作为IEEE院士、历任微软亚洲工程院院长、诺基亚成长国家研究院院长、法国巴黎第六大学和尼斯大学客座教授的“象牙塔里的大人物”刘震博士，出人意料地退出了深耕半生、大有“高光”的学术研究领域，投身于“九死一生”的创业大潮中。
2018年，应三一重工邀请，刘震作为联合创始人兼CTO，带领三一重工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Gartner的IIoT魔力象限。
但紧接着，2019年，刘震博士与另外两位创始人共同创办了奥林科技，并担任董事长。他致力于填补产业互联网数字细分的空空白，为企业空开辟新的成长空间。
而参与树根互联快速成长的刘震，他准备如何带领自己的企业奥林科技成长为下一个产业互联网的新独角兽？
带着疑问，中国投资网CV知止独家专访了刘震，畅谈他对产业互联网的愿景——“中国数字经济的力量在于产业的数字化转型。”进行了深入的讨论。
自上而下还是自下而上？
谈到产业互联网的数字化转型，刘震谈了自己对CV智能的看法:“国内企业在数字化转型的时候，大部分都是自下而上的设计。底层是物联网，顶层是自动化系统，顶层是MES，ERP，甚至BI系统。
基本的自下而上的方法是将设备数据连接到云端，并使用这些数据进行显示和分析，从而提高人工或服务效率。这是目前工业互联网的主流做法。
然而，为了收集底层设备的数据，需要部署许多基础设备，如传感器和网关。企业投入大，成本回收周期长，自下而上的数字化转型方案给企业带来的价值往往在短期内并不明显。
同时，自下而上收集的数据可以为企业的经营决策提供一定的分析辅助。但由于需要部署大量基础连接设备的前提，单从“为企业提供业务决策权”这一点来看，显得性价比不高。
“从这个角度来看，如何把决策作为我们价值输出的主要输出端口呢？用数据+AI算法支持决策是新趋势。所以我们觉得这是一个很好的机会，我们应该在这上面做出努力。”
刘震进一步阐述，“自上而下设计的数字化转型，以企业管理的困惑、痛点和需求为问题源头，不再是各个营业网点的‘部门问题’，而是企业管理的整体问题。”
这个问题也是企业管理层最关心、最想解决的问题之一。
比如某钢铁公司采购的铁矿石有几十种，每种矿石的化学成分、物理性质、价格都不一样。同时，矿石运输过程中存在各种不确定因素，如运输能力、天气、到达时间等。如何匹配矿石采购比例才能满足生产要求，同时实现企业成本最优？
企业管理的源头问题明确后，不仅可以按需采集数据，甚至不需要应用底层设备的数据就可以解决一些问题，大量基层连接设备的部署也不再是必要前提。也就是说，在辅助商业决策方面，自上而下的数字化转型更有针对性，更具成本效益，更具价值优势。
“我认为自上而下更重要。第一，在市场投入产出比方面，投入产出比更有效率；第二个价值更明确，更有活力，更有针对性。毕竟现有的数据不一定需要，一旦确定方案，就可以有针对性地进行数据收集。”刘震说。
上述案例关注的是采购、生产和财务数据之间的最佳平衡。刘震又举了一个案例，进一步说明如何通过基于digital twin技术的商业决策模拟软件，在销售、产能和财务之间得到最佳答案。
钢铁企业的生产能力是固定的，产品的品种和规格繁多而复杂，生产条件是不断变化的。在产能有限的情况下，如何通过合理配置产品品种结构来增加销售收入，实现利润最大化，已经成为钢铁企业管理和生产的重点。
产品结构优化旨在通过收集各月不同产品的销量和利润历史数据，结合外部产品价格指数和市场销售订单数据，充分考虑产品边际贡献、毛利最大化和有限产能，通过大数据分析和系统建模，整合订单交付、设备维护、工艺标准、单位产能、物流运输能力等因素，构建产品结构的优化模型和调度模型。平衡资源配置，优化产品结构，优化炼钢、轧钢工序多生产线的生产调度，优化公司产品从销售订单、质量设计与控制、生产管理、计划管理、生产绩效管理、库存管理到成品交付管理的生产销售全生命周期管理，使产品成本最小化，收益和利润最大化。
奥林科技基于digital twin技术的经营决策模拟软件，可以根据市场的变化随时调整变量，预测结果，从而辅助管理层进行经营决策，使利润增长明显。
通过企业数字孪生技术了解风险预警。
“通过把所有的数据放到模型中，我们真正整合了企业的所有数据，整合了企业的人、物等不同维度的数据，也就是把对物理世界的描述转化为虚拟世界的数据，3D建模，最终达到业务优化的结果。”
在确定了自上而下的方法论后，刘震和奥林科技迅速采用了数字孪生技术，真正达到了打破数据孤岛的效果。
因为所谓数字孪生，就是通过软件定义在physics 空之间进行描述、感知、预测和决策，进而实现physics 空和cyber 空之间的交互映射。
通过企业数字双胞胎的数据同步，可以观察虚拟世界的变化，实时分析实体空，从而获知企业未来事件和经营风险的预警。
在刘震看来，一个企业不可能活在“真空”里。他们需要了解的不仅仅是自身的产能，更重要的是市场动态和竞争格局发生了什么变化，上下游存在什么样的问题。
就奥林科技而言，可以通过知识图谱对不同行业的特征进行数字化描述，将行业的基本概念和指标进行数字化沉淀。在该模型的基础上，可以通过算法分析解决企业管理决策中存在的一些问题。
目前，奥林科技已经做了200多个工业行业模型，帮助企业做相关判断。
“我们已经进入了钢铁、石化、房地产、畜牧和乳业。奥林科技的核心优势是自上而下处理采购、生产、销售的最优协调。不同行业之间有很大的共性。我们服务的是上述行业的头部企业，这些行业的腰部企业面临的问题也可以因为共性而得到解决。”
刘震认为，现在市场普遍做的还是数字业务，但只有改变“数字”业务，企业才能获得最大的价值。
他告诉CV Intelligence，目前，中国数字经济约占GDP的35%；欧美主流国家的数据是60%左右，可见差距还是很大的。中国数字经济在最近五年的发展速度预计将达到17%左右，这将是GDP增长中最重要的部分。
这样看来，中国数字经济的突破点在哪里？“零售业只占GDP的2%左右，出现了JD.COM这样的巨头；泛工业部门占国内生产总值的52%。中国工业要曲线赶超欧美，实力在哪里一目了然。”
对此，刘震也很坚定:中国数字经济的力量在于产业的数字化转型。
“每个时代都会有一些巨头，自动化时代的西门子、霍尼韦尔；有微软、IBM在信息时代；在网络化时代，我们看到了苹果和亚马逊。在数字时代，中国国有企业需求旺盛，政府支持有力，应用场景广阔，中国工业软件企业很有可能争夺数字时代巨头的位置，这也将是中国互联网的明星。”
