联合汽车电子CIO赵超：传统制造业智能化转型

与其说是跟大家分享，倒不如说正好有这样一个机会可以探讨。因为我自己就是来自制造业，而且是现在的风口浪尖上的制造业-汽车行业。本身就会遇到很多这方面的问题。今天也是借此机会，把之前思考的问题归纳总结，抛砖引玉。希望能和大家碰撞一些火花。

时下有一种用词套路，说到制造业必冠以传统两个字，好像无制造不传统，可是如果探究到底何为传统，很多答案又模棱两可。我个人认为，企业还是很需要搞清楚自身传统之所在。

今天想阐述的核心观点就是“转型之前，弄清传统在哪里;转型当中，说来也简单，缺啥补啥。”不然的话，按老中医说法，不知自己虚实寒热，别人补，你也补，别人吃人参你也吃人参，效果怎样就很难说了。

其实，乱吃补药并非个别现象。上周参加公司内部创新项目回顾会。这个会已持续了大半年之久。之前汇报的项目都叫车联网项目。上个礼拜，一模一样的项目突然间就都被叫做大数据项目了。那么车联网和大数据到底是不是一个东西?回到传统行业智能转型这个主题上，我今天想说明的就是，企业最要紧的还是要从自身出发，弄懂眼前所面临的问题，搞清楚何为传统，在此基础上，探索智能转型之道。避免盲目行动造成的不利后果。另外，这个过程中企业IT还是要肩负一定责任。如何基于技术上的认知，帮助企业启动、进而实现转型。

我来自联合汽车电子有限公司。联电是德国博世和中联汽车电子有限公司的合资公司。我们的产品以发动机控制系统为主，这是传统汽车的核心零部件。不仅产品属于高端电子产品，生产过程也是高度自动化。一直以来我们都自认跻身先进制造业行列。但不知何时开始，仿佛一夜之间就被归到了传统制造业。

再看我们所属的汽车行业。汽车上很多的制造技术都源于飞机制造技术，不能不说先进。1962年第一代机器人的使用，是在北美通用。而现在给大家看的这张图上面，是上汽通用在武汉的工厂，现场有500多个机器人。这么先进的制造业，突然被冠以“传统”二字，而且没有任何反驳的余地。这到底是怎么回事呢?

其实换个角度想，也没必要愤愤不平。毕竟在被冠以传统制造业之前，汽车行业是被定义为夕阳产业的。那么到底发生了什么事，使得一个夕阳产业，又变传统了呢?简单地说，是从某个概念产生后，也就是“智能汽车”这个名词到来之后，汽车行业不再被叫做夕阳产业，貌似可能变成朝阳产业。但是，我们这些生产燃油车、哪怕是电动车的企业成为了朝阳产业里的传统制造业。单单从表象来看，从我们用到的制造技术、机器人等等，其实是蛮难搞清楚我们到底传统在哪里。有必要继续往深处探究。

不太熟悉汽车行业的朋友可以跟我一起来理解一下这张图。

这些是汽车里普遍使用的总线架构。再上面一个架构——LAN，我想所有人都知道，这个LAN总线架构，是我们信息技术的专享。在传统汽车里，到Flex Ray总线，就已经达到电子电器架构的极致。但是特斯拉呢，右边的这个，它用的是LAN总线。表格给我们最直观的印象是从CAN总线到LAN总线传输速度差别很大，以及安全性、成本等方面有一定差异。可是在这个图之外，其实还有一点，大家可以跟我一起想象一下，一个LAN总线连到Internet上是没有任何障碍的。而LIN、CAN、Flex Ray这些总线基本上是没有办法连到Internet上的。整个通讯是不能够对接的。

那么是不是我们就可以认为，在我们说到传统时，就是指的左边下面这三种电子电器架构;而我们说的智能指的右上的TCP/IP架构呢?一定程度上或许可以这么理解，但是至少有一个问题是清楚的，就是与”传统”相对的不是“先进”，不是“夕阳” ，而是”智能”。回到这张图，可以有个初步认识。对汽车行业来说，智能是基于TCP/IP技术的。它是智能技术的基础。TCP/IP技术的基本作用，如刚刚所说，它突破了边界，可以连接到互联网上。这也意味着它突破限制。物理硬件边界没有了，数据的限制也没有了。而在传统总线的汽车上，车内的数据是非常有限的，存储数据的空间，所有的硬件资源都是非常有限。在数据和硬件都很有限的情况下是做不到智能的。所谓智能，一是需要算法，一是需要数据。两者加起来才有可能到达智能。在传统电子电器架构环境下，只能是自动化，却无法实现智能化。要走智能的路，必须把信息技术引入到产业里来。同时也恰恰说明传统之所以传统，缺少的是基于TCP/IP技术的资源、算法和数据，即信息技术的砖砖瓦瓦。

如果更形象化一些，我们可以看看这张图。上图是传统汽车架构图。

传统汽车里面有很多的系统：发动机控制系统、变速箱控制系统、稳定系统、ABS系统等等。公司里有一位开发工程师曾经非常自豪的告诉我，途锐汽车里有64个ECU。当时我们还没想到过把汽车和电脑类比。就算比了，可能也只会想到“假如微软造汽车”那个笑话。而且觉得电脑比汽车简单太多。今天按照“未来的汽车就是一台电脑”的说法，我们把汽车和电脑比较时，蓦然发现我们IT人从来不以CPU多少论英雄。为什么呢?一个是ECU，一个是CPU;一个是电子控制单元，一个是中央处理器。U都是一样的，但是两个C的含义是完全不同。也就是说不管我们这个计算机有多大的处理能力，我们都认为它是一个CPU，因为它是central的，集中的。传统汽车则不然。车内所有系统都是各自解决各自的问题，并没有一个横向的把数据集中到一起的机制。每个系统的资源是独用的，而且是非常有限的。数据和软件是被框在各自独立的硬件之内。基于这样一种架构，尽管传统汽车行业提出了XCU概念，但前景也是非常不乐观。

但如果汽车的架构变成下面的电脑架构，今天已经有人实现了。正如特斯拉定义的汽车。有一个说法，传统的电动车把沙发放在了轮子上，而智能汽车把一台主机放在轮子上。甚至更进一步不仅把一台主机放在轮子上，而且把轮子放在整个互联网上。其实将来就是这样一个产品，智能的汽车就是这样一种结构。那么我们说，这里面用到的软件人员，会有什么差别?有一件有趣的事。我们所属的集团公司要求下属企业到未来某年软件人员占比必须达到百分之多少多少。我认为领导这个决策非常英明。有一家整车厂目前只有8个软件人员。我们公司的领导特别自豪，因为我们有300多个软件开发人员。应该能够提前达标了。但是听到这样的消息，我内心真的很崩溃。殊不知，此软件人员非彼软件人员。ECU、MCU的开发与操作系统的开发，与人工智能算法开发真的不是一回事。这就好比汽车界开发软件的时候是不看硬件的，和特斯拉的软件人员开发不看硬件，表面文字一样，但其含义完全不同是一个道理。汽车软件开发是在有限的资源里的软件代码开发。在汽车电子技术发展的几十年的历程中，车上的硬件资源基本就是这样一个状态。能耗情况、容量大小，软件人员都了然于胸，只要在这个框框里做软件就好。而智能汽车软件开发，软件人员也完全不需要看硬件了。但他可用的资源是无限的。软件在硬件之上驾驭硬件的。不够了，到云端去找资源就好。不同的方法，一个叫智能，一个叫电子。沿着ECU、MCU的电子电器之路，是走不到智能世界的。因为它遇到了天花板。

基于这样的理解，也不难推导出来，传统离智能有多远呢，可以说，就是硬件到软件的距离吧。如果现在产品里都是硬件，那么未来的某些产品可能100%都是软件。至少是软件为主定义的产品。据此，我们可以重新回顾一下制造业的发展。我说这句话不太合适，毕竟我不是真正搞制造的人，是在制造业里面搞信息技术的人。这只能算一种朴素的理解。除了手工作坊以外，机器制造，到电器技术应用，然后电子技术，就是我们说的嵌入式系统。，然后再下来就是软件技术，软件技术再到互联网技术这个转折点，用一句俗语“地球人已经罩不住它了”。它可以无限的用互联网上的所有资源，还有数据。我们做IT的人都知道这样一个说法，做一个模型出来，即便是非常复杂的模型，如果只有少量的数据，这时候得到的结果可能还不如一个简单模型加大量数据得到的结果。一旦软件在互联网上，拿互联网上的这些数据来跑模型，然后再修正算法，这叫什么?这叫机器学习，叫AI。人类当然是罩不住了。(写在柯杰输掉第二局之时)

眼下我们每家企业需要做的就是在时间轴上找到自己的位置，要向智能化转型，方向清楚了，就是软件定义产品。这时候就要像老中医的说法，缺啥补啥。你可以找软件人员，也可以和软件公司合作，这都是补的方法。补到什么程度，取决于想在时间轴上跨越的步伐，当然还有企业的现实状况。身体太虚，也可能会虚不受补。我们公司最近从IBM补了大数据专家一枚，到底会有什么效果还在拭目以待。无论如何，能在产品里加入软件的成分，特别是那种开放式的软件架构，而且一定是把产品放到互联网上，这个方向无疑是正确的。

我们可以进一步分析，软件相对于硬件到底有何优势。对于制造业而言，现在制造一个硬件，将来制造软件，最大的差别是什么呢?首先是成本的差异。软件没有时间成本、没有空间成本。现在的产品，除了生产资料成本以外，还有时间成本和空间成本，比如物理的产品交到用户手中所经历的渠道。软件则可随时随地更新。这点无需赘述。另外就是传统的人机料法环这些生产资料的变化。或许这些基本的资料还存在，当然在逐渐消减，但又多出来两个生产资料，数据和算法。所以要转型，从产品到制造都会有很大变化。我建议要先看大方向。

从大的方面说，政府提出来两化融合。当然这个词前两年重复频率比较高。这两年又历经了另外几个关键词，中国制造2025、工业4.0、智能制造、工业互联网等等。目前大数据更显时髦。

我这里还是想借用两化融合一词，更确切些是两种技术融合。因为我认为我们制造业缺的是信息技术，我们有的是电子电器技术。而恰恰是信息技术才能让我们有可能变得智能。

那么再回顾一下，什么叫智能化呢?关于人工智能最早的定义就是它取代人的思维，当然不是说100%取代人的思维，是在某些层面上(参禅悟道方面应该无法取代)。一个产品的智能化，就表示它可以取代使用者的一些行为，思考，判断。这就是产品在它的电子电器特性之上融入了软件技术后达成的效果。这就是一个智能化的产品。

虽然是借用了两化融合这个词，但我个人不大倾向于用“两化”。这是因为工业化信息化都有其特定的历史背景及含义。在谈工业化的时候，我们想到的是自动化设备，实现生产自动化。标志性的体现就是全自动流水线。谈到信息化时，往往是指企业开始实施ERP系统。ERP再之前叫电算化。当我们思考两种技术的融合，可以通过几个环节更进一步的思考智能化这个命题。

刚才说到产品的环节。第二点在制造环节。最智能的制造技术是3D打印。最最智能的制造技术虚拟现实。对制造业来说，还是先看到3D就可以了。用一个软件开发了产品，然后下一分钟把它精准的制造出来。开发、工艺、制造这样一个过程，之前在几十米的流水线上，借助各种冲压模具，被一台打印机以颗粒堆叠的方式制造出来。这就使智能制造的终极目标。而不是说什么MES之类。当然MES可能是这个进程中的一环。不是说完全不能做。但是对于一个企业来说，你如果不能够把你的制造技术变成软件控制的制造技术，那无论如何离智能制造还有很大的距离的。

3D打印的含义是一个产品基本上是靠软件制造的。而MES讲的是软件如何帮到现在用来制造产品的设备。个人以为MES是我们的设备供应商智能化的手段。当然其终极也是3D打印。但到达终极之前，也许某些物理产品的制造永远无法到达终极打印过程，在设备上长上软件，不断深入地融入软件技术。借此给设备的使用者提供更多的服务。

我的理解，每个企业都要从自己产品的角度入手考虑智能化问题，再延展到制造环节时。在转型智能制造时，首先是考虑3D打印的方向。如果我们说距离3D打印实在太过遥远，没可能有资金做技术投入、技术储备，或者我们的产品打印非常困难，甚至要依赖基础学科的创新。这时就转过来花很多钱做MES，真的不一定是明智选择。即便要做，也一定要评估其带来的收益。盲目为了某个理念砸钱，可以说是制造业最承受不起的。而设备供应商做MES就是给他们的产品加分增值。

缺啥补啥，缺信息技术补信息技术，但总还是要一个补法。上汽的老总有个说法我特别认同：制造业不具备互联网的基因。基因突变的可能性也不大，所以和互联网公司搞战略合作。下一代就会是一个拥有两种技术基因的后代。当然制造业和互联网公司联姻生出来的baby某种程度上是另一个物种吧。

稍做小结，做智能化的转型，要考虑到我们缺的信息技术，而且这一技术要以产品为主要切入点，融入到核心价值链中。核心价值链就是产品从无到有，从概念设计到产品开发，到试验、到样品，到批产，最后交到消费者手中。如果不考虑价值链，而是企业经营方方面面都去投入，遍地开花，这其实是很多企业的现状，非但不能转型，还可能被各种概念晃了眼。

作为早期试点也可以多点尝试，但需要用最少的投入弄清主攻方向，然后集中发力。在和一些同行沟通中有个体会，很多企业认为自身缺乏的是信息技术，但并没有从心里看重。类似我们尝试的车联网项目，碰到软件环节还是交给外包公司，不认为这点在未来是核心能力。那这条路如何走下去呢?紧接着第二个问题，就像集团要求增加软件人员比例，我们也下决心增加这个能力。却发现投不起这个钱。没有产出就要有能力储备在制造业是不可形象地事情。但是互联网公司是如何做的呢?先投入少量资金做一个概念(或基本产品)，然后融资，然后再开发。而制造业呢?赚两块钱，把一块钱拿出来花基本上是没有的。挣两块钱可能拿两毛钱出来投资再生产。两毛钱里拿出两分钱去买补药，这两位补药一个叫算法，一个叫数据，老实说都不便宜。

但是只要认清了自身在未来世界里生存所欠缺的一项起码技能，无论如何也要补上。这不是一件找几家软件公司帮我们开发几个APP的事情。而是要把这个能力加入到现有的生产资料中去，在传统的人机料法环之外，还要增加算法数据，而且他们占的比例将来越来越大。这种情况下，很自然会想到靠我们物理产品的利润是折腾不起的。这种转型可能说只有通过跟互联网公司的合作来进行。合作一是获得基因，二是为了免费地获得基因。当然产生的成果要与其分享。否则通过利润投资，通过一点点招人培养(是否可以招到人也是个问题)，所能获得的只是非常沉重的人机料法环。而拿到算法和数据是非常渺茫的事情。

每家企业都不可避免地要参与到智能化转型其中。只能是实实在在的参与，而不是炒概念、炒上世纪信息化冷饭。最近我们公司发起了很多项目，而且都是用户自发的，撸起袖子找一家软件开发商就做。例如一个SPC统计软件，几年前按照博世公司推广要求部属，但没有成功。反正觉得无关紧，不成功就不做了。现在突然发现可以靠到工业4.0、大数据上，于是又开始启动了。虽然启动了，但这种项目我们还是要找到它应有的价值，而不是做了它我们就4.0了。而按概念做事，最大的误导在于，这些概念描绘的是前景，是蓝图。即未来世界将会是什么样的，但并不能告诉我们如何到达。这也不奇怪。因为未来，就是参与其中的企业创造出来的。是因为你参与的过程中给汽车加上了翅膀，未来的汽车就是一个会飞的车。不实打实参与当中，那个翅膀就和你没有关系，你还在造着轮胎而已。参与了才看得到，不参与那就停留在20世纪

除此之外，还有一些比较隐蔽细处的误区。比如说炒的火热的可预防性维护。还是刚刚的观点，可预防性维护应该是我们的设备厂商的主攻方向。是他们供给我们的服务。我们公司一条产线投资几个亿，有些备件几十万。如果我们对这些设备备件做智能开发，做可预防性维护。难以想象我们要卖多少产品，才能够把这笔钱赚回来。而且如果不是全面性或瓶颈设备的提升，回报更加微乎其微。但是对于设备厂商，如果不做这件事情，它可能是没有前景的。

另外还有一点也是目前很多企业会遇到的。就是如何看待ERP的实施。个人以为，实施ERP一定程度上是在补课。从上世纪90年代开始，到2010以前，ERP实施还都是比较常规的做法---梳理企业流程。哪怕多出点钱搭好架子也是有好处的。现如今，如果还是把ERP建设当成IT主业，花大价钱大精力在ERP的实施上，而不是倾向于向核心价值链倾斜的数字化，很可能错失弯道超车的时机。

一些知名厂商还在灌输一些误导性的概念，比如把传统ERP概念整体搬到云端。一次会上，厂商销售号称在云端除了端到端的ERP，还有各种好货。其实“端到端”本身已经极具误导性。互联网打破了固有边界，原本圈在企业里的流程有可能延展到企业之外，在互联网的世界里已经不再存在一条清晰的一端到另一端的固定流程。我不是很确定，这是软件厂商的产品战略定位还是本地销售人员的个人解读。更时有宣称total solution。即可以给设备做可预防性维护，又可以做电商，还有传统ERP模块，无所不包。可是云服务最大的价值是用来给自己的客户(用户)提供更专业化的服务，是外向的。比如我们把我们的产品放到云上去给我们的客户提供服务，而我们的设备供应商也可以把他们的设备放到云上给我们提供服务。我们就从拥有这些设备变成租用设备。所以云技术的一个本质是把一个企业拆散，很多非核心业务可以采用社会资源提供的云服务，而自己的服务也以云的方式提供给用户。而不是一个企业的total业务。更无所谓total solution了。

站在这位销售的角度，他应该问当时在场的人，你们有没有做财务服务的企业，有没有做人力资源服务的企业，有没有做设备的厂商，在我这朵云上面，你设备的厂商可以用这朵云，人力资源服务也可以用这种云。通过这个云可以把你的服务直接送达到你的客户手上。那么，这个云运作的就是生态圈了。

还有一个问题就是流程和平台的关系。做ERP的时候最强调的就是流程。特别是管控流程。库存模块管的是收发存有凭有据，采购模块管的是买东西的各个环节都有管控。而且还要求一个做收货的人不能同时做发票校验。这属于关键组合权限。目的就是不让人犯错误，犯了错误留下证据。数字化是在做什么呢?只要一个人有一举一动，恨不得所有的数据都记下来。浏览过什么商品，看过哪些广告。货物走到哪个环节(最近听说这点可以造假了)。数字化的切入维度是实际业务的维度，在一个业务链条中，有哪些人的数据，哪些物的数据。慢慢的就可以写一些算法替代我们采购员做的拿着邮件比报价的工作。这就可以称作smart平台。这和做ERP的方法完全不同的。反过来说明ERP切入的是公司的支持性流程，管控性流程，而非公司的核心价值流。

最后，企业IT能做什么。 IT原来的定位是支持企业业务流程建设。而未来信息技术将要融入到企业从产品到服务，从开发到制造的各个环节。有些非核心的业务可能被带着SAAS软件的外部公司外包了。比如财务服务，人力资源服务等等。向这样的未来前行，IT至少要起到一个引导的作用。即便不能引导，也要起到谏言的作用，这是传统IT肩负的起承转合的责任。以此作为结束语，谢谢大家。