从信息孤岛到产业互联，对话美砺科技总经理谢秀鹏：分形——在复杂中寻找秩序与效率

数字化，近年来已经成为一门显学，但它的身影常和巨额投资相伴，逐渐被大众视为大型企业的专属“奢品”。然而，无数实例证明，仅靠资金堆砌并不足以跨越从信息化到数字化的鸿沟，许多企业倾尽资源，依然徘徊在转型的浅滩。

于是，业界开始觉醒：数字化，绝非单纯的技术堆砌，而是要在企业内部将数据消费起来，通过数据消费推动业务增长，优化数据资产。这与火山引擎推出的企业数智化升级新模式数据飞轮不谋而合。

那么，对于不同体量的企业而言，如何在数字化的征途中找准航向，又如何绕过深海中的暗礁？这背后需要厘清的理念与模式，也许是每个企业决策者的必修课，更是整个行业亟待解答的时代命题。

最近，浪潮新消费与创元化妆品有限公司副总裁CIO、上海美砺科技总经理谢秀鹏——一位拥有24年科技平台与多产业数字化平台建设运营经验的行业老兵，在本次飞书组织的活动中，深入探讨了数字化转型的内核。

创元化妆品有限公司副总裁CIO

&上海美砺科技总经理谢秀鹏

他领着数字化科技公司帮助创元向产业互联生态服务平台的前沿进发，他的视角，无疑为我们揭示了一个更为广阔的数字化蓝图。

谢秀鹏指出，数字化并非大企业的专利，小型企业同样能够开启数字化转型之路，不用投入高昂的成本，关键在于以分形思维模型为指导，构建一个与规模无关但具备全维度开放型的平台，为未来无缝接入更大的产业互联生态铺路。

构建的秘钥，便是树立一种平台化的思维模式。“平台化思维总是涵盖智能化、一体化、系统化等多个层面。要想做好数字化，不管是企业还是部门，现在还是未来，在顶层设计时都得并行构建所有这些维度，确保每个层级、每个时刻都在向着更敏捷的状态空间演进。”

谢秀鹏以自然界中的鸟群为例，每一只鸟都是独立的智能体，它们凭借各自的传感器与动力系统，共同完成精准降落、集体迁徙乃至协同变幻飞行阵型的“壮举”。

这种看似复杂实则有序的现象，正是复杂科学的核心，“涌现”效应——简单规则在群体中形成复杂的宏观行为，这也正是数字化时代企业应构建的以不变应万变的核心能力。

他的见解，为我们揭示了产业互联和数字化转型的深邃内涵——这不仅仅是技术的学习与堆砌，而是一种生态的构建、一种个体与群体智慧交织的涌现。愿每家企业都能如同鸟群一般，目的性极强又不失敏捷，在商业世界飞得更远。

对话 | 谢秀鹏

编辑 | 一 町

浪潮新消费：创元集团的数字化之路可以划分为哪几个标志性的阶段？

谢秀鹏：粗略来看，主要分为两个阶段。

第一阶段是建立起能满足业务需要的在线系统，主要服务于企业自身的经营管理；而新的标志性阶段，是构建开放式的数字化互信生态平台，不局限于企业本身，而是面向产业上下游，目的是实现实时互动中的精准决策。

因为现在数字化渗透率越来越高，每个业务部门都有自己的线上化工具，但因为分属于不同的运营部门和不同的系统之下，一些数据和流程往往卡在不同的业务场景和信息孤岛里，信息并没有有效流动起来，局部最优并没有带来全局优化。

所以现阶段数字化的核心作用在于打破这些壁垒，统一矛盾和需求，实现数据的实时透明共享，达成一种综合综效的“一致性”。

按照系统论的观点，输入与输出之间必然存在延迟，除了部门间信息传递迟滞的情况以外，还存在其他问题。

举个例子，今天产品的销量激增，导致品牌过度备货，结果后天销售放缓，预测与实际之间就出现了较大落差；

再比如，之前的货权是分段的，从工厂到品牌，再通过物流送达仓库，然后到批发商、前置仓以及C端用户，整个链条层级特别多，每一层都有时延，积累下来，最终就导致货物的状态、数量和财务信息更难确保一致性，进一步加剧供需不一致。

为了解决这个问题，我们采取的实践是“以销定产”，将货权进一步后置到生产端，通过重投敏捷智能制造实现小单快返，并利用数字化技术搭建了一个增加一致性、辅助快速决策的开放式平台。

比如，我想快速扩大产能，得引入新的供应商，这时平台的开放性就尤为重要，而开放性的底层基于两个方面。

首先，对供应商的认证必须高效，摒弃传统线下长周期的谈判和冗长的合同签订流程，基于IoT、质检等方面的深厚积累，用数字化手段快速筛选可信任的合作伙伴，大幅缩短平台入驻流程。

其次，加工能力、质量参数要求等标准都得对齐。

浪潮新消费：也有其他一些企业在做互联平台，创元集团的和他们做的有什么区别，其中蕴含哪些想象空间？

谢秀鹏：创元之所以能做这件事，是因为我们同时具备工厂和品牌的双重身份，如果换成权职割裂的两家企业，这事恐怕更具挑战。

确实，不少大厂也在打造ToB的交易撮合平台，但我们的落地更为透彻，也更清楚需要把哪些场景数字化和服务化，毕竟创元深耕实体产业这么多年，消费互联与智能制造两化融合中的痛点，比如行业的不确定性、供需错配，我们自己都经历过。

而产业互联平台未来的前景也非常广阔，我们把互联网的交易理念深度融合到了实体行业的产业端。

这套架构在设计之初就具备跨行业迁移性，力求逐步迭代成为产业互联的开放平台。

浪潮新消费：作为产业链上的一员，在这种新趋势下，需要怎么做才能继续留在牌桌上？

谢秀鹏：你不必像创元一样每年上亿级的软硬件成本投入，但至少也得是一个具备开放度的小平台。

具体来说，你的生产环节能否跟我们的物联网、质量认证系统以及算法体系拉通？你又是否能高效打通企业内协同经营管理与外部商业平台？

每家企业都需要一套开放的数字化基座，也就是从全局出发，围绕“生态”、“开放”、“平台”这三个关键词做数字化层面的战略规划，为未来融入其他大型的产业互联平台打下基础。

浪潮新消费：现在数字化已经变成了一门显学，你又是否观察到了一些非常流行但潜藏风险的趋势或做法？

谢秀鹏：在我看来，潜在风险的做法是把数字化的资源重投到既有业务模式下的开源节流和降本增效上。

不可否认，这样做是有价值的，但更像是信息化阶段的任务。

如果过度投入资源，可能反而不利于平台的长远发展，毕竟越坚固的墙越难打破——尤其在如今这个时代，我越来越感受到可持续性对企业的重要性，也就是在面对突发事件时具备迅速转身的能力。

比如说，企业里的某位元老非常强势，突然有个创意，要求数字化团队在短期内不顾全局协同紧急赶工出一套信息系统，以承接即时转化。

这种临时且大规模的投入有一定的临时和局部意义，但是可能导致形成一个新的坚固的烟囱，更重要的是为局部最优错失了建立长期和标准化基石的资源和时机。

是否要实行的评判标准在于，这个举措是否满足一把手和集团转型的战略方向——你得确保这笔投资不会在之后的迭代中被完全废弃，而是能够最小成本地过渡到开放生态平台化模式，实现最大程度的复用。

TOGAF架构管理理念中提出，企业架构像一面镜子，帮助公司完成自我审视，数字化也是一样的道理，它能够帮助企业具备企业级的自我意识，而不再局限于个人和部门局部视角。

换句话说，数字化能够保证生态中的每个成员，不论是个人、部门还是外界伙伴，都能对全局有一个清晰、客观的认识。

一个人的行动确实能够非常迅速，但当团队扩大，频繁的一对一、一对多沟通会让信息流通速度大大降低，团队难以在企业现状、业务健康状况以及战略方向等维度上迅速达成统一。

这时候，开放平台化指引下的数字化价值就凸显出来了，它能拉通人与人之间的衔接，简化决策和协作流程，激活企业更深层次的敏捷性和创新力，使企业脱离一部盲目高速运转的机器，转变为适应不确定性和智能化时代需求的有机体。

总的来说，在数字化预算分配上，应该避免过度集中于固有模式下的局部优化，更要侧重于促进跨业务单元的协作与整合，“低头走路”和“抬头看天”需要同时进行。

最终，水面下的长期平台构建与水面上的即时业务优化会在某个合适的时机交汇，比如推动企业从劳动密集型向科技驱动的平台模式转变，那些原先专注于实体业务的部门也就随之转变成了运营角色，而底层平台的搭建就是转变的核心支撑。

不过，这往往是经历过运营层面的痛苦才明白的教训。如果业务负责人只是僵化地接收一些外界的理念，缺乏平台化思维和布局，认为前端就只需要聚焦品牌和渠道，而因此忽视后端供应链管理，可能是要吃些苦头的。

就算是做前端业务，也要跟后端紧密衔接，对工厂等合作伙伴提出明确要求，比如通过细致的质量评估体系推动他们进步——这本身就是在推动平台化，符合开放性、生态化的设计原则，超越局部最优。

所以，业务老大的认知升级非常关键。

我们发现了业务与数字化的一致性趋势：场景越来越复杂，越来越依赖于科技和数字化，也越来越融合。

科技的趋势是涌现了更多技术而且更加边缘智能，呈现分布式趋势，而业务和数字化之间的效果差距会越来越小，验证的效率会越来越高，最终可能会合二为一。

浪潮新消费：但企业确实存在一些短期的业务痛点，可能就是需要用数字化去解决，那么如何找到短期痛点解决和长期可持续性发展中的平衡？

谢秀鹏：第一，具体的系统选择和优先级排序需要基于公司的实际情况灵活判定。

有的消费品牌可能会优先强化前端营销侧，有的则更侧重于后端供应链的科技投入。这其实超越了单一系统的讨论范畴，是场关乎全局的战略取舍，你得并行考虑，并且随时根据公司发展情况动态调整。

第二，即便是优先级最高的问题，资源投入多少也得看情况。可以从最轻量级的方案入手，先满足当下的需求，然后再衡量这笔投入是否有利于整体的拉通和协同，也就是评估投入产出比到底如何。

所以，这其中包含两层考量：

首先，部门在投入时，得追求在线化、可量化，构建一个开放的生态系统，这样能更好地连通上下游，也方便组织有效地评估，避免选择只顾眼前利益的局部最优解。

我们之前提到的“开放、生态、平台”这三个词，同样适用于企业里的每个部门。这里的“平台”，并非单指公司级别的大平台，而是一种思维方式，强调的是以平台化的策略为基础，打破部门壁垒，而不是只顾着自己的一亩三分地。

其次，我们再考虑投资是否对全局有益，即是否有利于各个小平台之间的对接，又能否导向整体最佳的ROI。

有意思的是，平台化思维总是涵盖智能化、一体化、系统化等多个层面。要想做好数字化，不管是企业还是部门、现在还是未来，在顶层设计时都得遵循这些维度，确保每个层级、每个时刻都在向着更高效的方向前进——这其实是数学中的分形概念（fractal）。

这一套顶层设计不是僵化的自上而下的指令，更像是全息图，无论是放大还是缩小，复杂度和规律都是统一的。形象点来说，就是用一个数学公式就能同时描述100公里的海岸线和其中100米的海岸线的锯齿结构。

换言之，那种今年只考虑做标准化，不管一致性，串行前后依赖逐一落实各个维度的策略是不可行的。

之前我发现大家都过分关注在线化和标准化，约定俗成地把智能化后置，但实际上这个思路有待商榷和验证的，智能化也要提前纳入考量范畴。

其意义就在于验证——用智能化的应用场景和系统工具去验证在线化和标准化的效果，就能够尽早发现问题并及时纠偏，哪些维度的在线化和标准化基础打得不牢，下一迭代周期资源分配时，就多浇点水。这样一来，系统的准心和品质自然能不断提高。

所以，并行构建数字化的所有维度，并策略性地分配资源，逐步迭代，这就是典型的分形模型，也符合启用分形模型应对不确定性的本质能力。

浪潮新消费：当前技术更迭的速度非常惊人，我们又应该怎样去做技术选型呢？

谢秀鹏：在生产管理上，我们对业务系统的选择偏向成熟稳定的，引入新技术还是比较谨慎。不过我们也设立了一个类似于赛马机制的缓冲池，比如在AI ready的某些维度上，就采用了在线派单模式同时测试多种新技术。

以质检为例，我们会把相同的样本交给三家AI厂商，它们可能采用的是不同的大模型或深度学习算法，在同步的测试中，就形成了创新的试验田。最后，那些在赛马中表现最优的技术才会被推广到我们的实际生产中去。

浪潮新消费：AI确实让很多模式焕发了无数的可能性，包括飞书也推出了豆包大模型，你怎样看待AI ready这件事？

谢秀鹏：我记得是在2023年11月，飞书推出了一系列智能伙伴产品，我们第一时间就进行了深入了解。

在我看来，AI ready背后至少包含两层含义：

第一，得具备心理层面的开放度，这是一个甲方企业面对新场景的积极态度。

第二，它其实对企业提出了更加体系化的要求，如果想用好这些服务，企业就得事先做好功课，确保数据质量、数据治理、在线化以及标准化达到一定水平——实际上，考核的就是企业数字化转型的成熟度。

想要迈入AI ready的门槛，要求企业有一定规模的自主研发团队，还有一个需要大量资源投入的缓冲期。

浪潮新消费：除了长短期的平衡以及技术选型以外，大家往往在数字化的组织推行方面也容易遇到一些问题。

因为原有的业务模式会带来所谓的组织配称，在数字化转型的进程中，我们如何克服既有模式的阻力，让组织投身浪潮中去？

谢秀鹏：这确实是个挑战，因为在数字化系统的持续运营过程中，业务方可能会逐渐失去兴趣，不再主动使用。

针对这个问题，我们需要做好两手准备：

首先，不能单纯依赖于宣导和沟通，机制保障才是关键。通过制度设计和绩效考核，让数字化系统的使用成为一种硬性规定，推着大家不得不去适应。

其次，除了硬性约束以外，最理想的情况是有一批认知到位的人——他们具备开放的平台化思维，同时有接纳新事物的主动性。

这些人往往不会被动地等待宣导，而是主动出击，不仅自己用起来，还会思考怎样才能把系统再往更深层次打通。这样一来，当我们在做新系统的推广时，就能高效地对齐。

归根结底，无论是企业、部门还是个人层面，不同尺度下的描述公式其实是一致的，核心还是“分形”。

浪潮新消费：哪些技术和市场趋势会对美妆行业造成比较大的影响？

谢秀鹏：大模型技术会给美妆行业带来较大影响，因为它能够更敏捷地将消费者反馈传导到配方研发，让消费者与品牌之间的信息链条更加顺畅高效。

过去这条链路可能更依赖于简单的词频分析，但其实关于产品好坏的评价并没有多大意义，在大模型对信息的深度加工下，品牌能够更精细地洞察消费者对化妆品的真实需求和痛点。

一旦明确了他们的需求，我们就能针对性地调整配方，这样生产出来的产品更贴近市场需求，一上市就能获得喜爱，这就是大模型技术带来的直接影响。

此外，个性化需求也会是一个大项，不过对企业也提出了敏捷加工的更高要求。

比如，消费者可能希望在节假日或特定场合拥有定制包装或带有专属标识的化妆品，而我们需要通过小批量生产来满足这些个性化需求，进一步增强市场竞争力和消费者满意度。

浪潮新消费：在你看来，未来的数字化会朝着什么方向发展？

谢秀鹏：数字化的每一步都在帮助提升决策效率，这其实依然是未来发展的一大主流趋势。

举例来说，在物理硬件上融入软件功能，就能实现高度的开放性，让上下游更好地衔接。

这样一来，无论是运营单元还是生产机器，都能通过端、边、云架构获得更强的感知和决策能力，相当于决策过程更加前置和自动化，不再依赖于传统的数据在云端统一处理的中央集权式，响应速度显著加快。

未来的企业会类似于鸟群，每只鸟都是个独立的智能体，有传感器、飞行动力系统等等，但它们能同时降落在电线杆上、同时迁徙，甚至默契地变换飞行阵型，既有目的性又极为敏捷。

这其实就是复杂科学的核心——“涌现”效应，即通过简单的原则在群体中形成复杂的宏观行为。

而智能前置，其实就是大模型的分布式“涌现”，在这样的组织形态之下，既保障了个体的活力，具备应对外界变化的适应性和灵活性，又降低了内部单元间的协作成本，形成了集体智慧。

总的来说，所有技术和整体数字化都是要进一步拉通市场、用户、品牌和生产，数字化的核心价值就是进一步渗透以促进场景、个体之间的互动，增加个体智能，建立场景级和组织级的“集体意识”，提高组织间商业互动的效率，支持产品创新、合作创新，增强彼此的适应力、弹性和生存力（Resilience）。

所有这些都需要借用系统思维和复杂科学机制，在复杂中寻找秩序和效率！

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