司左与行右  

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我常说“一个时代有一个时代的明星”，与时俱进起见，追星还是必要的。但如果忘了历史，就会迷失于当下，忘了信息化的实质，也会迷惑于数字化的本质。在信息化大潮中冲浪过的人，面对数字化浪潮有点懵：过去做的那算啥？现在要做点啥？没有在信息化中冲过浪的人，面对纷繁复杂的数字化局面，眉毛胡子一把抓，总是缺乏章法，不得要领，其结局不是懵不懵的问题，而是翻船与否的问题。

人的大脑分两部分：左脑和右脑。左脑是理性之脑，主管逻辑和推理；右脑是感性之脑，主管直觉和艺术。左脑的理性决定了它是现实派、事实派、控制派、质量派；右脑的感性决定了它是未来派、幻想派、冲动派、创新派。

信息化司左脑之责，数字化行右脑之事。当我们掌握了明确的机理、完备的初始条件（初态）和边界条件（环境）时，用信息化帮我们提高效率和质量。当我们的研究对象超越了我们理解，机理、初态和环境不完备时，则需要用数字化来突破我们局限，实现创新。

信息化司左  

我们所在的世界是三类系统的混构体系：第一类是自然物（如星系、生物等），第二类是人造物（如机器、生产线等），第三类是组织体（如企业、联盟等）。人类始终致力于对这三类系统的运行规律进行研究，以期获得明确的机理。具有清晰初始条件和完备边界条件时，用明确机理来运算就能获得确定性的结论，人们靠这个运算结果可以预测时空运转（未来和远方）。

过去，人们所掌握了类似F=ma、E=MC²、工程经验公式、机器工作原理、生产执行策略、政治经济学、企业管理学等运行规律。基于这些机理，计算科学一出世，人们就迫不及待地开发了相应软件，于是科学计算、工程验算、MES、ERP、PLM、PM、MRO等软件相继涌现。这些软件的出现，大幅度提升了人类的工作和生活的效率和质量。1990年代开始，这股浪潮变得尤为迅猛。那个年代，我们称为“信息时代”，很具中国特色的“信息化“一词也是从那时开始的。

之所以用“信息”一词，是因为我们掌握了机理之后，只需要少量的数据“喂”给软件，就可以获得足够好的反馈。这些少量的数据就是初始条件和边界条件。大量的复杂的计算工作和内部数据流传，软件就全部完美无误地完成了。信息是控制论中大行其道的概念，该词的本意就包含对大量数据进行提炼总结而形成的最有价值的少量“数据”。信息不仅包含了明确的运行机理，还包含了清晰的初始条件和完整的边界条件，即信息包含机理、初态和环境。

数字化行右  

不幸的是，人类对自然物、人造物和组织体这三类系统的运行规律研究都不尽完善，对这个世界99%以上的运行机理、边界条件和初始条件的掌握都不完备。人们现已掌握的机理，不仅只是这个世界规律中非常少的一部分，而且在同一范畴中，已经掌握的规律也非常有限。一台机器的工作原理看似明确了，其实同一机器中还有很多地方不明确。企业运行的规律更是如此，不然就不存在“管理不仅是科学，更是一门艺术”这一模棱两可的说法了。而且，即便是掌握了事物的运行机理，对边界条件和初始条件的确定也有很多挑战。

机理、初态和环境三个中有一个不清晰，运算结果就基本靠感觉了。在信息化时代，遇到这种情况都绕着走。但人类现有的信息终有一天会被信息化用尽的时候，那些信息化做的比较早且成熟的人们发现，信息化带来的边际效益越来越低，就是因为能明确的机理、初态和环境都已经进入信息化系统了，但仍然还有很多问题没有解决，还有很多时空需要预测。此时，信息化遇到了瓶颈，上升通道被堵住了，价值曲线无限接近一条水平渐近线。

当然，人类从来都不会坐以待毙。信息（包含机理、初态和环境）都是从大量数据中总结提炼而成，不管这种数据完整还是不完整。其实，信息的提取恰恰就是人类中的聪明人通过并不完备的数据抽象提炼总结而成的。过去做信息化的时候，普罗大众几乎忘了这一事实，直接使用既有的信息来完成工作。但那些聪明的少数人始终是清醒的，科学技术也在不断发展，他们发现新科技（特别是大数据与AI技术）可以在海量数据中总结出具有一定明确程度的机理、初态和环境（姑且称为“准信息“），而且随着数据量的增加和进一步分析学习，“准信息”可以越来越明确。准信息更接近纯数学的表达，未必像人类总结的信息那样具有显而易见的物理意义和业务含义。但在一定范围和条件下，准信息包含的规律确实接近真实世界的规律。也就是说，计算科学的发展，让人们可以回归到信息的本源——数据层面，发现靠人脑不曾发现的机理，总结机理需要的初态和环境。于是，数字化时代拉开了序幕。如果说信息化以明确信息为前提，那数字化则以海量数据为基石。数字化看似绕开了明确信息，但却走通了信息化曾绕开的路。

数字化前提，是尽量完整地将研究对象从实物转换为数字化模型。当然这里指的是广义数字化模型，不仅仅指的形体或外形的数字化，而是凡是能反映实物特征和属性的所有时空关系数据进行数字化表达。所谓的时空关系数据，不仅仅是静态的，而且是动态的，不仅仅是实物自己，而且包括所有与自己相关联实体的关系。当物理世界数字化之后，就可直接从大千世界的数据出发，来获得我们需要的机理、初态和环境，哪怕是准信息也好。只要新的机理在手，初态和环境收入囊中，那对时空预测的又可以上一个台阶。因此，数字化是在信息化走到天涯海角时又搭建的桥梁、船舶或飞行器。

右行者之辙  

司左者信息化历史够悠久了，不再追忆和赘述。但你有没有觉得，在当年信息化大潮之下，有一类软件显得很另类。当时“数字化”一词还没如此流行，所以人们就一直忍受着这种另类，简直逼死技术洁癖处女座的节奏。没错，我们说的就是CAD、CAE和CAM。

最早走上数字化之路的领域是仿真（或CAE）。CAE出现之前，人们虽然掌握了固体力学、流体力学、热学、电磁学、化学等基础理论，但在工程中仍然在使用大量的经验公式。理论只适用于简单结构（单摆、梁杆、板壳、四面体、立方体等），经验公式只适用于特定场景（那些结构简单、具有特定和明确的初态和环境的情况）。此时计算机的使用，只是把算盘和计算尺搬到了电脑里，属于信息化的范畴。对于复杂结构（异形建筑、高端装备、体系（系统之系统）等），尽管基础理论、初始条件和边界条件都很明确，但我们仍然无法获得研究对象工作机理的全貌，人们仍然不能预测时空。CAE方法让人们可以建立复杂结构的数字化的完整空间，从研究对象的完整数据出发，获得接近真实世界的机理、初态和环境，从而实现了对理论和经验公式的突破，复杂结构的运作机理得以透视。由于数字化历程的长期积淀，让仿真的确定性越来越高，对于那种进行过大量仿真确认的复杂结构，很多组织已经不需要重新计算，只需要在已经形成的数据库中差值就可以获得工程可信的结果，这意味着，仿真的信息化的属性越来越强。现在，仿真界开始利用AI探索以前不确定性较强的领域，譬如拓扑优化、基于AI的参数优化、湍流、复合材料、断裂力学、电磁干扰与兼容、人类无法触及的远端（如火星环境）复杂结构的计算。

另一个数字化先性者是三维CAD/CAM，有与CAE相似的经历。当年甩图板时期的二维CAD走向三维CAD，相当于从信息化走向了数字化。当人们使用三维空间完整数字化模型数据来进行产品的设计时，出现了成效斐然的突破与创新，长期困扰人们的高度复杂结构的形心、重心、装配、干涉、尺寸链、公差链、物料成本等问题迎刃而解。当下流行的创成式设计是其更进一步的发展。创成式设计方法完全发挥算法和AI的长处，不需要人做过多干预，也不希望人做干预，因为人的思维定式缺陷可能会妨碍设计创新。我们只需要提供必要的设计限制，其余的完全交给算法来创造。这种新型的设计方法虽然不能替代正向设计和创新，但它是对人们大脑和眼界给予大幅度扩展。

最近出现的大量的数字化应用是在生产制造过程、运行维护、企业管理、数字经济中，利用完整的生产数据、供应链数据、运行数据、企业数据、经济数据来预测以前MES、ERP、MOR、CRM、SCM等信息化软件只能绕开的场景，深挖数据中的信息，实现业务和管理的突破，耳熟能详的预测性维护便是典型实例。

凡此种种应用都显示，当物理世界都能全面数字化表达的时候，人类的所有工业及经济的梦想——工业4.0、工业互联、智能制造、数字孪生、数字经济和智能商业等，都似乎近在眼前，触手可及。当然，你一定会说：“数字化转型，必须进行商业模式创新、经营模式变革、价值体系创新、组织文化变革……”好吧，我同意！

左右相成  

如此看来，先有信息化，后有数字化，那是不是意味着数字化就比信息化高级一些？非也！数字化其实是一种递归，是信息化发展遇到瓶颈之后的回归本源，但又不是简单的返璞归真，而是事物螺旋发展的一次高层次的回归。

信息来源于数据，那是不是意味着信息比数据高级一些？非也，信息最终会转化为常识，没人认为只掌握常识的人是高人。信息也终会转化为流程和规则，只知按章办事的人，在组织中称为普通工作人员。高瞻远瞩的人，也就是那些企业领袖、行业翘楚、社会贤达及科技怪才，都往往是那些跳出现有信息框架，直接到高纬度和宽视野的数据中用敏锐直觉感知未来的人。

人的左右大脑是相伴相生、相辅相成的。艺术和创新是人类的生活梦想，但质量和效率是生存之本。无论人的个体还是人类社会，都是在感性和理性的交替运行、直觉和推理共同作用的过程中成长和进化的，没人愿意为了理性和质量而去掉右脑，也没人为了艺术和创新而去掉左脑。个体人和人类社会都是先从朴素的感性和直觉发展上升到理性和理论的高度，然后又升华到优秀的直觉。优秀的直觉源于对丰富经历和有效经验的高度总结，还需要经常性的深度思考和远期瞭望。我们的社会中确有一类具有这种优秀和敏锐直觉的人，是他们引导着你的企业、机构甚至人类的发展方向。正是这种优秀的直觉推动了人类新理论的产生和新科技的发展。

因此，我们这里谈左右，并不是要把信息化和数字化对立。其实，数字化是我们梦寐以求的创新和发展，但信息化是我们赖以生存的质量和效率。从数据中识别总结确定性信息（机理、初态和环境）是数字化的使命，人类终究还是要像牛顿、爱因斯坦那样取得真正的具有物理含义和业务意义的终极模型，才能获得实质性的根本进步。数字化识别出来的信息需要进行另一次递归，最终还要回归到信息化中来。有人说数据可以帮助人们消除不确定性，其实数据本身并不是不确定性的终结者，从数据中获得的信息才是。质量与创新的交替进步和螺旋上升，是人类和工业的进化与发展的基本模式。不妨把信息化和数字化看成是智慧工业DNA的两条链，就像生物DNA由两条链构成，缺一不可。

当然，我们也不能左右不分。没有质量和效率的创新发展是不可靠、没前途的。没有信息化为基础的数字化是无本之木，就像大楼缺少了地基，终将倾倒坍塌，落得个白茫茫大地真干净。搞数字化，信息化的欠账迟早是要还的，以工匠精神先把企业已经明确的工业机理和业务模型梳理清楚，在信息化系统中得到优良运行，然后再利用数字化进行创新发展，这才是进行数字化转型的正确姿势。“转型”二字，不仅代表了物理向数字的转变，同时代表了信息化向数字化的转变。因此，奉劝那些试图跳过信息化阶段直接进入数字化的人，不要试图通过数字化来眉毛胡子一把抓地补救一切，不然可能因弯道超车而翻车。

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