学习材料：华为-数字化转型必修课（二）
模块二：数字化转型的核心挑战（3讲）
05讲 数据采集：怎样做好全量全要素连接和实时反馈？
从这一讲开始，我们就正式进入这门课的第二模块，讲一讲企业在数字化转型时会面临的三大核心挑战。什么是核心挑战？就是你绕不开，躲不掉，难度很大但又必须要面对的问题。
如果你忽略它，做不好它，就会成为前进道路上最大的绊脚石。如果你解决好它，就像是夯实了基础，接下来的举措也会更容易实施，更快速看到效果。
这一讲我们先来看第一个挑战。
一幅终极图景
我想先请你跟我一起来大胆想象一下，数字化转型的终极图景是什么样子？每个人都会有自己的答案。
不知道你有没有看过一部电影，《谍影重重5》，影片有这样一个桥段，我觉得就是我对这个问题的回答：
女二号背着一台电脑，走进了冰岛的一个黑客大本营。紧接她黑进美国国家情报局的系统，搜集了她想要找到的资料，马上开始下载文件。
这时，镜头一切，到了国家情报局这边。国家情报局第一时间监测到了这个异常情况，并马上向负责人汇报，说有一台报废电脑正在接入我们的网络。
眼看女二号就要得手了，怎么办呢？
这时候负责人马上要求同事干了两件事：第一，通过连接摄像头、卫星、实时地图等数据库马上锁定黑客的身份和位置，并远程控制黑客所在大楼的电网；第二，迅速写一条逆向追踪的程序，植入到对方想要盗取的机密文件里，这样一来，对方只要打开这个文件，就会被反向实时追踪。
在程序植入完成后，这个负责人立刻要求同事把黑客大楼的电源切断。确定对方在冰岛后，迅速部署当地行动人员实施抓捕行动。
这是一个典型的数字化作战的场景。如果我们抽象来看国家情报局这套作战系统的能力，你会发现首先入侵风险出现的时候，系统先是作出了预警；其次在接收到预警信号后，不同职能部门能够协同起来快速找到应对的方案，然后根据实时的数据反馈采取行动。
这个时候，国家情报局已经不再是一个简单的数据化机构了，而是一个数字化的“智能体”。
这个“智能体”的所有动作都基于一个前提条件展开，那就是所有相关联的数据都相互连接，并能随时被调用、被看到、被感知到，也就是我们在第2讲中讲过的全量全要素的连接和实时反馈。
进化成“智能体”
进化成一个“智能体”，可以说是每一家企业数字化转型的终极目标。通往这个目标的道路可能很漫长，可能有无数件事等着你去做，但做所有事情的基础就是它——全量全要素的连接和实时反馈。
这是任何想要做数字化转型的企业在起步时一定会遇到的一个核心挑战，解决不好，成为“智能体”的愿景就不可能实现。
举个例子，坐过飞机的人都知道，如果飞机落地能停靠在廊桥，那乘客就能直接出入飞机，不用拿着行李来回折腾去坐摆渡车了。对机场来说，要想让旅客感受到方便快捷的出行体验，提高飞机的靠桥率就成了一个需要解决的问题。
拿深圳机场来说，以前飞机靠桥主要依靠人工操作ORMS系统，也就是运营资源管理系统，来分配机位。这套系统采集和连接了哪些数据呢？主要是机场的机位数据、机位配置数据，还有包括航线方向、机型信息、旅客信息等在内的航班的静态数据。
听上去数据已经很齐全了，对吧？效果怎么样呢？2018年底之前，深圳机场230多个可用机位里，廊桥机位只占1/4，剩下的3/4都是需要旅客坐摆渡车才能登机的远机位。
这是为什么呢？就是数据不够“全”。华为在和深圳机场合作后，提供了一套AI智能调度系统，新系统在原来ORMS系统的基础上，又多连接了运行指挥平台和空管协同决策系统的数据，包括飞机的航空器信息、冲突信息、地服信息、滑行信息等等。
这套系统采集的数据有多“全”呢？你肯定见过飞机跑道两边的助航灯吧？这套系统和智能助航灯也连接在一起，每一个灯的数据都被采集到，可以实现单灯控制。
跟以前的机场跑道灯相比，智能助航灯可以监控跑道上是不是有飞机起飞或者停靠了，从而提供更精准的滑行信息。
因为这样一套系统，深圳机场的廊桥利用率就提升了10%。10%意味着每年能让260万人省去坐摆渡车的麻烦。
你看，前面提的智能助航灯，它就是一个新维度的数据，不把它连进来就相当于就没有做到全量连接。全要素体现在，比如飞机的航空器信息，它就是飞机这个业务对象的其中一个属性。
之前深圳机场只采集了飞机的航线方向和机型信息这两个要素，但是忽略了飞机航空器这个要素。航空器信息连进来了，机场就能基于飞机的运行状态进行更精准的调度。
数字化转型的基础是全量全要素的连接和实时反馈。但问题在于，数据是海量的，不能胡子眉毛一把抓，我们怎么入手采集信息，才能确保真的连接了全量全要素的数据呢？
三个维度
接下来我要给你介绍一个所有企业都适用的模型，不管你是制造型企业，还是服务型企业，都可以参照这个模型来做全量全要素的连接。
我们就拿你的手机举例子，如果你要连接它的数据，会包括哪些维度呢？以前最简单的就是连接手机的物理属性的数据，比如手机有多厚有多重，是什么颜色的，外壳是什么材料的，系统是安卓还是苹果，芯片和摄像头用的第几代的等等。
但在华为看来，这些数据远远不够，你必须要从一个产品的设计态、制造态、运行态三个维度出发才能完成全量全要素的采集和连接。
所以同样是针对手机，我们会先采集手机的设计态数据，这里面就包括手机器件的尺寸啊，手机物料都是哪些供应商提供的，手机的设计功率和性能数据等等。
设计态之后是制造态，比如手机是在哪条产线上生产的，产线的管理员是谁，组装时具体用了哪些物料等。
最后是运行态数据，包括手机在使用过程中的稳定性怎么样，开机时间是多久，手机发热情况和卡顿情况等。
关于业务对象的采集和连接，有一个概念叫“数字孪生”。什么意思？简单说，就是把现实世界里的业务对象，在数字世界里建一个一模一样的模型，就像双胞胎、孪生兄弟一样。所以叫“数字孪生”。有了数字孪生，就好办了：现实世界里很难做的事，你就切换到数字世界里去看它的孪生兄弟。
这就是对业务对象进行数据采集的标准：把全量全要素的数据都采集和连接好了之后，要看这些数据是不是能够还原业务对象的全貌，是不是真的拥有了一个数字孪生兄弟。
举个例子，数字化时代可能出现这样的场景，一家制造飞机的企业，可以一架样机都不生产就直接生产商用飞机，因为有数字化的手段去完成所有的测试、仿真，把复杂度极高的飞机还原出来。
七项职能
说完了全量全要素的连接，怎么样确保系统做到了实时反馈？
答案也很简单，你可以看这套系统是否具备了7项职能：预测、预警、监控、协同、调度、决策和指挥。
拿华为生产手机来说，华为通过连接渠道、用户、广告投放量等这些维度的数据，就可以综合预测出新手机第一批的产量，这是预测职能。数量定了，就进入排产制造环节，现在因为工厂里所有的产线都是智能产线，不太需要人工干预，但是也会监控，比如监控产线的投料情况、运行情况等等，这是监控职能。
这些数据收集过来之后就可以用于风险预警，比如扫描物料铭牌的时候，如果铭牌信息错了，产线会自行判断装配关系不成立了，就会给产线人员的手环发预警信息，提醒需要人工干预，这是预警职能。
接下来，产品的制造信息也会和供应、物流协同起来。以前按订单生产，要先入库，等物流车来装。现在是直接跟物流数据协同，因为我们已经知道了物流车的实时位置，就可以等物流车距离华为工厂一定时间的时候，再安排生产，生产完就直接装车运输，不用再重复扫描存储。
在这个过程里，协同、调度、决策、指挥几个维度的职能都有体现。
华为把手机的全量全要素连进来了，也建起实时反馈系统了，最终会实现什么样的效果？
现在，一旦华为手机的任何一个元器件有问题，我都能定位到这个元器件有多少，装在手机的哪个位置，装了这个元器件的手机被送到了哪些用户手里，都有哪些员工经手过？甚至我也可以反向追溯元器件的问题，出问题的元器件是哪个供应商，哪个批次的产品，历史上有没有类似的情况等等。
这是华为到目前为止的一些实践。
当然，华为的数字化转型离成为真正的“智能体”还有差距，但我最后想强调一点，任何想做或者要做数字化转型的企业，都要把“智能体”当做自己的终极目标。如果没有这个愿景，那么企业在进行全量全要素连接的时候就非常容易陷入两个误区：
1.眉毛胡子一把抓，不管数据有用没用先全都拿过来再说；
2.坐在数据的金山喊穷。其实很多非数字原生企业有大量丰富的数据，但恰恰缺少通过有效的数据治理来形成数字化“智能体”的能力。
以上就是数字化转型企业面临的第一个核心挑战。
思考题
请你选取身边一个业务对象，从“三态”或“七大职能”入手，想想看，如果要对它进行数字化，该怎么做？
06讲 数据保护：怎样在安全和效率之间找到平衡？
我们上一讲聊到，数字化转型的基础是全量全要素的连接和实时反馈。当所有数据都连进来了之后，企业这时候就有了大量的数据资产，就能解决很多原来解决不了的问题。
但是，就像茨威格那句名言说的，“所有命运赠送的礼物，早已在暗中标好了价格” 。数字化转型有很多好处，但潜在的安全风险也是巨大的。
拿全球最大的酒店集团万豪举例， 万豪2017年开启了数字化转型，但在2018年底他们的数据资料库遭到了黑客入侵，3.83 亿房客的个人数据被泄露，涉及姓名、地址、邮箱、电话、护照号码等非常多的隐私信息。当时的英国监管机构罚了万豪1.24亿美元，万豪在美国也遭到集体诉讼，索赔金额高达125亿美元。
美国网络安全公司Cybersecurity Ventures有个预测数据说，到2021年，全球因网络威胁、数据泄露而产生的损失将飙升到6万亿美元。6万亿美元是什么概念？比日本一年的GDP还要高。
那既然安全这么重要，企业是不是应该把最大的精力和资源都投入在网络安全和数据保护上呢？其实这件事没有这么简单，它背后涉及到一个非常关键的问题是，安全和效率是一对永恒的矛盾。
你平时肯定有过类似的感受，比如给自己的网银账户设置密码，如果想让账户更安全，那你就得把密码设得复杂一点，最好字母、数字、特殊符号都用上，密码还得来个10位20位的。
但这个的问题在于效率不高，经常出现的情况就是你记不起来密码了，输入很多遍都不对，还得重新设置个新密码。反过来想，如果你把密码设置得很简单，比如就是6个1，方便是方便了，但问题是这样的密码又很容易被人识破，整个账户的安全性就不高。
企业也一样，内部那么多重要的账户，如果所有重要的账户的密码都用20位的，员工轻易打不开，安全性是提升了，但效率就下降了。但如果这些重要账户都轻易开放的话，敞口越多，就越容易出现数据泄露等安全风险。
那么企业在转型数字化的过程中，怎么才能解决安全和效率这对矛盾呢？华为的经验是，要想解决这个问题，企业必须建立起三层认知。
“五不两可”
第一层认知，数字化转型时代，企业要把安全的活儿干细。
一家企业具体要从哪些地方抓网络安全和数据保护的工作呢？华为内部有个安全作战地图，我们自己把它总结为 “五不两可”。“两可”指的是可追溯和可恢复。“五不”是指攻不进，看不见，看不懂，拿不走，毁不掉：
– “攻不进”是指外面的黑客无法通过边界入侵进入企业的系统，对边界最简单的理解就是各种外边界应用、邮箱和账号密码等；
– “看不见”说的是黑客看不到企业的核心资产，比如说黑客攻击华为，重点是盗取华为的5G技术，但华为已经提前对5G技术做了深度隔离，黑客在系统里看不到任何5G相关的内容；
– “看不懂”主要指加密和伪装技术，达到的效果是，黑客即便看到了某项核心数据，也不会认为这项数据很关键；
– “拿不走”，强调的是企业要能感知到自己的数据资产是否被黑客转移或者挪动，一旦出现异常情况，企业要有一套阻隔的系统，防止数据被拿走。
– “毁不掉”，针对摧毁等高危操作进行实时告警与阻隔，比如像勒索加密，这里可以和大家分享一个案例。
不知道你对2017年的WannaCry勒索病毒有没有印象，当时全球有150多个国家的电脑都感染了这个病毒。
WannaCry在感染用户电脑后，会对电脑里的程序、图片、文档等各类文件加密，用户只有交完赎金才能解锁和使用文件。这个病毒当时主要在装了Windows系统的电脑和服务器上传播，因为微软这样的硅谷巨头出现了安全漏洞。中国当时有近三万家机构受到影响，最严重的是高校的教育网以及企事业单位的内网。
当时WannaCry勒索病毒也入侵了华为的近万台服务器，但它却没法对这些服务器进行加密，没法加密也就勒索不到钱。
华为是怎么做到这点的呢？
我们的技术人员预先设计了针对所有高危操作的阻隔程序，加密就是其中一个高危操作。我们的程序在识别到加密操作时，会要求操作人进行最高级别的身份认证。
比如WannaCry勒索病毒想要给文件加密，那么我们的程序就会判断，加密的这个主体是不是华为内部的人，他的操作是不是符合华为内部的规范。最后程序发现情况异常，于是提前阻隔了WannaCry勒索病毒的加密进程。这也就起到了我们前面说的“毁不掉”的作用。
“五不”说完了，我们再看“两可”：“可恢复”你肯定知道是什么意思，比如一旦企业的数据被破坏，你的系统可以恢复到多少天以前的，多长时间可以恢复，这点我就不细说了，我们重点来看怎么做到 “可追溯”。
我们来设想一个场景，比如我自己，平时主要在深圳公司总部办公，那么我电脑的正常登录地就应该是深圳，假设有一天我的电脑被黑客入侵了，出现了异地登录的情况，该怎么做？
一种方法就是我直接通过安全系统远程控制电脑，立即阻断黑客的操作。
不过更好的做法是，我们放水养鱼，先让黑客在电脑里转转，搞清楚他的真实目的是什么，看这个黑客到底图我电脑里的啥，然后再采取反制措施，就像《谍影重重5》里那段追踪分析程序一样，能更好地掌握黑客是谁、来自哪里、有什么意图。
这时候黑客这个人对我们来说就是“可追溯”的，然后我再进行远程阻断，同时在整个过程中还不能让我的核心资产丢失、关键系统中断。
好，这是第一个认知，从“五不两可”入手去抓网络安全和数据资产保护。
系统化作战
第二层认知是，数字化转型时代，企业安全必须要靠系统化作战。
你肯定听说过海恩法则，它是航空界关于飞行安全的一条经典法则，说的是每一起严重事故的背后，必然有29次轻微事故和300起未遂先兆以及1000起事故隐患。也就是说，一架飞机失事，此前一定有大量的先兆。
这条法则在企业进行安全治理的时候同样适用。
什么意思呢？就是所有针对企业核心资产发起的攻击，此前在企业的边缘业务或者非核心资产上一定是有很多迹象的。比如，黑客攻击某个国家国防部部长的电脑，可能是从一个普通文员的办公电脑那儿入手的，也可能是从食堂人员或者清洁人员的手机那儿找到的突破点。
说到这儿，我们不妨模拟一下黑客是怎么样想问题的。假设我们现在就是黑客，任务是在短时间内解锁一家高科技跨国公司的核心技术，你会怎么办？直接突围肯定是行不通的，因为在这样级别的企业里，核心技术一定是当核心资产被保护起来的。所以我们就得琢磨了，哪些地方的安全防范力量最薄弱呢？
第一步我要做的可能是，先大量爬取一波和核心技术相关的合作人员的邮箱地址；第二步给这些邮箱发钓鱼软件，一些没有及时打补丁的邮箱会被攻破，这样我就拿到了一些账号和密码；第三步，我再拿这些账号和密码尝试登录边缘系统，从中查找可以连接这个公司的路径；第四步，一旦路径成功连接了，我就可以通过跳板的方式拿着去攻击它的内部核心系统了。
所以，从黑客找短板的逻辑来看，一个企业如果只确保核心资产的安全是远远不够的，必须要形成一个系统，把与客户、合作伙伴、供应商等对接的账号等周边最容易被忽略的元素全部纳入进来，实行系统化防范。形成系统之后你就非常清楚了，黑客一旦对非核心资产发起攻击，本身就是攻击核心资产的一个先行信号。
安全问题没有终点
企业要建立的第三层认知是，数字化转型时代，安全问题没有终点。
数字化转型时代，一家企业按照“五不两可”去抓安全了，同时也搭建了治理系统了，是不是就能完美抵御安全风险了呢？其实这是个认知误区，2011年索尼的“黑客门”事件就踩了这个坑。
事情的经过是这样的：起初，一个叫George Hotz的黑客破解了索尼游戏机PS3的底层系统，导致索尼经营多年的加密防线失效了。然后索尼就把George Hotz告上了法庭。
George Hotz气不过，说我破解了自己买来的PS3，凭什么被起诉？于是就在网上发帖求赞助，因为他要和索尼打官司，这下他的帖子得到了不少黑客组织的响应，其中有一个代号为“匿名者”的黑客组织还在网上给索尼下了战书，声称要发起攻击。
索尼这边也不甘示弱，宣布自己已经聘请了全球领先的网络安全公司来与黑客组织交战。这下黑客们的热情被点燃了，一个月内先后三次攻击索尼的网络，导致一亿多用户的个人信息遭到泄露，索尼的游戏、电影、音乐等服务也在短期内中断。后来索尼当时的副社长平井一夫出面向公众鞠躬道歉，表示要作出检讨，避免事件重演。
所以你看，在索尼黑客事件里，问题的关键并不是索尼傲慢或者高调，更在于他们没有深刻意识到安全治理这件事是永无止境的，他们当时对于安全的认知模式就是：铜墙铁壁已建成，不怕你们来侵犯，这其实是一个巨大的认知误区。
事实上，企业在数字化转型中追求的网络安全和数据保护，它并不是一个绝对安全的概念，而是一个相对安全的概念，安全问题是攻防双方展开的一场永恒博弈。你只要比别人快半步，你就可以为自己争取很大的时间，然后利用这段时间把未知的风险转变为已知的风险，再去寻找抵御风险和提升防御能力的方法。
好，这一讲，我们讲的是数据资产的安全问题。这是数字化转型企业面临的第二个核心挑战，也是入门条件。
思考题
想想自己经常用的系统，真的有那么安全吗？如果你对自己公司的安全工程师提一些建议，会是什么呢？
07讲 业务决策：怎样才能让数字化真正指导行动？
我们前两讲聊了企业做数字化转型的两个核心挑战，全量全要素的连接和实时反馈是基础，以及完善网络安全和数据资产保护是入门条件。这一讲，我们继续核心挑战这个话题，来聊聊企业如何基于数据建立生产运营和决策系统。
数字化转型难在哪儿
一说数字化转型，几乎所有企业都会说自己正在做这件事。可是，大家数字化转型的效果怎么样呢？成功吗？我看到有这么两份报告，一份是麦肯锡在2018年出的，麦肯锡在调研了全球1793家企业后发现，只有20%的企业认为自己的数字化转型是有成效的，它们觉得公司的绩效和组织能力因为数字化转型提升了。
当然了，麦肯锡的这份报告是针对全球范围内的企业来做的。我们再来看一份专门针对中国企业的研究报告，是埃森哲和国家工业信息安全发展研究中心去年发布的中国企业数字转型指数，报告发现只有7%的中国企业说自己数字化转型成功了，它们在数字化基础上建立的新业务发展很快，过去三年已经贡献了公司超过一半的收入。
全球20%和中国7%的成功率，这说明绝大多数企业在数字化转型的时候都遭遇了失败，或者成果不显著。前段时间有汽车企业的负责人还和我交流，说他们把该连的数据都连了，该上网的都上网了，该建的系统也早就建了，可怎么就没感受到数字化转型带来的成果呢？
为什么企业的数字化转型这么难？
在华为看来，数字化并不是一连就成、一连就智能的，而是要把着力点放在指导业务运营和决策上，也就是这些连进来的数据要怎么用。
过去在信息化时代，企业建立起来的ERP系统啊、CRM系统啊等等，其实只是数据的堆叠，就像一个个独立的烟囱，是事后的记录系统，距离指导具体业务怎么做还有点远，所以，数字化转型的真正价值也就发挥不出来。
华为这几年探索数字化转型，对数字化转型形成了三点新认知，我们挨个来聊一聊。
自动化的行动
第一，数字化不是信息化，而是直接指导行动。
对于信息化，你可以想象这么一个场景，就是很多年之前的城市交通管理中心。交管中心是怎么样管理城市交通的呢？它总是有一面墙那么大的屏幕，这块屏幕监控了城市里的各个十字路口，由坐在总控室的警察来负责控制红绿灯，这是最早的信息化。
但请注意，信息大屏并不是数字化，它只是给那位坐在总控室的警察提供了非常多的决策依据。数字化是要直接指导行动的，在城市交通管理这件事上，什么是直接行动呢？就是市民们的实际出行。
所以，如果从数字化的角度出发，我们思考的问题就变成了：能不能开发这么一个系统，不只是服务于交管中心的道路调控，而是直接应用到现实的导航场景中，比如去指导开车的人或者在路上骑车的人，走哪条路更快，哪条路会更方便？
现实生活中你肯定知道了，我们每个人手机里的导航软件就是这样的系统。导航软件会直接告诉你，从一个地点到另一个地点，有哪几条路可以走，然后进行实时导航。在数字化时代，因为有应用软件的开发，所以我们往直接指导行动的方向挺进了一步。
好，这是我们说的城市交通的场景，我们再来看一个企业内部的场景。
无论是什么样的企业，内部肯定有一类数据，就是合同，比如员工合同啊，和客户的订单合同啊，制造型企业肯定还会有和供应商的采购合同等等。
企业在签入任何一笔合同的时候，都需要进行风险审核，假设今天有个客户采购了华为手机，合同要求是华为要在20天内把货送到，但是华为在盘点原材料或者进行工厂排期的时候发现20天生产不完，预计得50天才能交货，类似这样的合同就存在风险，必须由相关部门的同事提前审核标记，然后尽快商量出新的解决方案。
我们就拿订单履行这个岗位举例子。几年前，华为在做订单履行的时候，负责这块业务的同事，每天都会面临一大堆客户发来的合同，他们上班的第一件事就是打开电脑看一下有多少个合同号，然后一个一个地点开合同号去查看订单的状态，是正常还是有风险。
这是信息化时代的工作方式，给你全量的信息逐条去处理，效率非常低。
现在数字化转型之后，订单履行岗的同事的工作内容就变了，不是简单地识别和标记有风险的合同，而是更进一步，去给这些有风险的合同找解决方案。
为什么？因为现在的系统自动就把有风险的合同给挑出来了。同事每天打开电脑看到的不是全量的合同，而是那些自动显示有风险或者异常的合同，并且系统还能主动告诉我合同的异常可能来自于什么环节。这样一来，员工直接就可以行动起来了。
拿刚才那个有可能延期交付的合同为例，这时候员工每天的工作就变成了，我是不是可以做一些物料的替代，或者拆分多个批次发货，来满足客户最初提出来的20天交付的需求。
你看，这就是数字化区别于信息化的地方，它不是给员工一大堆的信息，而是自动指导员工完成订单履行这个行动。
卷入更多的人
说完了数字化的本质是从信息到自动化的行动，我们再进阶一下。数字化导向行动仅仅是自动化吗？并不是，数字化比自动化深刻得多，因为它在应用层可以卷入越来越多的人。
换句话说，数字化系统不只是决策者能用，而是产业链上的所有人都能用。这是第二点新认知。
先回到我们前面提到的城市交通管理的案例。
最早的信息化大屏，只是为少数决策者服务的，也就是交管中心警察的决策工具。数字化转型后，我们开发出了新的地图导航系统，这个应用系统可以让每一个使用城市道路的人用，无论是出租车司机还是上班的普通市民，每个人都可以利用地图App进行导航。
对企业来讲也一样，数字化系统并不只是让一家公司的CEO用，或者只让一个生产车间的负责人来用，或者是让一些专业人士来用的，而是企业内部生产线上的每一个人，上下游供应链上的每一个人甚至是顾客，都可以利用这个系统，来给自己的业务提供决策参考。
我们还是举个例子来说，不知道你有没有过修手机的经历。
一般手机坏了之后，大家通常都会找有维修资质的门店去修。小问题的话门店自己就能解决，但如果遇到某些手机机型维修不了的情况，它就会跟客户协商说把手机送回工厂检修，然后先给客户提供一个备用机。
其实这种做法对客户来讲，体验很不好，因为客户到门店修手机肯定希望马上就能修好，结果他还要等几天，会很难受。
在看到下游门店的这种情况后，华为就开发了一个门店可用的手机维修App。这个App有一个功能模块，门店只要把手机的故障信息传到网上来，系统就会自动推荐这种故障属于什么问题，应该怎样维修。
如果有疑难问题解决不了的，华为的工程师会现场对门店的维修人员进行指导，给出合理的维修方案，这样一来，就大大提高了整个售后维修的质量水平，消费者的体验也就跟着提升了。
这是华为在数字化转型之后才有的，对下游门店的赋能能力。这个手机维修应用系统，不只给华为自己的手机工厂提供了市场反馈，还给下游门店提供了手机维修这块业务的解决方案，同时也让消费者享受到了系统带来的更快更好的售后服务。
这也就是我们说的，产业链上的所有人都被纳入企业的数字化系统里了。
卷入更多的设备
第三个新认知，数字化不只是在应用层卷入越来越多的人，还要把越来越多的设备也卷入进来。就是我们常说的万物互联。
我们还是回到一开始说的城市交通管理的例子，一开始只是警察通过监控信息大屏来控制红绿灯，再往下一步就是手机导航应用，每一个人都成为了决策和应用的主体。但这些就是数字化的最终结果了么？
其实还不是，如果把城市交通的全价值链打通，未来就应该和路上跑的每一部汽车再打通，不用我导航，汽车直接就能把我送到我想去的目的地，这也就是自动驾驶。
所以，数字化是一个软硬件设备不断被卷入的过程。在智慧交通的场景里，数字化先是卷入了基础的道路交通系统，然后再变成手机上的应用，再往前一层就要卷入汽车和硬件厂家，数字化也在这个过程中得到深化。
放到企业的业务里，这个逻辑同样适用。数字化的应用系统，一定要把智能化、自动化的装备和工具纳入进来，因为应用系统往往是通过装备和工具来体现的。我在第2讲中提到过华为手机生产线的例子，现在已经能够做到分钟级切换产品，不用像以前一样，停线一两天专门调整各种参数。之所以能实现这一点，就是得益于设备被纳入了数字化系统。
华为自己做了设备的自动化升级，涉及到很多环节的工作，比如现在搭建的自动化设备平台，里面就包含了一个视觉模块，一个软件设计模块，一个调试模块，一个界面设计模块等，这些模块都被封装进了平台里，方便之后调用。这样一来，如果华为现在新设计出了一款手机，想要尽快生产出来，工厂的数字化平台和自动化产线就可以快速响应，不同型号的手机产线切换时间只需要两天。
好，最后我们总结一下这一讲的内容：
– 数字化不是信息化，信息化的终点是决策者，数字化的终点是直接行动。
– 数字化是从信息到行动的不断挺进，会不断卷入全价值链上的各个环节。
– 数字化应用系统不只是卷入所有人，还会卷入所有设备。
这就是数字化转型企业面临的第三个核心挑战。
思考题
设想一下你所在的行业或者公司，在数字化转型的过程中，会一步步卷入哪些人和物呢？