峰會前，區塊鏈首席經濟學家鄒傳偉團隊以“區塊鏈如何賦能數字化轉型”為題撰寫了壹系列行業研究報告，深度解讀了在新基礎設施和數字化遷移的背景下，區塊鏈如何與其他技術融合，發揮應有的作用。
作者:王普宇校對:鄒傳偉
根據北京國鑫數字化轉型技術研究院(國鑫院)、中關村信息技術與實體經濟融合發展聯盟(中信聯盟)給出的定義，數字化轉型就是要順應新壹輪科技革命和產業變革趨勢，不斷深化雲計算、大數據、物聯網、人工智能、區塊鏈等新壹代信息技術的應用，激發數據要素的創新驅動潛力 構建和提升信息時代的生存發展能力，加快業務優化升級，改造提升傳統動能，培育發展新動能。 圍繞數字化轉型，本文將探討以下三個問題:壹、從企業層面，為什麽要數字化轉型？二、工業互聯網平臺在數字化轉型中扮演什麽角色？第三，分布式認知工業互聯網在企業數字化轉型中能提供什麽？
壹個
數字化轉型與發展
在激烈的市場競爭中，企業需要依靠產品質量、價格、服務和長期積累的品牌形象來保持市場競爭力。然而，隨著中國人口紅利消失導致的勞動力成本上升，以及國際貿易形勢不明朗和疫情影響阻礙的市場發展，企業原有的競爭優勢正在消失，處於價值鏈底端的工業企業更是雪上加霜。如何走出困境？目前主要有兩種破冰方式。首先是降低運營成本，繼續保持價格優勢；二是通過創新商業模式擴大市場銷售來增加利潤。
在討論運營成本之前，我們先介紹兩組概念。第壹組是供應鏈模式:供給驅動和需求驅動；第二組是四大利潤源。
1，供應鏈模式
供應驅動是指企業根據市場預測數據設計、生產和銷售產品；
需求驅動是指企業根據市場訂單快速反應，通過高效的計劃、組織、協調和控制來滿足產品生產和供應。
2.四大利潤來源
市場總是追求更低的價格和更高的質量。在價格控制方面，如表1所示，主要經歷了四個階段:第壹階段，主要通過控制原材料成本，擴大規模效應來獲取利潤。當第壹個利潤源達到上限時，啟動第二個利潤源，可以通過精益管理提高企業內的工作效率，延長員工的工作時間，降低人力成本。當新的利潤源再次進入上限時，人們發現物流成本占企業總運營成本的30%，因此降低物流成本成為第三利潤源。
表1四種利潤來源對比
前三個利潤來源都是圍繞企業內部成本控制來增加收益，但當企業內部運營成本節約達到上限時，人們關註的是上遊供應商和下遊客戶的運營管理問題。壹個功能齊全的產品進入市場之前，需要供應鏈上很多公司的配合。其中任何壹項的運營成本過高，都會導致最終產品的價格上漲，使產品在激烈的市場競爭中失去競爭力。於是圍繞著供應鏈信息整合和信息共享，新壹輪降低成本的浪潮開始了，被稱為第四利潤源。
如表1所示，從第壹個到第四個利潤源，每個階段都有各種系統在信息處理、存儲和管理方面的支持，如MES、ERP、WMS、SCM等等。
經歷了四個利潤源，未來新的利潤源在哪裏？政府、企業和研究機構都在努力尋找答案。如上海第二工業大學郝浩教授在2015提出將逆向物流作為第五利潤源，通過逆向物流實現產品轉售、再利用、回收、再制造的全生命周期管理。壹些企業還認為，需求驅動的個性化定制將成為第五利潤源。以上說法都有道理，但都不準確。本文認為，真正的第五利潤源已經在路上，那就是企業的數字化轉型。過去十幾年，技術的快速發展催生了大量新的商業模式，包括新零售、直播外賣、社區團購等。，但上遊工業領域仍維持傳統運營模式。無論是逆向物流發展帶動的全生命周期閉環管理，還是C2M定制的商業模式，都需要依靠各個環節的快速反應，這對企業的數字化管理要求很高。因此，無論是企業挖掘新利潤源的需要，還是市場的需求，工業企業的數字化轉型都勢在必行。
與前四個利潤源的獨立不同，第五個利潤源是通過應用新技術賦予第壹、第二、第三、第四個利潤源新的生命，同時會出現大量數據驅動的創新商業模式。因此，第五利潤源不僅可以降低運營成本，還可以提高主動盈利能力。
二
工業互聯網平臺的價值
1，工業互聯網平臺第壹利潤源
IT與OT的集成可以實現對人、機、料、法、環境的實時數據采集和傳輸，可以實現對生產過程的實時監控。然後可以應用AI、大數據分析等技術，實現自動智能巡檢、智能質檢、智能故障預測、智能參數優化、智能能耗優化、智能設備運維、智能庫存等。，可以提高生產效率，降低成本，從單機智能升級到系統智能。
2.工業互聯網平臺的第二利潤來源
傳統制造業的管理壹直圍繞著人和產品從0到1的過程。依靠人力很難實現低效率的工作，可以用機械設備代替。但由於工業革命和信息時代的影響，大量節省勞動力的機械設備和操作系統(MRP、MRPII、MES等。)的出現，提高了生產效率，降低了生產成本。隨著信息技術的發展，雖然有滯後的數據可供參考，但其本質還是圍繞著人的經驗和現場操作。工業互聯網可以賦予第二利潤源壹個全新的角色，把人的執行任務從運營管理中解放出來，比如質檢、故障排除，通過AI和大數據分析實現智能運營管理。高管數量減少後，企業需要更多的創新者，讓企業創新發展的叠代速度更快。其次，隨著人的經驗轉化為知識圖譜，經驗和知識域被可視化，以指導人工智能算法叠代和決策。
3.工業互聯網的第三利潤源
在工業物聯網領域，物流的發展是比較超前的，經歷了人工物流、機械物流、自動化物流以及現在的智能物流，物流的管理效率和成本都有了很大的提高。比如運輸管理，從早期的貨物運輸監控數據依賴於運輸工具錨點的數據回傳和匯總，到現在可以通過GPS、RFID和各種傳感器實時掌握運輸途中的溫濕度、地理位置、貨物數量等信息，根據運輸目的地和實時交通擁堵情況規劃運輸路線。受技術、資金等方面的影響，目前智能物流發展迅速的主要是第三方物流企業和電子商務企業，而工業物流發展緩慢，大部分還處於機械物流和自動化物流階段。工業互聯網平臺可以幫助工業企業實現快速升級轉型，降低系統開發的技術難度和成本。IaaS、PaaS、SaaS等平臺可以將系統的開發時間從0縮減到1，實現快速、低成本的數字化轉型升級。
4.工業互聯網的第四利潤源
供應鏈整合可以在壹定程度上促進企業合作，降低供應鏈成本和庫存牛鞭效應[1]，但無論內部供應鏈還是社會供應鏈，都留下了壹個多方合作的問題，即數據孤島問題。前面我們介紹了第壹至第四利潤源，提到了MRP、MRPII、ERP、SAP、MES、SCM等系統。每個系統就像壹個個孤立的數據煙囪，對協作效率影響很大。主要原因有兩個:壹是現有的EDI數據島開放方案價格昂貴，中小企業難以承受；二是涉及到供需多方合作時，缺乏互信，不願意將企業內部數據與外界共享。工業互聯網平臺提供多種數據采集和處理解決方案，打破數據孤島，實現數據暢通無阻。在數據的使用上，通過隱私計算保證數據安全，同時進行合理授權，使數據可用不可見，解決數據享受的後顧之憂。
5.工業互聯網平臺的第五個利潤來源
在數字1.0階段，屬於人類適應系統；進入數字化2.0階段，適應公司現有運營模式的定制軟件將起到至關重要的作用。
圖1:數字化改造1.0和2.0對比。
因此，從技術角度來看，平臺如何讓企業快速高效地開發定制軟件，將對工業企業的數字化轉型起到非常重要的作用。從市場上現有的產品來看，包括基礎設施即服務IaaS、平臺即服務PaaS和軟件即服務SaaS，工業企業可以輕松使用平臺提供商提供的低代碼甚至零代碼工具完成系統開發，實現“人人都可以成為開發者”，即解決“技術人員不懂業務，業務人員不懂技術，開發出來的系統不好用”的問題。在未來，低代碼(或零代碼)開發工具就像word、excel等辦公軟件。平臺會把各種界面做成圖形界面，讓不懂代碼開發的人通過拖動圖標就能開發出自己需要的軟件，減少低效的重復工作。員工從被動的執行者變成了創新者，參與了自上而下的數字化改革，用工具真正方便了商務人士的工作。
三
基於區塊鏈技術的分布式認知工業互聯網
社會經濟分為生產和流通兩個領域。集中式的工業互聯網平臺用數字技術代替信息技術解決生產領域的問題，基於區塊鏈技術的分布式認知工業互聯網解決流通領域的數據信任問題，但流通領域的數據會影響生產領域的產品研發和產品質量管理。
1，降低信任成本
商業模式正在從單邊(規模效應)走向雙邊(網絡效應)，進入數字時代後走向多邊平臺(生態效應)。集中式模式似乎也能解決信任問題，但集中式模式下的信任主要依靠第三方權威機構背書，成本高，效率低。比如在國際貿易中買賣雙方不信任的情況下，通過銀行背書使用信用證服務解決支付問題；為了滿足銀行的要求，雙方都需要提供大量的證書來滿足信用證的條款，效率非常低，成本也非常高。但是，如果使用區塊鏈技術，將從源頭上對真實數據進行連鎖，以確保數據的安全、可信和防篡改。交易前，買賣雙方都有對方的真實交易記錄和產品的生產信息。這些信息是否有助於降低交易的匹配成本？在交易過程中，通過智能合約的應用，壹旦達成協議，即可自動完成支付，大大降低交易成本和交易時間。尤其是在多邊平臺，如果仍然使用集中的信用認證體系，將無法構建生態建設的護城河——信任。
2.重新定義合作關系。
供應鏈的多方合作和集中的知識機制和治理方案更多體現在契約層面，但無法真正綁定彼此的利益，難以促進生態的良性發展。而在去中心化的解決方案中，參與者將資產以代幣或積分的形式放在鏈條上，從技術上實現多方利益綁定。壹旦任何壹方做了不利於生態建設的事情，就會影響代幣或積分的價值，進而影響聯盟鏈上所有參與者的利益。在分布式認知工業互聯網平臺中，聯盟中的每個參與者都會主動維護生態利益，因為這相當於維護了自己的利益。
3.可信數據流
工業企業在產品研發或產品生命周期管理中，需要獲取多個下遊合作夥伴的流通數據。然而，傳統技術很難保證數據的真實性和安全性。在分布式認知工業互聯網中，隱私計算可以使多種數據可用和不可見，保證數據的安全性和合規性。另外，根據數據貢獻，給予合作方代幣或積分獎勵，鼓勵多方數據享受和流動。在未來，數據交易市場可能會有更多形式的合規，如基於區塊鏈技術的數據信托和數據銀行。
4.確保數據安全。
在傳統模式下，工業企業依靠物理隔離將工廠內的數據與外界隔離。但隨著OT與IT的融合，物理隔離壁壘被打破。如何保證數據離開本地後的安全，有賴於多方的共同努力。在設備通信中，需要做好設備身份認證管理，防止數據被攻擊，而分布式認知工業互聯網平臺通過設備的公私鑰實現匿名管理，有效降低了攻擊風險。在數據存儲上，采用分布式存儲技術，即使單點攻擊也無法讓攻擊者獲得完整的數據。
5.推動商業模式創新
可信數據將開啟商業模式創新的新時代，每個組織的商業角色都可能發生變化。在傳統的商業模式(供應驅動模式)下，信息非常碎片化，供應鏈的不同參與者都有壹些與產品相關的碎片化數據。利用這些不完整的數據進行產品升級和客戶服務，很難達到最好的目的。然而今天，隨著技術的發展，市場開始根據消費習慣、消費特點等因素挖掘每壹個消費者的需求，制造模式也從M2C進入了C2M時代，需要更完整、可信、合規的數據。比如電動車，並不是每個人都需要續航1000km的電池。通過區塊鏈技術，用戶將行駛數據授權給電動汽車公司，為其配置最合適、性價比最高的電池。再比如，車險不再以車輛價值和事故次數作為保險費用的單壹指標，未來可能會根據可信的裏程數據收取保險費。除了商業模式的變化，每個組織的商業角色也可能發生變化。電動汽車制造商的角色也將從生產商轉變為服務商。以蔚來汽車為例，車電分離模式和租售模式將汽車廠商的業務延伸到產品生命周期的管理。這些模式創新只是數字時代的開始。