10月31日-11月1日，由江苏省企业信息化协会、浙江省企业信息化促进会、安徽省首席信息官协会和上海首席信息官联盟联合主办的“2019长三角数字化转型大会暨江苏省企业信息化协会年会”在宜兴盛大举办。（点击红色标题可查看大会详细精彩内容）
本次大会设置了“企业数字化转型”主题主论坛，以及“ABC、数字化转型实战、两化融合”三大主题的分论坛，特别邀请了工业和信息化部原副部长、北京大学教授杨学山，中国信息通信研究院副总工程师史德年，徐工挖机、杭州锦江集团、上海赛科石化、百度、元年科技、华为云、西云数据、洋河酒厂、南京钢铁、ABB等长三角标杆企业分享数字化转型、两化融合、人工智能、云计算等方面的前沿理念和实践经验。
工业和信息化部原副部长、北京大学教授杨学山出席本次大会并作《全面把握数字经济 稳健推进数字化转型》主题演讲。现就杨教授的演讲实录及演讲PPT进行整理分享给大家，便于大家学习。（点击“阅读原文”可下载完整的PPT哦~）
演 讲 实 录
各位领导、各位来宾、各位在企业信息化，企业两化融合、数字化转型战线上奋斗的同仁们，大家好！
十分高兴受邀在2019长三角数字化转型大会上就数字经济和数字化转型这个主题谈点自己的看法，与大家分享。
我们正处在历史发展转型期。数字经济浪潮奔腾、一日千里，数字化转型如火如荼、热浪滚滚。数字经济和数字化转型已经成为经济社会发展、企业可持续发展能力和核心竞争力的必然要求。
但是，我报告的题目是全面把握数字经济，意味着我们还没有全面把握。一讲数字经济，大家在脑袋里首先展现的是什么？首先想到的就是像阿里、腾讯、百度、京东、拼多多等国内的明星企业及代表人物；想到脸书、亚马逊、谷歌这些享誉全球的企业及其代表人物。其次想到的是这些企业耀眼的市值。现在全球市值最高的十家企业都是基于互联网或者和互联网密不可分的企业，而在本世纪初，这些企业没有一个挤到前十，有的创始者那个时候还在读中小学。
为什么这些人、这些企业取得如此巨大的成功，其背后隐藏着什么样的秘密？这就是数字红利。数字红利确实是了不得，为什么？数字红利由连接、处理、数字产品三个主要因素构成，它展示了人类历史上从来没有过的发展和普及速度，以及发生发展的内在规律。
数字红利的第一个要素是成为泛在的基础设施的网络连接。1969年是互联网的起点，到1993年全球开始商用，走了很长时间。但全球商用之后，到2000年前后电子商务就开始在全球发展。到今天几乎全球70%、80%的人都连上了互联网。互联网的魅力就是网络效应是节点的平方，这就是梅特卡夫定律。应用越普及、连接越广泛，效益越高，这些英雄们获得的利益就越多，他的光环就越大，越来越多人沉浸在对他们的崇敬中。
除了互联网之外，数字化红利构成的第二个内容就是计算能力的摩尔定律。我们用的处理设备它的性能越来越高，价格越来越低。这个也是我们原来工业革命所从来没有过，我始终说如果工业革命像互联网这样，那么今天的汽车比玩具汽车还要便宜，今天的飞机比飞机模型还要便宜。为什么？因为单位计算能力的价格50年大体上是下降了50-100亿倍。
在处理和连接共同作用之下产生了新的产品或者新的服务，这就叫数字产品。数字产品（服务）边际成本趋近于零是数字红利的第三个构成要素。数字产品当网络延伸到哪儿，它就到了哪儿，网络的用户就可能成为该产品的潜在的用户，这就是边际成本趋近于零的形成机理。边际成本趋近于零的数字产品（服务），是造就基于互联网的明星企业和英雄的载体。互联网数字产品（服务）天然具有快速发展、低成本和垄断的属性，我们说属于比特、网络、大众、通用的产品（服务）具有自然垄断的属性。
说了那么多足以刺激我们眼球的故事很高兴，但是数字红利是不是数字经济的全部？没人回答，这个只是数字经济一小部分，而且是很小、很小的一部分。我们把绝大部分忽略了，忽略了什么呢？我们看国外的研究，OECD年年发数字经济的报告，数字经济多少？基本上就是左边这个图，OECD各国的平均值是GDP的6%，美国在平均之上，韩国、日本、冰岛高一点，主要是电子设备制造业高的原因。
为什么是那么多呢？看看他们的数字经济是怎么算出来的，中国的部分是中间那行数字，是从中国的统计指标中抽出来，从办公机器、计算机、集成电路、电子元器件、通讯行业、软件服务业和信息服务业，包含互联网信息服务等，构成了OECD的数字经济，构成了占GDP6%的来源，而且增长并不快，多年来略高于GDP的增值率。
看一下联合国贸发会议数字经济2019年的报告，在这个报告里面数字经济最左边这个图三个部分构成，核心部分、窄定义部分和宽定义部分。核心部分比OECD定义的还要小一点，窄定义部分和OECD定义大体相同，宽定义部分在农业、工业和其他领域使用。按照这样计算可以看到右上角，中国窄定义的数字经济是6%，美国窄定义数据6.9%，而宽定义的美国是21.6%，中国是30%。
这个数字和中国的研究大体上是有可比性的。右下角的图，大家可以看一下左边全部是美国，中间的上面是欧洲，下面是非洲，而右边是亚洲。亚洲占全球28%，中国占22%，右边这块主体是中国的。
最下面2017、2018年红的在增加，蓝的在减少。什么意思？大家想想全球垄断。刚才说了联合国数字和中国的研究大体上可比性的，中国有好几家机构在研究数字经济，其中影响最大的是信通院的研究报告。前几天世界互联网大会上用的就是他们的研究结果，2018年中国数字经济规模31.3万亿预案，占当年GDP34.8%。结果和联合国的报告还是有可比性的，当然在核心部分联合国报告是6%，中国自己是7%多一点，这是一个很有意思的数据，大家可以看一下右下角。
中国的数字经济核心部门从2003年到2016年，都是在7上下徘徊，没有说数字产业化部分增长了好多。持续增长的是产业数字化。我国2018年占当年GDP34.8，核心部分是7%多一点，那就是说27.3是来自产业数字化。
信通院研究报告中的数字产业化是什么？7%里面是电子设备制造业占总数的50%以上，然后两块比较大的是电信业和软件服务。这就是为什么我说大家都在讲数字经济，但是经常把数字经济是怎么构成的忘了。其实，国内外的研究报告，把数字经济的构成都说明得很清楚。
对于理解和发展数字经济来说，更为重要的是数字红利所代表商业模式，只是数字经济发展规律中的一个部分。如果将数字红利所代表的商业模式看作是数字经济发展规律的主要部分，这个事情就复杂了，就不可能引导数字经济全局健康发展。例如，垄断和竞争，基于互联网的产品（服务）导向垄断，而各行各业的数字化转型需要竞争，适合市场竞争机制。
如果没有中国特定的文化、特定的制度，特定的消费特征，FAG他们将垄断全球，我们必须为BAT、京东、美团、拼多多等等点赞，他们把全球垄断潮给顶住了。所以说数字经济好在只是这一小部分适用这一规律，如果部分适用的话，那世界经济格局不知道变成什么样了，不可想象。所以数字经济中的绝大部分不遵循这个规律。
不同的规律体现在哪里？这里对照数字红利的三个因素，以实体经济的场景做简单的比较。数字红利的规律不适用于实体经济物联系统的相应连接、计算和数字。在座的很多都是企业的CIO，我们做企业信息化、两化融合、数字化转型、工业互联网叫什么都没有关系，我们想想在企业中有多少连接的系统？很多很多，从产品到生产线到物流到供应链到ERP到客户服务，企业的业务需要连接。
在这些连接中有的直接应用了互联网，我相信有好多企业直接利用互联网，但是用互联网不等于遵循互联网规律。因为这些网络的效应绝不是节点的平方，节点是给定的，效益也是给定的。工业企业的装备、自动生产线、库存管理、MES、ERP、CRM等等，有的直接利用互联网，有的利用互联网协议等技术，有的不用互联网，而是用DCS、SCADA、总线等等连接。不管用什么方式连接，均不适用梅特卡夫定律。这些系统都是围绕企业的一个或多个目的，实现一个或多个业务流程，其边界、节点、功能是确定的或可确定的。这些连接的系统，目标导向、行为受控制，遵循理论基础是控制论，方法论是基于模型的系统工程，不是泛在连接，不遵循梅特卡夫定律。
实体经济物联系统的计算基于控制或管理的目的，控制在那儿，计算在那儿，如果计算离开了控制的地方，计算就要出问题，因为在控制的地方计算的是含义，不是处理符号，离开了控制节点，同样的0，1字符串，含义就可能不一样了。我们想想任何数控机床和自动化控制系统，如发电机组中感知的东西尽管用模拟或数字的形式传输到控制单元，但是，该感知器功能加上所感知内容的时间、地点，这三个要素合在一起，控制单元接收到的就是含义而不是符合，然后根据控制逻辑就这个含义进行处理。
也就是说，在这样的过程中，我们处理的是含义而不是符号。而出了这个特定的场景后范畴，字符串尽管相同，已经是符号，不是含义了。处理的是含义，但连接过程中传输的是符号，因为连接不关注，也没有能力关注是符号还是含义。这是本质上的不同，根本的不同。
我们已经明确，数字经济或数字化转型有了两大领域，一个是数字产业化，另一个是产业数字化；有两种范式，一种是基于互联网、通用、共享、数字的产品（服务），另一种是基于多种连接模式、多种计算模式、专用和协同、原子和数字结合的产品或服务。但是，不管是什么领域，什么范式，都使用了工业技术和信息技术，使用了材料、能源、数字三种资源，而不是一种。为什么？例如，所有基于互联网的服务，都需要手机，如果没有手机互联网产品和服务还存在吗？
而手机是今天可以与飞机、汽车相比拟的、精细到极致工业产品。所以说，不管是什么领域、什么范式，不管是互联网思维还是数字思维，脱离材料、能源、物质产品，是不能落地的。融合是数字经济全部领域的本质特征。为什么说两化融合？从概念的本质来说两化融合是最合适未来发展真正本质和规律。
报告题目的后一半是讲数字化转型要稳健推进，这是说，在实践的过程中还有不稳健的地方。不稳健主要体现在两个方向：一个方向是按兵不动，一个方向是盲目冒进。当前，数字化转型大家都在讲，都在做，但是成效如何？不能一概而论。但有一个是肯定的，引发全球数字化转型的GE公司，它自身的数字化转型是不成功的。
为什么不成功？从表象看，它把数字化转型团队的人给裁了，钱给减了。人裁了1一大半，钱减得更多，因为当初的目标没有达到，所以GE作为全球数字化转型领头羊，到今天为止是不成功的。
为什么不成功？从根本看，我认为犯了两条错误：第一条用互联网思维推动工业互联网，而互联网思维不适用于工业互联网；第二条数字化转型不是由IT或数字驱动，而是由工业企业的内在发展要求驱动。不能想当然认为通过新的信息技术，大量的数据、特别是从互联网上下载的数字，就能解决企业要解决的问题，就能增加企业的利润，提升企业的劳动生产率。而是应该反过来，从企业利润如何增长，市场份额如何扩展。劳动生产率如何提升，面临的关键问题如何解决，去寻找适合的技术，适用的数据、恰当的模式。这是他不成功两个根本原因。
所以我在讲这个的时候，我们是不是稳健的？我没有直接回答，只是说我们努力把稳健作为推进数字化转型的主要推进思想。为什么要稳健？因为从全局看，数字化转型没有真正可以借鉴的成功经验。我们说稳重就是要换一个角度，不是数字网络、IT技术能做什么，而是企业今天的问题是什么、企业的痛点在哪儿，而解决这些痛点，数字、信息、网络能帮什么忙，能产生什么价值？这个是思维方式的转变。
对于企业来说，对于制造业来说，一个核心的问题是提高劳动生产率，今天中国的劳动生产力依然低下。我们只要想一想，像荷兰这样的国家，为什么人均GDP4万多美元，全国人均工作一周27个小时，也就是说每个小时劳动生产率、每个小时创造的财富比我们高很多，就知道提升劳动生产率对实现我国本世纪中叶的现代化目标有多么重要。
怎么提升？在下面这个ppt上，展示了从离这儿不远的松江，黄道婆发明的纺车到水力推动的纺车，再到今天我们可以看到的无人纺织车间，劳动生产率的提升。提高了多少？一个无人车间大概替代了几百万用纺车的工人。这样的劳动力提升，我们每个人创造的财富才能增加，分配才能提高，才能过上好日子。
我们说数字化转型首先是为机器换人这个必要的过程服务，但是机器换人无论是从最原始的手工还是到已经有了一定的机械工具，甚至我们已经有了数控机床，甚至有了一定数量的自动化生产线，在这个过程中，原来由人完成的工作，机器是否完成？如果能完成的话，谁是最关键的人？什么是最关键的技术？最重要的决策的是什么，什么是最重要的数字，这些问题是所有数字化项目必须首先回答的问题。而数字、网络、信息技术，包括人工智能、大数据，都是这个过程中要借用的工具、材料，是第二位的。人工智能说到底就是算法、模型，什么样的算法、模型能解决面临的问题，而不是用给定的算法、模型去解决面临的问题。也许，两种思维路径，最好得出相同的结论，但在方法论上，却是本质差别。
提高劳动生产率最大的问题是熟练的工人不够，而且一般的工人一年一年招工的时候面临困难。我们要为这样的事情解决，几乎所有的企业都有这样的事情。
当然，数字化转型要加快创新，创新有很多，我们一定要看看是什么样的事情，一条自动化生产线要优化，我们要研制新的数字和智能的产品，我们要有新制造业服务化。我们一定要想想关键技术是什么，关键人是谁，关键决策点在哪儿。
一些来自学术机构的人到一些工业企业，看到还在手工作业、使用很落后的装备，经常会说你用那么落后的，为什么不换先进的？我说你从学术角度看这个问题，好像是谁都应该回答“Yes”，但是从企业的角度看，这个问题的回答就变得极其复杂了，因为要考虑的因素太多，例如，对很多企业来说，你让他从今天生产装备换到最新的生产装备，意味着这个企业就可能关门、破产。
理论和实践有时是一致的互补的，有时又是矛盾的，甚至完全不同的。所以我们真的要首先考虑问题是什么？价值是什么？这个价值怎么变成可靠的现金流？这个价值怎么变成解决今天企业困难的资源？
在座的各位，我们今天的CIO，你考虑问题的角度要站在CEO和董事长角度，而不是作为IT技术部门这样的管理位置，这样你说的话总经理、董事长才会听，才会真正解决企业问题，而不是让他认为你跟我要钱，要钱之后结果如何不知道。我们一定要认认真真想想问题是什么，怎么解决这个问题。
我们不能盲目围绕概念、技术，忽略了产业发展的基本规律、路径和模式。唯概念而概念，超越企业的可能，已经让多少创业者和企业家折戟沉沙。数字红利引无数英雄折腰，有的拿到的是皇冠，有的人折就是折了。
我们用今天的技术概念围绕解决问题去发力，那么我们数字化转型就能够成功，而GE这样的过程就成为我们成功磨刀石，如果不是这样的GE就成为我们将会经历的过程，也许连GE都不如，因为你没有GE的能力和实力，谢谢大家！
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