電影《摩登時代》里，卓別林扮演的工人在生產(chǎn)線上日復(fù)一日重復(fù)著機械式勞動，幾乎變成了機器人——這是始于19世紀(jì)晚期的第二次工業(yè)革命（或稱工業(yè)2.0）的一個切面——流水線生產(chǎn)方式和電氣化的引入大幅提升了生產(chǎn)效率，把人類帶入了大機器大生產(chǎn)的工業(yè)時代。此后的數(shù)百年，圍繞人類和機器的生產(chǎn)力和生產(chǎn)方式的變革浪潮持續(xù)推進。

通過自動化、計算機和機器人等信息化技術(shù)的導(dǎo)入，這些“不知疲累”的自動化生產(chǎn)線，成為了人類手和腳的延伸。之后，物聯(lián)網(wǎng)(IoT)與人工智能(AI)等新興技術(shù)的發(fā)展，使機器擁有智慧成為可能，它們將不僅成為人類勞動力的延伸，更將是人類大腦和智慧的延伸。

當(dāng)前正在進行中的工業(yè)4.0革命就意在于此，其目標(biāo)是推動傳統(tǒng)制造業(yè)的數(shù)字轉(zhuǎn)型，打造導(dǎo)入IoT與AI技術(shù)的智能化工廠，通過大數(shù)據(jù)的收集與分析，以及利用各種數(shù)字化技術(shù)構(gòu)筑的虛擬模型，讓現(xiàn)實世界的生產(chǎn)效率與良率更高，同時節(jié)省成本、提升安全性并激勵產(chǎn)品創(chuàng)新。

不過，第四次工業(yè)革命的進程和影響力，顯然與前三次將大不相同?！芭c之前的工業(yè)革命相反，這次革命正以指數(shù)而非線性的速度發(fā)展?！笔澜缃?jīng)濟論壇創(chuàng)始人克勞斯·施瓦布(Klaus Schwab)在其著作《第四次工業(yè)革命》中這樣指出，因為 “這將不僅僅影響著我們要生產(chǎn)什么以及怎么生產(chǎn)，更將改變我們是‘誰’”。

與此同時，近幾年來，在全球經(jīng)歷了疫情、地緣政治沖突以及各類不確定因素之后，全世界對于智能制造的轉(zhuǎn)型之路又有了新的考量。強調(diào)靈活性、創(chuàng)新和彈性的生產(chǎn)流程以及供應(yīng)鏈韌性，成為新的訴求。

顯然，未來的智能制造已不只是單純的生產(chǎn)力和生產(chǎn)方式的智能化升級，它正被賦予更豐富的內(nèi)涵。面對未來可能出現(xiàn)的長期不確定性，如何通過包括物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能、虛擬現(xiàn)實、區(qū)塊鏈、5G網(wǎng)絡(luò)等先進技術(shù)與傳統(tǒng)工業(yè)的深度融合，開出應(yīng)對未來的智能化良方？

這個意義之下，接下去工業(yè)智能要如何落地？數(shù)字化生產(chǎn)力要如何構(gòu)建？人類智能與機器智能要怎樣協(xié)作融合？

智造下一站：彈性、靈敏和個性化

圖1（圖源：freepik）

曾經(jīng)制造業(yè)經(jīng)過長期運作打磨出的堪稱完美的“Just in Time（準(zhǔn)時制）”生產(chǎn)方式，即“在需要時采購所需數(shù)量零部件”，將庫存保持到極低甚至是零庫存，在過去兩三年里遭到了前所未有的挑戰(zhàn)。

芯片短缺、供應(yīng)鏈中斷、地緣沖突等種種不確定因素對制造業(yè)帶來嚴(yán)重沖擊，很多國際大廠開始考慮抓緊轉(zhuǎn)向“Just in case（以防萬一）”的生產(chǎn)方式，即分散生產(chǎn)，增加庫存。

據(jù)媒體報道，英特爾（Intel）不久前大幅轉(zhuǎn)變了經(jīng)營戰(zhàn)略。這家全球半導(dǎo)體大廠過去50余年來一直將人力、物力、資金集中于美國的生產(chǎn)基地，向全世界出口半導(dǎo)體。現(xiàn)在它正試圖改變其堅守了50多年的商業(yè)模式，開始在歐洲等地區(qū)推進工廠建設(shè)，以期離客戶更近。

從18世紀(jì)末以來人類經(jīng)歷了三次工業(yè)革命，工業(yè)1.0用機械化和蒸汽機改變了傳統(tǒng)的手工制造方式；工業(yè)2.0以流水線生產(chǎn)方式和電氣化大幅度提高了生產(chǎn)效率；工業(yè)3.0則將自動化、計算機和機器人等信息化技術(shù)應(yīng)用到生產(chǎn)制造中。

可以看出，從工業(yè)1.0到工業(yè)3.0，其革命性的轉(zhuǎn)折點都來自于制造過程中的技術(shù)革新，從而帶來了生產(chǎn)效率的大幅提升。但是從工業(yè)3.0到工業(yè)4.0的推進，則與前三次大不相同。工業(yè)4.0帶來的革命，不僅涉及產(chǎn)品的組織生產(chǎn)，還包括與產(chǎn)品生產(chǎn)相關(guān)的周邊各種軟硬件的相結(jié)合，是真正將產(chǎn)品設(shè)計、產(chǎn)品生產(chǎn)、產(chǎn)品回收、產(chǎn)品管理等全方位實現(xiàn)全面智能化的軟硬結(jié)合的時代。

而全球經(jīng)歷了疫情等一系列新形勢對工業(yè)產(chǎn)業(yè)的影響之后，重新來看為什么要從制造邁向智造這個問題，或者說，如今工業(yè)界迫切希望通過智能制造來解決哪些發(fā)展痛點和現(xiàn)實的問題，顯然已經(jīng)與三年前有所不同。

除了提升生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本外，可以應(yīng)對長期風(fēng)險的供應(yīng)鏈韌性，強調(diào)靈活性、創(chuàng)新和彈性的生產(chǎn)流程，成為越來越多制造業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者關(guān)注的重點。這需要一個反應(yīng)敏捷的柔性制造體系來支持，可以實現(xiàn)靈活調(diào)整產(chǎn)線快速滿足不同的訂單需求。

如果說，工業(yè)3.0的重點是落腳在全面的自動化上，那么工業(yè)4.0則將進一步立足于全面的智能互聯(lián)。這意味著，要實現(xiàn)人、機、物、料、法、環(huán)的全面互聯(lián)，讓各個環(huán)節(jié)的信息和數(shù)據(jù)更透明，構(gòu)建起全要素、全產(chǎn)業(yè)鏈、全價值鏈的新型工業(yè)生產(chǎn)制造和服務(wù)體系。

而要實現(xiàn)這一切，有一個重要的基礎(chǔ)前提：數(shù)字化生產(chǎn)力。

數(shù)字化生產(chǎn)力，挖掘數(shù)據(jù)價值對抗不確定性

圖2（圖源：freepik）

美國商務(wù)部的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，工廠里計劃外的設(shè)備停機時間約占工廠整體制造成本的24%。這種計劃外的停機可能是由于意外的設(shè)備故障，或是材料短缺、產(chǎn)線排程問題等各種原因造成。而當(dāng)前的全球形勢下，這樣的“意外”也許在將來會更頻繁出現(xiàn)。

另外，庫存合理化一直是工業(yè)企業(yè)的一大管理痛點，主要源于上下游產(chǎn)業(yè)的信息孤島化問題。前文所提到的英特爾等國際大廠不得不放棄曾一度“堪稱完美”的Just in Time模式，其原因也在于此——地緣政治以及疫情等不可控因素，讓上下游供應(yīng)鏈的數(shù)據(jù)和信息壁壘進一步凸顯。

長期以來，工業(yè)企業(yè)在制定供應(yīng)鏈計劃時更多倚仗工作經(jīng)驗，物料信息、產(chǎn)品需求信息難以在產(chǎn)業(yè)鏈中實現(xiàn)跨環(huán)節(jié)的自由流通。再加上在供應(yīng)鏈成本壓力持續(xù)發(fā)酵、產(chǎn)品毛利逐漸攤薄的大背景下，企業(yè)急需構(gòu)建產(chǎn)業(yè)鏈上下游信息流通渠道，結(jié)合產(chǎn)品需求、原料供給和產(chǎn)能配置，科學(xué)和敏捷地調(diào)整生產(chǎn)計劃，提高產(chǎn)能利用率，減少庫存積壓，提升客戶滿意度，保障訂單穩(wěn)定到期兌現(xiàn)，從而實現(xiàn)具備高敏捷性和靈活性的產(chǎn)業(yè)協(xié)同。

數(shù)字化生產(chǎn)力，挖掘數(shù)據(jù)價值的重要意義正在于此，這是讓工業(yè)制造邁向智造的基礎(chǔ)，更將是應(yīng)對未來長期不確定性的重要技術(shù)手段。

那么數(shù)字化生產(chǎn)力如何落實？

全球領(lǐng)先的智能制造及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)整體解決方案服務(wù)商富士康工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)股份有限公司（簡稱“工業(yè)富聯(lián)”）以“ABCDE”提煉了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的五大要素。A是Analytic（分析），或者是Artificial Intelligence（人工智能），B是Big Data（大數(shù)據(jù)），C是Cloud Computing（云計算），D是domain（場域），E是evidence（實例）。其中A、B、C是互聯(lián)網(wǎng)的基本要素，D和E則強調(diào)了數(shù)字化工業(yè)一定要到具體的應(yīng)用場景中去，如CNC、焊接、組裝、包裝等各個生產(chǎn)場景，要有落地的應(yīng)用實例。

具體來看，機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)和自動化技術(shù)等數(shù)字化手段，能使工廠精確采集、分析和傳輸數(shù)據(jù)，從而為整個制造企業(yè)提供更高的效率、可持續(xù)性和質(zhì)量控制。數(shù)字孿生技術(shù)，則能通過匹配虛擬和物理世界，讓工廠可以在實際生產(chǎn)之前先對數(shù)據(jù)進行分析，對系統(tǒng)中的業(yè)務(wù)和其他背景數(shù)據(jù)進行監(jiān)控，從而幫助工業(yè)終端用戶實現(xiàn)更優(yōu)化的性能，同時提前規(guī)避可能出現(xiàn)的問題。這種實體設(shè)備與互聯(lián)網(wǎng)相互連接的制造系統(tǒng)，能對數(shù)據(jù)進行收集分析，對錯誤進行預(yù)判，并能通過融入機器學(xué)習(xí)等技術(shù)不斷進行自我調(diào)整，從而適應(yīng)不斷變化的環(huán)境。這樣，數(shù)據(jù)才真正產(chǎn)生了價值。

另外，人類的智慧如何融入到機器設(shè)備中更為關(guān)鍵。寧波市智能制造技術(shù)研究院副院長、副總裁（技術(shù)）肖勇在去年貿(mào)澤電子技術(shù)創(chuàng)新周期間的一場工業(yè)自動化為主題的演講中對此做過這樣的解釋——通俗地講，就是把人的智能（簡稱“人智”）從隱性知識提煉為顯性知識，進行模型化、算法化處理，再把各種模型化（機理模型、數(shù)據(jù)分析模型等）的知識嵌入軟件，軟件再嵌入芯片，芯片嵌入某個模塊，然后再把模塊嵌入到機器設(shè)備中，從而賦予機器一定的自主能力可讓機器具有一定程度的“智能”（簡稱“機智）?！叭祟愔R不斷進入軟件，知識載體由以碳基知識為主轉(zhuǎn)向以硅基知識為主，數(shù)字生產(chǎn)力激增。”

工業(yè)富聯(lián)首席執(zhí)行官鄭弘孟在和麥肯錫的一場訪談中指出，通常做數(shù)字化，除了IT還要物聯(lián)網(wǎng)化，比如說機器聯(lián)網(wǎng)。“人和機器是要‘有來往’的，”他強調(diào)，“很多公司（智能制造）為什么做不起來？因為人和機器沒有‘來往’。”

事實上，工業(yè)4.0的一個關(guān)鍵點，就是“原材料（物質(zhì)）”=“信息”，或者更廣義地來說，就是將物理空間里的一切進行信息化、數(shù)字化，終而實現(xiàn)整個生產(chǎn)力、生產(chǎn)過程的數(shù)字化，從而實現(xiàn)各個環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)的流動、分析和再造，形成統(tǒng)一的信息物理融合系統(tǒng)。在此基礎(chǔ)上，再加上工業(yè)企業(yè)外部價值鏈的橫向整合，以及網(wǎng)絡(luò)化和垂直集成的制造系統(tǒng)，就可以建立一個好的信息物理系統(tǒng)，可以實現(xiàn)生產(chǎn)和維護的自我管理，快速有效地應(yīng)對供應(yīng)鏈問題、質(zhì)量波動、訂單變更和設(shè)備停機等各類意外。

關(guān)鍵技術(shù)和未來趨勢

圖3（圖源：Freepik）

智能制造是一個復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)，包含了物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能、虛擬現(xiàn)實、區(qū)塊鏈、5G網(wǎng)絡(luò)等諸多前沿技術(shù)，涉及感知、自動化、網(wǎng)絡(luò)、人機交互、大數(shù)據(jù)等諸多層面。不過，目前這些技術(shù)中只有少部分已經(jīng)成熟落地，絕大部分還處于大規(guī)模爆發(fā)的前夜。

從技術(shù)變革層面看，當(dāng)前正在進行中的工業(yè)4.0將傳感器、機器、工件和工業(yè)軟件、IT系統(tǒng)在整條價值鏈上融合到一起。在整個推進過程中，從模擬到數(shù)字、從簡單到復(fù)雜、從集中式到分布式，以及越來越實時的數(shù)據(jù)傳輸、更長距離的無縫網(wǎng)絡(luò)連接、數(shù)字孿生等技術(shù)與工業(yè)的深度融合是主要的技術(shù)變革點。

其中作為工業(yè)4.0之路上基礎(chǔ)器件的各類傳感器，就如同給機器增添了“五官”，讓機器可以感知到環(huán)境狀態(tài)，這是成為智能機器的第一步。隨著近年來傳感器的低價普及，也為新一輪工業(yè)革命的推進降低了成本門檻，讓物理世界和數(shù)字世界之間的“縫合”更為順暢。在此基礎(chǔ)上，物理時空信息源源不斷地化作比特數(shù)據(jù)流，再通過工業(yè)軟件，人工智能算法/算力的提升，以數(shù)據(jù)和軟件重新定義了材料、零件、產(chǎn)品、工藝、產(chǎn)線、供應(yīng)鏈、系統(tǒng)的時空表現(xiàn)。

另一個重要的基礎(chǔ)是連接能力。實現(xiàn)更長距離的無縫網(wǎng)絡(luò)連接，是推動工業(yè)智能應(yīng)用和創(chuàng)新，實現(xiàn)工業(yè)4.0的關(guān)鍵技術(shù)基礎(chǔ)。

以一座智能工廠為例，其產(chǎn)生的價值很大程度取決于連接資產(chǎn)、流程、人員和設(shè)備的能力。比如，當(dāng)所有的生產(chǎn)節(jié)點、工廠內(nèi)的設(shè)備應(yīng)用可以通過互聯(lián)互通實現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控和可見性，再與機器學(xué)習(xí)等技術(shù)相結(jié)合，才可能進一步解鎖更多高級功能，如預(yù)測性維護或數(shù)據(jù)驅(qū)動型即服務(wù)的業(yè)務(wù)模式。

德勤的調(diào)查報告指出，就現(xiàn)階段來看，互聯(lián)互通依然是打造智能工廠時面臨的首要挑戰(zhàn)。比如，在鋼筋水泥鑄就的工廠中，Wi-Fi信號和蜂窩連接信號經(jīng)常不穩(wěn)定。即使在同一工廠網(wǎng)絡(luò)內(nèi)，每項設(shè)施的布局、設(shè)備和產(chǎn)品都可能是獨一無二的。那么車間內(nèi)的各種機器、傳感器以及其他設(shè)備如何連接起來并相互緊密工作？工廠如何實現(xiàn)智能化管理多種不同設(shè)備？這些都有賴于強大、穩(wěn)定、靈敏的連接技術(shù)。 目前在連接層面面臨的主要挑戰(zhàn)是工業(yè)設(shè)備種類、通信協(xié)議、數(shù)據(jù)格式繁雜，尚缺乏有效的技術(shù)手段低成本、便捷地實現(xiàn)連接。

未來還有哪些趨勢需要重點關(guān)注？

圖4（圖源：freepik）

研究機構(gòu)Gartner近日發(fā)布了2023年需要探索的十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢中，提到了包括數(shù)字免疫系統(tǒng)（Digital Immune System）、行業(yè)云平臺（Industry Cloud Platforms）、無線價值實現(xiàn)（Wireless Value Realization）、自適應(yīng)AI（Adaptive AI）等一系列與加速工業(yè)智能化數(shù)字化升級的相關(guān)技術(shù)。Gartner認(rèn)為，這些技術(shù)能夠幫助企業(yè)機構(gòu)優(yōu)化韌性、運營或可信度，擴展垂直解決方案和產(chǎn)品交付，并利用新的互動形式、更加快的響應(yīng)機會進行開拓。

鄭弘孟提到工業(yè)富聯(lián)接下去三到五年再數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型上要持續(xù)抓緊去做的三大方向，或許也能提供一種思路：

• 持續(xù)在能源管理上下功夫 。作為全球性的制造企業(yè)，工業(yè)富聯(lián)大量使用能源來加工，因此對新能源持續(xù)開發(fā)以及能源管理的數(shù)字化，是很重要的方向。

• 盡快建立生態(tài) 。把更多的供應(yīng)鏈，更多的生態(tài)結(jié)合起來，變成一個趨勢。

• 挖掘機器人化的生產(chǎn)空間 。從過去的自動化生產(chǎn)到智能化生產(chǎn)，很快會轉(zhuǎn)向機器人化的生產(chǎn)。

結(jié)語：重新思考人與機器

值得一提的是，2020年，全球疫情的第一年，歐盟委員會提出了“工業(yè)5.0”的概念。2020年9月歐盟委員會發(fā)布了《工業(yè)5.0的使能技術(shù)》，此后又于2021年1月發(fā)布了《工業(yè)5.0——邁向可持續(xù)，以人為本和彈性的歐洲產(chǎn)業(yè)》。

工業(yè)5.0源于“工業(yè)4.0”的概念，但其革命性在于，工業(yè)5.0重要的考慮因素之一是打開人與機器人之間的物理接口。工業(yè)5.0更加需要讓機器人去做那些單調(diào)、危險、臟亂差的工作，人類則是去做富有創(chuàng)造性和感興趣的工作，但機器人更能夠理解人類在工作中的意圖以及思考。這意味著，機器和人的智能要在未來深度融合，而非簡單的替代。

比起僅僅強調(diào)追求生產(chǎn)效率及經(jīng)濟效益，它提供了一個不同的側(cè)重點——更強調(diào)整體價值導(dǎo)向，突出了研究和創(chuàng)新的重要性，強調(diào)以人為本、可持續(xù)性和彈性，以支持工業(yè)在全球范圍內(nèi)為人類提供長期服務(wù)。