【智慧製造】歐陽勁鬆：製造的數字化網路化智慧化的思考與建議

本文作者：機械工業儀器儀表綜合技術經濟研究所歐陽勁鬆，劉丹，杜曉輝

1  引言

2015年～2017年，機械工業儀器儀表綜合技術經濟研究所（以下簡稱“儀綜所”）承擔了工業和資訊化部多項智慧製造綜合標準化與新模式應用專案，制定基礎共性標準草案27項。在專案執行期間，儀綜所技術團隊走訪調研了國內外近百家制造企業，同時與國內外技術團體、標準化組織、著名公司的技術專家交流探討。特別是2017年，我們分別與德國工業4.0平臺實驗室網路主管ThomasHahn博士、德國工業4.0標準化委員會主管RinholdPichler先生、日本工業價值鏈促進會IVI發起人日本法政大學西岡靖之教授等資深專家進行深入交流，這些交流引起了我們的一些深度思考。

一方面，在實踐應用上，我國製造業水平與歐美等工業強國相比還具有相當差距。“工業2.0補課、3.0普及、4.0示範”指出了我國企業自動化、數字化、網路化、智慧化水平參差不齊的現狀。因此，在智慧製造實施道路上，切忌盲目跟風，企業必須明確經濟效益指標，以打好2.0和3.0基礎為首要任務，找到適合自身的實施路徑。

另一方面，在以資訊物理系統（CPS）為引領的頂層設計上，智慧製造/工業4.0參考模型在世界各國如火如荼地建立。我國智慧製造系統架構（IMSA）已列為國際上十一種智慧製造參考模型架構之一，得到國際標準認可。更進一步，德國和日本兩國在推出參考模型之後，正在積極延伸建立基於模型的資訊空間資料平臺。因此，我國的參考模型在指導智慧製造實現與應用中還應繼續做實做深，以掌握資訊物理空間時代的主動權。

2  我國工業2.0，3.0，4.0實施路線的思考

2.1. 避免誤區

我國製造業發展不平衡、不充分特點明顯，企業轉型升級勢在必行，高質量發展是目前我國製造業由大轉強的主旋律。“中國製造2025”是實施製造強國戰略的第一個十年行動綱領，“智慧製造”是主攻方向。《智慧製造工程實施指南》、《智慧製造發展規劃（2016-2020年）》等重要檔案釋出後，基於自身轉型升級需求，在相關部委及地方政府支援下，我國企業已紛紛對原有工廠/車間進行自動化、數字化、網路化升級改造，或者建立新型數字化車間、智慧工廠，取得巨大成效。

《智慧製造發展規劃（2016-2020年）》對“智慧製造”進行了描述：“智慧製造是基於新一代資訊通訊技術與先進製造技術深度融合，貫穿於設計、生產、管理、服務等製造活動的各個環節，具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式”。但是實踐來看，“自感知、自學習、自決策、自執行、自適應”的製造高階階段對製造企業而言仍難以企及，德國專家預測德國的工業4.0尚需要15～20年時間來實現。因此，鑑於我國智慧製造水平參差不齊的現狀，如何規劃好適用於我國智慧製造現狀的發展路徑成為重點。

近日，中國工程院院刊《Engineering》刊發了最新觀點性文章“走向新一代智慧製造”，為我國製造業智慧轉型指明“並行推進、融合發展”的技術路線。可見我國智慧製造的頂層設計上已深刻認識到智慧製造/工業4.0的實現不可能一蹴而就，需要循序漸進，補齊短板，並行發力。因此，中國製造企業在實施智慧製造過程中應“因企而異”，避免盲目跟風和片面認識。

誤區一：為了智慧製造而智慧製造

由於智慧製造“大熱”，一些企業盲目跟風，存在為了“智慧製造”而智慧製造的現象。企業應首先明確要達到的經濟目標——提升質量、提高效率、降低成本、縮短週期、降低能耗。根據自身的基礎，針對於不同的目標，智慧製造首要解決的問題和採用的技術手段是不同的。

誤區二：智慧製造=無人化

許多製造企業提出“機器換人”、“無人工廠”的口號。機器可代替人類的大量體力勞動，實現高效、高質量精準製造，但不能盲目採用“機器換人”，除了要考慮機器與人員置換成本之間的平衡，還需綜合考慮操作場地、資訊化介面、維護成本等。而且在2.0、3.0、4.0升級的長時間內，機器或“機器人”僅僅是一種自動化或智慧化裝置，其很難獨立滿足日益複雜的生產要求。

“人”作為智慧製造的重要資源，在應對定製化生產和複雜多變生產環境方面仍處於中心地位。特別對於現階段“2.0補課、3.0普及、4.0示範”，人、資訊系統、物理系統的協同顯得尤為重要，智慧製造仍需要人工智力參與政策解讀、法規約束、知識積累、工匠傳承、文化發揚和統籌組織等，以實現有序生產併產生效益，這些都是現階段的機器無法替代的。

誤區三：自動化+軟體= 智慧製造

自動化和軟體是實現智慧製造的必要條件但不是充分條件。智慧製造強調自動化系統和工業軟體的整合與縱橫協同，並體現先進的工藝技術和管理理念。除此之外，更需要植入先進的感知系統、控制手段、網路技術和雲端計算等，進行長時間的資料收集積累，開展資料分析和建模，並不斷迭代優化，以實現生產過程快速有效的執行，才能支撐先進的製造方式實現自適應，進而應對複雜的生產環境。

誤區四：網際網路+大資料= 智慧製造

網際網路和大資料只是提升智慧化的手段之一。智慧製造的本體是“製造”，製造裝備和生產過程的數字化是基礎[1]。沒有製造裝備與系統的資料採集與互聯互通，網際網路、雲、大資料都將是無源之水。

2.2. 梳理問題

以離散製造業為例，我們通過調研總結，目前我國企業智慧化升級過程中常見問題如下：

（1）產品品種規格多樣，物料清單（BOM）結構複雜多變，生產工藝隨之動態調整，導致生產計劃排程困難；

（2）生產物件不一樣，生產車間可能包括鑄造、鍛造、表面處理、機加、裝配等車間，不同形態的車間管理需求不同；

（3）許多企業未實施或未應用好MES，生產計劃排程和管理主要依靠人工，導致任務執行進度、裝置狀態、物料狀態等難以跟蹤；

（4）系統整合困難，ERP和MES介面不開放，底層裝置的通訊協議和介面不統一，有的裝置甚至不具備網路介面；

（5）製造裝備型別繁多，服役週期不同，數控機床及各種加工裝備、工業機器人、表面貼裝裝置（SMT）、檢測儀器和物流系統等底層裝置自動化和數字化程度差別大；

（6）產品質量管理，許多企業通常還是以離線檢驗為主，特別針對多品種、小批量的產品生產，產品的質量和生產率很大程度上依賴於工人技術水平，廢品率得不到有效控制。

企業在實施智慧製造過程中，應認清基礎，梳理存在問題，明確經濟目標，系統規劃，才能有計劃有選擇地打好自動化、數字化基礎。

2.3. 實施要點

工業2.0並非必須先實現3.0才能追求4.0。在進行升級改造過程中，企業應總體規劃自動化、數字化、網路化、智慧化升級方案，並行推進。但這並不意味著工業2.0和3.0的技術基礎是可以省略和跨越的。根據工業2.0、3.0、4.0的主要特徵，建議從製造本體出發實現智慧製造的一個基本路線如圖1所示。

圖1中工業2.0到3.0的最重要內容是採用ERP和MES（兩者融合趨勢明顯）等生產管理系統（或稱IT資訊系統）進行運營和生產管理，並實現與自動化系統（或稱OT執行系統）的縱向整合，推薦採用OPCUA解決方案，建立裝置資訊模型並提供統一介面。圖中工業4.0階段尚未實現製造系統的自適應、自組織、自決策並跨企業、跨行業、跨地域調動生產資源等智慧製造願景，因此將其稱為準智慧化。3.0到4.0的最重要內容是實現產品全生命週期管理，實現資訊流與價值流（含物流、資金流）的協調整合。

圖1 工業2.0、3.0、準4.0實現路線建議

進一步聚焦工廠或車間內部，針對2.2中的常見問題，首要任務是補齊自動化與資訊化短板，應實現的基本功能要素如圖2所示。同時，還應實現設計、物流、生產執行、排程、檢測等各子系統之間的協同，以及持之以恆地建立企業各種生產資源資料庫（技術、零件、產品、工藝、可靠性、供貨商等）。

圖2 數字化車間基本功能要素

此外，安全（功能安全與資訊保安）對於資訊化網路化和智慧化的保障作用需要高度重視，必需注重研究智慧化時代安全風險防範手段，建立基於風險分析的與國內國際標準相協調的分級管理制度，系統的協調政策保障體系，發揮各方面的主動性，共建安全生態。

2.4. 新一代資訊科技引領

智慧製造的網路化特徵包括兩方面內容，如圖3所示。一方面，通過物聯網實現數字化車間/工廠內部的縱向整合與橫向整合，如各種資訊系統、智慧裝備、物料、在製品、完成品甚至操作人員等製造資源通過網路連線並實現相互間的互聯互通互操作，這部分網路包括乙太網、現場匯流排、工業乙太網、工業無線網等。

圖3 智慧製造的網路化概念

另一方面，藉助網際網路、雲、大資料能等新一代資訊科技實現跨企業、跨行業、跨地區的網路協同製造，以及利用人工智慧技術實現智慧產品的版本升級、遠端診斷和預測性維護等智慧服務，更進一步將分析結果反饋到規劃設計、產品開發、生產優化，實現產品全生命週期的閉環控制。

2.5. 小結

歷經CAD、計算機整合製造系統（CIMS）、製造業資訊化、兩化融合、物聯網、兩化深度融合、智慧製造、網際網路+等概念的“嵌入”，我國製造業數字化已有30多年的歷史，但仍有很多企業欠缺數字化的基礎——自動化和資訊化，及由此產生的各種資料庫，另外許多企業對這些概念的理解和實施存在偏差。所以北京航空航天大學劉強教授疾呼：“不要在落後的工藝基礎上搞自動化，不要在落後的管理基礎上搞資訊化，不要在不具備數字化網路化的基礎上搞智慧化”[2]。因此，實現智慧製造，首先要打好工業自動化和資訊化的基礎，再以大資料、網際網路和雲等數字化網路化手段加快4.0程式。

3  智慧製造參考模型的實現

3.1. 參考模型概述

智慧製造/工業4.0面向新的生產模式，實現跨企業、跨行業、跨地域的資訊整合、應用整合和價值整合。它是一個覆蓋資訊通訊（ICT）、自動化、裝備、軟體等寬泛領域和技術的“超級”系統工程，目前沒有一個學科能夠完全覆蓋所涉及的方方面面，因此，需要用標準化手段來統一認識和引領發展，普遍的實施方法是通過制定智慧製造/工業4.0的參考模型來梳理所涉及的相關標準，進而建立智慧製造標準體系。IEC是制定智慧製造/工業4.0國際標準的重要陣地，在IEC標準化管理局（SMB）系統評估組SEG7關於智慧製造架構和模型的報告[3]中列出了眾多標準化組織已制定的11種參考模型和參考架構，具體名稱如表1所示。

表1 智慧製造相關的現有模型

制定參考模型本身不是目的，參考模型需要隨著生產經營模式和技術的發展應不斷的優化修正，再指導智慧製造/工業4.0的落地實施才具有真正意義。在此選擇德國和日本兩種後續指導和應用工作做得比較好的參考模型進行分析。

3.2. 德國工業4.0參考架構模型（RAMI4.0）

德國電工電子與資訊科技標準化委員會（DKE）於2015年4月釋出了工業4.0參考架構模型（RAMI4.0），如圖4所示，並將其提交到IEC/TC65工業過程測量、控制和自動化技術委員會。現在，RAMI4.0已成為公共可用規範IEC/PAS63088釋出。RAMI4.0以一個三維模型展示了工業4.0涉及的所有關鍵要素，藉此模型可識別現有標準在工業4.0中的作用以及缺口和不足[4]。為方便起見，本文使用X、Y、Z來區分三個軸向[5]。

圖4 工業4.0參考架構模型（RAMI4.0）

工業4.0的概念旨在以RAMI4.0模型為形式，制定數字化描述規則，用來描述貫徹整個全生命週期的技術物件和價值鏈變化[6]。RAMI4.0的提出並非從零開始，其中X軸和Y軸都是基於已有標準，但為適應工業4.0需求而進行擴充套件。X軸為生命週期&價值鏈維度，在IEC62890《工業過程測量控制和自動化系統和產品生命週期管理》基礎上，根據資產在增值鏈中的使用方式，將產品生命週期進一步劃分為樣機（type）和產品（instance）兩個階段。Type階段與Instance階段各自都有資產的使用、維護、優化，並且相互間有反饋形成閉環。

Y軸為企業的層次結構維度，在IEC62264《企業控制系統整合》基礎上進行擴充套件。由於工業4.0不僅關注生產產品的工廠、車間和機器，還關注產品本身以及工廠外部的跨企業協同（包括質量鏈、價值鏈等的協同）製造關係，因此，在底層增加了“產品”層，在工廠頂層增加了“互聯世界”層。

RAMI4.0模型的最大創新在於Z軸即功能級維度，可將其理解為一種資訊建模方法，用於對另外兩個維度建模——即對生命週期維度進行價值鏈建模，對層次結構維度進行技術物件建模。RAMI4.0模型在此維度定義了工業4.0元件來作為建模的載體。工業4.0元件由資產和管理殼組成，如圖5所示。資產為各種人、機、料、法、環等技術物件，工業4.0元件使用“物件”來數字化（虛擬）表示資產。多個“小”資產可通過數字連線組合成“大”資產。將管理殼附加到資產上，一方面可作為對外展示資訊及提供訪問的介面，另一方面可對內進行資源管理。如此，使用工業4.0元件就可對工廠層次結構進行數字化（虛擬）表示，建立企業各種資源庫（產品庫、裝置庫、工藝庫等），並在全生命週期及生產管理工具中實現資源互聯互通和互操作。

圖5 工業4.0元件及基於工業4.0元件的工廠資產建模

RAIM4.0在Z軸通訊層實施方面，推薦使用IEC62541《OPC統一架構（OPCUA）》標準[7,8]。這是因為OPCUA既具有資訊建模功能，又支援面向服務（SoA）的架構並提供統一的通訊介面（TCP和HTTPS）。因此，OPCUA可用於實現工業4.0元件，包括利用OPCUA強大的資訊建模技術實現工廠中各種資產的數字化描述與建模，以UA伺服器的形式視覺化展示工業4.0元件的物件結構並提供統一的訪問介面，如圖6所示。

圖6 工業4.0元件管理殼及OPC UA實現

3.3. 日本工業價值鏈參考架構（IVRA）

日本工業價值鏈促進會（IVI）於2015年12月釋出了工業價值鏈參考架構（IVRA），旨在自下而上地從製造業需求出發，將製造技術和資訊科技“串接”起來[9]。面向工業需求多樣性和個性化的複雜系統（系統的“系統”），IVRA首先定義智慧製造單元（SMU），來表示智慧製造的一個自主單元。同RAMI4.0模型一樣，SMU也由三個維度組成，但分別對應資產、活動和管理三個視角，如圖7所示。不同SMU之間可進行互聯互通，並實現物、資訊、資料、價值等傳遞，最終實現生產力和效率的極大提高。

圖7 工業價值鏈參考架構（IVRA）的智慧製造單元（SMU）

資產視角向生產組織展示該SMU的資產或財產，包括人員、過程、產品和裝置四種型別，這與RAMI4.0模型中的資產基本一致。有些資產還可以在不同SMU之間傳輸。活動視角涉及該SMU的人員和裝置所執行的各種活動，包括“計劃、執行、檢驗、改善、活動”的不斷迴圈。管理視角說明實施的目的，並指出管理要素“質量、成本、交付、環境”之間的關係。IVRA SMU是基於日本管理學的持續改善（Kaizen）概念提出的，SMU的資產和活動都應以控制質量、成本、交期準確率、環境為目標。因此，在每個SMU 中通過操作“人員、過程、產品、裝置”資產，重複進行“計劃->執行->檢驗->改善”的生產活動迴圈，以實現提高“質量、成本、交付、環境”評估指標。

此外，從製造業整體出發，企業實施智慧製造具有通用的功能和活動。因此，IVRA還定義了通用功能塊（GFB），通過知識/工程流、需求/供應流和企業組織層級三個軸向進行描述，如圖8所示。從工程角度出發，知識/工程流包含的設計資訊和工程資訊，可劃分為市場和設計、構造和實現、製造執行、維護和修復、研究和開發五個通用功能。需求/供應流是指由多家企業組成的價值鏈，涉及將原料轉變為最終產品並運送至終端使用者的所有活動，包括總體規劃、原料採購、製造執行、銷售與物流、售後服務。知識/工程流與需求/供應流在製造執行階段交匯因而具有共同的GFB。更進一步，智慧製造通用功能分解到企業的各個垂直層級也形成不同的功能塊，自底向上包括裝置層、車間層、部門層和企業層。

圖8 工業價值鏈參考架構（IVRA）

SMU的作用是對智慧製造的總體（目標、資產和改善活動）進行建模，GFB則是用於描述企業實現智慧製造的具體活動及場所。根據企業規模及部門自主性，一個企業可由一個或多個SMU組成。並且，企業不一定實現全部的GFB。一個SMU對應於一個、多個或所有GFB。

IVI提出IVRA的一個主要目的在於分析製造過程中哪裡存在問題，並理清提供解決方案的系統範圍[9]。因此，IVI在定義IVRA模型的同時，配套實施了一系列步驟，來推動IVRA在智慧製造中得以真正應用，如圖9所示。首先基於概念化的IVRA統一參考架構模型，定義使用者（工廠）生產現場中存在的實際問題，經過AS-IS/TO-BE分析，使用“IVI用例器”工具來形式化描述業務場景，最終指導在工廠中構建實際的製造系統。這種標準化描述的業務場景更容易取得解決方案供應商和製造使用者的一致理解。

圖9 IVRA在智慧製造中的實現與應用

IVI已經按照八大類成立了22個專業的工作組來收集生產現場的各類業務場景，並建立共享經濟迴圈平臺Ecosystem，以實現使用者實際問題與供應商解決方案的匹配，如圖10所示。

圖10 IVI共享經濟迴圈平臺Ecosystem架構

3.4. 小結

智慧製造/工業4.0參考模型的初衷是為了統一認識和梳理標準，但更應該對智慧製造的實施提供基本方法與指導。德國RAMI4.0模型可應用於建立數字化工廠各種資源庫，並與OPCUA結合實現製造裝備/裝置與資訊系統之間的互聯互通和互操作。日本以工業價值鏈參考架構IVRA為基礎構建用於匹配供應商解決方案與使用者需求的共享服務平臺，及時高效地服務於智慧製造。這兩個國家將參考模型以資料平臺等形式服務於智慧製造的應用經驗值得我們進行深刻地思考與借鑑。

4  結論與展望

我國在智慧製造道路上既要“低頭看路，腳踏實地”，補好自動化和資訊化的短板，也要“抬頭看天，搭好梯子”，用現代技術手段，持續建好公共資料服務平臺。在CPS時代，基於我國的製造業現狀和發展目標，政策引導方面需要統一認識，發揮制度優勢，實現國家資源的有效配置和精準發力；具體實施方面特別需要加強資訊建模方法研究，建立製造資源資料平臺，積累解決方案及應用案例，優化我國智慧製造模型實施技術路線，使我國在CPS落地實踐階段掌握主動權，避免在智慧製造程式中受制於人。　

參考文獻

[1]沈烈初.關於智慧製造發展戰略的八點建議——我對中國工程院《中國智慧製造發展戰略研究報告》的一些看法.中國儀器儀表,2018（2）.

[2]劉強.智慧製造的昨天、今天和明天.中國智慧製造百人會籌備會,北京,2015.

[3]IEC標準化管理局（SMB）系統評估組SEG7任務組3關於智慧製造架構和模型的報告（IEC-SEG7Task Team3 Report on Smart Manufacturing Architectures and Models）.

[4]歐陽勁鬆.德國工業4.0參考架構模型與我國智慧製造技術體系的思考.

[5]沈烈初.關於"中國製造2025"與"德國工業4.0"的思考.表面工程與再製造,2015, 15(4):11-13.

[6]IEC/PAS智慧製造——工業4.0參考架構模型（RAMI4.0）.

[7]VDI/VDE/ZVEI（德國）工業4.0參考架構模型（RAMI4.0）狀態報告.

[8]Thereis no Industrie 4.0 without OPC UA，PCControl，2017.01.

[9]IndustrialValue Chain Reference Architecture (IVRA), Industrial Value Chain Initiative, https://iv-i.org/wp/en/downloads/.

人工智慧賽博物理作業系統

AI-CPS OS

“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧）分支用來的今天，企業領導者必須瞭解如何將“技術”全面滲入整個公司、產品等“商業”場景中，利用AI-CPS OS形成數字化+智慧化力量，實現行業的重新佈局、企業的重新構建和自我的煥然新生。

AI-CPS OS的真正價值並不來自構成技術或功能，而是要以一種傳遞獨特競爭優勢的方式將自動化+資訊化、智造+產品+服務和資料+分析一體化，這種整合方式能夠釋放新的業務和運營模式。如果不能實現跨功能的更大規模融合，沒有顛覆現狀的意願，這些將不可能實現。

領導者無法依靠某種單一戰略方法來應對多維度的數字化變革。面對新一代技術+商業作業系統AI-CPS OS顛覆性的數字化+智慧化力量，領導者必須在行業、企業與個人這三個層面都保持領先地位：

1. 重新行業佈局：你的世界觀要怎樣改變才算足夠？你必須對行業典範進行怎樣的反思？

2. 重新構建企業：你的企業需要做出什麼樣的變化？你準備如何重新定義你的公司？

3. 重新打造自己：你需要成為怎樣的人？要重塑自己並在數字化+智慧化時代保有領先地位，你必須如何去做？

AI-CPS OS是數字化智慧化創新平臺，設計思路是將大資料、物聯網、區塊鏈和人工智慧等無縫整合在雲端，可以幫助企業將創新成果融入自身業務體系，實現各個前沿技術在雲端的優勢協同。AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量與行業、企業及個人三個層面的交叉，形成了領導力模式，使數字化融入到領導者所在企業與領導方式的核心位置：

1. 精細：這種力量能夠使人在更加真實、細緻的層面觀察與感知現實世界和數字化世界正在發生的一切，進而理解和更加精細地進行產品個性化控制、微觀業務場景事件和結果控制。

2. 智慧：模型隨著時間（資料）的變化而變化，整個系統就具備了智慧（自學習）的能力。

3. 高效：企業需要建立實時或者準實時的資料採集傳輸、模型預測和響應決策能力，這樣智慧就從批量性、階段性的行為變成一個可以實時觸達的行為。

4. 不確定性：數字化變更顛覆和改變了領導者曾經仰仗的思維方式、結構和實踐經驗，其結果就是形成了複合不確定性這種顛覆性力量。主要的不確定性蘊含於三個領域：技術、文化、制度。

5. 邊界模糊：數字世界與現實世界的不斷融合成CPS不僅讓人們所知行業的核心產品、經濟學定理和可能性都產生了變化，還模糊了不同行業間的界限。這種效應正在向生態系統、企業、客戶、產品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量通過三個方式激發經濟增長：

1. 創造虛擬勞動力，承擔需要適應性和敏捷性的複雜任務，即“智慧自動化”，以區別於傳統的自動化解決方案；

2. 對現有勞動力和實物資產進行有利的補充和提升，提高資本效率；

3. 人工智慧的普及，將推動多行業的相關創新，開闢嶄新的經濟增長空間。

給決策制定者和商業領袖的建議：

1. 超越自動化，開啟新創新模式：利用具有自主學習和自我控制能力的動態機器智慧，為企業創造新商機；

2. 迎接新一代資訊科技，迎接人工智慧：無縫整合人類智慧與機器智慧，重新

   評估未來的知識和技能型別；

3. 制定道德規範：切實為人工智慧生態系統制定道德準則，並在智慧機器的開

   發過程中確定更加明晰的標準和最佳實踐；

4. 重視再分配效應：對人工智慧可能帶來的衝擊做好準備，制定戰略幫助面臨

   較高失業風險的人群；

5. 開發數字化+智慧化企業所需新能力：員工團隊需要積極掌握判斷、溝通及想象力和創造力等人類所特有的重要能力。對於中國企業來說，創造兼具包容性和多樣性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。”  《論語·子路》雲端計算、大資料、物聯網、區塊鏈和 人工智慧，像君子一般融合，一起體現科技就是生產力。

如果說上一次哥倫布地理大發現，擴充的是人類的物理空間。那麼這一次地理大發現，擴充的就是人們的數字空間。在數學空間，建立新的商業文明，從而發現新的創富模式，為人類社會帶來新的財富空間。雲端計算，大資料、物聯網和區塊鏈，是進入這個數字空間的船，而人工智慧就是那船上的帆，哥倫布之帆！

新一代技術+商業的人工智慧賽博物理作業系統AI-CPS OS作為新一輪產業變革的核心驅動力，將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量，並創造新的強大引擎。重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從巨集觀到微觀各領域的智慧化新需求，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式。引發經濟結構重大變革，深刻改變人類生產生活方式和思維模式，實現社會生產力的整體躍升。

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產業智慧官  AI-CPS

用“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧），在場景中構建狀態感知-實時分析-自主決策-精準執行-學習提升的認知計算和機器智慧；實現產業轉型升級、DT驅動業務、價值創新創造的產業互聯生態鏈。

長按上方二維碼關注微信公眾號： AI-CPS，更多資訊回覆：

新技術：“雲端計算”、“大資料”、“物聯網”、“區塊鏈”、“人工智慧”；新產業：“智慧製造”、“智慧金融”、“智慧零售”、“智慧駕駛”、“智慧城市”；新模式：“財富空間”、“工業網際網路”、“資料科學家”、“賽博物理系統CPS”、“供應鏈金融”。

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