据统计，去年年底我国网民数量到了6.32亿人，接入智能终端有7亿台，微博用户12亿个，微信用户有4亿~6个亿，支付宝用户3亿，网易+搜狐新闻客户端1亿，网络经济占GDP的份额4.4%。同时，百度每天有50亿次搜索量。面对如此庞大的数据资源，中科院大学经济与管理学院教授、中国创业创新联合会理事长吕本富认为，这些数据支撑两化深度融合，数据从消费者这一端，正在向生产领域转移，驱动了数据平台的产生。

互联网+将成为连接经营环节的工具

吕本富指出，互联网+发展有三个阶段：第一阶段是网络化，或者是连接人和物，连入互联网。这个连接产生了网络效应改变了信息不对称。第二是数字化，这些设备和这些人在数据空间中，在网络空间中会产生大量的数据，这些原始的数据通过“清洗”变成了信息，就可以带来精准的预测。第三，当社会对这些数据的规律掌握以后，就可以把这些规律和智能设备和各种各样的设备连在一起，这也被称之为赋予数据处理的能力，即进入到了智能化阶段。最高级的智能化，人脑和机器可以连接，可以提高知识生产和传递效率。这三个阶段是互联网+发展的联系过程，就是这些工具与经营环节进行连接。

连接的内容有两个方面，就是把人和物连接进去。所实现的第一个效果是把过去的“360行”变成“3600行”。因为互联网+人+物的连接完成以后，会把行业进行再分解。像过去出租车行业，现在就是分成了顺风车、快车、出租车等。互联网连接的第二个效应是聚合，它把过去一些分散的市场聚合成一个市场，使得这个市场能够存在。通过互联网的聚合，把某种需求变成一个特定的市场，而过去这个市场是不存在的，所以连接是两个效应，一个是分解，一个是聚合，使得行业发展诞生出过去很多没有的市场。

大数据支撑企业的经营决策

互联网+的第二个阶段是大数据。数据化来源于两个动力，一个动力是智能设备，也就是两化融合深度与工业大数据。工业大数据来自于各种各样的智能工具。数据化的第二个动力，来自于社会交往的平台，如各种各样的碎片数据、分享数据。根据新摩尔定律：过去18个月产生的数据等于计算机有史以来的总和。或者说网络空间的数据90%都是近两年产生的。这个数据经济的意义在于它是跨界和颠覆的基础。

如果没有掌握用户的行为数据就不好跨界，例如小米进入手机领域，就是因为了解了用户行为。还有作家转型导演票房很高，也是因为了解了粉丝的行为，所以跨界和颠覆的基础就是大数据。随着大数据平台的不断发展，有人预测到2020年，电子商务订单有10%左右将会由家电下载完成，这就是智能化，这也是互联网+深层发展的三个阶段。

实现互联网+深层的三个阶段还不是目的，在企业经营的过程中，最重要的是决策。能不能提升管理的水平，或者提升整个行业向高端迈进，这与决策是有关系的。

吕本富指出，不同的学派和实践者对于管理的本质可能有完全迥异的理解，但是都认可决策是管理的本质，而管理最核心的要素是信息的收集与传递。决策产生价值，决策的精确性来自于信息对称的程度，而信息的对称程度来自于数据的挖掘和数据的梳理。

大数据正在突破企业边界

不管是来自机器设备的数据，还是来自于社会网络的数据，如果真能够实现互联网+，就能够在实践中产生影响。数据第一个过程是梳理成信息，之后就要形成大数据的平台。在决策之前，仅仅拥有局部数据是没有用的，一定要把企业内部数据和企业外部的数据两者联合起来。企业过去的ERP数据在整个大数据平台当中的分量大概是15%，另外85%的数据是企业外的数据、环境的数据。

以可口可乐仓储分配为例，它现在用的不仅仅是企业内部ERP的数据，它要把欧洲国家去年气象数据全部联系起来。因为可乐的消费跟天气的温度是有关系的，在做了大量欧洲天象的数据和实时天气变化的存储之后，再做仓储。所以大数据平台的形成或者是两化融合的深度，已经由内部向企业外部蔓延，正在突破企业边界。

此外，还有数据的开放性和公共性，因为数据难以从一家公司或者机构、政府部门所获得，所以必须要产生一个开放的、公共的网络环境。数据的动态性和及时性也十分重要，对于进口等事项的判断，65%的数据可能一天之后就没有价值了，所以数据的动态性非常重要。

有了数据平台以后，前期的研发、流程、渠道品牌都是在数据驱动的基础上进行运营。产品的研发、流程的运营、品牌的传播等都关系到决策问题。开发这个产品是否要上网，在哪个区域投放传播媒介，最后将哪一群人作为重点客户，这些都是决策问题。

在研究和利用数据支持之前，首先要把决策研究清楚，决策的区分有两个方面，一个是可控性，就是当你做完这个决策以后你是不是对最后的结果还有影响。另一个是决策结果的衡量标准，即决策的成功是否与竞争对手有关。

吕本富指出，按照这两个指标，可以将决策分成四个类型，第一叫判断型决策，结果是绝对的和其他没有关系。第二是生产型决策，结果也和自己有关和其他人没有关系，其中间是可控的。第三是竞争型决策，结果是相对性的，过程是不可控的。第四是开拓型决策，结果是相对性的，在这个过程中可以施加影响。

数据化直接决定企业的行动

大数据、互联网+形成大数据平台以后，如何支持企业经常遇到的四类决策？吕本富认为，这需要不同的数据类型，不同的数据平台支撑。比如对于判断型决策，这个时候搜索数据和比价算法是最重要的。对于生产型决策，叫做结果尚未形成，中间可以调整，所以这时候是监控数据和激励算法最重要。第三是竞争型决策，叫规则已经形成，这个时候是监控数据最重要，什么时候先发制人，什么时候后发制人，先发制人是有条件的，后发制人也是有条件的，博弈论的算法最重要，根据双方的实力不断调整自己的决策。第四是开拓型决策，目标已经确定，但是确定完之后战略布局没有完成，所以这时候就需要战略布局，怎么做一个更好的战略布局才能达到一个目标。最重要的是需要搜索数据和监控数据，要把信息尽量搜索全，同时把过程尽量描述的比较清晰。

吕本富指出，数据改变企业的战略，过去静态的五类模型分析已经不太适合了，所以产生了新的五类模型。第一是有没有信号优势，企业能够察觉捕捉破解预示变化的信号并及时应变。第二是试错优势或者是迭代优势，现在做互联网都说迭代式开发，通过持续、大量、低成本的试验和创新的机制，来寻找适合自己的路。第三是组织优势，领导力、组织框架、人才储备的弹性和活力，现在企业的组织结构是不是适应现在互联网+时代。比如很多企业做互联网转型的时候，提倡内部创业，提倡小微团队，一系列的组织变革都在进行。第四是系统优势，管理并塑造多元业务系统形成生态，并保持其活力。诺基亚以单个产品向苹果的生态系统挑战注定要失败。第五是社会优势，企业发展的目标与社会发展方向和社会责任相结合。它要有利于做口碑传播，反过来如果你的价值观有问题，企业的行为和大的社会方向不一致，也会有极大的负面影响，所以这是新的五类模型。

如果利用数据能够支撑决策，使企业改变了新的竞争战略，那么信息化就迈向了数据化的时代，由IT迈向DT，实现由追求效率向追求结果转变。信息化仅为管理决策提供参考价值，而数据化能够直接决定企业的行动。信息化只是简单的使用IT技术和数据提高企业运营效率，而数据化阶段要求数据成为产品生产和运营的核心原材料，从而实现产品和供应链增值。

●相关分析

决定企业的速度和高度 大数据将成为企业发展新动力

在不久的未来，数据资源将成为企业发展的新型动力源。数据分析系统是企业腾飞的动力系统，数据驱动将是企业转型的本质和灵魂，并决定了企业的速度和高度。

SAP硅谷创新中心数据科学家、首席专家邬学宁，借用爱因斯坦视角指出，数据爆炸比核爆炸还要厉害。核爆炸是一次性的，数据爆炸是每三年翻两倍，这是永恒的持续不断的核爆炸。

信息将完全控制物质世界

邬学宁指出，人类社会在过去两百年当中发生的变化可能超过以前几十万年的变化。接下去七年将发生20世纪100年的变化，这个变化速度还会不断加快，如果用线性的历史观来衡量未来的话几乎都是错的。所以人类社会正在面临一个大的范式转移，就是从决定论转到概率论。

社会范式的转移是类似的，就是在科学界一百年前发生的东西在日常生活当中发生了。现在是从一个物理世界往信息世界、往数据世界转移的过程当中，工业4.0的核心是数据信息和物理世界二者的融合。

邬学宁指出，回顾四次工业革命的发展历程，第一次工业革命是瓦特蒸汽机，但是瓦特并不是发明了蒸汽机，只是蒸汽机的改良者。在他之前一两百年就有其他蒸汽机。原来蒸汽机转的时候如果不断地加热，速度会越来越快，容易发生一些爆炸事故。瓦特的改良在于在蒸汽机上面加了一个测速器，转的速度越快，离心的小锤会把阀门关闭。现在到了第四次工业革命，可以理解成是工业4.0或者是中国制造2025，其核心是信息对物质世界的完全控制，也可能理解为信息世界和物理世界、数据世界的完全融合。

大数据是所有智能的来源

工业4.0的核心是智能制造，智能来源于哪里？就是大数据，大数据是所有智能的来源。互联网经济发展经历了三个阶段：第一个阶段是把所有服务器连接起来；第二阶段是现在正在发生的社交互联网、移动互联网，把所有人都连起来；第三阶段就是把全世界所有的物都连起来。在物与人，设备和人、产品和人之间建立无所不在的连接关系，被称之为万物互联，但是万物互联之后是什么？现在可以用一种“地球脑”来比喻人类的社会。如电影里面提到的“天网”，物联网相当于眼睛、鼻子这些感官，云计算相当于大脑的记忆，人类记住很多事情都放在云计算里。大数据是神经中枢，可以帮助人类进行决策。管理的本质在于决策，大数据是帮助人类在战略战术层面来优化决策。所以可以用一个人的大脑来比喻现在世界正在发生的变化。

十年前，英国一名统计学家就讲过数据是新的石油，但更像是原油需要加工，没有加工过的数据是不能用的。所以在第四次工业革命到来的时候，数据就像以前的石油一样重要。有专家提出大数据不是矿藏，而是一种新经济的土壤，是未来智能社会的土壤。未来所有行业数据化的过程都离不开大数据。最近还有一种提法是大数据是新的货币，将来大数据是可以交易的，所以数据不仅是石油，是土壤，还会是货币。

以美国哈雷戴维森为例，这家企业在2008年的时候濒临破产，通过定制化满足客户需求改造，使得这家在纽约边上一个新的工厂里，每89秒便可下线一辆个性化定制的摩托车。企业的股价在过去五年里翻了7倍。这家企业数据的收集是无所不在的，包括生产过程中的数据，企业甚至收集到每个排风扇的转速，来分析这个速度和产品的质量会不会有什么关系。

大数据不再是大企业的专利，小企业也可以用。“智慧啤酒”是一个创业公司，非常小的公司。他做的事情是在啤酒的橡皮管装传感器，这是放在酒吧里的。根据测算，在酒吧里22%的啤酒是被浪费掉的。现在使用云平台把每一滴啤酒进行了收集，并且啤酒对保鲜要求比较高，鲜啤酒只有四天的保质期，不仅对酒吧来说可以很好地节约啤酒，对于啤酒的生产商也非常重要，原来搞不清楚哪种啤酒销量怎么样，现在可以知道各个品种在每个渠道上的销量，可以更好地制定啤酒生产计划来优化它的生产。

工业4.0另外一个非常重要的点就是大规模的个性化，通过大数据实现大规模的数据化。

ebay相当于美国版的阿里巴巴，一年的销售额交易额超过全球三分之一国家的GDP。这家企业的CIO认为，他跟美联储主席的作用差不多。美联储主席通过调整利率来影响美国甚至全世界的利率，他可以通过调整政策来影响生态系统经济的状况。

邬学宁指出，现在企业在大数据过程当中主要面临两大挑战，第一个挑战是对现有的数据利用不够充分，通过对美国排名前1000个公司进行分析，发现目前企业对于数据的利用只有10%左右，第二是在物联网时代，新类型的数据呼啸而来，像物联网传感器数据，有特别多非结构化的数据，现在零售行业开始捕捉消费者的表情，看到这个产品是激动还是沮丧，抑或开心，所以对企业来说处理的难度非常大。最大的挑战是没有发挥集合洞见的威力，大数据的大，不仅仅是体积大，更重要的是维度高。数据收集与数据分析涉及到决策周期，随着时间的消逝，决策的价值在下降。所以企业需要缩短数据收集、数据分析和决策的周期，这样才能提升正确决策的价值。

●相关报道

徐工：“中国制造2025”下的量化融合之路

近年来徐工正在转型，尝试着用信息技术和工业技术两个技术的融合来产生更好的效益。对此，徐工信息化公司总经理张启亮指出，《中国制造2025》的整个核心观念是创新驱动智能转型、网络化、数字化和智能化。网络化和数字化离不开信息技术的诞生，包括物联网技术，包括大数据的分析。

在《中国制造2025》颁布以后，徐工着力于围绕着集团目标和制造2025的战略匹配展开各项工作。首先是企业的愿景，包括目标、举措、项目的支持，徐工对其做了梳理和分析，对原有的生产线、产品及一系列的内容进行了改进和创新。其次是战略，包括智能工厂、商业模式，包括互联网的支柱，产品的智能化，后续的在线检测，在线检测也是物联网技术和传感技术在大批量工程机械生产方面的应用。

很多的企业现在处在不同的阶段，有的还没有集成，有的还没有进行融合。徐工也是经历了很多阶段，从1985年到现在，从破冰、快速发展到整体提升。目前徐工两化融合管理体系基本是围绕着公司的战略优势，包括新兴能力这条主线进行打造的。打造的过程中包括了组织，包括了技术，包括了业务流程，包括了一些改进。技术里包括了大数据的技术，包括了物联网的技术。

针对《中国制造2025》，徐工仔细分解了企业的能力，包括汽车制造的能力，数字化营销和快速响应市场的能力，这些能力离不开大数据的分析。如数字化的营销，徐工全球所有设备的开工率都能够掌握，通过设备的开工率可以看到每个区域经济的变化。现在企业的数据直接对着国家统计局，特别是中国的经济数据。现在，徐工可以把工程机械两小时以上开工的设备进行统计，统计了之后可以根据工程实施，对GDP变化走势做出判断。以徐工的经验，两化融合应该结合企业自身的实际情况逐步实施，不能随波逐流，无论是工业4.0还是互联网+，不能一哄而上，都去做，倘若所有的基础都不具备的话，实施起来是很难的。

张启亮指出，商业智能化的发展，如果没有企业模型的话是很难实现的。现在徐工集团所有的预算都在系统上，2015年做的预算如果和实际超过5%，系统会自动报警，包括平常的一些费用报销，以及整个控制中心。研发方面，在全球布局，包括德国、美国、波兰，包括一些采购、制造。还包括营销服务，营销服务的重点是物联网平台，目前徐工所有设备都会加一个黑匣子，这个产品生产出来以后一直跟踪，除非这个产品报废，企业把整个产品的位置信息，包括发动机的转速，包括油压都进行了管理。

徐工现在又增加了一些新的尝试，比如工程机械可以分期付款。原来一些客户逾期不还很难处理，现在有了互联网这个平台，有了物联网技术，假设你买徐工的设备，今天到期不还的话，明天你设备的使用率就会变为80%。如一辆车200马力，变化后只能跑160马力，再踩油门也没有用。如果第二天仍不付钱，能力降低到50%。第三天如果再不还的话，就降到20%。后期再不还，整台车就锁死了，管理风险非常有效，所以物联网技术对未来商业模式，对未来产品的竞争力提供了非常有效的手段。

当前，徐工要在国际市场上布局，先要在国内试点生产线的快速复制模式，这种生产线不是传统的生产线，人越少越好，而不是传统手工的方式。包括AGV转运、全自动焊接，通过生产计划自动传到各个位置。还有线性化的装备，对工程机械生产带来非常大的变化。原来工程机械是以库存为生产模式的组织方式，如果现在都是单元化生产的话，将会逐渐走向非常柔性的、非常个性化的生产。包括一些新系统的应用，包括产品生命周期的管理。

徐工把整个研发，从数字化的设计、集成化、网络化到虚拟化全部进行了改造，分三期来建设，包括三维工艺、模块化，还有全球设计的规范，为智能制造打下了一个非常坚实的数据基础。如果一家企业的产品前期不能实现数字化，后续的生产、销售，包括其他的服务都是很难的。

生产模式的数字化和智能化给徐工带来很多收益，设计周期降低20%，产品数据的准确率，包括生产计划周期，包括市场响应能力，市场响应能力提高了很多，基本上两周或者一周就可以产生出大型的设备。

未来徐工整体的智能化整体解决方案主要包括七个方面：决策的智能化、工艺设计的信息化、物流转运自动化、生产制造柔性化、质量控制全程化、生产管理可视化、控制调度集中化，这都是未来制造业要努力的几个方向。

●大数据作为国家间、企业间的竞争焦点，正在引发深刻的技术与商业变革，在我国经济转型发展中释放出令人欣喜的新动能。目前我国大数据的发展依然任重道远，还有不少问题需要面对和破解。图为今年5月在贵阳举行的国际大数据产业博览会外景一角。