一、信息化司左，數字化行右

“數字化”一詞被提出后，很長時間里“沒有水花”。很多人認為“數字化”只是“信息化”換了個名字，是新瓶裝舊酒，或者只是下一代信息化技術。也有人認為“數字化”是“軟件”的泛化，工業數字化被認為是工業軟件的泛化。直到最近幾年，“數字化轉型”的出現，才讓“數字化”一詞火熱起來，被人們重新思考和討論。

1.信數有別

“數字化”熱起來后，似乎把在中國大地馳騁了30年的“信息化”都融化了，氣化了，蒸發了。人們不再提信息化，有人羞于提它，甚至有意無意地貶低它。有人把過去的信息化方案穿了件數字化外衣行走天下，如果我們把其中“數字化”3個字替換成“信息化”，那么方案里90%的內容都似曾相識。

一個時代有一個時代的明星，我們既要與時俱進，也不能忘了歷史，不然就會迷失于當下。信息化和數字化是既有區別又緊密聯系的兩個概念。如果我們懶于區別兩者，則會讓數字化成為信息化的翻版，缺乏進步和創新；割裂兩者，會讓數字化轉型既失去基礎，又缺乏目標，忘了信息化的實質，也會被數字化迷惑。在信息化大潮中沖過浪的人，面對數字化浪潮，會充滿疑惑，似乎難以區別過去的信息化和現在的數字化。沒有在信息化中沖過浪的人，面對紛繁復雜的數字化局面，則會眉毛胡子一把抓，總是缺乏章法，不得要領。

關于數字化和信息化的區別和聯系，業界有很多論點，有些專家還從多個角度陳述了它們之間的區別和聯系。有人總結說，信息化是針對管理的，數字化是針對業務的。其實，信息化時代的很多工具和平臺就是業務平臺。也有人說，信息化是用來輔助業務的，數字化才是用來開展業務的，其實，信息化時代的很多平臺和工具就是業務核心流程中的運行系統。還有一些更為系統化的分析：信息化側重在企業內部運營，服務于管理，用來優化業務、提升效率、提高質量和降低成本，具有穩定、透明、自動、孤島的特質；數字化用于把業務延伸到企業外部，服務于研發和技術，用于業務的創新和商業模式的突破，具有柔性、敏捷、定制、聯通、智能的潛力。這些現象確實沒錯，但其實都是信息化和數字化各自不同的基因派生的表面特征，沒有深入到底層邏輯。信息化和數字化確實有差異，因為信息化和數字化的確有各自不同的底層邏輯。

信息化和數字化就像人的左右腦，信息化司左腦之職，數字化行右腦之事。當我們掌握了明確的運行機理、清晰的初始條件（初態）和完備的邊界條件（環境）時，可以用信息化幫助我們提高效率和質量。當我們的研究對象超越了我們理解，機理、初始條件和環境不完備時，則需要用數字化來突破我們的局限，實現創新。“邏輯會讓你從A點到B點，想象力會把你帶到任何地方。”愛因斯坦的這句話，說的就是這個意思。

2.信息化司左

我們所在的世界是三類系統的混構體系：第一類是自然物（如生物等），第二類是人造物（如機器等），第三類是組織體（如企業等）。人類始終致力于對這三類系統的運行規律進行研究，以期獲得明確的機理。具有清晰的初始條件和完備的邊界條件時，用明確機理來運算就能獲得確定性的結論，人們靠這個運算結果可以預測時空運轉，從當下和眼前預測未來和遠方。

過去，人們掌握了F=ma、E=mc²、工程經驗公式、機器工作原理、生產執行策略、政治經濟學、企業管理學等的運行規律。基于這些機理，計算機一出世，人們就迫不及待地開發了相應軟件，于是科學計算、工程驗算、MES（制造執行系統）、ERP（企業資源計劃）、PLM（產品生命周期管理）、PM（項目管理）、MRO（維護、維修、運行）等軟件相繼涌現。這些軟件解決的是流程已經固化、原理邏輯清晰和具有解析解的問題。這些軟件的出現，大幅度提升了人類工作和生活的效率和質量。20世紀90年代開始，信息化浪潮變得尤為迅猛。那個年代，被我們稱為“信息時代”，很具中國特色的“信息化”一詞也是從那時開始流行的。

之所以用“信息”一詞，是因為掌握了機理之后，我們只需要將少量的數據“喂”給軟件，就可以獲得足夠好的反饋。這些少量的數據就是初始條件和邊界條件。大量復雜的計算和數據傳輸工作，在軟件內部就全部完美無誤地完成了。信息是控制論中大行其道的概念，“信息”的本義就是指對大量數據進行提煉總結而形成的最有價值的少量“數據”。利用信息得出明確的運行機理、清晰的初始條件和完備的邊界條件，你便可以開發一個自動化系統，機器就可以完成過去由人來做的工作。

信息化的基因是運行于應用系統中的確定性機理，包括業務規律、工業機理、系統邏輯和以解析解表示的科學原理。信息化項目的失敗，多數可歸因于沒有對組織業務或機器原理做好提煉和總結，所以當業務不斷變化，信息化系統也需同步更新。機理是明確的、穩定的，不會輕易變化，進化是緩慢的。不斷更新的系統反而會給企業帶來麻煩，降低效率。

3.數字化行右

人類對自然物、人造物和組織體這三類系統運行規律的研究都還很不完善，現已掌握的運行機理，只是這個世界規律中非常少的一部分，人類對這個世界大部分的運行機理、初始條件和邊界條件的掌握都不完備。企業運行的規律更是如此，不然就不存在“管理不僅是科學，更是一門藝術”這一模棱兩可的說法了。同時，即便掌握了事物的運行機理，對邊界條件和初始條件的確定也面臨很多挑戰。機理、初始條件和邊界條件三個中只要有一個不清晰，就難以推測運算結果了。

人類現已掌握的信息終有一天會被信息化用盡。那些信息化資深人士已經發現，信息化帶來的邊際效益越來越低，這是因為能明確的機理、初始條件和邊界條件都已經進入信息化系統了，但仍然還有很多問題沒有解決。此時，信息化遇到了瓶頸，上升通道被堵住了，價值曲線無限接近一條水平漸近線。

當然，人類從來都不會坐以待斃。信息（包含機理、初態和環境）是從大量數據中總結、提煉而成的，不管這些數據完整還是不完整。其實，信息的提取恰恰就是人類中的聰明人通過并不完備的數據抽象提煉和總結而成的。在信息化時代，大眾幾乎忘了這一事實，直接使用既有的信息來完成工作，但那些少數的聰明人始終是清醒的，科學技術在不斷發展，他們發現新科技（特別是大數據與AI）可以在海量數據中總結出具有一定明確程度的機理、初態和環境（姑且稱為“準信息”），而且隨著數據量的增加和進一步分析學習，“準信息”可以越來越明確。準信息更接近純數學的表達，未必像人類總結的信息那樣具有顯而易見的物理意義。但在一定范圍和條件下，準信息確實接近真實世界的規律。也就是說，新科技讓人們可以回歸到信息的本源——數據層面，發現靠人腦不曾發現的機理，明確運行機理需要的初態和環境。

于是，數字化的大幕被拉開。如果說信息化以明確信息為前提，那么數字化則以海量數據為基石。數字化看似繞開了明確信息，但卻走通了信息化曾繞開的路。因此，信息化走到天涯海角時，數字化應運而生，為信息化插上翅膀。

數字化總是和預感、柔性、探索、創新、自主、敏捷、外部、業務、智慧等詞匯相伴隨。數字化的基因是潛藏著不確定性機理的數據，這些數據中潛藏著尚未顯性化的業務規律、工業機理、系統邏輯和科學原理。數字化轉型的失敗，大都歸因于一個重要前提沒有做好，那就是沒有準備好足夠的業務數據，或者缺乏有效的數據利用方式，總是把數字化轉型寄希望于數字化軟件而忽視了數據基礎，或者只關注業務應用系統而忘了數據計算引擎才是數字化轉型的發動機。

4.模型要先行

數字化的前提是研究對象從實物轉換為數字化模型。數字化模型指的是廣義數字化模型，而不僅僅指形體的數字化，我們把能反映實物特征和屬性的所有時空關系的數字化表達都稱為“數字化模型”。用簡單的模型單元組合形成復雜的模型，利用已知信息獲得海量未知數據，是數字化的基本手段。此處所說的數據為“泛數據”，或者說“廣義數據”，表現形式多種多樣，它可能是人們常說的業務數據，也可能是基于全息數據建立的產品模型，還可能是通過數據挖掘而形成知識圖譜等。

面對復雜對象，人們不能獲得完整機理、初態和環境，但對于一個簡單對象，獲得其信息并不難，當然建立一個反映簡單對象的物理屬性的數字對象也不難。我們將這個簡單物理對象稱為“物理單元”，其數字對象稱為“數字單元”。我們對復雜物理世界進行數字化，就是把各種數字單元通過已知的邏輯組合成為一個更復雜的數字世界。這個物理世界已經超出了我們已知機理的范疇，但它被數字化之后，就可以直接從大千世界中已有的信息出發，通過計算來獲得我們需要的海量數據，從而推理出曾經并不明確的更多機理。只要新的機理在手，將初始條件和邊界條件收入囊中，那么對未知的預測又可以上一個臺階。CAD和CAE便是基于這個原理，首先走上了數字化道路，兩者均通過建立全息模型的方式，利用分析和計算的方法獲得潛在的數據及產品運行的規律。

當然，正如前文所言，人類并沒有那么好的運氣，能對所有的物理單元建立明確的數字單元，因為我們已知的最小物理單元的機理也許不明確，于是人們發明了“數字黑盒”，并通過這個黑盒單元輸出的數據來推算它的準機理。通過由此類黑盒單元構成的復雜模型以及這個復雜模型的數據，來迭代遞歸地獲得完整數字模型的準信息（機理、初始條件和邊界條件）。在這種場景下，數據分析技術尤為重要。大量的數字化應用便是在生產制造、運行維護、企業管理等過程中，利用生產數據、供應鏈數據、運維數據、企業數據、經濟數據來預測以前MES、ERP、MRO（維護、維修、運行）、CRM（客戶關系管理）、SCM（供應鏈管理）等信息化軟件只能繞開的場景，深挖數據中的信息，實現業務和管理的突破，耳熟能詳的預測性維護應用即是典型實例。

凡此種種應用都顯示，沒有模型化，就沒有數字化。當物理世界能通過模型化手段進行全面數字化表達的時候，人類所有的工業及經濟夢想——工業互聯、智能制造、數字孿生、元宇宙、數字經濟和智能商業等都近在眼前，觸手可及。

5.信數相較

顯然，我們不能左右不分。沒有信息化，數字化的基礎就不存在，將是無本之木，就像大樓缺少了地基和磚石，終將傾倒坍塌，落了片白茫茫大地真干凈。想發展數字化，信息化的欠賬是遲早要還的。以工匠精神先把企業已經明確的工業機理和業務模型梳理清楚，讓它們在信息化系統中得到優良運行，然后再利用數字化進行創新發展，這才是數字化轉型的正確姿勢。“轉型”二字，不僅代表了物理向數字的轉變，也代表了信息化向數字化的轉變。因此，奉勸那些試圖跳過信息化階段直接進入數字化的人，通過數字化來補救一切是癡心妄想，很可能因為彎道超車而翻車。

如此看來，先有信息化，后有數字化，那是不是意味著數字化就比信息化高級一些？非也！數字化其實是一種遞歸，是信息化遇到發展瓶頸之后的回歸本源，但又不是簡單的返璞歸真，而是事物螺旋發展的一次高層次的回歸。

信息來源于數據，那是不是意味著信息比數據高級一些？非也！信息最終會轉化為常識，沒人認為只掌握常識的人是高人。信息也終會轉化為流程和規則，但只知道按章程辦事的人，在組織中被稱為普通工作人員。高瞻遠矚的人，也就是那些企業領袖、行業翹楚、社會賢達及科技怪才，往往是跳出現有信息框架，直接在高維度和寬視野的數據中用敏銳直覺感知未來的人。其實，在一個組織中，任何一個層級的正職都應該具有這種直覺，因為感性和直覺才是創新的通路，而開拓創新是正職最重要的職責。

6.左右相成

組織的決策是用兩個“腦”配合來做的。我們固然不能唯感性和直覺，但也不能唯理性和邏輯，更不能依賴理性。理性只能在已知的范疇內、舒適區內做事，而在未知領域、無人區、焦慮區我們只能靠感性和直覺去探索和開拓。因此，在已知的范疇，我們恰恰追求感性和直覺，以促進創新，這是在充分理性的基礎上用直覺來開拓新天地。在未知的范疇，我們則要追求理性和邏輯，收集更多的數據，用數據來說話，鞏固創新的成果和質量，完全靠感性和直覺一定會吃虧的。

我們在這里談左右，并不是要把信息化和數字化對立。恰恰相反，從數據中識別、總結確定性信息（機理、初始條件和邊界條件）是數字化的使命，人類終究還是要像牛頓、愛因斯坦那樣取得真正的具有物理意義和業務含義的終極模型，才能獲得實質性的進步。通過數字化識別的信息需要進行另一次遞歸，最終還要回歸到信息化中來。有人說數據可以幫助人們消除不確定性，其實數據本身并不是不確定性的終結者，從數據中獲得的信息才是。所以，我們不能因為有數字化手段就選擇“躺平”，完全依賴數據做任何業務，而是應該千方百計地從數據中獲得確定性的規律，將業務進行最大程度信息化。數字化是我們夢寐以求的創新和發展，但信息化是我們賴以生存的基礎。也許，考核數字化團隊的指標，不僅要看其數字化工作拓展的廣度和深度，更要看其將數字化成果轉化為信息化成果的比重。質量與創新的交替進步和螺旋上升，是工業進化與發展的基本模式。

7.以人為本

當然，不論如何強調數據的重要性，數字化轉型終究還是要關注人和組織的轉型。信息化以員工的職業素養和契約精神為前提，數字化以員工的學習能力和創新精神為目標。

我們經常說的“考核”與“激勵”是企業人力資源的重要管理手段，但這兩個手段在企業管理中往往不做區分。其實，這兩個手段的使用場合與范圍應該差異化考量。考核應只針對那些已經具有確定性過程和方法的規范性業務，而激勵應針對那些不具有確定性做法的創新性業務。因此，對參與信息化過程的人，以考核為重，讓他們把本應該做好的工作做好，要敢于對績效做減法。對于參與數字化過程的人，以激勵為主，讓他們在其他人都沒有想好怎么做的事情摸出門道，做出成效，對其獎勵，勇于對績效做加法。

人們常說信息化和數字化是“一把手”工程，但在過去人們對此的認識是有誤區的。從以人為本的角度，“一把手”工程才講得通。過去總是要求“一把手”關注一個信息化或數字化項目，要求“一把手”要親自使用信息化軟件或數字化平臺，這其實是與“一把手”的特質、定位和職責相違背的。企業員工的職業素養、學習能力和創新精神才是信息化或數字化項目成功的關鍵，這也是“一把手”在信息化和數字化工程中最該關注的。