，流程制造當中涉及到了回轉爐的控制、溫度、壓力等相關的指標，能跟設備儀表進行同步互動。在離散制造當中，包括數控加工中心，一會兒可以看到數控加工中心等相關的參數，包括磨損，都進行了相應的檢測。加工中心當中的仿真數據，還能對他進行預測和模擬驗證。這個過程當中唯一就是排產還沒有做，為此，這個過程當中最大的特點，并不是看的動畫熱鬧，而是讓你看不著的東西，我讓你看著了。所以在這里面，我就簡單說到這兒，為此還做了很多相應的企業，都是大型的企業。

 

這里面我想最后總結一下，工業互聯網的推進過程當中，我是一直希望能夠降低使用者的門檻，所以把專業的力量做成普通人也能解決，從人的眼耳鼻舌聲去促進，虛擬現實和數字孿生技術將來將覆蓋到工業領域的研發、制造、運維等相關的領域，數字孿生技術在物流調度和運輸路徑優化方面也起到很高的價值。

 

我今天就給大家匯報到這兒，希望大家能夠在后面能有更多的共享經驗與我一起分享，謝謝大家!