針對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，先看思考兩個(gè)問(wèn)題：
企業(yè)為什么要做數(shù)字化轉(zhuǎn)型？
企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型到底是在轉(zhuǎn)什么？
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是什么，具體是什么的互聯(lián)？為什么要互聯(lián)？
工業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)什么關(guān)系？
我嘗試對(duì)這些概念進(jìn)行理解，記錄下來(lái)，純屬個(gè)人的工作中思考。這些概念實(shí)在太大，很難在一篇文字中說(shuō)明白，實(shí)踐中，隨想隨更新。
在回答這幾個(gè)問(wèn)題之前，我想先看一下企業(yè)邊界。企業(yè)邊界是指企業(yè)以其核心能力為基礎(chǔ)，在與市場(chǎng)的相互作用過(guò)程中形成的經(jīng)營(yíng)范圍和經(jīng)營(yíng)規(guī)模，其決定因素是經(jīng)營(yíng)效率。在古典企業(yè)的兩重邊界理論的基礎(chǔ)上，公司制企業(yè)中，存在著另兩條邊界，一是經(jīng)營(yíng)邊界，二是治理邊界。
然而目前的現(xiàn)狀是企業(yè)的邊界在哪里仍是一個(gè)尚待解決的問(wèn)題。企業(yè)與市場(chǎng)之間不存在明確的分界線，……在企業(yè)與市場(chǎng)之間存在一片模糊的中間地帶。在這一中間地帶，各個(gè)不同的行動(dòng)者之間既存在市場(chǎng)交易關(guān)系，也存在各種非市場(chǎng)交易關(guān)系”。
企業(yè)邊界目前仍是一個(gè)尚待解決的問(wèn)題，那么對(duì)于，工業(yè)企業(yè)，工業(yè)要素，互聯(lián)網(wǎng)理解起來(lái)有些模糊，也找到了一個(gè)堂而皇之的理論依據(jù)。對(duì)于企業(yè)實(shí)踐者來(lái)說(shuō)，這些都不是問(wèn)題，如何找到最關(guān)鍵點(diǎn)，找到本企業(yè)做什么，為什么要做，怎么做的路徑，更為重要。
核心能力和經(jīng)營(yíng)效率，在上述企業(yè)邊界的定義中，這兩個(gè)詞語(yǔ)很關(guān)鍵。先記住這兩個(gè)點(diǎn)。我們先來(lái)看一下第一個(gè)問(wèn)題。
企業(yè)為什么要做數(shù)字化轉(zhuǎn)型？
我們分兩部分來(lái)說(shuō)明，首先把企業(yè)數(shù)字化這個(gè)事解讀一下，然后再說(shuō)下數(shù)字化轉(zhuǎn)型的原因（注：只做微觀層面分析，不做宏觀層面的分析）。
為了便于理解，先簡(jiǎn)單介紹一下我對(duì)數(shù)字化這三個(gè)字的理解：
化：指的是性質(zhì)和形態(tài)改變。水霧化，指的是水經(jīng)過(guò)特殊裝置成霧狀。
那么類似的，舉個(gè)例子，名畫(huà)“蒙娜麗莎”數(shù)字化，名畫(huà)經(jīng)過(guò)特殊裝置成數(shù)字。那么用手機(jī)把畫(huà)拍成數(shù)碼照片，是數(shù)字化嗎？是，當(dāng)傳遞的時(shí)候，一般只是以圖像信息的方式，這個(gè)階段也許稱作信息化更合適。隨著AI技術(shù)的發(fā)展更進(jìn)一步，如下，我們看到特征值，基于某個(gè)特征值的數(shù)字化表達(dá)。這讓數(shù)字變得更有意義。針對(duì)圖像識(shí)別的技術(shù)本文不展開(kāi)。
我再舉個(gè)例子，聲音的數(shù)字化，不僅是錄音的數(shù)字化存儲(chǔ)，而對(duì)于聲音的特征的表達(dá)，對(duì)聲音的理解，反向優(yōu)化更有意義。譬如通過(guò)聲音自動(dòng)診斷機(jī)器是運(yùn)轉(zhuǎn)是否存在隱患，首先可以做比人耳更強(qiáng)。
大家現(xiàn)在提數(shù)字化，跟AI技術(shù)的發(fā)展有著密不可分的關(guān)系，因?yàn)閿?shù)字化是智能的基礎(chǔ)，而智能化可以提升經(jīng)營(yíng)效率、降低運(yùn)營(yíng)成本等，智能化還可以賦予工業(yè)企業(yè)產(chǎn)品的升級(jí)、產(chǎn)品服務(wù)能力升級(jí)等，這些都可以提升企業(yè)核心能力。
工業(yè)企業(yè)的數(shù)字化，涉及企業(yè)運(yùn)營(yíng)的方方面面，每一個(gè)點(diǎn)與數(shù)字化技術(shù)的融合都有可能帶來(lái)獨(dú)特的企業(yè)能力。不管是哪個(gè)層面，因?yàn)檫@個(gè)基本的邏輯，企業(yè)選擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型。（目前人工智能中深度學(xué)習(xí)發(fā)展較快，實(shí)際落地案例多，而深度學(xué)習(xí)是依賴于大數(shù)據(jù)，所以需要數(shù)字化）。
