信息化在左，数字化在右——工业数字化转型的底层逻辑

自从“数字化”热起来后，似乎把在中国大地驰骋了三十年的“信息化”都融化了，气化了，蒸发了。人们不再提信息化，有人羞于提它，甚至有意无意地贬低它。有人把过去的信息化方案穿了件数字化外衣行走天下，如果把其中“数字化”三个字替换成“信息化”，里面90%的内容都似曾相识。其实，信息化和数字化是既有区别有紧密联系的两个概念和词汇。懒于区别，会让数字化成为信息化的翻版，缺乏进步和创新；相互割裂，会让数字化转型既失去基础，又缺乏目标。

的确，“数字化转型”还有很多未确定的含义和不统一的概念，让人们莫衷一是，无所适从。人们看到各种数字化做法，也看到很多转型现象，褒贬不一，众说纷纭。之所以如此，我认为是因为“数字化”一词的本质和底层逻辑没有识别出来，所以只能头痛医头，脚痛医脚，就事论事，感觉数字化转型有很多事要做，也有很多种做法，但又不知道哪些事是自己该做的事，哪些做法适合自己，更不知从何做起。本文就“数字化”和“数字化转型”提出自己的理解，和读者一起体悟数字化转型的底层逻辑。 

一个时代有一个时代的明星，既要与时俱进，也不能忘了历史，不然就会迷失于当下。忘了信息化的实质，也会迷惑于数字化的本质。在信息化大潮中冲浪过的人，面对数字化浪潮，会充满疑惑，似乎难以区别过去的信息化和现在的数字化。没有在信息化中冲过浪的人，面对纷繁复杂的数字化局面，眉毛胡子一把抓，总是缺乏章法，不得要领。 

人的大脑分两部分：左脑和右脑。左脑是理性之脑，主管逻辑和推理；右脑是感性之脑，主管直觉和艺术。左脑的理性决定了它是现实派、事实派、控制派、质量派；右脑的感性决定了它是未来派、幻想派、冲动派、创新派。 

信息化和数字化就像人的左右脑，信息化司左脑之职，数字化行右脑之事。当我们掌握了明确的机理、完备的初始条件（初态）和边界条件（环境）时，用信息化帮我们提高效率和质量。当我们的研究对象超越了我们理解，机理、初态和环境不完备时，则需要用数字化来突破我们局限，实现创新。“逻辑会让你从A点到B点，想象力会让你到任何地方。”爱因斯坦的这句话，说的就是这个意思。

我们所在的世界是三类系统的混构体系：第一类是自然物（如星系、生物等），第二类是人造物（如机器、生产线等），第三类是组织体（如企业、联盟等）。人类始终致力于对这三类系统的运行规律进行研究，以期获得明确的机理。具有清晰初始条件和完备边界条件时，用明确机理来运算就能获得确定性的结论，人们靠这个运算结果可以预测时空运转（未来和远方）。 

过去，人们所掌握了类似F=ma、E=MC²、工程经验公式、机器工作原理、生产执行策略、政治经济学、企业管理学等运行规律。基于这些机理，计算机一出世，人们就迫不及待地开发了相应软件，于是科学计算、工程验算、MES、ERP、PLM、PM、MRO等软件相继涌现。这些软件的出现，大幅度提升了人类的工作和生活的效率和质量。1990年代开始，这股浪潮变得尤为迅猛。那个年代，我们称为“信息时代”，很具中国特色的“信息化”一词也是从那时开始的。 

之所以用“信息”一词，是因为我们掌握了机理之后，只需要少量的数据喂给软件，就可以获得足够好的反馈。这些少量的数据就是初始条件和边界条件。大量复杂的计算工作和数据流传，在软件内部就全部完美无误地完成了。信息是控制论中大行其道的概念，该词的本意就包含对大量数据进行提炼总结而形成的最有价值的少量“数据”。信息不仅包含了明确的运行机理，还包含了清晰的初始条件和完整的边界条件，即信息包含机理、初态和环境。当这些要素完备后，你便可以开发一个自动化系统，机器就可以完成过去由人来做的工作。 

不幸的是，人类对自然物、人造物和组织体这三类系统的运行规律研究都还很不完善，对这个世界99%以上的运行机理、边界条件和初始条件的掌握都不完备。人们现已掌握的机理，只是这个世界规律中非常少的一部分。一台机器的工作原理看似明确了，其实同一机器中还有很多其他机理不明确。企业运行的规律更是如此，不然就不存在“管理不仅是科学，更是一门艺术”这一模棱两可的说法了。而且，即便是掌握了事物的运行机理，对边界条件和初始条件的确定也有很多挑战。

机理、初态和环境三个中有一个不清晰，运算结果就基本靠感觉了。在信息化时代，遇到这种情况都绕着走。但人类现已掌握的信息终有一天会被信息化用尽。那些信息化资深人士都会发现，信息化带来的边际效益越来越低，就是因为能明确的机理、初态和环境都已经进入信息化系统了，但仍然还有很多问题没有解决，还有很多时空亟待预测。此时，信息化遇到了瓶颈，上升通道被堵住了，价值曲线无限接近一条水平渐近线。 

当然，人类从来都不会坐以待毙。信息（包含机理、初态和环境）都是从大量数据中总结提炼而成，不管这种数据完整还是不完整。其实，信息的提取恰恰就是人类中的聪明人通过并不完备的数据抽象提炼总结而成的。过去信息化时代，普罗大众几乎忘了这一事实，直接使用既有的信息来完成工作。但那些聪明的少数人始终是清醒的，科学技术也在不断发展，他们发现新科技（特别是大数据与AI技术）可以在海量数据中总结出具有一定明确程度的机理、初态和环境（姑且称为“准信息”），而且随着数据量的增加和进一步分析学习，“准信息”可以越来越明确。准信息更接近纯数学的表达，未必像人类总结的信息那样具有显而易见的物理意义和业务含义。但在一定范围和条件下，准信息反映的规律确实接近真实世界的规律。也就是说，新科技让人们可以回归到信息的本源——数据层面，发现靠人脑不曾发现的机理，总结机理需要的初态和环境。于是，数字化的大幕被拉开。如果说信息化以明确信息为前提，那数字化则以海量数据为基石。数字化看似绕开了明确信息，但却走通了信息化曾绕开的路。

数字化的前提，是尽量完整地将研究对象从实物转换为数字化模型。当然这里指的是广义数字化模型，不仅仅指形体的数字化，我们把能反映实物特征和属性的所有时空关系的数字化表达都称为“数字化模型”。当物理世界数字化之后，就可直接从大千世界的数据出发，来获得我们需要的机理、初态和环境，哪怕是准信息也好。只要新的机理在手，初态和环境收入囊中，那对时空的预测又可以上一个台阶。因此，数字化是在信息化走到天涯海角时又搭建的桥梁、船舶或飞行器。

CAE是首先走上数字化道路的技术，其次是CAD，两者均通过建立全息模型的方式实现了对产品数据的充分利用，并通过分析和计算的方法扩展获得隐含和潜在的数据。最近出现的大量的数字化应用是在生产制造过程、运行维护、企业管理、数字经济中，利用完整的生产数据、供应链数据、运维数据、企业数据、经济数据来预测以前MES、ERP、MOR、CRM、SCM等信息化软件只能绕开的场景，深挖数据中的信息，实现业务和管理的突破。耳熟能详的预测性维护便是典型实例。凡此种种应用都显示，当物理世界能全面数字化表达的时候，人类的所有工业及经济的梦想——工业4.0、工业互联、智能制造、数字孪生、元宇宙、数字经济和智能商业等，都似乎近在眼前，触手可及。

显然，我们不能左右不分。没有信息化为基础的数字化是无本之木，就像大楼缺少了地基，终将倾倒坍塌，落得个白茫茫大地真干净。搞数字化，信息化的欠账迟早是要还的。以工匠精神先把企业已经明确的工业机理和业务模型梳理清楚，在信息化系统中得到优良运行，然后再利用数字化进行创新发展，这才是数字化转型的正确姿势。“转型”二字，不仅代表了物理向数字的转变，同时代表了信息化向数字化的转变。因此，奉劝那些试图跳过信息化阶段直接进入数字化的人，通过数字化来补救一切是痴心妄想，很可能因弯道超车而翻车。 

如此看来，先有信息化，后有数字化，那是不是意味着数字化就比信息化高级一些？非也！数字化其实是一种递归，是信息化遇到发展瓶颈之后的回归本源，但又不是简单的返璞归真，而是事物螺旋发展的一次高层次的回归。 

信息来源于数据，那是不是意味着信息比数据高级一些？非也！信息最终会转化为常识，没人认为只掌握常识的人是高人。信息也终会转化为流程和规则，只知按章办事的人，在组织中称为普通工作人员。高瞻远瞩的人，也就是那些企业领袖、行业翘楚、社会贤达及科技怪才，都往往是那些跳出现有信息框架，直接到高纬度和宽视野的数据中用敏锐直觉感知未来的人。其实，一个组织中，任何一个层级的正职都应该具有这种直觉，因为感性和直觉才是创新的通路，而拓新是正职最重要的职责。