在工業企業中，成功利用數字化技術的案例不少。這些成功的本質是經濟成功，未必是技術上多么高明。經濟成功其實就是滿足了用戶的需求。滿足需求的背后又是什么呢？滿足需求的特點是結合實際、結合現實。結合實際的實質又是什么呢？所謂結合實際，常常指的是結合企業具體的個性化問題。
為什么常常是個性化問題呢？因為一般性的問題，人們很早就注意到了。如果能解決，老早就解決了；如果不能解決，可能也就解決不了了。
解決個性化問題的難點是什么呢？關鍵往往不在于解決問題，而在于發現問題。發現問題關鍵是信息，信息來自于現場。所以，深入一線才容易發現問題。我們過去一直強調實踐的作用，就是因為實踐往往能得到一手的信息，否則往往是被“美顏過”的、扭曲的信息。從“美顏過”的信息中，就看不到問題了。
現場的問題為什么不容易被發現？因為這些問題往往與某些人的能力、努力程度和利益有關。他們習慣于問題的存在或者不愿意公開問題；有些人總在一線，也發現不了問題。所以，發現問題不僅要通過眼睛看，還要用心來看、要拋開個人利益，還要通過工具來看。
有人預計，未來85%以上的創新與信息技術有關。一個重要的原因是：通過數字化技術，即便人不去一線也能發現問題，甚至有可能發現得更加深刻。比如，在遠程看設備的參數和曲線，可能比在現場用肉眼看設備更容易發現問題。數字化技術能讓人變得聰明，很大程度上是因為技術能讓人看到更多的信息和真實的事實，所以才聰明了。現在很多在工業企業搞AI的人不懂得這個道理，往往看不清技術的實質，才會炫耀算法。
創新領域有一種現象：想解決的問題，總是解決不了；新技術往往解決的是想不到的問題。其實，“想不到的問題”解決了以后，想得到的問題可能會自然解決。例如：城市里的小偷是抓不完的。但電子支付發達后，人們不帶鈔票了；小偷偷不到錢，自然就少了。再如，攝像頭多了以后，壞人就不太敢做壞事了。
同樣，信息技術發達了以后，很多問題都容易看清楚了，令人頭疼的很多技術問題就會沒有了。信息技術的意義，或許在此。在工業界，人們追求極限的質量、效率、庫存和響應速度，一個重要的原因就是：解決這些問題的時候，技術和管理問題會暴露出來。這些問題都解決了，企業和技術自然就好了。而信息技術的作用，恰恰是幫助人們追求極限的質量、效率、庫存和響應速度。
用信息技術把企業“調理”一下，意義是很大的。
今天上海開了一個AI大會。我聽了某些人的發言后，想到了下面這張圖，也激發我寫了上面寫的這點東西。
作者：郭朝暉(工學博士，教授級高工。企業研發一線工作20年；優也科技信息公司首席科學家；東北大學、上海交大等多所院校兼職教授。國內知名智庫、走向智能研究院的發起人之一。原寶鋼研究院首席研究員)
