2021年3月，《“十四五”规划纲要》第五篇<加快数字化发展，建设数字中国>提出“以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”的目标，数字经济是下一阶段我国经济发展的新引擎。中国数字经济发展报告将数字经济定义为：“以使用数字化知识和信息作为关键生产要素、以数字技术创新为核心驱动力，以现代信息网络作为重要载体、通过数字技术与实体经济深度融合，不断提高传统产业数字化、智能化水平，加速重构经济发展与政治治理模式的新经济形态。”2022年政府工作报告再次提出，促进数字经济发展，加强数字中国建设整体布局，促进产业数字化转型。数字技术推动了新一轮的产业革命，带来了数字产业化和产业数字化的巨大蓝海空间机遇，使得社会不断呈现数字化特征之下的“数字经济”成了不可分割的企业发展的重要引擎。
一、实体企业数字化智能化升级的原因
改革开放起步正赶上工业革命成熟、信息技术创新起步的全球化窗口期。中国经济改革，让中国人口红利、市场红利、政策红利和配套红利等向全球开放。一场自发的轰轰烈烈全球化制造外包、服务外包、中国最大市场需求覆盖和信息新技术及互联网应用下的“新型市场化建设运动”开启了。那位睿智老人把它称之为“中国特色的社会主义市场经济”，民间称它为“贸工技模式下的市场经济”。善良、勤劳和礼仪的东方文化，用乖顺善良、好客的礼仪，向世界的客人和远见企业家敞开了中国的大门，一时间外包制造和本土制造、充分竞争领域的民企外企和保基础保民生的国企在中国这个巨大市场奏响了交响乐，中国勤劳生产力创造的“物美价廉商品”迅速向全球市场扩展。中国GDP连续30多年均超过9%既是中国经济的发动机，也是世界经济的发动机。
“贸工技模式下的市场经济”是中国“红利特点”和“发达国家产能过剩的全球化转移和技术创新下的产业发展”大背景下实践出来的中国特色高速经济模式，成就了中国模式的制造强国，也成就了中国模式信息技术应用和互联网应用强国。大家也知道，中国经济模式也伴随着高端核心设计、高端核心制造、高端核心技术和新技术产业标准及应用标准不被“在中国的企业”掌握的问题，这些核心能力掌握在西方强国的“技工贸模式下的市场经济”体系里。一场维持制造强国和持续经济发展的，从附加值低的产业高速发展迈进附加值高产业的自救运动开启了，简称实体企业升级。
二、实体企业数字化智能化升级的动因
实体企业产业升级是2013年11月9日至12日在北京召开的中共十八届三中全会中提出的，把产业升级具体化为引进先进技术的基础上消化吸收，并加以研究、改进和创新，进而建立属于自己的技术体系。
但经过10年实践及国际国内时局环境的变化，大家认识到实体企业升级不是简单技术补短板问题，核心就是要谋求发展，发展是解决一切问题的基础和关键。邓小平同志讲：“社会主义阶段的最根本任务就是发展生产力，社会主义的优越性归根到底要体现在它的生产力比资本主义发展得更快一些、更高一些，并且在发展生产力的基础上不断改善人民的物质文化生活。”从经济指标视角来看睿智老人的话，经济发展就是要谋求GDP增长和人均GDP增长，GDP代表着国家发展的生产力，人均GDP代表着产业技术的先进水平和平均劳动生产力水平，是不断改善人民的物质文化生活是否成功的根本。企业或产业升级就是从追求GDP增长到追求人均GDP的增长。
林毅夫2023年9月在香港城市大学演讲“如何认识中国的机遇与挑战”，他提出“后来者优势（luck commerce advantage）理论”。在技术创新方面，他认为后来者能够吸收发达国家的技术优势并创新，成本和风险小，企业实现产业商业化的代价可控，而且速度更快；在贸易方面，他认为贸易对后来者小经济体的好处大于大经济体。
2019年中国的人均GDP是美国22.6%，相当于德国1946年跟美国的差距、日本1956年跟美国的差距和韩国1985年跟美国的差距。基于后来者优势理论，德国从1946年到1962连续16年获得了人均GDP 8.6%的经济增长；日本1956年到1972年连续6年获得了人均GDP 8.6%的经济增长，韩国1985到2001年连续16年获得了人均GDP 8.1%的经济增长。因此林先生推断中国经济从2019年到2035年连续16年可获得人均GDP 8%以上的经济增长， 2035年到2050年连续15年具有人均GDP 5%以上增长潜力。
林先生还认为，中国经济与德国日本韩国经济时代相比，具有数字经济发展提速的优势，例如互联网、新能源等行业表现强劲。数字经济的特征就是研发周期特别短，研发周期一般是12个月到18个月就能推出成熟新产品，研发周期短代表着研发投入不够大；相比传统产业技术研发周期通常需要工程技术、高智商人才投入5年到10年，甚至20年才能研发新技术和新产品，投入要求大。
基于以上数据预测模型，中国2049年人均GDP是美国的50%，又因为贸易对小经济体的好处大于大经济体，所以美国就会心悦诚服，接受中国是第一大经济体的事实。
三、实体企业数字化智能化升级的现实困局
近期，基于国家实体企业升级的号召和数字经济加持下企业升级提速的迫切性。笔者看到沿海很多实体企业正寻求升级的新一代数字化智能化业务系统解决方案，他们绘制了向上连接市场需求的蓝图，例如集成2D、3D、大量素材应用和客户需求品种筛选的开放平台，客户通过平台能自主在线设计产品，再通过仿真模拟技术展现客户需求模型，最后把客户需求模型转换为内部客户服务平台的订单。对内，柔性制造服务平台接到客户订单后，自动进入“柔性制造企业大脑”管控平台，启动生产供应一体化管控和库存周转最优计划、数字孪生的大数据销产模拟、实时跟踪生产过程的客户交货承诺及履约状态、生产环节的实时成本甩账、工艺参数和作业指令的自动化采集和最优生产布控等。向下，生产供应管控系统实时获取供应商的最新库存信息、实时市场议价信息及最优物流交付信息，进而打造可视的、可靠的、能规避供应风险的生产服务保障体系。
但是，新一代数字化智能化业务系统要求提到信息科技部门和信息科技服务商面前，就变成了一个无解的现实难题。横亘藩篱表现为要钱、要人、要时间和整体履约的“无力感”。因为当下信息科技方法论和投入产出计算模型，让大多企业不具备“资金实力”去覆盖信息科技部门或信息科技服务商要求的“新一代数字化智能化业务系统”投入预算。一方面，信息科技部门已陷入本企业已购的几十套甚至几百套小系统运行维护“泥沼里”，抽不出技术生产力去完成业务竞争所需的新一代数字化智能化业务系统，更无法做到新一代数字化智能化业务系统和已有数十个异构系统之间兼顾和兼容。面对一线业务部门的抱怨，信息科技部门要么用“往上逼宫领导更多预算”“往内诉苦人手不够”；要么就用“业务部门要A、但实际交付为B的将就”，或者就用“打补丁修疮疤”的手法来消磨业务部门的耐心和激情。
另一方面，企业或业务部门领导在“画饼式信息科技应用惯性、科技应用的交付结果能否达到预期结果”的怀疑面前，表现为极其不自信。认识观念上，30年改革开放发展的“贸工技市场的商业指导思想”根深蒂固，国内竞争速度极快，远高于科技系统应用的生产力和应变力；而西方工业革命“技工贸市场的商业指导思想”下的研发高投入、高风险、预期回报的不确定，让大多企业领导徘徊在十字路口，不知该何去何从。十字路口的彷徨结果就是：市场业务竞争需求和信息科技生产力和应变力无法满足的矛盾就越演越烈，互联网竞争的头部集中效应特点正迅速渗透到实体企业，以敏捷特征和柔性特征的新一代数字化智能化业务系统需求，正发酵为一场硬实力和软实力融合的加速竞赛，竞赛跟不上的实体企业就会被市场淘汰。
探索什么样的方法或者新技术应用能实现实体企业“新一代数字化智能化业务系统”升级要求，是本文研究和解密的重点。
四、欧洲和日本等实体企业升级模式：扎根工业革命下技工贸市场经济的方法，精耕细作守住先发优势，在企业细分领域早早布局，重金打造软硬一体的数字化智能化服务产品线。
例如法国达索数字化布局以用户需求“建模+仿真”为主攻方向，主要从事3D设计软件、3D数字化实体模型和产品生命周期管理的解决方案，为企业客户提供工业软件系统服务和技术支持服务，打造从研发数字化过渡到研发生产一体化的敏捷和柔性模式。
例如西门子布局软硬结合的工业软件领域，花了15年重金布局研发设计和生产控制，通过收购、整合和自我消化PLM/CAD/CAM/CAE等多个工业软件应用，逐渐从MES过渡到数字智能工厂再过渡到工业云和大数据，形成了软硬结合的编程及工程工具、PC的控制软件、人机界面软件等新一代业务科技系统，覆盖从产品设计到生产服务的全链条，进而打造具备1,000多种不同型号产品的生产能力，每月可生产100万个可程序设计控制、自动化程度高达75%，且产品合格率达到99.9988%，设备可用率达85%以上，每年服务客户数量达到60,000家以上。
例如日本发那科布局软硬结合的新一代数控系统和机器人服务，在工业软件方面采用自研+外购的数字化技术底层模式，随着数字化转型的不断深入，发那科系统具备高度自动化、数字化制造过程可视化、模块数字化设计支持多种生产类型和多种产品加工工艺，进而打造竞争对手无法比拟的生产效率高、交付周期短和产品质量优的核心竞争优势。
五、美国实体企业创新升级模式：牛仔精神的大胆创新，追求新领域新产业下的霸业雄心，创新型金融服务模式的加持，建立了美国企业在新产品和新产业升级的独特模式。
熟悉美国近代工业化和信息科技发展历程都知道，面临更新换代的科技应用和产业化升级，企业的创新先行、产业雄心、资本募集和多赢整合等成熟手法总是能创造新的奇迹，总是能很快创造新产品和新市场，并迅速产业化。例如20世纪初第一代美国经济发展的缔造者，“老船长范德比尔特”的铁路运输开拓及整合，洛克菲勒的煤油光明到汽油动能应用的开拓，卡内基的钢铁支撑的现代化基建，摩根以电能为基础的公共事业，福特的老百姓汽车破除行业协会门阀的勇气等，企业升级背后就是新产品和新服务换代更新。摩根首创“用资本整合美国钢铁行业的红海”，并购十几家钢铁公司为美国钢铁公司，4.8亿美元并购卡内基钢铁公司的天价交易（比当时美国整年的财政预算高，相当于现在4000亿美元），打造世界第一个14亿美元的巨无霸公司（相当于现在万亿市值公司），金融服务升级背后就是认识和视野的创新格局。
20世纪50年代多里奥特倡导“新创业公司和现有公司变成有价值公司”风险投资理念，并风险投资的美国数据设备公司，实现了300倍投资回报，开启了新型科技的产品创造和亿万富翁的造富奇迹。随后，20世纪70年代以纳斯达克交易为创新型企业提供的新型融资服务市场，孵育出当今耳熟能详的开创性企业，引领了全球整个80年的信息科技时代，例如英特尔、微软、苹果、谷歌、亚马逊、特斯拉、脸书、阿斯麦等，这些创新公司创造的经济奇迹，都将永载信息科技的史册，为信息科技历史添上浓墨重彩的一笔。
六、中国实体企业升级后来者优势升级模式：继承并发挥中国特色“贸工技市场经济模式”迅速产业化和市场化优势，打造新一代数字化智能化业务系统新引擎
1、继承并发挥中国特色“贸工技市场经济模式”迅速产业化和市场化优势
“贸工技市场经济模式”是中国改革开放45年来实践出来的、符合中国特色社会主义的市场经济模式，其本质特点就是以市场需求为驱动力，充分学习利用西方强国成熟技术但产能过剩领域，或者学习美国信息技术应用或互联网应用，利用“产业工人技能集群优势、中国最大市场优势”，用完整集群产业链的产品和服务迅速占领市场份额。“贸工技市场经济模式”推动了中国家电产业、钢铁产业、光伏产业、高铁产业和互联网产业等的大发展。
近期大家都知道新能源汽车，这是“贸工技市场经济模式”起源于美国特斯拉，但大发展在中国企业的经典案例。众所周知，汽车核心的技术是燃油发动机，发动机核心技术都在西方强国的企业里，电动汽车让发动机核心技术换成了类似于“电池的集成电路板”，降低了西方企业积累了100年汽车发动机技术的门槛；而市场对电动汽车的需求是基于个性化数字化操控服务体验，这正好是中国企业在“贸工技市场经济模式”积累出来的最擅长的产业化能力。“一降一升”，降是西方核心技术垄断没了，升是中国特色“贸工技市场经济模式”发挥出来了，进而实现了电动汽车在中国和世界的图腾。当然大家都知道，华为是苦练“技工贸市场经济模式”的经典例子，在国家战略领域我们还有北斗等。笔者相信，将来会有更多的产品和服务遵循这个逻辑，一定能开辟一条中国自身涅槃重生之路，助力中国实体企业升级成功。
2、后来者优势对企业的市场需求快速响应提出更高要求，柔性制造第一生产要素就是新一代数字化智能化业务系统的敏捷
柔性制造是指快速、低成本地从提供一种产品或服务转换为提供另一种产品或服务的能力。经过45年改革开放的发展，特别是互联网接单便捷和信息化带动工业化的发展，业务组织及运转对系统依赖成为企业必备，没有系统就没法高效地组织和管理生产。随着竞争加强，业务产品新开发、新扩展要求系统支持同步配套。但目前大多企业现有系统繁多，现有系统异构问题突出。基于传统开发和实现的方法论，这个问题要解决就是线性成本增加，这是现在大多数实体企业无法承受的。“新一代数字化智能化业务系统”如何做到系统实现得敏捷，进而跟上产品研发市场节奏，实现新产品的先发优势并迅速占领市场，是当下大多企业求索并期望得到解决的第一难题。
3、后来者优势对企业决策行动提出更高要求，数据信息全面、及时和准确获取和应用是新一代数字化智能化业务系统基础
贸工技市场经济模式下，降本增效是数字化系统要解决的第一问题，企业决策者要的是数据可靠、简便化和轻量化数据决策支持。在管理者看来，需求非常简单。但该需求流转到软件应用实现团队，就进入了“实体企业数字化智能化升级的现实困局”。
例如管理者期望仿真模拟助力降低试错成本。需求描述为，首先基于传感器等器件收集并沉淀的产线历史数据，辅助生产系统建模与仿真，就可对产品、工艺、产线进行仿真模拟，进而确认关键的产品参数、工艺参数、产线参数等；然后，通过场外数据输入，进一步优化产品、工艺、产线，提升企业研发及生产效率和产品质量。“传统系统实现方法论”视角下需求关键字就是：
- 要和传感器集成
- 要和建模仿真的设计软件集成
- 要和生产工艺设备集成
- 要如何获得场外数据输入等。
熟悉传统软件应用开发的工程师都知道，每个关键字需求实现都有难度，因为每个节点集成需要许可、需要双方投入人力配合，缺一不可。而该业务场景需求是要把多个节点通过系统串成一串，集成到一起，然后把这些节点的数据建成统一数据库。除了单点分割系统集成实现外，还要一线和现场管理配套，落实数据采集和数据录入的准确性。
又例如管理者期望“新一代数字化智能化业务系统”升级后，企业就能从研发设计到销售服务全流程实现数字化和智能化，企业在“贸工技市场经济模式”就能具备以下优势：
①企业的C2M（Customer to Manufacturer）成为可能，生产方式变更带动生产环节重构，实现从大批量标准化生产走向大批量的个性化生产。
②实现企业生产敏捷性提升，柔性更强，反馈更加灵活有效。
③实现交货周期缩短，成品的库存成本降低；
④实现上下游联动性变强，优化生产排期等。
基于传统系统开发实现的方法，错误认识和错误方法指导，时间上和投入上都无法满足企业期望的这个愿景，原信息科技方法就是“作茧自缚”，急需寻找一种新的实现方法，让新一代数字化智能化业务系统能够快速响应业务部门竞争的要求，具备快速响应的应变能力。
六、实体企业转型升级的新方法和新引擎，软件系统生成式人工智能创新。
1、生产式人工智能具备规模性、专业性和敏捷应变的响应能力
Chat GPT让生成式人工智能并不陌生，正在给方方面面行业做法带来颠覆性的变化。笔者前段时间见到冶金行业技术和专业都享有盛誉的老朋友，他讲了一个在他们圈Chat GPT带来“震惊”的小故事，他们组织行业专家会商一个解决方案，主讲人会前说他的演讲解决方案PPT将给大家一个“小惊喜”，开会时，受人尊敬的主讲人全面而专业地讲解了他的PPT解决方案，讲完后所有与会的专家都很信服，觉得数据及论据全面、观点独到切中要害且实现方法路径可行。最后主讲人说，这个PPT不是他做的，是他的女儿通过训练Chat GPT做出了的，这让所有与会专家“哗然”，都无法相信这是事实。但笔者深信GPT能完成这个任务，因为笔者深信这个“小故事”背后的GPT理论的方法逻辑。GPT的英文全称是Generative Pre-Trained Transformer，直译就是生成式预训练模型。通俗地说就是通过已有大数据向“激励传播、权重更新的反向算法模型和生成器、判别器对抗模型”进行“循环处理和长短时间记忆处理”，进而生成第一版本答案供使用人参考，然后通过使用人不断向这个模型提出更多视角疑问反复训练“智能模型”，进而得出更优答案。使用者的水平越高，对智能模型的训练就越具有专业水准，得到的答案就越有说服力。当全球一群优秀的使用者都在集群化的训练该“智能模型”，由于“智能模型”获得的训练信息是全球高智商人的集合，那么他的专业水准将远高于个人的能力，得出答案的完整性、专业性和世界性可能都是人力所不及的。当代信息科技服务器的存储能力和芯片运算速度能力加持下，该“智能模型”具备实时交付答案的应变能力，这也远远超越个人交付解决方案的应变能力。
2、软件系统生成式人工智能是解决新一代数字化智能化业务系统现实困局的新引擎
软件工程师、流程工程师和需求分析师等都知道一个基本的事实，新一代数字化智能化业务系统的需求目标和结果很明确，往往就是一句话或一个数字。但这一句话或一个数字在软件工程师、流程工程师和需求分析师看来只是整个运算的最后一步，要达到这个最后一步却需要九十九步信息字段的梳理和流程决策处理，这个工作几乎每个单个系统里都要重复一遍。例如几乎所有系统都要重新编写90%字段都相同的用户管理模块，例如几乎所有系统都要重新编写80%字段相同的订单管理模块等等；再加上由于选择的开发语言和开发架构不一样，随着跨业务部门、跨供应链公司和跨行业等沟通得越来越紧密，又要求这些相同字段实现系统连接和集成，实现复杂度极高。这就是传统方法论面对“新一代数字化智能化业务系统敏捷要求和应变要求”的现实困局。
经过几十年信息科技的发展，软件开发语言和开发架构都日趋成熟稳定，目前都聚焦在Python、JAVA C等这几个主要语言及对应的开发架构。服务器的存储能力和芯片运算速度能力也强大到足够成熟，具备底层贯通的大表数据的处理能力，具备了软件系统生成式人工智能的天然条件。
软件系统生成式人工智能就是建立一种软件编程及开发和流程连接处理的“智能编写代码平台”，让大量的编程人员从技术部门这端走向业务部门这端，通过把业务部门的需求组装为“编程智能模型”能识别的组件和流程，进而让“编程智能模型”自动生成Python、JAVA C等的编程代码，最后把“智能编写代码平台”生成的程序及数据库交给客户进行系统部署，就完成了业务部门新一代数字化智能化业务系统的交付。成熟的开发语言及架构、异构系统重复数据字段等大数据积累和处理、数据储存能力和实时运算能力支持的敏捷能力和应变能力，使得“智能编程模型”平台具备了可行性。有了这个软件系统生成式人工智能平台，新一代数字化智能化业务系统现实困局就能迎刃而解。
谈文鑫，21年中国信息产业工作经历，前世界 500 强硅谷企业中国软件服务区域总经理，前中国支付龙头企业高管，现跨国企业上海翰云信息技术有限公司董事长及知微行易（上海）智能科技有限公司高管，大学兼职教授。
