【智慧製造】同濟大學張曙教授：未來工廠；三論智慧製造（經典長篇解讀）

中國這幾年資訊化的發展已經出現很多概念和熱點，從雲端計算到物聯網，智慧城市到大資料，到現在的人工智慧這一波熱浪。這些熱浪一定要落地下來，為製造業服務。對於中國人工智慧的發展而言，最重要的問題還是要解決中國的製造業發展問題。如果製造業的智慧化上不去，中國國民經濟的脊樑就不夠堅實。

首先需要理解，什麼是智慧製造？按照百科定義，智慧是指獲取知識和技巧一種能力。而“人工智慧”現在還沒有統一定義。這個概念，早在1952年就由圖靈提了出來。現在，很多人把人工智慧的解釋，句子越來越長，講的越來越複雜，最後大家都搞不清楚到底什麼是人工智慧了。其實，人工智慧簡單地說，就是人賦予機器的職能。具體地說，就是通過計算機的硬體和軟體，尤其是各種軟體，給機器賦予了智慧，讓機器可以感受環境，意識到環境的變化，進一步為決策者提供建議，擴充了人的智慧，甚至在事前授權的情況下自主做出決定。

如果說智慧是指獲取知識和技能的一種能力的話，無可否認的是，正是這些計算機輔助系統和工業軟體為製造業帶來了智慧。因此，智慧製造，簡單地說就是計算機制造，無需加上太多的修飾和太複雜的定義。

電腦比人腦更強大之處，不完全在於其強大的計算能力和儲存量，關鍵是其中執行的軟體。如果沒有軟體，計算機也就是一堆金屬塑料。以此為基礎，可以看看製造業資訊化的發展，實際上也可以理解智慧製造演進的三個階段。

製造業資訊化的發展，主要是圍繞著企業的業務執行而展開。首先是企業內部資訊化，見下圖。這包括“四化一再造”，也就是研發資訊化、產品資訊化、生產資訊化、管理資訊化以及業務流程和組織再造。其中產品資訊化，主要是指帶有嵌入式系統的產品，其複雜程度各不相同。理解產品資訊化，對理解當下的智慧製造，非常重要。

圖 | 企業內部資訊化

與此同時企業還有一個上游供應鏈和下游社會關係的問題，上游包括原材料、零部件、裝備和人員招聘等，下游則與銷售、銀行、客戶關係等相關聯。這些屬於企業的外部資訊化問題。

企業的內部業務和外部業務，構成了企業資訊化最基本的內涵。企業資訊化最早就是從數字化開始的。計算機剛剛發明的時候，本來是做科學計算的，很快就被用來做業務處理，提升管理效果。這是一個從下往上發展的過程，開始是做一些資料處理系統，如財務管理，包括一些統計報表處理；隨後，逐漸上升到管理層，也就是開發管理資訊系統（MIS），從財務管理、人事管理，到生產管理，一層層往上走；最後，上升到了決策層和開發決策資訊系統（DSS）。企業資訊化，一開始就是處在數字化時期。

然而，利用計算機來改造企業的生產裝備，實際上比管理資訊系統起步還要早。1952年，即商用電子計算機發明的第二年，美國就有一家公司設計了一套數控裝置，開發了第一臺三座標數控銑床。儘管這個銑床體積很大，造價也很高，但是開闢了一個數字控制的新時代。1958年，美國研製出第一臺加工中心。這意味著，計算機改變製造業的時代，正式拉開了帷幕。隨後，隨著第一個微處理晶片的發明，各種各樣、數以億計的嵌入式系統開始嵌入到各種裝備、各種產品當中去。製造業開始走向以數字製造技術為核心的計算機控制時代，當時國內叫做機電一體化。

“機電一體化”這個提法沒有完全點到問題的本質，那就是計算機控制。

可以看到，計算機系統很早就開始賦予各種製造裝備以智慧。如果按照前面智慧的定義的話，那麼智慧製造這個問題，可以說很早就被提出來了。在整個資訊化對製造業的改造過程當中，是工業軟體支撐了企業數字化的發展，扮演了一個非常關鍵的角色。

最近電視臺有一個關於中國製造業的討論會，其中，關於“中國製造業還有什麼不能製造？”的問題，提了十個方面，唯獨沒有提到工業軟體。殊不知，中國製造業體量世界第一，佔世界製造業的份額20%強，但是，中國的工業軟體現在90%以上依靠進口，稍微複雜一點的，都不是國產。而且，中國工業軟體的市場份額，僅佔世界工業軟體市場份額的1.7%。一個20%的製造業大國只佔1.7%的份額，足以說明中國工業的“體質”太弱。看上去，大家對於這個問題的認識，還是存在著比較大的偏差。

其實早在上世紀70年代，就可以看到數字化對傳統工業的改造蓬勃發展。特別是在1974年，第五代使用微處理晶片和半導體儲存器的計算機數控裝置研製成功以後，從生產裝備的角度來看，發展非常迅速。拿數控機床來講，從一軸到三軸到五軸到七軸，對基於資訊化的工業化產生了革命性的影響。還有各種各樣的計算機輔助系統，從輔助製圖CAD、到計算機輔助工程模擬CAE、到計算機輔助製造CAM等，都對製造業的現代化產生了深遠的影響，完全改變了人們對現代化的工業化的認識。

後來，隨著計算機技術的發展，出現了全三維數字化和數字模擬。工業數字化向高階方向發展。企業從接訂單開始，一直到最後的產品交付，全流程完全依賴計算機軟體的控制和支撐。

上個世紀90年代初網際網路開始在全球普及，企業的網路化隨之也快速發展。在網際網路沒有普及應用之前，基本上所有的企業都是採用客戶伺服器（C/S）的架構，但客戶伺服器只能解決本地域的聯網問題。網際網路興起之後，異地可以聯網，企業也很快開始走向網路化。

除了應用網際網路之外，企業的網路化有兩個主要的方向，一個就是內部網，將企業內部各個部門和下屬單位所有的資訊系統全部連在一個網上，不管這些部門是在北京，還是在印度或墨西哥。這樣極大地提高了企業內部業務的執行效率和有效性。當然，只是實現了資訊和資料的交換，還沒有做到智慧化。

另外一個是外部網。企業的外部聯絡，全部通過網際網路進行。也就是說，把企業內部網的一部分向外部合作單位開放，求得橫向打通。比方說生產汽車的，會把生產計劃向上遊的座椅工廠開放，後者可以進入企業內部網路，瞭解相關部門的生產進度，以便準確、及時供貨。企業跟銀行連通之後，只要座椅被汽車製造廠驗收，銀行就會自動打款給上游供應商。這樣，就做到了外部資訊系統的一體化。

網際網路帶來的製造和生產的網路化，正是基於內部網和外部網實現。這個可以看做是早期的“網際網路+製造”的核心內涵。可以說“網際網路+製造 ”實際上始於上世紀90年代。

製造業網路化帶來的重大技術突破，至少表現在以下三個方面。

第一個就是關聯設計系統。在虛擬設計與製造的環境下，網路可以支援成百上千個線上使用者同時進行實時設計，使得一個系統或者一臺裝備的總體、子系統之間的三維設計結果相互關聯。IBM早期大量發展計算機輔助設計的一個根本動力，就是數字化圖紙可以通過網上傳送，可以在全世界任何一個IBM的工廠，生產所設計的零部件。當時，新產品的設計速度加快了16倍，產品更改和更新的速度提高了數百倍。“網際網路+”為製造能力的提升開闢了一個難以想象的巨大空間，對企業來講是一個全新的競爭優勢。

第二個是網路化協同平臺，網路化帶來的不僅僅是大家交換資訊，而且可以帶來工程人員的協同工作。一些大的企業，如波音公司，率先建立了自己非常強大的網路化協同平臺。2000年9月以波音、洛克希德•馬丁、雷神、BAE及R&R為代表的美英國防航空巨頭，發起組建了大名鼎鼎的Exostar，探索國防航空行業的供應鏈網路協同。目前，通過Exostar進行供應鏈管理和協同的有六大主製造商，涵蓋16,000個不同規模的專業供應商。隨後，歐洲國防航空行業的四巨頭，空中客車、達索航空、賽峰和泰雷茲，也跟隨美國競爭對手的腳步，發起設立了一個屬於歐洲國防航空工業的網路化協同製造平臺BoostAeroSpace，於2011年正式對行業內客戶提供服務。

第三個是全三維標註技術，任何一個產品只要把三維的圖做出來，零部件的圖紙就可以利用計算機軟體和系統自然而然地分解和生成。這就使得企業得以形成單一的資料來源管理。美國國防部和航空航天近幾年非常重視的數字主線（Digital Thread），也正是這樣一種技術的發展和延伸。

然而，不管是關聯設計也好，網路化協同平臺也好，全三維標註也好，背後的根本支撐，其實並不是網路，而是工業軟體。這一切，都是依靠各種各樣的工業軟體來支撐的。今天大家討論的中國還不能生產的工業產品，可能很重要的原因就是是沒有相應的工業軟體支撐的製造裝置。積體電路有很多難以突破的核心技術。其中，積體電路的設計就是重要的一環。高階積體電路的設計圖紙，人工是畫不出來的，是靠計算機輔助設計軟體畫出來的。沒有最先進的這種軟體，就不可能設計出最先進的積體電路。如果國外只賣給我們前二代、前三代的設計軟體，那麼中國也就只能去設計前二代、前三代的相關產品。工業軟體的重要性由此可見一斑。

企業智慧化的發展，可以回溯到上個世紀六十年代初。通過下圖的製造業智慧化發展，可以看到製造業如何從數字化走到網路化，再走到智慧化。

圖 | 製造業智慧化的發展史

可以看到製造業的智慧化，實際上跟數字化基本上是同步的，不過在早期，只是單機、單個裝備而已。像CAE這種非常複雜的軟體，需要把計算、工程知識和人類的經驗，都融合在裡面。因此工業軟體並不簡單是軟體，而是一門學問。只有學計算機軟體的工程師，是設計不出先進的工業軟體的。就智慧化而言，從資料處理的角度來看，業務智慧（Business Intelligence）也是很重要的一個分支。

過去幾十年中國資訊化的發展有兩個不足之處。一個網路化的內向性問題，很多企業只做了內部網，幾乎沒有做外部網，這種情況與我們的國情有關。第二個就是業務智慧的使用在中國發展非常緩慢，這可能是因為“拍腦袋做決策”已經成為習慣。

現在炒得比較多的概念就是人工智慧，其中最熱門的是深度學習和機器學習。這方面的發展主要是基於兩個條件：超強的計算能力和充沛的大資料集。現在，一方面是計算機的運轉速度很快，儲存量也很大；另外就是很多重要的資料可以收集上來處理。如語音識別、影像識別，都不是今天才搞起來的。早在上世紀60年代初，中科院自動化所就開展了模式識別中的研究。但在當時，資料既算不過來，也存不過來。因此，70年代以後人工智慧的動靜就不大了。這幾年人工智慧又開始熱起來，是因為資料量大了，計算機算的快了。當然，人工智慧不僅僅是深度學習和機器學習，比方說人腦的模擬等，人工智慧比較高階的發展階段，還將有更大的發展。

智慧化實際上是依託於計算科學，而不僅僅是電腦科學。美國國家總統資訊科技委員會在2005年專門就“計算科學”的重要意義給時任總統小布什寫過一個報告，其中講到計算科學是由三個不同的元素組成的：計算機與資訊科學、建模與模擬軟體和計算的基礎設施，這三點缺一不可。

在計算科學意義上的智慧化，實際上包含四個基本的要素：模型、演算法、軟體和資料。研究任何一個問題，必須首先要把物理問題的數學模型構造出來；之後需要有一套模型計算的演算法方法，例如各種微分方程和代數方程的求解；需要形成可以按演算法重複執行計算的軟體；而在計算的時候，則需要大量的資料處理和分析。如果只是做了資訊的採集、儲存、處理、檢索和利用，這個不是智慧的系統，而只是一個簡單的資訊系統；即使把它們都連成網路了，仍然只是一個聯網的資訊系統，而不是一個智慧的系統。因此，判定一個系統是否是真正的、智慧的系統，一定要從這四個方面去評估。很多地方搞智慧城市、搞智慧製造，如果需要仔細推敲其真偽，最好的衡量的方法，就是利用這把具有四個維度的尺子。

上面談到了對智慧製造的三個階段的基本認識，而如何實施智慧製造，則需要考慮智慧製造的三個支點：產品、裝備和過程。

圖 | 智慧製造的三個支點

第一個需要考慮的是推動智慧製造的目標是什麼。顯然，企業追求的是產品，而不是要把企業搞的有多時髦。企業銷售產品的時候，不是要宣傳企業的生產線有多漂亮、多現代，而一定要說明這個產品的價值何在。產品是企業面向社會的表現。智慧製造的目標是產品，而不是智慧製造本身。因此，產品的智慧化是企業必須考慮的首要問題之一。智慧製造如果不能生產出智慧的產品，智慧製造就失去了時代的意義。而且，企業的產品如果不是智慧化的，產品和企業今後被淘汰的可能性就很大。

第二個支點是裝備，生產過程（包括研發、設計）中的每一個關鍵環節上的裝備，一定要智慧化。如果這個智慧化實現不了，勞動生產力和勞動效率就不可能得到很大提高，企業可能就沒有競爭力。不是數字化、網路化和智慧化的生產裝備，就不是這個時代的先進製造裝備。而且，如果裝置沒有智慧化，也可能無法生產出企業想要生產的智慧化產品。

第三個支點是企業生產過程的智慧化問題。裝備智慧化解決的是生產過程中“點”的智慧化問題；企業只有實現生產全過程的智慧化，才能實現企業全域性的智慧化，才能夠實現智慧化效益的最大化。

一個機床生產廠，生產裝備和過程如果都是智慧化的，而它生產出來的機床卻是一般的機床，沒有智慧化的要素，那麼這個機床廠的前途就非常堪憂。因為，他自己都不會去購買這樣不夠智慧化的機床。

因此，任何一個企業在考慮其智慧製造如何發展的時候，首先應該想到的是自己的產品怎麼實現智慧化。即使生產過程沒有部分或全部實現智慧化，能夠把智慧的產品做出來，那麼企業還是應該首先考慮產品的智慧化問題。

產品的智慧化，是通過產品中包含有各種複雜程度不等的計算機系統，尤其是嵌入式系統，來實現的。嵌入式系統不僅可以成為智慧製造最重要最具有代表性的技術，而且會形成一個龐大的產業鏈。中國的嵌入式系統，發展的速度比較緩慢——儘管起步並不晚。產品所用的嵌入式系統，絕大多數對於晶片的要求都不一定特別高，一般也就是幾十奈米到上百奈米，甚至檔次再低一點，也或許夠用。因此，技術難度並不大。

產品智慧化是當今計算技術發展的一個新的重大趨勢。計算技術發明的初衷是為了科學計算。而後，發展為支援人類各種業務活動的資訊處理和傳播，即業務計算。業務計算的覆蓋範圍已經比科學計算要大得多。上世紀90年代以後，隨著網際網路的發展，QQ、微信、facebook等開始崛起，計算技術滲入了人們的社會生活，大大地推動了社會計算的發展，計算技術的應用覆蓋範圍則更進一步擴大。現在，計算技術開始向各種產品領域滲透，提升產品的智慧化水平。智慧產品數以百億，甚至千億計，產品計算的覆蓋範圍可以說是“無遠弗屆”，一定會給整個IT產業帶來巨大的變化。因此，計算技術應用的下一個熱點，是產品計算。所有的產品都要程度不等地走向智慧化，計算都有可能參與其中。這一點，跟工業網際網路快速發展的需求有很大的關係。

圖 | 計算技術應用的發展階段

現在的智慧產品跟以前所謂的嵌入式系統功能需求還不完全一樣，主要功能體現在三個方面。第一個是感測，產品需要能夠感受外部的情況變化，或者能夠整合產品內部的資料。第二個是計算，包括產品本身的作業系統，以及產品使用的各種應用系統。例如，從資料分析到高階計算——也就是人工智慧。第三個是聯網，隨著全球物聯網的發展，產品可能具有霧計算、邊緣計算和雲端計算相聯結的功能。因此新一代的智慧產品，跟以前講的嵌入式系統的概念已經大不相同。

圖 | 無處不在的智慧產品

裝備是智慧製造最大的難點。生產裝備一般都比較複雜，而且批量可能不大，所採用的工業軟體也往往非常複雜。這使得生產成本很高，市場很小，因此願意或有實力從事智慧裝備製造的企業並不多。而且，由於裝備的開發週期長，導致企業經營的風險很大。另外，裝備製造的難點很大程度上是在軟裝備上面，即以工業軟體為代表的軟裝備，包括CAD/CAE這樣的軟體工具。沒有軟裝備，就不可能有“數字化、網路化、智慧化”。抽去軟體，資訊化的一切成果都不復存在。工業軟體首先是一個工業產品，而且往往是高階工業產品。這是中國製造2025主要的難點，而工業界對這一點的認識，還很不充分。

已開發國家的製造業在生產裝備智慧化這一點上，已經非常領先。尤其是日本和德國，已經基本上壟斷了全球重大製造業生產裝備的市場。而智慧製造的下一步的發展，就是要實現過程的智慧化，完成從裝備這個“點”向過程這條“線”的發展。

過程智慧化最典型的代表，正是工業4.0和工業網際網路的奮鬥目標。工業4.0提出，企業的資訊系統要走向一體化，包括縱向一體化和橫向一體化。縱向一體化就是《三論智慧製造》的系列之一中提到的企業的內部網，而橫向一體化正是企業的外部網。現在，要把內部網和外部網完全整合在一起，將資料完全打通。

圖 | 內部網和外部網的一體化

此外，要把整合之後的系統，打造成一個智慧物理系統（Cyber-Physical-System, CPS）。這裡的Cyber意指計算機或計算機網路。在很多現代化企業裡，不管內部網或外部網，都還只是一個獨立的計算機網路或者系統，或者實現了初步的整合。如何跟企業這個物理實體融為一體，有效地運轉，是一門大學問。美國國家科學基金（NSF）在2006年的一個報告中指出，現有的、工業時代發展出來的系統科學（包括系統工程理論），還不能很好地回答這類問題。他們認為，企業這個物理實體與其內含的計算機和網路系統如何協同一致、高效精確的工作，如何增強這類系統的適應性、自主性、功能性、可靠性、安全性、可用性和效率，將會發展成為一個新的系統工程學，是美國需要重點發展的前沿命題。實際上，美國關於CPS的研究報告非常多，對這個命題非常關注。

工業4.0或者工業網際網路的目標，不僅要把內部網、外部網連起來，而且要變成一個智慧物理系統（CPS）。二者都可以通過一個“5C（五層）”結構來表述。

最下面一層是智慧的連線層，第二層是資料轉換成資訊，第三層是Cyber層，是企業的雲端計算資料中心。在這裡，需要把第二層處理所得的有效資料，與企業計算機系統中相對應的期望值做對比分析。第四層是認知層，根據對比差異，找到問題之所在及解決問題的方法。因此，這一層實際上是一個決策層。第五層是配置層，可以按照決策要求，通過計算機網路，對人、對物、對計算機進行重新配置或更改。這樣的一個五層結構，構成了一個標準的反饋控制系統，可以對企業的控制物件，即：人（員工）、機器、計算機系統、各種物理實體等，進行實時的反饋和控制。這樣的一個反饋系統，其各層次所對應的技術支撐，如圖7所示。正是利用這些當下最時髦的先進技術，工業網際網路實現了企業整個業務活動全過程的的智慧控制。

圖 | 工業網際網路和工業4.0的“5C（五層）”架構

根據這個思路，工業4.0和工業網際網路在2015年分別完成了系統的架構設計。工業網際網路的參考架構，可以清楚地說明系統的要素和相互之間的關係，並提供了一個開放的“工業網際網路系統設計指南”。應該強調的是，這裡說的是指南，是給出了一個大家共同努力、同向而行的方向，而不是標準。

這個架構設計描述了工業網際網路系統的內外三層結構。從邊緣層，到平臺層，再到企業層，如果我們把它看作是一個球體的話，外面就是裝置端的邊緣層，中間是平臺層（工業網際網路平臺，主要指這一部分。當然現在也有將工業網際網路平臺泛化的趨勢），最內層是企業層。在邊緣層上主要是邊緣的閘道器，採集各種各樣的資料；送到平臺層之後，平臺層對資料做必要的處理和分析；分析完之後，再送達企業層，送到企業的應用系統。企業會根據不同的應用做不同的分析，做出判斷和決策，將資料再往回傳送到平臺層和邊緣層，直至送達企業內外聯接的各個部門和單位。

圖 | 工業網際網路架構的內外三層結構

（來源：工業網際網路聯盟的白皮書）

顯然，資料分析和處理在工業網際網路系統中極為重要，包括：端點資料的獲取、從資料中提取資訊的先進資料處理技術，各種決策模型的分析計算，以及系統結果的輸出。其中，大量使用的是計算科學的辦法：需要建模，需要演算法，需要資料等等，最後產生的是決策資料。當然，安全、可信、隱私等，在結構中也有詳細的考慮。

現在，國內關於工業網際網路平臺的概念討論很多。工業網際網路平臺，是一個以企業為中心的平臺，而不是說在整個工業行業建一個大的所謂“工業網際網路平臺”。所謂平臺化是發展的趨勢，其實是指企業的平臺化，每一個大企業都會有自己的一個企業平臺，而不會把自己的業務搬到其他企業的平臺上去。波音的平臺不會到中航工業的平臺上，空客的平臺也不會到波音的平臺上去。如果一定要說有一個工業和產業共用共享的平臺，那這個平臺就是全球物聯網平臺（Internet of Things， IOT），它不是為哪個工業，為哪個部門而設計的，而是面向全世界各行各業乃至個人服務的全球物聯網。

工業網際網路平臺是一個理想的“過程”智慧化的平臺。設想非常完美，但系統非常複雜。在實現過程當中，未知數還很多，不同產業類別的企業平臺之間的差異也很大。例如，中航工業的平臺，幾乎不太可能拿去給中石油用，基本上要推倒重建。所以，每個企業一定要從自身的緊迫需求和實際效益出發，分步推進，絕對不能盲目跟隨，尤其考慮到當前中國製造業發展的水平和資訊化的水平離國際先進水平相差仍然很大，“過程”智慧化的路途還比較遙遠。

如果把智慧製造的全部資源和精力都投在工業網際網路平臺上，又把平臺理解為產業的平臺，可能就誤判了智慧製造的發展方向。當務之急，還是我們的產品和裝備的智慧化問題，這對當下的中國來講，是智慧製造的重點努力方向。

智慧製造是中國製造2025的主攻方向，而企業家則是正面戰場的主力軍。如何實現企業的數字轉型，是智慧製造成功與否的關鍵所在。

2016年1月，世界經濟論壇和埃森哲公司合作發表了一本白皮書《產業界的數字轉型（Digital Transformation）— 數字企業（Digital Enterprise）》。其中，一個最核心的觀點是，資訊科技在經濟和社會發展當中的作用，已經從提升效率和勞動生產力的輔助角色，上升為基礎創新和創造的使能者（Enabler），演變為支援經濟社會創新和可持續快速發展的一個主要角色。國際上許多產業巨頭和學者都認為，數字轉型是所謂“第四次產業革命”最重要的內容之一。

長期以來，許多企業都有資訊長CIO，但往往卻很難起到“首席”的角色。因為，資訊化在企業中扮演的畢竟還是一個輔助的角色。一般的、不是有遠見卓識的企業家，很難理解規模化的資訊化投入到底是為了什麼，而能夠立竿見影的效果又在哪裡。因為，資訊化投入與一般購買或使用硬裝備（裝置）的投資效果相比，表現的方式很不一樣。很多CIO都有“小媳婦”似的體會，感覺說服第一把手重視資訊化非常困難，有吐不完的苦水。現在，隨著資訊化向著數字轉型的發展，這樣的時代快要結束了。企業中從事IT業務的人才，將會逐漸演變為企業的主角；哪個企業如果不是IT唱主角，哪個企業就會落伍於時代，並最終被淘汰。資訊長CIO的好日子要來了，這是正在發生巨大變革的這個時代所帶來的伴生現象之一。

理解數字轉型的意義，與一個非常重要的問題有關，那就是看待全球資訊化發展階段的另一個視角。這種視角認為，全球資訊化的發展歷經了以下三個不同的階段。2012年，IBM的伯爾曼（Saul J. Berman）首先提出了數字轉型的概念；2016年，卡恩（Shahyan Khan）在他的一篇文章《數字時代的領導力——數字化對高層管理領導力的影響研究》中指出，人類擁抱數字化的程式可以分為三個階段，即：資訊的數字化（Digitization），業務的數字化（Digitalization），以及數字轉型。

圖 | 數字化程式的三個階段

第一個階段，是資訊數字化。這個階段解決的是資訊本身的數字化問題，就是把各種不同的形態的資訊，如數字、文字、語音、圖片、視訊等都。資訊化的程式是從資訊的數字化開始的。最初是資料、文字數字化了；隨後，隨著多媒體技術的蓬勃發展，圖片、語音和視訊的數字化也逐步實現。資訊的數字化是資訊化的起點。沒有資訊的數字化，就沒有電子數字計算機的發明，就不可能利用電子數字計算機構造各種資訊系統和走向業務的資訊化，就沒有今天資訊革命所帶來的一切經濟和社會進步。如果從1700年前後，德國數學家萊布尼茨（Gottfried Leibniz）率先提出二進位制數的運演算法則算起，資訊數字化已經走過了300多年的歷程。目前，資訊數字化還在繼續發展。

第二個階段，是業務數字化。1946年電子數字計算機的發明，開啟了當代資訊革命和資訊化發展的一個新時代。1951年，美國人口普查局購買了世界上第一臺商用計算機，用作普查資料的處理，開始了全球漫長的業務數字化之路。業務數字化始自企業的操作層，以財會和統計報表系統最為典型。如2013年出版的、由傑弗裡·A·霍弗(Jeffrey A.Hoffer)所著的《現代系統分析與設計》一書中所述，美國第一個數字業務資訊系統的開發商是通用電氣公司（GE），它在1954年開發了第一個工資單系統。隨後，業務數字化逐步向管理資訊系統和決策支援系統發展。此後，科學計算、業務計算、社會計算陸續成為數字計算的主要應用領域。70多年來，業務數字化經歷了數字化、網路化、智慧化三個臺階；三者之間彼此並不排斥，也不是“你方唱罷我登場”，而是“攜手”努力，不斷地提高業務數字化的水平。業務數字化極大地提高了全社會的勞動生產率和工作效率，對人類經濟社會的發展發生了極為深刻的影響。

第三個階段，就是數字轉型。儘管前面的資訊數字化和業務數字化程式都沒有結束，還在繼續發展，但是，全球資訊化發展的重點已經開始轉向，進入了以數字轉型為重點的新階段，一個資訊化發展的新時代已經來臨。

國民經濟或產業的數字轉型，起點在於企業的數字轉型。一個傳統產業的企業經由數字轉型而成為數字企業，主要包含以下三個重要的方面。

首先，是業務模式（或商業模式 – Business Model）的轉型，即轉型為數字業務模式（Digital Business Model）。這是數字轉型的最基本、最核心的要義。企業家必須認識到，以往數十年成功執行的業務模式，已經或即將被數字創新所摧毀，不會永遠有效。企業如果不下決心“自毀而重生”，丟棄或改造原有的非數字業務模式，努力創造一個適應於數字時代的、可變的、數字業務模式，必將在未來的競爭中失敗。數字業務模式，是一個資料密集和資訊科技密集的業務模式，這是智慧製造所呈現的全新特徵，企業家無可迴避。如果一家機床生產廠在轉型前後都是隻賣機床的，那麼即使生產系統完全智慧化了，由於業務模式沒有變，那麼仍然未能完成數字轉型。

第二，是執行模式（Operational Model）的轉型，即轉型為數字執行模式（Digital Operation Model）。企業必須重新定義其基於計算機和網路的執行模式，清晰地描繪業務功能、流程、與組織架構之間的關係，在數字化、網路化、智慧化、自動化的基礎上，實現企業的戰略和最終目標。就此而言，工業網際網路和德國工業4.0將是數字企業執行模式的典型代表。

第三，是核心人才與技能（Digital Talent and Skills）的轉型，數字人才與技能，將成為企業的核心技能。在數字轉型的過程中，企業的技術專長和人才結構將發生深刻的變化。各種數字技術，包括建模與模擬、資訊網路、人工智慧、網路安全等技術，將要成為企業數字人才和技能的核心，企業的人才結構將發生深刻變化，資訊化人才將佔據特別重要的地位。而要實現這個轉型，企業的領導層必須首先進入數字時代。德國工業4.0平臺為了輔助中小企業的數字轉型，在人才轉型方面花了非常大的精力，提供了各種指導手冊（如《數字人才轉型指南》）和詳細的案例。

值得注意的是，數字化轉型（Digitalization Transformation）與數字轉型（Digital Transformation）是非常不同的兩個概念。前者強調的只是一個單位的執行模式的轉型，並沒有改變企業的業務模式；而後者強調的則是一個單位的業務模式的轉型。從上面所述的、企業實現數字轉型的三個方面不難看出，前者只是後者的內涵之一。

目前，網上有相當多的文章將數字化轉型與數字轉型混為一談，混淆了概念，值得大家關注。二者雖然只差一個字，但卻是一個重大的概念上的差異。如果當前企業關注的還只是數字化轉型的話，實際上還是把重點聚焦在了企業的執行模式上，與以前推進的企業資訊化並無差異。如此，企業忽視了業務模式轉型的重要性，有可能導致一個重大的方向性偏差，延誤了企業轉型的戰略機遇。

我國一些優秀的企業，近年來實際上都非常重視自身的數字轉型。華為的數字轉型啟動就很早，其研發和生產的主要產品，從原來的通訊裝置擴充套件至智慧手機，就是一個重大的轉型。2010年9月，華為生產了中國電信首批推出的天翼3G智慧手機C8500，實現了由CT向IT+CT的轉型。2017年，華為的手機收入為2300億，已經佔其業務總收入的1/3強。現在，華為也不僅是手機生產商，同時還生產自己的IT、晶片和軟體產品。華為的軟體隊伍在6萬人以上，成為中國少有的、擁有龐大的軟體人才的企業，也是一個全數字的企業。

原來以空調產品引領行業的格力集團，也開始向智慧裝備製造轉型。2010年，格力就向上遊發展，切入模具製造。2016年3月，格力在武漢市蔡甸區投資50億元，建設“格力智慧裝備製造業產業園”，主要從事精密模具、高階數控機床、智慧自動化裝置、大型商用空調、空調壓縮機等產品的研發、生產和銷售，從空調裝置製造向智慧裝備製造轉型的目標非常明確。這與德國許多優秀的企業，大力向上遊裝備產品進軍以確保產品競爭力的思路，是非常一致的。同樣是做消費電器和空調的美的集團，也在向機器人和工業自動化系統轉型。美的收購了德國最大的一家機器人公司Kuka，一時驚動德國朝野上下。海爾集團也建設了面向全社會的孵化轉型平臺，實現使用者的全流程最佳互動、交易和交付體驗；其重點開發的COSMOPlat智慧製造雲平臺，實現製造的數字化、柔性化、智慧化，力圖從傳統家電產品製造向全社會孵化創客平臺轉型。

中國本土企業努力實現數字轉型的例子還很多。顯然，很多企業，特別是大企業，已經感覺到了當今世界正在發生的這個意義深遠的變化：只有進行數字轉型，企業才能有明媚的未來。

最後，值得一提的是，企業業務模式的數字轉型，也順應了當前全球物聯網發展的大勢。智慧製造要求企業向數字化、網路化、智慧化轉型，實際上推動了企業產品智慧化和智慧產品的發展。只有智慧化的產品才能夠接入全球物聯網，進入正在撲面而來的全球物聯網時代。否則，產品和企業就有可能被邊緣化、被淘汰。產品智慧化和智慧產品的發展，無疑將推動企業和產業的數字轉型，特別是業務模式的轉型，從而在最大程度上推進全社會數字經濟的發展，推動國家的經濟和社會的數字轉型。

目前“工業4.0”具有多重定義。通常，德國的“工業4.0”研究專家是不會給出“工業4.0”明確定義的，因為“工業4.0”所描述的是未來的下一級產品開發、智慧生產以及與這些智慧“工業4.0”產品有關的各種智慧服務。例如，我在研討會中，經常用兩句話描述“工業4.0”的含義，將“工業4.0”與物聯網進行對比。

陳述1：通過構建所有涉及增值的例項網路的方法，實時獲得所有相關資訊的可用性。 在任何特定時間內，能夠使用這些資料在業務流程中建立最佳價值流，並促進全新業務模式發展的能力。

陳述2：在所有產品生命週期過程中，實時資訊無縫流動，包括資訊科技（IT）、操作技術（OT）（車間），以及基於“工業4.0”環境當中各個部件數字雙胞胎的產品開發和優化。

“智慧工廠”這一詞，自動包含了一條更加智慧的生產線、機器模組、機器和機器人的模組化理念。 無縫資訊的可用性大大提高了效率和質量，同時縮短了產品開發週期。在未來的“智慧工廠”中，安全性、可靠性和連線性將成為“工業4.0”元件的既定屬性（硬體和軟體）。

OT生產自動化應用資訊科技是“工業4.0”智慧工廠發展的第一步。“工業4.0”的概念思想通過在智慧工廠（縱向整合）中應用AI等無縫可用資訊，同時結合不同智慧工廠（橫向整合）的不同技術，建立樣本規模唯一的獨特產品，從而優化生產技術。

“工業4.0”描述了未來製造業的一種方式，即工廠傳統邊界部分消失，產品可以靠近客戶開發和生產，併為特定客戶提供完全定製化服務。未來，我們將看到各種工廠生產線，多家批量生產智慧工廠，其中部分工廠靈活基於“工業4.0”機器和“工業4.0”機器人，部分虛擬工廠基於“工業4.0”數字雙胞胎靠近客戶生產。在所謂的“未來工廠”中應用“工業4.0”原理的結果是改變了銷售、開發和生產產品的方式。  

工業物聯網功能金字塔描述了超越物理資產（我們目前和未來所有的感測器和執行器）之上的所有層級，以實現業務流程專用相關資訊的連通性和可用性。在整合或裝置層當中整合資產，其次是通訊、資訊和功能層。最高層是業務層，我們期待業務層當中的新業務應用程式。工業物聯網功能金字塔可以對映到智慧工廠邊緣雲實施當中，只有在最高階別需要與外部連線。我想借助RAMI 4.0來解釋這些層級，因為RAMI整合了IT，OT和生命週期三大維度。

圖1 數字化轉型——物聯網和工業物聯網能力金字塔

各種不同的物聯網、智慧電網和工業網際網路，都需要不同的參考架構模型，以為企業行動提供指引。這些模型描述了網路物理元件和網路物理系統的基本原理，並將其應用於特定的細分市場當中。“工業4.0”參考架構模型（RAMI 4.0）是基於當前可用的工業標準，並精確描述了RAMI模型當中每個機櫃的資產管理外殼內部所有資訊無縫可用性的需求。RAMI模型明確了實現所有資訊無縫可用性的九大要求。“工業4.0”通訊基於SOA——服務導向架構原則。安全性、可靠性和互操作性逐漸成為“工業4.0”元件的特殊屬性。

“工業4.0”環境中的數字化轉型描述了建立一個或多個生態系統的任務，該系統將RAMI 4.0的所有通用規則轉換為基於行業標準的具體實施，以實現無縫的互操作性。必須在架構原則當中推動貫徹（開發）可靠和安全原則，滿足連線到雲的完全模組化智慧工廠生產裝置的要求。數字化轉型是一個發展缺失概念、實施、學習和優化的過程。在這個過程，為實體資產（包括裝置、軟體等）建立一個資產管理外殼（包括屬性、功能等甚至更多）非常重要。這相當於為實體資產裝上一個“數字馬甲”，從而可以進一步應用CPS賽博物理系統的概念，將基於連線的機器和機器模組的虛擬測試和虛擬驗證實現無縫整合。在“工業4.0”智慧工廠環境中工作的人員通過相同的原則進行連線，因此人機介面HMI逐漸成為一個關鍵的推動要素。

過去20年裡，逐漸形成了機械安全原則，機械安全原則基於基礎性安全原則。應用相同的基本原理，並將安全概念作為“工業4.0”元件的固有屬性，確保機器安全性達到相同或更高的水平。所有資訊的實時可用性與目前安全監控的一個子集形成鮮明對比，如果所有元件滿足RAMI 4.0通用規則，安全性將會大大提高。

美國的工業網際網路IIC和“工業4.0”平臺建立了描述參考體系結構和系統要求的基本文件。將這些原則應用於試點生產線、智慧工廠並建立搭載最新IT技術的測試平臺的過程顯示出即將到來的工業革命的巨大潛力。未來，全球都將採用“工業4.0”的概念（所有相關資訊的無縫可用性）。 “工業4.0”的關鍵推動因素具有互操作性和連通性， 使得新建工廠無論在那裡都可以輕鬆實現。 在全球範圍內，一場新的比賽已經開始，與應用全新理念的發展速度相比，區域性的歷史性因素已經變得不那麼重要。