《云上的中国：激荡的数智化未来》是吴晓波与阿里云合作的成果，通过深入调研和案例分析，探讨了数字化、智能化技术对中国各行业和社会转型的深远影响。
全书围绕“数字化转型”这一核心论点展开，通过多个章节的案例分析，展示了数字化技术如何重塑传统行业、提升社会治理能力，并推动中国经济的高质量发展。
第一章：产品智能化，让产品更懂我
本章通过波司登、红蜻蜓等企业的案例，展示了传统制造业如何通过数字化转型实现产品智能化升级。波司登通过建立数据中台，实现了从生产到销售的全链路智能化改造，提升了市场响应速度和消费者体验。红蜻蜓则通过线上线下融合，实现了“人、货、场”的全面数字化重构，增强了品牌竞争力。
吴晓波认为，数字化转型不仅是技术的应用，更是企业经营理念的变革。通过数据驱动的智能化改造，企业能够更好地理解消费者需求，提升产品和服务质量。
第二章：服务智能化，让运营变得场景化
本章聚焦于服务行业的智能化转型，以西部机场、光明乳业、中国飞鹤等为例，展示了数字化技术如何优化服务流程、提升运营效率。西部机场通过智慧化改造，提升了旅客的出行体验；光明乳业通过数据中台建设，实现了线上线下融合的全渠道销售模式。
对光明乳业而言，数字化不仅是优化企业经营全流程的利器，也是改善组织阵形、流程制度，甚至重塑企业文化的重要推动力。光明乳业是一个历史悠久的国企，厚实的传统培育了它重视产品质量、经营踏实稳健的优秀基因，但与此同时，也使光明乳业多多少少存在决策链条长、经营灵活度不够的缺点。更重要的是，数字化将推动管理理念的变化，提升管理的科学性。传统的管理决策体系比较依赖于人的经验，这其中就存在一个悖论：有经验的人往往处于较高的管理层级，远离市场的“炮火”，无论是反应时间，还是决策的准确性，都很有可能跟不上实际情况的变化；而直接面对市场变化的基层，或者经验不够，或者授权不足，没有能力实施决策和组织应对。数字化的好处是，能将反映客观情况的底层数据实时呈现出来，让各层级人员看到“同一个事实”，减少信息传递过程中的损耗和变异，缩短决策链条；同时，大数据的智能化处理，还能给出超越个人经验的最优解，这显然能对管理、决策的科学性提供更强有力的支撑。
当工作方式得到改变、管理理念发生变化，企业文化的重塑就成为一种必然。传统科层式的，决策链条、执行链条单向流动的格局将会渐渐淡化，人们将更加注重以数据实时表征的经营结果为导向，多中心、自主决策、高效应对市场变化，使光明乳业这个大象般的庞然大物，同时拥有羚羊般矫健的身躯。当然，由于数字化转型要变革的是人的观念，甚至要变革组织、变革文化，对老员工比较多、思维惯性比较大的传统企业来说，绝不是能够一蹴而就的事。光明乳业在组织推动上，就下了很大的力气，成立了数字化转型办公室，通过培训、工作坊、业务实践等方式，向员工传递数字化、智能化的理念，帮助员工提升认知，适应变革。
飞鹤案例的另一个比较典型的意义在于，它也经历过众多中国企业容易步入的转型误区，希望像采购大型设备一样，一次性采购完美的数字化解决方案，解决自身的所有问题。如果是秉持这种思维，企业转型很难取得理想结果。几乎所有成功案例都表明，数字化转型是首先要进行思想意识转型，数字化技术只是手段和工具，企业本身在数字化转型中要发挥“驾驶员”的作用，而数字化技术实际上只是提升动力，如果方向有偏差，仅依靠动力，跑得再快也不能到达终点。飞鹤很快意识到这个问题，并做出了合理改变，这是值得其他企业借鉴的。
——吴志刚/赛迪智库信息化与软件产业研究所所长、中国软件评测中心副主任
阿里云和一家大型养殖企业合作研发“AI养猪”，遇到一个行业难题——贪睡的母猪总是压死猪崽。为解决这件事，有一个工程师在猪场里蹲了3个多月，拿出了解决方案：在产床上安置麦克风，运用语音识别技术，分析出猪崽被压住发出的尖叫，通过产床震动“恐吓”母猪，并提示饲养员前往解救。用这个办法，每年每只母猪生下的猪崽多存活3只。要知道，近两年猪肉价格不菲，3只猪崽的价值，相当于一台旗舰机型的国产手机。这位北京邮电大学毕业的计算机工程师后来在项目总结里写道：“要想真正帮助传统行业，必须弯下腰跳进猪圈、走进牛棚、去到田间才行。”数字技术赋能传统产业，绝非停留在写字楼里研讨，形成一纸方案，而是“绝知此事要躬行”。只有去到田间地头和工厂车间，熟知行业痛点，从业务需求着手，对生产场景精准把握，更懂技术，也更懂行业，双管齐下，不断迭代，才能做到技术与行业的双向、深度融合。
吴晓波指出，服务智能化的核心在于以用户为中心，通过数字化手段优化服务场景，提升用户体验。这种转型不仅提升了企业的运营效率，还增强了企业的市场竞争力。
第三章：从农场到餐桌的数字化搬运工
本章通过寿光蔬菜工厂、汉源花椒等案例，探讨了农业领域的数字化转型。寿光蔬菜工厂通过物联网技术和自动化设备，实现了蔬菜种植的标准化和智能化；汉源花椒通过数字化平台，实现了从种植到销售的全流程管理。
吴晓波强调，农业数字化是解决“谁来种地”和“如何种地”问题的关键。通过数字化技术，农业可以实现精准化管理，提升生产效率和产品质量，同时推动农产品的品牌化和市场化。
第四章：大国重器，走向中国制造2025
本章聚焦于传统制造业的数字化转型，以攀钢、德龙钢铁、陕煤曹家滩智慧矿区等为例，展示了数字化技术如何提升生产效率、优化管理流程。攀钢通过“钢铁大脑”项目，实现了炼钢过程的智能化；德龙钢铁通过数据中台建设，提升了生产效率和质量控制。
第一个是钢铁料消耗项目（或称“AI炼钢”），这是阿里云团队极力推荐的项目。所谓的钢铁料消耗，是指在转炉炼钢环节，技术工人要根据经验公式，在铁水中实时加入一定量的废钢、合金等原料，确保最终产品组分达标。这对人的经验和注意力都提出了很高的要求，因为一旦出错，就会直接影响产品质量，必须耗费额外的时间和成本进行补救。阿里云的团队认为，这一环节有充分且高质量的数据，有可靠的反应机理，可以用大数据的方式自动计算配料添加量，对人工作业进行替代。2019年11月，AI炼钢项目正式上线；2020年2月，智慧表检项目正式上线。因为两个项目都是用“电脑”代替“人脑”进行生产，因此被人们亲切地合称为“钢铁大脑”。
钢铁大脑好不好用，一线工人最有发言权。转炉炼钢工朱小舟，当年是被师傅手把手带了半年后，才算入了门。由于炼钢环节的反应条件和组分十分复杂，即使入门之后，也还涉及熟练程度和注意力的问题。有时甚至仅仅因为操作工的情绪波动，都会导致合金量的少加或错加，这意味着流水线的卡顿和回炉，也意味着成本的损耗。钢铁大脑上线后，变化十分明显。首先，人的工作量大大减少，观察软件、记录数据和按计算器的工作被一键替代，少加、错加配料的可能性被降到了最低。其次，大数据取代了人工经验，能够快速精确地计算出最优解，直接减少了浪费，降低了成本。而且，钢铁大脑就像人脑，具有深度学习的能力，按朱小舟的话说，“最开始用起来不一定怎么样，但是后面感觉它有一个自我修正的过程，会变得越来越准确”。
阿里云的炼钢工艺优化项目，就是利用大数据算法，在不同的来料、温度、冶炼目标等限制条件下，快速计算出炼钢辅料的种类和添加量。这一方案取代了人工经验的计算，可以将钢铁料的投放计算得更为精准，预估吨钢将节省钢铁料2～6公斤，相当于每年节省成本2000万元左右。同时炼钢工序也将更加高效，如果每炉钢水节省1分钟，就相当于每天多炼3炉钢，多生产100多吨钢材。
几乎所有的新闻通稿都将双方的合作过程说得云淡风轻，但事实上，传统思维与数字化思维的碰撞几乎无处不在。从阿里云工程师进场的那一天开始，怀疑的声音就围绕着他们。
“他们的产线工人大部分是持怀疑态度，因为他觉得你压根就不懂我的生产工艺，靠什么来改造产线。”参加项目的阿里云架构师回忆道。水泥制造看似“傻大笨粗”，其实涉及上百个工艺参数，在高温煅烧环节，窑内温度可以高达1400～1500℃，对生产过程和结果的判断都是经验性的，没有人精确地知道里面发生了什么，更没有办法精确地了解参数之间的匹配关系。但阿里云的工程师们，有着越过工艺而直接理解数据的“独门秘技”。为了建成“水泥工业大脑”，他们设计了三个模型：预测模型、优化模型和反控模型。具体地说，预测模型是把所有的历史数据“喂”给机器，利用大数据分析的技术，自行找到参数之间的匹配关系，从而能够预测给定条件下的能耗数据；预测模型一旦成功，就意味着可以逆向破解最优能耗所需要的生产条件，给出优化操作的建议，这就是优化模型；如果优化模型在产线上被证明是可靠的，就可以用机器直接替代人工进行操作，这就是反控模型。
用大数据武装起来的“水泥工业大脑”渐渐征服了东华水泥上到领导层、下到一线员工的全体人员。大家都意识到，水泥产线上老师傅带新徒弟、代代相传的传统模式，未来一定会转变为“AI师傅”自主实践、人工予以辅助的模式。如今，在东华水泥的产线上，AI系统的上线率已经超过了90%，最高的时候达到99%，除偶发的异常工况需要人为干预之外，“AI师傅”已经可以自主应对绝大部分的生产环境了。
那么，“AI师傅”的实战成绩如何呢？一系列数据可以说明一切。
首先是在节能减排方面。水泥工业大脑上线后，能耗不断降低，连续刷新纪录。2019年全年，企业节约标煤1.86万吨，节电663万度，减排二氧化碳8715吨、氮氧化物202吨、二氧化硫214吨，当年因节能减排产生的综合效益达到4200万元。2020年生产292万吨熟料，同比节约标准煤1.54万吨，节电242.3万度，减排二氧化碳7187.5吨、氮氧化物166.6吨、二氧化硫179.5吨，当年因节能减排实现综合增效2314万元。
同样规模的一条生产线，国外可能只需要十几个人，而国内还要上百人，差距以数倍计。究其原因，一方面是产线的自动化程度还有提升的空间，但更重要的因素在于，产业链上下游的整体标准化程度、数据丰富度都不够，所以很多问题不得不用人工的手段来解决。
