同樣的冷笑話也存在于數字化轉型這個領域中。市場上每隔一段時間就會出現新的技術和營銷名詞，因為新的廠商想要獲得增長，就必須在傳統的巨頭壟斷的領域里創造出差異化的概念。用數字化否定信息化，用低代碼平臺否定ERP，用大數據否定關系型數據庫，用微服務否定大型單體應用。很多的名詞背后是完全不同的應用場景，不同的場景選擇不同的技術，不同架構的選擇是需要在收益和成本之間做權衡的，了解事物的本質后才能做更好的判斷。

       從谷歌趨勢指數圖上可以大概判斷出數字化轉型這個名詞在國外是2015年開始流行起來。2015年也是人工智能、云計算、大數據大力發展的時代，從2015年開始幾個云計算公司的股價開始大幅超越傳統軟件和服務公司。2015年亞馬遜第一次公布AWS業績時，股價即暴漲了14%，自由現金流從19億美元突增至73億美元。

       從國內的百度指數來看在國內這個概念大概是2017年之后尤其是疫情后開始爆發起來。

        在2022年的微信指數上也能看出，數字化的搜索指數已經遠超信息化了。

       從信息化到數字化，是質變還是量變？對于信息化與數字化的區別，在媒體里也有各種不同的解讀，大概收集了一些：

       1. 信息化更偏系統建設，數字化更偏業務

       2. 信息化更偏穩態，數字化更偏敏態變革

       3. 信息化更偏流程管理，數字化更偏業務賦能

       4. 信息化更偏流程，數字化更偏數據

       5. 信息化是管理視角，數字化是生意視角

       6. 信息化是為了降本增效，數字化是為了創新

       7. 信息化就是以人為主以機器為輔，數字化就是以機器為主以人為輔

       8. 信息化是為物理世界活動服務的，數字化是為數字世界服務的

       9. 信息化是從業務到數據，數字化是從數據到業務

       10. 傳統企業做的都是信息化，互聯網企業做的才是數字化

       11. 信息化依賴軟件廠商，數字化需要自力更生

       12. 信息化更偏內部的系統，而數字化與客戶和合作伙伴有更多的連接（在線化）

       13. 數字化是信息化的高階階段，是信息化的廣泛深入運用，是從收集、分析數據到預測數據、經營數據的延伸

       14. 信息化是各部門單獨建設系統形成數據孤島，數字化是用數據將業務整合成閉環

       15. 信息化是從業務到數據，數字化是從數據到業務

       16. 信息化不改變商業模式，而數字化要改變商業模式

       17. 把物理世界凍結了（比如疫情）還能業務運轉的才叫數字化

       用一個簡單的例子，比如相機拍照的業務。20年前的膠片照片和數碼照片的區別大家應該非常容易理解。膠片相機的模式是，膠片曝光后，部分鹵化銀在光的作用下生成潛影，經過顯影、定影，把這些潛影變成可見影像，并經沖印或放大，方能得到與景物明暗“類似”的照片。

       膠片相機從拍照到最后得到相片的過程中，都是物理世界到物理世界的轉化，其中每一個環節都有可能存在信息“失真”的過程。數碼相機在拍完照后儲存為二進制的數字格式，最后通過照片打印機再輸出為物理世界的實體。數碼相機的整個拍照過程也存在兩次“失真”的環節，數碼相機傳感器的模擬到數字的轉化，和最終打印機的數字到模擬的轉化。當風景轉化為數字媒體后，設計師用Photoshop或者AI技術可以對照片進行隨意的修改，在數字領域重構內容的成本非常低，遠遠低于模擬時代的膠片修復，利用AI的功能也能大規模復制之前的設計師的知識能力。在現在的攝影工作室里，拍照環節和照片打印環節所占的時間和成本已經越來越低了。在數字媒體領域，也可以誕生非常多的新的業務模式，比如Netflix和Spotify等新的業務模式的公司。

       無論是膠片相機，還是數碼相機，甚至是由畫像手繪的一幅風景畫，其本質功能是什么？我們做這一切都是為了信息的有效傳遞，當你看到一張照片的時候。通過膠片制作的照片具有信息傳遞的功能，通過數碼相機制作的照片也有信息傳遞的功能。

       中文確實是博大精深，信息和數字這兩個名詞其實挺好理解，科學理論上也有比較明確的解釋，但是加了一個“化”字以后大家就開始有各種不同的理解了。美國數學家，信息論的奠基人克勞德·艾爾伍德·香農（Claude Elwood Shannon）在他的著名論文《通信的數學理論》（1948）中提出計算信息量的公式。 這個公式和熱力學的熵的本質一樣，故也稱為熵。

       從公式可知，當“不確定性”最高時，信息熵最大。故信息可以視為“不確定性”或“選擇的自由度”的度量。在很多時候，我們遠遠低估了信息這個詞的含義和范圍，我們日常口頭溝通中的信息是指能減少不確定性的事務或者描述，信息越多，不確定性越低。信息的定義是包含數字和其他的表現形式的，并且以數字方式存在的信息最終也需要通過物理的方式讓人感知到，比如通過聲音、照片、屏幕、視頻等交互方式。 

       對于企業來說，追求的是確定性還是不確定性？從估值的角度來講，確定性的預期能夠有更好的估值。企業不同于個人，企業是一個組織，是由許許多多的人和各種資產組合起來的一個組織，能夠在一定的邊界條件內組織各種資源進行大規模生產、服務是企業生存的目的。降低組織中各個環節的不確定性和失真，是企業保持競爭的關鍵要素。所以，對于一個企業來說，減少不確定性是信息化/數字化的最重要的目的。無論是在線化提供的信息透明，電商提供的一日達快遞，還是云服務能提供的一鍵部署，都是降低了信息和交易的不確定性，從而可以實現業務的低成本擴張。

       在信息的傳遞過程，既有數字的方式，也有非數字的方式。比如在一個講堂里開動員會，直接開始演講的信息傳遞效率，可能會比直接通過數字傳播的方式效果更好。還有一個我印象比較深刻的例子，曾經在調研云游戲的時候，想研究一個小尺寸屏幕的畫面內容投射在另一個大尺寸的屏幕上這個場景下最低能做到多少延時，試了各類開源的畫面同步軟件、直播軟件、視頻共享軟件等，效果都不是特別理想，從理論上計算下1080P的畫面從一個計算機系統截取壓縮傳播解壓再播放的時延，在目前的系統上做到50ms以內非常困難。大家可能想不到最終這個需求被拼多多上五塊錢包郵的基于菲涅爾鏡片的手機屏幕放大器給秒殺了，不到30CM的距離光線傳播的速度不到十億分之一秒，如果放大加時延是最真實最主要的訴求的話，那么用物理的方式解決問題，會比“物理到數字”-“數字到數字”-“數字到模擬”的整個過程要高效的多。

       還是從膠片相機和數碼相機的例子來展開。膠片相機傳遞信息的每個過程都可以理解為物理世界到物理世界的轉化，而數碼相機傳遞信息的過程由物理世界到數字世界，數字世界到數字世界，數字世界到物理世界。這里可以借用電子行業的一些專用術語來描述大家可能理解的會更簡單一些，模擬到模擬的轉化，模擬到數字的轉化，數字到數字的轉化，數字到模擬的轉化。這四個環節里最大的區別是什么？數字到數字的轉化有可能做到100%的信息無損。如果一個企業的業務環節多了以后，信息從企業傳達到員工，從需求傳遞到生產，從研發傳遞到銷售，都有可能出現嚴重的信息失真，從而使得企業無法在規模生產下保持獲利。

       膠片相機里成像的環節是一個模擬到模擬的過程，如果用的膠卷不一樣最后得到的照片區別非常大。數碼相機的傳感器是一個模擬到數字的過程，不同傳感器對光線、顏色的敏感度不同，傳感器尺寸、像素大小不同，記錄下來的數字文件也有很大的區別。數碼照片的傳輸過程是一個數字到數字的過程，如果是無損復制傳輸的話，每次可以得到一樣的結果。數字到模擬的過程，不同的照片打印機產生的照片效果也有很大的區別，即使是同樣的照片最后在不同的人眼里可能也會產生不同的信息（比如色盲）。

       在組織的管理上，一致性會提高企業管理的確定性，從而提升企業的價值。福特的流水線作業，以流程為本、保證流程本身的順暢和效率是流水線生產的精髓，這其中的奧秘就是降低每個環節的不確定性。

       信息化不僅僅是指從物理到數字的過程，這個過程有一個更狹窄的名詞叫數碼化：將信息和文檔從模擬格式轉換為數字格式，這個只是信息歸檔而已。過去幾十年的信息化建設過程中，企業并沒有僅僅停留在將物理信息投射到數字世界這個環節上，無論是OA、CRM、ERP、BI、管理駕駛艙最終的目的都是為了幫助業務完成閉環，完成有效的信息傳遞和組織執行。尤其是ERP的管理理念，涉及到對物理世界的數據建模，對各種主數據的嚴格定義，對生產銷售環節的模擬，主數據和業務數據的信息交互，用最優化的流程來指導生產和銷售的大規模擴張。一個企業的業務邏輯越接近最優化和規模化，就越容易用ERP的數字邏輯來描述和指導整個業務體系。一個優化到極致的業務，可以把物理節點和數字節點看作一個新的整體的物理節點，比如無人工廠，里面可能涉及到很多的物聯網、大數據和AI算法，但是作為一個整體其輸入輸出非常穩定，就跟一個物理世界里的標準零配件一樣不用再讓人操心。

       但是在最近十年，各類企業對ERP的精準模擬的方式有些力不從心，外界環境變化太快，很難讓自己的業務邏輯長期保持在最優化和規模化的區間。即使是互聯網企業，由于技術迭代更新速度快，一些頭部企業也很難用傳統計劃的方式讓自己保持住競爭，業務的優化迭代、固化、擴大規模這樣的周期太長了，很多企業可能還沒能走完一個完整的周期業務就開始轉型了。在這種環境下，一個企業可以退而求其次追求不那么優化的業務數字體系，用統計學概率學的方式來做敏捷的規劃，允許業務和數字體系上存在一定的不確定性，這個對應的是大數據體系。另外的辦法就是一個企業走向外部走向生態，讓自身的業務完全融入到整個社會的生產體系中，從而降低某些維度的不確定性，這樣就需要一個全新的規模更大的數字業務體系。

       我們的真實業務流程由非常多的“物理到物理”、“物理到數字”、“數字到數字”、“數字到物理”環節構成。充分利用這幾個環節的優劣點，設計屬于自己的業務架構。拿發票報銷這個環節來說，之前大家住酒店需要開紙質發票回來掃描報銷的過程，涉及到的多個環節都可能存在信息失真的問題，比如自己記錯了法人體的稅號信息，酒店前臺敲錯了發票信息，發票在公司內部掃描可能出錯或者無法識別的問題，報銷系統識別后也可能存在金額與項目規定不符合的問題。出現這樣的問題，是因為信息的傳遞在“物理”和“數字”世界發生不斷的躍遷，非常像宿醉后的斷片，導致信息損失過多，很多信息還需要重新輸入和整理。使用電子發票后，可以明顯減少各個環節的信息失真問題，減低企業與員工的經濟成本和時間成本，從而提高效率。住酒店的交易這個信息，借助發票電子化盡量在純“數字”的世界里傳遞可以降低信息失真的概率和成本。

       但是企業數字化的歷程遠沒有這么簡單，企業對于信息還有其他維度的訴求，比如信息在外部的傳遞，信息的隱藏，信息的轉化，信息的安全問題。即使是在純粹的數字到數字的轉化過程中，也可能會存在信息的失真和成本的急劇上升。目前大部分企業還做不到信息完全透明和無損的傳遞，完全對外開放，比如大部分企業目前還無法直接把自己的成本和供應商體系的信息開放給客戶；甚至是完全對內開放，比如大部分企業也無法在內部公開員工的薪酬和績效。企業在數字化建設的過程中，甚至還會引入許多環節，來故意隱藏和轉化信息，比如企業內部對數據做脫敏分析。各種公開的視頻，也會對人臉或者車牌一些敏感信息進行遮擋處理。即使是一些大家認為數字化非常徹底的互聯網電商平臺或者打車平臺，也會因為算法造出千人千面的價格體系，形成信息的失真。在當前這個時代，想簡單的用統一的一套數據體系無損的傳遞所有信息還不太現實。

       “數字到數字”的環節也可能存在失真。0/1本身的數據是幾乎沒有信息含量的，就跟圖像傳感器收集到單一的像素點只能提供亮度和顏色的信息，只有跟其他的像素點組合在一起的時候，才可以傳遞出人類能夠理解的信息。不同的數據組合在一起，可以傳遞不同的信息，數據組合的規則不同其傳遞出的信息也不同。數據的組合和加工在很大程度上因為引入了人和組織的主觀因素，也相當于摻雜了一個模擬的環節，使得信息在表達的過程中出現失真。

       拿企業的財務報表為例，每個國家都有自己的不同的財務規則，同一個業務的一堆財務憑證數據也可以生成不同財務報表。由于認為規則的制定，財務憑證的生成是一個物理到數字的過程，本身就有大量的信息損失。而財務規則由于是人為制定的，每個組織的討論結果都存在信息失真的可能。我們日常習慣的主數據系統，就可能因為非常多的人為參與又重新給“數字”世界添加了主觀的濾鏡，造成了業務數據表達出來造成信息失真。

       那么我們有沒可能完全擺脫“物理”環節，用100%的“數字”環節解決所有的問題呢？我們還是用最“純粹”的數字化場景來解釋數字化的遠景，目前比較火的詞大概就是元宇宙了。我們社會可以簡單地分為物理世界和數字世界；現實社會中，我們有人財物和這三者之間的各種組合和價值交換，數字世界里也有信息熵和能量。一個比較接近原生的數字世界，可以是一個游戲的線上運營，它需要的能量可以靠太陽能，里面的玩家也可以是AI或者人類玩家，游戲的代碼本身是數字世界的一部分，經濟體可以用區塊鏈來設計，這樣的系統其實可以完全不依賴于人類。在這樣的系統里，業務可以完全以數字化方式來運轉。

       在原生的數字世界中，信息在不同節點之間的傳遞是無損的。在這個數字原生世界里，是否能夠完全不依賴于物理世界呢？很可惜的是不能，在物理學上物質和能量其實是同一個概念。離開了能量的元宇宙體系，是無法完成信息的傳遞、變化和組合的，最終只是一堆信息的記錄體而已。所以在哲學和物理上的層面上，純粹的“數字世界”是無法做到獨立運轉的，數字世界想要模擬物理世界離不開“模擬到數字”的環節，目前人類理解信息還是離不開“數字到模擬”這個必要的一環。

       信息化這個概念提出了那么多年后，數字化這個概念開始流行起來，其實是“數字到數字”這個環節起到了越來越重大的作用，也有很多的潛力可以挖掘，在信息化的建設過程中“數字到數字”的比例也越來越大，范圍越來越廣；以前因為技術的限制，很多從“數字”世界回到“物理世界”又到“數字”世界出現的斷片場景，被新的技術給解決了，“數字”的鏈路越來越完整。以后也會花一些時間來分享下，為什么“數字到數字”能夠更容易幫助企業做業務的轉型。

       在數字化這個概念之后，下一個流行的詞匯是什么呢？如果讓我來選的話，我會選“熵減”，這個詞語的歧義更少，指向清晰，也不用再加一個“化”的后綴。信息化、數字化的最終目的還是為了組織的熵減，能夠更有競爭力，在企業業務架構設計上我們也更應該關注總體的信息的失真和傳遞的成本。