生態工業的概念（工業巨頭的創新奧秘）

2023-04-11 20:38:32

隨著各種ICT技術應用在傳統的工業領域，當前我們能夠目睹的神話之一，就是數字世界正在試圖確立與物理世界相平行的主導地位。勢不可擋的企業數位化轉型，在AI、IoT、5G、雲計算的大潮湧動下，呈現出更加複雜的多樣性和規模性。而這正是創造力勃發的最好土壤。

一個屬於創新者的全新樂園，正在崛起。那麼，企業的可持續創新能力從何而來？一些前行者的實踐或可為借鑑。

2019年3月份歐洲專利局推出了Top 10的專利排行榜，西門子在歐洲專利局發布的專利申請排名中位居榜首。其在全球範圍內年度發明總量達7300項，相當於平均每個工作日產生33項發明。該數量力壓ICT產業的各家巨頭，成為工業創新的典範。

圖1：歐洲專利局專利排行榜

這其中，有超過25%的專利申請集中在數位化領域；僅在機器學習過程領域，就有50多項專利。如何在ICT產業面前，製造業也可以毫不遜色？對數位化的信念，正在引領這家科技巨頭，邁向一個全新的未來。這是一個雙重的信仰，它要做的不僅僅是改變自己，也要推動那些信奉數位化轉型的產業用戶投身其中。

這背後，需要一套完整的創新機制，就像是砰砰有力的心臟，推動著數字脈搏的跳動。

科學與技術應用 有多遠

中央企業研究院是二十世紀工業發展史最為曼妙的禮物。它直接推動了整個工業的發展。中央企業研究院萌芽於英法，發軔於德國，隨後在美國發揚光大，並蔓延到日本。科學與技術應用的距離，有多遠？在牛頓時代，那是一個天涯海角的量級，二者遠到幾乎不能相容。而開創基礎研究應用之風的德國，從印染髮起的化學工業巨頭，無論是拜耳公司還是巴斯夫公司，都極大地推動了科學在商業上的應用。而創立於1914年的西門子中央研究院，則更是將二者拉到了手牽手的距離。創始人身體力行，將對科學的探索與技術應用完美地結合在一起。隨後百餘年，中央研究院為推動西門子成為一個國際性的工業巨頭，立下了汗馬功勞。

事實上，西門子中央研究院在二戰後的研究側重經歷了四個主要階段：1950年代和1960年代的特徵是所謂的技術推進，這一階段研究人員享受極大的自由，極少受到預算約束。到了1970年代，市場的影響開始加深，因此研發活動更加貼近實際應用，而中央研究院的研究工作也更貼近各集團下屬研發部門的研究工作。從1980年代開始，隨著全球化的推進，其焦點是更快地將研究成果轉化為市場接受的產品。

圖2：推動歷史的創新

在西門子公司的多項創新中，有幾項發明真正成為了當代技術史上的裡程碑，其中包括：計算機斷層成像技術（1974年）、4兆位DRAM晶片（1988年）、單鑄風力發電機葉片（2000年）、一款創紀錄的燃氣輪機（2009年）和PLM工業軟體（到2013年為止）。

如今，世界最大的粒子加速器——歐洲大型強子對撞機中，每天能產生的數據超過100 TB字節——這個數量也是神經學家估計人類大腦所能擁有的最大容量。西門子中央研究院的數據分析軟體對其數據進行分析，對來自各個位置的傳感器、探測器、安全系統，以及控制室等異構數據進行整合。以前，科學家們需要花上兩個星期，才能找出故障警報發出的根源，而現在只需要半個小時。

在西門子，圍繞著市場需求，各業務部門建立了自己核心技術部門，而跨業務平臺的中央研究院則承擔了更高一層的科研活動，主要負責開發對企業未來業務而言具有戰略意義的前沿技術。從整個產品生命周期看，它處於最早的孵化階段，位於食物鏈的頂端。然而它需要最末端的神經末梢，來感知用戶需求，從而形成前沿技術「母體」。當有業務部門認為一種末梢的信號需要急劇放大的時候，技術「母體」就開始被激活，進入更高等級的研究，而中央研究院會繼續提供技術支撐。

這種逐級放大的效應，其實依賴於一種直覺式的判斷。需要對創新和失敗有極大的包容性，才能獲得成功。在上個世紀六十到七十年代，日本成功地將碳纖維商業化，就是靠大阪工業所的基礎研究所起到的關鍵性作用。而最大的功臣近藤博士，就是從大阪工業所開放包容的創新氛圍中，得到了類似的資助。當時美國在碳纖維的商業探索上，可以說是屢戰屢敗。在受到了美國當時最新進展的啟發之後，近藤博士被給予充分的資金去嘗試他的想法。而近藤只用了3個月的時間，就成功把這個項目提升到重大項目行列，並在1959年成功申請專利。這是日本隨後幾乎壟斷碳纖維市場五十年的一個裡程碑節點。

從美國的發展來看，許多企業的基礎研究院正在萎縮。貝爾光環不再，施樂帕克中心已經淪為科研小商人。對它們而言，基礎研究院是一條逐漸乾涸的護城河。這樣來看，華為今年啟動的中央基礎實驗院，簡直是逆「潮流」而上。只有護城河的水量充沛，一個企業才能甩開對手，立於創新的不敗之地。

未來之眼往回看

所有基業長青的公司，都需要有一個全局的戰略判斷。如果要成為一個工業技術的潮流設定值（Trendsetter），它必須需要有一顆「未來之眼」，努力看透即將到來的機遇。

這是一種基於未來的戰略驅動。早在2014年，西門子提出Vision 2020的戰略，最早明確了E-A-D（電氣、自動化和數位化）的分層策略，為傳統電氣化、自動化行業劃分了一條清晰的界線。這條邊界，它並不是用來區分產品技術的高端與低端，而是強化了一種數位化的思維。

工業軟體則是一個重要的支撐。在過去十年，西門子已經悄然躋身於全球十大軟體公司之列。然而，這樣一個戰果似乎也不必驚訝。早在2004年西門子研發費用為51億歐元的時候，就有超過50%的費用與軟體有關。顯然，西門子不是今天才成為軟體巨人的。我們只是今天才意識到，工業要向高階發展，企業走向數位化企業，工業軟體是最為重要的筋骨。從這個意義而言，2006年收購美國PLM軟體UGS，儘管事後被工業界普遍認為是神來之筆，但卻並不是一時興起的衝動。那是一個持續追逐創新的謀略之舉，是一個戰略驅動的必然結果。它隨後完成併購和投資超過100億美元，包括電子設計自動化軟體Mentor Graphics、汽車仿真軟體TASS、開發APP低代碼軟體 Mendix，都持續地迴響著一種聲音。

在2018年公布的公司願景2020 戰略中，西門子對組織做了重大調整，核心是賦予各業務更大自由度自主運營，以加速業務增長，而數位化貫穿了各大主要業務集團。這是一個堅定、持續的數位化轉型的信念。

偉大的戰略，需要跑在時代前面的更遠地方，回頭看看奔馳而來的戰略機車，會是一個什麼樣角度？

這種回視，並不都是夜觀天象、神機巧算的玄妙。戰略選擇的背後，是有一套值得借鑑的思路。西門子結合兩個強大的工具，來預測未來客戶的需求。一個是外推，即把目前的技術和產品系列預測到未來；一個是反演，即創造一個「未來之景」（Picture of Future），並利用它得出今天為實現這一願景而需要處理的任務和問題。西門子中央研究院有不少就是「來自未來的科學家」。他們的工作，就是到處去跟專家交流，閱讀文獻，發現未來的創新技術，從而生成一個關於「未來之景」。

圖3：戰略的外推和反演

實際上，所有成熟的企業，都會對顛覆性技術抱有警惕的態度。然而防止被顛覆的唯一辦法，就是去洞察顛覆性技術和藍海市場的苗頭。歸納和反演，使得一個企業可以儘可能提前感知「顛覆性」技術的苗頭，採用創新戰略為變革做好準備。

今年「加氫」被寫入政府工作報告之後， 氫燃料電池一時間在中國立刻熱浪滾滾。而實際上，早在1998年，中央研究院就開始建議加強氫燃料電池的研究。這是二十年前的觀察！而十年前西門子開始加強對氫能的研究與應用，來自油氣和電力集團的業務部門提供的氫能相關解決方案，就是以氫能為核心的能源多維轉化利用體系，覆蓋整條氫能產業鏈的核心業務。

所有對中國工業未來的思考，都需要這樣的「未來之眼」。這會成為一股取材自透視未來的力量，它帶來的是創新戰略的預見性。

生態的力量

戰略需要對技術選擇做出回答，而生態意味著環境和必要的養分，它為技術的快速落地提供了土壤。

人們正在期待著AI這樣的技術能夠快步走進工業。物理資產與數字世界的融合，在當下已經成為一種橫掃一切的標準思維。然而這中間也產生了大量的模糊地帶，人工智慧正在試圖將這些模糊變得清晰起來。例如在青島煉化廠，核心設備的異常檢測是一個頭疼的問題。在前幾年粗放節能的時代，只需要更換高級設備，如採用全新變頻器就可以搞定；而隨著更高的節能減排和成本精算要求，企業正在從設備挖潛的角度出發，通過人工智慧的手段，找到了基於數據的精細化節能。而在華潤電力，基於混合雲技術的集中監視與分析專家系統，將應用數位化電廠和人工智慧技術，並融合自身多年的經驗，通過持續學習歷史數據和實時數據，幫助電廠降低煤耗，提高設備可靠性。只換大腦不換設備，工廠的運營效率變得清晰和高效。

然而AI作為數位化的使能技術，已經不能簡單看成一種單一的要素。更準確地說，它在當下似乎正在起到一種連接的作用。這就是西門子2017年在德國慕尼黑成立了人工智慧實驗室AI Lab的思考。它為評估新想法的可行性提供了一個合作的空間，旨在加速創新思想的實施。相向而行，合創而成，如果可以與客戶一起坐在一張桌子上，那麼就可能快速做出解決方案和原型系統，實現初步技術驗證。這是一種面對面溝通的力量，人工智慧實驗室加大了它的強度。

圖4：社交是創新飛地

全球最著名的設計公司IDEO，以非凡的想像力知名天下。其最神奇也最普通的武器就是：頭腦風暴。IDEO一個團隊在頭腦風暴中，一個小時會產生100種想法。100種！一個小時。IDEO在頭腦風暴中產生成百上千種想法，然後通過白板、樣機和數位化分析軟體，迅速否定甄別出一小部分。而人工智慧正在將這種遴選過程大幅度加速。

AI Lab目前正在形成一種新的科技時尚，靈活地與全球社區和團體緊密合作，共同發現全新機會。創新事關社交。在這裡，西門子公司AI Lab正與各業務部門密切合作，並吸引外部的創意者。到目前為止，已經孵化實現20個項目。

就在上周，在德國運行一年多之後的AI Lab，也正式宣布落地中國。這是一種開放式創新的信念：交互激發的創新能量。如果回顧世界上那些偉大的工業實驗室，你就會發現，有史以來最大的創新孵化器之一的貝爾實驗室，非常崇尚的就是成員之間的交互。最為經典的一招是，貝爾實驗室設置了長長的走廊，衛生間和食堂就在盡頭。任何一個研究員每天都會幾次路過同事的實驗室。那個極具風格化的走廊，會幫助我們理解AI Lab背後的部分邏輯。

作為深度學習的基礎，人工智慧需要大量的語料和上下文情境，它需要很好地理解一個又一個的應用場景。而既有物理資產的裝機量，正是這樣最豐富的沃土。如果數據是原油，那麼AI就是最重要的重型開採機。而藉助於無處不在的IoT連接，以及高帶寬、高速率和低延時的5G技術，西門子期待基於雲的開放式物聯網作業系統MindSphere，可以成為一個行之有效的石油精煉廠。

在一個互聯城市中，要管理好道路、車輛、人流、天氣組成複雜而流動的交通生態系統，就需要採取更全面的辦法來管理流動性。連接的車輛實時發送數據、基礎設施系統的狀態，以及與智慧型手機連接的道路用戶，都會在看不見的數據地帶，異常活躍，產生龐大的數據。這一豐富和日益增長的數據來源，正在深刻地改變未來的交通服務類型。在德國柏林，一個以全新理念、投資6億歐元的「西門子城2.0」，在施工建設中一開始就包含了生態系統的互動機制，將工作、生活、學校和大學教育以及初創企業的創新能力緊密聯繫在一起。從原生態開始做生態，雄安的建設或許同樣可以借鑑。

MindShpere正在修建這樣一個生態雨林，除了加強高達130萬的裝機量的連接，它也與各大企業正在形成穩定的生態夥伴關係。它的聯盟成員數量，從2018年初的18家，擴展到現在的90家。而在4月份，與業界知名統計分析軟體SAS公司，宣布建立新的合作夥伴關係，在MindShpere平臺上，進行大規模的數據分析。原來使用SAS模型開發的資料庫，將自動整合到MindShpere。這意味著，那些存儲在無所不在的機器、設施、車輛上的數據原油，將會被輕鬆開採。

3月底，德國汽車業迎來了工業網際網路的大事件。德國大眾汽車集團與亞馬遜雲計算服務平臺AWS共同開發的大眾工業雲正式落地。西門子作為集成夥伴，為大眾汽車全球122家工廠的各種機械設備，提供工業雲的數位化服務。這意味著，大眾汽車全球供應鏈與超過1500家供應商、3萬多個分支機構也將被帶進數據透明的生態。德國政府正在考慮在5G時代，為幾大汽車集團提前預留100M的頻段。如果落實，大眾工業雲將是一個完整而獨立的集通訊、數位化和生產為一體的雲製造帝國。掙脫電信商對通訊的控制，這是歷史上從未有過的事情。5G讓製造業進入了一個不可想像的新夥伴時代。而數位化技術沒有邊界的流動性，讓生態物種會更快地蔓延，更加具有戲劇性。

小記

未來的世界，會怎麼樣？互聯城市、智能製造、會思考的電力、泛在分布的能源、數字樓宇等等，一切都令人充滿了渴望。而數字孿生，正在所有能用眼睛看得見的物理世界的上方，再次構建一個全新的數字空間。那其中，全棧技術正在全速推進，無論是5G、邊緣計算、數位化技術，還是增材製造、先進機器人，相互的融合使得創新有了巨大發揮的空間。數位化時代的創新機制，正在以一個富饒生態的法則，驅動著一個個卓越企業的進化和時代的前行。

作者：林雪萍（南山工業書院發起人，北京聯訊動力諮詢公司總經理）

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