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智能化道路是長征而非短足,企業需謀而后動

2015-12-13 17:13 性質:轉載 作者:劉成軍 來源:物聯網智庫
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工業4.0:新工業革命“新”在哪兒?提問:關于工業4.0與第四次工業革命的關系,目前多幾種不同觀點共存。不知您如何理解兩者關系...

  工業4.0:新工業革命“新”在哪兒?

  提問:關于工業4.0與第四次工業革命的關系,目前多幾種不同觀點共存。不知您如何理解兩者關系?您認為工業4.0向前發展的驅動力是什么?

  郭朝暉:我把工業4.0當作第四次工業革命的簡稱。當然,現在面臨的工業或技術革命應該算第幾次有不同的說法,如第二次機器革命、第三次工業革命、第三次變革與創新浪潮等等。從大處講,工業4.0最主要的驅動力主要來自兩個方面:一個是人口特別是老齡化問題的推動,一個是ICT技術發展的拉動。

  提問:第四次工業革命是新一代工業革命,您認為它“新”在哪里?它是否已經來臨?

  郭朝暉:我個人認為,工業4.0的新穎性主要表現在全方位的智能化。其中,互聯網、移動互聯將發揮極大的作用。要應對這種挑戰,要進行全面深入的數字化,尤其是知識的數字化。

  提問:其實,當工業4.0概念從德國傳導到國內時,很多人都以為只是炒作概念,因為對于我們制造基礎來說,工業4.0所描繪的場景和愿景確實太遙遠。記得您提出過引入“場景”概念去解讀這個事情,給人耳目一新的感覺,跟我們講講如何理解工業4.0。

  郭朝暉:工業4.0的實踐一定是從部分先進企業開始的。狹義的工業4.0或許只適合部分先進的、工業3.0的企業。這類企業一定要有較好的基礎,比如:高度重視質量、高度自動化、精益的管理。這時,大數據、設備智能維護等技術的必要性和價值才能顯現出來。否則,先進技術很可能變成“錦上添花”,難以落地。

  我們剛從一個落后的農業國走來,國情與技術先進的德國不同。一個技術能落地,關鍵是和國情結合,能夠創造價值。顯然,沒有經濟價值的支撐,任何新技術都是沒有生命力的。

  提問:我有一個觀察,就是由于人們對工業4.0的描繪和期望,又促使我們去回看和重新定義之前的概念和其價值內涵,如信息化或者說數字化、物聯網等。這兩者都被再次提升到新的高度,也將得到更高的重視和發展。您怎么看待這種現象?

  郭朝暉:工業4.0的體系,為這些技術的發展提供了創造價值的系統性邏輯。故而能夠幫助企業將先進技術落地。過去的概念,則相對碎片化。工業4.0的可貴之處,就是提出了體系性的設想??陀^來講,工業4.0技術體系里所用到的部分技術可以追溯到20多年前,并且已有相關的實踐活動。

  從源頭理解智能和智能制造

  提問:有一個基本共識是,工業4.0還是愿景,距離規?;a業化實現距離還很遙遠。而智能制造是可以預期的未來,也是中國制造2025的主攻方向。您覺得從傳統制造模式向智能制造模式的轉型,它們有哪些本質的不同?

  郭朝暉:與傳統制造模式相比,智能制造重視數字化、網絡化。這是一個本質性的差異。我覺得,要從DIKW體系的角度,全面看待數字化。

  有一個觀點供大家批評:數字化和網絡化推動的智能制造,就是將來源于互聯網、物聯網等數據(D),轉化為可以使用的信息(I),驅動模型化的知識(K),在生產制造、研發服務、銷售采購等流程中產生決策行為,比如管理和控制,體現智慧(W)。按照這個邏輯,機器就能夠過模型化的知識接受信息。

  我認為,在這個過程中,機器使用的知識主要來自人而不是機器自學習;信息是用來驅動知識的;數據是用來構成信息的。

  提問:“智能”在英語中有多個不同的單詞來描述:例如,工業4.0體系多用“Smart”描述;工業互聯網論述里多用“Intelligent”表述。兩者有何差別?是否可以初步對“智能制造”下個定義?

  郭朝暉:我多種場合反復強調二者的差異,目的是不要被傳統的概念混淆思維?!爸悄堋钡膬群瓪v史上就爭議很大。不同的學派從不同的角度理解智能,就像盲人從不同的角度觸摸一個大象。

  Intelligent對智能的理解偏重于機器“會思考”、“會學習”這類高大上的、以知識的推理、演繹為特征的智力活動。理論界的代表學派分別為計算機學派、生理學派。

  這兩個學派的影響很大,長期以來是“人工智能”的主流學派。然而,對本次智能制造學派貢獻最大的,恰恰是另一個學派,即控制論學派或行為學派。在我看來,這個學派把智能理解為“耳聰目明”、“見多識廣”、“靈活反應”,常用Smart來描述。

  Smart的“智能級別”可能相對較低,但卻對應普通勞動中體現的智能:比如,操作機器、分揀貨物、訂立合同等。所以,推進這種類型的智能,有助于人類擺脫單調、無聊簡單勞動。這種智能的影響范圍廣,對人類生產力進步的意義非常重大。我甚至開玩笑說,這是邁向共產主義的一步:人們不喜歡干的活讓機器去做,人去做喜歡做的活,比如去做董事長、總經理.....

  信息為什么能帶來智能呢?舉一個現實中的例子:巴菲特被稱為股神、擁有高級的智能。但是他炒股的業績比不上臺灣的吳淑珍和大陸的一些官太太們。為什么呢?因為后者擁有信息。顯然,推理也好、學習也好,都是為了減少認識中的不確定性;但如果有了可靠的信息,可以直接將學習思考過程“短路”掉,直接降低了不確定性。所以,巴菲特比不過吳淑珍。

  在工業4.0的白皮書中,將智能制造定義為“用數字化、網絡化生產方式創建的智能制造體系”。這個定義抓住了本質,但略顯單薄。我國智能制造領域著名專家寧振波先生將智能制造定義為:“充分利用網絡化、數字化制造的基礎,融入人工智能和機器人技術,形成人、機、物的交互與深度融合,使設計、工藝、實驗、生產、保障管理等階段的智能化成為現實?!?

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