数实融合没有局外人
数字技术对于社会的全方位重塑正在持续加深，正推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变革。产业互联网正在横向展开、纵向深入，成为科技创新和经济增长的新动能。二十大报告再次提出加快推进新型工业化，加快建设制造强国、网络强国，促进数字经济和实体经济深度融合。“数实融合”没有局外人，它将渗透到每一个行业、每一个企业，需要多方携手，探索、实践出一条最佳发展路径。
作为“数实融合”的代表性行业，制造业如何进一步深度拥抱数字化？11月30日，我在2022腾讯全球数字生态大会数字共同体圆桌对话上，对话腾讯公司高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生与TCL实业CIO施卫国，围绕“探索智能制造路径”话题，分享了各自深耕制造业数字化升级的经验与思考。
数实融合没有局外人
司 晓：
通过上午各位高管给大家的分享，数实融合没有局外人，它将会渗透到每一个行业、每一个企业，需要我们一起来携手探索一条最佳的路径。
改革开放40多年来，中国的制造业创造了举世瞩目的成就。在改革开放的初期，工业产品的生产能力十分有限。我看过一个统计，大概在1990年的时候，中国的制造业增加值占全球比重只有2.7%。到去年，这个比例提升到了30%，而且在世界的500多种主要的工业产品里面，已经有220多种中国产量已经是全球第一名。
今天，我们想请来自于制造业的嘉宾施总带来一张生产一线的老照片，希望通过对过去的回顾，数智化生产场景的变迁过程，来看看中国制造业的昨天和今天。
施卫国：
大家都比较清楚，制造业大部分是劳动密集型行业，我不能说100%，但是大部分都是。中国在过去的几十年，之所以能够成为制造大国，其中一个很重要的因素是中国的人口红利。这张照片，大部分是人工作业，这还不够早，更早的时候是人工更多一些。但随着这几年中国经济的发展，中国人口红利正在逐渐的消失。所以，传统的或者是高科技的制造行业里面，我们需要迫切解决两个问题：
第一，能不能用设备、用机器去接替人的一些工作？这里面包括机器人、机械臂、AGV (Automated Guided Vehicle) 小车，把一些人的工作取代。这相对于人口红利的下降，给我们的冲击比较小。
第二，关于知识的沉淀，这大家可能不太在意，但是一家企业，在制造过程里是有很多知识。但这些知识很多时候存在于一个人的脑袋里，也可能存在某份文档的操作手册里，它没有办法形成一个统一的知识库来供大家使用。如果我们能够把知识提取出来，变成一种数据的模型来驱动，比如说谁应该在什么时间点去检查未来生产的订单里的物料是不是齐套，这些事情以前都是由有经验的老工去做，那能否通过数据来驱动知识，能够在企业里形成平台化的沉淀？这样的话，我们发现人口问题对我们的冲击不是那么大。
大家可以把这两个问题串起来看。我刚才说的用机器取代人，某种意义上就是今天讲的工业自动化。再往上层走，整个软件的控制层到数据沉淀，再到数据的建模，最后形成知识模型的时候，就是今天所讲的上层的工业自动化控制。因此，把这两个东西加起来，其实大部分的内容合在一起就是今天所讲的智能制造，只是维度上不太一样，这是我们对智能制造的浅薄理解。制造领域这两年发生的变化，也就是智能制造不断在各个行业里被深入、被发展。
司 晓：
感谢施总的分享，汤总听了施总的分享，包括刚才董总的分享，对两位来自于产业一线的领军人物的分享，您有什么样的感想？
汤道生：
两位专家确实让我们有很多启发，同时也感受到，随着制造业往智能制造去发展，数字化变得非常重要。一方面，对于传统制造业我们心存敬畏，know how非常多，有很多制造业的经验积累在里面，这是我们做数字化业务所不了解的、所不懂的。
但是在过去的几年，我们在产业互联网的实践当中，和制造业的领头羊合作，以产业为中心，数字化作为助手，确实像刚才施总提到的如何提高自动化，通过数据做到精益智造，减少人力的投入，也把经验沉淀成算法。
我们在过去有一些项目，比如AI质检，发现原来工厂需要工人去做质量的检测，其实每一次都要去做培训，这类岗位流动性比较高，所以不停的培训。而通过AI去打磨识别质检的能力，最终可以用一个非常客观的、数据驱动的方法，在使用部署的时候不需要每一次都要重新训练，最终能够达到比较理想的效果。
司 晓：
刚才施总也讲到了，我们的智能制造也处于逐步往生产链路去深入的阶段。汤总，我记得您在内部也分享过，2B产业从1到N可能更难，这到底难在哪里，为什么比从0到1还要难？
汤道生：
这方面我还是蛮有感受的。过去腾讯擅长做消费互联网，把一个产品打磨好，上到App Store，无论多少人去使用，投入都是一样的。但是我们发现，拥抱产业互联网的过程不一样。当去服务一个客户，专门针对某一个场景，投入一个团队来去打磨产品，一般可以通过投入人力去达到理想的效果。但是因为整个市场有这么多不同的客户，有这么多不同的场景，每一次在新的场景，都需要投入巨大的人力和资源，这样是很难去做规模化。0到1可以做标杆、示范工程，但是怎么从1到N，这里需要你有标准化的产品，有适配性非常强的、被定制的平台能力，甚至可能需要有交付的生态、服务的生态、合作伙伴，带着你的产品到不同的客户群体去提供服务。
提回AI质检的案例。几年前，我们曾经为一个客户，其实也是TCL旗下的一条产线，花了很多精力打磨算法；后来发现到另外一条产线，因为光照不一样、环境有些变化，原来所训练的很多数据，都无效了，要在新的第二条产线重新获取一些图像的信息。这让我们有很深的感受，哪怕同一个客户、同一个场景，只是在另外一条产线复制都变得非常的困难。所以，为什么今年腾讯在做产业互联网也更明确要做好产品，把我们的技术专注在做成平台型的产品，可以给不同的服务商去做交付。
数字化是未来确定性的事件
关系到企业基本盘和增长盘
司 晓：
这让我们理解了为什么从1到N背后更难的地方。施总，刚才您是用老照片给我们回顾了40年制造业的变化，我记得您之前也说过一个观点，数字化的转型过去是决定一家企业能否活得更好，而在未来是决定一家企业能否活下去。从锦上添花到关乎生死，您作为制造业有这样的判断，背后的思考是什么？
施卫国：
这句话，我确实说过，应该是一年多以前。其实核心的逻辑，今天有很多学者认为全球的经济大环境是百年未遇的大变局。疫情、地缘政治等对营商环境产生了巨大的压力，今天中国除了少数的企业以外，大部分的企业在经营上都承受巨大压力。在这样的环境下，再看自己本身企业的发展，是比较悲观的，因为有太多的不确定性，而且还无能为力，这不是靠努力能够换来的。
当时我们在探讨一些战略和方向的时候，实业的CEO杜总就给我们指示“那咱们不如换个角度”，换个什么角度呢？我们不要看未来十年有什么事情发生变化，因为对此没有改变的空间，但是我们可以看到未来十年有什么事情不会改变，这是确定性的事件。
我们花了很长的时间进行探讨，但到今天为止我们依然认为数字化是最确定的。因为全球经济经过几十年的蓬勃发展，所有人类的生活水平在大幅度的提升。今天所谓的刚需产品越来越少，大部分是存量市场的竞争。存量市场竞争的时候，我们认为天下武功唯快不破，企业只有不断的提效，制造规模化的成本效应，这种优势建立起来才能成为企业的核心竞争力。
我们把数字化定义了两个盘，一个是基本盘，基本盘是用来提效，数字化还有一个增长盘，就是创造新的商业模式。只有让企业快速跑起来，才能建立企业的最终优势。
我们也不是特别聪明的人，我们看到的，整个行业也会看到。原来大家说都跑得很慢，大家都慢慢走，反正也没有什么大问题，但是如果能通过数字化，能够跑得快一点，你的日子就很好过。但是今天不一样，受到外界形势的压力，大家都会跑起来。大家都跑，如果你不跑，那你就很难在残酷的外界环境和竞争环境下存活下去。
所以我们就得出了这个观点：数字化，如果是以前做，只是让你活得更好；但如果是现在不去做，那你就没有未来了，未来可能就是别人的天下。
司 晓：
您跟同事交流时已经把TCL事业发展蓝图画出来了，能不能简单介绍一下，TCL作为智能制造领军企业是怎么规划数字化蓝图的？
施卫国：
我们对于数字化本质的理解，第一步要先建立连接，这种连接从表面上看就是不断上系统，和信息化比看起来好像没有差别。最重要的差别就是有第二步就是数据，通过数据沉淀，有了连接和数据之后，最后才能形成智能。没有大数据，智能是出不来的。
基于此观点我们制订了“3+2+N”的数字化蓝图，配套的战略是“6+1”。
先说前面3个主链条，所谓的连接就是可以连接用户、连接上下游甚至连接员工，都是一种连接。但你要知道在所有连接点开始变多时，如果是一个网状形的连接，这种连接结构就会变得极其复杂，因此串联是有一定逻辑的。
如果要让消费者买单，首先要为消费者提供价值，我们第一条连接就是价值创造，我们这种实体企业价值载体就是产品，所以我们第一条链条应该就是产品的生命周期管理，从产品需求开始到最后的产品研发、上市到退市为止。
第二条是光有产品没有用，还要传递到消费者手里，因此第二条叫价值传递，从开始获取订单到最后订单交付，交付之后是售后服务体系，这是订单的价值传递过程。
第三条因为我们是To C的业务，今天这个时代和原来不一样，原来当供小于求你怎么生产都能卖出去，今天供大于求很难说你做的东西消费者都会买单，这时候反而要和消费者有更多的互动，和他们共创一些东西。以前是我们做什么卖给消费者，现在是消费者想要什么我们生产出来卖给他。商业逻辑会有一些变化，我们还有一条线围绕用户生命周期来做管理的，这是我们三大主线。
还有2条辅线：一条是人力，一条是财务，各个企业应该都大差不差。
最后一个“N”是一条底线，一个公司经营要有底线，你的法务、审计、合规。因此我们形成了3+2+N的数字化蓝图。
数字化没有标准答案
平台能力是共性需求
司 晓：
您解释道从连接到数据，从数据积累到产生的智能的链路非常清晰。下面的问题同时问两位，生产链路从研发到设计，甚至还有C2M消费者来决定生产什么，包括采购、生产管理、品控，以及刚才说到的HR、行政、财务，甚至仓储、物流、推广、销售、支付、客服。每一个环节都需要数字化把它串起来。
施总觉得哪些环节希望腾讯或者是互联网企业可以给你们助力的？
施卫国：
说这个话题之前我稍微往前引一下，我们要谈一下对数字化的理解到底是什么。我们认为数字化其实是一个可大可小的，行业里只是不断地形成共识，没有一个标准，我们没有办法评估你做的到底是不是数字化转型，也很难评估数字化转型是否成功还是失败。唯一评价的标准就是商业是否成功，这非常粗线条，因为一家企业商业是否很成功，数字化在里面只占了一部分因素，也不是绝对的。所以，我们先说数字化的理解。
不能说TCL的实业在过去几年花了二十个亿做的就是数字化，小公司花了几千块买的投票系统就不是数字化，我们不能下这样的结论，这也是为什么近几年我们很少在公开场合谈数字化，就怕错误地引导别人。
因为我们觉得数字化和一家公司的行业属性、行业定位、产品结构甚至和公司一把手的管理风格都相关的，你很难找到一个一模一样的企业复制，里面更多是借鉴。
我们一直认为数字化中越往上走，很难像在信息化的年代形成行业巨头，因为每个企业都不一样，甚至于我们在同样一个工厂生产同样的东西，不同的厂长数字化需求也不一样，很难形成统一的标准。
基于这样的观点，像腾讯这样的公司更多应该聚焦在平台的建设上，我们毕竟只是一个甲方企业，没有办法形成这么大的规模，虽然从单一的个体来看规模也不小，从整个行业来看我们肯定规模不算大。只有像腾讯这样的公司聚集到所有数字化前端的需求最后加以提炼，提炼出一些和行业属性本身没有强关联的属性，把这些东西聚集在一起形成平台化的解决方案，我们是非常欢迎。
因为规模化可以产生成本效应，但是这个事情我们一个人做不了，只有你们能做。我们非常希望像腾讯这样的互联网公司，有技术、用户、行业背景，最好帮我们把底层和业务不强相关的这一层提炼出来，让我们团队更加聚焦在业务上，如何与业务强绑定和业务一起往前走做数字化转型，这个可能我们更擅长，我个人认为这样的分工会比较好一些。
汤道生：
谢谢施总的提醒和启发，非常认同作为平台型的企业，腾讯的基因就是做产品，所以在过去这几年产业互联网很多的项目里面，也逐步发现我们的优势应该放在做好平台能力上，但同时术业有专攻。像刚才司院长提到这么多环节，生产、研发、流通、服务、销售、客服等很多环节，也不是所有环节腾讯都有完整的答案，所以在我们去推动拥抱产业互联网时也明确我们会优先推动C2B，这也是尽量发挥腾讯多年C端连接这方面的经验、技术、能力，希望能够基于我们的优势来选择合适的产品领域或者是针对性的客群体，去提供服务的能力。
比如提到C2B，像企业微信、会议都是连接用户非常好的工具，同时在零售行业，企业微信和微信的连接也是非常好的工具，帮助不同的零售企业销售团队或者是服务团队来跟用户互动的，而且我们在平台的基础上搭建一些管理能力，往后延伸变成和CRM的系统连接，这样就可以帮助客户或者是伙伴把营销、销售、服务一体化，这三个环节其实最终也是和员工与消费者用户连接息息相关。
过去这些是比较割裂的，可能也是由不同的团队来负责。如果我们把数字连接做起来的话，其实可以让整体的企业更懂用户的需求，也能给用户提供更一体化的体验。这是腾讯的优势，会更聚焦地投入平台产品。
再如后端，我们运营海量的互联网服务多年，在底层的云服务基础三大件（计算、存储、网络）和PaaS服务（安全、音视频、数据库等）这些能力已经有很多年的实践，所以我们也跟很多不同的应用合作伙伴形成合作，把这类的平台能力集成到他们的应用。最终客户所使用的企业系统很可能是我们这些伙伴的产品，或者是在他们的产品上面叠加了一些个性化的能力，最基础的底层能力是腾讯能在里面产生价值和贡献。
司 晓：
两位实际上是双向奔赴，认知还是挺一致的。我自己也想稍微讲一下，我们曾经多年做数字经济的评估，用大数据来做，中间可能有和两位有关联的部分，首先是我们统计数字产业化的部分，没有互联网之前，没有这个产业的时候，大家相对没有什么歧义。但是对产业数字化的部分，就像您刚才谈到的，哪些环节被数字化，应该被纳入到数字经济的体量中。所以我们看到官方的统计也好，或者是其他的方面也好，在数字产业化的部分，大概只占GDP的7—8%，这和国外的比例大概差不多。但是两部分加起来有30%—40%，我们都觉得有点夸大了，数字经济显然还没有那么大，这就回到刚才两位讲的点，它不一定是实体经济和数字经济的对称和统计，更准确的是数字技术和实体经济的融合。我们讲数实融合，大家没有歧义，但我觉得更准确的表述，官方文件在这方面，两个词都在用，我觉得更准确的是数字技术和实体经济融合。两位的分享，我觉得虽然没有讲出这个词，但是大家的意思是一样的，而不是非此即彼的关系。
汤总，您在内部也说到双打，如何形成好的双打，也举过特别形象的例子，数字化的过程像某一个企业去练自己的肌肉，你得知道自己哪一个环节不强，需要专门去练哪里，或者是配合练哪里，有没有具体的例子来说明，怎么站到企业的痛点上思考，对症下药，强化他该强化的肌肉？
汤道生：
我先从更抽象的概念来讲，很多大众的印象，要去做芯片，要去做相对偏硬的科技才算高科技，我觉得这其实是误区。有一些企业会选择更多的垂直整合，把各个环节都自己下场去做。但同时也有另外一个群体，通过构建生态，更多不同企业的协同，通过自身的优势，把某一个环节做到极致。其实在很多的行业，这两种模式都存在。
而腾讯是有意识的选择后者，一方面是更有意识，腾讯是不能全都做、或者做得都好，慢慢的就会在不强的地方寻找合作伙伴，补短版，或者是强强联手，在各自优势的地方结合起来，最终服务到具体的行业场景。比如说音视频选择只做软件的部分，而硬件是和很多合作伙伴合作，比如说大屏、扬声器等，可能设备的能力是有限的，但是如果加上专门用AI训练的算法，在音视频领域，比如AI降噪、去回声等软实力，结合到好的工艺制造上，它就变得更智能，最终出来的产品其实是新一代的产品，比过去的生产更便宜、更能规模化，而且也能够有更好的服务体验。
今天在分享的时候，也提到其他的案例，比如我们和芯片厂商的合作，怎么去提高研发流程，在工厂里面，就算我要放AI，也需要有摄像头去承载眼睛的角色，也需要有一些机械臂去体现手的能力。
我觉得这个双打，其实是后者所说的生态型的科技发展，甚至不仅仅是双打，是三打、四打等等，有很多参与伙伴参与进来，才能够推动科技发展到今天这样精细化的地步。
司 晓：
最后再问两位一个开放性的问题，假如只有30秒说服董事会要在数字化转型上投入，您会怎么去说服？
施卫国：
我最基本的观点是：如果董事会还需要我去说服的话，最好就别做。数字化就是未来的趋势，我们今天不需要去证明飞机比汽车快的事情。随着这几年对数字化理解的加深，发现数字化有很多事情是需要一把手决策，不是一把手参与，而是需要决策。因为数字化一定会面临各种各样的问题，最终很多事情都落不了地，推不下去。
汤道生：
如果我们的伙伴与客户都说数据化重要，那我们肯定要全力投入。
司 晓：
时间所限，我们的对话就到此，谢谢大家。
