在刚刚过去的2021年12月，国务院、工信部、发改委等各部委密集发布了一系列数字化、信息化、智能化相关的重要规划文件，包括《“十四五”数字经济发展规划》、《“十四五”智能制造发展规划》等，标志着“十四五”时期有关方向的工作从第一年的谋划规划开始转入推动实施阶段。

其中最为重要的，也是级别最高的当数《“十四五”数字经济发展规划》，该规划是我国数字经济领域的首部国家级专项规划。《规划》明确，到2025年，数字经济核心产业增加值占国内生产总值比重达到10%，数据要素市场体系初步建立，产业数字化转型迈上新台阶，数字产业化水平显著提升，数字化公共服务更加普惠均等，数字经济治理体系更加完善。个人理解，工信部等部委发布的专项规划都可以理解为顶层设计的支撑内容，共同为我国“十四五”时期数字经济的发展绘制了一幅宏大美好的蓝图。

有一位知名投资人曾经说：“我们的工作要‘眼高脚低’。‘眼高’就是能够跳离表象，看到事情的本质，看到未来的趋势；‘脚低’就是要把锃亮的皮鞋脱掉，光着脚踩在市场的泥土里，去感知土地的温度，感知市场每一寸、每一度的变化。‘眼高’是世界观，‘脚低’是方法论，只有把高瞩的世界观和实用的方法论结合起来，我们才能在时代大潮里去冲浪！”我觉得这句话放在当前企业数字化发展工作中也十分合适，企业既要看到国家发展数字经济的趋势，以及行业在数字化技术影响下的发展趋势；同时更要感知哪些是市场真正的需求，以及数字化工具带来的企业发展“韧性”的提高。将世界观和方法论结合起来，切实的去找到自己数字化转型的道路。

表1 近期数字化信息化相关规划

《“十四五”数字经济发展规划》开篇指出：“数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态，是以数据资源为关键要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促进公平与效率更加统一的新经济形态。”我们应该如何理解这句话？首先是将数字经济与农业经济、工业经济进行了类比，都是人类利用生产资料进行生产，产生价值的过程。农业的生产资料是土地、种子、农具，通过耕种收获粮食；工业的生产资料是矿产、能源、制造设备，通过人的加工收获工业制品；那么数字经济呢？在我看来，数字经济的生产资料就是数据资源、网络，通过信息通讯技术、数字化转型最终获得公平与效率。

那数字经济是不是就只是那些网络公司和软件公司的事？并不是。因为数据资源并不会独立存在，公平与效率也不会独立存在，数字经济真正的作用是提高真实物理世界的公平与效率的，最后还是服务于农业、工业和服务业。我们多数人了解数字经济最直观的应该是电商领域，数字化带来的是更便捷的购物、消费体验，数字化已经推动我国服务业领域快速发展，逐步领先于其他国家。我们来思考为什么数字化率先在服务业发挥了作用，而在农业和工业的进展缓慢。核心问题应该在于服务业完成的是人与人的连接，需求与供给的数据简单，并且都可以由人来完成，需要的基础设施就是网络和终端。当智能手机和移动网络等基础设施满足条件时，就可以充分发挥作用。但在第一和第二产业的需求与供给逻辑结构复杂，随机性大，数据量无比巨大，并且尚有许多是我们还未曾深入了解的。巧妇难为无米之炊，再高级的区块链、云计算、5G技术，没有数据资源就不能够支撑数字化发挥作用。通过近期与众多从事大数据领域研究的专家学者交流，普遍最多的问题之一就是无数据可用，特别是我们所在的工业领域，这是限制技术发展与应用的最主要问题。数字经济是需要大规模基础设施建设的。

数字基础设施建设，一方面是将现实的生产资源映射到数字资源上，另一方面是尽可能地去了解数据的关联关系。但是现实中不管是一台设备还是一个企业，要进行全面的数字化映射都是不现实的也不可能实现的。很多企业数字化转型过程中，因为没有自身对数字化的理解，盲目跟随样板案例或者技术路线，抱着都变成数据，早晚能用上的想法，就陷入了“全面”的泥沼中，导致资源浪费与战略的失焦，无法取得预期的效果。

很多人说，“数字化转型不转是等死，转是找死”。面对浩如烟海、神秘莫测的数字化之路，到底该如何落地实施，是很多企业关心的问题，通过观察部分成功的案例结合自身的思考，我梳理了四种不同场景下建立数字化基础的路径，供大家探讨。

创新设计驱动的数字化。这种模式的关键目标是提升设计效率，尽量减少低效劳动，降低设计人员与各关联方的沟通成本。这种模式主要依靠软件和数据库，也是数字化工具应用最早，技术最为成熟的一种。以三维设计软件及协同图文档系统为基础发展而来，在航空、汽车、电子产品、非标专用设备等设计周期长，系统复杂度高的行业应用比较广泛。按照总体设计思路按BOM管理建立设备数字模型，将设计公式、设计手册、标准零件库等嵌套进入数字化系统中，通过可视化进行展示、仿真、测试，从而降低设计成本，缩短设计周期。

制造过程驱动的数字化。这种模式的关注重点是提高制造过程的效率，可以是提高质量，可以是缩短制造周期降低成本，也可以是满足定制化。这种模式主要依托于数控机床、机器人技术、传感器技术、总线技术和MES系统，能够大幅度降低工人的体力劳动强度，提高产品一致性，是目前智能制造主攻的方向。整体思路围绕制造过程的工艺和物流环节进行资源的优化，核心是降低辅助时间、提高设备利用率、减少人为因素导致的质量波动。比较适合以车间、产线为单元，对质量较为敏感的重资产制造企业，比如减速器等典型机械制造产品。这种方向的基础是提高加工过程的数控化率、购置机器人、自动上下料设备等，相应的还要进一步提高来料的质量，要有统一的基准、标准。

用户使用需求驱动的数字化。这种模式的关键目标是提升用户的使用感受，降低用户使用成本。主要有通过智能化运行控制提高设备运行效率和建立设备故障诊断系统降低用户停机时间两个方向。这种模式主要是基于传感器技术、物联网技术、大数据处理、云计算、边缘计算等，将设备实时状态检测与设计模型进行比对，自动校正运行参数，或者进行预防性维护及故障分析。比较适合连续运行的高能耗设备，或者对意外停机非常敏感的大型设备，以及人员难以进行日常检测维修的设备，比如现在应用较为成功的航空发动机、鼓风机、工程机械、风力发电机等。这种方向的基础是要在设备设计时充分考虑检测的需要，提前将检测系统与设备一体化设计，同时对设备的故障原理及特征信号有一定规模的积累。

企业管理驱动的数字化。这种模式的关键目标是提升企业管理效率，降低管理成本并及时发现存在的风险进行合理应对。主要是通过信息化系统，比如OA、ERP等，在日常管理流程基础上进一步对关键数据进行采集和分析，再通过大数据分析等技术进行关键业务流程的优化。通过建立业务分析模型，逐步实现自动化输出和风险自动预警，降低因为管理疏漏导致的关键信息遗失或延迟，为公司管理决策提供实时的数据支撑。这种模式较适合单个业务周期较长，并行内容多的中大型企业。同时涉及多个部门协作完成的项目制业务模式，通过推动数字化能有效打通信息孤岛和部门墙，避免出现“铁路警察各管一段”的现象，使各个阶段或各部门能够同步关键信息内容，避免因为信息不对称产生的额外管理成本和风险失控。这种路线看似简单，但是实际操作中需要的基础是企业围绕业务进行深刻的变革，发挥数字化工具的优势，不断优化业务流程进行组织的再造，最终构建起新的制度和模式，最终固化并以管理系统的形式进行展现。

以上4种场景可能涵盖了大多数工业企业管理的多个方面，但是受资源限制同时开展、多头推进并不现实，应该选择自己企业当前一个阶段最迫切需要改善和提升的一个点进行具体的细化，搞好基础设施建设，通过量化的指标进行约束，以产生实际效益为目标，保障投入与产出的匹配度，有持续性的推动。数字经济是美好的未来，既不能期望一步到位，也不能因噎废食停滞不前，只有先盘点好自身的需求，夯实基础，才能让数字化转型行稳致远。