时间：2020年9月27日下午
地点：黄河迎宾馆梅花厅会议室
主持人：各位领导、各位来宾，大家下午好！我是科技集团的总裁，也是今天平行论坛的主持人，今天论坛的主持人，今天我们的会议主题是“新基建助力智慧企业向高级进阶”。今天会议议程是三项：首先介绍一下这次出场嘉宾：中国企业联合会驻会副会长尹援平、中铁建电气化局集团第一工程有限公司副总经理、中原区域指挥长孙克炎、北京国电智深控制技术有限公司副总经理党委委员许志伟感谢各位专家的莅临。
首先为尹援平会长为各位做开场致辞，欢迎尹会长。
尹援平：各位代表、各位嘉宾、朋友们、同志们，下午好！很高兴参加新基建助力智慧企业向高级进阶的平行论坛，在此我代表中国企业家协会向平行论坛的召开表示热烈的祝贺，向软件科技有限公司为论坛做出的贡献表示诚挚的感谢！
今年3月，中共中央政治局常委、常务委员会召开会议时提出加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设的进度，2020年国务院政府工作报告提出，重点指出新兴基础设施，新型城镇化和交通、水力等重大工程建设，新基建迅速成为各地区、各行业和广大企业关注的热点，与传统基建相比新型基础设施内涵更加丰富，涵盖范围更广、更加侧重于突出产业转型升级的新方向，更能体现数字经济特征，能够更好的推动中国经济转型升级。作为新基建的核心，数字新基建的发展更是被寄予厚望，数字新基建将为产业和数字发展注入新动力，成为促进新旧动能转换的重要杠杆和加速器。有条件的头部企业和新兴企业要抓住新基建的战略机遇，加快突破新基建相关的核心技术、关键技术和卡脖子技术，为构建自主可控的国家基础设施做出贡献，为企业发展开辟新空间。
对于传统企业而言，要主动顺应发展潮流，积极应对物联网、大数据、云计算、区块链等新技术改造企业的产品、工艺、运营、管理和服务，不断丰富新基建的应用场景，激发企业的内生动力。这场平行论坛有幸邀请到了城市轨道交通、工程建设、发电、云服务企业的优秀企业，他们将分享新一代人工智能等新技术如何助力智慧企业建设的成功经验，相信能够让大家收获满满。
益通公司自2008年成立以来一直专注于大数据、人工智能先进技术为用户提供智慧化解决方案，尤其是2016年研发成功的伊通大脑核心产品能够有效赋能机电设备和工业生产装备，提升其状态感知、知识提炼和自主决策的能力，得到了客户的一致好评。中国企业家协会始终致力于服务政府和推动企业改革创新，近年来适应数字经济发展的新趋势和企业数字化、网络化、智能化转型的新需求专门组建了智慧企业推荐委员会，致力于搭建政、产、学、研、用有效沟通平台，在课题研究、创新实践、案例总结、线上线下交流、产业合作等方面开展了许多卓有成效的工作，我们愿意与包括厦门豫通公司在内的各行业头部企业、各领域新兴企业积极合作，共同服务于各地区、各行业、各企业的数字化转型和智慧企业建设，为我国经济高质量发展做出贡献。
最后，中心预祝本次平行论坛取得圆满成功，谢谢大家！
章佳：尊敬个各位领导、各位来宾，大家下午好！非常荣幸今天有机会跟大家做这样一个主题分享，其实这个主题很契合当下很多的诉求，因为我们日常在跟很多企业做沟通，今天有机会非常希望接下来我的一个分享能够跟大家一起去思考在新基建的环境下我们企业应该怎么样发展，应该怎么样去搭建我们的智慧企业。基于今天的演讲主题，我接下来的分享会围绕着三个主题词来进行：一是新基建、二是智慧企业，三是智慧企业如何向高阶发展。新基建，2020年是真的非常不平凡的一年，我们今天坐在这里摘下口罩面对面做交流和有这样的沟通机会对于在座每一个人来说都是很幸运。大家都知道2020年发生了非常严重的新冠疫情的事件，在整个面对疫情环境以及我们在抗击疫情的过程当中可以看到我们运用了5G技术、工业互联网的技术。比如说我们很多人在疫情期间都习惯了在线上办公，包括我们家的孩子也在线上接受老师线上的课堂等等，包括在抗击疫情期间我们用人工智能的技术可以看到帮助很多的医生去看很多的片子等等。其实这些都是新基建相关的技术在我们整个抗疫期间的应用，可以说在整个过程当中新基建挺身而出带领相关的产业来进行了这个产业空间的拓宽，帮助我们支撑了在非常困难环境下的经济持续发展。所以，这是我们今天的第一个主题词新基建。
在2020年的5月份，新基建第一次被写入了政府的工作报告，我们可以看到在2020年的政府工作报告当中是明确指出应该要加强我们新基建的建设，发展新一代的信息网络、拓展5G应用、建设数据中心、增加换电站的设施，推广我们新能源汽车激发新消费需求以及助力产业升级。其实这些也是意味着在2020年以及未来很长的一段时间新基建一定会成为助力我们消费升级和产业升级的核心，这也是为什么我们今天需要去讨论他的原因。新基建是相对传统基建而言的，我们想说新基建新在哪里？我们认为他主要新在三个方面：一是基础、二是融合、三是创新。
首先第一新基建新在基础，我们都知道相对于传统基建而言，传统基建都是由我们政府方进行主导的，他主要是做一些公路、铁路、楼宇等等各种的硬件方面基础设施的建设。但是在我们新基建关注的七大热点领域里面会发现除了基础硬件设施的建设，他还涵盖了大数据中心、人工智能、工业互联网等等新兴软件技术的应用。所以我们认为这是他的第一新，在于基础。
其次是在于融合。这方面是需要重点跟大家做分享的，整个新基建从原来关注单一功能转变于多领域之间的融合叠加的效应。我们认为在整个新基建的应用过程当中是实现了技术+基础设施应用场景很有效的融合，他关注了七大领域里面通过5G技术来实现底层数据的采集和传输，通过数据中心来实现数据存储和相应数据服务，通过人工智能的技术来提升相应的算法，最后通过工业互联网的技术实现在工业领域集成的应用。我们在屏幕左手边看到的最后都是需要去服务于基础设施的这些场景，包括我们特高压、新能源汽车、城际铁路和城际交通，我们不是去追求某一方面硬件基础设施建设的先进性，而是应该在于我们的技术跟我们的基础设施整个应用场景的融合。我们所有的技术应该是赋能于我们基础设施建设的，这是我们强调的第二点在于融合。
最后是在于创新。在这个方面不做过多的展开分享，因为他讲的是重点支撑我们科技创新、产业创新以及技术方面的创新，在座各位更多是来自于企业，在这里不做过多的阐述和说明。
我们在聊完新基建，刚才我们提到新基建之新的重点在于融合，其实当下的技术很多，我相信大家从自媒体和各种途径都看到非常先进技术的描述，新技术很多、先进的技术更多，其实我们在跟企业接触的过程当中企业更关注的是你当下的这些技术如何去赋能我们的企业，如何帮助我的企业去发展。所以，我觉得这是我们现在需要去关注的，现在大家都提出智慧企业，那到底什么才是智慧企业？我们在很多的场合大家过多讨论的是说技术的先进性，但是这个先进的技术应用到我的企业之后，我的企业怎么样才能变成一个智慧企业、聪明企业和一个能够像人一样去思考的企业。我们看一下智慧企业，我们认为他应该要具备的特征，我们认为智慧企业当中的智慧是需要类比人的思维和思维模式的。
我用一张图给大家做展示，我们可以看到大家右手边的这张图这是人的思维和行为模式表示的一张图，举一个很简单的例子，我们人是怎么变得越来越聪明呢？比如说你现在走在路上，你通过你的眼睛看到前面有一个水坑我们会怎么做？你看到这个水坑之后就会开始去评估这个水坑的大小，你会让你的手脚做好准备，你的大脑会给你发送指令说跳过去，于是你就执行了大脑给你下达的指令，你跳过去了。那跳过去会有什么样的结果，一是要么跳过去，二是跳坑里面去了。那跳完之后你会自我评估说原来这么大的坑我是跳不过去的，那在下一次遇到同样坑的时候肯定会去评估这个坑我是跳不过去的，要不然我不跳了或者借助其他资源手段去跳。所以在跳坑的过程当中就成长了，没有人教我们怎么做或者有人在旁边教我们说5厘米的坑不能跳，在跳坑这件事情上面我们就变聪明了，这是我们人在学习和成长的过程和简单的例子。
那我们去对比智慧企业，我们认为智慧企业应该要具备的特征跟人的智慧要具备的特征是一样的，我们希望他能够像我们的人一样自己去变聪明，他应该具备一个什么样的特征呢？首先他要通过各种方式获得实时状态的全感知，比如说5G和供应互联网各种技术来实现整个运行状态的感知。那感知完之后会做整个数据资源的分析，包括相关资源的匹配和调度，你企业的大脑会自动给这个决策建议告诉他应该怎么做并且自动去执行，执行完了之后最重要的一点是在执行完之后需要对执行完的结果做批判，你需要自动去批判这件事情做下去之后或者这个操作做下去之后是好的或者是不好的，因为你只有评判了才能让你自己在这个过程当中学习和成长，我们认为这是很关键的一点，所以我们认为整个智慧企业的特征是可以类比人的智慧特征进行思考的。
很多企业会觉得说，如果我在搭建智慧企业的过程当中应该按照什么样的阶段去搭建呢？我具体应该怎么样去落地呢？我们都知道智慧企业是一个很大的概念，一个公司一上来不能说就是智慧企业，我会问你在哪里智慧，你是整个公司都智慧吗？研发和销售都是智慧吗？当然不是，我们认为说一个智慧的企业应该要有他的出发点和他的落脚点。我们认为在做智慧企业整体规划和思考的时候，我们应该要以企业的价值链某一个环节或者某一个应用场景为出发点，这是他的出发点。那他的落脚点是哪里？落脚点是在于说我们在价值链的这个环节应用场景想要达到什么样的智慧阶段，这是他的一个落脚点。比如说我们在跟某一个烟草企业做合作的过程当中，我们帮助他做智慧企业建设的推进过程当中帮他做的，比如说我在他生产含水率控制的环节帮他做到的是辅助决策的智慧阶段。也就是说，我们在谈智慧企业的时候是需要有出发点和落脚点，不能上来就说要搭一个智慧企业，怎么做也不知道，我们认为应该要找到你生产企业的价值链里面的某一个环节的某一个需要去解决的场景，最后为这个场景去设定他想要达到智慧阶段的目标，这样才能说把我们的智慧企业有序的去做一个推进。
重点看一下智慧企业的四个阶段，我们认为智慧企业现在智慧到什么阶段是摒弃了传统的打分制，我们现在在做阶段评价会有1-5分进行评价，但是在我们整个智慧企业的评价模型里面摒弃了这样的打分制，我们认为智慧阶段大概分为四个阶段：辅助决策、类人脑思维、推理演艺，智能执行，我给你一个辅助性的建议，但是我不去执行，你可以去决定要不要执行，这是辅助执行的一个阶段。其次是智能执行的阶段，我给你一个更好的建议并且我自动去执行他，这是智能执行的阶段。到了第三个推理演艺阶段，我给你的不是一个指令，我给你的一套固定的思维逻辑或者我们老师在解题的时候给我们一套方法，我给你一套方法之后自己会进行学习实现你自我的提升，这是推理演艺的阶段。到了第四个阶段就是类人脑思维，老师给你一个方法，你会用这个方法进行解题。很有可能自己会创造出解题方法，如果拥有类人脑的思维，他会自己去找寻自己想要解决方法逻辑思维的这种模式。我们认为这才是智慧企业最高阶的一个阶段，以当前的企业来讲大部分的企业是处在辅助决策以下的阶段，也就是大部分企业的场景都是处在辅助场景以下的阶段，有少部分企业的少数场景已经进入到了辅助决策的阶段。当然有极少数的场景已经进入到了智能执行的阶段，目前来讲能够进入推理演艺和类人脑的阶段已经没有了，这也是在座的各位以及我们各位共同去努力的目标和方向。
其实我们做工业化和信息化的推进已经很多年了，我们之前也做了非常多的工作，那我们在做推进智慧企业这件事情是不是跟之前一样，我们需要经历渐进式的发展，我们之前在做两化的时候都知道大部分企业都在做这几个方面的工作。首先做基础建设，接着进入单项应用的阶段，我只有完成单项应用阶段才具备了向综合集成以及我们协同创新阶段去进阶的基础。我们在传统做信息化的过程当中一直都是这样的思路，我们必须要做基础建设再单项应用和集成，以智慧企业来讲是不是你也必须先到辅助决策的阶段，做完之后再到智能执行的阶段再往推理演艺和类人脑的思维去进行呢？答案是否定的，我们认为海量的数据应用以及各个技术的融合效应的作用下正在重构我们所有知识的沉淀、复用和传递的方式，他彻底改变了我们原来渐进式发展的模式。所以，并不是说你一定要先去做辅助决策的阶段才能够进入到一个智能执行的阶段，其实我们现在有一些企业实际运用的案例过程当中就已经直接进入了智能执行的阶段。
接下来是智慧企业的高阶发展，我们智慧企业如何向高阶进行发展，刚才说到会有几个案例做展示。这是我们在建筑空间领域的案例，大家可以去找一下这四个案例之间的共同点，这是我们在建筑空间领域的一个空调节能运行优化场景的运用。这个场景的目标是通过环境数据以及我们空调设备状态的数据感知，我们感知到这些数据之后会对我们中央空调的系统去做一个运行优化，使整个空调系统的运行更加的好。最终我们想要达到的目标是保证在建筑空间的领域、人群舒适度、达标的前提下来实现我们中央空调的节能降耗。刚才宣传片里面给大家放到现在医院、高铁站、场馆以及今天我们大家所处的会场都是属于超大空间。
大家为什么会扇扇子？因为在现在的环境里面并没有实时的环境传感器，等到后面的空调知道说前面很热的时候已经要半个小时之后了，你们等着半小时之后空调会降下来，这个里面是有很大滞后性的。我们要实现环境、空间、人群、舒适度达标的情况下实现节能降耗。我们可以看到在屏幕的右手边橙色的部分，这是我们系统自动推出来的一个建议，我们的系统会自动推出来对空调系统给出来风系统和水系统操作的建议之后并且自动去执行，执行完之后在屏幕右上角会看到实时耗电量的显示，执行完之后就很清楚的知道说当前操作的能耗情况是什么样的，这就是刚才说的我们执行完之后会有一个评价。在这个场景目前做到的就是智能执行的阶段，这个场景并没有经历说先让他辅助决策或者先推建议和执行，他直接进入的就是智能执行的阶段。
这是我们火电企业应用的场景，这是锅炉燃烧效率的场景，这个场景目标是在保证我们火电企业设备安全、氮氧化物达标的前提下去实现锅炉效率的综合提升。我们可以看到在右下角给出了相关的风量方面的操作，我们给出这些操作的建议给到你之后是在辅助决策阶段，我不是自动执行的，我只是告诉你的操作人员按照我的推荐去操作燃烧效率会更高。所以在这个场景我们做到的是辅助决策的一个阶段。
钢铁企业，这是我们在钢铁行业做的案例，这是转炉炼钢的场景，这是在实现高铁量消耗的目标。同样的我们在这个场景做到的智慧阶段也是辅助决策的阶段，我们刚才说到其实少数企业的少部分场景是进入到了辅助决策的阶段，所以现在在这个阶段的企业偏多。我们在这个场景里面给出的是投料相关的建议确保你的操作工按照我的建议操作去执行之后他的钢铁量的消耗会有降低。但是我只是推荐建议给你，我们可以看到在右手边我建议你的压力设置到多少，但是我并没有自动去执行他。
最后是我们水泥行业的场景，他是我们水泥立磨的环节，我们知道水泥的立磨环节能耗是很高的，所以我们这个场景的目标是确保我研磨颗粒度达标的情况下实现同等电耗的降低，也就是节电。现在屏幕最中间的位置就是我们给出的操作建议，我们可以看到我们给出的研磨压力，风机转速的操作。在这个场景我们实现的是一件下发的功能，只要操作工觉得可以就一键下发由你的系统去做一个执行的动作。每一次我们执行完了之后在我们屏幕左上方就会有一个实时电耗的反馈以及我们下面有一个效率分析，他当天每一次的操作都实时的进行绩效分析帮助我们去关注到每一个人操作的情况。
刚才上面四个案例其实都是我们当前新基建的技术在智慧企业推进过程当中很好的应用案例，大家会发现他们是属于不同的场景、不同的企业和行业，行业跨度是很大的。但是我们在不同的行业里面，刚刚不同行业场景里面运用的都是我们知识图谱+机器学习这样的技术。其实这个词并不陌生很多人都听过，但是他转换成一个比较好理解的和大家听得懂的语言，他怎么让我们的企业进行落地实现呢？我用下面的PPT给大家做一个分享和说明，我们在跟客户交流过程当中会问客户你信什么？客户会说我信我自己，客户认为你所有做给我的东西必须来自于我自己的知识和经验才认为是可信的。我们之前尝试过其他的方式，客户会觉得这个东西没有经过验证过或者在我曾经操作里面没有被发生过，他执行下去的可靠性和稳定性怎么去保证？所以我们会发现说原来客户信任的是他们自己的东西，那客户自己的东西在哪里？其实是在我们在座各位企业数据库里面，这些真的非常多。
所以，我们认为在知识图谱+机器学习方面怎么去应用他呢？我们可以分为三个阶段：一是知识图谱的构建。我们把客户历史上面的经验数据都收集上来之后按照我们SWZ的理论构建成标准化的知识，形成我们的知识图谱。什么是我们SWZ的理论呢？简单来说在什么样的工矿下面做了什么样的操作，你最后得到了什么样的结果，这个东西是通用的，这是一种思维模式。所以我们按照SWZ的理论会把你所有的数据进行结构化的处理，最后形成你的知识图谱。
二是我们机器学习的技术应用，是你的知识排序，你进行结构化处理完了之后，我们都知道你的知识一定会有好坏之分。同样一件事情不同的操作工去操作得到的结果是不一样的，有些人同样一张卷子有些人考80分，有些人只能考60分。我们知道这样的人按照这样的一张卷子这样去答是得80分，另外一种方法去答是得90分的，我为什么要排序？排序是为了寻优。比如说你现在有两个员工在操作同样的一台设备，那同样情况下有些员工操作很好，有些员工操作是不好的，那在没有这样技术之前是不知道的，你只能到月底的时候做一个大的汇总和统计。那有了系统之后会把每一条操作形成按照刚才按照SWZ的理论去做图谱分析，我会知道B员工的操作可以得到90分，B员工操作只能得到80分，那出现同样工况发生的时候也可以达到90分，这样是提升了员工的整体操作水平，这是第二个阶段是知识排序。
三是知识创优。怎么去创优？一是人机交互的方式，也就是我工程师自己去调节和创优，他去做试探性的调节，他调节完之后突然之间出现92分的得分，那我们就知道这样的操作是最好的，那未来出现同样的情况下所有人操作替换92分的操作，那就变成平均分从90分提升到了92分，这是知识的创优。在这个时候就运用我们另外一个核心技术是叫试探是学习的技术，我们可以系统的做试探和调节，系统帮你创优。所以在第三阶段创优有两种方式，通过这样的方式来实现刚才提到的知识图谱+我们机器学习的技术，在真正落地智慧企业场景之后的智慧应用。很多企业会说，我已经做了那么多年信息化和工业化的建设，我为了转型成做智慧企业要把原来的东西剔除掉呢？当然不是。我们可以看到这张图有三层架构，在某一个场景里面要实现这个场景的智慧化，我们认为他需要三个层次，首先第一是采集和控制的层次，他通过各种方式来获得我们的系统数据、传感器数据和设备数据，进入到我们OS层进行数据的存储和处理，最后是到我们的大脑层。刚才说到知识图谱和机器学习的技术是把他们封装成一个大脑放在我们顶层，我们BRAIN层面是通过OS层面进行运行，我们给一个更好的操作建议再下发到OS最后到DAC来实现我整个底层设备和系统的工质，所以他是一个很好的闭环。
回答刚才的问题，我是不是必须要一二三的搭上去呢？不是的，如果你的企业具备很好的数据控制系统，我已经具备了数据基础和控制的基础，那我也有OS的基础，那你只需要在上面和顶层引入一个智慧的大脑，你就不需要在重复建设下面的阶段了。那如果企业本身的基础相对来说比较弱，在这个场景里面缺乏相应的素材和相应的控制，那你可以从第一层开始搭一个三层完整的架构，所以整体来说他是一个非常灵活的应用，你可以做三层架构组合选择，这样来避免我们的企业重复建设的问题，这个跟现有系统融合性的问题也可以得到很好的解决。
刚刚在跟分享过程当中大家会觉得，为什么可以在这么多行业都被应用？因为在整个过程当中没有提建模这个词，刚才说到我们搭建的是知识图谱和思维的逻辑，而不是去搭模型，如果以建模来讲针对每一个行业的每一个场景要搭建非常多的模型，我还要有人维护和升级这个模型，这个模型还会有后面的不适应性，我还会不断的再进行调整。其实在整个过程当中运用知识图谱的技术是一种逻辑思维的模式，也就是我们刚才说到SWZ的理论，我做了操作最后得到了什么样的结果。也是因为这样的一种技术和一种模式使得我们在多行业、多场景的快速应用得到了可能。我们现在很多企业有一些工序是高度依赖于操作工的，这样的问题在于所有的问题都是存在于操作工的脑子里面，从某种程度上面来讲是一种无形的知识，我们看不到摸不着，只能靠他来讲。那通过知识图谱和机器学习的技术，我们可以把之前存在于操作工脑子里面的东西变成有形的知识。那这些知识就可以快速的被我们去学习、复用以及传承，我们之前说的老师傅带徒弟传帮带传到最后是越来越少的。我们有了这样的技术之后会变成操作工的这些经验可以被有形的呈现在系统当中，可以被快速的调用和试用，比如说环保、火电、交通、烟草、化工等等这些行业都能够得到快速的复制和应用。
以上是我这边分享的主要内容，在这里还是想要借最后的时间跟大家做一个说明，我们认为不管是人工智能技术或者是现在工业互联网技术也好，其实我们都是为传统基础设施的建设进行赋能的，他是一种技术支撑。作为企业来讲，追求的不是技术上面的先进性，并且我们企业不是科研单位，每一个企业都不是为了追求每一个技术有多先进，我们更在意的是说现在的先进技术怎么在我们企业当中得到很好的应用，帮助我带来实际的效益和效果。所以，我们认为现在人工智能的知识图谱和机器学习的这一套技术真的可以帮助企业，赋能企业来向我们在很多的场景上面像人脑一样具备我们知识的感知、提炼、自学习、自主决策、自我演进能力。未来企业在发展过程当中会有这样的目标，我们认为这样才是智慧和聪明的企业。
以上是我今天的分享，谢谢大家！
主持人：一是关于智慧企业的定义，刚才有讲到我们智慧企业从三个纬度进行定义，这个定义并不是益管通咨询公司一家做出来的，而是我们企联在2018年牵头进行了智慧企业定义的白皮书发布，在这个过程当中大家群策群力把智慧企业的特征进行了一些总结、提炼和分享，那个是继章佳总分享最权威和最顶尖的定义。第二部分是后来技术方面怎么样打造智慧企业，为什么我们智慧企业可以用一种技术来通入到各个行业，这是刚才提到的知识图谱和机器学习。那知识图谱目前听到比较多了，早几年是人工智能和机器学习说得比较多，这两年开始说知识图谱了。因为知识是我们所有去自动更新的就是知识，一个智慧企业想要做到可以充满活力和自身的提升、迭代升级，那他作要更新的就是我们的知识，大家所在的企业可能都是一些中国500强比较优秀的企业，我们在企业的过程当中会发现我们每天的工作，任何一个工作环节都里不我们智慧的决策，这个决策有好有坏，带来的结果有成绩高和成绩低，那我们怎么样评判和不同的迭代升级就是需要对决策的知识进行沉淀。刚才说到的知识图谱目前我们国家正在牵头进行知识图谱国家标准的制定，同时也在申请国际标准的制定，我们也有幸成为图谱牵头的构建单位，这是刚才分享的两个最核心的点，感谢大家的聆听。
接下来进入会议的第三个环节，请嘉宾上来跟我们分享一下他们各自行业里面做出来的一些成果。首先我们请中铁建电气化局的孙克炎孙总、北京国电智深控制技术有限公司许志伟许总，阿里云数字产业产研部算法研发负责人。感谢大家的到来，我们在座台上的4位代表了三个行业新基建领军企业，首先是我们中铁建电气化局，他们在机电、基建、建筑方面有一些新基建的创新应用，我们今天通过两个课题引导我们的嘉宾跟大家一个分享。
第一个课题是您所在的单位在新基建领域，特别是工业互联网、大数据人工智能方面有哪些研究和实验成果，这些成果对比过往传统做法有什么样的经济和社会价值，首先有请我们孙总给大家分享一下我们基建行业的一些做法。
孙克炎：尊敬的各位领导、各位嘉宾，大家下午好！我来自于企业，中国铁建电气化局集团，我们这个企业也是隶属于世界500强的中国铁建，我们中国铁建电气化平台主要是集产品研发、工程咨询、产品制造以及系统集成总包的施工。系统集成我们现在主要的市场是在高铁和地铁这一块的系统集成，说通俗一点就是供电、通信、信号和变电站的四电集成全部都是在这一块。目前主要是在我们高铁领域、地铁领域和高速公路、交通、新能源、智慧城市、超大空间的能源管理各个领域也是贡献我们央企的一份力量。
今天借助这个机会，新基建作为我们这个企业在这个方面目前也是做了一些事情，也是有一点感受借助这个机会分享一下。我们新基建这一块目前主要是刚才章总谈到的，我们在超大空间能源应用管理方面是我们主要的一个板块，目前也有项目在落地。该系统主要是应用物联网、工业互联网、人工智能的技术在我们高铁车站、地铁下面战房有一些超大的空间，在场馆这些方面进行了空调系统、地暖系统、新风系统的智能控制进行最优的操作策略管理，精确的匹配周边环境温度的变化，实现智能化的环境控制，在舒适度达标的情况下实行节能降耗，也就是从建筑方面向建筑方面进行转换。对于空调系统、照明系统、给排水系统、排烟系统等等这些机电设备进行在线的状态实时监测，主要是后期智能运维这一块。 这一项技术在目前企业也是很重视的，在其他兄弟单位的帮助下，在超大空间的领域融合创新也取得了一些成果，目前在核心技术方面取得了比较核心的十项专利，这项技术目前在我们实际运营当中有一些案例。我们洛阳地铁：龙门高铁站的龙门枢纽也是很大的枢纽，有10万平方米的枢纽，这是超大空间的集成应用系统都是在这里。我们洛阳轨道集团控制中心，以前自己建自己住或者调度系统这一块控制中心这一块也是应用到我们超大空间节能应用系统。我们现在也是打造大场馆这方面在我们南京会展中心这一块也是达到了一个协议应用到了这一块的东西，这是超大空间应用方面。我们理解这一块对人工智能的新市场、高铁站、地铁枢纽、机场和大型的场馆、会议中心、商业综合体等体系这一块集成系统以及机电系统能够得到广泛的应用，这是我们企业目前在新基建方面做的一块工作。
还有一块是我们自己企业在日常管理过程当中所推行的工作，GS的工程信息化管理平台，因为我们施工企业比较传统，在过程管理人、机、物、料得到最有效的管控，我们目前是基于BM+GS的研发应用促成工程项目管理标准化、信息化和数据化、智能化，利用这个平台对工程的进度、工程量统计以及具体现场的派工单、物料的发放防止浪费以及质量安全、进度管控这些方面实现最有效的信息化处理，目前这一块技术仅限于我们公司内部应用。目前施工的板块是在我们新疆一共使用700多公里，通过这些技术信息化管理进行这方面的监控；其次是盐通高铁，这个方面也是起到了很好的效果，目前涉及到新基建方面在我们企业得到落实的就是这两个方面。
主持人：刚才孙总讲的可以提炼一下供大家记忆，我们有比较核心的应用场景，包括高铁站、地铁站、博览中心、写字楼这些超大的空间或者办公楼宇里面，做的智慧场景就是我们智慧控制平台，他包含几个方面的内容：一是设备运维，正常设备状态监测、能耗的管理和最核心的是进行空调、照明的智能控制从而实现节能，这些是我们铁建在新基建方面的创新应用。刚才不知道大家有没有注意到，孙总很低调的说到一个词金雄线，雄安高铁站是世界最大的高铁站和应用智慧化水平最高的高铁站，我们能够把基建平台用在雄安高铁站说明我们铁建在这些方面的技术实力，感谢孙总的分享。
接下来有请我们国电智深许总分享一下在新基建方面的应用。
许志伟：感谢梅主任和大会的邀请，感谢大家能够坐在这里听我们分享的经验。
首先介绍一下我自己，我是来自国家能源集团下面下属北京国电智深的许志伟，从那个时候开始这家公司一直在从事大型火电厂的研究，几十年来这家公司一直在做这方面的系统，随着做的越来越深入发现我们电厂有一些问题长期得不到一些解决。包括信息的孤岛、数据不可重复的应用，在那个年代都没有办法解决，但是我们老一代人都提出一些理念，包括信息安全和火电厂数据流的流向，从安全角度考虑是不能做的。我们当时做的应用结果是反复得到具体执行层面的，这个问题也困扰了我们电力行业的老专家们很长时间。
近些年来随着我们国家智能算法和技术的推进，从国电智深来说2016年开始在这些方面有了大胆的尝试，包括我们在能源集团下面的电厂都做了大胆的尝试。2018年推出来自主研发国内首套智能控制系统，这套系统也是整合我们系统理念都是在基于三个不同阶段做不同的应用策略。包括我们平台应用也和移动公司产生了很多的共鸣，也在这个项目上面有深度的合作达到了很好的效果。2019年10月份组织了该项目测试的鉴定，减少工作量50%以上，综合能耗降低2.25克，单台技术年节省经济效率1180万元，我觉得这个成绩是非常好的，同时行业的院士专家评定为国际领先，我们在这个项目上面得到了不错的开端。确实我们达到了这个效果，我们认为还有更好的前景或者更多的工作去做，在两个月之前我们在谈这个项目，目前按照行业的标准两台基础是在220人左右，当时是做到100人左右。这是什么概念？除了我们职能的人员和日常维护人员，我们真正运行的操盘手就没有了，那谁来解决？那只能依靠我们平台、大数据来解决问题。
所以，刚才章总讲的时候分了几个层面叫辅助决策，在我们这里做到了这个前提，我们说到在这个项目上面智能的执行和推理演艺现在也在做，我们这个平台可能跟益通的合作是一个方面，包括我们自己的产品是一个共同的努力方向，我也觉得事物应该多方面去看，而不是靠一组技术达到最优的效果，而是最终配合来达到最优的效果，我们也更期待和益通公司以及我们在座这方面有经验的企业共同合作，为国家作为我们企业是小，这个事情要站在国家的高度上面站在行业高度上面会有更大的前景，也为国家新基站的助力起到央企应尽的社会责任和义务。
我就讲这么多，谢谢大家！
主持人：刚才许总围绕电力企业的锅炉跟大家做了一些分享，因为我们锅炉有一个燃烧效率值，燃烧效率值每提高1%都意味着上千亿的经济价值，刚才许总讲我们通过爱石意味着几千万的经济效益，这是对于我们不管是国家能源集团或者是整个国内的火电行业都是一个很震撼的事情，而且在技术上面评为了国际领先水平，这也是院士团给予最高的一个评价，感谢许总。
张总方面有没有新基建的应用可以跟大家分享一下。
张东明：我是来自于国电智深技术有限公司的张东明，我是在现场一线一直做这个方面的工作，也借助这一次的机会跟大家汇报一下我们在一线做的具体感想。
我们和益通公司在2017年就开始有接触，最早是在电厂脱硫系统里面，因为我们是做供应链供应系统，益通公司是做基于人工智能和先进算法的研究，他们研究的一些策略指令以及我们控制系统正好是一个非常匹配的一个结合，我们最早在2017年就开始做合作研究。刚才许总介绍在东胜现场是实际应用了基于人工智能控制策略工业控制系统实际应用案例，应该说取得了我们最初设定的阶段，达到了我们的设计目标，也验证了人工智能和工业系统结合的可行性。我觉得今天到现场来的有相当一部分企业，我把我们的经验给大家分享一下。
我们做智慧化的企业有一个核心点是对于数据的一个处理，说到底就是对数据如何收集感知数据，如何把数据里面的信息和价值通过算法提炼出来，把这个提炼的结果再反过来去指导生产过程或者是运营管理过程，这个本身做智慧化就是这三步是对数据的处理。这个里面我们做智慧企业有一个门槛或者有几个壁垒，如果您之前没有做过会有这么几个壁垒，我是这么认为的：一是平台。一般我们数据生产过程或者经营管理过程当中，数据到处都是，你有没有办法把这些过程当中的数据收集过来，首先要能够感知到，其次是要收集起来，要把他可靠的存储起来这就涉及到平台的建设，涉及到云平台、私有云和公有云平台的建设，这是第一步，这个方面就需要比较专业的服务单位来帮助我们企业进行建设。第二个壁垒是收集完数据，这个数据要有能力把他们的价值挖掘出来，这是第二个很难做到的事情。因为我们做工业领域，我们会用一些算法把对象模型构建出来或者是把这方面的知识表现成软件代码，利用这个软件代码再做一些推理分析，这就是我们提炼数据价值的这么一个过程，这是第二个提炼的数据价值。第三要把价值应用到生产和管理过程当中，首先把数据收上来，把数据能够消化掉，其次是要把数据的结果重新应用到生产当中，你分析完结果排在那里没有用，你必须要把这些价值重新做好，那这样涉及到信息往下走控制一个设备或者是优化一个管理流程也好，这是需要和我们传统过程的碰撞。
比如说我们控制系统一个运行员在这个屏幕上面做得很好，我说你不用监控了，流程都是自动化了，这是涉及到技术如何实施，还有是涉及到与传统关键理念的碰撞，这是第三个困难的点，不管是做工业企业或者生产运营管理，这三个方面也是我今天的感想分享给大家，谢谢！
主持人：感谢张总，其实张总帮大家把落地过程当中碰到的困难以及实践的分享都掏心掏肺的都讲了出来。因为大家知道阿里一直处于科技创新的领军位置，而且最难能可贵的是我们阿里在工业方面也做了非常多的社会责任和贡献，大概是哪一年搞的工业大脑？
邓超：2016年就开始搞了。
主持人：中午我们还在探讨最难的场景就是高铁场景，接下来有请邓超名人讲一讲阿里在这些方面的应用。
邓超：首先快速介绍一下自己和我所在的部门，阿里很大，我来自于这个团队是叫阿里云数字产业，我们是产品研发产研部，我自己是在工业大脑团队，我叫邓超。今天是面向企业，那聚焦一点我自己做的比较多的面向工业生产制造的企业为多，我们为什么会进入到这样的企业？新基建硬件层面来说也有新基建的基础设施，那有了新基建基础设施之后怎么样给到我们的企业？不管是钢铁或者其他行业的企业怎么样用起来往往是更难的问题，我们从2016年开始就投入去说自己希望把我们擅长的云计算、大数据、人工智能的能力助力带到我们工业企业里面关注他和解决他的实际问题。所以我们更想去解决的是工业制造生产环境里面具体的各种问题，包括前面几位嘉宾介绍的有可能是大空间空调的，也有可能是锅炉燃烧的或者是带来良率的提升、能耗降低等等一系列的问题。
我们从2016年到现在做了很多的行业和很多的事情，我们自己也是一个点：一是我们在创新助力智能制造这个过程当中，我觉得要跨界，跨界包括了我们从互联网怎么样更好的进入深水区，去理解这个行业里面的知识，包括跟现场的专家和操作工的交流去了解他们的需求和挖掘他们到底有什么好的经验和知识，这是跨界。反过来说，我相信更多的企业也是非常的希望去了解我们的这些新技术的，他希望知道云计算、大数据和人工智能能够给他带来什么，这个里面的跨界是大家相互去获取和提升自己的认知，并且达到一种相互信任和认同，有了信任和认同这个系统才能完成继续做。其实这个过程是很不容易的，因为跨界带来的这种碰撞是非常激烈的，大家可能都会有一种不理解，我觉得这个过程是创新的一个必经之路。包括在钢铁这一块，我们做转炉，我们懂数据的这种分析、挖掘和人工智能，我们其实不是那么理解转炉里面的钢是怎么样炼出来的，他里面的铁水层面怎么样变成一个合格的钢，我们要在这个过程当中跟我们合作伙伴一起去完成这件事情。因为我们不可能自己把所有事情都做了，我们要做擅长的，行业也要做行业擅长的，大家要助力这个智慧化。
二是试错。我们在这个过程当中不要担心发生错误，试错过程必然是有的，我们要大胆去包容，在这个过程当中大家相互理解，包括我们投入在各个行业里面产品化的工作也是我们希望把工作沉淀下来，以产品的方式或者以更低成本的方式能够给到更多的企业去用，这是我们做产品的初衷和目的，我先说这么两点。
主持人：感谢我们阿里的邓超，阿里都有花名，我们邓超的花名是叫云超，阿里开始做工业大脑尤其是钢铁大脑之后其实非常的辛苦，大家知道钢铁的人比较辛苦，其实钢铁的技术跟我们应用的这些科技技术真的是隔了十万八千里我们怎么样跟钢铁进行融合这个过程也是非常难的，这个过程当中也是抛头颅，洒热血，可以跟大家公布一个可喜的消息，我们益通跟阿里在钢铁炼钢最核心的环节里面已经实现了产品化的共建，而且也真真切切给客户带来了经济价值上面比较高的回报，这一点正好借此机会给大家做一个发布，感谢邓超。
我们还有第二个问题要请嘉宾做一个分享，你们觉得智慧企业应该具有什么样的特征？因为我们今天的主题是要助力智慧企业向高级进阶，你们觉得智慧企业向高级进阶应该具有什么样的特征，我们现在企业往智慧企业转型过程当中有没有什么经验可以跟大家做一个分享的？还是有请孙总这边先开始。
孙志伟：在当今新基建的新时代下，新的信息技术实力经济和施工企业怎么样融合是时代的需要，我结合企业的做法谈一下。因为我们是施工企业，现在比较明显的是我们打造智慧工地，原来这个工地是很简单和传统的，人也很多，但是现在有了信息化和智能化之后打造了智能工地，从整个工地、驻地这些管理系统，包括在我们内控方面和关键工艺方面采取了一些智慧化的手段。其中在智慧工地这一块有一个想法是把原来现场做的、现场安装的和现场需要大批人力做的尽量放在车间来做，甚至放在基地工厂来做形成模块，现场进行模块化的组装这是一个大的思路。
目前我们这一块做了一些探讨，一是在地铁施工这一块不仅仅是地铁，超大空间或者风水电，通风和空调这一块，包括消防照明这些系统里面大批量现场的总管这些系统，按照传统的施工现场需要交叉相互站位造成返工非常普遍。现在基本上把现场出现的问题解决在基地，这种比较大的体量目前在洛阳，下一步在南通建立了装配式产业制造基地，把原来刚才讲的几项内容风管和综合质料件等等这些东西全部是在我们工厂按照模块进行深化，这一块有500米做一个模块进行模块化的深化之后在我们基地里面进行生产，这个当然也要考虑运输的可行性。新的模块之后现场直接进行吊装，包括我们的机房，我们现在高铁也好或者地铁也好都在按照这个思路来操作。目前在洛阳地铁已经正式实施，包括苏州地铁5号线和常州地铁、南阳地铁现在正在实施这一块，把原来现场做的这种东西全部集中在我们厂房，按照我们统一的标准和工艺流水线生产进行模块化的组装，这是我们目前在这一块做的一项工作。
把我们原来施工企业依靠人力做的东西提升我们智能化方面做的一些工作，原来高铁安装也是在我们世界高铁当中推行的简统化，简单、统一、标准化，这是在我们一条线的中心，中心料库把所有工作放在这个中心，目前利用了机器人来进行统一的调配和现场进行摊装。同时在现场也推行了机械臂进行安装，这样也是节省了大量的人力，同样也是进行了标准、工艺和智能控制达到了新的高度。在我们地铁里面使用比较广泛的是光电缆的铺设，原来施工条线不是很好，照明或者通风很好的情况下全部靠人力，现在我们也是自己研发了光电缆智能辐射周，这是无人驾驶+电缆自动辐射这一块现在也是运行非常好和非常成功的，我们自己也是通过各个参数的比对来做的。
当然我们所有科技进步和发展最终还是离开不了效益，通过这些手段在效益上面也得到了大的提升，其他没有了，谢谢。
主持人：谢谢孙总，可以看出我们铁建在智慧化进军路上还是花了很多心思的，刚才娓娓道来也有好几个自动化的运营场景，建议你们可以做很多的推广，把好的东西推广到行业里面做一些应用。
许志伟：我的理解是两个方面：一是提高经济效益和技术指标；二是把人减少下来投入到更加高和更有意义的过程当中去。我理解未来发展的方向依照着两个目标来走不能跑偏，我们在过程当中一直探讨我们不做虚的，我是围绕这两个指标去走，好看的或者美的往后放一放，关于具体的实现途径让张主任讲一讲。
张东明：我从技术的角度给各位分享一下我的感觉，什么叫智慧企业或者叫智能化的企业，我觉得大家可能也听过典型特征就是自个字，具体来说就是自学习、自适应、自续优、自组织和自恢复这几个自，我结合我的经验跟大家解释一下这几个字是什么意思。
第一，自学习。他是自动的去学习操作员或者是运行人员的操作动作，把这个影响评价出来是正向或者负向的，系统再经过学习算法在下一次遇到同样工况的时候把之前的操作指令推荐出来，这是系统自身具有的学习功能，我们叫自学习这是一个体现。未来大家在其他行业当中也会找到类似的让系统自动的训练和学习实现自动的学习过程，这是第一个特点。
第二，自适应。我在寒冷或者炎热的系统下可以根据天气自动调解参数，可以让这些参数做下来更加的合理。虽然外界很冷，我们在室内很热，系统要有自动调节的功能调解空调的能力，这是一个自适应的过程，这是一个自适应。
第三，自续优，我生产过程当中的生态状态或者设备的运行状态是随着时间的推移向最优的状态进行靠近，而不是运行过程当中越来越差，这是一个自续优的相反状态。我们要做到保证能耗、经济性、安全性随着设备的运行越来越好，这是自续优的过程。
第四，自恢复。发生某些意外和鼓掌，首先最基本的限定在区域范围之内不再进行扩大，这是最基本的要求。其次是假如这个系统有一定控制能力要把故障进行消除，如果某一个特殊情况出来跳闸了，我们可以把这个风险状态封锁在这个屋里面，不能扩大到这个园区里面。我们要知道把跳闸的设备开起来，我们要能自动的完成这个过程，要进行自恢复。第五，自组织。我们发现状态越来越严重，系统可以自动预测3天或者1天之后这个系统会报废或者彻底的损坏，他能不能和我们后台的仓库和运营商有一个关联，提前通知这个设备的生产厂家或者备品备件厂家提前给我准备备件，系统要有自己组织生产过程的能力。我们称之为自组织，这个场景不是固定的，我们可以根据自己的情况去适应。最终目的还是要无人为少人化，我们现在远期目标是要做无人工厂，通过这几个字实行无人工厂，要保证能耗最低，这是我理解高尖智慧化企业应该是什么样的，这是我的一点感想。
主持人：我们最后的时间留给邓总。
邓超：刚才几位嘉宾讲的点我都非常认同，我讲一下我的理解，除了经济效益和无人化是作为我们智慧工厂和智慧企业的目标以外，做智能化的目标是希望能够帮助企业做更多的创新和我们说的核心科技研发的能力助力。我们现在也说更多的需要工业有很多核心关键技术是不在我们手上的，那我们如何能够帮助他们做这些更核心技术能力的研发创造，我觉得这是比较长期的重要目标。
刚才说到分层做人工智能化的类比是比较好的，作为现阶段在决策辅助的阶段能够做一些什么事呢？我觉得能够做到这一点也是非常不错和非常难的，那作为我们在面向工业和制造性企业做的事情来说。简单来说叫单点智能会围绕单个设备或者小型的一些系统智能化，不管是说控制优化的技术或者是一些图像视角也是一个工序的智能化。更难的是向多工序、全系统的智能化做辅助决策，这个辅助决策是快组织的，他需要把信息系统和组织打通，他需要这种组织能力是要求很高的。
刚才张主任提到组织跟我们智能是相互依赖和不能分开的，我们要做智能化的时候是要执行的，在决策辅助这个阶段是要执行的。对于我们来说做到了什么事呢？我们工业大脑在食品加工和项目案例里面沉淀了我们产供销协同的产品和方案，他是从我们集团到工厂、生产基地以及到产线和设备是一个多层级、多阶段也是非常多工序的生产过程，所以他其实是一个协同和要求非常高的生产组织。我们要从销量预测、企业自身计划，通过考虑工厂产能、物料供应能力来做整体集团层面的计划，再往下做到车间作业集团以及供货、仓储相配套的一些计划。我理解至少在短期内，我们要能做到产供销协调的智能，也是作为决策赋能的阶段是我们智慧工厂非常重要目标，这是我的基本想法。
主持人：感谢邓总，其实通过刚才4位嘉宾从各个层面的分享，我们把大家的总结串在一起我们要打造一个智慧企业确实是全企业和全生态链的协同智能化的过程，从企业的需求端，也就是我们企业的战略定位是要服务什么样的客户，我要为谁提供服务开始产生一些需求，在具体的场景里面铺设电缆的时候能不能更智慧化，这是聚焦在具体的一些点上。所以从需求端引发到为了匹配和满足这些生产从市场、到资源的调度、到生产的组织管理再到最后的物流配送和售后服务，我们怎么样在各个环节形成信息的协同，能够智慧化的去做一些判断。
我应几位的一个话再补充一点自己的想法，我们有了这些判断之后还有最关键的角度是要把这个判断的结论纬度加进来，这一次做了之后产生的结果是怎么样的，我要把这个结果作为很重要的数据也把我们整个判断结合在一起，这样我在下一次的时候也许有不同的判断，但是我就有一个对标的标准，我以评价的结果作为一个标准，那我们的判断就可以实现他的自更新、自迭代从而让企业不只是每一个过程的智慧化，而是自身就可以向智慧化迈进，也可以实现自迭代，这也是应几位的理论做一个小小的补充。
大家可以看到今天的论坛一开始我们对新基建的期望到后来章佳总分享的智慧企业进阶等等方面的一些应用再到了我们刚才课题和几位嘉宾的分享，其实从我自身来看是叫越辩越明，从智慧企业向高级进阶已经有了一些具体的方法、思路甚至已经有了一些成功的案例，我觉得这是今天看到非常可喜的。今天我们在座的这么多位嘉宾，我也希望大家把智慧企业的课题带回到我们自己企业当中去，因为从今天看起来我们已经有很多的企业在往智慧化迈进了，从辅助决策到自动执行以后到智慧化的执行已经是有很当企业在这么做了，我们在座的各位企业也是500强优秀的企业，那我们在这些企业里面如果有一些好的经验和思路，也请大家通过各种渠道分享出来。
今天我们的论坛就到此结束，感谢各位嘉宾，也感谢我们今天来的各位朋友，谢谢大家！
