科技猎微软谷歌苹果，都在大迁徙
日前，中国信息化百人会执委、经济学博士安筱鹏进行了以“ 数字化 转型启示录”为主题的精彩分享。笔记侠作为合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
非常感谢今天有这么多热心读者一起来交流。
我们该如何认识数字化转型呢？我觉得有10个关键词：
不确定 性、复杂系统、 竞争 的本质、转型的逻辑起点、工具革命、决策革命、数据的自动流动、软件的本质、体系架构的大迁移时代和数字孪生世界。
下面，我们通过这10个关键词，来尝试描绘、勾勒数字化转型。
不确定性
只有深刻认识不确定性，才能深刻理解数字化转型的本质。
对不确定性的恐惧，是人们认识社会的一个内在的动力。
无论是100年前，1000年前，还是5000年前，都是这样的。那么，不确定性的本源是什么？
不确定性源于信息约束的条件下，人们有限的认知能力。
当然，在过往的几百年、上千年里，人们对物质世界规律的认知，在不断深化。人们对规律的把握更加精准，所以人们对于确定性，更有把握。
我们回顾，无论是在古代、工业革命时期，还是在今天；无论是个体、部落、企业、组织，还是国家，都会面临各种各样的挑战。
古代，平时会有冲突、有战争；农业生产时，会有灾害。狩猎、农耕，都面临很多挑战。而企业的竞争，同样面临各种各样的不确定性。
这个不确定性的背后，充斥着许许多多的决策。这个决策，非常重要。因为它会影响你的成败、得失、利弊、对错、好坏、优劣。
一个重大的决策，会带来个人利益的损失或者获得。如此，还会影响个体的幸福、部落的兴衰、企业的成长、国家的繁荣，以及历史的走向。
既然决策这么重要，那么面对不确定性的环境时，我们如何来化解不确定性呢？分三步：
第一：我们能够认识和理解这个世界，是化解不确定性的一个逻辑起点。
你把规律搞清楚了，你就知道未来可能会怎么样。
第二：当你认知了规律之后，可以去预测。
预测，是决策的基础之一。
第三：控制。
在过往的几百年、上千年时间里，我们是如何认识和理解这个世界的呢？占卜、巫术、宗教、科学、哲学等等。
所有的这些，都是在做同一件事：认知和理解这个社会。
在过往的时间里，在不确定性的环境中，进行决策才是人类面临的永恒挑战，而不是金钱财富。
《史记》里有一个列传，叫做《史记·龟策列传》，开篇就讲了：无论是一个部落、一个国家，你要想成就大事，该怎么进行决策？就是占卜。
“龟”，是烧裂的龟壳；“龟策”是看龟壳的裂纹长得什么样子，然后你来决定是否要开战、何时开战。
夏、商、周开始，一直到汉代，无论是大臣们，还是国王、君主们，在面对重大决策时，怎么去决策？找一帮巫师来做占卜。
因为他们发现，占卜可以去解释过往所发生的事情。
同样，宗教也是理解这个世界的一套理论体系。
我们都有过一个小疑问：为什么西欧比东欧发达，北欧比南欧发达？马克斯·韦伯就曾出了一本名为《新教论理与资本主义》的书，解释这个问题：
因为在西欧和北欧地区，更多的人信奉的是新教。而新教，又符合资本主义的精神。西欧和北欧的资本家们在决策时，是怎么进行决策的呢？
他们拼命地挣钱，再拼命地省钱、拼命地捐钱。为什么这样决策？
是因为他们认为，只有挣了更多的钱，才能成为上帝的学员；但挣了更多的钱，并不是为了自己而挥霍。
所以，他们在做决策的时候，会更加认真，他不会去造假——这是宗教的一套解释体系。
但是今天除了宗教以外，还有科学。100多年前，爱迪生发明了电灯泡；美国，把人送入了月球，各种各样的飞机对月球进行了测序。
他们在进行重大决策的时候，方法是去做各种各样的实验。这本质上是帮助他们了解怎样去做决策。
今天，我们是讲数字的时代，也有了一个新的决策的方法论，那就是数据+算法。
我们通过对风电功率的预测，来决定民间能够发多少电；我们对大数据的预测，可以知道超市里面需要上哪些产品、这样产品需要上多少货。一套新的决策机制，被这样构建出来。
所以当我们面对不确定性的时候，如何去决策，是有很多种因素在影响我们的。
影响我们的因素，首先是要有一套解释体系，这套解释体系在支撑着我们背后的决策。
当然，对于不确定性的认知，在哲学、科学、经济学、信息论等不同方面，是有各自的一套理论体系的。
哲学上，卡迪尔等哲学家认为：世界是确定的、统一的、必然的、精确的；而另一些哲学家却认为：世界是不确定的、无序的、差异的、随机的、模糊的。
科学上，人们近代时开始认定“确定性”就是科学；但到了20世纪的今天，三大“不确定性”被发现：海森堡的“测不准”原理、哥德尔的“不完全”定理、阿罗的“社会选择”理论。
这些新的理论证明，不确定性也是科学的重要的组成部分。
还有经济学上，经济学人不断把不确定性引入到经济学，使得不确定性成为了今天的信息经济学、行为经济学、制度经济学、演化经济学、金融理论、产业组织理论和企业理论等领域的基本内容。
那么现在回到信息论的本质。信息的价值就是，减少不确定性的东西，增加确定性。
例如，医院的本质，向外看，是悬壶济世；向内看，就是如何应对不确定性。
人的身体会有13000多种不同的症状，在现代医学中，医生有6000多种药物，4000多种治疗手段，而每一种都有不同的使用要求、风险和注意事项。
一个普通的内科医生，每年要诊断370种疾病，考虑到1000种健康问题，开出600种药，进行30种治疗。今天的医生，跟50年前、500年前的医生有什么区别？
500年前的医生所面对的疾病的世界，是很简单的，因为他本身有对医学的认知。几十年前医学发展，到今天已非常复杂。
医学成为了一门掌控极其复杂的艺术，它考验了作为人是否能够驾驭这种复杂性。
这就是理解数字化转型首先要理解的“不确定性”。对于我们的制造业来说，虽然要不断地追求确定性，但要清楚，我们所面对的世界是有不确定性的。
复杂系统
过去，我们的世界的联系是非常少的。后来信息中心技术出现、互联网出现、传感器出现，万事万物正在被连接起来。
我们所有的产品，叫做IOE，最终都将成为一个网络终端。当你成为一个网络终端时，产品有几个基本的功能模块：
这样的产品可以监测、可以控制、可以优化。我们过去的互联网是把人连接起来，今天的物联网是把物连接起来。所以过去的机械系统，就被演变成一个复杂的生物系统。
约翰迪尔，这个全球最大的农用机械公司之一，在100多年前是一个传统产品。后来便从传统产品演变成智能产品、智能互联产品和产品系统，最后成为了一个产品体系。
什么东西变了？它不仅仅是一个产品，还成为一个网络体系的组成部分。当你成为一个网络体系的组成部分时，你就从原来的一个机械系统演变成一个生命的系统。
德国人讲的工业4.0，横向集成、纵向集成，什么是集成？
集成说的是对制造资源，系统优化的范围、领域、深度的一个描述。我们讲自动化，也讲智能化。从自动化和智能化，本质是一个局部优化到全体优化的过程。
在时间上，资源优化，只有起点没有终点；在空间上，参与优化是沿着点、线、面、体、大系统、巨系统不断地演进；在频率上，优化的频率上会越来越快，按照月、日、小时、秒去不断优化，它是一个静态优化，走向动态优化的过程。
如果说自动化是一个单点的、低水平的、有限的资源优化的话，那智能化就是一个多点、高水平的、全局类的优化。智能制造是一个复杂的生态系统。
理解智能制造时，我们要从过去的静态思维、机械化思维演变到生态思维、生物系统的思维。所以有很多新的视角观察问题。
美国有一批最聪明的人，诺贝尔奖获得者，这些最聪明的脑袋凑在一起，他们研究复杂性。
有很多地方类的大的研究，如《复杂经济学》、《隐秩序》、霍兰的《同步》和《失控》等，是从另一个视角来看我们今天所观察到的这个世界。
竞争的本质
我们现在都在讲企业，讲竞争，那什么是企业？什么是企业的本质特征？这是我们在理解数字化转型时，必须要思考的问题。
企业是什么？企业是一种配备资源的组织，市场、政府可以配备资源，企业也可以配备资源。
钱德勒是非常著名的经济史专家，他曾写过一本书《看得见的史》讲：
美国的大企业，是美国崛起、美国人在全球取得领导地位非常重要的一个因素。
企业时时要追求资本主义。那企业的边界在哪呢？或者说企业是什么呢？
企业就是如何把你的技术、资本、人才、土地、机器设备，组织起来，更高效地、更低成本地满足客户的需求。这就是企业。
例如化妆品行业，如何发现客户的需求？有一个新产品，如何找代言人？
是不是看到哪个明星最近曝光率比较高，就把他选为一个代言人？不是。这不符合一个产品定位。
如何确定营销的关键词？是在央视做广告，还是在互联网上做广告？做广告时，选择什么关键词？不同的人群，甚至南方和北方都不一样。
而这些，都是企业需要面对的重大决策。
还有，很多服装企业库存积压，夏天的服装卖不掉，开始打两折。这是企业创造利润空间最大的一个领域。但他需要思考：款式、颜色、尺码、何时备料、备料多少等等。
所有问题都是一系列的决策。
一系列的决策，就带来了一系列挑战。这个挑战就是，如何使你所面对的这些资源，能够高效地被配置起来，高效地被利用。
转型的逻辑起点
今天，我们都在讲两创融合、智能制造、工业4.0、工业互联网等一系列新的概念。
那么，数字化转型，我们为什么要转型？转型的起点在哪？
德国人在讲工业4.0的时候，说得很清楚：德国工业4.0的逻辑起点就是，要适应竞争环境的快速变化。
工业4.0，首先是要适应快速变化。
我们都讲智能制造、 人工智能 ，那什么是智能？智能，就是一个主体。
这个主体可以是一个人、一个机器、一个组织、一个企业、一个医院、一个学校等等各种各样的组织。
这样的一个主体，对外部环境变化所做出反应的这种能力，就是智能。
而对工业4.0、智能制造、两创融合来说，它们要解决的问题是客户的需求变化。
你所有的物联网、云计算、大数据、人工智能等技术体系，最终的出发点是为了更好地、更快地满足客户的需求。
——这就是逻辑起点。
不确定性，不确定性无处不在。唯一可以确定的是这个世界是确定性的。
有一家叫Elster公司，最能体现德国工业4.0的发展理念。
第一，这家公司有100多年的历史，是一个家族企业。
第二，它经历过工业2.0和3.0，正在奔向4.0。
第三，它面对的是一个高度碎片化的市场，因为它是以生产和智能为起点。欧洲有很多小国家，是一个高度碎片化的需求。
所以这家公司的总经理说：对于工业4.0，我们反复思考的问题是如何建立一个极少量的、定制化的一个生产系统；研发、采购、物流、生产、配送等等，每一个环节都变得极其复杂。
搞工业的人知道，Festo公司有一个智能工厂，工厂总经理说：我们有2万个零部件，可以组合10的40次方种类的产品，满足全球30万客户的定制化需求。
这就是工业4.0所要解决的问题。
一些品牌厂商，交付期为15天，这在所有产品中所占的比重，从1%、2%，已经上升到了今天的15%。
这背后反应的是，整个行业的制造能力能不能跟上业务发展的需要。
另外，消费者的需求也发生了变化。过去，消费者更多关注的是性价比怎么样、产品功能怎么样、耐用性怎么样等等。是对功能性的需求。
而今天，年轻的消费者在购买商品时，不仅仅关注你的功能性，还关注你的内容、服务、参与度、社交体验、分享与交流等等。开始对企业的需求更多。
制造业变得越来越复杂。我们可以先从两个维度去观察：
第一，产品本身越来越复杂。
过去的一个机械产品，放到现在就要变成智能互联的产品。你需要加传感器、加通信模块、加CPU、加软件，越来越复杂。
我们今天发现很多产品的问题，不仅来自于硬件，很多时候还来自于软件。
第二，需求变得越来越复杂。
从大规模生产、大规模定制，到个性化定制，这是一个不断演进的过程。
当你的需求变得很复杂的时候，对你的研发、设计、生产都会带来一系列的挑战。
工具革命
马克思在几百年前就说过，“手推磨产生的是封建主的社会，蒸气磨产生的是工业资本家的社会”。
马克思也说过各种经济时代的划分：原始社会、农业社会、封建社会、工业社会、资本主义社会。
这种时代的划分，不在于你生产什么，而在于你怎样进行生产、用什么样的劳动资料生产。
2004年，我们做了一个课题“中国信息战略研究”，是为了定制2006——2020年国家信息化发展战略，后来出了一本书《信息社会：概念、经验与选择》。
在这本书里，我们把农业社会、工业社会、信息社会做了一个分类。从劳动者、劳动工具、劳动对象三类去划分。
我们提炼出一个新的概念：
在工业社会，最重要的工具叫做能量转换的工具。所有的机器设备，都是为了实现能量的转换。
这是对于工业社会的认识。那什么是信息社会呢？
信息社会，就是在能量转换的工具上增加了智能，使之成为智能工具。
所有的智能机器人、数控机床、AGV小车等等，从原来的存量转换工具，变成加载了传感、控制、优化的东西。所以，工具是很重要的。
工具革命中，工具决定了你能走得多快。
但是你的目的地是不是正确的呢？也就是说，你的决策是不是正确？
我们经常说两句话：做正确的事情和正确地做事情。
数字化转型在本质上，就是围绕着这两件事情而展开的——做正确的事情和正确地做事情。
就通信的信息传递来说，工具是怎么演变的呢？
我们古代有狼烟、有驿站、有八百里加急来传递信息。后来有了邮局、电报、电话、互联网，这全都是一种信息传播的工具。
对数字化转型来说，要从两个维度上去观察：
第一，工具。我们过去的传统工具，现在都是以自动化、智能化来提高我们的工作效率。
它从过去的能量转换工具，演进为了智能工具。这是对起力作用。
当然，对于搞设计的人来说， CAD等等也都是一种工具。是工具，都在不断迭代。这使得你在完成某一个具体任务的时候，可以更高效。
我们有大量的软件系统、ERP客户关系管理等等，它们把你所有的行为记录下来，先通过数据归类，再去认知，最后给你提供一个新的决策。
这叫做智能化的决策，提供更加科学、更加精准的决策。
第二，决策。决策的革命体现在两方面：
一方面，我们能够实现隐性数据的显性化。什么意思？就是能够及时、完整、准确实现我们这个物理世界的数据。
生产制造过程中，经营管理、客户行为、产品全生命周期的数据，都能够不断地被汇聚起来。
另一方面，我们需要隐性知识的显性化。就是工业知识的软件化，对工业的研发技术、生产工艺加工流程、员工技能、管理等知识数字化、模型化，使得大量的隐性的工业知识被固化。
这样，大量的数据不断加载，数据变成信息，信息变成知识，知识变成决策。这种决策就是数据+算法的决策。
决策革命
所以什么叫决策革命？就是“在比特的汪洋中重构原子的运行轨道”。它是一个高度抽象的比特与原子的关系。这意味着，我们要去优化我们所看到的这个物理世界。
信息物理系统就是在比特的世界中重构物质世界的运行框架和系统。它以数据的自动流动实现了资源优化。
这样的一个世界，使我们更加高效、成本更低、更加精准和更加科学。
对于决策革命，我们把数据+算法诞生的服务，分成了四个阶段：
第一，面对一个物理世界，我们能够在虚拟世界中去描述发生了什么。
比如我们可以描述一个心脏，一个心脏病人做了造影之后，心脏哪里堵了、堵了多少，我们都可以去洞察它为什么会堵。
我们也可以去预测，如果不是人为干预，6个月之后，整个心脏的血管，哪个地方还会堵、它是怎么演进、我们该采取什么样的决策应对等。
每一个环节的背后，都需要人去决策。你描述的物理世界发生了什么，你就需要去决策什么。
但是在这个演进的过程中，人参与的决策越来越少，而系统参与的决策越来越多。
为什么呢？因为找了一个代理人，把人们对世界运行规律的认知，装载到一个软件系统或是雷达系统里，系统可以去感知、优化、控制、执行。
这就是数据+算法，提供了四个基本的服务，描述、诊断、预测和决策。
例如，高铁的生产，跟汽车、跟飞机的模式类似。过去，我们想看生产出来的高铁能否跑起来，要测它的电流、电压是否稳定。而今天不需要了。
可以做一个虚拟的高铁，让它在虚拟的京沪线上跑起来，这样测它的电流、电压、稳定性、可靠性、每一个座位的噪音。然后，换算成新的代码。
有了这样一波新的方法论，我们在开发汽车、飞机、高铁、坦克这些产品的时候，所有的国家，效率都大幅度提高。因为我们构造了一套新的改造和认知世界的方法论。
数据的自动流动
在背后支撑数据+算法的是什么呢？是数据的自动流动。
什么叫数据的自动流动？就是：正确的数据，在正确的时间，以正确的方式，传递给正确的人和机器。
我们看到的自动化，有一种叫做physical世界。AGV小车、立体仓库、数控机床、机器人这是一套系统，或者我们把它定义为一种工具革命。
但是它有一种决策革命，这个决策革命，就在于数据如何能够在企业内部自动地去流动。
采集了信息之后，能够比对，自动地生产一个版型、生成加工的指令、去仓储里面去运送，或者传递它面料的信息、两者的工序。
到面对一个定制化生产的时候，这个系统就变得极其复杂。它需要很多决策。
例如，有人说一个西服四个纽扣太少了，你给我搞一排10个；有人说你把《圣经》里面的一段话给我绣在衣领后边等等。每时每刻，每个人所面对的加工对象、工艺、方法都会发生变化。
它背后的本质，在于如何能够把数据在正确的时间以正确的方式传递给正确的人。
把这个概念拓展开来，我们采集了客户的数据之后，这个数据在经营管理、产品设计、工艺设计、生产制造、过程控制、产品测试的每一个环节里去流动。
我们要思考的问题是在数据流动的每一个环节，是不是可以没有人去参与？
过去信息的流动，是基于文档的流动。我们去工厂里看，我们传递信息靠的是打电话、发传真，甚至伸着脖子使劲喊。这些都是在处理各种各样的信息。
宝钢的厂长写过一句话叫数据不落地。我觉得在30年前就提出这样的理念非常先进。
数据不落地的背后，从某种程度上讲是和数据的自动流动一致的。我们所追求的极致，就是数据能够在企业内部流动过程中，越来越少减少人的参与。
所以自动化的另一种，就是让数据在企业内部不需要人为干预。当然，这说起来容易，做起来还是非常难。
软件的本质
数据的自动流动是，让正确的数据，在正确的时间，以正确的方式，传递给正确的人和机器。问题是你怎么来判断它正确？这需要软件。
一个基本的问题，什么是软件？软件的本质是事物运行规律的代码化。
无论是实验室的科学家，还是牛顿、爱因斯坦，他们都在做同一件事，就是帮助我们去认识这个世界的规律。
今天软件的世界里有什么特色？就是把它的运行规律模型化，模型算法化，算法代码化，代码软件化，最后软件图形化。
《三体智能革命》提出了意识世界、物理世界和数字虚体。就像讲的 无人驾驶 一样，过去我们直接就开车。今天不需要，你找了一个代理商坐在你旁边，帮助你去开车。
你不用直接面对这个物理世界，你把你的思想、把你的认知传递给这样的数字虚体。
2013年的诺贝尔化学奖评选委员会的评语说：现在对于化学家来说，计算机是同试管一样，同样重要的工具。
计算机对真实生命的模拟，已经为化学领域大部分的研究成果，立下了汗马功劳。过去科学家们整天面对的瓶瓶罐罐，现在一部分的实验不需要这么做了，在计算机里面就可以做。
我们在《三体智能革命》这本书里指出三个世界：
我们首先面对的是一个物理世界。在物理世界里面要构造一个赛博空间，还有人们的意识。
那么我们是如何通过数据的自动流动，化解复杂系统的不确定性呢？
首先，我们需要通过传感器、摄像头、人的输入等等，把物理世界跟赛博空间（英文：Cyberspace，是哲学和计算机领域中的一个抽象概念，指在计算机以及计算机网络里的虚拟现实）连接起来。
连接需要有四个环节：状态感知、实时分析、科学决策、精准执行。
打通四个环节之后，还有四个基本功能可以去描述、诊断、预测、决策。
而描述、诊断、预测、决策的背后需要有两个条件：一是，隐性数据的显性化；二是，隐性知识的显性化。
当你有了这两个条件后，就构造了一个数据的闭环，能够把数据变成信息、信息变成知识、知识变成决策，然后用决策优化你所面对的物理世界，最后实现目标。目标就是优化制造资源的最小单元。
体系构架大迁徙
今天，我们讨论各种各样的云，讨论各种工业互联网概念的背后是什么，是因为我们正在迎接一个新时代的到来。
那就是，体系架构大迁徙的时代。
我们的商业系统、制造系统变得越来越复杂。这个复杂来自于产品的复杂性、客户需求的复杂性、供应链的复杂性，也包括全球化和世界的政治经济环境的复杂变化。
我们也在过去的三四十年里，构建起了基于原有的这套硬件和软件的架构，越来越难以适应，日益复杂的制造系统。
我们今天讲的这些概念都是在描述一件事，我们在构造一个新的架构体系。
这个架构体系，不仅仅是说基础面，是说基于云、基于边缘之上，整个的软件、商业模式，它的咨询、部署、运维更新都变了。
我们的制造业变得越来越复杂，我们原有的技术架构越来越难以跟上这个业务发展需要，我们需要构建一个新的系统。
而这个系统是一场历时20年时间的，5年前已经开始，可能会在未来15年结束的一个历史进程。
所有的企业无一例外，都会被卷入到这场历史性的技术的架构大迁徙时代。IBM、思科、微软、SAP、谷歌、苹果等，这样的一个趋势，是不可逆的。
我曾经开玩笑说，什么叫新概念雾霾？呛鼻子，模糊我们的视野，而且影响身体健康。
我们需要戴着口罩和眼镜去看透这个世界，所以我们需要更长的历史时间来看这样一个产业的变革。
系统架构的大迁徙，将会持续15到20年时间，这辆列车已经缓慢地启动了。所有的企业都在试图买了一张车票，能够跟上列车。
如果你没有跟上，那可能在一轮的竞争中，就会被淘汰。当然，这是一个漫长的、长期的过程，不是说今天才会有。
如果从更长的历史尺度看，就会发现这样一个规律：
PTC在2014年提出来云计算转型。2015年的时候，曾经跟华尔街的投资专家们说：
未来几个季度，收入可能会下降，但这是我从传统的IT架构到云架构的一个转型。
我们对企业未来的发展充满了信息，希望你不要因为我们利润下降、收入下降而把我的股票抛掉。
果不其然，尽管PTC利润、收入在下降，股价却在增长。2016年的每股大约37美元，最高的时候，涨到了130美元。
当然，我们现在判断最艰苦的、最牛的云的转型，已经成功地完成。尽管经历过很多的波折，经历过很多的挑战。
另一家公司Adobe，也是连续五个季度利润和收入下降，但是股票在增长。所以我们观察到：这样一些企业，在过去的两三年之内，已经成功地实现了基于云架构的转型。
从整个的技术架构体系正在悄悄发生变化。这种变化将会经历四个阶段：
第一阶段叫做传统的供应链管理，ERP、设备数据、MES微服务化：
第一步，解构；来自于设备数据、MES、ERP、CAD、CAE供应链管理等等。
第二步，所有数据和软件会不断地把它变成一个微服务的一些组建。
第三步，组建完后构建起一个微服务的池。
第四步，建立一个微服务的池可以快速地去组建一个面向角色的APP。
我们讲工业互联网带来的一个巨大的变化在于知识的创造、传播、复用体系的重建。我们可以把传统的那些结构，向工业互联网的架构可以去看看。
它的定制化的比重会不断地降低，而产品化的比重会不断地去提高。它背后带来了什么呢，带来你的项目开发效率，知识封装效率的提高。
这是我们不断地把工业知识，最后以软件去沉淀下来。当你沉淀的知识模块越来越多的时候，当你开发新的供应产品的时候，你的效率已经大幅地去提高。
所以它的产品化比重，从传统的IT架构到工业互联网架构不断地提高。定制化的比重会不断降低，而整个项目开发效率会提高。
它是一个制造体系重建的一个过程。研发、生产、物流、配送、管理等等做到最终。
数字孪生世界
我们今天讲物联网、大数据、人工智能，归纳成一件事就是我们数字化的终极版图，在于在赛博空间里构造一个数字孪生的世界。
今天的物联网、大数据、云计算只是帮助我们去构建这个数字孪生世界，而扮演着大大小小、不同的这样一个角色。
今天这个数字孪生的世界，是一个画板上有几个点，你还不知道画板能够画出一个什么样子，只是有几个点而已。
刚才讲了达索的数字心脏。人不仅有心脏，还有胳膊、还有肺，还有别的，它不断地去构造一个数字的孪生这个人体，从基因到器官。
还有新加坡已经被装在了计算机里，是一个数字孪生的城市。
数字孪生的产线、数字孪生的产品等等。在虚拟世界构造一个数字孪生的世界，它会大幅度提高我们对决策、运营、管理的成本，更加低成本高效。
所以未来，物联网、大数据、云计算、人工智能，它们的终极目标都在于构造一个数字孪生的世界。
而对于制造业会带来什么样的变化呢？在过去的两三百年里，制造业不变的追求是：制造的高效率、高质量、低成本和客户的高满意度。没有变。
那什么东西变了呢？由于新的技术、互联网、云计算、大数据，新的信息通信技术与策略融合，带来了体系的重建、数据驱动、软件定义、平台支撑、服务增值、智能主导。
我们讲定制化、讲消费者参与，消费者越来越深度地参与了生产的全过程。生产，则从生产者演进到了产销者。
如果讲无人驾驶，讲智能产品，讲IOE，everything，我们是在讲生产什么产品，从功能产品演进到智能产品。
我们讲3D打印、数控机床、智能机器人这些装备，是在讲用智能化的工具来进行加工。
我们讲飞机的各种设计制造，丰富的实验，虚拟的丰富的实验与仿真，是从过去的试错法演进到了模拟择优法，这是一种新的认识和改造世界的一种方法论。
我们讲网络化制造、分享制造，是讲从传统的集中式正在慢慢地向分散式的制造去演变。
所以谁来生产、生产什么、用什么工具、如何生产、在哪生产，已经在消费者眼中是制造业体系重建的一个过程，也是产业价值链在重构的一个过程。
以上，就是我讲的关于数字化转型的10个关键词。谢谢大家。
产业互联网如同大基站，在“新政策，新技术，新理念”三新战略的倡导下滋养更多新兴项目落地应用，在传统行业、互联网行业的转型之路上扮演了助推器角色，正值亿欧2019全球新经济年会期间，特此设立产业互联网峰会，力求从全球视角解析IT服务智能发展，邀请国内外一线企业分享行业发展历程及未来趋势。
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