身为IEEE（电气与电子工程师协会）院士、历任微软亚洲工程院院长、诺基亚成长型国家研究院院长、法国巴黎第六大学、法国尼斯大学客座教授， “象牙塔里的大人物”刘震博士，出人意料地从深耕半生且“高光”的学术科研领域毅然抽身，投入到”九死一生”的创业大潮之中。
2018年，应三一重工之邀，刘震作为联合创始人和CTO，带领三一重工旗下的树根互联推进根云平台从端到云的完整产品线研发，主持并成功进入了Gartner的IIoT魔力象限（截至目前，树根互联也是唯一进入此象限的中国企业）。
但随后，2019年，刘震博士与其他两位创始人联合成立了傲林科技，并担任董事长，致力于填补工业互联网数字化细分领域的空白，为企业打开全新的增长空间。
参与和成就了树根互联快速增长的刘震，准备如何带领自己的企业——傲林科技成长为下一个工业互联网的新晋独角兽？
带着疑问，投中网CV智识独家专访了刘震，就他对工业互联网的预见——“中国数字经济的发力点在于工业的数字化转型。”进行了深入的探讨。
自上而下还是自下而上？
说到工业互联网的数字化转型，刘震对CV智识谈了自己的看法：“国内企业在数字化转型的时候，大多是自下而上设计的。最下面一层是物联（解决数据采集），之上是自动化系统（解决劳动效率）、再往上是MES、ERP，直至BI系统（解决数据展示）。
自下而上的基本做法是把设备数据连到云端去，用这些数据进行展示和分析，从而提高劳动或服务效率，这是工业互联网目前比较主流的做法。
但是，为了采集到底层设备的数据，需要部署很多基础设备，例如传感器和网关。企业的投资较大、成本回收周期长，自下而上式数字化转型方案给企业带来的价值经常在短期内并不显性。
与此同时，自下而上采集来的数据能为企业经营决策提供一定的分析辅助，但因为前提需要大量部署基础联接设备而显得在“为企业提供经营决策赋能”这个单点问题上，性价比不高。
“从这角度来考虑问题，怎样把决策作为我们的价值输出的主要输出口？用数据＋AI算法来支撑决策，这是一个新的趋势。所以我们觉得正好这是一个很好的契机，应该在这上面开始发力。”
刘震进一步阐述道，“自上而下设计的数字化转型，以企业管理层的困惑、痛点、需求为问题源点，解决的不再是各业务口的‘部门问题’，而是企业经营的全盘问题。”
这个问题，也正是企业管理层最关心以及最想解决的问题之一。
比如，某钢铁公司采购的铁矿石品种有几十种，每种矿石的化学成分、物理性能、价格都不一样，同时，矿石在运输过程中还存在各种不确定因素，如：运力、天气、进厂时间等等，怎么匹配矿石采购的比例既能满足生产要求、同时又企业成本最优？
而明确了企业管理层的源点问题后，不仅可按需做数据采集、甚至无需运用到底层设备数据同样能解决部分问题，基层联接设备的大量部署（例如传感器和网关）不再成为必要前提。也就是说，就辅助企业经营决策这个场景而言，自上而下式数字化转型更有针对性，性价比更高，价值更显性。
“我觉得自上而下更重要。第一，从市场投入产出比上来说，投入产出比效率更高；第二价值更显性化，更能量化，更有针对性，毕竟现有的数据不一定是需要的，而一旦确定方案后则可以针对性地做数据采集。”刘震说道。
上述案例聚焦的是采购和生产、财务数据之间最优平衡的问题，刘震列举了另一个案例进一步补充说明销售和产能、财务之间如何通过基于数字孪生技术的经营决策模拟软件来取得最佳答案。
钢铁企业的产能固定，生产产品的品种（例如线材、板材、型材等）和规格（厚度、长度对应的型号）众多且繁杂，生产工况（例如流程、配料、设备运行状态）也不断发生变化。在有限的产能条件下，如何通过合理配置产品的品种结构提高销售收入，实现利润的最大化，成为钢企管理和生产的重点。
产品结构优化旨在通过对不同产品各月份销量和各月份利润的历史数据采集，结合外部产品价格指数和市场销售订单数据，在充分考虑产品的边际贡献、毛利的效益最大化、有限产能的基础上，通过大数据分析和系统建模，构建产品结构的优化模型和排程模型，综合订单交期、设备检修、工艺标准、机组产能、物流运能等因素，平衡资源分配、优化产品组合、实现炼钢、轧钢工序多产线优化排产，实现公司产品从销售订单、质量设计与控制、生产管理、计划管理、生产实绩管理、库存管理直至成品发货管理的产销全生命周期优化管理，实现企业产品成本最小和收入利润的最大化。
傲林科技基于数字孪生技术的经营决策模拟软件，能够根据市场的变化随时调整变量，并预测结果，从而辅助管理层做经营决策，使利润收益有明显增长。
企业通过数字孪生技术获悉风险预警
“把数据都放在模型中，我们是真正把企业的所有的数据融合在一起，把企业的人、物等不同维度的数据都整合起来，也就是把物理世界的描述转化成虚拟世界的数据，3D建模，最终达到企业经营优化的结果。”
在确定自上而下的方法论之后，刘震及其傲林科技很快采用了数字孪生的技术来真正实现打破数据孤岛的效果。
因为所谓数字孪生，就是综合运用感知、计算、建模等技术、通过软件定义，对物理空间进行描述、洞察、预测、决策、进而实现物理空间与赛博空间（类似于虚拟空间）的交互映射。
企业通过数字孪生的数据同步，可以观察虚拟世界的变化，从而对物理空间进行实时分析，获悉企业未来事件和经营风险的预警。
在刘震看来，一个企业不可能生活在真空里面，他们要知道的不光是自己的生产能力，更重要的是市场动态和竞争格局有什么变化，上下游有什么样的问题。
于傲林科技而言，可以通过知识图谱把不同行业的特色都数字化描述出来，并把行业的基本概念和指标都数据化沉淀，在模型基础上，通过算法分析，解决企业经营决策存在的一些难题。
目前，傲林科技已经做了200多种工业行业模型，来辅助企业做出相关的判断。
“我们已经进入钢铁、石化，地产、畜牧业和乳业等行业。傲林科技的核心优势是自上而下的处理好采购、生产、销售这个经营铁三角之间的最优化协同。不同行业之间有很大的共性，我们正在服务以上行业的头部企业（几十亿和百亿规模的企业），随之这些行业的腰部企业所面临的问题，也能因为共性而迎刃而解。”
刘震认为，现在市场普遍在做的还是一个业务数字化的事情，但只有让“数字化”了的业务发生变革，才能让企业得到最大的价值。
他对CV智识表示，当下，中国数字经济在GDP里面大概占35%左右；欧美主流国家这个占比数据是60%左右，这里面可以看出还是差距不小。而中国数字经济最近5年发展速度预测将达到17%左右，将成为影响GDP增长最重要的一部分。（数据来源于：中国信通院、World Bank、中信证券研究部）
这样一来，中国数字经济的切入点在哪里就变得至关重要。“零售行业只占了GDP的2%左右，就已经涌现出了京东这样的巨头；泛工业领域在整体GDP里面占比52%，中国工业要弯道超车欧美，发力点在哪儿，一目了然。”（数据来源于：IDC）
对此，刘震也十分笃定：中国数字经济的发力点在于工业的数字化转型。
“每个时代都会出现一些巨头，自动化时代出现了西门子、霍尼韦尔；信息化时代有微软、IBM；网络化时代我们看到了APPLE、亚马逊。在数字化时代，中国有企业的强需求，有政府的强支持，有广阔的应用场景，中国工业软件企业是很有可能参与数字化时代的巨头之位角逐的，这也将是中国互联网的星辰大海。”
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