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技術+生態,不確定性未來的創新雙引擎

發布時間:2021-12-31作者來源:金航標瀏覽:1570

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。勢不可擋的企業數字化轉型,在AI、IoT、5G、云計算的大潮涌動下,呈現出更加復雜的多樣性和規模性。而這正是創造力勃發的最好土壤。

      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。勢不可擋的企業數字化轉型,在AI、IoT、5G、云計算的大潮涌動下,呈現出更加復雜的多樣性和規模性。而這正是創造力勃發的最好土壤。


      一個屬于創新者的全新樂園,正在崛起。那么,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鑒。


      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。其在全球范圍內年度發明總量達7300項,相當于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,成為工業創新的典范。


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字化領域;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,制造業也可以毫不遜色?對數字化的信念,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字化轉型的產業用戶投身其中。


      這背后,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于英法,發軔于德國,隨后在美國發揚光大,并蔓延到日本。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,從印染發起的化學工業巨頭,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。而創立于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。隨后百余年,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后的研究側重經歷了四個主要階段:1950年代和1960年代的特征是所謂的技術推進,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里程碑,其中包括:計算機斷層成像技術(1974年)、4兆位DRAM芯片(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工業軟件(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件對其數據進行分析,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,它處于最早的孵化階段,位于食物鏈的頂端。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,其實依賴于一種直覺式的判斷。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[敏感詞]進展的啟發之后,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,并在1959年成功申請專利。這是日本隨后幾乎壟斷碳纖維市場五十年的一個里程碑節點。


      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干涸的護城河。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,立于創新的不敗之地。


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。


      這是一種基于未來的戰略驅動。早在2014年,西門子提出Vision 2020的戰略,最早明確了E-A-D(電氣、自動化和數字化)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,它并不是用來區分產品技術的高端與低端,而是強化了一種數字化的思維。


      工業軟件則是一個重要的支撐。在過去十年,西門子已經悄然躋身于全球十大軟件公司之列。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%的費用與軟件有關。顯然,西門子不是今天才成為軟件巨人的。我們只是今天才意識到,工業要向高階發展,企業走向數字化企業,工業軟件是最為重要的筋骨。從這個意義而言,2006年收購美國PLM軟件UGS,盡管事后被工業界普遍認為是神來之筆,但卻并不是一時興起的沖動。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。它隨后完成并購和投資超過100億美元,包括電子設計自動化軟件Mentor Graphics、汽車仿真軟件TASS、開發APP低代碼軟件 Mendix,都持續地回響著一種聲音。


      在2018年公布的公司愿景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,而數字化貫穿了各大主要業務集團。這是一個堅定、持續的數字化轉型的信念。


      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,會是一個什么樣角度?


      這種回視,并不都是夜觀天象、神機巧算的玄妙。戰略選擇的背后,是有一套值得借鑒的思路。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),并利用它得出今天為實現這一愿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,從而生成一個關于“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,使得一個企業可以盡可能提前感知“顛覆性”技術的苗頭,采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后, 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,人工智能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,如采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,通過人工智能的手段,找到了基于數據的精細化節能。而在華潤電力,基于混合云技術的集中監視與分析專家系統,將應用數字化電廠和人工智能技術,并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作為數字化的使能技術,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能實驗室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,那么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,人工智能實驗室加大了它的強度。



圖4:社交是創新飛地

      全球最[敏感詞]的設計公司IDEO,以非凡的想象力知名天下。其最神奇也最普通的[敏感詞]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,然后通過白板、樣機和數字化分析軟件,迅速否定甄別出一小部分。而人工智能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。在這里,西門子公司AI Lab正與各業務部門密切合作,并吸引外部的創意者。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后的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背后的部分邏輯。


      作為深度學習的基礎,人工智能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,那么AI就是最重要的重型開采機。而借助于無處不在的IoT連接,以及高帶寬、高速率和低延時的5G技術,西門子期待基于云的開放式物聯網操作系統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、天氣組成復雜而流動的交通生態系統,就需要采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,以及與智能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系在一起。從原生態開始做生態,雄安的建設或許同樣可以借鑒。


      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伙伴關系。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件SAS公司,宣布建立新的合作伙伴關系,在MindShpere平臺上,進行大規模的數據分析。原來使用SAS模型開發的數據庫,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,將會被輕松開采。


      3月底,德國汽車業迎來了工業互聯網的大事件。德國大眾汽車集團與亞馬遜云計算服務平臺AWS共同開發的大眾工業云正式落地。西門子作為集成伙伴,為大眾汽車全球122家工廠的各種機械設備,提供工業云的數字化服務。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,大眾工業云將是一個完整而獨立的集通訊、數字化和生產為一體的云制造帝國。掙脫電信商對通訊的控制,這是歷史上從未有過的事情。5G讓制造業進入了一個不可想象的新伙伴時代。而數字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,會怎么樣?互聯城市、智能制造、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、數字化技術,還是增材制造、先進機器人,相互的融合使得創新有了巨大發揮的空間。數字化時代的創新機制,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。

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