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本期嘉宾

郭为：神州数码董事长兼总裁；

徐晓兰：中国工业互联网研究院院长；

谷云松：美的集团总裁助理。

数字科技由于具有广泛的渗透性、协同性特征以及能够对传统产业进行渗透融合，将作为新一轮科技革命与产业变革的核心支撑，为传统产业的转型升级带来了前所未有的机遇。中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展与就业白皮书（2019 年）》指出，2018年，我国数字经济规模达到31.3万亿元，占GDP比重为34.8%。中国高度重视数字经济，发布各类促进数字经济发展的指导纲领和政策性文件。同时，大力发展信息化发展战略、国家大数据战略、“互联网+”行动计划，促进新一代信息技术加速与经济社会各领域深度融合。近日，在福州召开的第二届数字中国建设峰会圆满闭幕，据统计，本届峰会对接数字经济项目587项，总投资额4569亿元，其中签约项目308项，总投资额2520亿元，同时，包括国家卫生健康委员会、国家互联网信息办公室在内的多个政府部门也在峰会上发布了多项政策。

如何理解数字经济？

数字经济到底是什么？

郭为：第一个，通过数字电子政务、智慧城市，把政府的服务功能通过数据化为老百姓服务。在这个过程中，就为这个城市播下了一粒种子，这个种子就是数字技术的能力。有了这个能力之后，我们再向传统产业的数字化转型服务。第二个，怎么样能够让传统企业利用数字化的技术提升他们的生产效率、创新能力，加速服务的转型。

有了这些之后，就产生了强大的数字经济服务能力。在这个基础上，它自身就可以面向全国甚至全球提供数字服务的能力，这种能力转化成数字经济的一个核心部分。一个城市的转型升级也是这样一个过程，就是通过自身的数字化建设，逐步提升到能够服务于全社会的数字化建设，可能做的是某一个领域或者方面，但是它一定最终是面向全社会数字服务的能力，这是我对数字经济比较具体的理解。

数字经济发展到了怎样的阶段？

郭为：我觉得现在还是非常初步的阶段，小荷刚露尖尖角，就是我们看到了一个美好的事物，但是这个美好事物在今天整个经济生活当中的比例还是很小的。尽管当然现在从统计上来讲大家可能把这个数字统计的很大，但是我觉得真正数字经济发挥作用在整个比例里面并不是很多。在2018年全球的统计公司都有一些统计，现在全世界来看，包括发达国家正在进行数字化转型的企业也就百分之十点几，大多数企业都没有完成数字化转型。而我们的实践当中也可以看到，在做数字转型大多数还都是一些头部的企业，比如大的汽车公司，如奔驰、宝马、特斯拉，特斯拉就是一个很典型的数字经济，他们的汽车已经变成一个大电脑了，已经不是传统的汽车含义，这就是数字经济。但这只是车本身，由于你的道路、整个环境没有数字化，所以还没有真正完成数字化转型过程。所以这是我对整个当前的理解。

数字政府如何改善百姓生活？

一个深入经济社会方方面面的“数字中国”已经初具规模。近年来，在“互联网+政务服务”的引领下，我国政务信息化的步伐明显加快。伴随着一系列新技术的应用，政务信息化正朝着智慧政务的方向推进。其中“数字政府”正在成为推动“数字中国”建设、促进社会经济高质量发展的重要抓手和引擎。

数字政府发展到了怎样的阶段？

郭为：比如我们在龙岩能够做到的精准扶贫，能够通过大数据来准确的定位哪些是贫困户，而脱贫的过程是一个动态的过程，还会出现返贫的现象，由于我们进行动态的管理，我们就能够实时发现有返贫的及时处理，脱贫的及时跟踪，使大家把脱贫工作做好。

因为比如说我们通过精准的定位，比如家里面有没有外来的收入、外出务工人员，家里有多少土地，有多少建筑物，你家是种什么、干什么的，通过这些我们来看你贫困的原因是什么。如果你确实因为家里面是孤寡老人，那就实施帮扶政策，定期给你钱、来看你，有病进行治疗，这是一种方式。

还有一种是家里有劳动力，但是找不到工作，或者家里有一些土地，但是种不好地，怎样解决这些问题，这就需要相对应的一些政策。由于我有准确的数据，这个脱贫工作就可以做到有政策来执行，相当于一户一策来解决这个问题。

所以，这是很小的一步，但是我觉得这是一个很重要的一步，因为我觉得今天的数据或者数字经济不再讲高大上，而在于最后一公里怎么做，怎么样接地气，怎么样让实际的问题通过我们的技术得到解决，这是最重要的。

打破信息孤岛的关键点是什么？

郭为：现在我们和北大燕云合作做的燕云DaaS，我们就打破了这样一个技术难题，任何一个系统，不管它有多长时间，我们都能够把它的数据挖掘出来，我们用新的原理和基理的办法去解决，这是我们现在做这件事情一个非常重要的创新点，使我们做的效率会更高。

这是一个全世界的难题，就像开采石油，过去大家都是在几十米的路上开采石油，这个技术比较简单，但是后来浅层的石油没有了，大家要到几千米甚至上万米的深海挖掘石油的时候，这时钻井平台技术就很难了。所以我们深网技术与此类似，我们如何到很深的数据层里面去把这些数据挖掘出来。这是一个很难的技术问题，我们把它破解了，就使得这个数据的互联互通，使得打破信息孤岛变成一个比较容易的事情。

工业互联网落地仍需基础条件保障？

大力发展工业互联网，是数字中国建设的重要内容，也是工业经济走向高质量发展的必由之路。工业互联网正为建设制造强国和网络强国提供重要支撑。制造业巨头加速转型，抢滩布局工业互联网平台，信息技术企业也都在工业互联网领域积极探索和布局，以“万物互联”为特征的工业互联网概念已越来越热。

您如何看待工业互联网的现状和趋势？

徐晓兰：数字经济已经从消费的数字经济开始延伸向工业数字经济转变。现在数字经济的蓬勃发展，很多来自于电子商务，和来自于电子商务引发的新的服务模式，比如共享经济，它成为我们数字经济的核心内容。

但是在互联网促进了消费数字经济向工业的数字经济转化过程中，中间最重要的推动力就是工业互联网。大家以为工业互联网是工业加互联网，其实它不仅仅是这样，它实际上是新一代信息技术与工业技术深度融合的产物，一个IT与OT的深度融合。同时它又是实现人、机、物全面链接，特别是实现了全要素、全产业链、全价值链的全面链接。它是做优存量和做大增量、促进融通发展的新经济的重要新引擎。所以无论从国际到国内，到我们现在逐步的从政府到企业到社会，对工业互联网都给予了高度的关注。

从企业端来说，它很明确的一个诉求，或者说我们企业的痛点、难点和热点问题，就是我如何增效、提质、降本、避险。提质，就是整个换流程高质量的发展，从它的产品到它的生产到它的服务和物流。增效，就是随着我们各种成本的增加，实体经济的利润在逐步的下降，它如何通过新一代的技术，特别我们说工业互联网的部署来提高它的效率，这是很多企业特别急迫需要解决的一个难点问题。降本，因为提质、增效其实难度也很大，投入也比较大，时间可能也会比较长，它最重要的是降本，无论是生产成本、人力成本、物流成本和全要素全面链接带来成本的下降。避险，就是工业互联网对风险的防控要比我们在消费互联网时段更加的紧迫。

工业形态的全要素的连通比消费经济的过程更复杂，如何突破复杂的技术点？

徐晓兰：工业互联网要实施和部署需要有一些基础条件的保障，比如说我们很多企业它已经是两化融合和两化在深度融合的过程中，它已经对整个企业的精致制造过程和流程化做的比较好，这时候去部署工业互联网能够明显或者是看到它的提质增效的效益。有的企业两化融合基础比较差，还处于补课的阶段，这个时候它部署工业互联网需要下的力度更多。

比如我们到企业进行调研的时候，很多企业根本就没有这种成熟的流程化生产过程，包括整个全生命周期的流程化，更没有数字化的改造。没有数字化、网络化，就不谈智能化。因为数字化、网络化和智能化它既有递进的过程，也有迭代的过程，数字化成为制约很多企业向网络化和智能化递进的短板。所以很多不同行业的企业，包括我们说到流程型和离散型的企业，它对信息技术的改造和包括工业的控制技术和信息技术融合，它全要素、全产业链和全价值链突破口、需求点不一样、痛点难点也不一样，解决方式也不是一个有标准、或者说可复制的解决方案，所以工业互联网要比我们说的消费互联网难度要大。

工业互联网为企业带来哪些机遇？

发展工业互联网上的思路和路径是怎样的？

谷云松：第一个，围绕提高企业效率，主要是过去的信息化、数字化，加上我们的人工智能、大数据等新技术来去做整个工业互联网，包括所说的边缘计算和软件驱动。回到我们为什么做工业互联网，首先还是提高企业效率。

第二个，比如有些地方质量检查是没法人工来判断的，还有一些危险的地方，可能都涉及到自动化，我们结合这些来做的。

另外，中国大部分企业愿意投资自动化，不愿意投数字化，因为自动化每个人都可以看见，很宏观、很壮观，你看汽车厂自动化非常漂亮，但是你看汽车厂的数字化怎么样，是打个问号的。

工业互联网更适合在哪些行业快速展开运用？

谷云松：第一个，数字化跟工业互联网到底是什么关系，其实我们觉得数字化本身就是工业互联网的一部分。这个分行业很难分的，可能企业规模越大，管理越复杂，产品越复杂，效益越大。像我们建设的企业，多品种、小批量、管理难度大，这种是最好的。如果说你一天就生产一个产品，的确价值不大，可能你会研究营销端的数字化，提出个性化的要求。但现在来说，你想个性化没有的东西也很难卖的，你像可口可乐没有什么个性化的，印了不同的字，其实它也面临着到最后那套生产线不一样，最后那套工序也是不一样的，工艺也是不一样的。因为个性化一突出之后，管理难度就会加大了，如果不进行数字化是解决不了个性化定制问题的。

工业互联网的发展会遇到什么问题？

谷云松：To B的业务比 To C业务难太多了，必须要线下跑，你要一个客户一个客户找，不像开个网站，开个淘宝，用户直接就上来了。做2B都要做集体决策的，不是说你一个人说自己买东西自己就可以决策的，所以这个决策过程、购买过程是比那个复杂很多的。所以说，To B业务增长不可能太快。

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