现如今，支撑经济发展，尤其是产业发展的技术体系在发生变化，技术体系的变化结合企业的竞争、变革产生了众多的技术和概念，这些技术概念背后有着三个共同的东西：链接、数据、智能。链接和数字都是基础，智能是发展的方向。那么企业如何才能够把握住企业数字化转型的本质，一步步往智能化的方向走呢？杨学山给出了答案。

以下是演讲原文（该内容来源于“GLSC 2017”大会，由Soo56记者整理编辑发布）：

杨学山 原工业和信息化副部长、北京大学兼职教授

杨学山：尊敬的Wimmer主席，尊敬的王处长，尊敬的辛副秘书长。各位来宾，各位朋友，大家上午好。十分高兴参加2017年全球供应链大会，根据会议的安排，我就数字化企业转型这个主题谈一下我的看法与大家分享。今天上午报告分两个部分，第一个部分，我们如何能够把握住企业数字化转型的本质。第二，在数字化转型中，我们如何一步步往前走，往前提升。房部长开场的报告为我下面的报告铺下了一个基础。我们今天看到了太多的技术，智能制造，“互联网+”，两化融合、数字化等这样的一些概念。第一，我们朝着这个方向走有很好的愿景，第二个是我们刚起步，第三个是这么多的技术、概念有点乱花渐欲迷人眼。我们讲今天我们在产业，在社会发展的过程中产生了许多的概念和现象，这句话确实十分合适，但是我们说了这个不够，我们说这些概念背后究竟这个花是什么，我们如何走向这朵花，如何不乱，这是我们要讨论的。

我讲过，刚才这些概念都反映了我们今天支撑经济发展，尤其是产业发展的技术体系在发生变化，这个技术体系的变化和企业的竞争和变革这些东西结合起来就产生了那么多的东西，在那么多的概念背后有共同的东西，共同的东西是什么？刚才房博士已经讲了，或者说我们看今天的会议主题“链接，数以智用”讲了三个共同的东西。第一个东西就是讲链接，就是基础。第二个“数”字也是基础，链接和数字都是基础。然后智能是什么？是方向。我们最后做的事情要变成智能化地去做，这是我们走向的一个方向。但是还不够，中间如何从今天走到智能的过程，路径上面要有我们王建伟处长说的融合的特征。那么我们怎么来这样讲，因为这样讲太抽象，我等于把房博士讲的翻版了一下，我们举几个具体的例子来说明为什么说链接和数据是基础，为什么说融合是基本的特征，或者路径的特点为什么要朝向智能这个方向。

最简单的，大家接触的例子——共享单车。北京也好，上海也好，“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”。一夜之间七彩的共享单车就在大街上，怎么实现的？

第一，它有数据，有信息。没有信息我们怎么能够骑到这个车，怎么能够实现我们车打开骑完了以后我们完成支付，这是一条完整的数据链，这个数据链差一点都不行，你想想我们把APP打开，周边有什么数据，自行车在哪儿就都有了，没有数据能行吗？肯定不行。我们这个平台的运营商要根据自行车使用的状态，每天实时对自行车的分布进行调整，没有数据能调整吗？

第二，要有链接。我们的手机要和网络连接，我们的手机要和提供这个服务的网络平台连接，你这样才能完成这个（使用的过程）。不仅是如此，我们还要和银行的支付系统联合起来才能实现支付，如果说数据链不完整怎么办？所以说为什么现在管理部门要求原来没有装GPS定位系统的要加定位系统，因为在位置这个问题上，如果我们没有GPS这个东西，数据链就不够，就缺，所以我们要用新的链接和新的数据，使得这个更加完整，所以在这个过程里面链接和数据是基础，但是我们说这个东西是工业和信息的融合。

自行车谁都有，家家户户都有，我家里有两辆都不骑，但是这个车还是这个车，我们加上了新的东西，一个二维码，一旦和定位系统和其他的结合起来，这个车就不一样了，这个车就是一个融合的产品——数字技术和工业技术融合的产品。我们骑车还是这个过程，但是它的过程起点和终点不一样，这个起点和终点中信息和物流已经融合起来，所以说融合是它的特征。但是有了这个特征够吗？还不够，因为我们最终如何使得这个单车的调动和人之间真正通过长期的数据形成模型，形成我们的操作使它真正变成最优的配置，走向智能。我用这样简单的例子应该理解了我们今天那么多的概念，它的链接和数字是基础，融合是基本特征，智能是我们要发展的方向，但是，这里边还忘了交代一个十分重要的事情，共享单车这个东西为什么能出现？为什么能成长？为什么能发展？是因为它为我们出行提供了一个新的选择，给我们提供了新的方便，使我们比原来的那种方式不是节约了时间就是省了钱，是因为这个最根本的东西才使得这个东西产生，所以我在讲，我们认识企业数字化变革，要把握这个东西，就是把最后一个东西放在第一位：我们要解决什么问题，提供什么价值，实现什么目的，这是第一位的。然后我们围绕着这个问题，这个价值，这个目的去连接，去构建数据链，去找我们的实践路径。只是说这个路径今天一定是数字运动和物理运动，今天你要摆脱这个特征，要有新的东西出现，没有，所有的东西都是这样，我们通过数据的积累和我们的问题连接起来，可以形成新的模型和新的算法，实现优化，比今天提高到新的水平，这就是智能化的方向。第一个问题说到这里。

接下来第二个问题。我们说中国还有一句老话“临渊羡鱼不如退而结网”。我们大家看到这样的转型很好，乱花遮花很好，但是离我很远够不到，所以说我们如何使我们朝着这样的方向，我们如何在今天的基础之上一步一步朝前走，走向这样的目的，所以这就是我要讲的第二部分，第二部分核心讲的还是数字，因为主题是数字，其他的部分今天不讲了。

第一个事情五个要素，我们要构建数据，首先要围绕着解决什么问题，你要创造或者抓住什么价值，你要实现什么目的，这个东西首先要清楚，这个没有清楚，就数字为数字，这个东西一定是输，没有赢。我讲这句话，强调这句话的原因是在今天我们有太多的人、太多的企业为数字而数字，不是为了我要解决问题去看去要数据，这个数字怎么创造价值达到我的目的？这个东西看起来很虚，但是就是第一位的。

我今天早上吃早饭的时候，我说我确定了一件事情，上海的洋山港在建码头，首先要有数字的支撑。集装箱码头相对的自动化水平很高，只是没有做到全自动。没有做到全自动对于数据来说，就要有两件事情，第一件事情要在今天没有自动化，因为自动化了，这个数据链已经形成，但是你要全自动，整个系统一看这里边有好多段的，这个段怎么形成的，因为人在操作。人在操作，所有的数据都在人的脑子里和操作过程中，不在系统里。所以第一件事情要把数据链补全，这个数据链补全，大家不要以为这是很轻松的事情，因为人做这个事情有两个过程，一个过程是它的操作的事情。第二个过程是思考和决策的过程，这两个过程的数据要变成系统能申辩的数据，这是我们要做的事情，所以我不管是离散车间制造的自动化，还是物流做到大范围的可分别结构，按照最优化的路径走到目的地去，我们都需要这样的数据链，缺一个都不行，这只是第一步。

第二步我们不是简单的把人的操作复制下来，我们也不是说我们把几个操作人的经验和知识拿过来就一定是能开的很好，我们需要把数据链接起来，来对数据质量进行判断，这个东西是可用的，而不是不可用的。大家这两天看到了一个东西，我们的吴恩达，用3万的心电图来进行学习，将300个未判断的心电图像作为测试数据测试算法的准确些，这里边你想想，我们刚才说的人的行动过程中，控制过程要变成全自动系统，里面完整的数据链要构成这个里边的模型和算法，这里边有我们空间的优化，又有我们连接之间的优化，这一定要有数据的积累。所以吴文达只用了3万个，而不是30万个，我们要足够的量来形成我们无形的算法。这样我们的洋山港全自动的集装箱就实现了，这里面所有的过程一步都不能少，这时融合的特征就出来了。当然我相信，我们积累的数据足够好，它形成的集装箱一定会高于它原来。因为我们操作员认知能力是有限的，这就是为什么AlphaGo能击败人类。第一你要确定什么问题，确定什么价值，解决什么问题。日后要积累足够的数量、足够的时间、足够支撑你智能化的基础，产生的才是我们数学家的模型。我们这样一步步走就能实现这样的转型，我讲的就是这么多，希望能够给大家有所借鉴。