邑通軟件章佳：智慧企業應像人一樣自己去變聰明

9月27日，2020中國500強企業高峰論壇在鄭州舉行。廈門邑通軟件科技有限公司益管通總經理章佳出席并發表演講。

廈門邑通軟件科技有限公司益管通總經理章佳? 新浪財經 鄧健 攝

　　章佳表示，我們去對比智慧企業，我們認為智慧企業應該要具備的特征跟人的智慧要具備的特征是一樣的，我們希望他能夠像我們的人一樣自己去變聰明，他應該具備一個什么樣的特征呢？首先他要通過各種方式獲得實時狀態的全感知，比如說5G和供應互聯網各種技術來實現整個運行狀態的感知。那感知完之后會做整個數據資源的分析，包括相關資源的匹配和調度，你企業的大腦會自動給這個決策建議告訴他應該怎么做并且自動去執行，執行完了之后最重要的一點是在執行完之后需要對執行完的結果做批判，你需要自動去批判這件事情做下去之后或者這個操作做下去之后是好的或者是不好的，因為你只有評判了才能讓你自己在這個過程當中學習和成長，我們認為這是很關鍵的一點，所以我們認為整個智慧企業的特征是可以類比人的智慧特征進行思考的。

　　以下為演講摘錄：

　　2020年是真的非常不平凡的一年，我們今天坐在這里摘下口罩面對面做交流和有這樣的溝通機會對于在座每一個人來說都是很幸運。大家都知道2020年發生了非常嚴重的新冠疫情的事件，在整個面對疫情環境以及我們在抗擊疫情的過程當中可以看到我們運用了5G技術、工業互聯網的技術。比如說我們很多人在疫情期間都習慣了在線上辦公，包括我們家的孩子也在線上接受老師線上的課堂等等，包括在抗擊疫情期間我們用人工智能的技術可以看到幫助很多的醫生去看很多的片子等等。其實這些都是新基建相關的技術在我們整個抗疫期間的應用，可以說在整個過程當中新基建挺身而出帶領相關的產業來進行了這個產業空間的拓寬，幫助我們支撐了在非常困難環境下的經濟持續發展。所以，這是我們今天的第一個主題詞新基建。

　　在2020年的5月份，新基建第一次被寫入了政府的工作報告，我們可以看到在2020年的政府工作報告當中是明確指出應該要加強我們新基建的建設，發展新一代的信息網絡、拓展5G應用、建設數據中心、增加換電站的設施，推廣我們新能源汽車激發新消費需求以及助力產業升級。其實這些也是意味著在2020年以及未來很長的一段時間新基建一定會成為助力我們消費升級和產業升級的核心，這也是為什么我們今天需要去討論他的原因。新基建是相對傳統基建而言的，我們想說新基建新在哪里？我們認為他主要新在三個方面：一是基礎、二是融合、三是創新。

　　首先第一新基建新在基礎，我們都知道相對于傳統基建而言，傳統基建都是由我們政府方進行主導的，他主要是做一些公路、鐵路、樓宇等等各種的硬件方面基礎設施的建設。但是在我們新基建關注的七大熱點領域里面會發現除了基礎硬件設施的建設，他還涵蓋了大數據中心、人工智能、工業互聯網等等新興軟件技術的應用。所以我們認為這是他的第一新，在于基礎。

　　其次是在于融合。這方面是需要重點跟大家做分享的，整個新基建從原來關注單一功能轉變于多領域之間的融合疊加的效應。我們認為在整個新基建的應用過程當中是實現了技術+基礎設施應用場景很有效的融合，他關注了七大領域里面通過5G技術來實現底層數據的采集和傳輸，通過數據中心來實現數據存儲和相應數據服務，通過人工智能的技術來提升相應的算法，最后通過工業互聯網的技術實現在工業領域集成的應用。我們在屏幕左手邊看到的最后都是需要去服務于基礎設施的這些場景，包括我們特高壓、新能源汽車、城際鐵路和城際交通，我們不是去追求某一方面硬件基礎設施建設的先進性，而是應該在于我們的技術跟我們的基礎設施整個應用場景的融合。我們所有的技術應該是賦能于我們基礎設施建設的，這是我們強調的第二點在于融合。

　　最后是在于創新。在這個方面不做過多的展開分享，因為他講的是重點支撐我們科技創新、產業創新以及技術方面的創新，在座各位更多是來自于企業，在這里不做過多的闡述和說明。

　　我們在聊完新基建，剛才我們提到新基建之新的重點在于融合，其實當下的技術很多，我相信大家從自媒體和各種途徑都看到非常先進技術的描述，新技術很多、先進的技術更多，其實我們在跟企業接觸的過程當中企業更關注的是你當下的這些技術如何去賦能我們的企業，如何幫助我的企業去發展。所以，我覺得這是我們現在需要去關注的，現在大家都提出智慧企業，那到底什么才是智慧企業？我們在很多的場合大家過多討論的是說技術的先進性，但是這個先進的技術應用到我的企業之后，我的企業怎么樣才能變成一個智慧企業、聰明企業和一個能夠像人一樣去思考的企業。我們看一下智慧企業，我們認為他應該要具備的特征，我們認為智慧企業當中的智慧是需要類比人的思維和思維模式的。

　　我用一張圖給大家做展示，我們可以看到大家右手邊的這張圖這是人的思維和行為模式表示的一張圖，舉一個很簡單的例子，我們人是怎么變得越來越聰明呢？比如說你現在走在路上，你通過你的眼睛看到前面有一個水坑我們會怎么做？你看到這個水坑之后就會開始去評估這個水坑的大小，你會讓你的手腳做好準備，你的大腦會給你發送指令說跳過去，于是你就執行了大腦給你下達的指令，你跳過去了。那跳過去會有什么樣的結果，一是要么跳過去，二是跳坑里面去了。那跳完之后你會自我評估說原來這么大的坑我是跳不過去的，那在下一次遇到同樣坑的時候肯定會去評估這個坑我是跳不過去的，要不然我不跳了或者借助其他資源手段去跳。所以在跳坑的過程當中就成長了，沒有人教我們怎么做或者有人在旁邊教我們說5厘米的坑不能跳，在跳坑這件事情上面我們就變聰明了，這是我們人在學習和成長的過程和簡單的例子。

　　那我們去對比智慧企業，我們認為智慧企業應該要具備的特征跟人的智慧要具備的特征是一樣的，我們希望他能夠像我們的人一樣自己去變聰明，他應該具備一個什么樣的特征呢？首先他要通過各種方式獲得實時狀態的全感知，比如說5G和供應互聯網各種技術來實現整個運行狀態的感知。那感知完之后會做整個數據資源的分析，包括相關資源的匹配和調度，你企業的大腦會自動給這個決策建議告訴他應該怎么做并且自動去執行，執行完了之后最重要的一點是在執行完之后需要對執行完的結果做批判，你需要自動去批判這件事情做下去之后或者這個操作做下去之后是好的或者是不好的，因為你只有評判了才能讓你自己在這個過程當中學習和成長，我們認為這是很關鍵的一點，所以我們認為整個智慧企業的特征是可以類比人的智慧特征進行思考的。

　　很多企業會覺得說，如果我在搭建智慧企業的過程當中應該按照什么樣的階段去搭建呢？我具體應該怎么樣去落地呢？我們都知道智慧企業是一個很大的概念，一個公司一上來不能說就是智慧企業，我會問你在哪里智慧，你是整個公司都智慧嗎？研發和銷售都是智慧嗎？當然不是，我們認為說一個智慧的企業應該要有他的出發點和他的落腳點。我們認為在做智慧企業整體規劃和思考的時候，我們應該要以企業的價值鏈某一個環節或者某一個應用場景為出發點，這是他的出發點。那他的落腳點是哪里？落腳點是在于說我們在價值鏈的這個環節應用場景想要達到什么樣的智慧階段，這是他的一個落腳點。比如說我們在跟某一個煙草企業做合作的過程當中，我們幫助他做智慧企業建設的推進過程當中幫他做的，比如說我在他生產含水率控制的環節幫他做到的是輔助決策的智慧階段。也就是說，我們在談智慧企業的時候是需要有出發點和落腳點，不能上來就說要搭一個智慧企業，怎么做也不知道，我們認為應該要找到你生產企業的價值鏈里面的某一個環節的某一個需要去解決的場景，最后為這個場景去設定他想要達到智慧階段的目標，這樣才能說把我們的智慧企業有序的去做一個推進。

　　重點看一下智慧企業的四個階段，我們認為智慧企業現在智慧到什么階段是摒棄了傳統的打分制，我們現在在做階段評價會有1-5分進行評價，但是在我們整個智慧企業的評價模型里面摒棄了這樣的打分制，我們認為智慧階段大概分為四個階段：輔助決策、類人腦思維、推理演藝，智能執行，我給你一個輔助性的建議，但是我不去執行，你可以去決定要不要執行，這是輔助執行的一個階段。其次是智能執行的階段，我給你一個更好的建議并且我自動去執行他，這是智能執行的階段。到了第三個推理演藝階段，我給你的不是一個指令，我給你的一套固定的思維邏輯或者我們老師在解題的時候給我們一套方法，我給你一套方法之后自己會進行學習實現你自我的提升，這是推理演藝的階段。到了第四個階段就是類人腦思維，老師給你一個方法，你會用這個方法進行解題。很有可能自己會創造出解題方法，如果擁有類人腦的思維，他會自己去找尋自己想要解決方法邏輯思維的這種模式。我們認為這才是智慧企業最高階的一個階段，以當前的企業來講大部分的企業是處在輔助決策以下的階段，也就是大部分企業的場景都是處在輔助場景以下的階段，有少部分企業的少數場景已經進入到了輔助決策的階段。當然有極少數的場景已經進入到了智能執行的階段，目前來講能夠進入推理演藝和類人腦的階段已經沒有了，這也是在座的各位以及我們各位共同去努力的目標和方向。

　　其實我們做工業化和信息化的推進已經很多年了，我們之前也做了非常多的工作，那我們在做推進智慧企業這件事情是不是跟之前一樣，我們需要經歷漸進式的發展，我們之前在做兩化的時候都知道大部分企業都在做這幾個方面的工作。首先做基礎建設，接著進入單項應用的階段，我只有完成單項應用階段才具備了向綜合集成以及我們協同創新階段去進階的基礎。我們在傳統做信息化的過程當中一直都是這樣的思路，我們必須要做基礎建設再單項應用和集成，以智慧企業來講是不是你也必須先到輔助決策的階段，做完之后再到智能執行的階段再往推理演藝和類人腦的思維去進行呢？答案是否定的，我們認為海量的數據應用以及各個技術的融合效應的作用下正在重構我們所有知識的沉淀、復用和傳遞的方式，他徹底改變了我們原來漸進式發展的模式。所以，并不是說你一定要先去做輔助決策的階段才能夠進入到一個智能執行的階段，其實我們現在有一些企業實際運用的案例過程當中就已經直接進入了智能執行的階段。

　　接下來是智慧企業的高階發展，我們智慧企業如何向高階進行發展，剛才說到會有幾個案例做展示。這是我們在建筑空間領域的案例，大家可以去找一下這四個案例之間的共同點，這是我們在建筑空間領域的一個空調節能運行優化場景的運用。這個場景的目標是通過環境數據以及我們空調設備狀態的數據感知，我們感知到這些數據之后會對我們中央空調的系統去做一個運行優化，使整個空調系統的運行更加的好。最終我們想要達到的目標是保證在建筑空間的領域、人群舒適度、達標的前提下來實現我們中央空調的節能降耗。剛才宣傳片里面給大家放到現在醫院、高鐵站、場館以及今天我們大家所處的會場都是屬于超大空間。

　　大家為什么會扇扇子？因為在現在的環境里面并沒有實時的環境傳感器，等到后面的空調知道說前面很熱的時候已經要半個小時之后了，你們等著半小時之后空調會降下來，這個里面是有很大滯后性的。我們要實現環境、空間、人群、舒適度達標的情況下實現節能降耗。我們可以看到在屏幕的右手邊橙色的部分，這是我們系統自動推出來的一個建議，我們的系統會自動推出來對空調系統給出來風系統和水系統操作的建議之后并且自動去執行，執行完之后在屏幕右上角會看到實時耗電量的顯示，執行完之后就很清楚的知道說當前操作的能耗情況是什么樣的，這就是剛才說的我們執行完之后會有一個評價。在這個場景目前做到的就是智能執行的階段，這個場景并沒有經歷說先讓他輔助決策或者先推建議和執行，他直接進入的就是智能執行的階段。

　　這是我們火電企業應用的場景，這是鍋爐燃燒效率的場景，這個場景目標是在保證我們火電企業設備安全、氮氧化物達標的前提下去實現鍋爐效率的綜合提升。我們可以看到在右下角給出了相關的風量方面的操作，我們給出這些操作的建議給到你之后是在輔助決策階段，我不是自動執行的，我只是告訴你的操作人員按照我的推薦去操作燃燒效率會更高。所以在這個場景我們做到的是輔助決策的一個階段。

　　鋼鐵企業，這是我們在鋼鐵行業做的案例，這是轉爐煉鋼的場景，這是在實現高鐵量消耗的目標。同樣的我們在這個場景做到的智慧階段也是輔助決策的階段，我們剛才說到其實少數企業的少部分場景是進入到了輔助決策的階段，所以現在在這個階段的企業偏多。我們在這個場景里面給出的是投料相關的建議確保你的操作工按照我的建議操作去執行之后他的鋼鐵量的消耗會有降低。但是我只是推薦建議給你，我們可以看到在右手邊我建議你的壓力設置到多少，但是我并沒有自動去執行他。

　　最后是我們水泥行業的場景，他是我們水泥立磨的環節，我們知道水泥的立磨環節能耗是很高的，所以我們這個場景的目標是確保我研磨顆粒度達標的情況下實現同等電耗的降低，也就是節電。現在屏幕最中間的位置就是我們給出的操作建議，我們可以看到我們給出的研磨壓力，風機轉速的操作。在這個場景我們實現的是一件下發的功能，只要操作工覺得可以就一鍵下發由你的系統去做一個執行的動作。每一次我們執行完了之后在我們屏幕左上方就會有一個實時電耗的反饋以及我們下面有一個效率分析，他當天每一次的操作都實時的進行績效分析幫助我們去關注到每一個人操作的情況。

　　剛才上面四個案例其實都是我們當前新基建的技術在智慧企業推進過程當中很好的應用案例，大家會發現他們是屬于不同的場景、不同的企業和行業，行業跨度是很大的。但是我們在不同的行業里面，剛剛不同行業場景里面運用的都是我們知識圖譜+機器學習這樣的技術。其實這個詞并不陌生很多人都聽過，但是他轉換成一個比較好理解的和大家聽得懂的語言，他怎么讓我們的企業進行落地實現呢？我用下面的PPT給大家做一個分享和說明，我們在跟客戶交流過程當中會問客戶你信什么？客戶會說我信我自己，客戶認為你所有做給我的東西必須來自于我自己的知識和經驗才認為是可信的。我們之前嘗試過其他的方式，客戶會覺得這個東西沒有經過驗證過或者在我曾經操作里面沒有被發生過，他執行下去的可靠性和穩定性怎么去保證？所以我們會發現說原來客戶信任的是他們自己的東西，那客戶自己的東西在哪里？其實是在我們在座各位企業數據庫里面，這些真的非常多。

　　所以，我們認為在知識圖譜+機器學習方面怎么去應用他呢？我們可以分為三個階段：

　　一是知識圖譜的構建。我們把客戶歷史上面的經驗數據都收集上來之后按照我們SWZ的理論構建成標準化的知識，形成我們的知識圖譜。什么是我們SWZ的理論呢？簡單來說在什么樣的工礦下面做了什么樣的操作，你最后得到了什么樣的結果，這個東西是通用的，這是一種思維模式。所以我們按照SWZ的理論會把你所有的數據進行結構化的處理，最后形成你的知識圖譜。

　　二是我們機器學習的技術應用，是你的知識排序，你進行結構化處理完了之后，我們都知道你的知識一定會有好壞之分。同樣一件事情不同的操作工去操作得到的結果是不一樣的，有些人同樣一張卷子有些人考80分，有些人只能考60分。我們知道這樣的人按照這樣的一張卷子這樣去答是得80分，另外一種方法去答是得90分的，我為什么要排序？排序是為了尋優。比如說你現在有兩個員工在操作同樣的一臺設備，那同樣情況下有些員工操作很好，有些員工操作是不好的，那在沒有這樣技術之前是不知道的，你只能到月底的時候做一個大的匯總和統計。那有了系統之后會把每一條操作形成按照剛才按照SWZ的理論去做圖譜分析，我會知道B員工的操作可以得到90分，B員工操作只能得到80分，那出現同樣工況發生的時候也可以達到90分，這樣是提升了員工的整體操作水平，這是第二個階段是知識排序。

　　三是知識創優。怎么去創優？一是人機交互的方式，也就是我工程師自己去調節和創優，他去做試探性的調節，他調節完之后突然之間出現92分的得分，那我們就知道這樣的操作是最好的，那未來出現同樣的情況下所有人操作替換92分的操作，那就變成平均分從90分提升到了92分，這是知識的創優。在這個時候就運用我們另外一個核心技術是叫試探是學習的技術，我們可以系統的做試探和調節，系統幫你創優。所以在第三階段創優有兩種方式，通過這樣的方式來實現剛才提到的知識圖譜+我們機器學習的技術，在真正落地智慧企業場景之后的智慧應用。很多企業會說，我已經做了那么多年信息化和工業化的建設，我為了轉型成做智慧企業要把原來的東西剔除掉呢？當然不是。我們可以看到這張圖有三層架構，在某一個場景里面要實現這個場景的智慧化，我們認為他需要三個層次，首先第一是采集和控制的層次，他通過各種方式來獲得我們的系統數據、傳感器數據和設備數據，進入到我們OS層進行數據的存儲和處理，最后是到我們的大腦層。剛才說到知識圖譜和機器學習的技術是把他們封裝成一個大腦放在我們頂層，我們BRAIN層面是通過OS層面進行運行，我們給一個更好的操作建議再下發到OS最后到DAC來實現我整個底層設備和系統的工質，所以他是一個很好的閉環。

　　回答剛才的問題，我是不是必須要一二三的搭上去呢？不是的，如果你的企業具備很好的數據控制系統，我已經具備了數據基礎和控制的基礎，那我也有OS的基礎，那你只需要在上面和頂層引入一個智慧的大腦，你就不需要在重復建設下面的階段了。那如果企業本身的基礎相對來說比較弱，在這個場景里面缺乏相應的素材和相應的控制，那你可以從第一層開始搭一個三層完整的架構，所以整體來說他是一個非常靈活的應用，你可以做三層架構組合選擇，這樣來避免我們的企業重復建設的問題，這個跟現有系統融合性的問題也可以得到很好的解決。

　　剛剛在跟分享過程當中大家會覺得，為什么可以在這么多行業都被應用？因為在整個過程當中沒有提建模這個詞，剛才說到我們搭建的是知識圖譜和思維的邏輯，而不是去搭模型，如果以建模來講針對每一個行業的每一個場景要搭建非常多的模型，我還要有人維護和升級這個模型，這個模型還會有后面的不適應性，我還會不斷的再進行調整。其實在整個過程當中運用知識圖譜的技術是一種邏輯思維的模式，也就是我們剛才說到SWZ的理論，我做了操作最后得到了什么樣的結果。也是因為這樣的一種技術和一種模式使得我們在多行業、多場景的快速應用得到了可能。我們現在很多企業有一些工序是高度依賴于操作工的，這樣的問題在于所有的問題都是存在于操作工的腦子里面，從某種程度上面來講是一種無形的知識，我們看不到摸不著，只能靠他來講。那通過知識圖譜和機器學習的技術，我們可以把之前存在于操作工腦子里面的東西變成有形的知識。那這些知識就可以快速的被我們去學習、復用以及傳承，我們之前說的老師傅帶徒弟傳幫帶傳到最后是越來越少的。我們有了這樣的技術之后會變成操作工的這些經驗可以被有形的呈現在系統當中，可以被快速的調用和試用，比如說環保、火電、交通、煙草、化工等等這些行業都能夠得到快速的復制和應用。

　　以上是我這邊分享的主要內容，在這里還是想要借最后的時間跟大家做一個說明，我們認為不管是人工智能技術或者是現在工業互聯網技術也好，其實我們都是為傳統基礎設施的建設進行賦能的，他是一種技術支撐。作為企業來講，追求的不是技術上面的先進性，并且我們企業不是科研單位，每一個企業都不是為了追求每一個技術有多先進，我們更在意的是說現在的先進技術怎么在我們企業當中得到很好的應用，幫助我帶來實際的效益和效果。所以，我們認為現在人工智能的知識圖譜和機器學習的這一套技術真的可以幫助企業，賦能企業來向我們在很多的場景上面像人腦一樣具備我們知識的感知、提煉、自學習、自主決策、自我演進能力。未來企業在發展過程當中會有這樣的目標，我們認為這樣才是智慧和聰明的企業。