董小英：数据管理与能力构建——传统企业的数字化转型
文 | 董小英 编辑 | 张齐齐
来源 | 数字产业创新研究中心
随着大数据、人工智能、区块链等技术的发展，企业数字化转型浪潮愈演愈烈。近年来，国家提出数字强国战略，把数字经济作为中国增长的新动能。企业应该如何做好自身的“数字化能力培养”，在这场无硝烟的竞争中取得胜利。
在百望云联合数字产业创新研究中心、锦囊专家共同举办的《弹性跨越 数创未来 2020中国企业数字化转型论坛》活动中，北京大学光华管理学院教授、数字产业创新研究中心主席董小英老师进行《跨越能力陷阱——企业数字化转型的机制创新》的演讲，为大家答疑解惑。
以下是演讲实录
一、企业数字化转型的背景
企业数字化转型的背景如何理解、设立怎样的目标、需具备哪种能力、转型要素有哪些。在转型发展过程中，从人类大的发展格局来看，每次文明的迁移都是由技术驱动。英国纺织技术使农业文明走向工业文明，美国信息技术使工业文明走向信息文明。而现在，随着中美德数字技术的发展，信息文明正在走向绿色文明。可以说，当今世界经济转型的关键节点就是新一代的数字技术。
泰安作为山东省的智能制造重镇，虽然城市不大，但在智能制造方面投入很大。他们专门成立由六名院士组成的专家委员会，来推动智能制造发展。将来整个制造体系，即供应链以及使用的能源一定得是绿色，而绿色供应链就是靠数字化来实现。所以，将来如果线上能力不足，会在发展中遇到非常大的困难。
近10年来，随着信息技术的发展，智能手机的出现和在线交易能力的提升为我们的衣食住行提供了巨大的便捷。从全球发展来看，移动互联网铸就美国巨大的四到五个在线企业板块。以往，中国对技术发展的认知比较延迟，但现在，中国年轻创业者的反应速度非常快。中国和美国的平台性企业，现已经涨到全世界的90%，欧洲只占到4%。将来，基于平台的竞争会在各个行业领域无处不在。特别是工业互联网，工业制造业的在线化、平台化、数据化以及智能化的体系孕育着数万亿美元的巨大的市场的规模，是全球竞争的制高点。例如美国对中国华为5G的针对和禁止，体现了 科技 竞争的惨烈，大家争先恐后在竞争中占据领导地位。
数字经济最核心的两个方面：平台和数据。作为财务人员，不在竞争战略的一线，感受不到数字化转型投入给企业带来怎样的价值，财务人员做数字化负责人时，才会推进有力。当然，有时财务人员对数字化价值理解不到位。因为数字化的投入，需要3到5年才产生带动效应，不能为企业快速的带来现金流，所以财务总监在数字化投入上可能持反对意见。实际上，如果企业没有这样的能力构建，整个企业的速度就会慢下来。
平台企业最重要的一个功能就是基础设施。比如我们无法想象离开手机的生活。对于一些年轻人来说，出行时宁愿做高铁也不坐飞机，脱离不了WIFI的环境。另外，手机的功能越来越多元，越来越多的功能都集成在手机上。平台企业的边界拓展能力非常强。比如滴滴出行，我们即可以说它是 科技 行业也可以说是出租行业，但本质业务还是交通出行。滴滴服务占到中国市场的97%。作为出租公司，如果没有平台，业务不可能做到如此广泛。同时，边界甚至可以跨境。比如蚂蚁金服计划上市，当掌握了海量的客户资源的时候，跨界变得比传统行业要容易，并且这样的企业保持一种高度的开放性。企业打造巨大的生态组合，生存能力与竞争力都会大大提高。
近年来，数据的量增长迅猛。根据联合国贸发组织的统计，我们看到中国的年均数据在逐渐增加，占比达到41.9%，超过世界其他国家。中国的数字经济已经开始提速，而且市场容量很大，数据密度很大，对未来人工智能的发展打下坚实基础。例如，阿里巴巴已经成为最大的数据平台，在后疫情期间也开始像世界其他地方拓展，和亚马逊形成直接竞争关系。
讲到中国经济发展的要素，资本、人才、土地和技术都是关键性要素，这么多年，国家第一次从战略角度提出数据是生产要素。中国过去30年的发展靠自然资源驱动，但这些资源逐渐枯竭。最近提出生产要素是关键性的，要将其市场化。数据资源从不同的视角去开发，隐藏的价值都可能被挖掘出来。这意味着数据资源的价值取值不尽、用之不竭。数据就像阳光，具有普惠性。但是，做数据挖掘处理和数据分析的人才匮乏。根据CDO调研结果发现，某些领导对数据部门要求很高，但投入不够，说明了上层领导缺乏数据的战略价值意识。
建立平台以后，将所有交易沉淀在平台上，通过数据的采集、清洗和整合，形成数据看板，将数据可视化，形成多元数据看板。企业根据这些数据改善管理。通过数据驱动产品创新，降低成本，提高效率，实现数据洞察，发现新商业价值。企业实现数据驱动业务和数据驱动管理，实现数据的增值。这个时候中国的整体经济开始转向数字经济。当然，实现成熟的数字经济，我们还有漫长的路要走。
企业数字化转型面临着内外两方面压力。现如今，客户要求越来也高。比如，用户对下载速度的要求很高，速度要快、广告信息投放要精准，和用户需求匹配。基于客户需求，供给端即企业就要进行良好的交互。在人工交互或者机器人等智能交互后，想要提高速度，就需要进行整合，建立数据和信息系统连接的数字神经网络，消除信息孤岛。
那么，信息化与数字化有什么不同？信息化是局部流程、局部环节和局部资源。以财务工作举例来说，当采购或销售出现违规行为，工作人员只能做事后管理。ERP系统出现后，可以控制超预算行为不发生，变成事前管理。但今天，只是财务流程数字化还不够。企业要做到设备的数字化、生产过程的数字化、客户服务交付的数字化和物流的数字化。所以，数字化在速度、广度、深度、精度、强度和细节六个维度都是在信息化基础上进行非常大的拓展。
二、企业数字化转型的目标
生存和发展是数字化转型最底层的目标，企业数字化的本质还是要解决企业管理中的痛点。例如财务数据的核算要快速且精准，就是把数据整合的速度加快。例如业绩部门年终发奖金时，基于数据来给出业绩的驱动指标。所以，数字化可以带来怎样的生态？基于长期的企业数字化研究积累，总结出企业数字化转型的“六不”目标：
1、产品服务不淘汰。很多产品没有智能化能力，很可能就会被淘汰。
2、管理决策不犯错。以前企业决策依靠人的经验，现在依靠机器识别，精细化程度明显增高。
3、价值运营不掉链。在供应链整个体系中，有很多的问题和梗阻，价值链和供应链的数字化，要打通这些梗阻，快速的做到上下游的无人交易，基于全机器流程，结果真实及可信。
4、客户服务不落伍。即线上服务，客户体验至上。
5、商业模式不翻车。现在的数字原生企业就是商业模式创新的典型代表。所以商业模式要重点考虑如何实现在这种这种颠覆式的变革中不翻车，锁住客户和争夺市场。
6、生态伙伴不掉队。在生态中，我们的合作伙伴都是并行的，如果你不在线上，别人在线上跑得很快，你可能就要掉队了。
经调研，企业的信息化和数字化过程中，最受益的就是报销问题。以前报销流程繁杂，没有数字化的过程支撑，给财务人员带去很大的麻烦。经报销过程简化后，大大提升整个企业的效率。IT行业互联网行业称作数字原生企业，因为在客户、员工上网等都会产生数字轨迹，而传统企业没有数字轨迹的支撑。所以，数字化转型对于传统行业来说挑战更大。传统行业数字化转型，既要把传统的事做好，还要像互联网企业一样，管理好所有的资产，即先把所有的资产数字化，包括财务资产的数字化。对于互联网企业，本身就有数字孪生。它依靠大量的消费者，描绘出用户画像，画像越多越细致，推广就越精准。在这个过程中，会积累大量的数字资产。比如阿里数据中台，上联服务市场拓展，下联基础数据是极其关键的战略资产。它的数据分析能力非常强，数据汇集量越多，平台价值越大，获取数据的便捷性越高。如果传统企业不做转型，慢慢就会被数字化企业淘汰。
对传统企业来说，要做数字化转型需解决四个问题：
1、速度：决策的速度，供应链的编排。转型速度方面的关键问题是思维认知的问题，企业的高层领导要组织变革。
2、范围：对象与过程，边界和生态。过去传统企业的内核都不是靠数字化来做，这些过程要数字化，就需时间和精力的花费。
3、规模：弹性与伸缩，模块与复制。将平台的技术能力复制到所有的分子公司甚至客户，打造一个数字化生态，用数据创造价值。数据管理第一次做起来很难，但是复制利用的成本几乎可以忽略不计。
4、价值：商业模式，价值分配。其一，通过数字化转型，新旧数据随时调取，各种指标精准测量，实现数据资源的重用。其二，资产可以复制，数据可以输出。通过控制平台架构，进行商业售卖来收取一定的费用，降本增效。数据的价值链给企业带来创造价值。其三，能力的建设中最难的数据管理，以前财务部的纸面数字变为数字化表示。
三、企业数字化转型的能力
数字管理价值链由六个环节构成：数据采集、数据标准、数据质量、数据整合、数据分析、数据文化、数据价值、数据资产和数据采集。
对于数据采集，以前都是靠人工录入，容易出错且容易作假。所以，数据采集的关键是人工介入越少，数据越真实可靠。将来整个供应链的交易都会靠机器自动进行数据采集，确保数据的真实性、可靠性和高效，形成清洁、完整与一致的数据湖。
对于数据质量，包括五个方面。第一，数据真实，尤其对财务人员来说，不要做假账。第二，数据可得。第三，数据具有可解释力。数据量大，却不具备数据分析，则数据没有价值。第四，数据可靠。数据要展示企业的真实运行情况。第五，数据共享安全治理。企业应考虑数据政策、数据整合和数据分享。确保数据不被一个部门垄断，避免产生数据治理问题。
数据质量的管理框架也尤为重要。企业要对质量进行策划、控制质量、改进质量、测验质量。在这个过程中，要发展源数据和主数据，企业部门要分工明确，职责必须标准化。
另外，就是资产数据化。要把表单整个流程全部数字化，这件事要花费时间去做。特别对于传统企业来说，数字化就是一场马拉松。因为要把整个过程和资源一步步数字化，是一个持续投入过程，但也是企业数字化最重要的力量积蓄。买好设备、加人工智能、语音识别等都不是真正的数字化。数字化就是整个业务的底层，数字化转型过程中，先进行资产数据化，资产数字化以后作为管理运营工具，后边才能实现数据增值。
企业业务部门和IT部门要做到数据共享，确保业务部门可以及时得到想要的数据和信息。比如华为，新员工刚上任，也可以立刻获得客户的背景甚至喜好。比如设备的维修 历史 ，潜在问题等数据可以清晰呈现，帮助人员精准维修。
对于财务人员来说，数字化转型既是机遇也是挑战，大家要高度重视转型压力。在全要素、全过程、全链条和全领域的财务数据集成过程中，财务的视角会更大，获取数据更多。以财务为核心和整个业务环节对接的整合过程，即数字孪生，将来企业所有方面都会和财务发生关联。现在农业、建筑业、传统制造业等很多企业都提出个性化和数字化。在将来行业的发展中，所有岗位都需要数字化技能，所以大家要高度重视，如果不做自我转型，数字技能没能掌握，工作中就会产生问题，就会被行业淘汰。
四、企业数字化转型要素
这次疫情大大提速了全球企业的数字化转型，但困难也随之而来。在数字化转型过程中，每个企业的能力是不同的。对于有些企业，只依靠单一的逻辑思维和知识体系来运行发展，沉浸在舒适区内，陷入能力陷阱。当企业想要有所变革，就需要找到自身的能力缺口，即增加新理念，新技术，寻找新的发展空间。实现新技术和材料之间的融合，就打破了能力距离。财务人员不一定去做销售数字化的工作或研发，只需把财务的能力和数字化深度结合，经基于底层财务的管理体系数字化以后，加速企业转型。所以，对财务人员来说，强项还是才能，加之数字化的手段，消除能力距离也不是很难实现。
在数字化转型的新能力构建中，中小型企业缺人才和知识。数字化过程是变革和创新的过程。企业也有很多担心，比如数据隐私问题。对创新型企业来说，主要是行为约束。经调研，在词频统计中，我们发现，企业数字化转型最大的问题就是缺少数据方面的人才。数据、思维和业务都需要我们在数字化过程中克服。
最后，在数字化转型过程中，大家要具备企业家和二次创业精神，目标明确，持之以恒，坚定的向前走。数字化转型的趋势不可更改。以上就是今天和大家分享的内容，也祝大家的企业数字化转型行得通！谢谢大家。
东莞松山湖精神是
10月31日，松山湖传达贯彻党的二十大精神大会召开，认真学习贯彻党的二十大精神，按照全省、全市传达贯彻党的二十大精神大会的要求，对园区学习宣传贯彻工作进行动员部署。
市委副书记、松山湖党工委书记刘炜主持会议并讲话，松山湖党工委副书记、管委会主任欧阳南江传达全省、全市传达贯彻党的二十大精神大会精神。
松山湖党工委、管委会领导班子成员，管委会副处级领导、各部门相关负责人，松山湖控股公司、科学城集团、生技公司负责人，各片区专职副书记，教育党委及下属党组织负责人等参加会议。
刘炜指出，党的二十大，是在全党全国各族人民迈上全面建设社会主义现代化国家新征程、向第二个百年奋斗目标进军的关键时刻召开的一次十分重要的大会。园区各单位、各片区、各级党组织要深刻认识党的二十大的重大意义，增强学习宣传贯彻党的二十大精神的政治自觉、思想自觉、行动自觉，埋头苦干、奋勇前进，用实际行动和优异成绩为全面建设社会主义现代化国家贡献松山湖力量。
刘炜强调，要学深悟透党的二十大报告的丰富内涵，切实把思想和行动统一到党的二十大精神上来。松山湖高新区经过近21年的发展，对于建设现代化具有很好的基础和条件，要用好这种优势，不能辜负前辈们打拼下来的“丰厚家底”，要对标对表中国式现代化的最新部署，把松山湖摆进去，锻长板、补短板，坚定信心、锐意进取，在推进中国式现代化新征程中担当作为，努力把松山湖打造成为高质量实现中国式现代化的全市样本。
全体“湖人”要进一步强化担当意识，主动承担历史赋予的重要任务，不断巩固提升松山湖作为全市高质量发展引擎的定位，推动松山湖成为全市的松山湖、大湾区的松山湖、世界的松山湖。
刘炜指出，学习贯彻党的二十大精神，具体落到松山湖，最关键的就是要用实干、用实实在在的行动把总书记的殷殷教导和指示批示落到实处。要坚持发展是第一要务，不断塑造发展新动能新优势，持续擦亮“先进制造”金字招牌，在“东莞制造”乘势而上、转型升级的新征程中再担高质量发展排头兵。
要加快战略平台建设，持续提升科技创新水平。坚持以建设大湾区综合性国家科学中心为统领，不断提升自主创新能力、资源集聚能力和成果转化能力，努力在全市乃至湾区发挥核心引擎与辐射带动作用。加快打造大科学装置集聚区，加快构建全链条全过程全要素的创新生态体系。
要把提升城市品质作为重要抓手，不断提升城市配套和管理水平，努力走好园城蝶变的进阶之路。要聚焦增进民生福祉，不断创造更美好的生活。要建设文化强区，不断提升文化供给水平，打造随处可见的“文化+科技”场景，让空气都飘着“科学的味道”。
同时，要高水平统筹发展和安全，营造稳定的社会环境，毫不动摇抓好疫情防控工作，持之以恒抓好安全生产工作，全力维护社会稳定。要全面加强党的建设，增强基层党组织凝聚力和战斗力，深入落实新时代党的建设总要求，纵深推进全面从严治党，为园区发展提供坚强政治保证。
刘炜强调，要强化组织安排，迅速在园区掀起学习贯彻落实党的二十大精神的热潮，把学习宣传贯彻落实党的二十大精神作为当前和今后一个时期的首要政治任务，持续推动党的二十大精神落地落实。
刘炜指出，要把学习贯彻党的二十大精神与全力冲刺目标任务结合起来，重点围绕“疫情要防住、经济要稳住、发展要安全”，抓紧推进四季度各项工作落地见效。各班子领导、部门还要以时不我待、只争朝夕的精神，立足实际做好分析和研判，提前做好明年各项工作的谋划，为明年开年提前打好基础。
国家自然灾害防治研究院是应急管理部和中国科学院于2019年12月30日成立的国家级自然灾害综合性防治研究院。主要承担自然灾害防治重大政策、基础理论、关键技术、重要装备研究，以及科技成果转化和应用示范等工作。国家灾研院立足发展天空地一体化综合减灾技术，突破包括重特大地震灾害在内的多灾种、全要素、全过程与全链条自然灾害防治基础理论，面向国家自然灾害防治重大战略部署，立足我国自然灾害综合减灾实战需求，打造国内一流、国际先进的自然灾害防治科研平台。
国家灾研院现有中国科学院院士1人，法国科学院院士1人，国家“万人计划”领军人才2人，拥有复合链生自然灾害动力学应急管理部重点实验室、北京市地震观测工程技术研究中心、中国地震局地壳动力学重点实验室、地震卫星应用中心等科技基础条件平台，具有地球物理学、地质学硕士一级学科授予点和独立招生资格的博士后科研工作站、外文学术期刊《NaturalHazardsResearch》等，并为国际岩石力学与工程学会地壳应力与地震专委会挂靠单位、中国岩石力学与工程学会支撑单位，中国地质学会、中国地震学会、中国地球物理学会、亚太空间合作组织专家委员会等理事单位。
内设科研机构，编辑，播报：（一）自然灾害基础科学研究中心。负责巨型灾害与多灾种、复合链生灾害的孕育、发生、演进过程及致灾成灾机理研究，开展巨型灾害与多灾种、复合链生灾害综合风险识别与防治基础理论研究。
（二）地质灾害研究中心。开展崩塌、滑坡、泥石流、地面塌陷等地质灾害研究工作，研究地质灾害的发育演化规律与致灾机理，开展地质灾害感知识别、监测预警、风险防控、应急处置救援技术研发，参与地质灾害应急救援标准规范体系建设。
（三）水旱灾害研究中心。开展防汛抗旱基础理论与技术研究，参与防汛抗旱应急规划、标准及预案编制，开展水旱灾害风险识别、监测预警、应急抢险处置、灾害调查评估等技术与方法模型研究及推广应用，研究重大险情灾情旱情机理和情景构建，参与有关水旱灾害的险情灾情分析研判、趋势预测和总结评估工作。
（四）森林草原防灭火研究中心。开展森林草原火灾发生机理、演化规律等基础理论研究，组织开展森林草原火险预警指标体系研究，开展森林草原火灾发生、发展和蔓延及火灾处置动态模拟与推演模型研究，参与森林草原火险会商、趋势预测与火情分析和总结评估工作。
（五）气象灾害研究中心。开展台风、暴雨、风雹、雪灾、低温、雨雪、冰冻等气象灾害的基础理论和减灾技术研究，研究灾害性天气的预测理论与方法，研发气象灾害影响评估技术与应急处置技术、致灾天气形成机理及检测预测预警技术，开展气象灾害风险模拟与预防方法研究。
（六）地震灾害研究中心。研究地震灾害孕育机制、发生过程、演进传播、致灾机理与复合链生灾害成灾规律，研发地震灾害风险识别、监测预警、损失快速评估与应急处置等关键技术和评估模型。
（七）城市灾害研究中心。开展城市灾害风险防控基础理论、监测预警技术、风险防范技术、应急处置救援技术等研究与推广应用，参与重点城市灾害监测预警、灾害综合风险评估体系建设。
（八）空间信息研究中心。开展天空地一体化自然灾害信息感知理论、应急响应模型方法与应用技术研究，研发通信—导航—遥感一体化灾害应急救援技术，发展多圈层多物理场耦合作用理论及其致灾模型，为应急救援业务体系建设提供科学技术支撑。
（九）战略规划与创新研究中心。开展国家自然灾害防治工作发展战略、方针政策、体制机制、法律法规标准研究等工作，提供自然灾害防治技术咨询与建议，参与开展自然灾害防治领域有关专项规划编制、重大项目论证、跟踪评估等工作。
（十）救援技术装备物资研发中心。开展自然灾害防治、城市灾害应急处置与救援装备设备以及应急装备体系研究，关键技术与装备设备物资研发、测试与应用示范，组织开展自然灾害、城市灾害装备成果转化及推广应用。
作者：哈尔滨工业大学常务副校长、中国科学院院士 韩杰才
机器人在推动制造业高质量发展中的地位
机器人是“制造业皇冠顶端的明珠”，其研发、制造、应用是衡量一个国家 科技 创新和高端制造业水平的重要标志。我们不仅要把我国机器人水平提高上去，而且要尽可能多地占领市场。
随着人口红利的消失，机器人在现代制造业中发挥着越来越重要的作用，中国从2017年开始成为世界机器人增长最大的市场。据预计，在2022年中国机器人市场规模将达到805.2亿美元，全球占比高达38.3%。中国机器人市场涵盖了全部20个行业类别、60多类主要场景。工业机器人应用领域已经率先从 汽车 、电子、食品包装等传统领域，向新能源、环保设备、高端装备、仓储物流等新兴领域加快转变，机器人应用场景也在从传统 汽车 及3C制造向新场景和新行业延伸。如何扩大并深耕场景，提升行业应用范围和水平，是机器人行业未来非常重要的爆发增长点。
机器人已经具备成为独立工业母机的可能性，发展智能工业机器人为我国制造业换道超车提供了机遇。工作母机处于产业链核心环节，是现代工业的心脏，是整个工业体系的基石和摇篮。机器人的出现打破了人们对于工业母机的认识，随着视觉、语音等人工智能技术在机器人上的应用，机械系统和电子系统高度融合，工业机器人正在替代传统机床成为新一代独立工作母机。在机械系统和电子系统层面，目前六轴机器人很大程度上已经具有了工业母机的特性，FANUC和ABB展示的用机器人制造机器人生产线就证明了这一点。
关键核心技术缺失制约机器人产业高质量发展
近年来我国将机器人关键核心技术作为 科技 发展重点领域，相继攻克了减速器、伺服控制、伺服电机等关键核心零部件领域的部分难题，但相比之下，国产机器人核心零部件竞争力仍旧不强，存在精度差、寿命短、故障多等问题，市场应用端当前还是大部分依赖进口，其中占工业机器人生产成本70%以上的三大核心零部件——减速器、伺服系统和控制器，国产产品市场份额还不到5%。要有效弥补 科技 创新的短板，必须发挥我们的制度优势，加大研发资源投入，充分释放青年人才队伍红利，强化核心技术攻关，完善创新制度设计，构建面向全球的创新体系和生态，持续提升中国 科技 创新能力。
构筑创新生态驱动机器人产业高质量发展
创新生态通常指为创新活动提供的条件和环境，是创新要素相互连接形成的网络。创新生态的构成主体一般包括大学和科研机构、企业、金融机构、政府和各类中介形成的功能综合体。其中，政府提供政策法规、条件支持、政务管理和服务；大学和科研院所提供知识、技术、人才支撑；金融机构提供资金融通；中介机构推动知识传播、技术扩散和成果转化；企业是创新生态的关键主体，建设“以企业为主体、以市场为导向，产学研深度融合的技术创新体系”已经成为 社会 共识。机器人是智能制造的共性技术和基础产业，是支撑制造业高质量发展的关键环节。哈尔滨工业大学发挥学校在机器人领域的技术、人才、项目优势，与黑龙江省、哈尔滨市联合成立了哈工大机器人集团（HRG）。在实践 探索 中我们认识到：构筑机器人创新生态，有助于促进制造业高质量发展。
一是以供给侧改革补齐创新短板，完善机器人产业创新链。创新链包括“基础研究—共性技术研究—商业应用研究—产品开发—工艺优化—规模生产”等功能环节。HRG按照平台模式和生态模式，建立广泛连接和开放合作的创新系统，全面打通资源导入渠道，优化资源配置，实现创新链上下游各环节的业务协作。在生态构建和创新链协同中，突出了以企业为主体、以市场为导向，有利于产学研合作的深度融合。实现创新链全链条全要素赋能，全面提高创新质量。
二是以共享共赢实现产业价值重塑，促进机器人产业链协同。产业链是生产制造各环节前后衔接构成的业务链条，包括从原材料到最终产品的全过程。产业链协同主要表现为利益协同、技术协同和空间协同，相关研究视角包括价值链、企业链、供需链和空间链。机器人产业链主要包括“技术研发—核心技术和零部件—本体制造—系统集成—售后服务”等环节。HRG积极为产业链关联企业提供要素赋能，协调上下游企业的合作配套关系，优化业务布局和区域协作，形成功能互补、利益共赢的事业共同体。机器人产业的竞争是全球化竞争，不只是企业之间的技术和产品的竞争，还包括国家的产业链、供应链、创新体系之间的竞争。
三是以利益共享推动风险共担，实现机器人产业资本链融合。一般来讲，资本链包括“募集资金—投资—项目培育—资本退出”等资本流动过程。资本链涉及投资人和投资机构、融资企业、资本市场等主体。资本是动员、组织和配置创新资源的关键力量。机器人产业是技术密集型和资本密集型项目，构筑机器人创新生态，需要促进创新链和产业链与资本链深度融合。通过资本的力量，可以更好地动员和整合资源，促进成果转化。HRG在机器人领域通过借助资本力量，有效导入创新创业资源，成功孵化了上百个优质产业项目，打通了 科技 创新、成果转化、产业培育的业务逻辑。
四是以协同创新引领创新生态发展，加快机器人产业体系建设。构筑机器人创新生态，要致力于机器人领域的产业体系建设。党的十九大报告提出“加快建设实体经济、 科技 创新、现代金融、人力资源协同发展的产业体系”。产业体系所包含的四方面内容构成了一个有机整体，是“转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力”的系统工程，缺少任何一个方面都不完整。HRG通过“创新+创业+产业”联动发展的业务逻辑，形成了包括产业研究院、孵化体系、产业基地、专项投资基金在内的“科创产”综合体业务模式，并在合肥、岳阳、中山等多个地区成功落地。围绕机器人产业，形成了实体经济、 科技 创新、现代金融、人力资源协同发展的局面，为地方经济发展构建了区域性机器人产业体系。
机器人是智能制造的重要支撑，是实现“互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”的主导力量。构筑机器人创新生态，开放共享创新生态平台，实现新技术交叉融合；打通创新链、对接产业链、融合资本链，促进实体经济、 科技 创新、现代金融、人力资源协同发展，实现规模效应和集聚效应；建立以企业为主体、以市场为导向、产学研深度融合的技术创新体系，整体推进 科技 创新、成果转化、产业培育工作，优化创新体制机制，打造经济增长新动能，促进制造业高质量发展。
韩杰才，哈尔滨工业大学常务副校长、中国科学院院士。他长期从事超高温复合材料、红外光学晶体与薄膜材料的研究，揭示了材料超高温烧蚀机理和规律，发展了细观热烧蚀理论，提出了多元氧化物和固溶体抑制氧化烧蚀的机制，实现了材料氧化抑制与高温强韧化的协同，并应用于高超声速飞行器防热系统。发明了大尺寸蓝宝石晶体专用生长方法及生长装备、四面体非晶碳复合增透保护膜及制备工艺，用于多个工程型号，并长期致力于推动新材料、机器人 科技 成果的转化和产业化。曾获国家自然科学奖二等奖、国家技术发明奖二等奖、首届全国创新争先奖等。
全链条是指所有的环节都应充分尊重和吸纳最广泛的民意。
全链条全方位全覆盖需要：
1、具备条件的建制村通水泥（油）路全覆盖。
2、中小学校舍安全改造全覆盖。
3、县乡村三级卫生服务体系特别是村级卫生室全覆盖。
4、村通广播电视全覆盖。
5、农村安全饮水全覆盖。
相关情况简介
2010年山西省省长王君在《政府工作报告》中响亮地提出：决心用两年时间，在全省农村实现“五个全覆盖”，即具备条件的建制村通水泥（油）路全覆盖；而且这个中小学校舍安全改造全覆盖；县乡村三级卫生服务体系特别是村级卫生室全覆盖；村通广播电视全覆盖；农村安全饮水全覆盖。件件得民心，事事合民意。
应对挑战，为企业安全生产赋能
纵观业界典型的安全事故分析报告，通常会有四个共性的问题，这也是关乎企业安全生产最主要的四大挑战——风险辨识不到位、特种作业不合规、隐患治理不彻底、应急能力不匹配。
王兴华指出，要从根本上解决这些问题，就必须认清导致这些问题产生的真正原因和现状。他分析称，当前企业主要有6个显性或隐匿现象造成了这些问题。
首先是有系统缺数据。事实上，很多企业并不缺安全管控系统，特别是危化品生产企业将安环管理作为信息化建设的重点。但大多数企业缺乏数据和模型的沉淀，以及对生产现场数据24小时不间断的远程监测能力。同时很多数据的源头不是基于设备，而是基于人工填报，这就可能造成数据的不及时或不准确。
其次是有数据缺模型。尽管有的企业通过系统将数据沉淀下来了，但缺少安全生产标准与设备数据模型的关联。安全管理与企业的人、机、料、法、环是紧密相关的，但是企业在建系统的时候，这些专业系统往往分开建设，这就导致安全漏洞/隐患没有与数据模型、安全模型匹配起来；设备工况数据、缺陷数据、失效特征等缺少沉淀。
第三，有报警缺闭环。有些企业的一线作业人员水平参差不齐，缺乏问题分析和跟踪的闭环；譬如当自动化系统报警时，因为找到报警的逻辑而盲目关闭警报，没有从根本上消除缺陷，反而会带来更大的隐患。
第四，有监督缺效率。一些企业建立了安全监督的机制，但缺少有效的工具支撑，导致管理效率低下。譬如很多工作依然采取手抄笔录的方式层层上报，以报表代替管理，工作死角较多，这也导致无法对监管对象的动态变化实施掌控；另外，安全分析评价被事务性工作侵占，无法及时了解全面、真实的安全信息。
第五，有制度缺执行。有些企业上了智能巡检，但可能只是形式上的检查，为了应付监管进行人为的造数；并且安全教育是纸面上的教育、打卡式学习，为了留痕而留痕，缺少真正的执行。
第六，有专家缺共享。很多企业的安全知识和经验没有得到充分的复用，特别是一些集团型企业，专家资源可能会比较短缺，因为不可能每个工厂都配备高级别的安全专家，这也导致现场出现问题，往往很难得到专家的及时有效支持。
在王兴华看来，随着新一代信息技术和安全生产的深度融合，安全生产的管理方式正在发生深刻变化。这其中，工业互联网与安全生产的有机结合，既有利于加快制造业数字化转型过程，推动提质增效降本，又有利于提升重点行业企业本质安全水平，优化生产环境，降低生产风险。
用友推出面向安环领域的解决方案最早可以追溯到2020年。过去几年，用友基于在全国300多个工厂的实践，沉淀了10多万个辨识数据和30多万各个行业的风险特征点管控措施库，包括每天上万条隐患记录，3万多条特种作业以及5000多个行业应急预案库，并且集成了20多个智能风险分析模型，加速安环管理解决方案的场景化、模型化迭代。
云边一体，打造多级管控的安环管理应用
得益于用友BIP全新的架构，用友安环管理构建了基于多租户的社会化能力和企业集群级应用，通过社会级的主数据、安全智库，以及基于全局性的各种企业级应用实现了数据的互联互通和业务协同。
在具体业务应用上，用友充分考虑了生产现场和云计算中心之间的数据关系，采用了云边一体的架构，打造全员、全要素、全过程、多级管控的安全管理应用。
王兴华强调，这也使得用友安环管理呈现出非常显著的特色，具体来看：首先是连得上、看得见，将工厂侧的数据进行统一接入、标准化集成和实时监测，完成从静态分析到动态感知的全要素管理；其次是管得住、分得清，通过引入先进实践，融合人员、技术、装备、文化等管理，实现场景化、智能化应用和体系化运行，落地企业安全生产的全过程管理；第三是防得准、走得稳，用友安环管理搭建了体系化、标准化和知识化的能力，基于集团级社会级安全智库，进行安全模型沉淀、安全监管赋能、安全态势预测、应急资源共享、应急指挥协同，实现从日常监管到数据赋能。
此外，在感知和管控层面，用友BIP安环管理基于AI+物联网，应用视频集成、图像识别、轨迹跟踪、实时监测等技术，可实时跟踪重大安全设备、重要安全区域、重点安全行为，提升风险感知能力，实现安全生产全要素、全过程、全周期管控。
基于用友安环管理实现对重点工艺、化学品及重大危险源运行状态的实时感知与监测
在预警和应急响应上，用友BIP安环管理，基于大数据技术，构建安全生产风险模型，实现智能预警和关口前移。用友BIP安环管理通过安全态势一张图，动态标注安全监视信息，直观展示厂区布局，实时监视罐区的温度、压力、液位和可燃气体报警信息，以及重大生产设施安全运行参数，实现超前预警。
王兴华强调，以企业业务为导向，贴近企业应用场景，是用友安环管理区别于市场上其他解决方案的差异化优势所在，所以打造一款贴近企业实际、让企业省心安心的应用也是此次推出新品的重中之重。例如，基于用友安环管理应用，企业集团管理人员能直观掌握各分子公司的安全态势，助力精准监督和靶向消缺；工厂安全管理员能够从全厂角度看到隐患排查率、整改率，以及风险四色图、作业统计；一线作业人员，能直观看到自己待排查、待指派、带培训等任务。
优势互补，携手伙伴筑牢安全屏障
从用友在安环管理领域已服务的300多个工厂实践来看，大多数企业通常会同时推进“IoT+设备管理+安环管理”三个项目，王兴华的经验是，这个“三位一体”组合比较可靠和完整，效率也更高，给企业带来的价值也更大。
在这个过程中，用友充分发挥生态伙伴的价值，与专业领域、行业厂商进行优势互补，一起为企业筑牢安全屏障。王兴华介绍，用友BIP安环管理解决方案主要发展了三类合作伙伴：
首先是咨询伙伴。对企业来说，上系统是手段，更重要的目的是落实安全管理体系。在项目过程中用友会联合业内专家进行全面咨询、诊断和评估工作，譬如与专业的安全评价机构、中国职业安全健康协会等进行风险识别、排放评估、安全合规诊断等。
第二类是硬件伙伴。因为用友不做硬件，所以发展了各类设备设施等硬件合作伙伴。譬如智能视频识别领域与百度、紫光华智等公司合作；在定位领域发展了蓝牙技术和UWB技术伙伴；在数据采集领域与浙江大华、海康威视、研华科技等建立合作。
第三类是实施伙伴。因为行业特性和地区产业特点的不同，安环领域的项目实施非常专业，用友发展了不同类型的专业实施伙伴，譬如武汉的诺利捷科技，大连的华信软件等。除此之外，很多大型企业也组建了自己的信息化公司，譬如济源钢铁、福建水泥、旭阳集团等，用友与他们建立了紧密的伙伴关系。
基于与生态伙伴的优势互补，用友在不同行业的不同企业践行着安环管理新模式。譬如河南濮阳是化工大市，危化品生产企业众多，濮阳市正是基于用友“工业互联网+危化安全生产”模式，构建安全生产智慧平台，覆盖全市95家危化企业和258家加油站危化行业重点，连接了政府和企业两端，包含了风险监测预警、双重预防与控制、特种作业许可、特种设备管理、安全大数据、应急辅助决策等安全监管全链条，汇聚了全市危化企业所有安全数据，提升了危化企业降本增效、应急部门安全监管水平。
基于用友BIP搭建的濮阳市“工业互联网+危化安全生产”智慧平台
在山西新钢联集团，基于用友BIP安环管理建立“新钢联安全环保数智化管理平台”，不断提升安全生产绩效，预防和减少事故的发生；在江铜集团，用友携手贵溪冶炼厂打造了中国首家铜冶炼行业智能工厂，在安全环保方面连接了700多种共1万多台设备，监控1600多个危险源及600多项环境要素，实现安全可控、降低事故发生率。
值得一提的是，除了重点着力安全生产方向，用友BIP安环管理还覆盖危废排放治理、员工职业健康等领域，致力于全方位助力企业的绿色安全可靠运行，提升工业高质量发展。
蒙（读音：mēng，méng，měng）是现代汉语规范一级字。
笔顺读写：横、竖、竖、点、横钩、横、横、撇、弯钩、撇、撇、撇、捺。昏迷，暂时失去知觉的[unconscioussenseless]。
如：头发蒙；一下摔蒙了；被一猛拳打蒙了。1、欺骗[deceivehoodwink]。如：别蒙人；你在蒙我吧？2、胡乱猜测[makeawildguess]。
如：蒙对了；别瞎蒙。3、另见méng；měng
