数字化技术的底层思维

我讲数字化转型或智能制造时，经常讲到一些常识性的东西。这些常识性的东西，可以做为逻辑思维的出发点，也就是所谓的“底层逻辑”。有了这些底层逻辑，就可以避免被那些“纸上谈兵”的专家误导，找到解决问题的好方法。

1、学会抓机会。很多人搞数字化的时候，总要讲些所谓的“新思想、新方法、新观念”。但在我看来，许多数字化技术用到的原理、思想和观念往往都是非常成熟的、简单的、甚至可以说是陈旧的。这些陈旧的方法之所以能够用来产生新技术，主要是由于技术条件和需求等客观因素发生了改变。人的主观作用是发现和抓住这些客观的机会，并创造一些必要的条件。这样，就可以用简单、传统方法完成创新了。  

2、学会变通。创新过程中，经常遭遇客观现实与主观需求的矛盾。比如要求花匠“养花不出烂叶子”。在这个段子里，“花会生烂叶子”是客观现实、“不出现烂叶子”是主观要求。当客观现实与主观要求产生矛盾时，不妨把主观要求变通一下。所以，解决这个问题的最好办法就是：“提前十分钟到办公室，看到烂叶子就剪掉，让别人看不到烂叶子”。这种思路，是创新常见的做法。我们推进数字化，往往不等于推进机器决策，而是推进人机协同决策。这就是这一思维方式的体现。  

3、理解计算机的优势和劣势。推进数字化，就是利用计算机的优势。与人相比，计算机反应快、人反应慢；计算机不会算错、人会犯错；计算机没有私心，人有私心；计算机不会打盹、人会打盹；人类生命安全代价大，机器损坏代价小......利用计算机的优势，主要是用人类可以理解的方法，让机器去做。故而往往不需要过于复杂的算法。如果能够利用计算机的这些优势，实现决策的“又好又快”，也就容易创造价值了。  

理解计算机的短处。理解计算机的短处，就是要发挥人的长处。计算机灵活处理意外突发问题的能力不如人类，信息来源也有相对的局限性。机器不容易完成的工作，可以让人来完成，或者机器帮助人来完成。所以，我们强调智能化、数字化，并不是简单地强调机器代人，更多地是人机协同。因为这样做的技术可行性往往更好。比如推进“远程化”。  

4、追求大概率的成功。当我们赞叹一个方法巧妙时，往往意味着这个方法只适合于特殊场景、不能广泛推广；也往往意味着这个方法是在条件不理想的前提下做出来的。在工业领域，一些真正好的方法往往是“笨办法”；计算机也适合用“笨办法”硬算。我们推崇的方法，应该是大概率成功的方法，故而尽量采用简单的笨办法，摒弃对巧妙方法的痴迷。实现这个目标的方法，是为“笨办法”的应用创造条件。比如，数据建模时，不要把学习方法搞得太复杂，而是要努力提高数据的质量。“养花不出烂叶子”思想，也可以帮助人们找到简单易行的方法。  

总体上看，要做实事，一般不要迷信新的东西、巧的东西。