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“人工智能是我们人类正在从事的最为深刻的研究方向之一，甚至要比火与电还更加深刻。”谷歌公司首席执行官桑德尔·皮猜（Sundar Pichai）曾下此论断。
事实正是如此。近年来，随着数字技术的革新及多维度应用，各行各业迎来了百年不遇之变局。在全社会数字化转型的浪潮下，顺应时代发展，许多地方政府、企事业单位等纷纷积极开展数字化转型升级，避免自身成为“时代的弃儿”。
然而，数字化转型升级路途可谓知易行难，真正能搭乘数字化浪潮便车，并取得实效的项目往往是少数。尽管数字化转型升级已是时代风口，但部分企业却难以上道，并未充分激发内部数字化潜能，通过数字技术提升效率、实现业务增长，反而陷入数字化转型升级进退两难的困局。
那么，在社会数字化转型升级过程中，都面临着什么共性问题？数据猿近日采访到了同济大学计算机系助理教授程大伟，听他聊聊数字化转型升级的基础、技术在数字化转型升级过程中的作用，以及如何培养数字化人才等命题。
以信息化之砖，铺数字化之路
数字化转型升级的目的是什么？程大伟告诉数据猿，随着数字经济的高速发展，数字化转型升级先行企业已将目的逐渐由提升效率转变为对企业战略与商业模式的重塑。但对于大部分正处于或还未处于数字化转型升级过程中的企业而言，在开展数字化转型升级工作之前，首先应考虑其自身的信息化程度。
众所周知，信息化与数字化是分属于两个不同时代的产物，虽然具备一定程度的相似性，但究其本质，二者各不相同。
过去，企业开展信息化建设，目的是通过计算机技术来提高企业生产运营效率，降低运营风险和成本，从而提高企业整体管理水平和持续经营的能力。此过程所依赖的信息化系统作为信息时代的产物，根基于计算机与相关基础技术的普及应用。
然而，基础的信息化技术并不具备智能性，很难以人类智能来分析与思考，无法识别人脸、无法驾驶汽车，更无法参与企业决策。而数字化或数智化，则与之不同，其基于大数据、AI、云计算等新型智能技术，实现了对于数据的动态实时收集及机器算法分析，从而获取精准的分析结果并参与决策，在一定程度上具备了智能性。
对此，程大伟谈道：数字化转型升级并不是信息化的简单扩展，而是基于信息化升级再造，是数据体量与数据分析等核心技术能力到达一定程度所引发的模式创新及生态系统重构。其不同于信息化项目，短期即可达成，而是一个更为长期的、涵盖企业方方面面的“二次创业”。
虽然信息化与数字化两者内涵不同，但企业数字化转型升级的速率却受其信息化程度的影响。
程大伟告诉数据猿，当前部分企业数字化转型升级进度缓慢，有可能是由企业自身信息化建设基础不足所导致的。信息化是数字化的前置条件，建立起信息化基础才能为数字化转型升级铺路。信息化程度越高的企业，转型升级的技术基础就越完备，数字化转型升级也更加易于推动。
值得注意的是，在与数据猿的整个交流过程中，核心技术一词，被程大伟反复、重点提及。
研发、技术同业务的深度融合
程大伟认为，大数据、人工智能及云计算、区块链等技术的发展，主要驱动力来源于计算机科学技术等相关学科的的科研进展与海量应用驱动相结合。如目前被广泛提及的大数据技术，其快速发展背后的技术驱动正是因为分布式文件系统、计算模型和索引技术的科研突破与大数据应用场景深度结合，从而推动了整个数据社会的进步。
编辑注：“2003年，Google发布论文《The Google File System》，高可用、高可靠、高性能、可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。2004年，Google发布论文《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》，描述大数据的分布式计算方式及编程模型，主要应用于海量数据的并行计算。
而发布于2006的《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》，则描述了一个稀疏的、分布式的、持久化存储的分布式结构化数据的存储系统，用来满足“大数据量、高吞吐量、快速响应”等不同应用场景下的存储需求。这也启发了如Cassandra、HBase等NoSQL数据库的发展。”
程大伟告诉数据猿：“虽然核心科学技术的研发是数字社会的重要驱动因素，如何将科研成果进行落地也非常重要。数字经济时代下，对于IT行业而言，不管是基础技术研发，还是应用技术或软件产品技术研发，其实都需要将行业实际应用问题中的技术难点抽象出来，转化为科学问题，再通过核心研发来将其解决。而在此过程中，技术作为解决应用落地问题的重要手段，在应用发展的过程中亦能反过来推动科学技术的发展，二者是互相促进、共同发展的关系。”
虽然程大伟强调了数字化转型升级过程中，科学技术的推动作用，但他同时也指出：技术的落地需要时间，任何新兴技术从诞生到最终落地成熟，都始终存在着客观的发展曲线，所以技术所带来的短期效益与研发技术所需的长期投入间存在矛盾。
此言不假。Gartner所提出的新兴技术成熟度曲线，就归纳了新兴技术从萌芽期，到期望膨胀期、泡沫破裂低谷期、稳步爬升恢复期及生产成熟期的五大阶段。
在期望膨胀期，舆论往往会对尚处于萌芽阶段的新兴技术爆发出巨大的期望，忽视了技术发展的客观水平与最终落地情况，从而推动泡沫的产生。而企业则容易在舆论的造势下投身其中，最终发现该技术在现阶段不具备当初所期望的价值，由此泡沫破灭。
在数字化转型升级的浪潮中，如何避免泡沫的产生，程大伟对此谈道：广大企业其实是技术的主要应用对象、甚至是核心技术的开发者。在此过程中应结合自身实际情况进行合理规划，尽可能地避免资源的浪费与泡沫的形成。
然而，正所谓知易行难，对于数字化转型升级的主体——传统企业来讲，由于其缺乏数字化技术能力与组织能力，因此很难对数字技术的应用做出具体、科学的规划，更不必说仅依靠其自身来实现数字化转型升级。正因如此，当下大部分传统企业都将数字化转型升级交由数字化服务商进行。
对此，程大伟告诉数据猿：外部服务商可以显著提升数字化转型升级的过程，通常专业的数字化服务商在IT技术和应用落地等方面通常具有更加丰富的经验，在这方面能够帮助到传统企业。但是，外部服务商往往对转型企业业务的理解没有内部团队深刻。因此，如何有效结合内外部的优势能力，推动转型升级顺利实施通常是一个长期迭代优化的过程。管理者和经营者也被期待对数字化转型过程给予持续地支持和耐心。
由此可见，数字化服务商所提供的技术支撑与企业内部业务部门的深度结合，不失为传统企业数字化转型的一大外部通路。但正如前面所谈到，数字化转型作为“二次创业”，除外力赋能外，企业内力的驱动同样重要。
三位一体的国家创新体系
早在2018年，全球知名管理咨询公司麦肯锡就曾在报告《 Unlocking success in digital transformations》中指出，内部各职能和部门间的相对孤立、畏惧风险、执行力差等组织文化氛围是导致企业数字化转型失败的主要因素，企业内部动力对于转型过程的重要程度可见一斑。
知之非艰，行之惟艰。尽管大部分数字化转型升级的参与者都明白转型升级作为企业战略，需要企业由高层到基层全体员工共同参与，内部实现但却又都难以跳脱实际执行起来的困难。
巴菲特曾讲过：“习惯的枷锁，开始的时候轻的难以察觉，到后来却重的无法摆脱。”此言非虚，在数字化转型升级潮流当下，部分传统企业就面临着内部各部门所存在的本位思想的阻碍。
对此，程大伟坦言：数字化转型升级并非仅应用技术即可实现的易事，企业想要提高数字化转型升级的完成度，不仅要通过数字技术赋能业务，更需要企业内部员工的数字化思维革命，从而实现技术与人才的共同进步。
当下，企业该如何应对内部员工的数字化思维瓶颈？对此，程大伟从高校教授的角度出发，强调了人才与教育的重要性：
“就人才教育方面，我个人持有一个长期观点，即将信息化、数字化素质培养纳入理工类基础教育体系，使之成为像高等数学一样的基础课程。这样，随着众多受过教育的人才走出高校，就能将信息化、数字化技术与思维带入用人单位，从而推动整个社会的数字化转型升级。”程大伟解释道。
同时程大伟还谈到：当前，我国政府、高校、企业三者在科学研究、成果转化和应用推广方面构成了三位一体的互相促进关系。正是因为三者的紧密配合，才共同开创了我国当前处于国际前列的全社会数字化转型升级成果。
在三位一体关系下，高校在人才培养方面怎么发挥更大的作用？程大伟告诉数据猿，大学作为数字化人才培养的主体，目标通过与时俱进的理论教学、高精尖的科学研究探索和接地气的应用落地研发三个方面来培养数字化人才，以期为社会源源不断地输送理论与实践能力兼备的新生力量。
欧洲时报曾于去年指出：中国每年培养的工程师人数超过所有经济合作与发展组织（OECD）成员国一年培养人数的总和。千人同心，则得千人之力。正是政府、企业、高校三方主体的协同发展、共同驱动，内部人才储备与外部环境高度结合，中国的信息化、数字化才得以飞速发展，处于世界领先地位。
当然，程大伟同时也表示，我国当前领先地位仍然主要体现在应用端，在大数据、人工智能、区块链等基础理论研究方面，我们同国际先进水平间仍存在着一定的差距。对此我们需要清醒地认识到自身的短板，加快加深在基础理论方面的研究创新。
百尺竿头，更进一步。数字化与数智化时代均已然来临，我们有理由相信，在国家大力支持，企业、政府、高校通力合作下，实现数字化“质的飞跃”指日可待。
文：威化化 / 数据猿
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