專訪IEEE院士劉震：中國工業軟件企業有望角逐數字化時代世界巨頭之位

身為IEEE（電氣與電子工程師協會）院士、歷任微軟亞洲工程院院長、諾基亞成長型國家研究院院長、法國巴黎第六大學、法國尼斯大學客座教授， “象牙塔里的大人物”劉震博士，出人意料地從深耕半生且“高光”的學術科研領域毅然抽身，投入到”九死一生”的創業大潮之中。

2018年，應三一重工之邀，劉震作為聯合創始人和CTO，帶領三一重工旗下的樹根互聯推進根云平臺從端到云的完整產品線研發，主持并成功進入了Gartner的IIoT魔力象限（截至目前，樹根互聯也是唯一進入此象限的中國企業）。

但隨后，2019年，劉震博士與其他兩位創始人聯合成立了傲林科技，并擔任董事長，致力于填補工業互聯網數字化細分領域的空白，為企業打開全新的增長空間。

參與和成就了樹根互聯快速增長的劉震，準備如何帶領自己的企業——傲林科技成長為下一個工業互聯網的新晉獨角獸？

帶著疑問，我們CV智識獨家專訪了劉震，就他對工業互聯網的預見——“中國數字經濟的發力點在于工業的數字化轉型。”進行了深入的探討。

自上而下還是自下而上？

說到工業互聯網的數字化轉型，劉震對CV智識談了自己的看法：“國內企業在數字化轉型的時候，大多是自下而上設計的。最下面一層是物聯（解決數據采集），之上是自動化系統（解決勞動效率）、再往上是MES、ERP，直至BI系統（解決數據展示）。

自下而上的基本做法是把設備數據連到云端去，用這些數據進行展示和分析，從而提高勞動或服務效率，這是工業互聯網目前比較主流的做法。

但是，為了采集到底層設備的數據，需要部署很多基礎設備，例如傳感器和網關。企業的投資較大、成本回收周期長，自下而上式數字化轉型方案給企業帶來的價值經常在短期內并不顯性。

與此同時，自下而上采集來的數據能為企業經營決策提供一定的分析輔助，但因為前提需要大量部署基礎聯接設備而顯得在“為企業提供經營決策賦能”這個單點問題上，性價比不高。

“從這角度來考慮問題，怎樣把決策作為我們的價值輸出的主要輸出口？用數據＋AI算法來支撐決策，這是一個新的趨勢。所以我們覺得正好這是一個很好的契機，應該在這上面開始發力。”

劉震進一步闡述道，“自上而下設計的數字化轉型，以企業管理層的困惑、痛點、需求為問題源點，解決的不再是各業務口的‘部門問題’，而是企業經營的全盤問題。”

這個問題，也正是企業管理層最關心以及最想解決的問題之一。

比如，某鋼鐵公司采購的鐵礦石品種有幾十種，每種礦石的化學成分、物理性能、價格都不一樣，同時，礦石在運輸過程中還存在各種不確定因素，如：運力、天氣、進廠時間等等，怎么匹配礦石采購的比例既能滿足生產要求、同時又企業成本最優？

而明確了企業管理層的源點問題后，不僅可按需做數據采集、甚至無需運用到底層設備數據同樣能解決部分問題，基層聯接設備的大量部署（例如傳感器和網關）不再成為必要前提。也就是說，就輔助企業經營決策這個場景而言，自上而下式數字化轉型更有針對性，性價比更高，價值更顯性。

“我覺得自上而下更重要。第一，從市場投入產出比上來說，投入產出比效率更高；第二價值更顯性化，更能量化，更有針對性，畢竟現有的數據不一定是需要的，而一旦確定方案后則可以針對性地做數據采集。”劉震說道。

上述案例聚焦的是采購和生產、財務數據之間最優平衡的問題，劉震列舉了另一個案例進一步補充說明銷售和產能、財務之間如何通過基于數字孿生技術的經營決策模擬軟件來取得最佳答案。

鋼鐵企業的產能固定，生產產品的品種（例如線材、板材、型材等）和規格（厚度、長度對應的型號）眾多且繁雜，生產工況（例如流程、配料、設備運行狀態）也不斷發生變化。在有限的產能條件下，如何通過合理配置產品的品種結構提高銷售收入，實現利潤的最大化，成為鋼企管理和生產的重點。

產品結構優化旨在通過對不同產品各月份銷量和各月份利潤的歷史數據采集，結合外部產品價格指數和市場銷售訂單數據，在充分考慮產品的邊際貢獻、毛利的效益最大化、有限產能的基礎上，通過大數據分析和系統建模，構建產品結構的優化模型和排程模型，綜合訂單交期、設備檢修、工藝標準、機組產能、物流運能等因素，平衡資源分配、優化產品組合、實現煉鋼、軋鋼工序多產線優化排產，實現公司產品從銷售訂單、質量設計與控制、生產管理、計劃管理、生產實績管理、庫存管理直至成品發貨管理的產銷全生命周期優化管理，實現企業產品成本最小和收入利潤的最大化。

傲林科技基于數字孿生技術的經營決策模擬軟件，能夠根據市場的變化隨時調整變量，并預測結果，從而輔助管理層做經營決策，使利潤收益有明顯增長。 

企業通過數字孿生技術獲悉風險預警

“把數據都放在模型中，我們是真正把企業的所有的數據融合在一起，把企業的人、物等不同維度的數據都整合起來，也就是把物理世界的描述轉化成虛擬世界的數據，3D建模，最終達到企業經營優化的結果。”

在確定自上而下的方法論之后，劉震及其傲林科技很快采用了數字孿生的技術來真正實現打破數據孤島的效果。

因為所謂數字孿生，就是綜合運用感知、計算、建模等技術、通過軟件定義，對物理空間進行描述、洞察、預測、決策、進而實現物理空間與賽博空間（類似于虛擬空間）的交互映射。

企業通過數字孿生的數據同步，可以觀察虛擬世界的變化，從而對物理空間進行實時分析，獲悉企業未來事件和經營風險的預警。 

在劉震看來，一個企業不可能生活在真空里面，他們要知道的不光是自己的生產能力，更重要的是市場動態和競爭格局有什么變化，上下游有什么樣的問題。 

于傲林科技而言，可以通過知識圖譜把不同行業的特色都數字化描述出來，并把行業的基本概念和指標都數據化沉淀，在模型基礎上，通過算法分析，解決企業經營決策存在的一些難題。 

目前，傲林科技已經做了200多種工業行業模型，來輔助企業做出相關的判斷。 

“我們已經進入鋼鐵、石化，地產、畜牧業和乳業等行業。傲林科技的核心優勢是自上而下的處理好采購、生產、銷售這個經營鐵三角之間的最優化協同。不同行業之間有很大的共性，我們正在服務以上行業的頭部企業（幾十億和百億規模的企業），隨之這些行業的腰部企業所面臨的問題，也能因為共性而迎刃而解。” 

劉震認為，現在市場普遍在做的還是一個業務數字化的事情，但只有讓“數字化”了的業務發生變革，才能讓企業得到最大的價值。 

他對CV智識表示，當下，中國數字經濟在GDP里面大概占35%左右；歐美主流國家這個占比數據是60%左右，這里面可以看出還是差距不小。而中國數字經濟最近5年發展速度預測將達到17%左右，將成為影響GDP增長最重要的一部分。（數據來源于：中國信通院、World Bank、中信證券研究部）

這樣一來，中國數字經濟的切入點在哪里就變得至關重要。“零售行業只占了GDP的2%左右，就已經涌現出了京東這樣的巨頭；泛工業領域在整體GDP里面占比52%，中國工業要彎道超車歐美，發力點在哪兒，一目了然。”（數據來源于：IDC）

對此，劉震也十分篤定：中國數字經濟的發力點在于工業的數字化轉型。

“每個時代都會出現一些巨頭，自動化時代出現了西門子、霍尼韋爾；信息化時代有微軟、IBM；網絡化時代我們看到了APPLE、亞馬遜。在數字化時代，中國有企業的強需求，有政府的強支持，有廣闊的應用場景，中國工業軟件企業是很有可能參與數字化時代的巨頭之位角逐的，這也將是中國互聯網的星辰大海。”