身為IEEE（電氣與電子工程師協(xié)會）院士、歷任微軟亞洲工程院院長、諾基亞成長型國家研究院院長、法國巴黎第六大學(xué)、法國尼斯大學(xué)客座教授， “象牙塔里的大人物”劉震博士，出人意料地從深耕半生且“高光”的學(xué)術(shù)科研領(lǐng)域毅然抽身，投入到”九死一生”的創(chuàng)業(yè)大潮之中。

2018年，應(yīng)三一重工之邀，劉震作為聯(lián)合創(chuàng)始人和CTO，帶領(lǐng)三一重工旗下的樹根互聯(lián)推進根云平臺從端到云的完整產(chǎn)品線研發(fā)，主持并成功進入了Gartner的IIoT魔力象限（截至目前，樹根互聯(lián)也是唯一進入此象限的中國企業(yè)）。

但隨后，2019年，劉震博士與其他兩位創(chuàng)始人聯(lián)合成立了傲林科技，并擔(dān)任董事長，致力于填補工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字化細分領(lǐng)域的空白，為企業(yè)打開全新的增長空間。

參與和成就了樹根互聯(lián)快速增長的劉震，準備如何帶領(lǐng)自己的企業(yè)——傲林科技成長為下一個工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的新晉獨角獸？

帶著疑問，我們CV智識獨家專訪了劉震，就他對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的預(yù)見——“中國數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)力點在于工業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。”進行了深入的探討。

自上而下還是自下而上？

說到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，劉震對CV智識談了自己的看法：“國內(nèi)企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時候，大多是自下而上設(shè)計的。最下面一層是物聯(lián)（解決數(shù)據(jù)采集），之上是自動化系統(tǒng)（解決勞動效率）、再往上是MES、ERP，直至BI系統(tǒng)（解決數(shù)據(jù)展示）。

自下而上的基本做法是把設(shè)備數(shù)據(jù)連到云端去，用這些數(shù)據(jù)進行展示和分析，從而提高勞動或服務(wù)效率，這是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)目前比較主流的做法。

但是，為了采集到底層設(shè)備的數(shù)據(jù)，需要部署很多基礎(chǔ)設(shè)備，例如傳感器和網(wǎng)關(guān)。企業(yè)的投資較大、成本回收周期長，自下而上式數(shù)字化轉(zhuǎn)型方案給企業(yè)帶來的價值經(jīng)常在短期內(nèi)并不顯性。

與此同時，自下而上采集來的數(shù)據(jù)能為企業(yè)經(jīng)營決策提供一定的分析輔助，但因為前提需要大量部署基礎(chǔ)聯(lián)接設(shè)備而顯得在“為企業(yè)提供經(jīng)營決策賦能”這個單點問題上，性價比不高。

“從這角度來考慮問題，怎樣把決策作為我們的價值輸出的主要輸出口？用數(shù)據(jù)＋AI算法來支撐決策，這是一個新的趨勢。所以我們覺得正好這是一個很好的契機，應(yīng)該在這上面開始發(fā)力。”

劉震進一步闡述道，“自上而下設(shè)計的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以企業(yè)管理層的困惑、痛點、需求為問題源點，解決的不再是各業(yè)務(wù)口的‘部門問題’，而是企業(yè)經(jīng)營的全盤問題。”

這個問題，也正是企業(yè)管理層最關(guān)心以及最想解決的問題之一。

比如，某鋼鐵公司采購的鐵礦石品種有幾十種，每種礦石的化學(xué)成分、物理性能、價格都不一樣，同時，礦石在運輸過程中還存在各種不確定因素，如：運力、天氣、進廠時間等等，怎么匹配礦石采購的比例既能滿足生產(chǎn)要求、同時又企業(yè)成本最優(yōu)？

而明確了企業(yè)管理層的源點問題后，不僅可按需做數(shù)據(jù)采集、甚至無需運用到底層設(shè)備數(shù)據(jù)同樣能解決部分問題，基層聯(lián)接設(shè)備的大量部署（例如傳感器和網(wǎng)關(guān)）不再成為必要前提。也就是說，就輔助企業(yè)經(jīng)營決策這個場景而言，自上而下式數(shù)字化轉(zhuǎn)型更有針對性，性價比更高，價值更顯性。

“我覺得自上而下更重要。第一，從市場投入產(chǎn)出比上來說，投入產(chǎn)出比效率更高；第二價值更顯性化，更能量化，更有針對性，畢竟現(xiàn)有的數(shù)據(jù)不一定是需要的，而一旦確定方案后則可以針對性地做數(shù)據(jù)采集。”劉震說道。

上述案例聚焦的是采購和生產(chǎn)、財務(wù)數(shù)據(jù)之間最優(yōu)平衡的問題，劉震列舉了另一個案例進一步補充說明銷售和產(chǎn)能、財務(wù)之間如何通過基于數(shù)字孿生技術(shù)的經(jīng)營決策模擬軟件來取得最佳答案。

鋼鐵企業(yè)的產(chǎn)能固定，生產(chǎn)產(chǎn)品的品種（例如線材、板材、型材等）和規(guī)格（厚度、長度對應(yīng)的型號）眾多且繁雜，生產(chǎn)工況（例如流程、配料、設(shè)備運行狀態(tài)）也不斷發(fā)生變化。在有限的產(chǎn)能條件下，如何通過合理配置產(chǎn)品的品種結(jié)構(gòu)提高銷售收入，實現(xiàn)利潤的最大化，成為鋼企管理和生產(chǎn)的重點。

產(chǎn)品結(jié)構(gòu)優(yōu)化旨在通過對不同產(chǎn)品各月份銷量和各月份利潤的歷史數(shù)據(jù)采集，結(jié)合外部產(chǎn)品價格指數(shù)和市場銷售訂單數(shù)據(jù)，在充分考慮產(chǎn)品的邊際貢獻、毛利的效益最大化、有限產(chǎn)能的基礎(chǔ)上，通過大數(shù)據(jù)分析和系統(tǒng)建模，構(gòu)建產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的優(yōu)化模型和排程模型，綜合訂單交期、設(shè)備檢修、工藝標準、機組產(chǎn)能、物流運能等因素，平衡資源分配、優(yōu)化產(chǎn)品組合、實現(xiàn)煉鋼、軋鋼工序多產(chǎn)線優(yōu)化排產(chǎn)，實現(xiàn)公司產(chǎn)品從銷售訂單、質(zhì)量設(shè)計與控制、生產(chǎn)管理、計劃管理、生產(chǎn)實績管理、庫存管理直至成品發(fā)貨管理的產(chǎn)銷全生命周期優(yōu)化管理，實現(xiàn)企業(yè)產(chǎn)品成本最小和收入利潤的最大化。

傲林科技基于數(shù)字孿生技術(shù)的經(jīng)營決策模擬軟件，能夠根據(jù)市場的變化隨時調(diào)整變量，并預(yù)測結(jié)果，從而輔助管理層做經(jīng)營決策，使利潤收益有明顯增長。 

企業(yè)通過數(shù)字孿生技術(shù)獲悉風(fēng)險預(yù)警

“把數(shù)據(jù)都放在模型中，我們是真正把企業(yè)的所有的數(shù)據(jù)融合在一起，把企業(yè)的人、物等不同維度的數(shù)據(jù)都整合起來，也就是把物理世界的描述轉(zhuǎn)化成虛擬世界的數(shù)據(jù)，3D建模，最終達到企業(yè)經(jīng)營優(yōu)化的結(jié)果。”

在確定自上而下的方法論之后，劉震及其傲林科技很快采用了數(shù)字孿生的技術(shù)來真正實現(xiàn)打破數(shù)據(jù)孤島的效果。

因為所謂數(shù)字孿生，就是綜合運用感知、計算、建模等技術(shù)、通過軟件定義，對物理空間進行描述、洞察、預(yù)測、決策、進而實現(xiàn)物理空間與賽博空間（類似于虛擬空間）的交互映射。

企業(yè)通過數(shù)字孿生的數(shù)據(jù)同步，可以觀察虛擬世界的變化，從而對物理空間進行實時分析，獲悉企業(yè)未來事件和經(jīng)營風(fēng)險的預(yù)警。 

在劉震看來，一個企業(yè)不可能生活在真空里面，他們要知道的不光是自己的生產(chǎn)能力，更重要的是市場動態(tài)和競爭格局有什么變化，上下游有什么樣的問題。 

于傲林科技而言，可以通過知識圖譜把不同行業(yè)的特色都數(shù)字化描述出來，并把行業(yè)的基本概念和指標都數(shù)據(jù)化沉淀，在模型基礎(chǔ)上，通過算法分析，解決企業(yè)經(jīng)營決策存在的一些難題。 

目前，傲林科技已經(jīng)做了200多種工業(yè)行業(yè)模型，來輔助企業(yè)做出相關(guān)的判斷。 

“我們已經(jīng)進入鋼鐵、石化，地產(chǎn)、畜牧業(yè)和乳業(yè)等行業(yè)。傲林科技的核心優(yōu)勢是自上而下的處理好采購、生產(chǎn)、銷售這個經(jīng)營鐵三角之間的最優(yōu)化協(xié)同。不同行業(yè)之間有很大的共性，我們正在服務(wù)以上行業(yè)的頭部企業(yè)（幾十億和百億規(guī)模的企業(yè)），隨之這些行業(yè)的腰部企業(yè)所面臨的問題，也能因為共性而迎刃而解。” 

劉震認為，現(xiàn)在市場普遍在做的還是一個業(yè)務(wù)數(shù)字化的事情，但只有讓“數(shù)字化”了的業(yè)務(wù)發(fā)生變革，才能讓企業(yè)得到最大的價值。 

他對CV智識表示，當下，中國數(shù)字經(jīng)濟在GDP里面大概占35%左右；歐美主流國家這個占比數(shù)據(jù)是60%左右，這里面可以看出還是差距不小。而中國數(shù)字經(jīng)濟最近5年發(fā)展速度預(yù)測將達到17%左右，將成為影響GDP增長最重要的一部分。（數(shù)據(jù)來源于：中國信通院、World Bank、中信證券研究部）

這樣一來，中國數(shù)字經(jīng)濟的切入點在哪里就變得至關(guān)重要。“零售行業(yè)只占了GDP的2%左右，就已經(jīng)涌現(xiàn)出了京東這樣的巨頭；泛工業(yè)領(lǐng)域在整體GDP里面占比52%，中國工業(yè)要彎道超車歐美，發(fā)力點在哪兒，一目了然。”（數(shù)據(jù)來源于：IDC）

對此，劉震也十分篤定：中國數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)力點在于工業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

“每個時代都會出現(xiàn)一些巨頭，自動化時代出現(xiàn)了西門子、霍尼韋爾；信息化時代有微軟、IBM；網(wǎng)絡(luò)化時代我們看到了APPLE、亞馬遜。在數(shù)字化時代，中國有企業(yè)的強需求，有政府的強支持，有廣闊的應(yīng)用場景，中國工業(yè)軟件企業(yè)是很有可能參與數(shù)字化時代的巨頭之位角逐的，這也將是中國互聯(lián)網(wǎng)的星辰大海。”