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林雪萍 技术+生态,不确定性未来的创新双引擎


   随着各种ICT技术应用在传统的工业领域,当前我们能够目睹的神话之一,就是数字世界正在试图确立与物理世界相平行的主导地位。势不可挡的企业数字化转型,在AI、IoT、5G、云计算的大潮涌动下,呈现出更加复杂的多样性和规模性。而这正是创造力勃发的最好土壤。


   一个属于创新者的全新乐园,正在崛起。那么,企业的可持续创新能力从何而来?一些前行者的实践或可为借鉴。


   2019年3月份欧洲专利局推出了Top 10的专利排行榜,西门子在欧洲专利局发布的专利申请排名中位居榜首。其在全球范围内年度发明总量达7300项,相当于平均每个工作日产生33项发明。该数量力压ICT产业的各家巨头,成为工业创新的典范。

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                                                               图1:欧洲专利局专利排行榜


   这其中,有超过25%的专利申请集中在数字化领域;仅在机器学习过程领域,就有50多项专利。如何在ICT产业面前,制造业也可以毫不逊色?对数字化的信念,正在引领这家科技巨头,迈向一个全新的未来。这是一个双重的信仰,它要做的不仅仅是改变自己,也要推动那些信奉数字化转型的产业用户投身其中。


   这背后,需要一套完整的创新机制,就像是砰砰有力的心脏,推动着数字脉搏的跳动。


科学与技术应用 有多远


   中央企业研究院是二十世纪工业发展史最为曼妙的礼物。它直接推动了整个工业的发展。中央企业研究院萌芽于英法,发轫于德国,随后在美国发扬光大,并蔓延到日本。科学与技术应用的距离,有多远?在牛顿时代,那是一个天涯海角的量级,二者远到几乎不能相容。而开创基础研究应用之风的德国,从印染发起的化学工业巨头,无论是拜耳公司还是巴斯夫公司,都极大地推动了科学在商业上的应用。而创立于1914年的西门子中央研究院,则更是将二者拉到了手牵手的距离。创始人身体力行,将对科学的探索与技术应用完美地结合在一起。随后百余年,中央研究院为推动西门子成为一个国际性的工业巨头,立下了汗马功劳。


   事实上,西门子中央研究院在二战后的研究侧重经历了四个主要阶段:1950年代和1960年代的特征是所谓的技术推进,这一阶段研究人员享受极大的自由,极少受到预算约束。到了1970年代,市场的影响开始加深,因此研发活动更加贴近实际应用,而中央研究院的研究工作也更贴近各集团下属研发部门的研究工作。从1980年代开始,随着全球化的推进,其焦点是更快地将研究成果转化为市场接受的产品。

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                                                               图2:推动历史的创新


   在西门子公司的多项创新中,有几项发明真正成为了当代技术史上的里程碑,其中包括:计算机断层成像技术(1974年)、4兆位DRAM芯片(1988年)、单铸风力发电机叶片(2000年)、一款创纪录的燃气轮机(2009年)和PLM工业软件(到2013年为止)。


   如今,世界最大的粒子加速器——欧洲大型强子对撞机中,每天能产生的数据超过100 TB字节——这个数量也是神经学家估计人类大脑所能拥有的最大容量。西门子中央研究院的数据分析软件对其数据进行分析,对来自各个位置的传感器、探测器、安全系统,以及控制室等异构数据进行整合。以前,科学家们需要花上两个星期,才能找出故障警报发出的根源,而现在只需要半个小时。


   在西门子,围绕着市场需求,各业务部门建立了自己核心技术部门,而跨业务平台的中央研究院则承担了更高一层的科研活动,主要负责开发对企业未来业务而言具有战略意义的前沿技术。从整个产品生命周期看,它处于最早的孵化阶段,位于食物链的顶端。然而它需要最末端的神经末梢,来感知用户需求,从而形成前沿技术“母体”。当有业务部门认为一种末梢的信号需要急剧放大的时候,技术“母体”就开始被激活,进入更高等级的研究,而中央研究院会继续提供技术支撑。


   这种逐级放大的效应,其实依赖于一种直觉式的判断。需要对创新和失败有极大的包容性,才能获得成功。在上个世纪六十到七十年代,日本成功地将碳纤维商业化,就是靠大阪工业所的基础研究所起到的关键性作用。而最大的功臣近藤博士,就是从大阪工业所开放包容的创新氛围中,得到了类似的资助。当时美国在碳纤维的商业探索上,可以说是屡战屡败。在受到了美国当时最新进展的启发之后,近藤博士被给予充分的资金去尝试他的想法。而近藤只用了3个月的时间,就成功把这个项目提升到重大项目行列,并在1959年成功申请专利。这是日本随后几乎垄断碳纤维市场五十年的一个里程碑节点。


   从美国的发展来看,许多企业的基础研究院正在萎缩。贝尔光环不再,施乐帕克中心已经沦为科研小商人。对它们而言,基础研究院是一条逐渐干涸的护城河。这样来看,华为今年启动的中央基础实验院,简直是逆“潮流”而上。只有护城河的水量充沛,一个企业才能甩开对手,立于创新的不败之地。


未来之眼往回看


   所有基业长青的公司,都需要有一个全局的战略判断。如果要成为一个工业技术的潮流设定值(Trendsetter),它必须需要有一颗“未来之眼”,努力看透即将到来的机遇。


   这是一种基于未来的战略驱动。早在2014年,西门子提出Vision 2020的战略,最早明确了E-A-D(电气、自动化和数字化)的分层策略,为传统电气化、自动化行业划分了一条清晰的界线。这条边界,它并不是用来区分产品技术的高端与低端,而是强化了一种数字化的思维。


   工业软件则是一个重要的支撑。在过去十年,西门子已经悄然跻身于全球十大软件公司之列。然而,这样一个战果似乎也不必惊讶。早在2004年西门子研发费用为51亿欧元的时候,就有超过50%的费用与软件有关。显然,西门子不是今天才成为软件巨人的。我们只是今天才意识到,工业要向高阶发展,企业走向数字化企业,工业软件是最为重要的筋骨。从这个意义而言,2006年收购美国PLM软件UGS,尽管事后被工业界普遍认为是神来之笔,但却并不是一时兴起的冲动。那是一个持续追逐创新的谋略之举,是一个战略驱动的必然结果。它随后完成并购和投资超过100亿美元,包括电子设计自动化软件Mentor Graphics、汽车仿真软件TASS、开发APP低代码软件 Mendix,都持续地回响着一种声音。


   在2018年公布的公司愿景2020+战略中,西门子对组织做了重大调整,核心是赋予各业务更大自由度自主运营,以加速业务增长,而数字化贯穿了各大主要业务集团。这是一个坚定、持续的数字化转型的信念。


   伟大的战略,需要跑在时代前面的更远地方,回头看看奔驰而来的战略机车,会是一个什么样角度?


   这种回视,并不都是夜观天象、神机巧算的玄妙。战略选择的背后,是有一套值得借鉴的思路。西门子结合两个强大的工具,来预测未来客户的需求。一个是外推,即把目前的技术和产品系列预测到未来;一个是反演,即创造一个“未来之景”(Picture of Future),并利用它得出今天为实现这一愿景而需要处理的任务和问题。西门子中央研究院有不少就是“来自未来的科学家”。他们的工作,就是到处去跟专家交流,阅读文献,发现未来的创新技术,从而生成一个关于“未来之景”。

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                                                           图3:战略的外推和反演


   实际上,所有成熟的企业,都会对颠覆性技术抱有警惕的态度。然而防止被颠覆的唯一办法,就是去洞察颠覆性技术和蓝海市场的苗头。归纳和反演,使得一个企业可以尽可能提前感知“颠覆性”技术的苗头,采用创新战略为变革做好准备。


   今年“加氢”被写入政府工作报告之后, 氢燃料电池一时间在中国立刻热浪滚滚。而实际上,早在1998年,中央研究院就开始建议加强氢燃料电池的研究。这是二十年前的观察!而十年前西门子开始加强对氢能的研究与应用,来自油气和电力集团的业务部门提供的氢能相关解决方案,就是以氢能为核心的能源多维转化利用体系,覆盖整条氢能产业链的核心业务。


   所有对中国工业未来的思考,都需要这样的“未来之眼”。这会成为一股取材自透视未来的力量,它带来的是创新战略的预见性。


生态的力量


   战略需要对技术选择做出回答,而生态意味着环境和必要的养分,它为技术的快速落地提供了土壤。


   人们正在期待着AI这样的技术能够快步走进工业。物理资产与数字世界的融合,在当下已经成为一种横扫一切的标准思维。然而这中间也产生了大量的模糊地带,人工智能正在试图将这些模糊变得清晰起来。例如在青岛炼化厂,核心设备的异常检测是一个头疼的问题。在前几年粗放节能的时代,只需要更换高级设备,如采用全新变频器就可以搞定;而随着更高的节能减排和成本精算要求,企业正在从设备挖潜的角度出发,通过人工智能的手段,找到了基于数据的精细化节能。而在华润电力,基于混合云技术的集中监视与分析专家系统,将应用数字化电厂和人工智能技术,并融合自身多年的经验,通过持续学习历史数据和实时数据,帮助电厂降低煤耗,提高设备可靠性。只换大脑不换设备,工厂的运营效率变得清晰和高效。


   然而AI作为数字化的使能技术,已经不能简单看成一种单一的要素。更准确地说,它在当下似乎正在起到一种连接的作用。这就是西门子2017年在德国慕尼黑成立了人工智能实验室AI Lab的思考。它为评估新想法的可行性提供了一个合作的空间,旨在加速创新思想的实施。相向而行,合创而成,如果可以与客户一起坐在一张桌子上,那么就可能快速做出解决方案和原型系统,实现初步技术验证。这是一种面对面沟通的力量,人工智能实验室加大了它的强度。

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                                                                图4:社交是创新飞地


   全球最著名的设计公司IDEO,以非凡的想象力知名天下。其最神奇也最普通的武器就是:头脑风暴。IDEO一个团队在头脑风暴中,一个小时会产生100种想法。100种!一个小时。IDEO在头脑风暴中产生成百上千种想法,然后通过白板、样机和数字化分析软件,迅速否定甄别出一小部分。而人工智能正在将这种遴选过程大幅度加速。


   AI Lab目前正在形成一种新的科技时尚,灵活地与全球社区和团体紧密合作,共同发现全新机会。创新事关社交。在这里,西门子公司AI Lab正与各业务部门密切合作,并吸引外部的创意者。到目前为止,已经孵化实现20个项目。


   就在上周,在德国运行一年多之后的AI Lab,也正式宣布落地中国。这是一种开放式创新的信念:交互激发的创新能量。如果回顾世界上那些伟大的工业实验室,你就会发现,有史以来最大的创新孵化器之一的贝尔实验室,非常崇尚的就是成员之间的交互。最为经典的一招是,贝尔实验室设置了长长的走廊,卫生间和食堂就在尽头。任何一个研究员每天都会几次路过同事的实验室。那个极具风格化的走廊,会帮助我们理解AI Lab背后的部分逻辑。


   作为深度学习的基础,人工智能需要大量的语料和上下文情境,它需要很好地理解一个又一个的应用场景。而既有物理资产的装机量,正是这样最丰富的沃土。如果数据是原油,那么AI就是最重要的重型开采机。而借助于无处不在的IoT连接,以及高带宽、高速率和低延时的5G技术,西门子期待基于云的开放式物联网操作系统MindSphere,可以成为一个行之有效的石油精炼厂。


   在一个互联城市中,要管理好道路、车辆、人流、天气组成复杂而流动的交通生态系统,就需要采取更全面的办法来管理流动性。连接的车辆实时发送数据、基础设施系统的状态,以及与智能手机连接的道路用户,都会在看不见的数据地带,异常活跃,产生庞大的数据。这一丰富和日益增长的数据来源,正在深刻地改变未来的交通服务类型。在德国柏林,一个以全新理念、投资6亿欧元的“西门子城2.0”,在施工建设中一开始就包含了生态系统的互动机制,将工作、生活、学校和大学教育以及初创企业的创新能力紧密联系在一起。从原生态开始做生态,雄安的建设或许同样可以借鉴。


   MindShpere正在修建这样一个生态雨林,除了加强高达130万的装机量的连接,它也与各大企业正在形成稳定的生态伙伴关系。它的联盟成员数量,从2018年初的18家,扩展到现在的90家。而在4月份,与业界知名统计分析软件SAS公司,宣布建立新的合作伙伴关系,在MindShpere平台上,进行大规模的数据分析。原来使用SAS模型开发的数据库,将自动整合到MindShpere。这意味着,那些存储在无所不在的机器、设施、车辆上的数据原油,将会被轻松开采。


   3月底,德国汽车业迎来了工业互联网的大事件。德国大众汽车集团与亚马逊云计算服务平台AWS共同开发的大众工业云正式落地。西门子作为集成伙伴,为大众汽车全球122家工厂的各种机械设备,提供工业云的数字化服务。这意味着,大众汽车全球供应链与超过1500家供应商、3万多个分支机构也将被带进数据透明的生态。德国政府正在考虑在5G时代,为几大汽车集团提前预留100M的频段。如果落实,大众工业云将是一个完整而独立的集通讯、数字化和生产为一体的云制造帝国。挣脱电信商对通讯的控制,这是历史上从未有过的事情。5G让制造业进入了一个不可想象的新伙伴时代。而数字化技术没有边界的流动性,让生态物种会更快地蔓延,更加具有戏剧性。


小记


   未来的世界,会怎么样?互联城市、智能制造、会思考的电力、泛在分布的能源、数字楼宇等等,一切都令人充满了渴望。而数字孪生,正在所有能用眼睛看得见的物理世界的上方,再次构建一个全新的数字空间。那其中,全栈技术正在全速推进,无论是5G、边缘计算、数字化技术,还是增材制造、先进机器人,相互的融合使得创新有了巨大发挥的空间。数字化时代的创新机制,正在以一个富饶生态的法则,驱动着一个个卓越企业的进化和时代的前行。


林雪萍:南山工业书院发起人,北京联讯动力咨询公司总经理,中制智库专家委员会成员


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