1、工业物联网：从单机智能到系统智能
巴菲特有句名言，“习惯的枷锁，开始的时候轻的难以察觉，到后来却重的无法摆脱。”
我们推进数字化转型已经有一段时间了，为什么很多时候仍然陷在不停局部试点的死循环里，无法形成全局体系、生态价值和可复制性？
这与我们过去看待和解决问题的习惯有关。过去我们解决问题的角度，往往是点状和局部的。如果只关注技术，只看到了一个层次，缺乏战略引领和业务规划，就容易陷入各种误区。
总是拿着旧地图，无法驶入新道路。
跳出这种思维定式，还要从智能的本质说起。工业智能始于克服各种不确定性，引起不确定性的原因很多：制造流程本身正在越来越复杂、用户定制化的需求让生产越来越灵活、各项成本的提升使得增加利润的难度越来越大…
这种不确定性和复杂度已经到了难以想象的程度。以波音为例，它在研制787飞机时，使用了8000多种软件，除了不到1000种外购的商业软件外，有7000多种是自己的私有软件，波音关于飞机的设计、技术和知识经验等都凝结在这7000多种软件中，一旦某一环节出现问题，都会给整个系统带来破坏性影响。
工业智能是解决这些不确定性的基础。
一家工业企业、一条产线到底是否智能，不在于它有多少智能设备、有没有使用人工智能、有没有采用大数据分析，这些都不重要……重要的是一家企业、一条产线能否对外部环境的变化做出实时响应。
各种技术，物联网、大数据、云计算，对于一家工业企业有什么价值？单个技术本身不一定能创造价值；把这些技术堆在一起，也不一定能创造价值。用上各种技术，也不一定能实现数字化转型。
价值取决于应用场景而不是技术本身。
工业场景的个性化很强，对别人有用的技术，对你不一定有用。关键要看这些技术是不是促进各种数据的自动流动，把正确的信息、在正确的时间、用正确的方式、发送给正确的人、帮助管理人员做出正确的决策
数字化转型包含多个层次、维度和逻辑，得从全局、整体的视角出发。如果我们做工业物联网项目，仍旧只从已有的技术和数据出发，很可能会陷入业务价值有限等误区。
与从局部到全局的视角相呼应，工业物联网正在推进从单机智能到系统智能的转变。
迈克尔·波特在过去的几年，围绕工业物联网、万物互联发表了3篇重要的文章。他所传递的关键信息是，无论硬件、软件、平台，都面临一个全新的时代，一个不断解耦与重构的时代。
迈克尔·波特将智能互联产品分解为4个功能模块：
动力部件
执行部件
智能部件
互联部件
它们协同作用，实现智能产品的可监测、可控制、可优化。
为了征服各种不确定性，智能互联产品的演进将形成软、硬件的分离解耦，打破过去的一体化硬件设施，实现“硬件资源的通用化”和“服务任务的可编程”。
“硬件资源的通用化”和“服务任务的可编程”的涵义是：
硬件提高资产通用性：遵循规模经济，可大规模生产标准化产品，降低生产成本。
软件丰富产品个性化：遵循范围经济，企业从提供同质产品向提供多样化产品转变，满足多样化需求。
通过这种解耦与重构，工业物联网将从单机智能步入系统智能阶段，让我们可以在一个更大的时空尺度范围内，通过系统化的全局视角，来应对各种不确定性。
数字化转型的误区，首先来自于眼界的限制。只有将视野从设备级扩展到系统级、从单机智能延伸到系统智能，才能突破视觉盲区。
2、今天的问题源自昨天的解决方案
你能看到多远的过去，就能看到多远的未来。
当突破了数字化转型的视觉盲区之后，你会发现今天的问题源自昨天的解决方案。如果仍旧用今天的方法破解明天的问题，则又将陷入另一个死循环。
破题的关键在于，不能继续用今天的逻辑，思考明天的场景和应用。
我们先看昨天的解决方案，在今天带给我们什么问题。
简单的说，集成应用困境是因为过去长达数十年，IT与OT的发展是一个碎片化的供给史，我们解决问题的基本思路都是先解决局部问题，把一个点的问题拓展为一条线的问题。这就造成当我们从单项应用迁移到集成应用的时候，需要跨越很多的困难与挑战，一不留神就会落入集成应用困境。
今天我们面对集成应用困境是必然的，这是过去的成功方案导致的一个结果。
因此当我们立足今天思考未来时，突破视觉盲区是前提，认知必须从一小点、一条线的视角，升维到一截面、一整体的视角。
但这还不够。过去我们讨论数字化转型，很多时候路线图好像已经确定，先是自动化、数字化、然后网络化、智能化，一步一步按照顺序向前走。
但事实上，实践观察告诉我们不是这样的。真实的步骤是跳跃的，有可能不用经过每个阶段，就能直接形成数字化转型的闭环。
我们面对的是一套新的架构，无论是IT和OT都在重构基础设施。过去我们行驶在二级公路、一级公路，工业自动化改造按部就班的一步一步推进。而现在我们换了一条新的跑道，直接行驶到高速公路，从发展路径上也会有本质变化。
另一方面，在规划路线图的同时，工业企业还应当找准生态位。当下，工业企业之间的协同越来越密切，每个企业与上下游企业之间链条状结构正在转型为生态价值网。在生态系统中找准定位，扮演重要角色，也是实现数字化转型的必要条件。
总之，今天的逻辑在明天不再适用。
数字化转型，环境、场景、应用都变了，解决问题的逻辑和方法也要跟随变化。从发展路径上来看，自动化、数字化、网络化、智能化并不是顺序关系；从产业关系上来看，需要建立生态思维，卡准生态位，承担生态中的角色与职责。
3、重新思考数字化转型的动力
在重构了我们的视野和逻辑之后，与之相应，系统的架构体系也正在解构和重建。
过去我们给客户提供硬件、软件解决方案，而今天我们不仅需要给客户提供硬件、软件解决方案，我们还需要与客户一起，为客户的客户创造更多的价值。
所以整个架构体系正在不断迁移，原有体系正在不断解耦，在业务中台、数据中台、技术中台的基础上形成微服务资源池，面向角色、场景、应用，快速地解决企业所面临的复杂问题。
生态与平台相伴相生。算法市场的崛起，是工业物联网生态的核心。只有当第三方开发者到达一定数量，形成工业APP应用与工业用户之间相互促进、双向迭代的正向反馈，才意味着工业物联网生态的成熟。
数据中台、业务中台、工业APP、微服务组件…这些新概念指引我们驶入新道路、发现新大陆。在这个体系架构大迁移的时代，不仅思维、逻辑和方法正在重构，就连概念体系也要重构。而这些重构只是数字化转型的起点。
管理大师德鲁克认为：“一个有效管理的企业应该是平淡无奇的。”
真正管理得好的企业，外部看是风平浪静的，每人各司其职。相反，那些成天看起来如火如荼、热闹非凡的企业，往往缺乏执行力，随意性强。优秀的企业，知道持续改善、循序渐进的道理。
数字化转型的起点是突破原有视野，建立新认知。
认知的区别不在于是不是愿意拥抱变化，而是以多快的速度、以何种方式拥抱变化？是不是有长期思维？是不是有推动文化变革的决心？
数字化转型是一场边缘革命。重点不在于你做了什么，而在于你比竞争对手多做了什么？不在于你做了什么，而在于你的客户真正感受到了什么？不在于你做了什么，而在于你构筑了什么样的新型能力？
对于企业而言，无论是否启动数字化转型，无论以多大力度、速度推动数字化变革，都面临风险和不确定性。
很多时候，不转型的风险是确定的，转型的收益是不确定的。
很多时候，数字化转型的动力不是因为收益可以预期，而是不转型的成本难以忍受。
很多时候，转型的发动机不是企业自己，而是竞争对手。
今天，对于大多数企业而言，数字转型不是因为喜欢变化，而是不得不变化。
这是安博士的结束语。
本文小结：
1. 工业物联网将单机智能带入到系统智能阶段，让我们可以在一个更大的时空尺度范围内，通过系统化的全局视角，来应对各种不确定性。
2. 今天的逻辑在明天不再适用。数字化转型，环境、场景、应用都变了，解决问题的逻辑和方法也要跟随变化。从发展路径上来看，自动化、数字化、网络化、智能化并不是顺序关系。从产业关系上来看，需要建立生态思维，卡准生态位，承担生态中的角色与职责。
3. 在这个体系架构大迁移的时代，不仅思维、逻辑和方法正在重构，就连概念体系也要重构，而这些重构只是数字化转型的起点。
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