“因為當年淘寶的成功，很多人要去複製它的平臺模式；現在，‘新基建’的概念出後，很多人又開始一股腦地在製造業領域做承載所有工業互聯網的平臺級企業，但是‘千企千面’，進入企業場景解決業務痛點，為企業創造可量化的業務價值才是王道。”——閔萬里
“新基建”毫無疑問地成為了2020年開局的關鍵詞。4月20日，國家發改委首次明確新基建範圍：以新發展理念為引領，以技術創新為驅動，以信息網絡為基礎，面向高質量發展需要，提供數字轉型、智能升級、融合創新等服務的基礎設施體系。
和此前對中央經濟工作會議給出的“新基建”解讀相比，此次發改委對“新基建”的解釋，涵蓋範圍更大，也更具有延展性。
與此同時，科技創新驅動、數字化、信息網絡成為社會對新基建認知的最大公約數，也是企業家著眼產業佈局，打造智能革命時代的發力點。
現為北高峰資本、坤湛科技創始人兼CEO的閔萬里，畢業於中科大少年班，此前曾任阿里雲機器智能首席科學家。在閔萬里看來，“新基建”的提出旨在進一步推動中國經濟向高質量發展，但是“冰凍三尺非一日之寒”，其產業影響是一個長期積累的過程，需要產業實踐者的開放和決策者的理性和耐性，要瞄準提升產業效率的目標，深耕產業土壤，探索一套可舉一反三的方法論，用“智能”引領“新基建”的發展 。
北高峰資本、坤湛科技創始人兼CEO閔萬里
5G不是全部，“智能”才是主角
“新基建”提出以來，“誰掌握5G，誰就掌握了未來經濟的主導權”“5G是新基建之基”“5G基站是構建全球人類命運共同體的科技基礎”等聲音不絕於耳，宣示著“5G”在新基建中的龍頭地位。
但是在閔萬里看來，5G作為移動通信的延續，主要起到的是“連接”作用，只是新基建的一部分，最重要的是要考慮5G建成之後，即萬物互聯的下一步是什麼。
他認為，萬物連接互通是為了彼此共同作用，最終產生正向反饋、正向作用的價值，“想象一個場景，假如每個公交車站都設立一個用5G網絡連接的攝像頭，重要的不是記錄下什麼信息，而是調度室通過對數據信息進行智能解讀和智能預測，給出解決問題的方案，以優化車站秩序，同時防患於未然，滿足需求方的訴求。”
閔萬里還提到，5G雖具有小範圍高時速、低時延等優勢，但是它不是“靈丹妙藥”，在跨區域之間，主要還是靠骨幹網進行連接；一些製造業工廠為確保設備連接的安全性和穩定性，也可同時應用5G和工廠的局域專線進行雙重保障。
因此，閔萬里認為，5G不是目的，只是手段，“智能”才是新基建之“新”。
值得一提的是，從新基建新劃範圍來看，發改委雖未明確提及特高壓、城際高鐵和城市軌道交通、新能源汽車充電樁的歸類，但從大類看，它們應被包含在融合基礎設施之中。
“融合二字，就是新基建的另一特徵——‘軟硬結合’，與‘鐵公雞’不同，本次新基建的主體行業，其產業帶動性和價值推動力需要硬件行業的支撐與聯動，但是，要通過智能的‘軟’層面，對硬主體中所流淌的數據資源進行挖掘分析，之後轉化為行動，從而支持供給和需求之間的高效匹配。”
“製造業+互聯網”，技術要下沉到產業裡
“工業互聯網”是新基建中較為典型的“軟硬結合”——硬的工業，軟的互聯網，怎樣融合才能實現製造業企業最急需的“降本、提質、增效”？
互聯網行業出身的閔萬里認為，
消費互聯網公司成功的關鍵是通過對海量數據的計算，去理解用戶此時此刻最喜歡什麼、想要什麼，從而更好地去關心、呵護、理解、服務他們。然而，當前的製造業產生的數據，沒有得到全量的分析和挖掘。因此，製造業首先應該學習在互聯網場景下，如何用海量的數據去形成洞察、產生行動，最終打造產品。
自2015年6月，閔萬里組建數據智能團隊，走進工業、製造業等傳統產業前線，深度挖掘制約產業發展的痛點，通過提升流程中某個環節的技術指標，完成縱深打穿某個垂直場景的價值閉環。
2016年，閔萬里帶領團隊，開展了中策橡膠集團有限公司的“中策橡膠智能工廠”項目。中策橡膠在橡膠密煉過程中，由於能耗和次品率過高，造成生產效率的降低和生產成本的升高。
團隊通過對橡膠生產端的各類數據進行深度運算和分析，挖掘流程製造環節中的數據，使這些沉默、分散的數據連上“神經網絡”，讓數據通過流動產生價值，大大降低了密煉能耗和次品率，實現利用數據為企業賦能。
“要特別感謝這個時代、感謝阿里雲，讓我有機會帶著互聯網等科學技術深耕產業的土壤，通過信息佈局和生產環節優化，實現低成本、高質量的發展。”閔萬里還表示，5G及工業互聯網等技術，就應該在對應的目標產業中發揮主推的作用，避免因脫離於產業的營養液而窒息。
先“場景”後“大腦”，核心在於方法論
製造業“千企千面”“隔行如隔山”，作為未來的“工業智慧大腦”，工業互聯網必將會面對高定製化的企業需求。這是否意味著在服務製造業智能化升級的過程中，“工業大腦”無法複製，也就是說，工業互聯網只能垂直於某個行業或聚焦特定區域，很難“跨界”？
閔萬里認為，對於製造業企業來說，很難一步到位地“搭建大腦”，但如果找到可通用的“方法論”，賦予產線和企業智慧，企業便可以“長出大腦”。
“小朋友從學習數字，到學習四則運算，再到學習方程組，開始很簡單，後來越來越複雜，這個過程中，孩子掌握的不僅是運算辦法，而是更深層次的學習方法。”閔萬里解釋道。
他認為，這套方法論如果放在工業互聯網領域，就應該是這樣一個發展路徑——以車間產線的實際場景為例，這個“大腦”要做的，是考慮到企業產線的不斷演變、考慮到影響生產結果的決策變量，用數據技術挖掘產線工序之間關鍵控制變量的最優組合，最終找到最佳運作協同機制。
閔萬里和團隊對過往大量案例進行分析總結後，抽象出了一套通過數據技術挖掘產線工序之間關鍵控制變量的最優組合、最終找到最佳運作協同機制的算法公式。
“製造業當中不存在智能升級的通用軟件，即便是生產同一品類的產品，不同企業的操作流程、所用原料、產線老化程度也各不相同，不能盲目套用，但產業智能升級的方法論是通用的。就像高手行走於江湖，靠的不是特殊的兵器，而是兵法、招式，不是嗎？”
閔萬里透露，他和其團隊目前正在重點關注工業強省江蘇。在他看來，本身就擁有深厚產業基礎、豐厚人才資源，近期還創新發布了“四新”行動的南京，如果在現有產業中把新技術投射進去，加速智力資源到工業生產效率之間的轉換，可以快速創造出新價值，推動經濟的高質量發展。“期待在江蘇這片‘產業黑土地’上種下‘試驗田’，讓技術和產業互相融合，發生精彩的化學反應。”
此前，閔萬里曾表示，“新基建不是百米衝刺，而是一場馬拉松。”他認為，長跑的最終勝出者，是那些能夠順應趨勢並以創造價值為目標的智者——
他們積極擁抱瞬息萬變的世界，將數據智能變為發展的動力，用價值創造印證製造業數字化轉型與智能升級的廣闊藍海。（作者：儲楚 王穎菲）
