高峰对话：数字化转型2.0时代的技术增长之道

主持人：

《计算机世界》报总编辑 宋辰

对话嘉宾（左二至右依次为）：

中石油数据中心总工程师 赖能和

中航联创人工智能领域首席科学家、科技谷创始人CEO 陈思恩

联想协同产品研发副总裁 张跃华

APICloud创始人兼CEO 刘鑫

主持人：感谢几位嘉宾的到来，数字化转型意味着什么？由于商业模式或者是各个企业发展的不同会得到不同的答案，不管大家给出的答案是什么，数字化转型有一个根本的宗旨：企业要思考如何利用技术从根本上促进怎样，也是我们在座的CIO需要思考和推进的一件事情。今天我们有幸请来了台上的几位嘉宾，探讨一下数字化转型2.0时代的技术增长之道的技术问题。从各位的工作实践中，现在数字化转型与以前两三年相比有什么不同？

赖能和：我觉得现在的数字化转型和两三年前相比有三方面：第一，技术调研学习到了投资、投入和研究阶段。第二，从技术发展模式和创新模式发生了变化，一个就是数字化，另外就是万物互联。第三，从数字化角度研究问题，研究自己的创新发展的模式，从数字化角度来分析数据的价值，因为现在数据是我们的资产，从数字化角度来安排我们的安全生产。用数据化的角度更关注数据安全，用数据化角度来研究我们共享的平台，开展一个创新的工作室，更加地开放和共享。

陈思恩：这几年从大数据到人工智能到5G的一些新的变化，对很多央企产生了很多触动，他们面临着很多创新压力和指标的提升，原来从营销这个板块，上下游的板块到安全生产再到运维体系的建设都面临很多诸多的挑战，在内部如何建立自己的核心的数字化转型能力也做了很多创新，很多央企都成立了自己的研究中心和研究院，引入很多的外面的智能团来做专家的汇聚，从内部到外部做了很多创新。再一个是内部的很多机制，外部的一些大数据、云计算的一些新的技术变化，会对内部产生很大的变化，在组织结构上也会做很多的调整，在技术创新上把大数据是放在IT部还是放在营销的环节，还是新成立一个组合的部门，这些都是在CIO的运营决策上的一个考量。再一个是组织一个跨部的班子，与他们形成联动。我们接触了中国铁路货运这两年，要大力地跟上下游做大量的整合。我们帮央企做了很多创新的工作，从他们的内部和外部我们是一整套都是跟过来的，所以是有感而发的。

张跃华：我从客户经常问我的三个问题来解释一下我感受到的数字化的一个变化，第一个是oppo的所有的文件管理，三年内文件量要达到10个亿，在这10个亿底下的安全到底要怎样做？文件量明显地大了，数据安全的问题也越来越去细化。第二，融创的老板问我，我们的老板对我们的要求是什么？IT级业务，我上个系统的时候，你告诉我说数字化转型，这个转型对业务到底有怎样的帮助？第三，宇通客车跟我说，我们虽然做了一个方案，您告诉我们你能管两亿个文件，但是这些文件和数据到底反映了什么样的业务价值？我怎样去发现这些价值？因为管文件是我的风险，如果我能发现业务的价值，我如何能把现有的东西持续挖掘打造成新的知识并且传承下来，是他们面临三个问题。

刘鑫：我从比较浅的角度理解，大家发现在帮你数字化转型的服务的企业是越来越少的，以前你是挑服务商的时候，类似于国外的一些没问题，不会犯政策性的错误，今天发现你在选择一些创新创业型的公司，大家胆子在变大，在于说它对你的吸引力比较大的，大家已经真正地突破IT的束缚和想法，我们在走向创新的点。另外一个，我们去看以前三年或者是五年的时候，我们叫移动化，把老的系统往移动上搬一搬，今天我们涉及业务创新的时候，是叫云开发。不仅要连接企业内部的数据，更多的是连接云的能力大量的混合的架构变成主流。我解决一些老业务能活着的问题，另外是我用创新能力去激发业务的快速成长空间的问题，这两个点是浅的点，但是是本质的点。

主持人：我想问一个未来的问题，现在数字化转型的这个阶段，你认为有哪些技术是特别值得关注的？

赖能和：第一，AI，第二，深度学习。第三，无人机。第四，机器人。第五，VR。第六，物联网。我等会儿的报告全部都会讲到，有实际案例去做这个事情。

陈思恩：我一直在从事大数据和人工智能的方向的研究，我回国以后帮很多央企做服务，大数据的处理技术是很重要的，对于大数据的治理需要一套很好的方法论，很好地指导这些行业的体系。中国民航体系里面有很多的上下游也在做大数据体系，我们服务携程，也服务东航等等，大数据处理之后要做知识管理，如何形成知识库？一个是运维，一个是飞机的画像，飞机的运行保障的提升。另外一个是从旅客营销的角度，针对价格和飞行的特征，针对朋友关系圈形成网络营销，这就需要知识图谱做支撑。再往下整套的机器学习的架构也是希望在他们内部搭建的，形成他们的经验库，再做一些深度学习的东西。

机场这一块就很需要人脸识别技术进行快速通关，深圳有两道轧机，信用高了走快速通道，并且是连接了安全的数据库，做预测和追踪等等。铁路的货运、客运结合的话，需要很完整的信用评估模型，证据推理。我们从英国引进了很多这一块的技术和团队，做人工智能和证据推理，帮交通部和发改委的信用库做很多的评估，应用于公路上的搭建运输，服务铁路的上下游企业，从大数据处理到知识管理再到整个的机器学习的整个体系建设，再到深度学习的算法，再到证据推理，相关的这些体系也是在我服务的大交通行业里面需要的一些技术体系。

张跃华：我先抛一个观点，首先我认为对于企业而言，未来变得越来越不确定。以前我们在做产品生产的时候我们就只需要按照计划和步骤一步一步生产出来就可以了，数字化2.0的本质要求是我们要围绕着客户，我们要围绕着动态市场的变化来及时做响应和决策，整个用户的行为和外部的挑战的变化是日新月异的，诺基亚原来没有做错什么，但是它是不行的，本质上是有颠覆性的技术诞生了，本质上来说，让未来变得越来越不可测。云计算可以将存储灵活地结合起来，及时响应变化。再是通过大数据和人工智能发现数据背后的价值，通过自主地学习做到预判。再是物联网。再就是实时地分析和决策系统，根据当时的数据当时作出判断，来影响整个企业的发展。

主持人：您觉得应对这种持续的不断地变化，需要一些怎样的底层的支撑呢？

张跃华：类似于大数据、人工智能、5G的技术，只有这些技术才能实时地去发现身边的变化，做一些及时的响应和预判。

刘鑫：CIO不是CTO，我们今天谈技术的时候，最核心的是要去关注业务，越来越多的先进业务在企业落地的时候，你要自己去关注技术本身是很难落地的，因为没有那个能力和资源，我们今天价值的是满足业务落地，API，我们看人工智能的时候是API，我们看大数据的也是，把不同的API放到某些场景，实现业务场景的快速落地和价值。一个做证券的公司，内部搭了大数据和深入学习的系统，我觉得好厉害，我觉得这是CTO玩技，长期来说是做不了真正的贡献。

主持人：我们更多的关注是以业务场景的角度去出发做一个考虑的，我们在座的有总工程师，CEO，研发副总等等，从工作的范围来看，在现在的这种数字化转型阶段，你们的工作职责发生了那些变化？

赖能和：第一，关注技术升级转型。因为技术发展太快了。

第二，关注了整个生产管理流程的重构，尤其是我们传统产业。

第三，更加关注我们的融合，这个融合包括好几个方面。举个例子，我们的IOT技术，大数据技术和我们的数据服务的这种技术怎样融合？ IOT技术跟我们的管理和应用怎样融合？如何和我们的基础架构融合？基础架构每年都不一样，我们怎样整合起来？

第四，管理体系的融合。

第五，数据融合。

各个领域和各个环节的数据融合给深度融合，真正地创建一个共享、开放、安全的生产环境。

陈思恩：我从三个角度来说，我回国以后在联创这边担任首席科学家，我把科技部的人工智能和大数据的匹配技术符合到中航体系，当然要做很多的脱敏处理，需要智能匹配，需要行业知识库，就把中航的能力订单给进行分析，再到它的参股企业形成有效的投资转换能力。另外在全国的产业园区进行有效的分析，对园区的新兴产业进行洞察，为它的智能投股做智能支持。另外是我从美国留学回来再到英国继续深造，再到中国做的大交通体系，主要是抓业务部门对接央企，把我们的技术能力服务更多的央企，比如说中车、中铁，帮助航天客工体系，把上下游给串联起来，我们最重要的是作数据融合，装进它的服务器，我们有联邦学习和仿GDPR的机制（音），去做预测和处理。我从研究的角度也会考虑，如何有效地产教融合，把前期的央企的服务跟高效能力对接。我刚从厦门过来，教育部燃火计划在全国推广，全国的博士如何更好地加入到央企短期的一些工作，甚至是短期变长期，我们也做了一些先行示范，我们做了很多课题，在全国找博士做研究和组织管理。

张跃华：我主要是做创新性研究的，比如说可穿戴智能设备，5G，基本上在这些领域做的，在做了协同办公的这个方向之后，我有几个角色的转变，第一，更加地深入了企业的业务，我的出差有时候比销售出差还多一点，我们清楚知道企业的业务逻辑和诉求是什么，我才能做出更好的产品。第二，我更注重于整个产业生态的整合，尤其是像协同办公，大家觉得非常简单的一件事，但是从底从的SaaS和PaaS涉及到了很多的东西，这里面的知识也很多，有很多领先行业的解决方案的厂商，我希望通过厂商的整合，不仅是方案上的整合，我们现在做的是产品级的整合，每个整合需要的时间是两年的时间，只有深度的整合我们才能给客户提供最佳的用户的实践和经验。第三，我做了很长时间的自然语言的这些东西，两三年之前我觉得这些技术到商用是很困难的，我们现在接触到了很多智能公司都活得比较辛苦，智能项目都是项目类型的，基本上很少见到产品类型的智能公司，基本上都是在项目在迭代，这恰恰说明整个未来人工智能或者是大数据也好，会越来越成熟。

刘鑫：我觉得CEO只有在融资的时候有点用，其他的时候没有什么用。我们公司的平台建设，从第一个客户的获取，到最后的客户进入到平台型的交付，全流程都是在一个平台做展示，ERP就只能看个数据报表，平台能看到整个开发者的行为，每个企业最终获得的有效的价值的数据，我们是在合理的情况下做的。我能够做到从线索到生产的仔细的呈现，我们在用数字化驱动的方式来带动企业的发展，我相信企业的数字化要达到一定程度，能达到数字化转型的目的的时候，可能跟我们目前的状态会比较接近，每个人都可以随时用数字化的方式参与到每一个环节，同时可以指导到工作。

主持人：刚才几位都分享了自己的成功，包括一些经验。在数字化转型的过程中各位有没有踩过什么坑，有没有什么经验教训跟我们在座的CIO分享的。

刘鑫：我们给老板看的控制台上有一部分是废掉的，发起这个项目的时候有些部份不明确，现在会有两三百个菜单，有一两百个都不用了，这个是坑的，但是是必须要做的，在价值中完善的，希望大家不要害怕犯错。

张跃华：你做的产品根本没有人用，太理想化。你做的产品特别好，超出你的想象了，但是还是出了很多问题，你在没有深入这个过程的时候，你就没有办法去预测这些员工怎样，有可能是员工集中换电脑。国信证券是把副件全部接入到我们的系统，这个是对我们系统冲击量非常大的，文件量是非常大的。数字化过程中最重要的是IT系统演进的方法论，对于成熟的系统我们一定要用稳态的方法论来做，对于新兴的系统来用稳态的方法论来做。第一了解业务，第二在整个IT系统建设的方法论上也必须要有成熟的方法论。

赖能和：2.0时代一个是数据，一个是算法，一个计算力。我们缺的是算法，经过数字化的转型，发现精度不够，实用性差，标签量太少，归根到底就是人才的问题，还有创新的环境，我们还是要鼓励万众创新要落到实处，这是我这几年的体会。

张跃华：主要是看行业还是区域还是产品，每一个所做的体系都会不大一样，我们现在所支撑的行业的上市公司，也是央企底下的，在这个体系里面它就会考虑原来是一种项目性的生意，如何变成一种服务？再一个大的趋势，5G大数据起来之后会有很多的机会，如何在机遇下做成生意，把自己的长板做好再补自己的短板，就需要自己的智囊团，这个是要需要全面考虑的，而且是在IT支撑上，你要采用用空间换时间的方法，如果是自投自研的话，就要考虑风险不可控的问题。2013年，大数据人工智能起来之后，有很多新锐的公司都可以进行跨界的合作，把一些外面的集成能力结合起来可以时候形成一些创新，但周期性长或者是投资项目失败，你在顶层上要进行考虑的。原来每个分管的板块，现在CIO、CMO、CTO会形成一个背靠背的合作，形成一个专门的小组来做这一块的投入，如何做好自己的长板，补足自己的短板，才能在市场上的竞争力上提升。

主持人：刚才的各位勾起了一些工作的回忆，时间的关系就不能展开更多的讨论了，最后请在座的各位如果用一句话或几个关键词来形容的话，你们认为数字化转型当中最关键的是什么？

赖能和：融合、重构、数字服务引导着创新，驱动转型。

陈思恩：数据驱动决策是很重要的摆在前面的点，从数据、算法、算力的这一块的融合，我再补充一个场景，真正你要落地的场景的选择，还有一个是人机回环，要有一个很好的运营机制，支撑你的场景来持续和迭代，造成对上下游和内部和供应链体系的人机回环。

张跃华：数字化2.0时代技术驱动了整个业务的变革，就像今天讲的5G一样，可以想象技术在未来越来越重要的。

刘鑫：我觉得更多是放弃传统IT对技术本身的关注，更多是关注本身技术的达成，技术是别人的事，业务是本身自己的事。

主持人：数字化转型不会百分之百成功，你不做数字化转型是百分之百会失败的。刚才也提到了4G改变生活，5G改变社会，我们的CIO是真正来做改变产业这件事情的，虽然说我们的前途会有很多的困难，会面临着很多的变化，我们还是希望我们的CIO们携手前行，为我们创造更美好的生活和未来，感谢在座的各位嘉宾，也希望我们以后有更多的交流机会。感谢大家！

责任编辑：何周重