1.2 多個行業積極擁抱數字化變革

1.2.1 工業4.0的數字化發展趨勢

在傳統的工業化時代，可能提得最多的關鍵詞是“機械化、標準化、流程化和規模化”。眾所周知，工業產品是流水線的產物，產品有著高度標準化、同質化的特征。比如，福特汽車建設了世界上第一條汽車流水裝配生產線，使汽車的生產效率提高了10倍以上。同一款汽車的外形、排量、性能基本一樣，保障了生產線的高效產能。

在后工業時代，在標準化和流程化的基礎上，大家可能提得最多的關鍵詞是“互聯化、數字化、智慧化和個性化”。同樣以汽車制造為例，特斯拉的智能網聯汽車、百度和谷歌的無人駕駛汽車是智能制造的產物。智能網聯汽車和傳統的燃油汽車相比，擁有很多新的特點，整體表現為智能網聯、數據和算法驅動、自動駕駛。

數字化、智能化、網聯化是工業4.0發展的核心目標。德國是最早提出工業4.0的國家。2015年5月，我國正式提出了工業的數字化和智慧化轉型。工業4.0的終極目標是實現工業制造的數字化和智慧化轉型，將生產中的供應、物流、制造、銷售、流通等環節通過科技（比如，信息物理系統、物聯網、云計算、大數據、3D打印、認知計算和人工智能等）實現數字化和智慧化，實現真正意義上的智能制造，通過智能制造，打造快速、高效、人性化的產品供應體系。

工業4.0和工業3.0的最大區別是萬物互聯、數據驅動、智能生產和管理。萬物互聯將工業的每個節點通過物聯網技術連接起來，這意味著將產生海量的數據。這些海量的數據構建了一套虛擬的數據網絡系統。通過算力和智能算法的支撐，該系統能夠有效地感知客觀世界的一切變化，且通過智能體系賦能具備強大的預測和智慧能力，最終成為智慧工業所需要的超級大腦。

工業4.0實現的基礎是海量的數據和強大的數據平臺，其核心能力依托于智能大腦。以智能汽車為例，整輛汽車類似于一個智能機器人。每輛智能汽車都通過各種傳感器和智能設備采集行駛中的各種數據，而多輛汽車之間或汽車與其他智能設備（比如，智能手機、可穿戴設備等）之間通過智能物聯網系統實現互聯互通和數據通信。

在采集了海量的數據后，如何實現汽車的智能？智能汽車廠商的后臺一般會有一個大的智能中樞系統，該系統借助于大數據和智能算法能力對智能汽車進行全流程管理和控制，實現汽車的輔助駕駛或不同級別的智能駕駛。

1.2.2 智慧農業的數字化發展趨勢

農業的數字化轉型也尤為迫切。與發達國家相比，我國的農業產業數字化建設起步晚，底子薄，雖然趕上了信息化的大發展時代，但是整體技術的積累、創新和應用還有較大的差距。這些差距集中體現在數字化認知水平、數字化基礎建設水平和數字化應用的深度上。

隨著傳感器、物聯網、無人機等技術的發展，我國的農業也開始向自動化轉型。農業智慧化發展主要包含以下內容：農業大數據采集、環境智能控制、生長和病毒研究、灌溉和施肥、災害預警、能耗管理和回收、儲藏和運輸、消耗和回收等。智慧農業的核心是構建一套數字化閉環系統，為農業的智慧生產源源不斷地采集數據，然后通過這些數據，在算法和算力的支持下，提供決策支持和風險預警，從而提高農業的生產效率，有效地防災減損。

《2020全國縣域數字農業農村發展水平評價報告》顯示，2019年全國縣域數字農業農村發展總體水平達到36%，比2018年上升3%。該報告提出，數字創業創新的種子已在農村生根發芽，取得了豐碩的成果，極大地提高了農業生產效率。比如，智慧養魚、智慧大棚、智能灌溉體系和無人機測繪植被生產及覆蓋情況等。

以智慧養魚為例，利用傳感器、智能設備和大數據技術，可以實時監測魚塘的水質和含氧量，智能開啟/停止增氧機和投食機，還可以通過大數據分析預測天氣情況，分析魚情，進行病蟲害預警等，實現養魚全流程的數字化和智能化，提高養魚效率，并降低災害風險。隨著更先進的智能設備（比如，水上云攝像頭、水下水質和聲吶檢測系統、智能物流系統、區塊鏈可追溯系統等）被引入智慧養魚行業，我們可以采集到更多的過程數據支持全流程監測、智能分析和決策，有望實現“讓天下沒有難養的魚”。

1.2.3 智慧服務業的數字化發展趨勢

農業和工業的數字化轉型，也促進了現代服務業的數字化升級。以保險服務業為例，傳統的養殖保險的落地和普及主要受下列因素制約：①保險標的物理分散，風險高，且不便于核保、查勘、核賠和管理。②標的數量、價值和損失難以評估。③道德風險高，容易發生保險欺詐現象。基于這些因素，行業知名保險科技企業保準牛積極探索基于物聯網和數據驅動的科技保險方案（新型魚類養殖保險方案）。基于物聯網設備的智能水平，主要定義了3個層級的保險風險管理綜合解決方案，讓科技驅動的養殖保險全流程數字化和可預測化。

1.第一個層級

天氣的驟變是造成養殖風險的重要因素之一。第一個可操作的方案是定義降雨指數保險。保險責任為降水事件，具體定義為在保險期間內，當保險合同約定氣象站觀測的任意連續若干天（比如3天）的每日降水量之和超過一定閾值時為一次降水事件。這些數據均可以從國家氣象站的物聯網設備中在線獲取，避免了上述制約因素的影響。

2.第二個層級

電力的中斷造成供氧機的供氧中斷也是造成養殖風險的核心因素之一。智能設備可以有效地監控電力設備的運行情況，且我們通過該智能設備的移動端可以智能開啟、停止和監控供氧機。此外，通過該智能設備的后續升級，我們還可以實時監控氧氣的含量，智能調整供氧機的開啟、停止和運行狀況。這既能幫助農戶減少電力消耗，又可以實時監控養殖標的的供氧情況。該層級的解決方案主要是通過物聯網設備幫助農戶進行風險管理，從而達到防災降損的目的。

3.第三個層級

養殖戶在養殖過程中最大的費用支出為飼料費用。第三個層級的方案會更進一步控制農戶的實際運營風險。保險責任為氧氣指數，具體定義為供氧監控設備顯示供氧機的供氧指數低于預先設定的閾值下限。投保規則的設定需要滿足以下條件。

（1）需要建立養殖戶的風險檔案，然后基于風險檔案信息對養殖戶的風險進行評分。

（2）引入智能供氧設備，實時監控供氧過程。

該方案的賠付需要滿足以下3個條件。

第一個是當供氧監控設備顯示供氧機的供氧指數低于預先設定的閾值下限時，智能設備可以有效地判斷是人為還是意外因素造成氧氣指數的波動，只有當意外因素造成氧氣指數波動時才會賠付。

第二個是監控設備未發現異常或者發現了異常未在5～10分鐘通知養殖戶。

第三個是養殖戶發生了實際損失。這些條件的設置和智能物聯網設備的監控支持，可以有效地降低實際的養殖風險，從而使費率大大降低成為可能，這也將有效地提高養殖戶的投保意愿。

此外，為了有效地防止道德風險，損失的評定可以采用定額的方式，即實際給付為非現金給付，給付指定供應商的飼料。另外，還可以考慮讓飼料供應商進行客戶“引流”，保障保險的銷量，讓該業務更容易落地。

隨著更先進的智能設備（比如，水上云攝像頭、智慧投食機、水下水質和聲吶檢測系統、智能物流系統、區塊鏈可追溯系統等）被引入智慧養殖行業，系統可以采集更多豐富的數據。這有助于全流程監測保前、保中和保后的風險，有望實現“讓天下沒有難保的養殖風險”。

整個智慧漁業的保險落地涉及多個物聯網系統，國內知名保險科技平臺保準牛構建了“統一數據-統一模型-統一服務”的三層數據中臺體系，其整體設計框架如圖1-2所示。該體系能有效支撐保險的數字化和智能化應用。其中，智慧漁業的保險落地也依賴于該數據中臺體系的強大賦能。

統一數據模塊主要采集和融合保準牛的內外部數據，制定統一的數據規范和標準，構建元數據管理體系。以智慧漁業保險為例，該模塊支持從各種物聯網設備中采集大量的養魚過程數據，然后和外部數據進行融合，最終獲得足夠完整和干凈的數據。

統一模型模塊主要構建統一的數據倉庫模型，通過數據倉庫模型合理分層和面向維度的建模方式實現數據脈絡的層次化和清晰化，支持多維分析和自助取數。以智慧漁業保險為例，通過該模塊的賦能，數據建模人員能夠快速獲得定價、風險管理等數據，支持漁業保險的定價建模、風險管理建模和數據指標體系建設。

統一服務模塊主要構建數據智能的核心能力，并通過微服務進行封裝，為上游的具體數據應用提供模塊化和組件化的能力。比如，客戶畫像服務、知識圖譜服務、產品庫服務、風險管理服務、商業智能（Business Intelligence，BI）服務、智能客服服務等。以智慧漁業保險為例，在該模塊的強大能力支撐下，企業最終實現了智慧漁業保險的設計、定價、風險管理、精準營銷等應用。這些應用有效支撐了智慧漁業保險的業務發展，同時為廣大漁民的差異化養殖行為保駕護航。

1.2.4 智慧城市的數字化發展趨勢

2008年11月6日，美國IBM總裁兼首席執行官彭明盛在紐約市外交關系委員會發表題為“智慧地球：下一代的領導議程”的演講。“智慧地球”的概念被首次提出，其目標是讓社會更智慧地進步，讓人類更智慧地生存，讓地球更智慧地運轉。

2010年，IBM正式提出了“智慧的城市”愿景。智慧城市綜合采用了包括射頻傳感技術、物聯網技術、云計算技術、下一代通信技術在內的新一代信息技術。這些技術的應用使得城市變得更易于被感知，城市資源更易于被充分整合。在此基礎上，我們可以實現對城市的精細化和智能化管理，從而減少資源消耗，降低環境污染，解決交通擁堵問題，消除安全隱患，最終實現城市的可持續發展。

智慧城市的核心是城市大腦。城市大腦就像一個超級智能平臺，能實時接受智慧城市的所有傳感器、智能設備等傳遞的海量數據，實時傳遞、整合、交流、使用各類信息和數據（如城市經濟、文化、公共資源、管理服務、市民生活、生態環境等各類信息和數據），提高物與物、物與人、人與人的互聯互通、全面感知和利用信息能力。以智慧交通子系統為例，該系統旨在建設全國總分交通智能平臺，通過監控、監測、交通流量分布優化等技術，完善公安、城管、公路等監控體系和信息網絡系統，建立以交通誘導、應急指揮、智能出行、出租車和公交車管理等系統為重點的、統一的智能化城市交通綜合管理和服務系統，實現交通信息的充分共享、公路交通狀況的實時監控及動態管理和優化，全面提升監控力度和智能化管理水平，確保交通運輸安全、暢通和高效。

1.2.5 小結

從工業4.0、智慧農業到智慧服務業，再到智慧城市，我們可以發現，人類已經生活在遍地是傳感器、智能設備、物聯網的環境中，無時無刻不在與大數據和算法打交道。各行各業正在不同程度地經受大數據思維的洗禮，開始實現從業務優先向數據優先、價值優先和智能優先轉型。

數據就像燃料，讓各行各業充滿了生機和活力。科技和數據的結合發生了強大的化學反應，讓數據價值的探索產生了質的變化，使得整個人類社會正在以火箭般的速度朝著數據價值方向邁進，朝著數字化和智能化的方向邁進。這個時代是數據優先的時代，被稱為數據技術（Data Technology，DT）時代。