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重构就是解构和重组，打破一个旧世界建立一个新世界，今天对于一个信息系统来说，我们就面临着这样一个挑战。那么我们要回答三个基本问题，第一什么是重构？第二为何重构？第三我们如何去重构？
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本文作者：阿里云智能集团副总裁、中国信息化百人会执委安筱鹏博士。
数字化的核心是什么？中国信息化百人会执委安筱鹏博士在钉钉新能源峰会的演讲中提出，数字化的关键词是“重构”，即解构和重组，打破一个旧世界，建立一个新世界。
他演讲中提出对数字化转型的一些思考：
01数字化转型的一个逻辑起点，就是要化解一个复杂系统的不确定性。
02硬币的一面叫高频创新，另一面叫快速失败、低成本失败，面对不确性的需求和环境，你要具备一种先开枪、后瞄准，持续迭代找准目标的能力。
03数字化要回答三个基本问题：信息系统是不是实时在线？数据是不是可以实现端到端？系统是不是可以自我进化、自我迭代？
04当一个企业面对“高频创新+实时在线+端到端全局优化“的需求时，许多行业领导者不得不以我为主重新构建一套数字系统。
05今天的数字原生企业有四个标签：客户运营商+数据运营商+进化型的组织+长在云上。
06数据运营商有4个标签：实时在线的数据+端到端数据+科学精准的数据，第四点是，基于前3个数据特征，构建了基于数据的新型核心竞争力，企业独特的竞争力来源来自于数据驱动，完成了从“产品“到“商品”的惊险一跳。
以下是发言要点
今天大部分现场的专家、企业领导都和数字化有关，那么如果我们问一个问题，如果给今天的数字化一个关键词的话，这个关键词会是什么？可能每个人都有不同的答案，我的答案是重构。
什么叫做重构？
重构就是解构和重组，打破一个旧世界建立一个新世界，今天对于一个信息系统来说，我们就面临着这样一个挑战。那么我们要回答三个基本问题，第一什么是重构？第二为何重构？第三我们如何去重构？
数字化的逻辑起点
化解复杂系统的不确定性
那么我们为什么要重构自己的信息系统？数字系统呢？我们要回答一个最基本的问题，企业为什么要推动数字化？人们用不同的视角理解、分析、判断企业数字化转型的内在动力，如何从一个更高维度的视角来看，就是企业如何来面对需求巨变带来的不确定性，或者说数字化转型的一个逻辑起点，就是要化解一个复杂系统的不确定性。
在今年上海的车展之后，英国《经济学人》发表了一篇文章，叫做《伟大的车轮来自中国》，他给了一个结论说：“上海车展后，世界上其他的大型车展已经被永远取消或者降级。”这个话中国人喜欢听，其他车展不用看了。背后展示的是，在新能源车的产业，中国正在引领全球的创新。
我们看到中国电动车的全球产量销量已经占到了全球60%，中国电动车在大国的普及率里面是最高的。不仅仅是新能源车，今天在座的很多嘉宾来自于光伏行业，我们可能更了解光伏行业的产业发展，我们光伏产业链的产能占到了全球的80%，在硅片、电池片、组件行业排名前几位的都是中国企业，多晶硅逆变器产量前5个有4家都是中国企业，为什么中国在新能源产业竞争力这么强？
我想起来有人提出了一个观点，这个观点叫做加拉帕戈斯的效应，达尔文写物种起源的时候最大的启发是在东太平洋上的一个群岛，叫做加拉帕戈斯群岛，那里的生物独自进化、演进、迭代，今天中国的新能源产业和企业，和其他国家之间最大的区别，是自我演进、迭代、进化的系统，这个系统最重要的特征是技术创新、产品创新包括投资的折旧度极速加快，超过所有的国家，呈现出了更强大的国际竞争力。
但是在当年，在加拉帕戈斯的这些物种们，当它们离开了这个地方，到了其他的大陆的时候，它们都灭亡了，它们没有那么强的竞争力，但是中国的新能源产业正好相反，中国的新能源产业处在独自演化产业生态当中构建出强大的市场，不仅在中国，其他欧洲、美国呈现出强大的竞争力，给出一个判断的话，中国新能源呈现出“逆加拉帕戈斯”的效应，问题是在这样一个效应下对于我们的新能源产业带来了三个挑战：
一是产品创新、技术创新、商业模式创新的步伐和速度远超其他国家。这对于从事这个行业的这些企业家们来讲既是幸运的又是不幸的，幸运的是因为这样的竞争环境当中经过历练可以在全球攻城略地，不幸的是这个市场太卷了，大家要在这个市场当中存活、发展、创新壮大面临很大的挑战，为什么中国新能源汽车研发只需要18个月、22个月，为什么他们需要52个月，电池、光伏、储能、充电每个技术环节里面技术创新的迭代速度仍然在不断加快，我们如何去面对和解决这个问题？
二是所有的新能源企业都面临如何加速全球布局，我们头部企业70%、80%的收入来自于海外，中国成为今年成为全球最大的汽车的出口大国。
三是面临着产业链上下游的产业链的整合，我们的材料、制造、销售、客户等等每个环节，都在加速垂直的整合，可能50%以上的新能源汽车都在几个主要的环节进行产业链的深度整合。
这个是今天我们新能源产业面临的一个挑战。
在这样一个挑战背景下，数字化如何解决和应对？他的一个逻辑的起点就是如何对产品的复杂性，面对软件定义的一个智能体，面对着我们供应链的复杂性，你如何实时的在线优化，面临着当产品卖出去之后和客户全生命周期管理的运营，面临整个生产的复杂性，当需求变的越来越不确定性的时候，数字化解决的核心问题是，如何面对一个复杂系统的不确定性。
今天所有的企业都在审视我们所处的一个环境，那么这个环境是什么呢？
一是清晰和显而易见的环境。我们可能面对的是一个非常确定的、清晰的、有标准答案的一种场景，假如我是一个产线的工人，我要在生产线上拧一个螺丝，当确定这样一个功能定位的时候，我按照这个标准手册拧螺丝就可以了。我们解决问题的方式是IF……THEN。
二是繁杂的环境（Complicated）。很多时候世界变得更复杂，给这个系统一个输入，输出相对确定的，这个系统是可理解的、可控的，有现成的工具箱和解决方案，我们可以找出专家提供解决方案。我们解决问题的方式是IF……THEN……ELSE。
三是复杂的环境（Complex）。这个复杂环境不可预测、不可预知的，不是现有世界找到答案。在这个系统中，给一个输入，输出是不确定的。系统是快速变化的，新问题在现成的工具箱中找不到适合的工具和解决方案，需要做到自己不断探索，然后去感知、分析、决策，人们所能采取的方案是快速试错、低成本试错，小步快跑。你要具备一种先开枪、后标准，持续迭代找准你目标的能力。人们的行为方式是PROBE……IF……THEN。
四是混乱的环境（Chaotic）。最为复杂和不确定的情况下，你根本没有时间去充分感知和决策，发生地震了，发生泥石流了，你应做的反应就是先跑起来，然后再去观察，再去决策。
人们的行为方式是DOING……IF……THEN。
工业人在过去两百年就做了一件事情——就是所有工业人的工业知识的沉淀，服务与规模导向下的成本质量交付，过去两百年所有人做这样的探索，有规律、有经验、有方法、有工具、有人才。
但是这个世界已经变了，这个世界变的越来越不确定，以往的经验在新的场景中越来越不适应。就像特斯拉的合伙人J.B.Straubel所说的:我们最大的优势是，我们不知道我们到底不知道什么。
那在这样一个高度不确定性的环境中，对于数字化提出哪些基本的要求呢？我们所有的人都可以思考，回答三个基本问题，我们的信息系统是不是实时在线的，第二我们的信息系统的数据是不是可以实现端到端的，第三我们的系统是不是一个自我进化、自我迭代的一个系统？
没有答案，我们可以去思考这件事，那么我想说的就是具备这三个基本特征的时候，你的信息系统，所有的ERP、客户管理等等所有的这些就会构建数字驱动的实时决策智能系统，只有这样的实时智能在线决策系统，才可以使一个企业面对今天市场需求的快速变化，面对不确定性的这样一个挑战。
从全球来看，中国新能源产业的“逆加拉帕戈斯”效应正在形成，应对之策是，“产品高频创新+生态加速演进+组织敏捷进化=竞争力重构升级”
蝶变之路
数字系统的解构与重组
那么问题是面对这样一个变化，我们如何去构建新的系统和解决方案呢？我们首先观察到的一个现象是当一个企业要构建一个端到端实时在线，数据驱动的业务系统的时候，当你解决的问题是这类问题的时候，所有的领导者不得不做的一件事情是纷纷自建业务系统。
2008年的时候，北京的一个零售公司，当年他们的ERP是亚洲的灯塔项目。2020年我和他们的总经理交流，他说2020年疫情这段期间，他们做的最重要的一个工作是把ERP系统里面除了财务系统之外所有的系统全部干掉，重新构建自己的一套系统和解决方案，为什么做这样的决策？因为原有的系统无法对在线用户需求做一个实时响应，无法实现零售商和用户的响应，无法形成一个业务的闭环。
当我们看特斯拉，特斯拉的底层最核心业务系统以自己为主开发的，不是用的传统的ERP系统，因为面对的是一个需求，直接面对消费者的研发、生产、采购服务的全流程，所以自己搭建了自己的业务系统，他的研发速度、和敏捷性、用户需求响应的速度要求他重新构建一套解决方案。
美的过去在推动自己2.0数字化解决方案的时候，发现原有的以C2M——面向消费者定制的需求的时候，原有的技术架构解决方案也满足不了他们的需求，他们不得不重新构建一套独立的系统和解决方案，自己开发类似供应链管理的系统。
阿里自己的犀牛智造，盒马鲜生，好像是两类不同的业务性，本质上技术的架构逻辑上是一回事，我们负责技术的同学们，最痛苦、最艰难的决策是我们是不是要从现存的存量的ERP，WIMS买一套软件回来，还是自己重新独立开发一套系统，结论是不得不自己来开发。
因为当你面对一个高度不确定的一些需求的时候你提升一个更好的，提供一个更好的客户体验的时候，必须需要重新构建一套系统，这里面我们经常在讲，数字化的背后有两个关键词，一个叫做转型，一个叫做原生，数字原生的人才。
什么叫做转型？什么叫做原生？转型就是你去游泳从A游到B这个地方，有一个教练去教你如何呼吸、怎么蹬腿。原生是从A游到B，B这个数字化肥沃的土壤有一批小企业在等你，如果数字原生用水的状态来描述的话，就是长了一颗腮，一出生就会在水里呼吸。
有人说了一句话，他说转型的数字化转型的终点是数字原生，我们说条条大道通罗马，有人出生的时候就在罗马，出生在罗马的这批人有什么样的特质呢？
我们觉得4个标签，第一个应当是一个客户运营商，什么叫做客户运营商呢？实时洞察客户需求，实时满足客户需求，而且可以给客户提供极致的体验。
第二你要成为一个客户运营商必须是一个数据运营商，有4个标签，第一你的数据是实时在线的，第二是端到端的，第三科学精准的，仅仅满足三个条件还不够，你应该满足第四个条件，第四个条件是基于3个数据的特征实现了从数据的拥有到核心竞争能力的跨越，换句话说，企业重要的竞争力来源来自于数据驱动，这个是对数据运营商。
但是除了你成为一个客户运营商、数据运营商成为一个进化型的组织，敏捷创新、推动自组织的涌现和生长，最后长在一个平台，长在数字原生设施原平台才可以成为数字原生的企业。
我们重新思考过去三十年、四十年走过来的这些ERP、MES等等，在我看来这个是一个旧地图，是在过去的二十年、三十年这些软件在定义今天所谓的数字化转型。今天打破一个旧世界建立一个新世界，重新定义这个时代，重新定义这个时代就是按照需求、场景、角色去定义。它是一个体系架构的大迁移的时代，在体系架构大迁移的时代，我们所谓的转型和重构的起点是，我们是要从理念上转型和重构。
这里面两个方面，第一个思考，当我们获得了一个企业的订单之后，这个订单就在你的产品设计、产品测试、产品维护、生产制造、工艺设计每个环节流动，我们会去车间参观，厂长说这个是机器人、切片机等等，我们设备都是无人化的，这个是一个智能制造。
但是另外一个问题，信息生产的每个环节流动的过程中，是不是可以越来越少的不需要人去参与？我们今天看到的场景是在很多时候，我们的工单管理拿着纸张，打电话，嘈杂环境两个工人喊着说话，我们开会，拿着表格，我们做的事情都是数据进行加工处理执行。
所谓的数字化是什么？所谓的智能化是什么？就是今天所有的对于数据的处理应该基于模型驱动的，从基于文本信息流动到基于模型，这个模型是几何模型、功能模型、性能模型、工艺模型，所以智能化的本质不仅仅是你看得见的自动化，而是数据在每个环节流动的过程当中，是不是可以越来越少的人参与。
当然刚才讲的数据，端到端的实时的闭环的才是真正的智能制造。那么这个过程当中，我们的一个现象是传统的工业软件体系从ERP、MES包括工业知识的解构和重组，我们说的重构是今天数字化转型的关键词，把过去的系统里面的功能模块不断的组件化、平台化、微粒化，构建起各式各样的微服务的组件，当这些微服务组件可能来自于ERP、PRM各种传统的不同功能模块，不断的重新的封装，封装之后面向角色、面向场景、面向应用，重新实现一套新的技术架构和解决方案。
好了，那回到钉钉是干什么的？在我看来钉钉做的一件事是当我们面对的整个软件体系架构在新的时代解构和重组的过程中，钉钉搭建一个平台，包括低代码的aPaaS，系统之间集成的iPaaS，数据沉淀的dPaaS，还有AI PaaS提供了很多功能组件和平台，这个平台就是帮助企业把传统的那套技术架构牵引到新的解决方案。
这里面提供了非常丰富的组件模块工具和方法，这种组件可以来自于我们的ISV开发的，可以企业自己去搭建，也可以应用钉钉原生的，基于这样的一套技术架构，可以支持到企业构建自己新的软件的架构和解决方案，而只有这样的解决方案才可以面对今天企业的业务系统。
最后，在这部分做一个总结的话就是，今天钉钉所构建的平台和传统的那些架构之间是什么关系？我觉得他有4种关系，或者说4个发展阶段，第一个关系是他是对传统业务系统没有覆盖部分的补充，补充原有的真空；第二个比如说像东方日升很多设备管理、巡检、OA财务等等；第二个是信息系统之间的一个集成，可以让多个系统实现互联互通；第三个是他把之前一部分功能组件进行解构，卸下来重新开发一部分；第四把所有的系统卸下来，重新基于钉钉搭建解决方案。
我们的需求端从过去的确定性变为不确定性，诉求从提升经营效率到如何支撑高频创新，我们的核心理念是如何从企业内部管理到客户运营为核心，从技术体系来讲，一个封闭的技术体系到低频的系统如何引进开放高频动态，甲乙双方关系提供一套解决方案演进到智能化运营。
拥抱云+AI定义的智能时代
最后关于智能化供应AI发展，加速进程的重要方面，今天讲从IT时代到互联网时代到智能时代，IT时代全球最大的市值公司两千亿美元，互联网时代像苹果、亚马逊、微软两万亿美元，可能到了智能是十万亿美元的公司出现。
这个过程中AI大模型对于制造业来讲是应用的一个主战场，会融入到制造业的设计、生产、运维、销售的每一个环节，而且对于制造业的改造升级最重要的方式会重构整个工业软件的体系，它对于这个软件体系重构带来制造业的提升，就像今天讲的大模型的应用在我看来可以生成小作文，但是产生最大价值的是可以生成软件代码，对实体经济产生重要的影响，就像阿里，可以帮你续写代码，那么像Google他们做的一个评估是GPT4软件编程能力相当于年薪18万元的工程师，软件开发能力是支持实体经济很重要的一个方面。
我们看到的是什么？我们看到的是未来3-5年或者更长的时间AI重新定义组织，智能组织的崛起，你会有一个新的员工，员工是一个学霸。不是村里面的，也不是你们县里面的，是地球上的学霸就在你旁边，你开会的时候有三个人在会议室，还有4个AI的员工和你一起开会，你有一个新的员工，会有一个新的员工和他的互动的方式，我们叫做AI助理，当然这个理可能不完全准确，可能是助理也可能是教练，也可能是顾问，也可能是队友，你和他有新的交互，也会有新的流程，也会有新的能力标准。
当然有些岗位会消失，有的岗位会涌现，我们也会去问未来三年、五年对一个企业来讲什么样的员工能力和AI时代相匹配的，有人做过一个研究有三个标签，他应当具有想象力、创造和批判性的思维，我们的HR部门的功能也需要重新思考，我们过去HR做招聘，但是招聘的员工是为了完成一个功能，除了招聘之外是不是可以采购AI的能力的这些业务系统呢？
我们讲数字员工应该归哪个部门？对我们企业内部管理带来很多新挑战，这个是今天当AI到来的时候，刚才讲的解构和重组的过程中构建一套新的技术架构和解决方案，回到一开始讲的，如果讲今天的数字化的一个关键词就是重构，解构和重组。
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