一年前這個時候，企業正拿著 2019 年工作總結和 2020 年規劃描繪新一年理想藍圖，但突如其來的疫情打亂了所有。更讓所有人沒有意料到的是，一年過去了疫情的影響還在持續，企業制訂 2021 年計劃時也必須把疫情的系列影響納入考量范疇。

用北京時代凌宇科技股份有限公司董事長黃孝斌的話來說，國內國際環境都發生了很大變化，已經不可能回到原來的國際秩序中。在這種背景下，國家提出了雙循環策略，此時也更凸顯了把創新作為國家發展核心的重要性。

在黃孝斌看來，自主創新是企業發展核心，通過創新來順應社會發展變化。此外，企業自主創新外，新形勢要求企業創新必須要從根基上進行調整，需要基于國內自主平臺進行創新；與此同時，企業還需要尋找新形勢下的市場痛點、難點、重點進行創新探索。比如國家重點強調的數字經濟，有核心技術研發的需求，同時催生了很多新的市場需求。

伴隨國際國內市場環境背景變化，企業微觀層面的調整在緊鑼密鼓地推進，“數智化”“智能化”也就是在這時成為企業對外描述的關鍵詞，尤其是在工業互聯網、智慧城市領域。

“數智化”，顧名思義既要數字化也要智能化。近些年隨著行業發展出現了一個又一個的新概念，剛開始往往顯得很玄幻，給人一種高大尚的感覺，“智能化到今天為止已經沒有那么玄幻了”，富通東方助理副總裁張玥表示，回顧工業發展歷程可以看到，智能化是一路順承而來，從最開始的機械化，到后來的自動化，再到數字化，“數字化之后我認為就是智能化了”。

傲林科技有限公司副總裁李欣強調，數智化或者說智能化是數字化的高級形態，也可以說數智化是數字化的一部分。數智化更側重和強調數據與智能的應用，尤其是智能的應用。相比之前提到的數字化，李欣認為，數智化一定要求數據驅動決策。這一模式，已超出人力計算的能力邊界，AI 的技術便成為必需。

新智認知數據服務有限公司副總裁關鵬則認為，理解數智化核心是理解數智化解決問題的邏輯。比如智能城市，看數智化的手段怎么解決城市問題。更具體的，關鵬認為分為三個大步驟。第一步是數化萬物，第二步是虛實互動，第三步是知行合一。

數化萬物是全面數字化。數據分為物態數據、業態數據和感知數據。物態數據可以簡單理解為物理世界中，市政道路、建筑樓宇以及各種公共設施，把這些數據化就是物態數據。業態數據則是在業務流程過程中產生的數據，不管是動態還是靜態，一定是在業務流程中產生的數據。第三個是感知數據，是所有傳感器采集的數據。

虛實互動則是指孿生的虛擬世界，必須得跟物理的實體世界之間能互動才行。很多人誤解了孿生的概念，以為做一個仿真模型就夠了。數字孿生必須能跟實體世界實現虛實的交互，虛實互補。反過來說，一個完全靜態的數字模型，完全靜態的數字孿生，是沒有意義的，就是個展覽品。

第三步叫知行合一，指必須能夠綜合各方面的信息，做出正確的反應，光知道了看到了，只有感知是不夠的。

一言以蔽之，數智化重點就是強調讓數據發揮價值。社會各界對數據的重視程度越來越高，但對數據的價值認知相對模糊，這個概念核心是強調它的價值到底有多重要，李欣也提到，“把它的價值充分體現出來，讓大家能感覺到確實很重要，認可它的重要性，這是大家形成共識的前提”。

數智化轉型能給企業帶來的變化顯而易見，李欣介紹，數智化轉型后，企業對于市場變化和市場信號的反應速度和反應精準度會有很好的提升。對于企業經營來說，生產工藝、財務管理、產供銷售是關鍵，若企業內部協調效率低、資源浪費大就會成為企業的短板。

李欣提到，泛工業在數智化轉型中面臨著諸多困難，一是要打通工廠內部的數據孤島，目前在工廠內部數據煙囪林立，各個部門間、各個系統間、各個流程間的數據都不能充分流通；二是要構建以整個工廠為全局視角的數字孿生模型，綜合考量生產、采購、銷售、財務等工業企業經營全局因素，綜合實現“產供銷”經營鐵三角的全局最優；三是要構建一個智能經營決策與優化控制大腦，智能地對市場信息進行合理響應，這也是實現個性化定制、網絡化協同、服務化延伸等模式的基礎。

配合智能化的趨勢變化，從事數字化的企業也在轉型。關鵬把新智認知的變化總結成五個方面，分別是客戶認知的轉變、數據認知的轉變、能力認知的轉變、承擔角色認知以及建設方式的轉變。

比如客戶認知轉變，關鵬介紹，現在做智能城市，政府關注的不是概念也不是技術， 而是“你能夠幫助城市解決什么問題”，是產業和人口導入、城市形象提升等具體問題。有了這種認識，相應的企業對能力認知上也有所改變，以往單一產品的思維已經不管用，過去“好的產品就解決了一切”被認定為是誤區，“所謂能力，一定是綜合能力，包括方案綜合能力、工程綜合能力、運營綜合能力”。在建設方式上，關鵬用大建設、大物聯、大運營來描述轉變，比如大建設，就是要讓智能城市的建設與實體城市的規劃、設計、建設和運營融合在一起進行。在這方面，白地項目有白地項目的做法，建成區的智能化改造亦然。

接下來的發展，關鵬認為，有三個非常明確的趨勢：場景為王、端云平衡、運營為王。他提到，場景本身就是數智化不可分割的一部分，智能建設的全過程都不能脫離了場景存在。端云平衡中的所謂端，就好比用來感知的手腳，這往往是投資大、周期長、見效慢的工程，所以企業并不愿意在這些方面重點投入，這樣導致了此前智能化建設出現明顯端云失衡現象。運營也是此前數字化建設過程中缺乏的，在新的階段，這是市場需求，也是企業的機會。

如果說在智慧城市建設中，解決問題需要綜合，需要龐大的關聯系統做支撐，那么在工業制造領域里，以需求為導向的解決方案則更傾向針對具體問題進行智能化的優化。

為此，張玥詳細介紹了富通東方的智能排產解決方案。在疫情期間，該解決方案成功幫助了一家奔馳 A 級供應商超額完成了年度任務單量，為來年擴充產能奠定基礎。張玥稱，智能排產首先是幫助企業找到制約生產的問題，然后從流程上給出調整方案，進而擴充企業的產能。

據張玥介紹，智能排產目前在國內外市場規模都不是特別大，尤其是專門做此項工作的廠商，并沒有大的知名度，在國內更是處于空白的狀態，之所以這樣，是因為這個產品經常被內嵌到一些工業系統里，也就是說它被淡化和弱化了，并沒有被重視。恰恰是這樣一個此前被忽視的環節，張玥認為在接下來的智能化階段能夠發揮重要作用。

要實現智能化，不是產品要足夠大、足夠復雜，關鍵是以問題為導向，要能夠解決問題。關鵬提到，某種程度上，智能城市已經再次成為關注的焦點，以問題導向、端云平衡和運營導向為特征的新型智能城市建設，會成為行業接下來的一個重點。為什么要強調運營導向？舉個例子，“一款車型好不好，最好去問天天使用這款車型的出租車司機”。關鵬認為， 疫情作為一個“ 照妖鏡”， 一下子讓過去十幾年智慧城市的建設成果被打回原形，換句話說過去的智慧城市建設很多方面都是有誤的，所以現在也就有了“新型智能城市”的概念。

關鵬重點提到，現階段政府對建設智能城市的期待不一樣了，政府對建設智能城市的成果有了更明確的期待。政府機構中懂得智能城市的人越來越多，也就是人們越來越知道智能城市建設要解決什么問題，這也讓智能城市建設發展進入新的階段。

以需求為導向也是時代凌宇做智慧城市的中心思想，智慧城市的核心是資源匹配，要滿足人們需求和供給之間的矛盾，最終是讓群眾更好地生活。在黃孝斌看來，智慧城市建設的目標無外乎幾方面：更安全、更便捷、更舒適、更健康、更快樂。

因主導方不一樣， 現階段的智慧城市建設項目，在實現目的上各有側重，這與數據孤島問題也有關，黃孝斌認為，“實現政府各部門之間的信息共享，政府與商業機構之間的信息共享，最終解決老百姓的問題，通過最少的平臺、最少的入口解決老百姓所需要解決的問題，這是未來的發展目標”。

數據無法打通，不單純是因為公眾認知中的數據安全問題，李欣提到，推動數智化， 數據安全固然重要，但并非最根本的障礙。相比數據技術層面的安全問題，李欣反倒認為，觀念上的制約性更大。結合傲林科技的實踐，智能化會給部分管理者帶來一定程度的觀念沖擊；智能化決策是否會替代管理者、影響管理者的權威等， 亟須樹立正確的變革觀念，加強自上而下的頂層設計。

觀念變革背后是具體的組織變革，隨著企業的觀念轉變，自然而然我們會看到越來越多企業進行組織架構調整，這是企業有足夠的勇氣和重視度才會邁出的一步，這也是企業進行數智化轉型的前提。

數智化其實就是一場決心和耐心的較量，當然最關鍵的支撐還在于人。復合型人才的培育非常重要，需要從國家層面統籌培養具有實踐經驗的復合型人才，關鍵是培養人才的實戰能力，當然基礎理論研究也得補上。李欣提到，近年來國家在技術研究和市場應用推廣方面一直有持續的投入，尤其是供給側結構改革，對技術應用的拉動作用非常明顯，接下來的發展，一方面呼吁企業繼續發力，同時對于人才培育上也要加快跟上。

在人才培育上，張玥則認為，相比復合型人才，另外一個詞其實更準確 ：交叉。“我覺得行業最大的一個趨勢是要在學科上、在能力上、在人員上、在服務架構上進行交叉。”未來發展的核心難點就是交叉的深度，尤其是思維層面。換句話說，“企業的發展難點是要肯學習，還要善于學習，知道學的過程中怎么提煉并勤于思考”，交叉融合就是善于學習很重要的部分，“交叉融合這件事情誰融合得快，誰就能走在前面”。