经济观察网 记者 李靖恒 “在2010年前后我们就是全球最大的制造业国家，但还不是强国。那‘大’和‘强’之间差了什么？”1月5日，在美的集团（000333.SZ）举办的楼宇科技TRUE大会上，北高峰资本香港管理有限公司、深圳坤湛科技有限公司创始人兼CEO闵万里在《双碳愿景下的数字化机遇》的演讲中提出了这个问题。

在闵万里看来，这其中的差别之一就在于单位能源消耗所创造的工业GDP。也就是说，产生同样的GDP，国内消耗的能源要远高于其他国家。“如果你的工业GDP是全球最大，那你消耗的能源就是别人的好多倍。这给我们很大的启发是：如果从制造业的能耗、能效的角度来看，我们有个巨大的增量空间可以挖掘。”

闵万里认为，和先进的制造业大国相比，国内差的不一定是产线、产品等，真正的差距是在底层规律。比如，同样标准的产线、一流的产线，让一个小师傅、年轻工人操作的时候可能出来是二流的产品。但如果是位老师傅，随手一弄就是个一流的产品。同样的产线，良品率不一样，生产的一致性、连续性、可靠性都不一样，而原因就在于背后的数据。 在工厂、产线里面，流动的是数据，每个岗位之间有数据的接力和赛跑。

“你把它想象为是数字孪生世界当中的一个接力赛，是数据的串联、流动，串联起了这个数字化工厂。那它们的流动有严格的逻辑、先后顺序，这不是关联性，而是因果性。”闵万里说。

闵万里表示，这是一个有严格先后顺序和因果关系的数据链路结构，其规则是确定，依赖关系是确定的。因为底层是物理化学的反应，人（工人）、机（机器）、料（原材料）、法（工艺方法）、环（环境变量），当这五大类变量精准给定的时候，它们就决定了最终产品，包括最后成品的分布、状态、成型、良品率等等。

他认为，这是一个数字化的游戏，就像围棋和象棋一样，有明确的规则和任务。而IBM的深蓝能击败国际象棋世界冠军，Google的阿法狗能击败围棋世界冠军。那么，把工厂里面的所有数据、所有老师傅的操作全部学一遍，把其好的操作、差的操作进行对比，如果能找到中间的窍门，那就有可能把其秘诀固化在程序当中，注射在产线上，让这条产线学会思考。

“当产线学会思考的时候，其治理水平就上去了，我们的生产效率、能耗等等全部都会大幅度地跳跃一个台阶，所以这是非常简单的大概逻辑。”闵万里说。

闵万里介绍，在70、80年代时，有一种管理方法叫做sigma。用sigam做精益生产、质量管理，这是要让人像机器一样的可靠。“而今天，另一种可能性就是让机器产线像人一样去思考。当人跳槽的时候，当老师傅被对手挖走的时候或者退休的时候，其智慧还能留存在这个产线传承下去，而不是失传了。这就是我们想要做的，让一个产线像人一样的思考。”

闵万里以他们团队做过的PTA生产优化为案例。PTA是精对苯二甲酸，一种重要的大宗有机原料。在PTA的生产循环流化床中，一个环节就是燃烧煤粉，这是高耗能、重复性特别强的过程。在烧煤的炉膛中，有很多喷口，有一次风、二次风供给氧气，也有加煤粉的口。这需要火候掌握的比较好，让热值充分燃烧，但又不能烧到残值，残值的热量不够。

他们把所有历史上的控制变量、过程变量以及结果变量进行关联，包括每吨煤粉的产气、蒸汽量、喷口的喷速、加料的多少、吹风的速度等等，然后寻找他们之间定量的因果关系。挖掘其因果关系的时候就会发现，其实这当中有非常精准的一些定量的约束条件，当这个约束条件在一定范围内满足的时候，整个燃烧效率就是最高的。

接下来，他们对PTA生产做了实时的反控，把吹风、给粉、给氧气的量每两分钟给更新一次。每两分钟更新之后，生产的平均效率提高了2.6%。这2.6%如果转化成钱，每年可以节省1600万的燃煤成本，这还没有包括减少的碳排放。

闵万里表示：“我们存了那么多的数据，我们能否用大数据的方式算一算，看看里面的真实规律？这个时候你就发现云的价值不仅仅只是节约你的IT成本，更重要的是它像激光一样能够让你透视海量的数据、底层的规律。因为它可以在一分钟之内把所有的操作记录全部学一遍，一个老师傅可能需要好几天才能记得住的东西，它一下子就找到的里面的症结。所以这种像激光一样的穿透性是云计算与众不同的能力，不仅仅是成本、IT、运维成本的节省，更是增量价值的发现。”

在闵万里看来，无论是循环流化床，或是城市交通、手机、5G之间的数据流动，还是生产制造、流程制造、离散制造、装备制造，都可以把它们抽象为拓扑流形。

“拓扑流形您可以简单想象一下：这是一个有固定节点，节点与节点之间有一个固定的流向、先后关系。就好像每个生产线上的工作岗位一样，它日复一日、年复一年不断有数据在交换、传递、赛跑。当我们有这个固定拓扑流形的时候，我们积累了海量的数据后，就可以发现隐藏在拓扑里面非常细微的规律，它们日积月累就会原形毕露。”他说。