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我的第一本书《工业数字化转型：敏捷方法与敏捷实践》终于正式出版，为了回馈公众号的朋友，附上五折购买链接。欢迎转发给你认为需要的朋友。

这本书凝结了我在工业企业各种实际业务场景中，思考与践行“数字化如何与业务融合”的技术与方法。当我拿到样书快速翻阅时，心中不禁感慨：《工业数字化转型》中的每一张图、每一段话，都牵动着我的思绪。这些内容，源自过去几年我在不同公司、不同场景下，与不同人深度交流与讨论的结果。

AI热的冷思考：数字化转型的系统方法与敏捷实践

这本书从2020年开始写了，五年后的今天才正式出版，凝结了我在对数字化转型的探索与实践。了解我的很多朋友赶紧下单，不了解我的人则善意提醒：“现在大家都在谈AI转型，你还在出版数字化转型，已经过时了，不好卖”。

听到这样的话，我很震惊。我所说的数字化转型，是指运用IT（信息技术）、AI（人工智能技术）、OT（运营技术）来实现业务转型，这本书就是关于“如何通过AI实现业务转型，创造价值”的。

早在2020年，大家谈数字化时就已经充斥着许多混乱的概念，所以我在书中专门澄清了一些基本概念。没想到，在ChatGPT和大模型出现之后，这些概念变得更加混乱。经过几年的数字化实践，我原以为大家已经对数字化“去魅”，并能够从价值创造的角度理性地讨论数字化，没想到生成式AI的技术突破，又催生了大量新的泡沫。大家面对AI的焦虑与恐慌，并不奇怪，这是历史上反复出现的现象。

这并不是技术的错，而是人性的错。许多公司过于急躁，忽视了长期发展。其实，**人工智能的发展史，一直充满了人类的贪婪与恐惧、泡沫与创新、坚守与投机。**因此，在AI浪潮之中，我认为我的新书并不是过时，反而恰逢其时，因为我所讨论的核心问题将变得更加迫切：AI如何与业务结合，创造价值。

从AI工具，走向AI生产力

很多人对AI的体验，来自于ChatGPT、DeepSeek等对话机器人，以及目前大家争先恐后在部署的AI智能体。然而，这些只是个人工具，AI作为商业社会中一个巨大的技术变量，企业最关心的是如何制定自身的AI战略。如何让AI成为生产力，带来新的竞争优势？

使AI成为生产力的关键因素，其实在AI之外。关键在于AI如何与其他生产要素融合，并产生经济价值。从生态系统角度看，AI无法独立存在。计算需要能源消耗，研发需要人力投入。只有当AI与现有技术融合，创造出商业价值，才能持续获得资源的投入。AI技术必须作为社会生产资源，转化为社会生产力，才能真正融入并改造社会，使人类社会步入智能时代。否则，它们只是昙花一现，成为时代的泡沫。

我的新书《工业数字化转型》，从系统论的角度回答了AI如何与其他数字化技术结合，构建数据流，并驱动业务创造价值。当大家都在说数据、知识很重要的时候，我提出：数据流比数据更重要。数据只是生产要素，而数据流才是生产力。AI赋能了复杂数据的流动，从而推动业务价值的实现。

供大于求的局面导致企业越来越“内卷”，商业竞争愈发激烈。有远见的企业家会前瞻性地看到AI带来的竞争优势，并以最适当的方式将其融入企业，成为下一阶段竞争的秘密武器。这些秘而不宣的“真东西”，才是企业未来竞争力的源泉。

要回到业务源头，做本质思考

很多企业部署了大模型和智能体，忙着四处寻找AI的落地场景。有了AI，就像我女儿刚换了一套新衣服，总想穿着它到处炫耀。

技术的供给方也迎合这一需求，制定了一张张AI场景地图，仿佛我们被圈定在迪士尼乐园的游乐场，而企业真正需要的是对真实世界的理解和回应。

在激烈竞争的商业环境下，企业正迅速地对AI“去魅”。他们从战略和业务的源头出发，思考AI战略。本书介绍了如何将数字世界（无论是数据采集、信息系统还是AI工具）与真实世界连接，从具象的业务如何实现数字化，到组织如何变革，以及如何实现创新范式的突破。

让AI从工具转化为生产力，创造价值的关键，在于数字世界中的AI，是否与现实世界中的业务具备相似的底层结构。这一波生成式AI虽然在技术上突破了图灵测试，但要真正产生价值，通用大模型仍需适配出与现实业务同构的技术结构。

信息时代的大幕才刚刚拉开

越是复杂难懂的技术，越需要用基本朴素的概念去理解。越是高级复杂的AI，越需要更底层和本质的系统性思考。虽然AI模型和工具层出不穷，但其本质离不开“信息”。即使是最先进的大模型AI，也本质上是信息的变换系统。我们与大模型的交互过程，就是信息的双向流动过程。我们可以从信息的本质、信息与能量及物质世界的关系，来更深入地理解AI。

物质、能量和信息，是构成世界的基本要素。人类认识自然、改造自然的过程，始终伴随着对物质、能量和信息更本质的理解与更深入的应用。每当人类对这些基本元素有新的理解与洞察，形成新的科学理论时，就会引发一场技术革命，孕育新的技术与产业。如图1-14所示，人类技术的发展史，就是人类利用物质、能量和信息方式的演化史。

图1-14 技术发展与经济增长的历史

随着人类的发展，技术核心范式从物质向能量与信息转移。对能量的研究和利用，推动了第一次和第二次工业革命；对信息的研究和利用，带来了第三次和第四次工业革命。AI技术（如通用人工智能、自主智能）的成熟将跨越更长周期，其影响将超越单一行业，重塑社会形态与人类协作方式。

2023年，马化腾在腾讯股东大会上说：我们最开始以为生成式AI是互联网十年一遇的机会，但越想越觉得，这其实是几百年一遇的机会，类似发明电那样的工业革命。

我认为，从50年前的信息化、数字化开始，这就是一场智能革命，其影响之深远，或许远超我们的想象。

• • 公元前五百年，一批先驱哲学家的思辨活动唤醒了人类的自我意识，使哲学从神话中独立出来，这一时期被卡尔·雅斯贝斯称为“轴心时代”。
• • 大约五百年前，文艺复兴与启蒙运动推动了现代科学的诞生，为人类带来了理性的光辉，这标志着第二轴心时代——理性大觉醒时代的到来。
• • 我们如今可能正处在人类历史的第三轴心时代，其特征是人工智能激发了隐藏在数据中的智能，使数据背后的语义得以自主展现，象征着数据中自主智能的觉醒。

图9-8 人工智能引发第三轴心时代

长期主义：坚守价值创造

人工智能的发展史，从不乏夸张的包装与狂热的信心，每一轮的过度宣传，最终都会带来反噬与低谷，使AI技术呈现出大起大落的节奏。

历史总在重复，人类的问题在于不长记性。

有个有趣的现象，虽然很少有人真正理解AI技术，但是每个人都能评论几句。AI领域的词汇似乎一听就懂，“高大上”的词汇，比如AI决策、AI科学家、AI医生等，实际上你只是望文生义。甚至“人工智能”，也是个高超的包装。

我们需要从底层认知来看待人工智能。不是从AI出发，而是从“价值创造”出发，从“现实世界如何创造价值”的角度出发，用系统的视角看到整体性。

在AI的热潮之下，需要一种平和、淡定的心态。如何面对AI，只是对你的人生哲学和商业智慧一次新考验。如果你做的是短期投机的生意，面对AI泡沫会格外焦虑；而只要坚守长期主义，以创造价值为核心，就不会被虚幻所扰。

这与巴菲特、芒格的价值投资理念如出一辙。这些智慧，古今中外的智者早已反复讲述。

我们如何在AI时代安身立命，说到底，取决于你如何回答：“我是谁”。

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这本书凝结了我在工业企业各种实际业务场景中，思考与践行“数字化如何与业务融合”的技术与方法。当我拿到样书快速翻阅时，心中不禁感慨：《工业数字化转型》中的每一张图、每一段话，都牵动着我的思绪。这些内容，源自过去几年我在不同公司、不同场景下，与不同人深度交流与讨论的结果。

《工业数字化转型：敏捷方法与敏捷实践》新书介绍

内容简介

本书是工业数字化转型的实践著作，作者结合自己在三一重工、远景能源、GE、宁德新能源等企业近20年的实践经验，总结出了一套基于控制论的工业数字化转型方法论和一套基于敏捷思想的工业数字化转型实践路径，方法论与实践并重。

本书一共10章，分为三个部分，从方法论、实践和底层逻辑三个维度对工业数字化转型进行了全方位讲解。

第一篇 系统方法（第1~4章）

首先对数字化进行了追本溯源，探讨了广义数字化和狭义数字化的本质；然后介绍了工业数字化转型的各种常规路径，以及数字化如何与工业化融合；最后，提出了基于复杂系统控制论的工业数字化转型方法论，是本书的核心。

第二篇 敏捷实践（第5-8章）

将系统方法应用到具体的业务实践，讨论了典型工业场景中敏捷迭代的数字化转型实践。对于数字化的业务架构和设计，要透过现象从业务本质出发，并通过数字化技术赋能业务变革与创新，同时借鉴最小作用量原理，沿着“最速降线”进行迭代，找到推动变革最省力的路径，逐渐推进数字化、智能化的广度和深度。通过低成本试错和快速反馈迭代，找到适合自身战略的数字化转型路径。

第三篇 探讨与展望（第9和10章）

从哲学底层探讨了驱动数字化和智能化的底层动力，确信了未来智能化趋势的笃定趋势，并在此基础上展望了智能社会，个人应该如何准备好自己，在智能时代安身立命。

王晓钰的个人微信公众号

面对越来越复杂的未来，做个有人文情怀、有独立思考的技术领导者。

经验丰富的实战型专家：从风力发电、人工智能，到智能制造、数字化转型。

童心不泯的终身学习者：融通科学技术与哲学社会，探寻复杂生命的科学规律。

希望以文会友，寻找一批志同道合者，通过入世的企业实战与出世的终极追问，共同探讨后工业时代的数字化转型之路。进一步了解我：http://xywang.org