以下是现场速记。

炽橙副总经理 邓铭川

 

邓铭川：各位嘉宾下午好，希望大家能够精神一些，我先自我介绍，我叫邓铭川，现在是在炽橙数字，之前也是在中航工业做了十年，又在荣盛石化，跟余总也是同行，锦江集团做冶金行业，中南集团做装配式建筑行业，所以非常感谢范总和沈主任组织大家一起来探讨一下，在现在工业互联网时代，现在尤其在2020年到今年这个期间，以及到明年，整个国家和企业，有悲观者，也有乐观者。我刚才跟几位同事也在讨论，这句话具体出自于哪里?现在也说不清，据说有说王阳明说的。从古至今，70年代以来比较火的一部电影，《朝鲜战争》，朝鲜战争时中国最能打的是林彪、粟裕，他们都是属于悲观者，最后支持他的彭德怀，和70年后看当时的立国之战，以至于后来中国的两弹一星，申报奥运，WTO，以及今天成为世界工业制造大国时，这句话依然正确。不管日子一天天过得好或者不好，我们一定要坚持探索这背后的原因，格物致知。

 

今天我的主题主要是从四个方面给大家分析一下。一是从传统的企业转型过程当中有五个认知的陷阱，以及当今工业互联网时代数字化往前推进的五大趋势，以及涉及到后面有两个核心的技术和一些案例。这张图大家应该能看到，目前，9月28号开始国家电网的统计，中国上半年全国涉及25个省市，能耗双控的目标，从这张图中大家可以看到，东北有的省，尤其是吉林，红绿灯都不亮了，交通开始堵塞了，不仅是工业用电，包括居民用电。25个省市，像广州，下面最红的几个，广东，广西，有的工厂是开二停五，有的甚至开一停六，甚至在青海有些大的能耗企业，直接拉闸限电一个月，这个原因是什么?网上有很多阴谋论，我倒觉得，我们可以看看这个事情的本质，我个人自己分析，包括各种原因，有三个方面。

 

第一个，能耗双控，再加上夏季和冬季交界过程中，本来是一个淡季，北方用电的不节制和南方用电的高峰，再加上北方风电的锐减，南方火电的高物价。制造业企业疯狂的产能扩张，价格的严重内卷，包括现在全国，全球的订单汇聚中国，工业用电的整个增长16.5%，从今年到去年比，这是什么概念?相当于整个日本的用电。在全社会当中，用电的总量，工业用电超过70%，再加上原料，如果大家作为上游企业，我在荣盛做过，非常知道，原料是煤炭，在这个领域，煤炭从500块钱上升到800块钱一吨，到上个月1600块钱一吨，包括现在的铁矿石原料，从600块钱一吨，已经直接上升到1200块钱一吨，天下嚷嚷，皆为利往，所有的科技和创新的源头，一定是背后有利益的杠杆撬动。我们可以预测，2022年的电价一定会涨。从这个体系来看，工业是一个企业，是一个国家，一个国力的核心。我们可以看到，历史是一面镜子，现在的状态非常像1929年的状态，美国大萧条直接影响的是德国，而德国的经济衰退创造了一个极端主义分子，二战的创建，实质上使美国成为全球唯一一个没有受战争直接威胁，却向全球的国家提供战争物资，工业物资和军事物资的国家，而现在的疫情在中国的影响下，恰恰非常相似那个时候。

 

中国的工业体系核心的就是要往智能制造，而传统的疯涨式的扩张产能方式，必然会受到国家整个政策的压制。工业发展过程中，高质量、高科技和高科技和基本的要素来进行发展，去掉一些量级和基本的发展的话，就会出现有很多的认知，盲目扩张，要做工业互联网，纷纷都开始上信息化，上IT设备，上各种软件，上各种传感器。但是在这个过程当中，因为近20多年在工业传统企业的信息化发展过程当中，我们也总结了，要认知几个根本的陷阱。第一个是战略上认知的陷阱，在数字化转型当中，在企业，老板层面，高观层面，是不是热衷于把数字化解决方案当做企业未来战略的新的增长点，范总后面也会提到关于实践，这也是最典型的案例，在通用电气当年就是这样，在我们国家很多大型的公司把数字化转型当做企业战略发展的转型点，这个不是本质的经营管理，而是他作为一个新的板块，作为公司增长。第二个误区是组织上的陷阱，认为信息化部门就能承担起真正的数字化转型。大家可以看到，所有成功的不是靠这一个部门能转型的。第三个，工具化认知陷阱，认为引进先进的数字化软件或者是硬件就能解决，其实忽略了很多软性的组织人才、即，还有体系等。第四个是在治理的过程当中，各个部门，各个分支机构，实质上对于数据的争夺，对于数据的安全和数据的共享，以及数据的孤岛这些问题产生了两个杠杆方向的矛盾，这个也是一个零合博弈的问题。第五个是在绩效和考核上，认为数字化转型很快就能解决问题，在短期内就想达到一个目标。

 

在这个过程当中我们也看到，实质上要把真正的企业数字化转型的核心战略方面，需要有五个方面，这五个方面是我多年做的过程当中看到的一个方面。刚才前面几位专家也提到过，第一个是用户至上为纲，我刚才说了，天下嚷嚷皆为利往，如果不为客户着想的所有改革，可能都变成了自嗨。想方设法满足客户需求，没有需求创造需求，这是一个公司存在和发展的立足之本。第二个方面，因为这个因素而影响到公司的战略调整和组织上的调整。第三个，运营方式，因为战略的格局上变化以后，在运营方式，在运营的整个流程上，还有核心要素上，都会发生一些核心的变化，这个变化一会儿我要详细说。第四个，应用的人才的引进上，高技能、年轻化、数字化人才的引进，实际上是一个公司最重要的，99个区县级的行政区，所有的企业，43800多家规上企业，能称上CIO的，上次经信厅的一个统计，CIO是有画像的，能称上CIO的人员不到400人，这样的人才差异根本没法满足一个体系。当然并不是说人人都去做。第五个，要有开放合作的伙伴策略，公司内部的很多组织，不一定都是你这样做的，互联网时代更多的不是技术上的互联网，而是经济贸易和认知上的互联网。我们在这个体系当中，所有传统企业要达到这样的状态，就要形成这样的认知。

 

中国现在制造型企业智能化转型方面正在取得的成就，这些成就也是德勤在2020年调查报告当中统计的。他把智能制造转型分了六个层次。首先，计算机化，所谓的计算机化就是信息技术达到普及，而且相对独立。二是信息相连，不是软件和软件相连，数据和数据相连，而是信息技术系统和运营技术系统，我们可以看到，一个企业里面运营技术系统是一波人，而信息技术是另一波人，完全不搭边，这两个系统基本上很多都没达到，但是信息相连，在这个状态中，基本的模块，比如说工厂和车间级的信息在一起，但是研发部门的信息和车间是否达到一起，销售和供应链是否一起，还有财务和整个金融体系是否一起，也有这个关联。第三个是可视化，可视化的过程当中，包括的不仅是IoT的实时数据，实质上要知道，这些设备很多数据的反应跟后面经济的核心因素在哪儿，这个地方是要探讨的。第四个是透明化，就是在第三个基础上，要实现不仅要知道现象，还要知道原因，还要知道这个原因可能会发生的预测因素。第五个是预测性，第六个是自适应性，如果达到这些，这个过程，这个公司，尤其是制造业当中，就可以基本上形成完整的，智能化的模式。现在我们调研的200多家，而且是大型的国有企业，能够计算机化的，基本上81%，信息连接的41%，可视化的28%，透明化的9%，真正达到预测和自适应的2%都不到。

 

我们再看看美国，这张图可以看到，美国中在前三个阶段62%的公司都已经达成，而中国在第一个阶段上占到55%，而美国在互联网的公司，已处于转型成熟阶段的，在中国不到1%，所以这两个大国的工业制造中可以看到两个的对比。这样的趋势发展尽管已取得了初步成效，但是我们知道制造业、制造业，做的就是装备，我们国家就拿军队来说，当今世界，军方核心的对比在哪儿呢?在装备上，无论是软装备还是硬装备。在一个制造业上，比的也是装备。

 

所以我们看看装备的核心，就是设备，我国的制造业在设备数字化转型上明显的增进，现在可以看到，在制造业的设备的数字化率，现在基本上在50%，设备连网和设备的运行数据的采集23%，实现设备远程的监控率24%，探索设备预测性维护14%，这个数据来自于赛迪咨询顾问2019年到2020年中国智能制造集成产业的研究发展年度报告中。要打通IT、OT，实现机器、人、设备和业务系统的互联互通，设备的管理中要实现三大趋势，一个是设备的数字化，设备的智能化和设备的可视化。

 

从这个角度上，我们也可以看出来，中国要实现制造业在深度推进的数字化转型中，要面临的有三个关卡，这个关卡我也可以跟大家分享一下，从92年开始就在做数字化，当时是数控设备，我在中航工业，军工企业最早开始做数字化，但是当时的数字化非常初级，基本上全是美德日设备垄断全国。这几年的发展，实际上设备当中依然存在运行管理数据，我们现在大数据、云计算相关的工具非常多，我们可以探讨很多新工具，新玩意儿非常多，但是这些工具的使用跟生产车间的过程管理没有形成融合，只有融合才能实现智能车间和智能工厂。我们可以拿一排数据来分析一下，工厂现在能够实现远程下达作业指导，加工程序和工艺参数的，不到40%，有36%的部分车间实现了人机料法环测的数据的采集，有12%的车间实现了生产计划和作业工单的自动排程，23%的车间实现了生产信息的可视化和数据的统计，还有29%的车间实现了设备信息的管理。在实现的过程当中，可以看到总体上50%都不到，第二个关卡，我走了很多企业，大多企业还处于初级阶段，有的是达到这个世纪初，20年前的状态，有的甚至用的还是上世纪的设备进行技改，改着在用，我说的是规上企业。我们经常出现一个认知盲区，身边人看的都是高大上的人，认为全国，或者是浙江省都很好了，但是要下到基层，去衢州，去金华，或者是温州的制造企业，包括有一些产值规模在五千万到一个亿的这些小企业，你去看看他的状态。

 

第二个关卡，打通生产各个环节的数据和标准，促使研发和生产、销售过程，包括服务、物流的过程实现从数据采集、分析，到产品，到产品研发，到优化车间和降低运营成本，缩短研制周期，提高生产效率，降低不良品率，这些过程实质上现在完全要打通，这个要更大了，比第一个范围更大，要打通生产的全生命周期的过程，这个目前还有很多遇到了认知上和技术上的问题。

 

第三个，紧扣行业或者是产业，刚才几个专家都提过，整个企业他是处于产业链环，而产业链站在全球的环节中，这个环节中，在行业和生态链的过程当中要实现产品的数字化，服务的数字化，和过程的数字化，这个才形成一个数字化的生态系统，而这个生态系统的生命周期更长，需要更多的钱和时间。

 

我们可以看看，最近一段时间，尤其是去年疫情以来，全球的经济实质上进入了一个被迫放缓的状态，但是有一个相反的消息，数字化转型，尤其是从今年初开始，发现一些奇迹。有些IT设备几年都不能上马的，现在几个月，甚至几周就上线了，为什么?因为现在全球的海运在中国的各大港口堆满了集装箱，要求中国现在向全球供应各类物资。我了解了包括各个地区的企业，都发现一个特点，基本上50-70%都是要出口的，我们的制造业出口的过程，因为订单大量的干不过来，尤其是今年，干不过来的过程当中发现，IT设备成了致命所在，甚至开网络会议，视频会议，以前半天不批的，现在立马就批了，因为很多直接影响业务。这个状态当中实际上形成了各种不可预测的现实，直接迫使企业提前进行规划，这是一个新的好的现象。

 

这个状态当中，实际上就触发了现在新的技术，一共有五个。第一个，现在云原生技术的转型将加快普及，大家听到云原生，我用通俗的话说，云，大家知道是云计算，原生是什么意思?就是他一诞生就是云的，我们可以说微信和QQ的差异，现在很多的软件系统基本上也是往这个方向走，不是把东西放在云端你就成了云计算，就是SaaS模式了，不是的，这当中涉及到基于各种容器，可以随时进行配置的一种技术，这种技术是未来发展的主流，以及现下这种软件会越来越少。

 

第二种是在AI机器人的学习能力更加去中心化，因为网络的力量，这个解决两个矛盾，数据孤岛的问题怎么解决?我在锦江的时候，荣盛的时候，走访很多企业，都遇到一个问题，主数据的问题，中石油、中石化到今天也没有完全解决所有的数据达到统一的标准。可以科学地解决问题，这个问题不需要去解决了，只用边缘计算+AI学习的去中心化，既解决数据安全和隐私的问题，也要解决孤岛的问题。

 

第三个就是刚才说的边缘计算，随着大数据和5G的发展，边缘计算的技术将会越来越成熟，越来越普及化，普及到最后，成为我们在安全访问过程当中的解决方案，会占到所有解决方案，不论在工业互联网底层技术，还是在管理软件上。

 

第四个方面，因为这个方面以互补的方式发展，这几个环环相扣，没有一个能够独立生存的。

 

第五个方面，原生安全和数据保护的持续发展，所谓原生安全，就是信任机制从诞生的时候，他就是保真这个状态，我们说的契约和信任机制，是零信任，零容忍，这个过程大多是通过虚拟化技术和边缘应用场景，你会发现越来越多的业务诉求不是技术部门能左右的，而是业务部门提出的。IT部门的中心，往往做不了这个主，所以在技术上必须要满足业务部门对数据安全。因为数据安全，业务部门往往是不关心的，天生他就必须是安全的。

 

可视化，基于虚拟现实和AR、VR、数字孪生，还有相关的，在供应链领域和制造领域普及应用，其他方面，前面专家都讲过了，我今天特别讲最后一点，虚拟现实和数字孪生的关系与区别。我这里说一个基本的概念，左边这张图是大家对于虚拟现实普遍的一种形象认知，我这里主要说一下，大多是从打游戏开始的，恰恰也是这样，虚拟现实的核心技术是从游戏开始的，从上世纪丹麦一家公司创造了一个软件系统，到手游市场的发展，到现在70%的市场份额，他是基于C语言，C Plus来开发的，当时是基于这家公司控建的。2001年还是2004年的时候，美国诞生了一家新的公司，虚幻游戏，我最早2004年第一次玩这个游戏，UE4，凡是做过游戏开发的都知道，这个软件系统最大的特点是自带渲染，整个材质和相关的引擎，而不像以前的可视化三维的软件系统，需要多种软件加工，才能达到你所看到的视觉效果。这个软件直到现在非常火。大家知道吃鸡这个游戏，基本上都是用UE4开发的，现在游戏市场的发展已经超过80%的份额，在商业领域上，他是用C++来做的，从人才体系上也看出来，做这种技术的人才，美国占48%，全球NO.1，中国的人才体系现在2%都没到，而各大高校没有这个专业，这个专业凡是出来了，基本上都是通过市场上的培训机构。游戏市场，To C市场的可视化效果，和工业互联网的可视化效果走的是两条路，两者是否能够融合，右边这个是真正的数字孪生，这是一家超高压的输配电站，这个过程当中，涉及到所有的天气、气候、昼夜、温差、雨雪，包括对每一个设备、段落器，包括跨部电压所有情况，要进行可视化。这个可视化过程当中涉及到很多数据的采集和数据的互动，同时他会跟这个机器人进行互动。

 

这后面有几个概念，虚拟现实技术，这里面我用通俗的话来表明，虚拟现实融合了计算机图像，仿真、多媒体等沉浸式的理想方式来解决这个问题。这里有几个概念很多人容易混淆，第一个是可视化，用三维软件实现的交互的可视化的表达方式。第二步是VR，就是虚拟现实，虚拟现实所做的全部是人造模型，包括听觉、触觉，除了人的眼光的嗅觉和味觉没有，三觉基本上都要具备。AR是增强现实，增强现实当中是没有虚拟模型的。混合现实，就是AR和VR合在一起，把虚拟的物体跟实物的三维物体结合在一起，实现共存、实时、互动。还有一个是扩展现实，CR，这张图是以Google公司创建的，就是扩展现实真实的效果。虚拟现实整个技术分了很多种，来自于不同跨界领域，第一个是环境建模，包括声音、立体声和显示效果，包括触点和反馈，人机交互技术，系统集成的技术和真实感应的实时渲染技术，这是虚拟现实的技术。而虚拟现实在工业企业上的应用主要有四个方面，第一个，如何精准获客，在产品宣发过程当中，主要解决主动营销，客户的精准定位，以及数字化展厅和虚拟展厅。第二个是在实景的训练和培训过程当中，包括多场景，还有多模态，优化培训成本，提高演练效率。现在去考驾照，基本上都要经过这一关，有一个模拟器，以前不需要，但是这些应用在最早的，就是航天领域，还有航空，现在所有大型市场，包括军方所有装备，空军、海军，大型装备的陆军、火箭军都要经过这种模拟训练，基本上采用虚拟现实的技术，涉及到工厂，包括化工、冶金、核电等相关的制造业，都会涉及到维修、安全、应急等相关因素。

 

后面两个，虚拟现实延伸到数字孪生相关的技术，比如说设备的运行维护、智能巡检、辅助作业、远程指导、智能协作，和整个工厂园区的模拟和仿真验证，以及包括产品设计的诞生，包括虚拟数字工厂和仿真规划。这个过程当中会延伸出新的概念，叫数字孪生，而数字孪生和虚拟现实是不分家的两个技术，但是这两个技术有本质的区别。所谓数字孪生，刚才于总也提到了，是充分地利用物理模型，传感器更新，还有历史的数据等相关，包括集成多学科、多物理、多尺度、多概率仿真的驱动，在虚拟空间中映射出现实的所有全生命周期数据，这个数据涉及到四个核心的要点，一是镜像，二是双向，三是动态，四是全生命周期。技术包括这三个层面，涉及到不同的专业和领域，我这里就不详细跟大家说了。因为数字孪生的技术最早是20100年由美国联邦航天局的NAAS最早提出来，2020年工信部发布的数字孪生应用白皮书当中，实质上是明确了数字孪生作为智能制造和工业互联网核心的重点技术发展领域。在这个领域上，数字孪生有几大特点，我这里面简短地翻一下。前面也讲过，第一个是传感器，智能传感器在IoT里面，必须要有这个设备。二是有云计算和大数据的边缘计算，进行评估，要有运行决策能力，三是实现相应的仿真，仿真就涉及到了很多数学模型，包括温度、电磁场等，这个过程就能实现在VR的眼镜上，通过这个过程就能识别产品的质量、参数等相关信息。

 

Gartner公司今年做了预测统计，目前全球有半数以上的大型工业企业，将会把数字孪生纳入企业，提高效率的核心技术手段，2024年可能会有超过全球25%的全新的数字孪生作为新的IoT的原生业务状态的绑定功能，所以这个趋势发展将越来越明显。数字孪生在核心的领域技术表现形式上有三个方面孪生，一是产品的孪生，二是生产产线和生产车间，包括生产状态的孪生，三是性能的数字孪生。这个过程当中也会涉及到相应的技术，三维建模技术，数字化设计技术、虚拟仿真技术，应用集成技术，IoT工业物联网技术，全生命周期数字化档案技术，包括主数据，BOM，数字的生命周期管理等相关的。数字孪生应用的领域是非常多的，我所经历过的这些大型工业企业，基本上都提到了这个概念，但是都是空中楼阁的概念，没有落地，正因为这个在推进的过程当中，我在推进信息化的过程当中就发现一个问题，我永远用技术语言去说，非技术管理者是听不懂的。沟通的过程当中，认知是来自于眼耳鼻舌，虚拟现实能解决人在这个事情上非专业所能理解到的，降低到你的专业水平，把专业水平降低，在各个领域上都可以有所应用。

 

炽橙数字在这个领域研发了相应的技术，包括产品数字化、培训数字化和作业数字化、仿真数字化，都相应有核心的应用，这张涉及到核心的技术，就是自研的核心，我这儿可以给大家看一下。这是简单的编辑器，非专业人员可以快速编辑出产品数字化的3D云手册，这个手册在运行的过程当中很快能够实现，平均一个模型在4000万面的角度上，两天就能做出来，以前需要花一个月的过程。

 

这是3D云手册所做的让产品跃出纸面的功能效果介绍，左边是二维码，大家用手机可以扫一下，每个人手机就能看到相应的全功能。

 

这个是在营销和售后服务中，现在有很多企业都在使用，包括类似于博格华纳，吉利汽车都在使用。

 

这是数字教学方面，在三一重能做的数字化教学的场景，在风能展上引起了全球的很多风能企业来关注，整个场景在VR眼镜下非常真实，他可以实现多模态，多场景，多气候。

 

三一的技术工人，一般往往在偏远的地方，而偏远的地方不可能派驻专业培训的人员去做，所以经常找了一些农民工，这个星期培训了，下个星期就上岗，经常是一个月后，他就离职了，所以在这个情况下，培训成本非常高，所以在偏远地方，可以用这个方式，很快让他能够上升，就能达到一个上岗，因为像登高，要有登高证，强电有强电证，新的风机装上去的时候，我们从来没见过大型风机，中国的风机是全世界的老大，风机从风能转成电能的设备，都在风机盒子里，风机盒子的维修成本就成了一个核心。这个项目涉及到20多个风机的品类，400多个维修点，3万多个维修动作和要点，全部是用虚拟现实的技术给他做出来的，当然这个项目还没做完。可以看到风机塔上所见到的景色。这个过程当中每一个操作动作，在后台都做了纪要，每个学员做了画像的分析，包括考试、考核，在系统后面都能实现相应的一些统计，我们在数字孪生方面，大家也可以看到，这家是一个军工企业，是一个保密单位，我这里做了脱敏处理，涉及到核电，在生产过程当中，对外部的气候，天气等相关的因素，对于他的整个智能车间的指挥平台，首先他在外部做了物理的环境的仿真，对于气候、日历、时间的整个挂件性能，和环境，和安全指数都形成了相应的看板，在车间的内部，可以实现对产线的三维物理的环境可视化，设备运行状态，预警阈值，设备的巡检路径和检测，都能实现和设备的同步互动，生产线的产能和产线数据和看板都能相应地指定下来。在精细化的工艺流程方面，这里面包括了流程制造和离散制造，流程制造当中涉及到了回转炉的控制、温度、压力等相关的指标，能跟设备仪表进行同步互动。在离散制造当中，包括数控加工中心，一会儿可以看到数控加工中心等相关的参数，包括磨损，都进行了相应的检测。加工中心当中的仿真数据，还能对他进行预测和模拟验证。这个过程当中唯一就是排产还没有做，为此，这个过程当中最大的特点，并不是看的动画热闹，而是让你看不着的东西，我让你看着了。所以在这里面，我就简单说到这儿，为此还做了很多相应的企业，都是大型的企业。

 

这里面我想最后总结一下，工业互联网的推进过程当中，我是一直希望能够降低使用者的门槛，所以把专业的力量做成普通人也能解决，从人的眼耳鼻舌声去促进，虚拟现实和数字孪生技术将来将覆盖到工业领域的研发、制造、运维等相关的领域，数字孪生技术在物流调度和运输路径优化方面也起到很高的价值。

 

我今天就给大家汇报到这儿，希望大家能够在后面能有更多的共享经验与我一起分享，谢谢大家!