“老字号”焕发新生机：数实融合激发科技互联网企业创新活力

疫情催温的数字化需求，和的飞速进步发展，让我们从未像现在一样如此与整个世界紧密相连，小到客户和企业之间的连接，企业供需产业链之间的连接，大到国家、地区之间的连接都在发生着改变。

随着政策层面加快推进数字产业与实体经济融合的积极信号不断释放，用最新的作为抓手，通过数实融合推动企业的数智化转型，成为一众企业当下越来越重视的战略。

数实融合，我们身在其中。智慧城市、智能制造、数智物流、智慧医疗、数字金融......以网、云计算、大数据、人工智能、物联网为代表的技术正在驱动新一轮的商业创新，数字技术与产业融合，让众多传统商业在新变量的“簇拥”下拥有了从线性增长进阶到指数增长的新机会。

人们总说，一件商品的价值早已超越货架上所标记的价格，其背后更多绑定的是硬件、消费、文娱、社交、医疗、出行、金融等重要要素在内的IoT物联网生态，倘若映射至产业数字化的生态中，共荣一方面是自身商业闭环的沃土，另一方面也可以通过生态开放撬动更大的价值空间。

企业数智化是途径，过程中产生的价值才是目标所至。

而这也是各大企业数实融合战略落地的关键所在。

#01

AI先行

近年来，人工智能、云计算、大数据为代表的的数字技术日新月异，支撑产业数字化发展，深刻影响和改变着人们的生活。其中，知识工程、机器学习等人工智能技术正在赋能产业数字化转型提档加速，从国内近年来对技术产业的扶持倾向来看，“让AI成为数字时代的核心生产力”已从顶层设计的高度被确立了下来。

从企业作为来看，作为拉动数字经济向前发展的新动能，AI已成为支撑和引领数字经济、新兴产业、智慧城市、智慧社会发展的关键性基础设施。不管是用友还是金蝶，亦或是微软、百度、阿里，2021年都在不遗余力推动企业上云和数智化转型的工作。

其中，包括钉钉、企业微信等平台在内，看到的都是疫情之下远程办公以及企业管理方面的需求，某种程度上对于企业的影响依然存在于软件层面。

哪怕是字节跳动当做产业突破口推动的飞书，也还是面对企业管理体系的优化而推动的转型。

严格意义上说这些变动只能算作企业软件层面的数字化，真正的数字化并没有落实到实体经济的层面。

随着数字社会的需求不断升级，人们发现实体经济企业尤其是生产类型的企业受到的影响更加剧烈。为了解决这些企业在实体生产中的问题，数实融合的关键，在于如何帮助企业提升远程控制生产的能力和效率。

其中，向“数字”要“效率”，是产业重塑的必然选择。而这样的数字化还强调提升组织运转的效率与弹性。

而落实到实体生产环节，想提升管理能力和效率，就不单单是通过线上的表格流程优化能实现，一定要将数字化技术与生产线的实际操作结合在一起。

人工智能恰恰是通过计算机的算法，模拟人类对某些事情的判断，这可以当做生产中环节的控制器，带动线下生产线部分环节的纯数字化和自动化改造，从而提升整个生产线的效果。

再加上AI技术本身是从语音识别和图像识别开始的，这些基于人类模拟感官的相应人工智能技术已经成熟，完全可以在生产过程中实现部分原本人类功能的自动化。

比如百度智能云曾经帮助江浙一带一家知名的老纺织厂进行数字化改造，发现他们在生产一线中最费人的岗位、也是限制人员发展和流动最大的痛点，居然是质检的位置。

原因特别简单，由于纺织厂纺出棉线的粗细才是产品的标准，因此为了保证产品质量，企业不得不把最有经验的老纺织员工放到质检岗位，通过肉眼来判断线的粗细是否符合标准。

这就让员工视力下降非常明显，不得不两三年就要换人。

而百度针对这一难题迅速上线了纺织厂纱线视频识别与AI判断的质检系统，由于判断标准非常简单，准确率超过99.5%，上线之后迅速在这家纺织厂应用铺开。

在百度相关负责人看来，数实融合需要有懂场景的AI。现在这家纺织厂的老员工从原本质检岗位转变成了数据标注师，负责对合格与否的纱线图片进行判断和标注，加强系统学习能力，从而增加整套质检系统成功率。

可以说，当下实体经济，尤其是制造业企业在生产线运转的过程中，确实存在大量需要人工重复劳动，或者需要员工利用经验去判断并简单解决问题的岗位。腾讯云深入生产制造环节，为上海富驰高科提供全新AI质检方案。借助光度立体、迁移学习等算法和云端强大算力， AI质检方案让检测效率提高10倍，缺陷检出率达99.9%，在生产制造环节做到效率精度双提升。

腾讯公司高级执行副总裁云与智慧产业事业群CEO汤道生表示，作为长期可靠的产业助手，我们需要先站在客户和产业的角度思考。客户到底关注什么？要解决什么问题？数字技术是工具，不是目的。

#02

立足B端需求价值

数实融合，首先还是要立足客户价值。要坚持回归产业本质，多聆听客户的反馈，为客户创造价值，满足他们发展的需求，解决他们业务的痛点。

比如在能源安全领域，基于百度AI算法的智能设备已广泛应用在输电线路通道可视化、变电站智能巡检场景,通过边缘智能分析,可以快速的识别出设备隐患,提高生产管理精益化水平、提升线路运行安全。到目前为止，百度智能云AI中台解决方案已经覆盖了国家电网全国近90%的省网。

而在零售领域，京东的AI实体化能力比较强。通过长期在数智化供应链上的投入和建设，已经开始“超级自动化供应链”的落地，实现近1000万自营商品的世界级库存周转，全国超300座城市的分钟级送达；利用智能供应链超级自动化，完成对商品全流程进行智能决策+自动采买，并采用“京慧”数字化供应链服务解决方案，为海量商家提供一体化供应链优化决策服务。

腾讯在这个领域的落地，则是依托合作伙伴和大型制造业企业展开。因为在腾讯看来，他们作为信息化基础设施，一定要扶持真正接触企业的合作伙伴，增加利用AI技术的实体服务，从而推动AI技术在实际经济中的应用和发展。

其中，腾讯协同旗下的树根互联打造的“根云”工业平台，接入能源、纺织、机床、注塑、铸造及工程机械等各类高价值设备58万台以上，采集近万个参数，连接数千亿资产，为三一重工开拓了超百亿元收入的新业务。

后起之秀、AI行业的“大哥”商汤科技，则是以商汤AI+AR技术为内核，在商业零售角度增加AI与实体经济融合的应用。首次实现从地下停车场到商场内品牌门店、服务设施以及配套写字楼、酒店、服务式公寓的全场景AR导航导览。同时，也为商场导入AR交互技术，推出一系列AR主题活动和商场IP，整合红包雨、小游戏、剧本杀等形式，跟商业促销等活动相连接，提升现场消费者参与热情，使商业运营中线上与线下的营销场景无缝衔接，让实体场景、虚拟元素在一个共享的数字空间中融合，创造虚实交融的空间景象和交互体验。

……

其实这些应用也只不过是AI技术与实体经济融合的前端探索，真正大规模的实施还远没到来。

但这些前端探索已经积累多的经验，可以看出其中针对生产环节需要人工独立运作并经利用验去判断的岗位，AI技术的应用比较有效；另外对于大规模人工使用且行为比较简单的项目，类似于电线巡线和电网安全检查也比较适用；第三就是需要进入前期嵌入性开发的项目，不管是供应链管理、营销场所的线上线下结合、还是对于设备的管理，都可以利用AI技术的加持，取得不错的效果。

“漫步在云端”的新技术更快融入产业核心场景，“孕育于数字”的新业务需求得到更大程度释放，产业数字化转向由内而外、全方位、全产业链条的改造提升，这是数字技术与产业融合的成效，数实融合的价值所在。

#03

不断激发创新活力

可以说，锚定数实融合，“产业”一词从未像这般被重新切割和深刻理解，它所涵盖的范畴已不再是单一维度的生产与制造，眼下，还包含了信用、效率、连接、共荣及其他种种。

而企业想通过AI技术的叠加，实现数实融合的数智化发展，不是简单地进行几个技术员工，进行技术系统升级就能实现的，需要企业在各个角度聚焦产业前沿，钻研产业难点。

首先，随着AI技术与实体经济的深入融合，无论数据还是模型，规模上都在变的越来越大，时延性等方面也要求越来越高，这对算力和应用架构提出了新要求。毕竟随着企业应用的越来越复杂，各种一线的数据上传到服务器之后的后期运算时间短务重，相应平台的算法和运算能力就必须加强。

在这方面，百度智能云提出AI原生云的理念，继承云原生的优势，面向AI场景，提供极致弹性的高性能异构算力，打造简洁、高效的AI应用开发架构；而腾讯则是依托在AI领域的技术积累打造了一整套面向生产制造企业的服务中台，这套中台现在可以无缝衔接各种各样企业需求前端的应用；商汤则是打造了一个AI大装置，哪怕在这方面的投资拉低了财务报表的表现，他们也觉得这套AI装置的后台为整个系统的发展奠定了非常好的算力基础。

其次，筑牢产业基础，化解产业痛点，要有专门应对数实融合相应的操作系统和基础硬件。随着AI技术与实体经济的深入融合，无论数据还是模型，规模上都在变的越来越大，时延性等方面也要求越来越高。这对算力和应用架构提出了新要求。

高端装备往往以高新材料和技术为依托，而关键核心技术要不来、买不来、讨不来。如果核心部件全面依赖进口或者其他合作伙伴，就好比在别人的墙基上砌房子，再大再漂亮也可能经不起风雨，甚至会不堪一击。不让别人“卡脖子”，先得自己“挺腰板。

在这方面，百度可以说走在了最前面。

百度自主研发的第二代百度昆仑AI芯片——昆仑芯2已经实现量产。昆仑芯2采用7nm制程，搭载自研的第二代XPU架构，相比一代性能提升2-3倍，适用云、端、边等多场景，可应用于互联网、智慧城市、智慧工业等领域，还将赋能高性能计算机集群、生物计算、智能交通、自动驾驶等更广泛空间。

值得一提的是，百度昆仑AI芯片针对语音、自然语言处理、图像等AI技术专门优化，支持飞桨等深度学习框架，使得AI模型计算效率更高、效果更好。

当然，数实融合也需要有针对数实融合建立的案例与模型库，帮助企业在真正落实AI与自身实体业务融合过程中有的放矢，并加快部署进程。

百度相关负责人告诉数科社，持续融合创新的AI技术越来越复杂，企业需要有便捷易用的平台，能够让开发者专注于应用的开发，加速产业创新。

现实的注脚是，百度专门为AI技术的应用打造了一个学习平台或者是“操作系统”——飞桨，解决了基础的开发、训练、部署和模型库、开发套件等问题，并开源开放，让开发者无需每一个人都从第一行算法代码写起，可以直接调用。IDC 2021年上半年数据显示，飞桨在深度学习平台综合份额中的排名升至中国第一。

腾讯则是落到扶持合作伙伴去最终服务企业的角度在推动数实融合。基于腾讯TCE企业专有云解决方案，腾讯协助完成企业云平台建设，推动内部业务系统及应用迁移上云，进行生产智能化改造，将富士康工业制造的能力以微服务和工业App的形式输出，提升企业生产效率，实现智能制造。

为了帮助更多中小企业的数字化转型，腾讯联合合作伙伴，深入下沉和区域市场。目前，腾讯云的合作伙伴数量超过9000家，在30多个行业推出了400多个解决方案，年营收破千万的合作伙伴数量增长了150%。

商汤则是在打造企业数字化转型AI中枢的同时，与行业内ISV&SI、数字化转型咨询伙伴、数字化智能硬件伙伴一道，围绕SenseFoundry Enterprise商汤方舟企业开放平台，共同打造AI赋能数字化生态。

目前商汤已与波士顿咨询、管理咨询、凯捷咨询共同成立“企业创新生态战略联盟”，将在智慧园区、智慧商业地产、未来社区、金融、智能制造、智能电网、智能煤矿等行业全面展开深入合作，推动AI应用在企业数字化的广泛落地。

毫不夸张地说，实体企业数实融合过程中遇到的问题，在上述企业的案例库和生态体系中都能找到解决方案。

#04

避免陷入“表面数字化”误区

5G、物联网、AI、云计算等技术的应用，让生产、服务过程加速数字化、云化。产业数字化在创造巨大价值的同时，很多人也把目光聚焦到了数据安全问题上。

数据的价值是流动时产生的，不能被使用和分析的数据没有意义。数据安全是为了推动数据可以被高效流动，核心打造的一套信任机制。不碰用户数据是很多企业的红线，也是最低要求，赋予数据权利和义务，让其所有者、共享者、监管者可以基于信任机制，释放数据的价值，这是一众企业长期坚持的理念。

即便如此，隐私保护和数据要素行业发展平衡的问题是行业关注的重点。

蚂蚁集团副总裁、蚂蚁集团安全隐私科技委员会主席韦韬彼时表示可以通过隐私计算技术达到“可算不可识”，来实现个人隐私保护和数据要素行业发展平衡。

“可算不可识”，整个过程并不传输数据，只是通过加密性的算法调整，同时对符合标准的个人数据进行分散式的计算，最终将计算结果传递到平台，而不是传导隐私数据本身。

除此之外，百度认为，企业在推进数字化转型，智能化升级的过程当中，最重要的两个难点，一是缺少对数字化完整、系统的认识和理解，另一个是缺少掌握行业数字化，智能化技术相关的应用型专业人才。

针对此，百度也已探索出相对成熟的解决方案：一方面，百度智能云开物在工业领域提供完整的数字化，智能化解决方案，结合行业，企业的具体需要，设定成效为先的实施路径；另一方面，百度坚持“授人以渔”，云智一体的中台产品，坚持开放建设的理念，让企业的开发者能轻松上手。并与与职业类院校，企业大学一起建立新的职业技能培养和认证体系，培养一支掌握以人工智能为代表新技术的产业劳动者大军，实现职业跃升，共同建设产业数字化的人力资本和人才基础。

有业内人士表示，让数字化转型落到实处，要避免陷入“表面数字化”误区。不少企业斥巨资打造了智能工厂，搭建了数字化平台，成立了数字化团队，具备了数字化转型的“形”，今后还要在“神”上下功夫——既要深度挖掘和分析经年累月沉淀下的研发、采购、生产、物流、销售等数据，指导企业前瞻性科学决策，还要努力催生个性化定制、网络化协同、服务化延伸等融合发展新模式、新业态，推动企业竞争力持续提升。

用友创始人王文京认为，数字经济时代，技术在企业中的应用，“正在从聚焦企业内部流程优化，逐渐过渡到面向产业链上下游、企业全生命周期的商业创新而在线平台则会重新定义企业软件”。

因此，当前数实融合的重点是坚持归零思考，坚持长期价值，坚持社会价值，以数字化助力产业升级，助力数字中国建设，助力中国经济社会发展。

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#05

结语

未来学大师斯坦尼斯拉夫·莱姆认为“世界发展是非线性”，百度创始人李彦宏也认为，“解决问题就是创新”。

趋势大于优势，长期主义者的决策往往会跟社会发展的趋势密切相关，然后不要局部优化，要全局优化，用一个点穿破行业，把口撕开，找到10倍数增长的点，聚焦10倍资源，长期击穿。这是创新的节奏。

站在各企业的角度，创新，如同在崎岖的山路上跋涉，要跨越巉岩，经历缺氧，踏破铁鞋，才能享受“无限风光在险峰”的喜悦。这样的跋涉，考验的是决心、耐心，更是恒心。

穿越周期，数实融合的广度和深度也必将进一步加深。

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End

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