“数字化转型”其实是作为从信息化发展到智能化的核心阶段，也是人与机器决策/执行关系转换的过程。参考过去几次技术革命的维持的时间、智能化关键技术的成熟程度以及对社会及生产关系的影响，笔者预计“数字化转型”会持续较长的一段时间，华南智能机器人创新研究院认为整一个完整的过程大体分为三个阶段：

  这一阶段也称为“数字化转型”的基本的建设阶段。一方面，企业要基于自己业务的特性，从上游到下游，从内部到外部，全面实现数字化接入。这里提到的数字化接入是指对企业生产运行的各个重要节点以量化指标形式进行梳理，制定并规范具体指标的数字模型；同时，通过研发技术，实现指标数字的自动采集、汇总和加工。

  对于一些受限于技术能力暂时没办法实现自动化采集的数据，需要企业制定严格的管理规范并培训员工做采集，务必保证数据的准确性与及时性；另一方面，基于采集的数据，搭建具有业务特征的算法模型，并持续输入企业经营数据实现模型的迭代演进。这里要格外的注意，前期搭建的业务模型更多出自企业关键人员的认知，带有很大的主观性。通过数据的持续训练，需要对模型不断进行修正，模型的准确性直接决定了后续机器学习的时间和成本，是搭建智能决策能力的关键。

  在这一阶段，模型的训练逐渐成熟，基于企业经营数据能开始产出“决策”。由于这时模型的正确性还无法完全验证，因此这些“决策”更多以“建议”形式提供给企业的各个管理层级作为参考。此阶段的难点是如何要求各个层级的管理者参与到这些“建议”的使用和迭代中来。一方面，制定决策原本就是企业各个管理者的重要工作，某一些程度来说智能决策是在削弱其价值；另一方面，管理者的很多决策是基于经验和主观判断，而智能决策更多是基于数据，两者之间有天然的鸿沟。这就需要高层的管理者从组织文化、管理制度和考核方法等多个层面进行体系化的建设，才可能正真的保证这一阶段的顺利进行。通过管理者对智能决策的使用和迭代，模型的成熟度逐步提升。在此阶段后期，模型已能针对部分一线工作给出正确的决策。这时就需要通过研发技术，提升一线职能工作的自动化程度。比如通过无人配送落地配送策略；通过工业机器人落地加工策略等。

  在这个阶段企业重要的决策来源主要依赖于智能决策，人只是从几个决策中做出合理的选择；企业的生产和经营基本实现自动化，智能决策可以顺畅的指挥智能机器人完成大部分生产经营活动，人扮演的角色慢慢的变少。受限于目前技术方法，只有少数场景封闭、职能单一的专业化企业进入到此阶段，比如洋山港四期工程及一些高新技术制造企业等。

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