升维智造孙吉涛：智能化转型必须走向传统中小企业

作者 | 范文婧

编辑 | 刘景丰

一场智能制造的变革正在悄然加速。

5月26日，华为在深圳坂田基地举行第三批军团/系统部组建成立大会。新成立的军团包括数字金融军团、站点能源军团、机器视觉军团、制造行业数字化系统部和公共事业系统部等。

这与它第二批军团的成立仅过去不到2个月。

就在华为第三批军团成立的10天前，5月17日中国联通也宣布成立九大行业军团，涉及装备制造、服装制造等。

大型科技公司率先拉开了进军实体行业、推动智能制造的大幕。

与此同时，资本和创业公司也早已闻风而动。

据企名片数统计，进入2022年以来，我国生产制造领域投资事件总数1204起，投资金额达666.36亿元人民币，较2021同期增长31.30%。这还是在上半年受疫情影响下的数据。

过去曾重点布局消费互联网的知名投资机构，也都纷纷转向智能制造领域投资。

但在热情之下，是骨感的现实困境。

过去十年，部分重工业和汽车产业巨头依托资本实力，动辄拿出千万级、上亿的资金进行自动化改造，推动了这些领域的转型进程。然而在中小企业为主的轻工业里，这种“集中力量办大事”的作风难以复制。轻工业更需要计算投入产出的成本，也暗示着以“自动化”为基础，向着数字化、智能化发展的传统工业4.0的道路需要有所改变。

这无疑对智能制造服务商提出了巨大的挑战。服务商不仅需要理解行业和生产知识，也需要探索如何在自动化水平较低的情况下，有效提高生产效率和稳定性。对于升维智造CEO孙吉涛来说，核心在于解决“管理和协同”问题。

孙吉涛身上有双层标签：曾经就职于谷歌、阿里，是一个典型的“互联网人”；然而他又是一个对工业、制造业情节非常深的人，因为他曾目睹和经历了自己家族制造业的兴衰，对中小制造业企业的困难和转型需求耳濡目染。

离开互联网企业创业一年至今，许多同行者依旧不解他为何会选择一条看似“难做又难赚钱”的赛道。面对轻工业千差万别且难以标准化，一家创业公司又如何通过现有的能力来帮助企业做智能化转型？智能制造在当下的重点是什么？「甲子光年」采访了孙吉涛，与他聊聊这一年的新思考。

甲子光年：你原来的工作经历基本都是互联网大厂，是什么让你决定要创业？

孙吉涛：讲一个故事。前两年我去中山调研一家工厂，这家公司年营收2亿元左右，有800名工人。看上去挺大一个公司，但做得非常辛苦，利润却几乎为零，厂长平时省吃俭用，每天就像工人一样吃盒饭。

他告诉我，自己把公司撑下去的理由是，舍不得800号员工全部失业。这是传统企业家展现的精气神。

我们整个团队愿意出来创业做“辛苦”的事情，也是受到了这种精气神的感染。中国制造业最核心的问题是，所有这些传统企业的一代创业者都老了。他们从一片蛮荒中打拼出来，在组织管理、技术知识、发展意识上都已经落后了。如何帮助他们“活下去”，是升维智造创立的意义所在。

甲子光年：智能制造已经提出来七八年了，过去更多是巨头企业在践行，现在如何走向中小企业？

孙吉涛：抛开具体细节，数字化要走向中小型企业，必须由国家和头部企业推动。市场经济需要有人买单，中国的基础设施之所以做得好，是因为政府在买单。如果在智能制造领域的政策继续利好，那么传统头部企业也许会更愿意走出来，承担风险做“第一个吃螃蟹”的人。因为他们的转型也是在帮助中小企业去探索。

甲子光年：通过市场化的渠道没有可能吗？

孙吉涛：转型的成本很大，需要巨大的投入和对企业重新的规划。在一些企业非常“痛”的领域，也许有企业愿意尝试改变，但整体还是缓慢的。

另一方面，在国家完善了新基建之后，会让工业企业的数字化转型成本降低；大型企业先尝试转型也能制定出行业标准和规范，在许多领域逐步产品化，继续降低进入中小企业的成本。这时才会迎来中小企业进行智能制造转型的浪潮。

甲子光年：疫情之下，企业向数字化、智能制造转型有什么影响？

孙吉涛：一方面，许多工厂被迫暂停或暂缓生产，这种不确定性让更多企业对数字化转型的接受程度增加；另一方面，中小企业的订单更不稳定，生存更困难了，这些企业转型也还需要时间。

甲子光年：那作为服务商，疫情对你们的影响呢？

孙吉涛：疫情下我们更难出差，远距离地面对客户，沟通的成本会增加很多。我们也在寻找一些解决办法，比如更积极地拓展本地客户，以及制作一些类似视频这样的新型宣传物料。

甲子光年：疫情会影响你们的融资吗？

孙吉涛：如果是几年前创业，我也许会想着可以先烧钱再盈利。但不管是基于疫情还是其他的市场环境因素，升维智造从创立的第一天起就开始思考要盈利、要自己养活自己。

甲子光年：那如果融资情况比较好，你们的策略会有什么改变吗？

孙吉涛：那样的话可能会加快产品化进程，并向其他行业延伸。我们在一些传统制造业领域已经有过试错，也发现很多可以平行复制到类似行业的方法，如果资金充足的话，会考虑多线并行。

甲子光年：我们常说智能制造有“自动化、数字化、智能化”三个阶段，在你看来中国智能制造目前在一个什么阶段？

孙吉涛：自动化的覆盖率比较高。但也要看以什么样的标准来判断“自动化”，如果只是用到了自动化机床、机器人，那么大多数工业企业已经满足了；但如果要100%全自动化，那这样的企业还是凤毛麟角的。我认为自动化水平能达到60~70%已经非常好了。

数字化和智能化的缺口很大。我认为这跟企业的发展、基因也有关系。这些公司已经成立二三十年，他们建立公司的那个年代还没有任何数字化的产品，没有钉钉、企微，也没有WMS、MES，甚至连ERP在中国才发展了十多年。传统制造业的数字化和智能化转型要慢慢来。

甲子光年：听上去这三个阶段不是线性向前的？自动化到了什么样的水平可以开始数字化？

孙吉涛：是的，我认为这三个阶段在时空上是有交集的，并不一定存在递进关系。尤其是自动化和数字化。自动化的核心在于解决单个生产点的效率问题，或者生产连续性问题，它本质上是一个工具。

在许多领域里，自动化水平达到20~30%就已经可以开始做数字化了。甚至在一些领域里，自动化的改造成本很高，一时难以推进，但依旧可以尝试数字化。数字化的核心在于对数据的产生和使用，而自动化能够生产稳定又规范的数据。如果没有自动化设备，企业依旧可以通过加装传感器及一些小的工具，解决一部分数据问题，而达到生产和管理的数字化。这样的数字化对企业也是有帮助的。

数字化是为智能化服务的，它可以为智能化提供数据来源。而智能化核心解决的是企业的管理决策问题，但这两者也不必然是递进的关系。

比如在离散制造业里，许多岗位上依旧有工人，且每个人都可以做多个工种的工作。举个例子，假设要通过工作时间分配，使一名工人在A和B岗位上实现生产效率最大化，“A岗位5小时、B岗位3小时”“提升人效10%”等这些是数字化的结果，但智能化是辅助决策，是“9:00去A岗位、15:00去B岗位”。即使没有很好的数字化手段，也可以用一些“笨”办法获取数据并用于智能化决策。

甲子光年：能不能理解为，自动化和数字化、智能化的目的和实现难点是不一样的？

孙吉涛：是的，自动化的目的是提升生产效率，核心要考虑投入成本和收益；数字化和智能化的核心在解决管理问题。

甲子光年：升维智造作为一家创业公司，是怎么为客户解决“管理问题”的？

孙吉涛：我认为我们在做的事情是聆听、思考和解释。

聆听是指我们来到企业，了解这个行业的know-how，以及企业的各种问题；思考是指我们转换视角，用新的管理理念和互联网技术， 来思考解决这些问题的办法；解释是指把这些技术和管理学知识的实现方式解释给企业客户听。

甲子光年：听上去这有点像是一个“布道”的过程。

孙吉涛：是的，前期的“咨询”非常有价值，也非常难。许多客户对技术的感知不够，我们会和客户解释技术是怎么实现的。当然更多的还是强调如何解决问题。技术这些只是工具。只有先聊好怎么解决问题，才能确定是用扳手还是锤子。

另外，许多企业也需要一些新的管理学知识，比如帮他们“算明白账”。制作10件衣服的生产方法与制作100000件衣服就完全不同，成本计算方式也会不一样。前者只需要考虑原料和生产成本，但后者则需要考虑生产方法和经营成本。

又比如，当一家做衣服的公司，第一次被客户下单做一批鞋，这个成本要怎么算？要不要接？这里的成本就更加不止原材料成本了，还要考虑学习成本，以及习得这个能力之后未来能创造多少价值。

甲子光年：今年4月底，我们举办了一场「甲子引力」大会。你作为“智能制造”圆桌嘉宾，在其中提到一个很有意思的客户案例，这家公司的自动化水平已经达到70%，但数字化水平并不高。这是当下许多传统企业在升级过程中都会面临的问题，为什会出现这种情况？

孙吉涛：这位客户公司是一家制鞋企业，属于典型的离散制造业。

在流程制造业里，通过对一些难点流程的自动化改造，可以快速提升生产效率。但是在离散制造业里，零部件分散生产，而后统一组装，对于单个零部件生产的提效，很难促进整理的生产。离散制造更关注的是生产的零件是否“齐套”、生产节拍是否一致。

于是，在帮助这些客户做智能化改造的过程中，我们会优先为他们改善“管理”问题。

甲子光年：什么算是“管理”？

孙吉涛：我认为，管理包括“沟通”和“决策”。

“沟通”是提纯信息的过程，产生更多更全面的有价值的信息。保证在管理决策的时候能足够使用，而这个过程往往需要抛弃沟通者的主观判断。“决策”是指帮助管理者通过对以上信息的分析，依照自己岗位职责的“价值模型”做出合理的判断。

而人往往在沟通和决策中掺杂太多主观想法，不同层级不同职能的人之间看法不尽相同。越大的组织体系越需要依照规则和机制来进行沟通和决策。我们希望未来这些都能部分“黑盒化”，把组织内的规则和机制沉淀到数字化产品中，让管理变得更高效。

甲子光年：工业企业发展了这么多年，为什么还有那么多“管理问题”需要服务商来解决？

孙吉涛：事实上，许多工业企业的智能化转型是缺乏“顶层架构”的。

一方面，许多企业的智能化转型交由IT部门来负责，无法真正从生产的角度来推进工业的智能化进程；另一方面，以“生产结果”为导向的智能化项目又容易重复做项目，造成资源的浪费。

甲子光年：企业主比服务商更了解自己的企业，他们自己做不到“顶层设计”吗？

孙吉涛：是的，首先行业的业务模式和商业模式决定了大部分的企业主和管理层没有很好的抽象和归纳总结能力。另外一个，他们也缺少很多“工具”去协同管理。

企业主当然会有一些想法，比如需要调度工人生产力，以解决“停工待料”的问题；比如想要把产线变得更加模块化，让生产变得更“柔性”；比如想要管理自己的供应商，让供应链更稳定等等。但是这些“想法”的实现首先需要离开组织本身视角，重新抽象梳理自己的业务价值和逻辑。这有点“当局者迷”的感觉。另外他们缺少具体的技术和工具，他们不了解这些技术。这也限制了很多他们的想象空间。

甲子光年：你们是怎么通过“顶层架构”和解决“管理问题”来帮助客户的？

孙吉涛：我们最近接触了一家电厂，他们通过垃圾焚烧发电。但焚烧的工业垃圾成分不可控，从而导致锅炉内部变化不可控，以至于生产的产能和环保问题难以得到平稳控制。很多时候都需要对其进行过量满负载的操作，才能满足一些硬性标准。之前有其他供应商提出过许多方案，比如增加传感器、用AI对锅炉数据做分析、对垃圾堆料区做视觉算法分析等。虽然这些方案理论上都可行，但结合实际生产环境成本很高，最后都没有实施。

我们到电厂第一天就与业主沟通，在现场走访，发现从“管理协同”的角度可以解决一些问题，比如用预先设置好的预案及能同时分发任务给各相关操作人员的方法，就可以大大缩事件短响应时间，快速调整生产状态，提效减排。

另外我们还发现电厂大部分只在监测实时数据，对历史数据的分析不足。实时数据只能做到“监查”，而历史数据的变化才反应了规律，从中可以抽象出很多业务经验。那么。如果我们分析这些数据变化的趋势，就能找到各类关联的数据，建立业务问题的分析模型，从而在平时的生产中提前预判各类“异常”情况，进行提前预案。

从这两点上，几乎没有对产线做出任何实际的工艺改动或者物联网改造，就能低成本的帮助业主发现问题，解决问题。

所以总结来说，往往解决管理问题就能解决很多生产问题，而类似“咨询”的抽象过程，是帮助发现问题、解决问题的核心方法。

甲子光年：你们目前的主要客户是谁？

孙吉涛：有两类。一类是是离散制造业，尤其是轻工业里的一些头部客户；另一类是地方政府和产业集群。

甲子光年：为什么选择“离散型轻工业”这个领域？

孙吉涛：第一，我们认为离散制造业的想象空间非常大。虽然流程制造业的单个项目很大，但在数量上难以快速复制和突破。而离散型制造业、尤其在轻工业领域，还有许多智能化转型的空间。

第二，企业的订单越碎片化、频次越高、工序和工种越复杂、并行越多，则越适合通过解决管理问题来降本提效。这是我们擅长的领域，背后有更深的管理学知识和商业逻辑。

甲子光年：离散型企业也适合通过解决管理问题来提升生产效率吗？

孙吉涛：是的，越离散复杂，越适合用管理的方法来解决。

甲子光年：通过解决管理问题来提效，是不是意味着只能把项目做得很“重”，只能“项目制”？

孙吉涛：首先，做得很“重”和是否是“解决管理问题”无关。做的很“重”或者说“项目制”的背后，本质原因是客户的需求不同。

我认为，产品是承载需求的容器，如果需求都是非标准的，那么产品如何标准呢？所以很多to B企业面对的状态是，本想给客户推荐产品，最终还是做成了项目。

一个明显的例子就是前几年开始大火的“数据中台”。虽然数据中台从方法和底层的技术来说都是通用的，很多工具和实施方式也可以模块化标准化。但是最致命的是这个“产品”所面对的业务前台就是非标的，要解决的业务问题就是非标的，实施的环境和基础都是非标的。就导致最终落地的过程需要大量的定制开发。

甲子光年：如果两家公司都是生产鞋子的，他们的需求也没法标准化吗？

孙吉涛：这和目前轻工业的整体现状有关。以制鞋为例，其大致流程是裁断、针车、成型等，但具体到加工产线上，是先把所有原料都裁剪完再统一针车，还是每块原材料按裁断针车成形的流程走，不同公司的具体做法各有不同，这是靠管理者几十年的经验塑造的。而面对不同的产线，所需要的管理方法也就非常不同

但这不表示完全不能产品化。这就更需要对行业和业务做抽象。从业务的角度提取共同点，那对应的很多产品研发功能都可以模块化，只是其中的业务流程需要定制。

甲子光年：目前来看，智能制造中，有哪些场景或环节已经可以标准化、产品化？你们在未来如何走产品化的道路呢？

孙吉涛：像是仓配物流WMS、企业经营管理ERP软件、硬件机器人等这些已经相对产品化了。升维智造抓住的产品化机会在于和行业头部企业共同制定标准，而行业标准化会催生出供应链上下游大量的标准化需求。

甲子光年：具体而言你们会倾向于做什么样的项目，又会拒绝什么项目？

孙吉涛：首先最希望接到的一定是某个细分领域的龙头企业的全域数字化改造项目。这基本上就是我们瞄准的客户以及未来实现我们产品化的基础。除此之外，我们也会判断项目是否会给我们带来某些领域的沉淀。

比如前面提到的电厂项目，即使不是离散型的客户，那我很可能会接，因为这个项目不会让我们涉足太深的业务，我们仅从管理和协同的角度就可以解决客户问题。这是我们擅长的领域，同时又能积累各种研发沉淀，当然具体要看我们人员的安排。但如果电厂希望找我们进行更深度的战略合作，那我目前可能不会接，因为这个领域太复杂了，需要一个完整的团队，我们现在还顾不过来。

另外还有就是一些投入相对较轻，但是可以快速带来收益和流水的项目也会考虑。毕竟创业公司就需要时时刻刻面对这样的平衡，既要往前走，又要活下去。

甲子光年：现在这些客户对价格的感知怎么样？

孙吉涛：参差不齐。一些客户觉得我们的报价挺便宜的，另一些觉得我们报价太高了。目前看来，大家对硬件的价格比较有共识，但对软件的价格感知较弱。

甲子光年：什么样的公司对智能制造的价格更有感知？

孙吉涛：大型的、或者新型的工业企业有更多机会接触智能制造服务商，经常有服务商来公司介绍产品，他们也知道这是大势所趋，自然就了解了。而没有机会接触智能制造的那些企业主就对价格不太了解，甚至还会觉得我们提供的产品可以很容易地复用，提出“这里改一改”这种靠单一技术难以实现的要求。但总的来说，行业里对智能制造技术和价值的理解都在向前发展。

甲子光年：项目制也许在短期能有较稳定的收益，但很多人觉得这对于公司长期的发展不利。你怎么看待这个问题？

孙吉涛：刚才提到“既要活下去，又要向前走”，其实是在“活下去”的过程中寻找“向前走”的方式。具体来说就是做项目+做产品。

我们希望服务行业里的头部企业，或者大型的产业集群，共同建立一套这个领域的标准和规范，而后逐步形成数字化解决方案。在这样的规范下所催生出的需求是标准化的，在这些地方我们可以做产品，而后有机会在整个产业链上复用。

甲子光年：建立标准是指哪些标准？

孙吉涛：比如软件接口的标准、数据结构标准、生产规范、供应链管理的标准等。

甲子光年：你们怎么决定自己的能力边界？

孙吉涛：首先挑好一条想走的路，然后关注眼前能做的事。

本文来自微信公众号 “甲子光年”（ID：jazzyear），作者：范文婧，36氪经授权发布。