阿爾法狗、互聯網+、中國制造2025、工業4.0……這些名詞耳熟能詳，但它們又有什么樣的聯系呢？

4月底，在鄭州舉行的“工業4.0與中國智造2025中原論劍峰會”上，中國工程院院士、國家973項目首席科學家譚建榮進行了回答。

中國工業4.0，政府推行力度可打100分，企業只能打60分

上個世紀90年代，曾經與美國學者提出，將有四大技術（生命科學技術、信息技術、納米技術、認知技術）匯聚，引領21世紀的科技發展、經濟發展和社會發展。回顧這些年的發展，這些觀點是對的。

    這兩年對納米技術的研究降溫了，不是納米技術不好，而是形成產業化還需要一個過程。但信息技術對制造業的牽引作用影響巨大，甚至會超出我們的想象，而且已經初顯端倪。

    現在世界上提出的振興制造業的三大戰略計劃，美國先進制造業國家戰略計劃、德國工業4.0計劃、中國制造2025，都跟信息技術有關。

    “德國工業4.0計劃”應對的是第四次工業革命，中國也在推動4.0，但這是政府在推動，企業并不主動。有國內專家評估，在中國所推行的工業4.0計劃中，政府推行力度可打100分，企業只能打60分，這說明中國企業對高新技術敏感度不高，主動適應技術變化的能力不足。

    為什么是“工業4.0”而不是“工業4”？兩種說法可以認為沒有區別，也可以認為有區別。4是一個整數，4.0是一個復數，是更進一步的量化。

    中國工程院曾用兩年多的時間進行了調查分析，認為中國大部分企業仍然處在2~2.0的階段，這說明中國企業創新能力比較弱。中國公認創新能力最強的企業是華為，達到了2.9。它的董事長任正非雖然72歲了，但仍然對技術比較敏感，憂患意識比較強。

    針對中國相當一部分企業還屬于粗放型企業，企業創新能力弱，中國提出了“工業2.0”補課、“3.0普及”、“4.0示范”。因此，中國要真正成為制造業強國，還任重道遠。

“互聯網﹢制造業”還是“制造業﹢互聯網”？制造業要“﹢”什么？

    改革開放以來，中國制造業雖然有了很大的發展，但弱項還是存在：第一個弱項，就是以仿制為主，大廠抄國外，小廠抄大廠，沒有創新力。第二個弱項，就是同類產品大打價格戰，最后大家都很難過，制造業也因此被“打垮”了。第三，中國制造業的發展是依靠勞動力型、資源型、污染型產業完成的，現在這些路子都不行了。

    所以，工業4.0時代，企業家最需要做什么呢？就是認清智能制造的主要發展方向，認清工業4.0是以信息技術為主導的新的技術革命，對制造業的影響主要在于數字化、智能化、擬人化、綠色化四個方面，在這些方面下工夫。

    那么，到底是互聯網﹢制造業，還是制造業﹢互聯網？其實，最重要的是物聯網與制造業的融合問題，重點在融合。

    制造業利用互聯網的第一點，就是互聯網﹢轉型升級。中國工業的“2.0”補課，實際上就是要完成轉型升級。

    第二點，就是互聯網﹢創新設計。改變中國企業創造價值能力下降，制造工藝粗糙、假貨橫行的疲弱態勢。

    第三點，互聯網﹢工藝提升。通過網絡化信息化控制，把現有工藝數據化，對工藝進一步提升。

    第四點，互聯網﹢強化質量。為什么德國工業4.0沒有提到質量問題？德國專家說，德國在100年前就解決了質量問題，但中國質量問題是當務之急。

    第五點，互聯網﹢延伸服務。預防性維護保養、解決方案是智能工廠必備的重要功能。

    第六點，互聯網﹢拓展市場。互聯網最大的功效是拓展市場，市場在哪里？客戶在哪里？用互聯網建立圍繞用戶的特征庫，構建服務需求模型。

借鑒阿爾法狗——智能制造最核心的是三個方面

    最近有兩條狗，比較熱。一條是美國的波司登大狗，一條是阿爾法狗。這兩條狗代表了智能制造的最高水平。波司登大狗能走能奔能跑，能遠程控制，能負重爬坡，行進速度也非常平穩，智能性非常強。而阿爾法狗所引發的人機大戰很震撼。

    它為啥能連贏圍棋九段？原因一方面在于它能夠深度學習，能把學到的棋譜重新輸入重新學習，學習學習再學習，它就變得很聰明了。另一個原因是它有兩個大腦，其中一個大腦是落子選擇器，另一個是棋局評估器。它走一步棋，可以看到后邊的幾十目乃至上百目。

    現在很多人搞智能制造，搞了很多項目，搞數據庫，但最核心的地方在哪兒呢？他恐怕不清楚，其實，借鑒阿爾法狗，最核心的有三個方面，就是知識庫、知識工程和自主學習。

    第一項就是構建知識庫。美國福特公司總結了上百年的經驗，其中一條就是數據產車。你去國內汽車公司參觀，它什么地方都可以讓你去，但概念車不會讓你參觀，但福特公司恰恰相反，它把概念車放在網上，讓網友評價，確保了投產一定要賺錢。

    第二項核心就是知識工程。福特公司構建了由專家界、市場界、客戶界、公務界、企業界等各界組成的知識工程。有了知識庫和知識工程，員工跳槽他不怕。一方面，跑了和尚跑不了廟，產品設計、產品工藝全部在知識庫里，人走了照樣可以生產；另一方面，有法律保護，員工跳槽5年內不得從事類似工作。

    第三個很明顯，智能制造可以自主學習和自主決策。每次加工，對于智能制造來說都是一個學習的過程，通過學習它會越來越聰明；而自我決策則是通過完備的數據庫自行做出決定。

    所以，智能制造應該在設計智能化、程序智能化、工具智能化上下工夫。