摘要：数字化转型的本质是：在 “数据+算法” 定义的世界中，以智能数据服务的流动，化解复杂系统的不确定性，优化资源配置效率，构建企业新型竞争优势。我们要换一个视角，我们从一种静态思维、机械化思维，走向生态思维、系统思维。企业竞争的本质就是资源配置效率的竞争，就是要以数据自动流动化解复杂系统的不确定性，优化企业资源的配置效率。
数据是基础
以客户需求为中心，以数据为资产，以技术为手段，以人才为依托，构建能快速满足客户需求的支持业务创新的技术平台体系，支撑客户服务和业务创新。
数字化
数字化就是要通过各种技术手段收集企业日常运营和创新所需的数据；客户使用产品或服务的体验数据；市场变化数据；行业趋势数据等等，形成企业日常运营的全景图、客户全景图、产品全景图、市场变化及行业趋势全景图等，从而提升企业运营效率，创造新的业务模式。企业通过数字化手段挖掘数据的价值，可以发现企业运营中可以改善的地方，甚至开发新的业务模式。
数据是生产资料
数据是数字化的基本的生产资料，数据的质量直接决定了数字化的能力、所能达到的深度和广度。我们一再强调数据治理，强调数据的重要性，把数据提升到企业的核心资产上来，也是因为高质量数据所能带来的高价值。社会经济全面数据化，所有企业必须用数据发展。数据已成为企业的核心资产，将数据资产进行有效的管理和使用，是数字化转型的重点。要管理和使用数据，数据治理是难点，企业要想更有效的使用数据，就需要从过去被动的使用数据，到主动的去治理数据。数据爆炸、大数据等使企业数据的复杂程度随之升高，如何从庞杂的数据中清洗筛选出准确有效的信息，是数据治理的重点，也是企业数字化转型得以可持续发展的基础。
业务重塑
数字化转型的实质是业务重塑，数字化转型首要的是把所有的业务系统中的数据打通。利用软件工具和软件技术，赋能业务以获得创新能力；人是创造者，是关键，需要从思想上认识到数字化转型的必要性和方法手段；成功的数字化转型并非始于技术，而是以客户为中心的目标来彻底改革组织，从而实现生产力的转型，实现业务重塑。数字旅程中人才是调整企业组织结构和企业文化适应数字化转型的需要的驱动力。
组织架构和文化转型
数字化时代需要的是开拓创新，不是因循守旧。科学技术是第一生产力，采用数字化技术可以提升证券企业的生产力，其相应的生产关系、组织架构和企业文化也需要相应的调整。传统的单体应用开发运维模式无法适应新的要求，在监管合规的要求下不是不能创新，而是要结合业务和技术积极创新，懂业务、懂技术、懂数据的复合型人才将是创新的核心。
不确定性
对不确定性的恐惧是人们认知社会规律的内在动力。人类社会发展一直伴随着对确定性的追求，确定性是行为能够被预测的前提，也是我们安全感的来源。人类社会的发展史就是一部对抗不确定性、寻求人类命运发展确定性的历史，对不确定性的恐惧和对确定性的追求一直伴随着人类社会的发展和演进。
不确定性源于信息约束条件下人们有限的认知能力，应对不确定性，是人类永恒的挑战。在过去几千年里，每一个个体、族群、部落、企业、国家等都会面临着各种各样的挑战，如战争、冲突、灾害、竞争等。人们都面临着如何在不确定性的环境中进行决策，这些决策正确与否会导致事情的成败、得失、利弊、对错、好坏、优劣等结果，决策结果又会影响个体的幸福、部落的兴衰、企业的成长、国家的繁荣、历史的走向。
化解不确定性的“三部曲”：
第一，理解和认知世界运行的规律，是化解不确定性的逻辑起点；
第二，理解运行规律之后需要预测将会发生什么，这是决策的基础和依据；
第三是控制，是将决策付诸行动的具体路径。
面对不确定性，如何决策？
几千年来，人类社会一直面临的重大挑战是如何在不确定性的环境中进行决策，从游牧社会、农业社会、工业社会到信息社会，这都是一个永恒的话题，而在过去几千年人类是如何进行决策？
2000多年前，《史记·龟策列传》中记载“自古圣王将建国受命，兴动事业，何尝不宝卜筮以助善！”500年前，正如马克斯·韦伯在《新教伦理与资本主义精神》所说的，新教构建了一套对世界的解释体系，企业家们面对各种不确定性进行决策的时候，宗教是指导他们在不确定性的环境中进行选择的依据。
100年前，爱迪生经过几千次试验发明了电灯，1969年美国人把人类送到了月球，波音747实现首飞。人类上月球的每一个决策、飞机研发的每一次重大决策的背后是基于什么？是科学。今天，风电功率预测、工程机械设备全生命周期运维、盒马鲜生对生鲜食品的品类及数量选择、淘宝首页的千人千面的背后，构建了新的决策机制：数据+算法。
对不确定性认知的分野：从哲学到科学
对于不确定性的认知，也是从哲学、科学、经济学分化的一个重要的因素。从信息论来看，克劳德·香农认为“信息是用来减少随机不确定性的东西，信息的价值是确定性的增加”，信息最重要就是要减少不确定性而增加确定性。回到数字化本质，那就是在数据+算法定义的世界中，化解复杂系统的不确定性。
医疗的本质：应对不确定性
关于不确定性，我们把这个话题拓展到其它领域。1972年，阿罗获得诺贝尔经济学奖，其在1963年发表的论文《不确定性和医疗保健的福利经济学》中指出，医疗服务的特殊性源于其普遍存在的不确定性。医疗是什么？向外看，是悬壶济世；向内看，就是如何应对不确定性。在现代医生的手边，有6000多种药物，4000多种治疗手段，每种有不同的使用要求、风险、注意事项。面对疾病世界，从几百年前的简单，到几十年前的复杂，再到现在的“非常复杂”。医学成了一门掌控极端复杂性的艺术，它考验着人是否能够驾驭这种复杂性。
无处不在的数字化转型
数字化转型无处不在，包括衣食住行。汽车方面，中国出现了非常新兴的汽车公司，在全球比较领先，包括拜腾汽车、小鹏汽车等等，它们的核心点，把自动驾驶、新能源、数字技术融入到汽车里面。汽车未来成为手机之外的终端。
从生产服务角度讲，修路的时候，德国用自动化机械的方式做到。
还有哪个领域不能用到机器数字化？几乎没有，重要的是未来怎么样能有更好的想象空间。数字化转型在所有领域都会应用。
德鲁克把过去200年的组织创新总结为三次革命：
第一次是工业革命，核心是机器取代了体力，技术超越了技能；
第二次是生产力革命，大致从1880年到第二次世界大战。核心是以泰勒制为代表的科学管理的普及。工作被知识化，强调的是标准化、可度量等概念，公司这种新组织随着科学管理思想的发展而兴起；
第三次是管理革命，知识成为超越资本和劳动力最重要的生产要素。和体力劳动者相比，知识工作者是否努力工作，很难被直接观察和测量，相应的管理的重心也从可度量的结果考核转向激励，特别是动机的匹配。期权激励是这20年高科技企业大发展最重要的组织创新。
沿着这个思路，我把我们正面临的时代大变革称之为第四次革命，创造力的革命。从互联网到移动互联网，再到物联网，从云计算到大数据，未来商业的一个基本特征已经非常清楚，那就是基于机器学习的人工智能，将成为未来商业的基础。
这两年企业数字化转型很热门，工业领域推出了工业4.0的说法，零售业领域出了“新零售”，生活领域各种智能家居、物联网设备的应用场景也层出不穷。
归根结底，这些都和数字化转型的这个大趋势密切相关，那么数字化转型的这个趋势到底是怎么来的呢？
工业 4.0
所谓工业4.0（Industry4.0）， 是基于工业发展的不同阶段作出的划分。
按照目前的共识， 工业1.0是蒸汽机时代， 工业2.0是电气化时代，工业3.0是信息化时代， 工业4.0则是利用信息化技术促进产业变革的时代，也就是智能化时代。
这个概念最早出现在德国 2013年的汉诺威工业博览会上。其核心目的是为了提高德国工业的竞争力，在新一轮工业革命中占领先机。随后由德国政府列入《德国2020高技术战略》中所提出的十大未来项目之一。该项目由德国联邦教育局及研究部和联邦经济技术部联合资助，投资预计达2亿欧元。旨在提升制造业的智能化水平，建立具有适应性、资源效率及基因工程学的智慧工厂，在商业流程及价值流程中整合客户及商业伙伴。其技术基础是网络实体系统及物联网。
德国所谓的工业4.0是指利用物联信息系统（Cyber—Physical System简称CPS）将生产中的供应，制造，销售信息数据化、智慧化，最后达到快速，有效，个人化的产品供应。
2015年5月，国务院正式印发《中国制造2025》， 部署全面推进实施制造强国战略。“中国制造2025”与德国“工业4.0”的合作对接渊源已久。以智能制造为牵引推动产业转型升级，实现“中国制造２０２５”与“德国工业４．０”的有机融合。
工业4.0已经进入中德合作新时代，中德双方签署的《中德合作行动纲要》中，有关工业4.0合作的内容共有4条，第一条就明确提出工业生产的数字化就是“工业4.0”对于未来中德经济发展具有重大意义。双方认为，两国政府应为企业参与该进程提供政策支持。
德国工业4.0讲横向集成、纵向集成、端到端集成，从这个角度来讲，什么是集成？集成是数据的互联网互操作，集成的本质就是对制造资源优化范围、领域深度的描述，从自动化到智能化，就是从局部优化到全局优化的过程，在时间上优化只有起点没有终点，空间上参与优化的资源从点、线、面、大系统、巨系统的方向不断地扩展。如果说，自动化是单点的、低水平的，有限的资源优化；那么，智能化是多点、高水平、全局的资源优化。所谓集成的过程，就是对制造过程的范围领域不断地深化的过程。
复杂系统
没有网络的世界是一个机械系统。随着传感器、互联网、物联网的出现，IoT时代正在到来，所有的产品最终都将成为一个网络终端。正如波特所说，未来，所有的产品功能将由四个基本模块构成：动力部件、执行部件、智能部件、互联部件，未来的智能产品可以监测、可以控制、可以优化，产品的功能灵活性、易扩展性、安全性、可管理性都得到提高。
单一产品走向复杂系统，从机械系统走向生物系统
万物互联网使得孤立产品走向复杂产品网体系。约翰迪尔公司（John Deere）作为全球最大的农业机械制造商和世界第二大工程机械制造商,其产品沿着传统产品→智能产品→智能互联产品→产品系统→产品体系的路径逐步演变。它不仅仅是一个产品，而且成为一个网络体系的组成部分。当它成为一个网络体系组成部分的时候，就从一个原有的机械系统演变成复杂的生物系统。
智能系统：单一系统、局部系统、复杂系统到巨系统
我们再来看智能制造，我们可以定义一个智能的最小单元——具有感知、分析、优化、执行功能的智能单元，如数控机床、智能机器人、AGV小车以及刀具管理、工装管理系统等，这些最小智能单元散布在制造体系的各个角落。
今天，随着物联网、边缘计算、工业互联网等新的架构和技术体系的出现，以及市场需求对跨企业、跨环节、大尺度资源优化的需求，最小的智能单元从一个小系统被不断接入企业内部大系统，企业内部大系统与上下游实现互联互通互操作，构建复杂产业链系统。
在此基础上，当企业把产业链系统向整个社会开放时，开始构建起一个复杂的巨系统。我们可以看出来，商业和制造系统变得越来越复杂，从一个机械系统演变成了一个复杂生命系统。
企业大脑：数字化转型
利用数字化技术推动企业组织变革业务模式、组织架构、企业文化等。利用各种新型技术，如移动、Web、社交、大数据、机器学习、人工智能、物联网、云计算、区块链等一系列技术为企业组织构想和交付新的、差异化的价值。
企业将会去追寻新的收入来源、新的产品和服务、新的商业模式。
数字化转型是技术与商业模式的深度融合，技术创造新商业。数字化转型的最终结果是商业模式的变革。
数据中台
数据中台 · 让数据实现业务价值。
以数据驱动增长，将数据形成资产，资产转换为资本。
让所有企业数据汇聚于此，向上推动数据应用，向下推动数据治理，向前推动企业数字化转型。
数据中台3 层架构：
智能化全栈技术平台：
决策革命：基于数据+算法的决策
基于数据+算法的决策
决策革命简而言之就是基于数据+算法的决策。“数据+算法=服务”实现分四个环节：一是描述，在虚拟世界描述物理世界发生了什么；二是洞察，为什么会发生，事物产生的原因；三是预测，研判将来会发生什么；四是决策，最后应该怎么办，提供解决方案。
在上述的描述、洞察、预测、决策之后，可能都需要人来参与决策，但是人参与决策越来越少，而系统参与的决策越来越多。就好像无人驾驶一样，从开始完全依赖人的驾驶到最后无人驾驶。我们在Cyber空间找了一个代理人，把人们对汽车驾驶运行规律的认知装载到软件系统等去感知、优化、控制、执行。通过这样一种方式优化资源的配置效率。正是因为我们构造了一种新的改造和认知世界的方法论，在开发汽车、飞机、高铁等产品的时候，研发、生产效率都会大幅度提高。
在不确定性的环境中进行决策是企业面临的巨大挑战，从基于经验的决策到基于数据+算法的决策，是企业数字化转型的基本模式。天猫联合玛氏、雀巢等多家一线品牌，联合建立新品创新中心，基于数据和新商业逻辑，洞察新品机会、提高研发效率，3C、服装、美妆、电器等新产品研发周期大幅缩短。
“数据+算法”构造了我们认识这个世界新的方法
无论是爱因斯坦的质能方程，还是牛顿的三大规律，都是我们认识这个物理世界的方式。我们把规律模型化、模型算法化、算法代码化、代码软件化，再用软件化去优化物理世界。我们构建了三个世界，物理世界、意识世界、数字世界。
2013年的诺贝尔化学奖，因发展了复杂化学体系中的多尺度模型，颁给了三位美国科学家马丁·卡普鲁斯、迈克尔·赖韦特和亚利耶·瓦谢尔因。这三位科学家的贡献就是构建了一个做实验的方法论，做化学实验的方法论，这个方法论就是在计算机中做实验，它实际就是“数据+算法”的另一种的表现形式。
过去科学家整天在实验室做实验，现在有一部分实验可以在计算机里面去做。对于制造业也是一样，过去飞机从立项到交付需要近十五年，现在只需要五六年的时间，因为人们构建了一个新的认识和改造世界方法论。高铁可以通过虚拟的高铁在虚拟的京沪线上跑起来，来测试高铁运行中选择电流、电压、噪音、稳定性、可靠性等，通过在虚拟世界的快速迭代，构造了一个改造和认识世界的方法论，这种方法叫模拟择优法。
面对数字化转型大变革，企业如何转型？
企业思维需要实现三个转变：
一是以不确定性应对不确定性。
面对需求的不确定性，企业需要以数据+算法的策略应对不确定性，需要摒弃冗余思维、静态思维，走向精准思维、动态思维。
二是以增量革命构建新型能力。
企业数字化转型，就是要把软件、设备、流程优化、管理变革最终都要转化为企业的新型能力。这是数字化的出发点，也是落脚点。
三是从产品制造商到客户运营商（Customer Operator），制造企业应成为一个工业产品提供者，通过产品与客户建立一种“强关系”，能成为24小时在线，了解、预测、满足客户需求的“客户运营商”。
今天，企业数字化转型2.0时代已经到来。
数字化技术的演进
智能化建设的困难与挑战：
企业智能化转型能力框架：
智能化成熟度度量表:
数字经济：数字中国
从技术维度看，数字技术的创新与融合为数字经济提供重要 推动力。5G、人工智能、量子计算、物联网、区块链、大数据、 虚拟现实、超高清视频等信息技术持续突破，并从单点创新向交 叉创新转变，促进形成多技术群相互支撑、齐头并进的链式创新， 不断从实验室走向大规模应用，为数字产业的蓬勃发展与应用提 供了支撑。
从系统维度看，数字经济为整个经济环境和经济活动带来系 统性变化。数字产业是以数字技术为主要工具进行利润和价值创 造的经济活动，重点在于数字技术自身的价值实现。而数字经济 相比于数字产业的概念范畴和影响范围更加广阔，是数字技术对 整个经济环境和经济活动带来的系统性变化或结果，强调经济的 驱动方式，以及数字技术对经济各领域的赋能作用。
数字政府：
参考资料
2019年中国数字经济发展指数白皮书
中国制造2025：http://www.miit.gov.cn/n973401/n1234620/index.html
《中国制造2025》“1+X”规划体系文本链接：http://www.miit.gov.cn/n973401/n1234620/n1234623/c5542102/content.html
http://www.hailiangxinxi.com/landing/sjzt
http://m.elecfans.com/article/697006.html
http://mini.eastday.com/mobile/190503161340980.html#
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