楊學山：重基礎 促創新 求實效 轉觀念

邢黎聞

工業大數據是工業發展抓住歷史機遇的一個重要抓手和必要條件。

“新中國成立以來，特別是改革開放以來，中國的工業取得了巨大的成就！而這個成就可以用三個詞概括，那就是規模最大，體系最前，后勁最足。但是在中國工業快速發展的過程中，也積累了一些困難和問題。在工業往前發展中，我們看到它的技術體系正在變革，它的供給關系正在變化，它的全球競爭格局正在發生重大的轉變。” 會上，原工信部副部長、北京大學教授楊學山從工業發展面臨的問題和形勢開講，提出了在新形勢下，工業發展需要有新的思路和方法，而工業大數據就是其抓住歷史機遇和迎接挑戰的一個重要抓手和必要條件。

在如何發展工業大數據上這一問題上，楊學山認為，應該轉變觀念，夯實基礎，促進創新，務求實效。

轉變觀念

一件事情具有戰略意義，要抓住它，具備的認識具有重要的意義。楊學山講到：“我們回顧工業大數據發展的過程，看到成就的同時也看到一些問題，而這些問題在很大程度上是由于認識有了偏差?！睂I大數據的認知，他認為有三點最值得轉變：

一是工業大數據誰為主？也就是說，工業大數據是姓“工業”還是姓“數據”。楊學山明確指出，工業大數據是姓“工業”，工業大數據是為了解決工業發展面臨的和困難和問題，而不為了發展大數據。

二是何時參與到工業大數據中去？答案是從現在就開始積極參與其中。楊學山給出了緣由：《中國制造2025》明確了目標，即用三十年左右的時間，使中國的制造業從今天的大而不強的第三方陣進入到又強又大的第一方陣。這個目標不是說有幾個代表性的企業進入第一方陣即可，而是代表著產能的絕大部分企業變得又強又大。從今天的工業狀態走向三十年后的工業的過程中，信息技術的應用、信息技術和工業技術、智能技術的融合，信息、數據和其他工業原料和過程的融合，是不可逆轉的；而由此形成新的技術體系和新的生產模式也是不可逆轉的，是全面的，所有的行業和所有的企業都例外。所以，在這個過程中，要么跟上，要么淘汰。

三是如何選擇路徑？楊學山強調，在以往的工業發展過程中，各個企業都積累了一定的經驗和認識，形成了路徑依賴。但是當信息技術、工業技術和智能技術融合起來時，工業發展的路徑實際上已經發生了深刻的質的變革，如果這個時候，思維方式還依然停留在已經取得的經驗、認識上，要謹防路徑依賴帶來的后果。在新一輪的變革中，一定要采取協同和開放的方式。

夯實基礎

工業大數據是這場變革中的重要內容，而這場全面的變革不只是三十年。所以，在這樣長時期的馬拉松比賽中，不管是作為圍觀的企業主體，還是作為主管行業和宏觀經濟的政府部門，一定要把夯實基礎放在極其重要的位置。楊學山認為工業大數據相關的基礎主要有四條：

一是數據。工業大數據是工業從一個設備到一個動作，到一條生產線，到一個工藝過程，到供應鏈、產業鏈、生態鏈等相關所有課題的真實記錄，是用來解決微觀和宏觀面臨的問題的。但今天擺在我們面前的主要矛盾是沒有數據和已有的數據不能解決問題。以離散制造為例，從今天的2.0到3.0，要解決的是一條生產線上反映整個客觀生產過程的真實記錄，但現在大多數企業缺少的就是這種數據記錄。推而廣之，包括宏觀經濟、行業狀態、產業狀態在內的所有分析，甚至是國際行業的競爭分析，缺少數據是核心問題。

二是數據鏈。只有數據不行，要形成數據鏈。這個鏈和數據并不一樣，這條鏈的形成需要多次反復清洗，真正形成反應生產客觀過程的數據鏈。只有在這樣的數據鏈基礎上才能構建模型，才能形成算法，才能變成軟件，才能由這個軟件來支撐一個自動化的生產過程。

三是工具。不管是數據，還是數據鏈，甚至是模型、算法、軟件、系統，抑或是復雜制造中已有的設備、設備中和生產線上帶的軟件，乃至設計和流通工業鏈的軟件在形成一體化時，需要工具。

四是平臺。要有把數據、數據鏈、工具等整合在一起的平臺。當這樣的平臺形成時，工業大數據要解決的問題就有了基礎。

促進創新

工業轉型的速度不夠快，制造業的發展從數量到質量的變革進展還不夠有力，這是客觀存在的問題。楊學山認為，要解決這個問題，創新是核心，而工業大數據就要為這樣的創新服務。

工業大數據如何服務于創新？楊學山指出，可以分為兩方面：一方面是基礎要創新，另一方面是要為企業的創新服務，通過數據的方式和恰當的仿真軟件、數字化工藝，支撐產品、工藝、裝備和商業模式的創新。除此之外，工業大數據也可以在提升人才能力培養、加快培養速度上發揮效用。比如，把現實的一流技工培養的經驗變成虛擬的環境，予以大規模復制，可加快一流技工的培養速度。

務求實效

楊學山指出，近些年誕生了很多新的概念，這些新概念又滋生了一大堆十分漂亮的行動和語言，但是真正要解決企業面臨的宏觀或微觀的問題，需要把求實效放在關鍵位置。

怎樣算有實效？有兩個標準，一是解決了問題；二是增加了價值。所以，楊學山強調，一定要把解決問題和取得可以在財務賬上反映出來的價值放在第一位。如果不把這兩個標準擺在首位，工業大數據有很多事情可以做。但是最后會發現，那樣做了之后，不僅沒有解決問題，沒有帶來價值，反而產生了負面作用。

楊學山建議，政府部門和企業在做每件事情時，一定要做到可評價、可檢測，尤其是能夠用、可以用錢來衡量。