華爲數字化轉型之道

本書介紹的是華爲從2016年開始的“數字化轉型”之路，意在通過此書和企業諮詢的方式向市場“輸出經驗”，書的作者是“華爲企業架構與變革管理部”（而非個人），看來是官方發佈的正式刊物。本書語言風格非常框架化，邏輯清晰但也略感枯燥，一看就是IT人所作😂。如果對傳統企業如何進行“數字化轉型”這個話題感興趣（尤其是對華爲“數字化轉型”感興趣），本書還是值得一讀。 結合書中總結的“數字化轉型”八大成功因素，談談一些心得： ✅ 一把手擔責（企業家的戰略決心，信心和耐心）：“數字化轉型策略”應該成爲企業整體業務策略的一部分（而非單獨策略），由企業一把手負總責，全部高管共同擔責，首席信息官執行層面負責的責任架構。 ✅ 戰略引領（構建面向未來的高質量競爭力）：“數字化轉型”的目標是強化公司差異化經營能力，並進行前瞻性的投資和部署。所以，“未來想成爲什麼樣的企業”“差異化競爭優勢是什麼”這些問題對制定“數字化戰略”至關重要。 ✅ 重構業務（提升客戶體驗，業務運作和運營效率）：“數字化”的任務是在明晰業務目標的前提下通過“數字化”的手段重構業務，所以，數字化並非按照業務要求上一些系統而已。 ✅ 轉人磨芯（提升員工參與變革的意願和能力）：變革的成功有賴於“最多支持者，最少反對者”，尤其是如何獲取有能力有影響力員工的支持。 ✅ 眼高手低（既要“開闊視野”又要“重心向下”）：知行合一，砥礪前行，擯棄完美主義，不斷總結優化，小步快走。 ✅ 清潔的數據（從源頭抓數據質量做好數據治理）：道理容易講，實際上真正做到的企業很少，數據治理和數據質量是大多企業的心病。 ✅ 合適的技術（數字技術與業務充分融合）：技術升級的目的是爲了更好的和業務融合。 ✅ 安全優先（完善的網絡安全和數據資產保護）：系統建設兼具“開放性”和“安全性”。 整體來講，華爲的“數字化轉型”是“戰略驅動”“自頂向下”的思路，通過數據不斷統合，能力封裝爲服務的方式提升組織的靈活性和可擴展能力，並把相應的技術和管理能力向市場輸出。這條路徑不一定適合非“自頂向下文化”的企業，對中小型企業也未必適用（主要是投資巨大）。 另，推薦《史蒂夫·喬布斯傳（修訂版）》，可以對照蘋果和華爲兩家公司成長和變革理念的巨大差異。

在細細研讀《華爲數字化轉型之道》後，越發覺得這本書在數字化轉型相關著作中有着獨特且重要的地位，它完美契合了數字化轉型書籍分類裏最具含金量的“血肉之書”的標準。 與那些概念混淆、徒有其表的僞書相比，華爲這本書精準地抓住了數字化轉型的本質核心，沒有陷入將信息化等同於數字化或者把轉型簡單歸結爲技術化的誤區，而是條理清晰、實實在在地圍繞數字化轉型的真義去展開闡述。 它也掙脫了靈魂之書的侷限。靈魂之書往往只是把數字化轉型的定義、價值講清楚後，便靠堆砌一些真假參半的案例來敷衍了事，不再深入探究具體的實踐做法。但華爲這本書不止於此，在明晰數字化轉型內涵與價值的基礎上，着重深入挖掘瞭如何去有效推進這一關鍵內容，帶我們走進了更深層次的實踐天地。 相較於骷髏之書，它的優勢更爲顯著。骷髏之書雖構建起了數字化轉型的方法論和框架，讓數字化轉型看似有了個基本的“骨架”，可卻沒能紮根到具體業務場景中使其變得鮮活起來。而華爲這本書卻能緊密貼合實際業務，把那些框架、方法融入到一個個具體問題裏，讓數字化轉型在企業運營中呈現出實實在在的“血肉”，變得生動且可操作。 它無疑是一本不可多得的血肉之書，這既源於當下數字化轉型實踐經驗稀缺的大環境，更得益於華爲自身敢於且樂於分享的魄力。更重要的是，書中通過豐富的具體實踐案例，深度剖析了華爲數字化轉型成功的諸多因素，讓人受益匪淺。 華爲數字化轉型成功因素分析及具體實踐案例 一、清晰的戰略規劃 華爲對於數字化轉型有着高瞻遠矚且清晰明確的戰略佈局。公司從宏觀的頂層設計入手，綜合考量自身業務的發展階段、行業競爭的激烈態勢以及未來市場的潛在走向，精心制定出與企業自身基因高度契合的數字化轉型戰略。在這一戰略引領下，數字化轉型被視爲增強核心競爭力、邁向可持續發展的關鍵路徑，各階段都有清晰可落地的目標，確保所有數字化行動都能圍繞統一的戰略目標有條不紊地推進。 例如在全球業務拓展過程中，華爲意識到隨着業務規模的不斷擴大，跨區域、跨部門的溝通協作以及資源調配等問題日益凸顯，傳統管理模式難以爲繼。基於此，華爲制定了以數字化手段打通內部各環節、實現高效協同的轉型戰略。按照這一規劃，逐步構建起涵蓋全球業務的數字化管理平臺，將分佈在世界各地的研發、生產、銷售等部門納入統一的數字化框架內，使得信息能夠實時共享、業務流程得以順暢銜接，有力支撐了華爲全球業務的穩健發展。 二、強大的技術研發能力 身爲全球頂尖的科技企業，華爲在通信等諸多技術領域有着深厚的技術底蘊和強大的研發實力。在數字化轉型征程中，華爲充分發揮這一優勢，投入海量資源用於數字化相關技術的研發與創新，像大數據、人工智能、雲計算這些關鍵技術領域，華爲都持續深耕，打造出貼合自身業務場景的各類數字化工具和平臺，爲數字化轉型築牢了堅實的技術根基，讓複雜的數據處理、智能決策等關鍵環節都能高效運行。 以華爲的智能客服系統爲例，藉助自然語言處理、機器學習等人工智能技術，這個系統能夠精準理解客戶諮詢的問題，並快速給出準確的解答。在研發過程中，華爲的技術團隊先是收集了海量的客戶常見問題及對應的標準解答，運用大數據分析技術對這些數據進行整理和標註，然後通過不斷優化算法模型，使智能客服系統的語義理解能力和回答準確性不斷提升。如今，該系統可以在極短時間內響應客戶諮詢，不僅極大地提高了客戶服務效率，還降低了人工客服的工作量，成爲華爲數字化轉型中技術賦能業務的典型案例。 三、以業務爲導向的變革理念 華爲始終秉持以業務需求爲導向來推動數字化轉型變革的理念，深知數字化轉型若脫離實際業務，那便只是紙上談兵。無論是優化研發流程，還是升級供應鏈管理，都是緊緊圍繞解決業務中的實際痛點、切實提升業務效率和質量展開的。通過深入業務一線，細緻調研業務運營的各個環節，精準洞察業務對數字化的具體需求，進而讓數字化轉型真正落地生根，成爲助力業務蓬勃發展的有力武器。 拿華爲研發領域的數字化轉型來說，過去不同項目組之間的數據分散存儲，版本管理混亂，導致研發協同困難，研發週期拉長。華爲以解決這些業務痛點爲出發點，打造了統一的研發協同平臺。這個平臺整合了各個項目組的代碼庫、文檔庫等資源，實現了代碼的實時共享與協同開發，同時具備版本管理、權限控制、代碼審查等功能。研發人員可以在平臺上清晰看到項目的整體進度，方便進行任務分配和溝通協作。藉助該平臺，華爲有效縮短了研發週期，新產品推向市場的速度明顯加快，充分體現了以業務爲導向的數字化轉型實踐的價值。 四、全員參與的組織文化 在華爲，數字化轉型絕非少數部門或部分人員的“獨角戲”，而是全體員工共同參與的“大合唱”。公司通過開展多樣化的培訓活動、組織廣泛的宣貫會議等方式，讓每一位員工都深刻認識到數字化轉型的重大意義、明確自身在轉型過程中的角色與職責，進而營造出積極擁抱數字化變革的濃厚組織文化氛圍。從高層領導的戰略決策，到基層員工的日常操作執行，大家心往一處想、勁往一處使，共同攻克數字化轉型道路上的重重難關。 比如在推行新的數字化辦公流程時，各部門積極響應，主動參與培訓學習。基層員工認真學習如何在新系統中提交業務申請、審批文件等操作，遇到問題及時反饋給相關部門；而部門負責人則帶頭引導員工適應新流程，協調解決部門內出現的銜接問題。正是這種全員參與、齊心協力的組織文化，保障了數字化轉型舉措能夠在企業內部順利推行並落地見效。 五、持續的迭代優化機制 華爲深知數字化轉型是一個動態的、長期的過程，並非一勞永逸，因而建立了完善的持續迭代優化機制。在實踐過程中，不斷收集來自業務一線、客戶反饋以及系統運行數據等多方面的信息，依據業務發展的變化、市場環境的波動以及新技術的不斷湧現，及時對數字化轉型的方案、系統、應用等進行靈活調整和完善，確保數字化轉型始終能與企業發展的步伐相契合，保持其有效性和先進性。 以華爲的供應鏈管理系統爲例，起初構建的系統雖然實現了基本的訂單處理、庫存管理等功能，但隨着業務規模的擴大和市場需求的日益複雜，原有的系統在預測精準度、資源調配效率等方面出現了一些不足。對此，華爲的團隊利用新的數據挖掘技術和更先進的算法模型，對供應鏈管理系統進行迭代優化。通過增加更多維度的數據收集點，更精準地分析市場需求趨勢，進而優化生產計劃和庫存安排，使供應鏈系統在應對複雜多變的市場時更加靈活高效，有力保障了產品的及時供應和成本控制。 總之，《華爲數字化轉型之道》這本書兼具靈魂、骨骼與血肉，它全方位、多角度地展現了華爲基於自身基因開展數字化轉型的成功實踐、寶貴經驗以及背後蘊含的成功因素。對於其他企業而言，華爲這些數字化轉型的成功經驗猶如璀璨的星辰，爲它們在數字化轉型的探索之路上照亮方向，提供極具價值的借鑑和參考，助力它們在數字化浪潮中找準定位，實現自身的轉型升級。

《華爲數字化轉型之道》｜華爲企業架構與變革管理部 一句話概括 數字化轉型不是建設更多IT系統，而是由業務戰略牽引，用數字技術重構客戶體驗、業務流程、運營模式和組織能力，並通過數據、平臺與治理體系把成果持續沉澱下來。 核心邏輯 全書分爲認知、方法、實踐和平臺四個層面： 明確爲什麼轉型 → 建立統一轉型框架 → 描繪願景和架構藍圖 → 通過變革項目推動落地 → 用數字化重構作業、交易、運營與辦公 → 建設數據底座和雲化數字平臺 → 用治理體系保障長期演進。 核心邏輯是： 業務戰略決定方向，企業架構統一設計，變革管理改變組織和行爲，數字技術提供能力，數據成爲生產要素，治理體系確保多個項目圍繞共同目標協同推進。 核心內容 1. 數字化轉型是業務必答題 企業面對成本持續上升、客戶體驗要求提高、產業鏈競爭加劇和決策複雜度增加等問題，僅靠增加人員和傳統流程已難以持續提升效率。 數字化能夠讓信息、流程和資源更透明，使確定性業務自動化、不確定性業務得到智能輔助，並推動企業從規模增長轉向效率和能力增長。 2. 轉型目標是體驗、效率和模式創新 數字化不能只用系統上線率衡量。真正的成果應體現爲客戶和員工體驗改善、經營效率提高，以及新的商業或運營模式形成。 如果只是把原有低效流程搬到線上，企業得到的往往只是“數字化的低效率”。 3. 數字化必須由企業自身主導 諮詢公司和技術供應商可以提供方法、平臺和工具，但無法替企業決定戰略、業務規則和組織取捨。 業務負責人必須成爲轉型責任主體，IT則與業務共同設計能力。把轉型完全交給IT部門或外部供應商，容易形成系統完成而業務沒有改變的結果。 4. 轉型需要統一框架 華爲用“1套方法、4類場景、3個平臺能力”組織數字化轉型，使規劃、實施和運營使用共同語言。 統一方法避免各部門各自建設，業務場景確保項目對準真實價值，平臺能力則使數據、技術和通用業務能力能夠複用。 5. 以業務戰略描繪數字化願景 數字化願景不能從購買什麼技術開始，而要從企業未來的客戶、業務、競爭、運營和能力出發。 通過多維洞察描繪目標狀態，再設計企業架構藍圖，才能回答未來業務怎樣運行、組織如何協作、需要哪些數據和平臺能力。 6. 架構藍圖連接戰略與項目 願景描述未來方向，架構藍圖則把方向轉化爲業務、應用、數據和技術之間的關係。 統一藍圖能夠減少重複建設和系統孤島。項目只有符合目標架構、解決關鍵業務矛盾併產生可衡量價值，才應獲得優先投資。 7. 項目需要按價值和節奏組合推進 數字化轉型通常包含大量相互依賴的項目，不能同時全面鋪開。 企業需要識別關鍵舉措，設定項目優先級和實施節奏，先解決主要矛盾，再逐步擴展。短期項目要產生可見價值，長期項目則建設基礎能力。 8. 變革管理決定方案能否落地 數字化會改變崗位、權力、流程和工作習慣，阻力並不只是員工“不願學習系統”。 變革需要建立緊迫感、組建領導與執行團隊、識別利益相關者、理解人員心理，並同步調整組織、績效和文化。只有人的行爲改變，技術成果才能進入日常經營。 9. 用項目和評估防止成果回潮 數字化項目不能以上線驗收爲終點。項目需要圍繞價值目標管理完整生命週期，並在上線後持續運營和優化。 獨立評估機制相當於“第三隻眼”，檢查業務價值是否兌現、用戶是否採用以及舊習慣是否回潮。 10. IT應作爲投資和產品管理 傳統IT部門被動響應業務需求，容易形成大量碎片化系統。 數字時代應把IT視爲長期投資，用產品思維管理需求、規劃、研發、上線和運營。IT產品要持續改善用戶體驗和業務價值，而不是項目交付後立即結束。 11. 業務與IT必須形成一體化團隊 業務懂場景但不一定懂技術，IT懂系統卻可能不瞭解經營。雙方分離會導致需求反覆翻譯和責任推諉。 一體化團隊要求業務人員理解數字能力，IT人員理解業務價值，並共同對最終結果負責。V模型等方法幫助團隊從業務場景逐步完成服務化設計。 12. 業務重構建立在“三個數字化”上 對象數字化：把客戶、產品、人員、設備和資源完整聯接；過程數字化：讓業務過程可視、可管理、可追溯；規則數字化：把業務規則顯性化、結構化和可配置。 三個數字化共同構成自動化和智能化的基礎。數據不完整、過程不透明、規則仍藏在人腦中，AI也難以創造穩定價值。 13. Y模型幫助重構業務運作模式 業務重構首先識別客戶體驗、價值流和關鍵場景，再規劃實現價值所需的業務能力，並對流程進行分層解耦。 數字化成果最終要回到流程和管理體系中，而不是長期依賴項目團隊和臨時工具。 14. 數字化作業減少高能耗點 傳統供應鏈中，信息流可能落後於實物流，異常依賴人工協調，大量資源耗散在等待、覈對和重複錄入上。 通過人、倉、貨、車、船、單的全面數字化，企業可以實現物流實時可視、確定性業務自動執行、不確定性業務人機協同，並用數字孿生優化全球供應網絡。 15. 數字化交易重構To B體驗 企業級交易往往流程長、角色多、線下材料複雜。數字化交易需要從客戶旅程和體驗出發，而不是簡單增加在線表單。 通過統一客戶交易流、服務化能力和線上數據，企業可以減少重複提交、狀態不透明和跨部門等待，實現更簡單、高效的交易。 16. 數字化運營讓決策從事後走向實時 傳統運營儀表盤可能數據滯後、口徑不一，指揮鏈條長，決策依賴少數人的經驗。 數字化運營要求數據真實、全在線，能夠在事前和事中識別異常並主動干預。AI用於複雜場景輔助決策，組織則通過透明數據減少層級和部門牆。 17. 數字化辦公是組織連接平臺 辦公數字化不是增加更多App，而是把人、知識、業務和設備連接起來，形成統一入口和流暢體驗。 平臺越聚合，用戶操作應越簡單；通用能力沉澱以後，各業務場景才能快速接入並形成生態。 18. 數據底座讓數據成爲生產要素 數據價值不能通過簡單集中存儲自動產生。企業需要統一標準、責任、質量、安全和服務機制。 數據湖完成邏輯匯聚，主題聯接通過多維模型、圖模型、標籤、指標和算法把數據轉化爲信息，數據服務再以安全、可複用的方式提供給業務。 19. 數字平臺沉澱通用能力 數字平臺承載雲、數據、AI、集成、安全和通用業務服務，使不同項目不必重複建設基礎能力。 華爲數字平臺通過面向業務使能、多雲資源連接、數據與智能、安全服務等不同服務域，支持應用現代化和業務快速創新。 20. 治理體系保障轉型持續演進 數字化轉型涉及多個業務領域、架構和項目，需要穩定治理。 變革指導委員會決定規劃與投資，項目辦公室管理依賴和驗收，企業架構委員會統一方法與藍圖，各領域團隊則由業務主導實施轉型。治理不是增加審批，而是確保有限資源共同指向整體價值。 本書最值得關注的核心觀點 數字化轉型首先是一場業務和組織變革，其次纔是技術建設。 技術能夠自動化流程、連接數據並輔助決策，但它無法替企業定義客戶價值、重新分配權責或消除部門壁壘。如果業務模式、流程和組織沒有改變，系統越先進，可能只是把舊問題運行得更快。 一段話總結 《華爲數字化轉型之道》系統呈現了華爲從戰略認知、願景規劃、企業架構和變革實施，到業務重構、數據平臺與治理體系的完整方法。數字化必須由業務戰略牽引，對準客戶體驗、經營效率和模式創新，以統一藍圖識別關鍵舉措並按價值安排項目節奏；實施中由業務與IT一體化團隊推進，通過變革管理同步調整人員、組織、流程和文化。對象、過程和規則數字化構成業務重構基礎，供應鏈作業、To B交易、運營和辦公等場景則驗證實際價值；統一數據底座和雲化數字平臺沉澱可複用能力，指導委員會、項目辦公室、架構委員會和領域團隊共同保障治理。數字化轉型成功的標準不是上線多少系統，而是業務運作方式是否真正改變，並能否持續創造可衡量的客戶和經營價值。

在推進公司信息化升級之際特意閱讀了本書《華爲數字化轉型之道》，本書講到數字化轉型不是單純的技術升級，而是 “以客戶爲中心、以業務爲驅動、以數據爲核心” 的全價值鏈重構，讀完後不僅刷新了對數字化的認知，更收穫了可落地的轉型邏輯與實踐方法，具體有以下幾點: 1、數字化轉型，我們需要將研發、生產、供應鏈、銷售等核心業務流程與數字化工具深度綁定，通過統一的數據平臺打破部門之間的壁壘，讓數據貫穿業務全流程，數字化的關鍵應該是用技術重構業務邏輯，而非簡單替代人工操作； 2、我們應該通過系統作爲構建統一的數據底座，整合研發數據、生產數據、客戶數據、財務數據等，以實現“數據一次採集、多次使用”。比如銷售數據可指導供應鏈調整庫存，從而使我們明白數據打通不是“技術難題”,而是“組織與流程難題”，只有打破部門牆，跨部門協同，上下一心的讓數據按業務邏輯自由流動，才能發揮其最大價值； 3、數字化轉型最終的落腳點是“更好地服務客戶”。比如通過數字化工具縮短產品研發週期、快速響應客戶訂單變更、提升售後服務效率——這讓我深刻認識到，數字化不是內部管理的“自我滿足”，而是要以客戶需求爲起點，倒逼研發、生產、供應鏈、服務等各環節升級，最終實現“客戶滿意、企業增效”的雙贏； 4、數字化轉型不能追求“一步到位”，應該逐步推廣的模式。例如：第一階段(信息化階段)：以ERP，CRM等系統爲核心。通過業務流程管理MES，BPM實現跨部門協同,消除信息孤島、提升運營效率；第二階段（數字化階段):通過數據整合構建智能決策中樞，利用大數據分析驅動決策。應用包括客戶體驗管理（CEM），整合全渠道數據實現個性化服務，行程“洞察-決策-反饋”閉環；第三階段（智能化階段）：結合知識管理（EKM）與AI技術，實現隱性知識顯性化、智能匹配與預測性服務。

需求業務化；業務能力化；能力服務化——《華爲數字化轉型之道》讀書筆記 這幾天利用出差時間，再次精讀《華爲數字化轉型之道》。2年前讀過，一知半解。如今再讀，豁然開朗！ 1 這本書是數字化轉型的集大成者，我們平時工作中50%的語言，50%的戰略屋，50%的變革思路，可能是來自這本書。我們平時遇到的80%的管理問題，華爲都碰到過。 2 企業數字化的作用："兩數、兩調、兩提"——看數據、用數據；調流程、調組織；提效率、提效益。 3 數字化轉型成功的標誌有三：統一數據底座；業務運營體系；雲化數字平臺。 4 企業架構作爲骨架，通過"要素和連接"，貫穿始終：信息架構是基礎；技術架構是底座；業務架構是核心；應用架構是孿生。 5 數字化的本質：需求業務化；業務能力化；能力服務化。這三句話是我對這本書最大的收穫，也是大企業高效運營的底層邏輯。一是將客戶需求變爲企業的業務活動（0，客戶價值是一切的起點和終點）；二是將業務活動變成能力（0－1建能力）；三是將能力變成服務提供給一線（1及N交能力）。 6 這本書還爲企業數字化的下一步深化提供了一些思路，如： ①縱向的指揮中心+作業島，打破組織，決策指揮高效透明； ②橫向的星型運營模型，打破部門牆，實現高效協同； ③以流程爲數字化核心，聚焦L5"活動"重構業務運作模式，通過對象數字化、過程數字化、規則數字化3種方式，Y模型"從業務到能力"；V模型"從能力到服務"，最終實現從效率到創新、從功能到場景、從管道到平臺； ④辦公數字化要實現人的連接、設備的連接、業務的連接、知識的全連接。 等等。

華爲公司質量與流程IT團隊官方出品，首次對外公開華爲數字化轉型方法論與實踐經驗。 超級暢銷書《華爲數據之道》（上市2年，銷售超20萬冊）姊妹篇。全面總結華爲5年多的數字化轉型經歷與經驗，涵蓋華爲數字化轉型的認知、理念、轉型框架、落地方法、業務重構、平臺構建等多個主題。 華爲輪值董事長/變革指導委員會主任郭平、華爲董事/質量與流程IT總裁/CIO陶景文聯袂推薦。

讀完《華爲數字化轉型之道》，這本書是華爲官方出版的總結華爲從2016年開始啓動數字化轉型變革的理念、轉型框架、轉型規劃、落地方案、實踐案例、經驗教訓總結，是非常好的全局全面瞭解數字化轉型的書。 從書中我又一次感受到了華爲成爲頂級公司的很多特質： 1）市場洞察的前瞻性： 華爲看到了數字化轉型未來成爲必然趨勢，如果不能企業自己造成變革轉型，那麼一定會被領域裏提前轉型成功的企業競爭碾壓，還可能被互聯網企業產業化被降維打卡，最好的選擇是自己提前完成數字化轉型的變革。 2）集中力量辦大事： 2016年確定華爲數字化轉型戰略之後，華爲集團的變革項目就僅此一件，併成立專門的華爲企業架構與變革管理部來推動變革轉型。 在推進每個具體變革項目時，由項目相關業務一把手任第一責任人，並全職抽調最優秀的幹部和員工在變革項目中，有嚴格的項目管理機制推進變革項目。 3）科學方法推進數字化轉型變革： 數字化轉型規劃： 基於業務戰略，從5看ROADS體驗，描繪數字化轉型願景，然後設計架構藍圖，規劃舉措和項目。 變革項目實施：用TAM模型作爲變革項目管理框架（以產品管理的方法管變革項目），從概念設計、計劃、開發、驗證、試點、部署。 變革後進入持續運營階段：變革項目結束後，項目會交付給業務團隊持續做項目固化和迭代，採用V模型進行管理，保障變革項目最終實際被業務應用產生價值。 總結，從華爲數字化轉型實踐和結果看都是非常成功的，他們不僅通過轉型提升了自己在領域內的業務價值、客戶體驗和運營效率，同時衍生了數字化轉型的業務和產品，給集團提升了營收 利潤和開闢了新增長。 推薦對數字化轉型的朋友們有時間可以讀讀。

讀了幾遍《華爲數字化轉型之道》，也看了很多評論，優點就不說了，這裏列了五個不足： 1、總結精闢，但原創略弱 2、涉及面廣，但點到爲止 3、以點帶面，說服力不夠 4、歷史太少，缺演進路徑 5、面面俱到，但缺乏主線 我想也有客觀因素在裏面，總結了三個方面的原因： 第一、數字化歷史不長 第二、企業基因的限制 第三、數字化難以成道 客觀的講，《華爲數字化轉型之道》是非常值得看的，我的要求也許太高了，提到的問題也不是一本書能夠講清楚的，但身在局中的人，跟我有同樣想法的人應該也不少吧，因此還是寫一下，我們總是對於華爲有更高的期待。

被公開的都是話術，因爲技術從不可能公開，是放在黑匣子裏的。 事實上說白是先確立目標，再找一個人實行（不行就換人），其目的是壓縮集團企業內部成本，說白了就破山頭。箇中道理就是以人爲本。對客戶是情緒價值，以節約時間爲目的儘量滿足客戶的需求。對員工是讓他們自己選擇上進還是墮落，然後用人篩選人，用人換人。對企業內部則是以收益爲目的，一切的一切都是以這個爲目的。然後其他的則是通過名詞（已知的、吹牛的、闡述理想）達到打廣告提升專業度的泡泡。 豆包說的對，沒有管理層面加持的技術是苦技術，只需要掃懂就可以。那麼掃懂分爲不存在掃懂和掃懂本身，不存在是因爲未公開，掃懂就是看到了未公開纔是靈魂，這本身就是管理的底層規則，剩下的不過是站隊的問題。有了技術，需要站隊嗎？不需要，只有捷徑纔會討論這個問題。對於任何實業公司而言，會做事纔是王道。 所以，這本書沒有讀的必要，不過是華爲的一場公關。

開源與文檔。開源是跟機器的公開交流，流程可控，文檔是跟人的清晰表達，思想共鳴。 這段時間感覺能減輕很多壓力的事情，一是借上代碼輔助的東風了，一是把智能聊天的源碼提供給一個好兄弟了。 一直有個想法，直到聽說《華爲數字化轉型之道》智能助手小微，一下子感覺這就是我想要的。後來看阿里系列的qwenpaw，看到語音識別，看到語音合成，看到人臉識別，看到圖文識別，以前感覺很高大上的玩意，似乎很清晰的擺在眼前，能動手拿到。 現在的技術條件下，源代碼的壁壘越來越低了，想法越來越金貴。守着閉源的代碼意義不大，有些朋友的代碼也可以通過私人關係搞到，感覺還不如讓AI給寫個一大篇，慢慢修改。還能理解源碼意思。 硬件條件有點跟不上，要多費很多道路思考的時間。 既然想法越來越金貴，文檔撰寫的價值會提高。雖然很容易一大片就造出來了，必要的格式模板還是統一規範纔好。這是很欠缺一點，有必要收集點力量把它完善一下。硬件無力，就走羣衆路線。 算法，看了幾本書，提出的那些算法比自己看到的二十幾年前的整數規劃優化好多了，感覺現在的思路太僵化了，可以拿別人的成果在我們的問題上試水，說不定可以很好呢。人工智能暫時直接套用這些算法還有點難度，或者說人工智能在數學建模還沒有普及到我們普通人層次，可以打個時間差，費點心思做一做。