想当然指出于主观想象或主观推断，认为事情大概是或应该是这样。想当然是一种惯性思维，是人们在原有知识、经验甚至刚产生的感觉影响下，重新认识事物的一种心理准备状态。想当然的思维方式往往会导致错误的结论和决策。

想当然，任何时候都存在，每个人都有。只不过，程度和大小不同而已，在时代变革期间表现比较明显。主体不是少数先进分子，而是后知后觉者。首先变的是思想观念，然后是行动和结果。在结果未达成前，不自信是正常的。即使有了结果，有质疑也属正常。

问题是，在结果出来之前，没有人看到，就没有对结果的客观描述，也没有相应的教科书做理论指导。怎么变？变成什么样？仅凭每个人的想象来认知，把自己的认识写出来或讲出来的话，必然出现千人千面的结果描述。而且，每个人还都自以为是，要达成共识比登天还难。要统一认识的话，有两个路径：要么服从，要么迎合。

原因很简单，一个新事物或物种没出来之前，大家只能凭想象和猜测。只有这个新事物的创造者，才能做出客观真实的描述。往往他们的声音很小，或很少有话语权，等他们中的写手把书写出来，正式出版发行并阅读学习后，共识才算有了基础依据。

想法是借助于已有的知识和经验，用已知的条件推测未知的事物。想法是认知的基础，只有通过想法，才能达到一定的认知。区别是：1、认知过程，指人脑通过感觉，知觉记忆，思维，想象等形式，反映客观对象的性质及对象关系的过程；2、想法是已有知识经验基础上，对客观事物间接概况的反映。

认知是人们获得知识和应用知识的过程，或信息加工的过程，这是人的最基本的心理过程，它包括感觉、知觉、记忆、思维、想象和语言等。人的认知能力与人的认知过程是密切相关的，可以说认知是人的认识过程的一种产物。一般来说，人们对客观事物的感知（感觉、知觉）、思维（想象、联想、思考）等都是认识活动。认识过程是主观客观化的过程，即主观反映客观，使客观发现在主观中。

  二、想当然的几类现实表现  

现在，想当然的情景有很多，按照自己的亲身经历，归纳成以下四类：

1、政府系统的大领导有领导视角的想法：一位政府领导，有互联网方面工作经验，自然不缺互联网方面的基础知识，面对我这个在底层一线从事十年工业互联网工作的企业人，讲了很多有关工业互联网的大道理和基础知识，包括发展历程、国家政策和未来前景等。而这些，是每个人都可以在各种媒体和书籍中看到的，真正需要探讨的是落地过程有哪些实际问题和困难需要政府帮助解决，企业对政府有哪些诉求，包括出台有关政策和法规，主动创造各类应用场景等。在努力听的过程中，控制不住思想上开小差，心想我国工业互联网发展的瓶颈，不是核心技术的开发，也不是核心原材料的封锁，而是领导认知的滞后，急需做这方面的培训。

2、大企业的大领导有自我的想法和做法：一位国有企业的大领导，学计算机专业出身，在六零后中是稀缺的，由于有专业优势，在智能化方面表现特别自信，较早开展了企业集团的信息化建设工作，按照自己的想法委托BAT大公司，进行了设施的智能化升级和集团的网络平台建设。自己的企业和合作伙伴都处于高位，听不进去别人的意见是必然，尤其是我这个小企业人认为存在的突出问题有：没有以本企业传统工艺技术核心人员为主，集团平台相对行业平台仍然是个信息孤岛，没考虑所用编程语言和数据标准与标识要满足发展需要（包括上行业平台和国家一网统管平台）。

3、有互联网经验的大领导有务实的做法：一位民营企业的大领导，是我国环保行业第一批涉足互联网的，有深刻的体会感悟和经验教训，对数字化转型，包括设备智能化和运维平台化有明确和强烈的需求，不但对我所言表示认可，而且对行业未来智能化发展新趋势看的很清楚，很明白工业互联网平台需要专业公司来做，专业的事要由专业的人做，企业要数字化转型需要与专业化公司分工合作，既有总体规划，也有具体分步实施计划。有了这些认知，在沟通的过程中，虽然也存在一些想当然，但能做到尊重做过人的意见，工作得以顺利进行，现已迈出了可喜的第一步，有望成为行业新一轮发展的引领者。

4、互联网和投资界的大领导有理想化的想法：互联网行业的大领导基本上都是在上半场取得的成功，大部分投资人对高新技术产业都有比较强的学习和理解力，对工业互联网都有比较前卫的认知，因没有做工业互联网的经验，基本上都属于理想主义者。知道下半场与上半场的主要区别，如各行各业的平台最后可能只保留一个，工信部对各行各业特色示范平台的认定，是一个信号，也是上半场没有的。数据中心和标识解析建设与运营，都是实现行业“一网统管”的基础设施，意味着老项目将面临按此要求的升级改造，新项目建设要按此要求一步到位，拥有这些基础设施的行业平台公司是投资的重点。

  三、避免想当然的重要概念：自动化与智能化，智能设备与网络平台  

有几个重要的概念不能想当然，以下通过比较的方式来加深理解。

自动化与智能化：就实现方式而言，自动化通常是通过预先设定的规则和流程，对工作或任务进行机械式的自动化处理，需要事先对流程和规则进行详细的设计和定义，以确保自动化处理的正确性和可靠性；而智能化则是基于人工智能技术，通过学习和分析数据，自主地做出决策和处理，具有更强的适应性和灵活性。

就处理能力而言，自动化处理通常只能完成预设的任务和操作，缺乏对复杂、多变、不确定的情况的适应能力；而智能化处理则可以通过模型学习和分析数据，快速地适应和处理各种情况，执行过程是通过智能化算法模型自主决策执行的，具有更高的处理能力和灵活性。

就应用范围而言，自动化技术通常适用于重复性强、流程规范的工作或任务，如流水线生产、物流配送等；而智能化技术则更适用于涉及复杂数据和决策的领域，以及人无法到达和对人有危害的场景，如自动驾驶、智能生产服务、无人机等。

概括起来讲，二者的区别主要在确定性上，自动化可以用来实现高效的生产线管理，是在预先设置好的固定情景下，自动进入设定情景的运行和停机状态，运行状态是相对固定的；智能化可以用来优化生产过程和产品质量，包括生产闭环和追溯监管，是在预先设定的运行模式下，自动进入设定模式的运行与停机状态，运行状态是变化的，随着影响因素的变化而变化。

例如，自动化搅拌机，需提前设置好具体的运行条件，工作时间为8-16点，搅拌速度为50转/分钟，搅拌机会在该设定条件下运行，每天会自动开（8点）停（16点），并以50转/分钟的恒定速度运转，与是否进料和进料多少及其成分无关；智能化搅拌机，需提前设置好影响运行效果的各因素指标值边界，和影响因素与搅拌效果之间的逻辑关系，时间是从早8点到下午16点，运转速度在30-70转/分钟间，搅拌机到点会自动启停，速度随着进料量及其成分等影响因素的变化而变化，没料的话会自动停机，不会出现空转现象。

智能设备与网络平台：智能化是针对设备的，平台化是针对运维的。智能设备一般是在传统设备（包括人工和自动操作）的基础上升级而成，增加部分主要包括软件和硬件（提取数据的传感器和传输与处理数据的边缘服务器），软件可全部嵌入到硬件中，并部署到应用端，可独立运行，如智能机器人。

网络平台（network platform）是一种为网络设备提供服务的“基础设施”，指以互联网为技术基础的各种各类网络服务支持系统和网络服务活动，为各业务模块提供操作系统，具有连接、开放、平衡、去中心化四大特性。其工作原理是，通过大数据、人工智能和区块链技术，将设备的运行机理转化成数据模型，数据模型具有自学习的功能，积累数据的过程也是模型的优化过程，模型越优化其功能越强大。生产过程越复杂，影响因素越多，优化的空间越大，当然平台建设和运维的难度也越大。

平台是开放的，可获得更多的行业大数据，远大于单个设备和集团企业内设备的数据积累，相对行业网络平台来说，企业自用网络平台无论大小都是个信息孤岛。从这个角度讲，企业自建自用网络平台，在行业网络平台未建立起来之前，发展初期和短时间内是可行的，长时间来看是不科学的，需逐步并入行业大平台。若没有数据标准和标识或所用标准不一致，需要改造或重新购置造成浪费。

企业自建自用网络平台，失去的不仅是模型优化带来的增效，更多的是产业链上下游的协同效应和赋能作用。特别是生物医药和化工行业涉及生化反应，比机械制造的物理过程复杂得多。环保行业涉及生物化学和物理过程，如厌氧发酵、焚烧和膜分离等，难度和空间都较其它行业大。加之，环境行业有公共属性，必须接受政府的监管，包括生产全过程的安全监管和“一网统管”，环保行业的平台化运维更有必要。

同时，带来一个新的问题，即数据的保密，包括技术和商业机密。解决这个问题的一个办法是，将网络平台上的软件系统下载到应用端，智能设备即可脱离网络平台独立运行。带来的问题是，屏蔽了模型在平台上的优化和生态系统的赋能（如产业链上下游供销关系），也耽误了数据价值的交换，可通过定期上平台更新来弥补。当然，数据保密是相对的，不需要保密的数据可随时向平台开放或有选择性开放。

  四、避免想当然的框架支撑：消费互联网与工业互联网  

有人将互联网分成上半场消费互联网和下半场工业互联网，并对二者的区别从不同侧面做了描述。由于发展初期的理解不够深入，难免有些想当然，这里根据自身的体会，就二者的区别再做进一步的描述：

不仅体现在服务主体和产业链环节上，更重要的体现是：前者主要是服务于个人和供销环节，属于简单的物理过程，具有生活和交易常识IT专业人员可将该过程数字化，结果是对线下交易实体场景的取代，主要表现是线下店的衰落；后者主要是服务于企业和生产过程，属于复杂的生物和化学等反应，需要具有掌握该反应工艺技术knowhow和IT人员组成的跨界团队，才能完成该过程的数字化，结果是对线下生产实体场景的赋能，主要体现在降本增效上。

当然，还有背后看不到和看不清的，如消费互联网的关键技术主要在线上，包括数据的传输、存储和处理，让生活变得更方便、更快捷，虽然增强了个人生活体验，改变了生活方式，促进了生产数字化转型，但是未触动消费者的本质生活，“流量”变现是平台运营的重要指标；工业互联网的关键技术在线下和上线，以及线上与线下的融合，包括人工智能与智能化设备、数字孪生与算法模型、云计算等，构建与传统产业深度融合的新型生产模式，重塑企业生产组织方式和产业形态或业态，“增效”实现是平台运营的核心指标。

另外，较少有介绍的是二者的实现主体，尤其是主导者不同。消费互联网平台的建设和运营以IT人员为主，主导者是对互联网有前瞻认知的创业领导，如阿里和京东，不需要一把手亲自“操刀”带领研发团队搞产品开发；工业互联网平台的建设和运维以传统生产工艺技术人员为主，主导者一定是企业一把手，并能亲自“操刀”带领跨界团队搞产品开发，这一点很多企业家不理解或不认可，这是我的亲身体会，直至与近日看到国外成功人士著书分享经验不谋而合，更加坚定了自己的想法。

至于是什么原因，简单讲不是单纯的技术创新，是企业经营体制的变革，涉及生产全过程和每一个员工，难度超预期，需要最高领导调动全体员工，并率先垂范。

今年“两会”上，国家明确指出要大力发展数字经济，加快传统企业和中小企业数字化转型，着力提升高端化、智能化、绿色化水平，提升常态化监管水平，支持平台经济发展。结合近期国家出台的“互联网+监管”和全国一体化大数据体系建设等政策通知，可知数字化转型升级已到了必须启动的时刻。企业有三个方面的重点工作：设施的智能化、运维的平台化和监管的网络化，政府重点需要解决的是：一体化大数据体系的机制建设和各行各业平台的融合，包括政府的一网统办和一网统管与行业的一网管控（详见本公众号文：“一网统控”与“一网管控”）。

数字化转型是个复杂的系统工程，涉及大量网络基础设施建设和运维工作，需要政府统一规划指导，企业和公众要积极响应执行，包括对各行各业基础设施建设运维的分担，如行业数据标准制定、行业大数据中心和标识解析二级节点站，都需要行业内企业代表为主体负责建设运维。环境行业数字化转型的基础设施已在建设过程中，青岛国真智慧科技有限公司主动承担了环境（环保和环卫）行业的标识解析二级节点站的建设和运维工作，并联合中国联通承担环卫行业大数据中心的建设和示范工作。

同样是工业互联网，不同细分行业有很大差别，包括发展速度和规模。特别是环境行业的公共属性，决定了环境产业互联网市场是刚需，服务的用户包括政府、企业和公众；环境治理利用了生物和化学等各种技术手段，数字化转型、运维和监管难度大；涉及主体和服务对象多，而且有一定的时间限制，如城市运管服平台建设要求在三年完成，这些都表明环境产业互联网具有市场大、门槛高、风险小、前景广等特点，已引起政府各级领导的重视和有关企业人的关注。

有人讲，中国的互联网产业走到了理论的前面，出现认知上的想当然也就不足为奇了。“两会”后，到了步调一致快速发展阶段，领导层面统一思想认识是我们当下的首先任务，鼓励有关理论研究和教育培训是一个重要手段。当下，建议政府和企业需要做的是：抓住工作重点，鼓励工业互联网核心技术和通用产品研发，扶持行业平台公司和新基础设施建设，争相为数字化转型战略实施开头彩。

作者简介：

曹曼，博士毕业于北京大学，深耕环境领域三十年，中国环境卫生协会智慧环卫专业委员会主任，国家生态环境部畜禽养殖污染防治工程技术中心主任，Eiiplat环境产业互联网平台（简称E平台）创始人。