秦朔对话汤道生数字化的连接度量与产业激活( 二 ) _窥阴器为什么打不开软件

秦朔：这几年经常听到数字化、数据驱动、数智化、数字经济、产业互联网等概念。我注意到你强调了两个关键词，即度量、优化，认为数字化才可以度量，有了可度量的数据才能进行优化。你认为这是产业互联网激活产业的核心概念吗？
汤道生：是的。数据代表度量，可度量意味着可优化。企业的销售与生产目标其实一直都是以数据来衡量与驱动的，网络与数字技术让过程也可以被跟踪与量化，通过优化过程就可以改善结果。产业互联网不只是给企业带来数字化度量工具，更重要的是以数据驱动生产过程的优化，最终达到降本增效的结果。图像识别、声音识别等AI以及IoT等技术，将很多原来不可度量的物理场景变成可以度量的数据；也将原来不精确的度量，变得更加精确。比如，我们可以通过IoT对生产车间的设备状态做监测与设备配置参数做校对与关联，通过机器视觉对工艺质量进行检查，对人员动线进行效率分析，从而对生产过程进行优化。
过去很多工作高度依赖人的眼睛、人的判断，今天却可以通过数据算法客观地度量，并建立模型进行自动化处理，用 AI 替代一些重复枯燥、让人疲惫的工作。例如，工业里很多的质检工作因为厂房环境不理想，又需要技工注意力长时间高度集中，对视力损耗严重，因此工厂也很难找到合适与足够的质检工人，技工流动性非常高，培训成本也很高。其实人工智能既可以替代这种重复性劳动，也能帮助工厂缓解招工压力，迅速扩大产能。在上海富驰高科，我们用 AI 技术实现了小型高精密零部件的质检。腾讯工业云结合光度立体、迁移学习等算法和云端算力，形成 AI 质检方案，将人工需要 1 分钟才能完成的质检，压缩到几秒，质检效率提升 10 倍。
同时，光有度量也还不够，关键是要度量什么，以及要解决什么问题，这更重要。要小心选择你要度量什么。你选了什么，就会得到什么。因为所有人都是根据你选的指标去做事。指标如果有偏差，行为就会出偏差。所以这也需要我们真正下沉到各个行业，和里面的企业深度融合，把握市场规律，才能一起找到最恰当的度量指标和方法。
“度量”是产业互联网激活产业的一个重要关键词，着眼点是以数据来驱动过程优化。还有一个关键词，我认为也很重要，那就是“连接” 。“连接”缩短了产业中不同角色的距离，促进了更高效的跨界融合，创造出过去没有的新价值。
秦朔：对，过去在推进产业互联网的时候，大家往往都从底层的云技术开始，通过基础设施和技术能力的积累，逐步往上走。但通过腾讯这些年的实践，我们也发现，需求端与行业端的连接可以迸发出巨大的能量，甚至反向驱动供给端和资源优化配置，这是不是意味着“连接”，特别是C端和B端连接，能带给大家很多新的思路？
汤道生：科技的进步是技术迭代不断带来的突破，但是科技的普及是靠需求端去驱动的。实验室内很多前沿技术并没有找到理想的应用场景，只有当新技术真正能解决需求侧的某些痛点，而且符合经济效益，才会有人愿意为之买单，新技术才能广泛被使用。在数码相机与智能手机普及之前，触摸屏、CMOS（互补金属氧化物半导体）图像传感器技术已经存在很长时间，但在智能机出来后，这些技术才得到全面普及。随着消费者对质量的追求，更高像素、更高性价比的产品也不断改进，相关技术加速发展，价格也变得更大众化。需求端是推动供给端进步的原动力，高效连接消费端也是企业提高效率与竞争力的关键；企业只有更及时了解消费端的动态，更快速响应市场变化，才能抓住新机会。