导 读

本文为清华大学互联网产业研究院产业转型顾问委员会委员、国电大渡河流域水电开发公司总经理涂扬举发表于《产业转型研究》专刊 2021 年 第 9 期总第 325 期的文章，特此分享，以飨读者。

清华大学互联网产业研究院产业转型顾问委员会委员、国电大渡河流域水电开发公司总经理

大渡河流域是长江防洪体系的重要组成部分，年径流量与黄河相当，约 500 亿立方米，流域 1062 平方公里的河段天然落差达 4175 米，水能资源丰富，可开发容量约 3000 万千瓦，是我国五大水电基地之一。国家能源集团大渡河流域水电开发有限公司（以下简称“大渡河公司”）应开发流域水能资源而生，成立于 2000 年，负责大渡河干流 17 个梯级电站的开发和运营管理，总装机约 1760 万千瓦，约占大渡河干流规划装机容量的 70%。截至 2020 年底，大渡河公司负责开发的猴子岩、大岗山、瀑布沟、深溪沟、枕头坝一级、沙坪二级、龚嘴、铜街子 8 座干流电站已投产，投产总装机约 1110 万千瓦。

随着新一轮科技革命和产业革命加速演进，云计算、大数据、物联网、移动技术、人工智能等新技术迅猛发展。与此同时，在新技术影响下，企业管理自身的许多新挑战也要求企业自我变革优化。

首先，企业中人的需求更加多元。随着生活水平的提高，员工个性化、多元化需求日益增多，对于水电生产人员来说，从生活条件艰苦的大山深处解放出来成为他们最强烈的需求。与此同时，员工对工作岗位的价值追求也越来越迫切。因此，彻底转变企业的生产方式，使用智能装备等手段把员工从艰苦环境和重复劳动中解放出来，为员工提供自我价值实现的通道，才是解决问题的根本之道。

其次，企业中物的内涵更加丰富。随着技术的不断革新，物的内涵一直在发生变化。过去，物往往是单一的机械体，相互孤立、自成体系。随着数字技术的赋能，物渐渐开始向着数字化、网络化、智能化的方向发展，体现为机器群体、数字系统等智能体，这就对企业各系统之间协同运行的要求越来越高。如果企业不能正确认知到物的内涵变化，并在管理层面做出相应变革，打破传统物与物之间的孤岛，那么技术的应用只会产生一个又一个新的孤岛，企业整体发展将会始终处于一种循环式的矛盾和制约中。

最后，企业中人与物的关系发生变化。在过去，即使经历了三次工业革命，但人始终是主体，物始终是客体，人始终对物持有操作管控的绝对权力。进入人工智能时代，人和物主客体关系发生了变化。比如，过去在水电站主要靠人来发现机器问题而后解决，从而保障电站的稳定运行，人一旦出现认知能力不足或责任心不强的工作状态，便可能给电站运行埋下不可估量的隐患。随着智能穿戴设备、各类高精度传感设备的出现，物开始帮助人们弥补现场人工巡检盲区，自动预警并管控人员不安全行为，此时物与人相互影响、协同纠偏，共同维护电站的稳定安全。物的地位从社会发展的纯粹客体，开始演变出了与人互为主客体的关系。因此，企业管理不能继续停步在“人是主体、物是客体”的传统阶段，需要转变思维去适应这种关系的变化。

为此，2014 年，大渡河公司启动了数字化转型创新工程，在业界首先提出了数据驱动的“智慧企业”建设思路并在企业大胆探索与实践，大大提升了水电安全生产运行和经济效益。

大渡河公司提出的智慧企业建设始终围绕“风险识别自动化、决策管理智能化、纠偏升级自主化”的企业管理追求与目标展开。

基于企业一系列问题与挑战，大渡河公司对智慧企业的建设进行了顶层设计，提出了系统性的方法与路径。首先，建立全方位的量化感知体系，包括生产要素感知、业务与流程感知、人的行为感知、社会生态感知等，大渡河公司全面感知流域环境、气象、地震、水情、大坝、边坡、建筑、设备、生产、市场、人的行为等要素，建立了数万个目标数据对象、上百个数据分析集以及完整的企业指标集。其次，建立企业大数据中心，实现多源数据的标准统一、集成集中、架构云化和互联互通；最后，建立智能算法与模型，包括智能生产运行模型、智能管理模型、知识融合模型等，比如大渡河公司建立的地灾安全预警模型、风险自动分级与预警模型、水情气象预测与优化模型、设备状态预测模型等，能智能高效地挖掘数据资源，实现数据驱动决策管理，从而使企业朝着“风险识别自动化、决策管理智能化、纠偏升级自主化”的追求和目标迈进。

智慧企业的建设是一项系统工程，在建设过程中，大渡河公司规划了“业务量化、集成集中、统一平台和智能协同”的关键路径。

业务量化是通过科学设定标准、量化工作任务，实现精益化的企业管理，通过将企业的各项业务全面数字化，使企业从过去定性描述、经验管理，逐步转变为数据说话、数据管理。

集成集中是通过整体规划、系统整合、数据集中、集成运行等策略，消除业务系统分类建设、条块分割、数据孤岛的现象。

统一平台是实现各类专业口径的数据标准化，并在统一运用平台上相互交换、实时共享，为大数据价值的持续开发利用提供支撑。

智能协同是通过对大数据的专业挖掘和软件开发，形成自动识别风险、智能决策管理及多脑协调联动的“云脑”（包括单元脑、专业脑和决策脑）对企业进行管理，实现人、系统、设备之间的高效协作。

不同于德国工业 4.0 面向生产线及设备的数字孪生，大渡河提出的智慧企业是对整个企业管理形态的数字孪生，即在物理企业的基础上打造与之对应的数字企业。智慧企业始终是以“人”为中心的企业，包含三阶段循环。

第一阶段循环主要是通过人对物理企业的改造实现企业数字化转型。企业中的“人”（企业家和员工）在企业中推进精细化、标准化建设，采用先进的感知技术和传输技术，构建大感知、大传输体系，实现对企业“物”及“人的行为”的量化感知和集成传输；“人”对感知量化后的业务数据进行治理，构建统一的存储和运行管理平台，从而实现以企业大数据中心表现形式为特征的数字化转型。

第二阶段循环主要是通过人对数字企业的开发实现企业智能化应用。企业中的“人”结合企业业务需求，对企业大数据中心的数据进行开发挖掘，在数字企业中构建各类智能模型（算法），形成大计算、大分析能力；“人”对数字企业各种模型（算法）在物理企业中运行产生的结果进行评估总结，并不断变革物理企业中的生产管理体系，使之与数字企业中的各种智能模型（算法）协同融合，形成与物理企业决策管理层、专业部门层、基层单元层相对应的决策脑、专业脑、单元脑等多脑协同运行模态为特征的智能化运行能力。

第三阶段循环主要是通过人与智能企业的融合实现企业智慧化运行。企业中的“人”将自己的创新、创造和知识管理成果与智能化运行模型（算法）进行融合，不断优化升级运行模型（算法）和管理模式，从而使数字企业中的决策脑、专业脑和单元脑等多脑运行边界逐渐模糊，融为一体，呈现出云脑运行形态为特征的智慧化运行形态；智慧化运行成果又持续与“人”的知识反复融合，再次推进企业不断优化升级，产生一种周而复始的自循环状态，实现企业的自我循环和自我演进。

企业创新，当有重器。大渡河公司构建“五大”技术体系，以支撑智慧企业建设。

一是打造“大感知”体系

大渡河公司构建了以互联网为基础、以工业物联网和移动互联为补充的大网络体系，实现数据的快速、实时和海量传输。同时，构建了光纤、5G 和高速 WIFI 全覆盖的流域生产区域移动网和应对突发事件的 GPS、北斗、KA 波段卫星传输链路等应急通讯网，以急速应对突发事件，保障企业和社会的安全。

三是构建“大存储”平台

大渡河公司建成了企业大数据中心，构建了包含十大主题域的数据存储平台，打造了基于服务器、存储、网络、安全等硬件设备和各类虚拟资源池的大数据中心，实现各种数据形态下的海量存储和快速存取。

四是提升“大计算”水平

大渡河公司建立了云计算中心，构建了服务器虚拟化的云计算架构，利用先进的算法技术和自动学习、深度学习等算力技术，提升云计算中心的算法和算力，为智慧企业数据处理提供支撑，大幅提升了计算水平。

五是培育“大分析”能力

大渡河公司在智慧企业建设中，鼓励职工围绕自己业务中的难点和痛点开展协同创新，每年举办“大数据建模竞赛”，催生了一系列与业务紧密结合的智能预测、预警和决策模型，创建了从安全生产到综合管理的各类算法模型约 120 项，让员工工作更轻松、更安全、更高效。

智慧企业不是简单的数字化、智能化建设，而是在数字化、智能化建设过程中，坚持管理变革，对岗位、机制、组织等同步变革，大渡河公司始终围绕两项重点任务推进建设：一是推进物理企业与数字企业的融合；二是推进人与智能设备和系统的协同。

在战略管控层面，建立了智慧党建中心和决策指挥中心，通过构建企业健康运行感知、企业职工特别是党员干部状态感知、流域生产运行态势感知、安全风险监测及预警处置、重大事件应急管理、社会舆情监测等功能，有效提升了战略应变能力和风险导向的决策指挥能力，实现了反应灵敏、未雨绸缪、机动灵活的战略管控和风险控制。

在业务管控层面，建立了工程管控数据中心、地质灾害预测预警中心、流域生态环境监控中心、设备管控数据中心、大坝安全管控中心、气象水情数据中心、电力市场数据中心，实现电力生产核心业务的专业赋能、纵向打通、横向协同。

在资源配置层面，建立了人力资源数据中心、物资管控中心、财务共享中心、采购与合同数据中心，实现公司人财物资源的高效配置。

在度量监督层面，建立了纪检监察数据中心、审计数据中心、法律事务中心，实现数据驱动的新型度量、监督和审计。

在业务保障层面，建立了车辆管控中心、数字楼宇中心、数字档案中心，实现办公和后勤服务的高效、快捷及高度人性化的体验。

一是生产一线的协同，即在一线生产的操作过程中实现人与智能设备交互协同。智能化终端是实现协同的有效手段，通过应用智能巡检机器人，实现了机器巡检和人工巡检的互补和协同，不仅提升了巡检的效率，还极大提升了巡检工作的精确性、有效性、柔性；此外，在生产现场应用了智能安全帽，人的行为的不确定性和不可控性大大降低，实现了设备运行和人员行为的高效协同。

二是生产链条的协同，即在流程、分工、组织等方面的优化协同。在生产一线实现协同之后，进一步调整了生产链条上的分工，如通过流域指挥中心建设，取消电厂中控室；通过流域库坝运行安全中心建设，取消各电厂水工班组，分别使得生产流程上减少了约 120 人和 150 人，生产链条得到优化。

三是管理体系的协同，即要求企业管理持续变革升级。以大数据和人工智能为代表的数字技术的广泛应用，必然会带来人、机、物三元融合的新的生产方式和生活方式，对于企业来说，就是新的组织方式，即管理体系。大渡河公司合并机关部门、转变机关职能，将员工从艰苦环境条件下的运行操作岗位解放出来，更多的员工得以从事创造性的工作，整个组织的创新能力得到大幅提升。目前已经有 12% 的员工转岗到与数字化相关的业务中，企业管理形态焕然一新。

四是生态链上的协同，即要求企业从封闭的企业边界走上开放的产业生态。这是数字经济时代发展的必然要求，基于数据的流通打破产业壁垒，实现产业数字化和数字产业化。大渡河流域通过构建面向行业的数据服务平台，形成了与业界同行的共享服务，在地质灾害预警、水情气象预报、应急抢险等方面已初步形成了与社会共享、融合、协同的生态。

创新运用了自适应无人碾压、心墙料智能掺合、工程动态设计等多项新技术，提升了施工现场智能化管理水平，相关研究成果经专家鉴定为国际先进水平。采用空中无人机、水下机器人以及智能无人船等技术手段，开展库区泥沙淤积以及高边坡稳定监测。大力推广自主研发的智能机器人、多系统联动平台、3D 数字厂房等创新技术，有效减少各类重复性大、风险性高、技术含量低的工作。建立了“无人值班、少人值守”的现代化生产模式，科学制定经济运行方案、智能匹配发电负荷调整，实时监测机组健康状态，实现大渡河流域千万千瓦装机水电项目智能自主运行。

研发流域电站经济调度控制（一键调）技术，将以往省网调度对单一电站、单一机组下达负荷指标，转变为向多个电站群下达负荷总指标的模式，一年减少约 3 万次负荷调节的工作量，实现三站全年负荷调节零干预。通过定量降水预报、洪水资源化利用、智能调度决策支持、经济调度控制等先进研究成果的应用，大幅提升企业发电效益。建立了设备在线状态检测平台，开展设备运行大数据分析，对机组进行在线监控与实时诊断，提前预判设备运行健康状态，及时部署检修方案与策略，设备等效可用系数提高约 10%。