經濟學者何帆每年都會做實地調研，並根據調研的心得寫一本書，寫30年，記錄中國從2019年到2049年這30年間的變化。前三本《變量：看見中國社會小趨勢》《變量：推演中國經濟基盤》《變量：本土時代的生存策略》，合成了第一個“本土時代”三部曲。

何帆《變量：大國的騰挪》 2022年1月1日 新星出版社

2022年1月，變量系列第四本正式出版。在這本《變量：大國的騰挪》中，何帆教授尤其關注在勞動力成本上升和人工智能技術大爆發兩大趨勢下，中國制造業正在進行的一場智能化革命。通過對中國化纖行業龍頭桐昆、以及新IT龍頭聯想集團的走訪，何帆提出了“從雲時代到渠時代”的洞察與判斷——在雲時代，聰明的企業家關心的是如何才能趕上風口。在渠時代，有智慧的企業家關心的是，如何才能擁有穿越周期的力量。     

以下爲本書節選

穿越周期的力量：從雲時代到渠時代

桐昆想做智能制造，找到了一個合作夥伴：聯想。   這個選擇非常奇特。桐昆沒有選華爲，也沒有選阿裏，最後選的是聯想。這就像要打第一場搶灘登陸战，派出去的既不是驍勇善战的海軍陸战隊，也不是從天而降的傘兵，而是一支特殊的工程兵部隊。   這是因爲，即將开闢成战場的這個區域是無人區。沒有道路，沒有橋梁，不知道水源在哪裏，不知道登山的小路在哪裏。偵察機已經飛過上空，也拍了不少照片，但天上拍下來的照片，和地上看到的景致是兩回事。

智能制造，說的人多，做的人少，真做的人更少。

  很多企業自稱要做智能制造，大部分只是派出偵察機，飛了那么兩三趟。我參觀過黑燈工廠，也見過無人倉儲，這些看似很酷的項目，都像是車展上的新概念車型。看看可以。看看而已。

負責桐昆智能制造項目的是聯想的數據智能事業部。總經理是藍燁。藍燁坦言，他的部門在聯想集團不是主流部門，沒賺啥錢，幹的都是累活、髒活。這和工程兵在整個部隊中的地位差不多。

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智能制造無法靠閃電战制勝。必須步步爲營，扎硬寨，打呆仗。第一步是數據化。第二步是數字化。第三步是智能化。通俗地講，數據化就是洗菜，數字化就是配菜，到了智能化，才是炒菜。   數據化是要獲取生產數據。按說這不是難事。比較先進的機牀，本身就能提供實測的數據。傳統的機器設備、生產线，也可以裝上感應器，或是升級改造一下，就能收集到更多的數據。生產线可以配備更高級的5G（第五代移動通信技術）。挖掘機可以裝上GPS（全球定位系統）。奶牛的耳朵上可以掛電子耳標。問題在於，採集的這些數據，往往不能直接拿來就用。就像剛拔出的蘿卜，渾身都是泥，需要先清洗一遍。數據也需要先清洗、整理，轉變成可以處理的信息。這個過程就是數據化。這是智能制造要做的基礎工作。   數字化是要用數據來做分析和判斷。以往的生產大多靠經驗。有經驗的採購經理腦袋裏裝着一本账，進多少，進什么，一報就是一溜數字——很多採購經理是把這當成絕活兒炫耀的。有經驗的工程師到了出問題的機器旁邊，有時動手調一下，有時用腳踢一下，甚至只是站一會兒，機器就運轉了。能工巧匠的技藝比普通工人高超很多，這是靠熟能生巧積累出來的能力。但是，生產規模越來越大，生產线越來越多，產品升級換代的速度越來越快，熟練工人越來越稀缺，這些傳統智慧就靠不住了。這就需要用數字化提升效率。數字化能實現全程可追溯。一部手機，裏面大大小小的零部件有數百個，出了問題，就能找到是哪個供應商、哪個生產環節有問題。數字化還能實現成本控制。通過分析生產過程中的數據，可以找到更有效的生產方式。比如，有沒有可以省掉的生產工序，怎樣降耗。數字化還能更好地管人。數據比人更可靠。你可以不相信人，但不會不相信數據。聯想在幫桐昆做數字化方案的時候，找到了採購、生產、銷售流程中很多“跑冒滴漏”的問題。這又是技術創新變成了領跑員，帶動了組織創新。  

智能化是智能制造的終極目標。也就是說，人工智能將代替人來做決策。在數字化階段，主要還是人來做決策。通過數據化，把整個生產過程做到全程可視，用一塊碩大的屏幕顯示出來，讓管理者一目了然，這是數字化。到了智能化階段，無論是管理者還是工人，都要學會輔助人工智能。人要學會聽從機器的指令。人要學會和機器溝通。人要學會和機器協作。人要爲機器提供保養維修服務。當然，智能化並不是要讓人工智能100％替代人類。不同的生產线差異很大，有些可能會實現90％的自動化，有些可能會實現60％的自動化，最終都要找到一個不高不低的最優水平。這將是一個新的人機合作的時代。如果你還沒有一個機器人同事，你肯定是在傳統產業。如果你不知道如何分配機器和人的工作，你就是個落伍的生產經理。如果你不知道怎么面試機器人，你可能會是未來被淘汰掉的人力資源經理。  

從數據化到數字化，再從數字化到智能化，逢山开道，遇水架橋，這是工程兵幹的活兒。進入战場之後，地形和敵情千變萬化，這增加了智能制造的難度。制造業又分門派，不同的門派風格迥異。簡單地講，制造業可以分爲離散制造和流程制造。離散制造是組裝加工，流程制造是通過不間斷的化學反應或物理變化，把原料變成另一種產品。造汽車的、造手機的、裝電腦的，都是離散制造。化工廠、煉油廠、發電廠、水泥廠，這是流程制造。離散制造中的組裝和加工又不一樣。通俗地說，把五個拼成一個，這是組裝；把圓的變成方的，這是加工。同樣是組裝，又有鄙視鏈。生產手機的看不上生產電腦的，因爲手機裏面的零部件更多。同樣是生產設備的，生產關鍵設備的看不上生產通用設備的。適合離散制造的工藝和生產組織方式，不適合流程制造。流程制造一开工就停不下來，要隨時監控各種控制參數，生產連續性更強，需要更高水平的自動化。   這和我們過去理解的互聯網有很大的差別。隨着互聯網向物聯網演化，雲時代將變成渠時代。   雲時代的一個特點是數字爲王。企業擁有海量數據。這些數據可以直接拿來商業化。誰擁有的數據最多，誰就可以在市場上通喫。雲時代的另一個特點是資本爲王。資本的周期和行業的周期可以完美匹配。資本想要快進快出，互聯網企業講究“唯快不破”。一個互聯網初創企業，觀察一兩年，大體就可以看出它能不能賺錢。於是，大數據加上大資本，創造出了一個互聯網行業急劇擴張的時代。

但這個擴張的趨勢已經放緩。一方面，市場已經飽和，技術遇到瓶頸，低垂的果實已經採完了。另一方面，資本很容易越界。互聯網早期的技術創新，雖然會對傳統產業造成破壞，但畢竟創造出了新的商業模式、新的工作機會，提供了便捷、高效、差異化的服務。但是，如果是靠壟斷大數據賺錢呢？那就是另外一回事了。大數據壟斷壓制了行業競爭，也壓制了潛在的技術創新，店大欺客，消費者的權益無法得到保護。資本壟斷大數據，還會帶來社會管理的隱患：如何防止侵犯個人隱私？如何避免煽動網絡情緒？如何防範保密數據泄漏？   2021年，雲時代謝幕。   大型互聯網企業將受到更嚴格的政府監管。形勢使然。既然都說大數據是21世紀的石油，那大型互聯網企業不應該更像中石油、中石化和中海油嗎？既然都說離不开互聯網，就像離不开電和水一樣，那大型互聯網企業不應該更像電力公司和自來水公司嗎？既然失去了創新的動力，大型互聯網企業的作用就更多的是提供基礎設施和基礎服務。它們的性質將不再是高科技企業，而是越來越像公用事業企業。

 

2021年，渠時代登場。   天上有雲，雲能播雨。雨水落到地上，滋養萬物。這不就夠了嗎？不夠。該灌溉要灌溉，該排澇要排澇。這就需要挖渠。挖渠的人要了解天氣、水文、地形，還要肯俯下身子，把手弄髒。

真正的技術創新在這裏。想要用大數據預測一個人的行爲很容易，想要用大數據整合供應鏈很難。著名科幻作家阿西莫夫在“基地三部曲”裏杜撰了一個叫作“心理史學”的學科。按照阿西莫夫的設想，當關於人類的數據足夠多時（小說裏的銀河系中有超過2000萬顆星球，上百億億居民），就能准確地預測出歷史規律，但個人的行爲差異太大，反而不好預測。阿西莫夫恰好說反了。沒有人能預測歷史的進程，但擁有大數據的互聯網企業可以很容易地預測你的偏好、需求和行爲。這是因爲關於消費者的數據更容易獲取，更容易整理，更容易分析。可是，在智能制造的過程中，經常遇到的問題是數據條件不夠完備。這就好比在缺人手、缺槍支彈藥的情況下，還要打仗，而且要打勝仗，那拼的就是战術，拼的就是战鬥力。過去，人們曾經以爲，人工智能將是通用的，隨着其在現實中的應用越來越多，人們才發現，人工智能是專用的，各個領域有各自的人工智能。在數據不足的條件下，卻要處理更爲復雜而具體的技術難題，這將促使人們不再沉湎於現有的機器學習方法，而是走向更深更幽暗的區域，去探索人工智能底層技術的下一個突破點。  真正的稀缺人才在這裏。一個有趣的現象是，我們進入了一個幾乎全民學IT（互聯網技術）的年代。理工科學生十有八九會選修計算機科學。文科生也开始學習編程。似乎只要學會了寫代碼，未來就能找到好工作。這將帶來什么結果呢？計算機人才的供給很可能會超過需求，“內卷”的現象會更嚴重。那出路又何在呢？IT人才的歸宿並非都是去當碼農。當IT技術和生產技術結合得更緊密之後，BT（商務技術）人才會成爲最稀缺的人才。BT人才的任務是理解生產流程，了解行業需求，並將行業需求轉化爲IT技術問題，再將這些問題帶回去，交給自己的同事。接着上場的是架構師。架構師根據客戶需求制定开發計劃，選擇這個項目的總體框架。最後上場的才是寫代碼的程序員。不妨將BT人才想象成偵察兵，架構師是參謀，而程序員是等待战鬥的士兵。換個角度，也可以將BT人才理解爲翻譯，他們需要懂得制造業和IT業兩種不同的語言，並能夠靈活轉換。BT人才的知識結構、能力和氣質都不同於IT人才。他們是從哪裏來的？學校裏教不出成熟的BT人才。每一個IT人才都具備當BT人才的潛質，但他首先需要明白，只懂IT，不懂實業是不夠的。他需要跟隨項目，一個一個地做下去，從幹中學，找到自己熟悉的領域，深耕下去，同時善於把在一個領域獲得的知識和能力遷移到另一個領域。  

真正的競爭力在這裏。這兩年發生在制造業的最大變化就是供應鏈的重新整合。過去，制造業企業秉承的都是效率至上原則，中國制造業的競爭力是能夠造得更便宜、更快，質量提升的速度更快。在過去三年裏，中國的制造業企業遇到的挑战是其他國家的制造業企業無法想象的。它們會遇到地緣政治的風險。或許哪一天，它們，或是它們的供應商就會無端地被列進國外的黑名單。或許，它們在國外的供應商會遇到內战、政變、罷工，影響到它們在中國國內的生產。2020年爆發的新冠肺炎疫情，是中國制造業企業遇到的一次大考。訂單來得太快太多，運費漲得太快太多，各種成本都在上漲，復工復產跟打仗一樣緊張。到了2021年，中國的制造業企業又要面對極端天氣的考驗-河南暴雨、山西暴雨、南方暴雨和台風，還要面對拉閘限電的考驗。經歷了這么多挑战，中國制造業企業的風險防範意識是最強的。企業家現在最關心的是供應鏈的穩健性。他們想出了各種辦法：要有備胎，要有冗余，要考慮波動區間，要考慮進口替代，要加快技術創新。這都會讓供應鏈的管理變得更爲復雜。經過這次洗禮，中國制造業真正的競爭力將是：這裏的供應鏈最經得起折騰，最不怕波動。

在雲時代，聰明的企業家關心的是如何才能趕上風口。在渠時代，有智慧的企業家關心的是，如何才能擁有穿越周期的力量。

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標題：從雲時代到渠時代：經濟學者眼中的聯想制造“工程兵”

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