安筱鹏为什么去阿里任职（安筱鹏 阿里研究院）
《重构》自序｜安筱鹏：拥抱数据驱动的智能+新时代
5G、物联网、人工智能、数字孪生、云计算、边缘计算、时间敏感网络等智能技术群的“核聚变”，推动着人类社会从万物互联（Internet of Everything）迈向万物智能（Intelligence of Everything），从大连接走向大赋能新阶段，我们正在进入智能+新时代。
新一代信息通信技术的持续创新和渗透扩散，新一轮工业革命正在全球范围孕育兴起，制造业加速向数字化、网络化、智能化方向延伸拓展，万物互联、数据驱动、软件定义、平台支撑、组织重构、智能主导正在构建制造新体系，成为全球新一轮产业竞争的制高点，全球制造业正迈向体系重构、动力变革、范式迁移的新阶段。
制造业正迈向体系重构的新阶段。工业革命300年来，从机械化、电气化、自动化到智能化，技术变革是永恒的主题，在新一轮产业革命背景下，以互联网、大数据、人工智能为代表的新一代信息通信技术与制造业加快融合发展，正在全方位重构制造效率、成本、质量管控新体系，全方位重塑制造业的生产主体、生产对象、生产工具和生产方式。第一，谁来生产（who）在变。生产过程的参与主体从生产者向产消者（pro consumer）演进，个性化定制模式的兴起让消费者全程参与到生产过程中，消费者在产品过程的发言权和影响力不断提升。第二，生产什么（what）在变。伴随着万物互联时代的到来，生产对象从功能产品向智能互联产品演进，可动态感知并实时响应消费需求的无人驾驶、智能机器人等智能化产品的商业化步伐不断加快。第三，用何工具（which）在变。信息技术革命使得工业社会传统的以能量转换为特征的工具被智能化工具所驱动，形成了智能工具——具备对信息进行采集、传输、处理、执行能力的工具，当前，数字化技术使劳动工具加速智能化，生产工具从传统的能量转换工具向智能工具演进，3D打印、数控机床、智能机器人等智能装备快速涌现。第四，如何生产（how）在变。伴随着新一代信息技术的发展，新型传感、泛在网络、云计算、人工智能、数字栾生等技术加速实体制造与虚拟制造加速融合，推动生产方式从传统制造的“试错法”到基于数字仿真的“模拟择优法”转变，构建制造业快速迭代、持续优化、数据驱动的新生产方式。第五，在哪生产（where）在变。网络化协同制造、分享制造等制造业新模式推动生产地点从集中化走向分散化，跨部门、跨企业、跨地域的协同成为常态，尤其是分享制造的发展，构建起了检测、加工、认证、配送等制造能力标准化封装、在线化交易的新体系，推动制造能力在全社会范围内进行协同。
制造业正迈向动力变革的新阶段。新一代信息通信技术尤其是大数据技术的发展，驱动制造业迈向转型升级的新阶段——数据驱动的新阶段，可以从三方面来理解。首先，资源优化是目标。新一代信息通信技术与制造业融合主要动力和核心目标就是不断优化制造资源的配置效率，就是要实现更好的质量、更低的成本、更快的交付、更多的满意度，就是要提高制造业全要素生产率。其次，数据流动是关键。新一代信息通信技术是如何优化制造资源配置效率？信息流是如何带动技术流、资金流、人才流、物资流？关键是数据流动，即能够把正确的数据、在正确的时间、以正确的方式、传递给正确的人和机器，把数据转化为信息，信息转化为知识，知识转化为决策，以应对和解决制造过程的复杂性和不确定性等问题，提高制造资源的配置效率。第三，工业软件是核心。数据如何转化为信息，信息如何转化为知识，知识如何转化为决策，其背后都有赖于软件,软件本质上是人类隐性知识显性化的载体，是一套数据自动流动的规则体系，把数据转变为信息，信息转变为知识，知识转变为决策，不断优化资源的配置效率，全面提升全要素生产率，激发经济创新活力、发展潜力和转型动力，培育基于数据驱动的新动能。
制造业正迈向范式迁移的新阶段。制造范式指在一定时期、在特定技术条件下对制造业价值观、方法论、发展模式和运行规律的认识框架。新一代信息通信技术和制造业的融合发展，正在带来范式的迁移，人类认识和改造世界的方法正从传统的理论推理、实验验证向模拟择优和大数据分析转变。第一，理论推理法。以牛顿定律、爱因斯坦相对论为代表的理论推理法是人类认识世界的最根本的方法，19世纪末发展到极致，理论推理法以“观察+抽象+数学”为关键要素，依赖于少数天才科学家，具备严密的逻辑关系，是实验验证和模拟择优的基础。第二，实验验证法。以爱迪生发明灯泡为代表的实验验证法在16世纪文艺复兴开始萌芽，20世纪伴随着工业化进入鼎盛时期，实验验证以“假设+实验+归纳”为关键要素，依赖于设备材料的高投入，实验过程大协作、长周期，验证结果直观。第三，模拟择优法。以波音777研发为代表的模拟择优法兴起于20世纪80年代，以“样本数据+机理模型”为关键要素，依赖于高质量机理模型的支撑，投入少、周期短。和传统的“试错法”相比，依托基于模型的产品定义（MBD）、全数字化样机、虚拟仿真技术等一系列模拟择优法的新技术、新理念，可推动产品研发、验证、制造、服务业务在赛博空间的快速迭代，实现更短的研发周期、更低的制造成本、更高的产品质量和更好的客户体验。第四，大数据分析。以GE通过平台优化风电设备性能为代表的大数据分析兴起于21世纪初，以“海量数据+大数据分析模型”为关键要素，依赖于海量数据的获取，计算、存储资源的低成本和高效利用，是一种基于数据驱动的价值创造范式。这主要是因为，物联网、大数据、云计算等新一代信息技术正在建立一个廉价、快速、高效的数据存储、计算和处理体系，新一代信息通信技术正推动人类进入一个全面感知、可靠传输、智能处理、精准决策的新时代，尤其是大数据技术的应用，拓展了人类认识世界的视野，通过大数据分析技术可对不可见世界和未知世界进行预测，进一步丰富了人类对客观世界的认识。
我们正在迎来一次新工业革命，在这场前所未有的大变革中，我们不只是旁观者、见证者，而是这场伟大实践的亲历者、参与者、实践者。1980年代国际社会提出智能制造的概念，伴随着新技术应用和实践探索，智能制造的内涵和外延在过往的40年一直在不断演变。2012年国际社会提出工业互联网并日益成为各界关注的焦点，智能制造与工业互联网是面对制造转型升级需求，基于不同时代的技术体系、需求结构、竞争格局提出的解决方案，既有联系又有区别，从智能制造到工业互联网，是信息技术体系从传统架构向云架构的迁移，是制造资源从局部优化到全局优化的演进，是业务协同从企业内部到产业链的扩展，是竞争模式从单一企业竞争到生态体系竞争的升级，是产业分工从基于产品的分工到基于知识的分工深化，但其内的逻辑是一致的——以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性。
不重构，无未来。面对数字化未有之大变局，如何穿越纷繁晦涩的新概念迷雾，厘清数字化转型的技术、经济和商业逻辑，重构企业的战略思维、技术体系、商业模式、产业版图、核心能力和组织架构？这些是我们业界同仁共同思考的问题。我们需要思维重构，在数据+算法定义的世界中，探索升维思考之后降维落地之路；需要战略重构，数字化转型带来了工具革命和决策革命，人们要重新思考战略的形成、演化与落地。需要技术重构，大科学、大技术交叉融合的时代，技术体系的解耦、分化、再封装正在构建新技术体系。需要能力重构，技术赋能时代，传统能力升级与新型能力培育的交织，重塑竞争力体系；需要组织重构，企业组织迎来了一场转基因工程，无边界的液态组织正在激活企业的内生动力。
面以纷繁复杂的技术产业趋势和竞争格局，我们需要思考如何穿越概念雾霾，从云计算、大数据、物联网到人工智能，从智能制造、工业互联网、工业4.0到两化深度融合，我们需要穿越概念雾霾的净化器；思考如何厘清转型本质，本质是以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性，优化资源配置效率；思考如何洞察技术变局，以OT与IT融合、云架构升级、微服务落地，如何粉碎僵化开发模式和陈规桎梏，重建技术支撑体系；思考如何升级思维体系，以大视野、大科学、大融合维度视角，审视新一轮科技革命和产业变革机理，打通穿透数字化转型的技术、产业、经济、商业、政策的语境与逻辑。
基于对万物互联、两化融合、智能制造、工业互联网、制造强国的思考，梳理碎片化的、应景式的、脉冲式的思想碎末，就是想去厘清制造业转型的基本逻辑，形成了《重构：数字化转型的逻辑》这本书，尽管这种思考有些不自量力，这种思考有些凌乱、也不够严谨，还有许多值得商讨之处，唯一的希望是这些思考能够为业界同仁提供一点启发。
是为序。
视觉：孟飞
责编：张晶晶返回搜狐，查看更多