“天梯”视角下的环境领域智慧化价值思考

首先帮大家消除一下疑虑，虽然叫“方法论”，听上去颇为深奥，但涉及的概念其实非常非常简单，完全不需要什么高深的知识就能理解。

“天梯”方法论用于视野层级的构建始于2019年。 环境黑板报 Yufree 通过《科研的视野天梯》的文章， 首先提出我们可以通过模拟竞技类游戏内 “天梯”排位赛的机制，构建我们在科研领域的视野层级 ，以避免“在某些细分领域枝杈上进入死胡同”的问题。2020年，笔者将这一方法论抽象并延伸至《行业的视野天梯》，用于某大学环境系讲座和一些内外部培训， 提出可利用一元数据锚点，分层级地建立行业观察的视野 ——而鉴于本文是讨论环境领域智慧化的，笔者就不对方法机制做过多介绍了，而是直接带大家走一遍过程，填上现成的结果，而具体“为什么要这样做”可以到相关文章中去了解。当然，想要更直接一点看结论的，也可以跳过本节。

观察范围： 环境领域的智慧化/数字化解决方案；

数据锚点： 解决方案关联的对象主体数 ； 根据对象主体数，确立4个不同的层级。（至于为什么是要用对象主体数而不是人数或者投入金额作为锚点，又为什么选取5、20、100这几个分界点，笔者只能说这是基于经验和一些已有数据分析后的结果，属于key know-how，就不展开讨论了。当然也欢迎大家提出不同的想法，建立自己的模型，或者进行进一步演绎）

#对象主体数≠人数or金额，举例：在流程图上，可能100个一般员工是一个节点；但关键审批人哪怕就1个人，同样是一个节点。

所得到结果大致如下：

——由于环境领域智慧化/数字化概念和术语的标准化还不完善，各种叫法不一而同，大家可以不必纠结于ABCD四个层级的具体名称，大概能理解其囊括的范围、可以进行后续的讨论即可。 在新三部曲的第二篇，我们会专门讨论这个问题。

这里建模的意义当然是要思考环境领域的智慧化/数字化解决方案的价值，因此我们引入 “价值二元矩阵” ，去填充不同层级。

“价值二元矩阵” 方法论是笔者根据现所在单位（一家知名环境外企） 对研发类项目价值目标的描述进行二次归纳而得到的 。这里有必要强调，这个分类是经过笔者本人演绎的，已经不是原单位的评估方法了，所以各位看官大可以放掉“管中窥豹，可见一斑”的打算，聚焦在这个二元矩阵的合理性评价上。当然打算抄作业的也可以安心抄了，不必担心被大厂的法务天团k（笑）。

#本节仅对矩阵做简单介绍，更深层次的讨论会放到后续章节中进行

总体来说，坐标系横轴代表着对智慧化解决方案（可以是各种软硬件、也可以是更高层级的“数字化转型”）的领先性追求，纵轴代表着对解决方案的利润追求（ 通常就是指通过解决方案部署获得真金白银的收益 ）。由此构成的二元坐标系中，笔者区分出“ 多元化 ”、“ 业务绩效 ”、“ 差异化 ”、“ 能力追赶 ”四个象限，代表了不同的价值定位。其中：

• “ 多元化 ”或曰大家熟悉的“新赛道”是指拓展新的业务领域（比如成立子公司贩卖本领域数字化方案）；

• “ 业务绩效 ”对应的就是主营业务真金白银的收益获取；

• “ 差异化 ”对应的是对具有代差的能力的获取；

• “ 能力追赶 ”对应的是对市面上已有解决方案能力的获取（倒不一定必须自有知识产权）。

严格来讲，各种解决方案，或者甚至每种解决方案的不同阶段，都会产生不同的价值定位 ，即所谓理论到实践应用中间会存在诸多细节。 但作为新三部曲的第一篇，本文中主要还是讲方法论，所以我们暂且抽象一点，忽略掉这些细节 ，仅依照解决方案的分级，直接填入之前的层级表格中。

所得到表格如下：

#这里我们针对不同层级提出了适宜进行讨论的价值定位，至于为什么这么填定位，会在后续章节中详细讨论。这里预判性地提及两种只要是做智慧就都会熟悉的，但没有纳入到二元矩阵中的“价值定位”： “数据资产” 和 “集成展示” ，回答一下这两者没有被纳入二元矩阵的原因——因为在笔者看来这两个都无法直接进行带有目的性的价值阐述，需要进行一定的拆解。比如“数据资产”本身不是一种直接的价值追求，但可以根据目的性，进一步拆分成“基于数据的业务过程优化”，或“依托数据的分析的治理能力提升”，去对应“业务绩效”、“差异化”的价值定位。

关注点 /评价指标： 根据价值定位类型，填补其对应的关注点或者可以对价值进行评价的指标；

信息获取： 与其他“天梯”模型类似，填补不同层级下可获取信息的常见方式；

#信息获取说直白一点，就是去哪儿/找谁来做层级对应的价值定位和评估比较合适——就像正经做咨询会找咨询公司、建厂会找设计院一样，想要针对C级以上层级的解决方案进行价值评估和规划，很多时候是很难单纯依靠非专业单位来独立执行的，需要找到对应的方式方法。而不是简单将问题丢给供应商或者业务部门的员工去解决——虽然可能很多人就是这样做的。

所得到表格如下：

经过如上三步，我们也基本完成了“天梯”视角下环境领域智慧化的价值层级构建，以下将分别针对不同层级，讨论一下常见的价值诉求，以及其实现的可能性。

D级是关联的对象主体数最小的层级，通常也是在价值评估中最为简单的一个层级。虽然这个层级涉及的内容可能会很多，金额波动也可能会很大，但从本质上说都逃脱不了“功能性工具”的基本定位。举例来说，常见的水处理工艺的曝气/加药/提升控制，或者一个工艺仿真模型软件，或者一套焚烧炉自动清灰装置等等，都是典型的D级的解决方案话题。

在D级，足够小的对象数限定了一个足够窄小和精细的范围，所以通常很少会遇到系统整合的难题。更多的解决方案面对的都是测算-部署-评估这样相对独立的价值评价过程，甚至很多时候你可以很容易地将某些工具与业务人员的KPI进行一些直接关联。

在这个层级下， 业务绩效 和 能力追赶 是最为常见且合适的，也是行业内形成了一定共性认知的价值定位。

其中， 业务绩效 的提升一般伴随着很高的价值追求。无论降本/提质/增效，都比较容易切入到真金白银的收益核算中。虽然一些具体的投入产出价值评估需要较强的业务相关背景才能很好地处理（至少负责人需要清楚的知道哪些绩效还有提升的空间，具体空间有多大），但鉴于行业内针对各种模型和自动化工具的开发、研判已经超过10年，所以哪怕是照猫画虎，也不会偏离太大。

举例来说，像各种曝气/加药/提升系统，应用于污水处理厂后对能耗降低、药耗节约这些具体业务绩效的提升，平均水平在10-30%左右，这从很多高校及企业发表的专业论文，和一些企业产品宣发材料中都可以获取比较多的参考。而这个数量级也与其他较为成熟的工业领域进行自动化优化之后提出的15-20%的比例相吻合。对于一个厂来说，可能评估一下需要投入的设备改造/仪表增加/控制程序的费用，对比节能降耗所带来的收益，就可以拍板定了。

所以为什么我们很多时候发现D级的产品/解决方案相对好卖？就是因为它的价值评估最简单，乙方容易说清楚，甲方也好做决策，上了之后见不见效，很多时候是拿节能降耗这样的绩效硬指标说话的。行业内具体有多少吹自己做平台、数据的科技公司，概念炒了几年后老老实实回来卖能耗控制系统、卖感知层设备的，笔者不愿一一列举了，其实遵循的就是“甲方更愿意为真金白银的绩效收益买单”这一最朴实的价值逻辑。

能力追赶 则是另一个非常常见的针对D级产品/解决方案的价值定位，其遵循的“别人有了我也要有”的逻辑也比较简单。这里的“追赶”当然也可以简单粗暴的采用直接购买的方式，不一定像二元矩阵图中标识的那样一定要去“形成自有知识产权和方案”。不过，在国家大力推动创新和数字经济的背景下，所有实体都要做出积极响应的姿态，在D级水平上写个小程序、做几个新的自动化装备，相对也是比较容易“动起来、有结果”的；加之D级很少涉及系统集成，产品/解决方案的零整比不是很高（甚至<100%），因此对于有些技术实力的环境企业而言，自己去做一些D级的技术，应用到自己的项目中，拿个课题/申个专利/写写文章之类，对技术人员评职称还有帮助，又何乐而不为呢。

D级产品/解决方案的关注点前文已经讨论了，很多时候就是真金白银的 效率 + 收益 ，对应的信息获取通道在前文也有提及了，主要是各种文献、产品册、案例数据、现场考察，只要你查，很容易能找到一大堆。结合价格，还是比较容易做出评估的。

而笔者之所以在表格中加上了 “范围” 二字， 其实是想提醒各位看官去着重关注相关产品 /解决方案的应用范围，或曰可复制性 。很多时候，我们进行价值评估时的计算容易过于草率： “一个厂降耗 10%，一年省20万，我有20个厂，一年就能省400万” ，这样的评估简直不要太常见；而往往实际情况是： “具有类似情境真的能降到 10%的，可能只有不到一半，剩下一半要不就是进料（比如水质水量）非常稳定没有太多优化空间，要不是有硬伤你不改工艺做啥智慧都白搭 ”。所以，甲方在进行价值评估时，要对未来的应用 范围 进行一些相对充分的分析，以避免盲目的乐观。乙方也应当了解清楚甲方实际情况再拍胸脯，以避免从1到10推广不开需要一堆二次开发改良耗费成本的问题。

C级通常是对象数在5-20之间，可以对应一个比较细致的业务过程的层级。这个层级下的智慧解决方案，往往已经不是一个简单的软硬件工具了，而开始具有一定复杂性，比如开始涉及决策流和审批流，涉及多个模块之间的接口/联动方式，涉及多人多地同步开展的业务动作，等等。举例来说，像一套水司的营收系统，一个区域排水调度系统（一般区县这级的纯监测系统应该对象数不够，要带调度，城市级的还好），一套单厂无纸化办公+生产数据集成系统等，都是较为常见的C级智慧解决方案。

在C级，dozen量级的对象数会导致价值评估的范围开始扩大，数据和业务流的产生也会导致价值评估维度的增加，因此你将面对更为复杂的评估模型。简单举例，D级时你可能对着一个运行班组的业务边界做评估就可以了，C级你通常要考虑多个部门和角色，比如纵向的操作员/主管/经理，横向的运行/设备/财务等等，有时候甲的效率提升了，乙的效率反而降低了，总体算下来还亏了的情况也很常见。

作为一个与业务过程相对应的C级解决方案， 业务绩效 可能是唯一合适的价值定位。因为最能直接反映业务过程优化结果的，就是绩效。当然，这里的绩效可能已经不再仅仅是与D级解决方案相对应的那些单一的“能耗”、“人效”指标， 而是一个关联性更强的、与业务过程相对应的综合指标 。比如与供水区域漏损控制相对应的 漏损率指标 ，比如污水厂/垃圾焚烧厂的 综合付现成本指标 ，或者如笔者所见过的， 基于对多个评价维度 对数字化项目 建立一个综合评分 等等；但万变不离其宗的应当是 对业务过程的关键KPI产生正向促进 。毕竟，在这个层级所进行的数字化/智慧化改造，已经具有一定的牵一发而动全身的效果，单纯为适应这种变化所要投入的人工可能就不止100工日，如果不能带来实质性的绩效促进，算起帐来大概率会是亏的。

为什么不是“能力追赶”？

在这个“部门以上，公司未满”的级别，除了那种标准化做到极致的企业，否则通常的部门业务过程所涉及的流程、节点、动作等等已经复杂到无法复用成熟样本，而一定会面临自主配置，导致对定制化的需求提高。因此，这时候再讲学习别人进行“ 能力追赶 ”就已经显得不合适了—— 不是指“不要学习数字化 /智慧化进程”，而是说需要 非常审慎 的考量能否简单复制别人的深业务系统进来用 。特别是你作为甲方（需求方），需要决策是否要掏银子去购买+部署系统时，一定要优先思考自己的 业务逻辑 和 团队能力 能否匹配相关系统的应用，而尽量避免听信“XX用了说很不错”这样的对C级系统价值评估毫无参考意义的“鬼话”。

而对乙方来说，很多C级系统不好卖，或者面临大量的二次开发需求，其实也是一样的道理：基于“ 能力追赶 ”逻辑去贩卖软件产品的可复制的成功模式，通常到C级就失效了，要不你有足够强的能力对产品进行高度模块化的解耦、提供柔性化定制服务，要不你头铁能砸足够多的人力顶着甲方不甚明了的需求去响应二次开发——而无论哪种，都是产品进行规模化扩张的“敌人”。

“标准化 ” 与“定制化 ” 的二元统一

#现在一个较为常见的“坑”就是一个大型的环境集团下面的科技子公司，依托着母公司的运营技术与能力，去宣传自己的系统里面叠加了多么深的业务过程耦合，然后出来贩卖。但客户买了后会发现，可能人家大公司的业务管理，从颗粒度到专业性都和自己差着身位，东西买进来自己的人员跟不上用不起来，或者干脆与业务的契合度都很低，需要改（比如做一些傻瓜化或者由乙方协助做数据整理及建模等工作）。而进一步改起来发现，其实那个科技公司层面也并没有运营专家（或模型能手）能帮忙梳理业务问题、进行数据/业务建模，还得靠自己，而偏偏自己手里又没人，最终系统慢慢沦为摆设。当然，也有好一些的，子公司层面能从集团拉出来几个业务背景不错的做产品经理/综合解决方案经理，或者在集团层面有统合，由子公司呼叫炮火，这也是一种趋势。

为什么不是 “ 差异化 ” ？

严格来说，在C级寻求 差异化 的价值追求是有意义的。在与业务强相关的范畴，一个深业务系统的有效耦合真的可能带来一定的对同行的能力代差。 但是，考虑到费效比问题（在下面关注点部分会具体讨论），并不推荐大家拿来宣传或汇报 ，因为想要真的获取这种价值，对持续性投入的要求比较高（无论时间、人员还是金钱），而在国内的环境智慧化领域，这样的“情怀”故事无论甲方还是乙方讲起来都容易死。特别是C级这个对象数，对应的一般就是个运营子公司或某集团业务板块下的一个条线，通常很难拥有自己的专属研发团队，也很难拥有肯持续多年投入研发经费的领导，通常需要上升到更高级别的单位去统筹，或者和科研单位保持长效合作——这通常与多数单位所期望的利用数字化风潮来一轮“华丽转身”或者“弯道超车”的“快节奏”想法相违背。

举例来说，笔者之前分享过的，丹麦多家高校、水厂合作成立了基于基因测序进行污水厂菌群状态预警的项目，看上去“很强大”，但其背后可实现的逻辑是自2006年起持续十余年对50家污水处理厂的持续检测建库，是每年每个机构逾千万人民币的投入，是整个团队对于key know-how的知识积累。 在缺乏必要的库积累时 ，国内水厂学着人家建立一套“全自动微生物基因组分析系统”， 其实很难短时间内用于预警和决策支撑，带来产出回报 ，也就很难通过审批。所以，我们看到的绝大多数“智慧”系统的构建，都不太会去触碰机理模型、知识库（和数据库不是一个概念）这种通过积累带来 差异化 能力的地方，而是更多聚焦在自控、信息化系统、大屏这种看得到、摸得着的地方。也从一个侧面说明了真照着深业务系统扎下去形成强耦合还是很难很难的。 不过，一些肯做且能坚持的，也终将慢慢形成能力代差 。

为什么不是“多元化”？

简单来说就是，在C级，一个好的深业务系统更适合“用”而不是“卖”。

其他价值诉求

当然，在C级还有其他两种情况， 笔者没有充分调研过，也没有经历过，就是道听途说随便写写， 但也可以给大家提供一个侧面的参考 ：

①奢侈品需求 ：这种逻辑其实很朴实，本质就是拿出去装B的，目的就是 良好的展示效果 ，即所谓的“面子工程需求方”。当然这种需求也可以分成两类，一类是真花的起钱的，可以请专业团队精雕细琢，做些高大上的东西以证明自己领跑行业。另一类是不想多花钱又想要效果的，有点类似贴牌LV包的效果，这时候费效比就很关键，您不能假的卖的比真的贵吧？（当然作为乙方您能贴牌把甲方糊弄过去卖出真货的价格的话，就当我没说）。而其实无论哪类笔者都不太推崇，一个行业能蓬勃发展，主要还是要看生产力创造和生产关系改良，特别是在基础工业和民生行业。如果把智慧弄的和奢侈品差不多，投资大多都放外在，靠营销做高品牌溢价，做不高的时候就跑去抄大厂的概念PPT，少有潜心解决数据通道，算力应用和仿真模型本身问题的，这样做久了百害而无一利。

②更新式需求： 原来有很多拿不上台面的问题（比如人情水、做假账、吃空饷之类的）需要赶快翻篇，或者前面砍过一批脑袋了，正好做新系统更新一遍数据，从零开始。这样一看降本提质效果明显，把灰色地带做透明带来的价值算到数字化头上，从而皆大欢喜。这个如果能赶上应该可以好好刷一波业绩，但具体到操作上，没干过，给不了啥指导。

C级要考虑的关注点主要是 费效比 和 契合度 ，其中费效比囊括了对效率和收益的平衡，是对智慧化带来业务绩效价值评估的关键指标，但与D级相比变得更为综合，即如前文所述需要仔细考量投入金额、周期和整个业务条线去适应新系统带来变化的“代价”问题。

而契合度指的是各类解决方案与业务模式或流程本身贴合性，其实就是体现前述“代价”的指标。一个可以良好应用的C级系统往往意味着大量实际业务人员的深度参与，数据迭代、系统维护等等，所以通常想要契合度高，前期投入就会大，费效比就不容易提上去。同时更新出来的系统往往很难具有非常强的普适性，也限制了它在短时间内成为一个可以规模化推广的方案。

当然有另外的一种解决方案，就是选择像微软、钉钉这样的通用系统，通过员工自发的定制化开发，形成某种非常低成本的业务架构的梳理，同时利用BI等工具形成数据集成展示，以打通数据流形成数字化管理——其实多数“免费”系统做到审批流和低代码开发层面也最终会收费了，但相比于多数定制化产品的报价还是要低的。如果是小总部大区域/项目的思路，通常是非常有裨益的。

在信息获取方面 ，严格来说C级解决方案价值评估的披露数据其实非常缺少，无论文章/会议报告/企业新闻通常都不会披露使用C级解决方案带来的绩效提升信息（倒也不是完全没有），乙方更是对此讳莫如深，对应也很少有行业平台去探讨，可以说多处于冷暖自知的状态。因此，想要获取一些价值评估的数据进行横向对比，除了到展会上听报告获取一些只言片语外，更多还是要依靠深入现场的调研和自评估来直接获取相关数据，当然被调研对象是否愿意披露那么多则是另一个层面的问题了。 这里笔者个人呼吁，建议行业协会或者团体可以适当组织一些 C级解决方案用户的沟通会，让大家互通一下有无。

也不是完全没有人po收益核算

B级通常是对象数在20-100之间，可以对应一个完整业务板块或者一般体量公司的层级。这个层级下的智慧解决方案，通常会涉及多层级的数据传递，多系统协同，各种跨部门的业务流和审批流程等，其体量和复杂程度将正式接近大家平时耳熟能详的“平台”。举例来说，像一个统辖水司全部业务的供水信息化平台，一个融合了区域或公司业务的集成信息平台等，就是我们所说的B级智慧解决方案了。

在B级，大量增加的对象数会导致绩效层面的价值评估直接失效，且复杂程度的提高（特别是大量“人”的因素的介入）也使得你很难通过诸如“公司利润”这样的类似指标进行归一化的替代（相关性一般会很差）。这时就不得不开始思考转变逻辑，将价值评估模型向合理性和可达性进行转变——对应也会带来定位、关注点和评价指标的变化。

在这个层级下， 差异化 和 能力追赶 是更为合适的价值定位。可能有人会奇怪为什么这里 能力追赶 又回到了定位面板上——主要是因为B层级下关注点和指标的变化，使得诸如数据链路、应用架构这些内容进入了关注序列，而这些内容对于一些治理结构比较传统的企业而言可能还相对陌生，或曰还没有做过打通数据孤岛、构建各应用系统间数据接口或建立数仓/湖/域的尝试，所以确实可能存在进行 能力追赶 的需求。 但这里往往也是环境领域数字化/智慧化转型的深坑所在了 ，企业很容易被“追赶数字化浪潮”的大势所裹挟， 在业务逻辑不清晰、没有数据标准化基础、缺乏整体数据和应用架构规划的情况下 ，盲目启动一些集成平台、数据/应用中台、物联平台等内容的建设， 希望通过“采集”、“拉通”等等IT手段一步完成数字化/智慧化能力的提升 ，避免被追求 差异化 的领跑者甩下。而实际上，缺乏明确应用规划的IT手段数据获取或整合，很难直接带来OT能力的提升，至多只是堆砌大量的数据在线上仓库中以获得一点心安。就好像我们经常听到说“数据是新时代的生产资料”，我们不妨承认这个前提，更进一步，就会发现，“人”才是加工“数据”这种“生产资料”的“机器”，你机器不开动，生产资料收起来堆在仓库里是不会自动产生价值的。

面对上述问题， 差异化 的价值诉求在B层级的产生也就相对好理解了，其实就是针对 数据 这一数字化/智慧化过程中获得的新生产资料，进行加工， 使其产生使用价值 （如用于优化业务过程，或强化OT技术）。《城镇水务行业智慧水务调研分析报告(2020)》曾提出，国外智慧水务发展的当下重点，是关注企业自身数据的采集、分析和应用，以IT和OT技术的融合解决实际运营方面的难题。这一逻辑也被很多追求 差异化 的企业所采纳。比如之前威立雅Hubgrade所提出的“利用数字化提升企业价值”。

对标 行业 全球业务规模最大的公司

但笔者在这里更愿意强调的是， 在基础阶段希望大家能更多的关注数据质量本身的提高，这可能在未来也是造成差异化价值差的关键因素之一 。换言之，与其快速推广几十上百个项目，不如把数据标准化先做起来，采集架构搭牢靠，一个项目一个项目地把数据质量提升了——土窑里砸锅卖铁炼的钢，是撑不起现代化建设需要的。而这一轮行业有关数字和智慧的竞争中，谁能首先 低成本、高效率 地拿到大量可用于 数据价值生产 的基础材料，并开始变现，就更容易拔得头筹。——当然，这并不简单， 来料 (feedstock)管理从来都是环境领域面临的根本性难题之一 ，无论污水还是固废， 现在又延伸到数据领域 ，不过好消息是这一领域的管理边界还限定在公司/集团内部，如果你的机构内原来就有一些来料管理的方法论，并可以跨界用于数据采集，很可能会有助于 差异化 的形成。

追求数据价值前，先打开自己的数仓瞅一眼

在B级，基于向 合理性 和 可达性 的转变，我们将关注点倾斜向 链路 与 数据架构 ，并对应去重点评估一些可以体现其合理性和质量的指标，比如 数据采集的频率 /内容、传输的速度/稳定性、集成的架构/接口 等等，并根据业务需求确定对应的指标数值。这些指标单看上去都很简单，但其涉及面已经非常广泛。具体有多广泛？说个简单的数字，笔者曾作为设计方帮一个甲方设计过一个千万级节水控漏平台的考核标准，涉及甲方、集成供应商、配套施工方（主要指设备安装之类的）三方， 计6个方面，22个大项，68个考核点， 103个具体指标——这个复杂度下，如果没有点系统工程学的背景，运筹起来可能会有点困难。

这里我们也简单举一个业务相关平台级解决方案评估的例子（不是笔者上面说的那个，但是类似），通常关注点或指标要包含如下多个方面，也会涉及多种标准：

（1）感知层完备性与数据采集指标（覆盖率、上收率），通常要挂勾设备仪表的配置标准

（2）数据质量指标，通常要挂钩各类业务过程相关数据格式和清洗的标准

（3）传输质量指标（速度/稳定性/安全），通常要关联内外网结构与通讯的各项标准

（4）软件集成指标，主要评估软件间、软件对平台的接口质量，这部分少有通用标准，主要是根据平台集成的需要来设定，比如主数据更新、各类跨软件数据调用的频次和效率等

（5）数据消费指标，即所谓“中台”所能提供的价值潜力，这部分也少有通用标准，更多为了体现数据本身作为生产资料的价值属性

——以上只是笔者随便列举了一下，就已经5个方面、可能要挂上几十个指标了。不难发现，想要完成如此多指标的采集和分析，本身就是一个比较复杂且需要专业性的项目了。大家可以类比一下“写企业年报”或者“年终资产盘点”这样的工作，或者去搜搜“中台建设评价体系”之类的案例，以获得一种复杂度的概观。

在这种复杂度基础上，从评估到横向对比的 信息获取 方式，同样 对专业能力和案例库基础有了一定的要求，严格来说已经很难由非专业从业人士来独立进行了 。但我们 反而会发现，行业内的大量价值讨论都集中在 B级 ，可以说是八仙过海，各种解读——毕竟从采集到传输到集成到应用的图比较容易学，大家都可以对着聊聊自己的看法。但我们仔细观察就会发现， 其实很多是对着 B级解决方案聊C级或者D级的价值 ，不一定聊到了点子上。

所以这里笔者会推荐大家去找到一些相对 专业的设计方或者第三方评估（专家/机构） 来进行。当然，可能对于多数单位，特别是中小型公司，设计/评估/验收这种事情还是倾向于自己牵头做，那么建议大家可以参考一些成熟的标准体系或指南（比如想要评估水厂智慧化平台的，可以参考中南院《智慧水厂评价标准》等），以支撑自主的评价模型的建立——但话又说回来，如果舍得花个千八百万做个B级的平台了，还是建议您掏点费用找找专业机构，如果是大公司建议正经聘个架构师，从设计阶段就规划好，在具体实施的时候会少走很多弯路。

A级是对象数在100+的最高层级，主要对应存在多个分公司或多业务条线的大型集团。严格来说这个层级下笔者就不具有啥发言权了，经历的样本太少，主要的理解都来自看大厂的咨询报告之类的东西。其实这个层级下的智慧解决方案通常也不算是“解决方案”了，因为对应的“问题”已经过于复杂，很难去进行抽象，所以笔者在分类层面用到了“战略规划”这样的字眼。举例来说，像一个集团的数字化转型，或者一个核心业务在环境领域的集团计划开一个智慧板块分公司或者大产品线（参考Hubgrade或者Aquadvance）。

在A级，进行价值定位讨论的逻辑会在B级的基础上进一步向 合理性 靠近，甚至有些时候要考虑机会和运气因素；时间跨度以年计，牵扯金额以亿计是很正常的事情——所以通常也不是笔者所要接触和操心的了。但还是可以舔着脸给大家聊一聊，万一本号被一些大佬悄悄关注着，看不过去了能冒个泡给指点两句呢? :P

多元化 和 差异化 是这个层级下更为合适的价值定位。 在 A级，这将是两个非常宏大而纷杂的话题 ， 容笔者再啰嗦一句“本人能力有限”的声明 ，然后我们搬出前文放下的“ 产能 ”、“ 市场化拓展 ”两个名词，从 多元化 聊起。

为什么“ 多元化 ”，或者大家可能会更熟悉“ 新赛道 ”这个词，是一个A层级讨论的问题？因为考虑到 产能 和 市场化拓展 的因素，只有在这个层级，进行产品化转身才有意义。

对于传统的环境企业，一套自研的D级或C级的解决方案，一套建设完备的B级平台，做的再好，都仍然集中在辅助主营业务发展的大逻辑下。公司无论从治理(组织)架构到管理逻辑，都仍然是一个聚焦于项目 “建设、交付”&“达标、收费”的环境企业，不会因为开发了一些数字化解决方案，就天然转变为一个可以售卖产品或服务的科技公司。

很多时候，在解决方案的开发、建设阶段，是公司IT部门、外部供应商和业务部门进行强互动，共同以业务的数字化提升为目的开展工作，服务的是诸如 业务绩效 、 能力追赶 、 差异化 这样的价值目标。但是，想要转身到 多元化 ，从1到2，从10到100，就要考虑怎么把自用解决方案做成产品（ 产能 ），怎么把产品卖出去（ 市场化拓展 ）的问题，这难度其实不亚于二次创业。

举例来说，涉及 产能 ，你原来一个D级控制模块是直接OPCUA写在上位机上的，一个C级系统可能部署在集团内网或者本地化服务器上，一个B级平台和公司财金、办公门户做了大量打通，这时候如果要产品化，模块怎么封装？系统怎么找部署能力？平台怎么斩断/重建和其他自用系统的关联？又由谁去到甲方那里去完成诸如系统部署、模型驯化调整这样的工作？你的模型工程师、IT人员是继续服务自己核心主营业务的工作，还是跑到新赛道业务条线上去给客户打工？——当然，通常大集团会直接大手一挥，拉一个子公司或者把原来供应商团队买过来，充当“新赛道” 公司或者“新事业部”，但很多时候，想要复制C级和B级解决方案的成功，是无法完全脱开业务团队和技术专家的参与的，而作为“子公司/新事业部”要如何获取和调动这些业务/技术人员，同样是“ 产能 ”问题的关键分支之一。

而涉及 市场化拓展 ，简单来说就是传统环境企业积攒的市场体系和开拓的客户群体，很难100%应用到 多元化 价值创造中。这通常会导致“子公司/新事业部”寻求自建销售体系，理由是属性特殊，融入不了既有体系。但一般在老板看来，这属于脱了裤子放P，你撂着我花了多少年精力建的销售体系不用去自建？所以通常很难获批。最终博弈的结果，往往就是事业部两三个人的单打独斗，要么就是卖内部或者叠到主营业务项目中去，额外找客户要一部分投资“加个花”—— 这也一定程度上导致，“多元化”新赛道上真正能推动项目挣到钱的，可能并非是业务端的价值创造，而是商务。 当技术少花 2分不如商务多谈1毛，这样“孵”出来的新赛道也很难是健康的。

而且，环境领域本身就是消纳过剩资本(长期债券)和过剩产能(多行业多领域基建能力)的重灾区，质量需求并不非常高涨，导致基于环境产业本身的数字化附加值也很低，作为解决方案供应商就算架构能力再强，对应产品零整比再高，也很难收获高额利润（这里请不要拿“骗到傻子”的案例来反驳，虽然可能无知之峰上的傻子挺多）。两下挤压下来，企业自身保持在数字化上的高研发投入、堆高产品价值的玩法，可能投资回报比例会非常低。这还不算行业内本身就有各种跨界而来的IT大佬，和各种夹缝中求生的科技企业。所以即便是能对应到A层级的规模化企业，冲到 多元化 领域中，也很难真的斩获多少真金白银的价值（别忘了 多元化 是分在高价值追求一侧的）。在这个大背景下，对多数环境企业而言，追求按低零整比去自己攒系统，攒出来凑合用是比较实惠的手段。所以我们看到很多大集团的子公司虽然讲着产业化和智慧能力外延的故事，但实际目的还是把主营业务智慧化/数字化本就不高的附加值留在内部——但很可惜，如果大家都这样做了， 追求多元化价值，搞“行业平台”、“能力外溢”，就很难变成一个实际可行的价值诉求了 。

有关 差异化 ，我们需要在B级的“数据价值挖掘”的基础上，考虑对价值诉求做进一步的“升级”。比较常见的是以业财拉通、标准化为基础，依托智慧化/数字化手段去改变治理方式，甚至逐步改变传统的管理决策逻辑，最终目的是 带来企业治理和决策能力的提升 。

比如原来 预算 /考核指标制定 采用需求决策，先定个“增长20%”的目标，然后压给下面分解、实现，导致有时预算“挨刀”的合理性不明不白，考核指标的可实现性一言难尽；而如果对生产资料（来料、设备状态、实际产能等）数据有详细掌握，很多提效空间是可以预估的。

再比如传统的 供应商选取 ，可能品牌、商誉和报价的影响很大；如果有一线使用情况的统计数据做对比，很多影响可能都会让位于诸如设备维修费、平均能耗这样的绩效数据。

但是， A层级下治理和决策能力的增强，也并不一定都带来公司的持续向好 。因为A层级的解决方案实质上更便利于“中央集权”。如果公司前期大量面对“分区责任制”，事权本身是分散的，那在数字化转型的背后，也很可能会面临事权迁移的争议。换言之，大量管理数据的拉通，确实增强了真实性和透明性，但集团层上收了数据，对应也上收了一部分监管和决策权，如果在管理架构和逻辑上不相匹配，上收过程中权责不对等，打破了原有体系的很多平衡，也可能产生打乱仗的现象。这不是一个单纯的技术问题。（可以思考一个最简单的例子，一个水厂的药耗，仪器自动积分计算的总消耗量和成本账面对不上，作为集团层面的管理部门，如何报警/查验/纠偏/问责？）

因此，应当注意的是，上面提到的这种 差异化 带来的 治理能力的领先性 ，一定不是数字化凭空带来的。它会对企业 应用解决方案的能力和思路 提出很高的要求。换言之， 追求智慧化解决方案带来的差异化价值之前，最好先想明白企业要用它解决的问题 ——而能发现问题的人，除了具有全局概观的大BOSS和关键业务负责人之外，可能也就是战略咨询这样的专业团队了。

在A级，由于价值定位变得更加综合，更倾向于战略，我们的关注点也主要集中在前文讨论的 治理和决策方式 上，同时在指标方面也会更加向 合理性 倾斜，比如用到一些多指标综合评分，问卷。这里推荐大家了解一下 安永产业数字化成熟度模型 中有关“数字化业务”和“数字化运营”方面的相关 指标 ，可以据此建立一些自评体系——因为安永的模型定性为主，所以用到合理性评价上也会容易一些。当然，如果想要更为深刻的触及转型实质，可能就要对治理和决策过程做些回溯和抽象了，这部分笔者没有做过，也不敢说是否有决策层的大佬真的愿意复盘这方面的内容，但如果有人做过尝试，非常欢迎分享您的成果。

在 信息获取 上，大公司/集团级数字化转型的关键指标，这在行业大会层面可能都找不到了，要么您能挤进行业高层闭门会议，要么您就老老实实掏钱找咨询公司吧。像头部的咨询公司，因为做过很多各行各业的案例，可能手里会有比较多的可对比数据。或者可以问问ChatGPT？（雾:P）

经过上面一万多字的讨论，相信大家应该对我们说的“分层级的价值评估”方法有了一定的了解，当然也可能完全被笔者扯懵了（笑），为了方便大家对照，我们用两张总结性的图示做结，方便大家获取一些take home message。

层级划分及价值定位分布

第一张图是“天梯”视野下环境领域智慧化价值的定位分布，以对象数为锚点分成的ABCD四个层级，在“二元价值矩阵”中有着不同的定位。以此为依据，我们可以避免一些“不对表”的价值讨论，比如对着B级的解决方案大谈业务绩效，或者把自建D级解决方案的开发目标定成“产品化”、“业务转型”。

同时，一些供应商，也可以通过寻找自己的“生态位”，来制定合适的解决方案开发目标和营销策略——虽然笔者在前文“多元化”的板块吐槽了“技术少花2分不如商务多谈1毛”的现状，但商务想多谈1毛，还是要能比较好的抓住甲方的痛点的，这时候，通过价值矩阵，区分“伪需求”，找到“真价值”，将变得大有裨益——特别是近三五年来， PPT上的牛已经吹过、饼已经画过，“狼来了”的故事已经传遍了大江南北，一个“操着台普”（指营销智慧化解决方案）的人，要怎么去让甲方去相信自己不是个骗子，也是一门“技术”活了。

价值矩阵之内的达克曲线

第二张图是笔者突发奇想尝试将“二元价值矩阵”与“达克曲线”进行拼合获得的一点概观性的表达， 我们可以把它理解成在环境领域智慧化价值探索的“天梯”上不断“升级”的历程 ：

①开始我们从 D层级 的 能力追赶 ，走向 业务绩效 ，尝到甜头并感觉智慧化“很来钱”，且“不难”（因为领先性追求不高），甚至幻想一下自己能变身新赛道大佬一年一个小目标；

②当我们面对 C层级 比较严格的 业务绩效 价值诉求时，实现难度增加，认知泡沫开始破碎；

③当进一步提升到 B层级 ，开始面对搭建业务相关集成平台的压力，更高的实现难度容易让我们对智慧化的价值定位产生转变，从“快速收益”转向“补课”( 能力追赶 )、并开始通过“数据价值挖掘”寻求 差异化 策略；

④最终，当我们到达 A层级 ，逐渐获得集团级数字化转型所要求的视野和思考，经历过 多元化 转型的洗礼，会对整个价值矩阵及智慧化解决方案的定位有着更为深刻的认知。

最后，笔者诚邀各位读者一起，打开自己最近的一份有关“智慧化”的方案/报告/标书/课题判断一下：自己身处哪一层级，又是否找到了这个层级下的价值定位了呢？

作为新三部曲的首篇，虽然洋洒万字，但主要讲到的是方法论，所以内容会比较的“虚头巴脑”，估计很难戳到一线/技术同仁们心窝里去。不过大家不必着急，在后续两部曲中，我们将一级一级下探，用更为实在的内容和案例，和大家一同进行价值定位的讨论。目前初步规划的内容是：

第二篇：以“天梯”视角解读智慧水务体系架构图

（由水协智慧委发布的那张）

第三篇：几类数字化/智慧化产品的业务价值探讨

（手头在研究数字双胞胎和监控大屏，第三个没想好，想聊GPT但是水平有限怕聊不透）

以及：这种文章需要比较高的整体性，最好是每篇一次性写完一次性放出，和去年更编年史每周更个三四千字不一样。奈何余闲不多，第一篇这1.5万字码了快2个月，预计后续两篇也不会很快，请大家静候。

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