当前，工业互联网热度不断提高，在李培根看来，企业参与工业互联网生态构建，需具备系统、用户、协同、生态四种思维。

李培根认为，人与机器和数据的联系已成为工业互联网的核心理念。通过工业互联网、人工智能等技术，用户与制造、生产、运输等系统的交互更加紧密，制造业也在系统层面不断完善制造流程，构建用户与产品的良性生态。

传统的线性制造模式无法更好的满足用户的存在感。李培根表示，从过去的先有产品再有用户，到现在的先有用户再有产品，工业互联网的出现让客户能够参与产品开发设计，造就了用户思维模式的转变。

机器协同带来了柔性生产这一概念的升温，企业一直非常重视柔性生产，比如通过快换工装，实现快速的生产切换，而实现工业互联网的价值远不止提质、降本、增效，通过对全价值链端到端的数据全面拉通，叠加柔性制造能力，这都需要在协同思维方面进行变革。

未来，新技术引发的企业竞争将由平面二维的，变为更高维度、立体的跨界竞争，这就要求企业有生态思维、开放思维，而良好的企业生态需要工业互联技术来支撑。

02 围绕企业的理念搜集处理数据

在李培根看来，工业中最重要的是制造，而设计效率、质量、成本、绿色等方面，都存在大量的不确定性，如果我们想清晰地认识，乃至驾驭企业活动，那么认识这个企业的整体联系就会非常重要。

要认识整体联系或控制一些非固定模式，不确定性问题的基础是数据，但有数据就要互联。我们需要人工智能技术去决策控制一些非模式、不确定性的问题，而且人工智能技术也是以数据为基础。

所谓理念的数据，就是围绕企业的理念去收集处理数据。比如，海尔建立工业互联网平台，收集大量的客户数据，从而在产品开发阶段把用户的碎片化需求进行整合，实现“以客户为中心”的目标。

对企业来说，以财务信息和业务信息的融合为例。很多企业的财务信息和业务信息并没有很好地融合，传统的信息和业务信息相互独立。因此如何从大量的信息中进行挖掘和成本控制是非常有意义的。

在企业中，我们常说业务数据化、数据业务化。目前政府部门已有专门的部门来处理数据，如大数据局。但是在企业中，我们所有计算机中心或信息中心和数据中心是不同的。专门处理企业数据收集的范围，数据传送的标准等和数据相关的部门才是数据中心。

03 数据驱动不是一切

近几年有专家说，大数据、人工智能计划经济成为可能，在李培根看来，这是不可能的。

人是有自由意志的，假如你是农民，规定你只能生产什么、做什么，你却想做其他的。李培根认为，很多个体行为是无法预测的，对一个群体来说，预测又是可能的，因为群体之内的自由意志可能相互平衡抵消，但一切都在掌控之中、控制之中是不大可能的。

在李培根看来，数字与智能技术依然存在漏洞，因而不能迷信数字与智能技术。更复杂的社会，也意味着更复杂的纠错机制、更高昂的纠错成本。

总之，数据驱动不是一切，大数据、人工智能开启了认识整体联系、不确定性、非固定模式等问题的大门。我们应围绕企业的理念和目标去收集、处理数据，尝试去深刻地理解数据的一些基本理念等。