最近幾年，智能制造成為學術界和企業界共同關注的熱點問題。盡管如此，人們對智能制造概念本身的認識卻未達成共識，并存在諸多模糊的認識。企業界的推進過程更是遇到多方面的困惑。本文針對這些問題，進行分析和討論。

智能制造的概念

漢語中的“智能制造”對應兩種英文表述，分別是smart manufacture 和 intelligent manufacture。其中，intelligent manufacture的提法出現更早，但多數場合指的卻是 smart manufacture。在中國工程院《中國智能制造發展戰略研究報告》中，把智能制造分成 3種遞進發展的范式：數字化制造、數字化網絡化制造和新一代智能制造。smart manufacture主要對應數字化網絡化制造，而intelligent manufacture則對應新一代智能制造。

在黨的十九大報告中明確指出，要促進工業互聯網的應用。重點是推進數字化網絡化制造。因此，有必要對 smart manufacture 進行進一步解釋。其字面含義是賦予企業快速響應內部和外部變化的能力。快速響應之所以重要，是因為市場競爭日趨激烈，使得響應速度越來越重要。

從目標上看，smart manufacture 與 flexible manufacturing（柔性制造）相似。但從手段上看，前者側重用ICT（信息通信技術）的應用。與傳統信息化相比往往需要對設備、組織、流程、工作方式、商業模式等方面的改造，而不是單純的 ICT技術應用。因此，smart manufacture 往往被理解為 ICT 技術與制造業的“深度融合”。一般來說，智能制造不僅涉及制造相關的過程，智能服務和智能產品也常常被納入智能制造的范疇。

可以用 4個基本要點理解上述智能制造的內在邏輯：ICT技術的深入應用是智能制造的出發點；價值創造是智能制造的目的和歸宿；快速響應變化是智能制造的外部特征；協同、共享和重用是智能制造進行價值創造的內在機制。

1）強調“ICT 技術的深入應用是智能制造的出發點”，是因為智能制造的歷史機遇是 ICT技術的發展帶來的，要避免把智能化與傳統的自動化、信息化混淆起來，從而忽視真正的智能化工作、喪失歷史的機遇。智能化相關思想并不是現在才有的，但只有在ICT技術高度發達的條件下，過去的設想才能具備技術和經濟可行性。

2）提出“價值創造是智能制造的目的和歸宿”的背景，是反對為技術而技術、盲目采用先進而無用的東西。這種擔憂不是“杞人憂天”，而是已經有了蔓延的可能。為此，智能制造必須以服務于企業真實的業務需求。很多企業對智能化的需求是隱含的。推進智能制造往往需要企業進行轉型升級，改變生產經營方式，才能找到合適的場景，以便于創造價值。這就是ICT技術與工業“深度融合”的含義。

3）“快速響應變化是智能制造的外部特征”。隨著的競爭不斷加強，快速響應的重要性越來越大。例如，在手機、汽車等行業，快速響應的價值體現在新產品上市的速度上。推出新一代產品的快慢，很大程度上決定了企業的盈利情況。在另外一些對原料價格敏感的行業，快速響應供應鏈變化的能力決定企業的盈虧。所以，智能制造最重要的作用之一就是加快響應速度。

4）“協同、共享和重用是智能制造進行價值創造的內在機制”。ICT技術能夠顯著促進人與人、機器與機器、人與機器、企業與企業、部門與部門之間的協同。減少時間上的耽擱、減少界面上的失誤。還可以通過對物質、人、知識或信息的共享來降低成本、提高效率和質量。在智能制造時代，知識的重用變得越來越重要。例如，通過模塊的重用，可以減少研發過程不必要的時間和資金投入，并有利于提高質量、降低成本，提高經濟性，并支撐快速響應。

智能制造有很多典型的模式或體系，其中最著名的是德國工業4.0和美國工業互聯網。

智能制造與人工智能、自動化

隨著人工智能技術的迅速發展，圖像、語音識別等技術開始廣泛用于生產制造的過程，幫助人類從枯燥、惡劣的工作環境中解放出來，意義重大。故而，有人認為“智能制造就是人工智能在制造業的應用”。但這個觀點并不準確、且非常容易對公眾產生誤導。

人工智能傳統上有 3個學派。符號主義又稱計算機學派，側重模擬大腦的邏輯推理功能；聯接主義又稱人工神經元學派，側重模擬腦的結構，擅長知識的學習；行為主義又稱控制論學派，側重模擬腦體的協同、追求知行合一。在很多學術場合下，人工智能專指前面兩個學派。以深度學習為代表的所謂“新一代人工智能”就是聯接學派發展而來。

然而，與智能制造聯系最緊密的應是控制論學派。控制論的主要思想可追溯到 20 世紀 40 年代維納的《控制論》。維納研究了動物和機器的差別，認為動物區別于機器的一個顯著特征是對信息的感知和處理；動物能隨時感知外部環境的各種變化而調整自己的行為，而不像多數機器那樣只按既定的邏輯順序執行。這一理論的實質就是主張將感知、決策和執行3個要素統一起來。

維納的思想隨著工具手段的發展促進著理論和實踐的進步。“感知”和“決策”本質上是針對信息的，而“執行”最終是針對物質實體的。所以，兩者的統一需要將信息和物理聯系起來。這種思想在瓦特蒸汽機中就有體現。但是，蒸汽機的感知和計算，是用機械裝置這種物理實體實現的。這種實現方法非常巧妙，卻不具一般性、難以推廣。這種約束直到弱電的出現，信息的感知和計算可以用弱電來實現，并轉化成強電來驅動物理實體。于是，依靠“電”這種手段，把信息領域和物理領域聯系了起來。控制論就是在這種背景下產生的。控制理論中，經典的模型是用傳遞函數、狀態方程描述的。某種意義上說，這種模型的廣泛使用與最初的技術手段有關，控制器往往是用電感、電容等電子元件搭建的。這種模型雖然簡單，但應用上還是有局限性的。到了計算機時代，能描述的數學模型大大拓展、具有了一般性。后來，互聯網的應用又使得人們對資源的可觀、可控能力大大提升，進而把人類帶入了智能制造的時代。因此，智能化和自動化的理論一脈相承，但實現手段有極大的改善。

從經濟學上看，可觀、可控能力的提升，導致資源配置能力的加強、進而導致經濟性的改善。具體表現為，傳統自動化往往局限于較小空間范圍內，而智能制造能夠實現跨區域、跨部門乃至跨企業的大尺度控制和優化。例如，上海優也信息科技有限公司在山東某鋼廠的工作，實現了煤氣產生方、使用方和緩沖方的實時優化調控。技術原理雖然容易理解，但相關設備分布在幾平方千米的范圍內，離開互聯網的支撐，是不具備技術可行性的。所以，ICT基礎技術條件的改變是推進自動化走向智能化的關鍵因素。

相比而言，自動化偏重代替人的體力勞動，而智能化則偏重代替人的腦力勞動，也就是決策。這也是兩者的一個重要區別。因此，知識的數字化、模型化、軟件化，促進機器的認知和決策能力，是智能制造的關鍵技術。

智能制造的典型流派：工業4.0

工業 4.0 的概念是德國工程院 2013 年提出的。其標志性特征可以歸納為“具備個性化定制生產能力的自動化流水線”。這個特征是理解工業 4.0的一把鑰匙，能把技術的經濟性和對技術需求聯系起來，從而幫助人們理解工業 4.0 是如何把技術可行性和經濟可行性統一起來的。從技術上看，工業 4.0的生產模式繼承了流水線低成本、高效率的優點，又克服了流水線在產品變化時靈活性差的缺點。從經濟上看，滿足個性化需求可以獲得更好的經濟價值。可以設想，如果用傳統生產方式進行定制化生產，產品設計、工藝設計、生產組織的時間和經濟效益都難以保證、甚至不具備經濟性。

工業 4.0 的生產方式對生產組織、銷售采購、設計服務等業務造成極大的挑戰。而智能化的特長，恰恰適合應對這些挑戰。例如，通過對模塊、工藝知識的重用，可以顯著減少研發和試生產的時間；通過信息的橫向集成應對銷售采購和供應鏈方面的挑戰；通過縱向集成應對生產組織管理的挑戰；通過端到端集成應對設計服務業務上的挑戰。再如，個性化生產導致生產組織和調度非常復雜，需要采用賽博物理系統（CPS）技術才能解決。

推進工業 4.0是個長期的過程，企業要根據自身的需求推動，不必被概念所束縛。工廠的自動化、定制化的程度可高可低，關鍵是有利于促進企業的競爭力。事實上，由于行業和地區的發展不均衡，自動化、定制化程度和難度都有顯著差別。例如，在鋼鐵行業，由于自動化程度高、產品切換簡單、物料跟蹤相對容易，先進企業在幾十年前就具備了定制化生產的能力。但是，在某些離散制造業，產品切換非常復雜，甚至要進行流水線的改造。在這些行業，推動自動化的難度都很大，智能化就更難了。事實上，德國提出工業 4.0 的背景主要針對這些相對困難的離散制造業。在離散制造業，數字化相關技術的發展，能將過去困難的問題變得容易。

有觀點認為，工業 4.0 是工業 3.0 發展成熟之后的結果。現在看來，這種觀點是片面的，可能會阻礙人們有益的探索。事實上，紅領制衣是在人工操作的流水線上從事個性化定制，從工業 2.0 向 4.0 進軍。西門子成都工廠號稱“工業 3.8”工廠，能夠在流水線上切換產品類型，但工廠的人工操作同樣也很多。應該注意到，雖然兩個企業都有大量的人工操作，但車間內的物流配送都是自動化的。由于定制化生產的物流很復雜，沒有自動化、智能化的支撐，管理上就很難搞好。這種模式有一定的代表性，值得很多企業學習和關注。

有人認為，工業 4.0 發展到一定程度，必然取代工業 1.0~3.0。但工業 4.0 只是工業技術發展到一定程度的標志性成果，并不意味著所有企業都采用工業4.0的生產方式。其實，發達國家的高端制造業，現在也并非完全處于工業 3.0 階段，很多高端設備、奢侈品要靠手工制造。而且工業 1.0~4.0各有優勢、會長期共存。所以，企業是否推進工業 4.0 的生產模式，關鍵要看經濟上是否合算。

智能制造的典型流派：工業互聯網

工業互聯網是美國 GE公司在 2012年提出的概念，后來影響了美國乃至世界范圍內的企業。相比之下，工業 4.0體系以車間的生產過程為核心，而工業互聯網側重更大范圍的協同。

工業互聯網思想在實踐過程中產生。維修人員很早就發現，通過互聯網遠程診斷醫療設備的狀態，可以顯著提高工作效率、降低維修成本。后來有人把這樣的想法用于飛機發動機狀態的診斷和維護。類似案例促成了工業互聯網思想的產生。故而，有人把設備的“預測式維護”當成工業互聯網技術應用的標志性場景之一。工業互聯網強調實時連接“智能機器”“高級分析”和“工作人員”3種要素。其中，智能機器是安裝各種傳感器、控制器和軟件的機器；高級分析是包含各種專業領域知識的數據分析算法；工作人員是指通過互聯網參與設計、操作、維護等工作的各類工作人員。

美國 GE公司意識到，工業互聯網可以幫助制造企業向服務業延伸和轉型。故而，GE公司試圖借助這種潮流，通過幫助其他制造企業轉型，實現 GE 公司自身從“制造企業”到“軟件企業”的轉型。GE公司著名的工業互聯網平臺 Predix就是在這種思想下產生的。但 GE在推動 Predix時有些操之過急，導致技術的投入產出比不合適，遇到了不少的麻煩。

智能制造的中國觀點

“流水線上的個性化定制”和“設備預測式維護”常被看作工業4.0、工業互聯網的“標簽式特征”。然而，多數企業未必需要個性化定制、多數設備也未必能夠做到預測式維護。這些問題給很多企業帶來了困惑。面對這些困惑，需要更加深入的思考。

人類努力工作的目的，是為了人類自身更幸福。而當經濟發展到一定的程度，人類開始追求更好的工作環境。這時，更人性化的工作環境意味著對優秀人才的吸引力更大，故而能為企業帶來經濟價值，因此可以從人類如何工作的角度，分析未來工業的明天。

事實上，國內有多家科技團隊，不約而同地從“人”的角度，分析了智能制造未來的發展思路。

平行系統的概念來源于2004 年王飛躍發表的《平行系統方法與復雜系統的管理和控制》文章中。平行系統采用復雜系統研究中的“多重世界”觀點，對復雜系統進行建模時，不再以與實際復雜系統的逼近程度作為唯一標準，并將平行系統看作是實際復雜系統的一種可能的替代形式和實現方式，實際復雜系統的行為與平行系統的行為“不同”但卻“等價”。對于復雜的制造系統，如石化生產、機床制造等，通過建立與實際系統平行運行的人工制造系統，并在人工系統上虛擬運行和優化生產方案、利用虛擬系統培訓員工、預測實際系統維修維護節點，形成平行制造系統，可以為企業節省成本、提高效率。在平行工業時代，一方面，企業可以借助虛實系統的平行演化及閉環反饋，協同優化管理系統內部流程執行、生產制造以及資源調度。另一方面，基于知識自動化技術，社會情報服務系統實時將數據轉化為客戶需求，快速響應市場變化，同時通過任務分解、快速重組、眾包等方式集合小微創新和群體智慧來創造產品，從而減少投放時間、增加市場份額。同時，網民借助物聯網、互聯網、移動互聯網的無縫連接，表達自身個性化需求及創意，可全面參與產品創新的整個生產制造流程，實現實時化、個性化、大規模的“靈敏”移動“智造”。這種平行工業時代的制造模式稱之為平行制造。

2016年胡虎趙敏等提出“三體智能”的思想，從物理實體、意識人體、數字虛體之間聯接融合的角度，觀察智能的發展路徑。2017 年，周濟等提出 HCPS（human-cyber-physical systems，人-信息-物理系統）的思想，提出人借助賽博（Cyber）空間改變人與物理世界的關系。

與國外相關理論對比，這些思想的相似度很高，都著眼于人在智能制造發展過程中的作用和角色。這些思想雖然抽象，卻是有操作性的。其發展的邏輯，可以從互聯網的應用談起。

隨著自動化的發展和廣泛應用，人類逐漸擺脫繁重的體力勞動。在此基礎上，又可以通過互聯網讓人體逐漸遠離危險、惡劣的工作現場。換句話說，工作人員可以通過賽博空間來管控物理世界。

人類通過這種方式工作時，本質上起到了決策算法的作用。于是，計算機代替人類決策的可能性進一步提升。決策的基礎是知識和信息，擁有更多知識和信息的主體，有條件做出更優的決策。在傳統工業階段，人類的很多信息是通過感覺器官獲得的，而機器獲得的信息有限。這時，人類具有信息優勢，故而有條件做出更優的決策。但是，在新的工作模式下，人類從現場獲得的所有信息都是從計算機獲得的，人類的信息優勢不再了。這時，只要計算機補上“知識”的短板，并具有處理信息能力更強、更快的優勢，就可能獲得更加顯著的“決策優勢”。所以，在進一步的發展過程中，人類會把越來越多的知識賦予計算機。另外，隨著數據的不斷積累，將逐步進入工業大數據時代，計算機主動獲得知識的能力也會越來越強。這樣發展下去，機器代替人類決策的能力將會越來越強，在某些場景下甚至超越人類本身。這樣，人類將進入“新一代智能制造”階段，或真正的intelligent manufacture時代。

在這個時代，人類將會脫離對Cyber空間的實時控制，有利于擺脫緊張、枯燥的腦力勞動，進而從事具有創造性的、對 Cyber空間的完善性工作，為Cyber空間注入新的知識。

一定程度上，新一輪工業革命中的智能制造就是綜合利用搜索技術、先進的生產制造技術、社會服務應用（社會媒體）及泛在的移動終端設備，通過眾包等方式讓社會民眾充分參與產品的全生命周期生產制造過程，實現實時化、個性化、大規模創新和“敏捷移動智造”，或稱社會智造。不久的將來，一個企業的競爭力和實力，很大程度上可能并不取決其外在規模與資產的大小，而取決于其掌控動態網群組織（cyber movement organization，CMO）的手段和能力，取決于其對虛實互動的認識、實踐和效率，取決于與其伴生的人工企業之規模和深度。工業化和信息化的深度融合必將是平行工廠、平行企業、平行制造的應用和普及。

智能制造推進路徑的策劃

“ICT 技術與制造業的深度融合”是認識智能制造的一個角度。然而，很多企業發現，采用了機器人設備，成本增加了，效益卻沒有增加；收集了大量的數據，卻難以發現有價值的知識；降低了勞動者的工作強度，卻沒有產出更多的價值。這讓很多企業陷入困惑。

上述現象的本質，是技術的經濟性差、沒有取得經濟上的成功。事實上，技術先進與經濟性好并不是一回事。經濟學家熊彼特很早就意識到這個問題，他指出：發明并不等于創新，只有將發明用于經濟活動并且取得成功才是為創新。

推動智能制造健康發展，關鍵是要讓技術具備良好的經濟性。為了提高經濟性，新技術的采用“要雪中送炭，不要錦上添花”。企業對技術有強烈需求時，技術才具備經濟性。這個原則，在智能制造時代仍然成立。

企業需求不是抽象的，而是來源于具體業務場景。業務場景不同，需求的強度就不同、帶來的價值就不一樣。例如，GE公司的技術用在飛機發動機上具備經濟性，但用在廉價玩具飛機上可能就不具備經濟性。從趨勢上看，先進技術用在高端產業的價值大、用在低端產業的價值就小。中國的低端產業多、比例大，這是中國企業推進智能制造時困惑更多的原因。

具體地看，鑒于中國低端制造業相對較多、勞動力成本相對較低的國情，智能制造不能只是著眼于讓機器代替人的工作，更要著眼于幫助人更高效地工作、讓機器做得比人更好。在適合智能制造的場景中，人類的工作效果往往受制于生理約束、尤其是腦力約束。這時，智能制造的技術優勢就容易轉化成經濟優勢。智能制造的相關理論，都會針對一個復雜的 Cyber 空間、涉及極其復雜的協同工作和大量資源的實時調動。這時，決策過程的復雜性就會沖擊人的腦力極限。所以，用智能化的手段，就能把相關問題管理的更好，進而可以創造更多的價值。

中國企業的困惑往往是因為難以找到適合智能制造技術的場景。對此，企業家應該主動改變企業本身來創造新的業務場景。這種工作實際上是為智能技術的應用創造了合適的需求。這樣才是 ICT技術與制造業的“深度融合”。而“創造場景”的活動本質上就是所謂的“轉型升級”。轉型升級是工作流程、組織結構、業務模式、商業模式的改變，是資源的重新配置，也是質量效率的提高、研發服務等業務的增強。

智能制造能夠推進企業轉型升級。這種現象可以換個角度表述，轉型升級為智能制造技術創造需求和合適的應用場景。從這個角度認識的意義在于，推進智能制造首先應該是企業家考慮的戰略問題，而不是技術人員負責的技術問題。技術人員往往只能從固有的業務場景考慮問題，自然會遇到很多困惑。企業家考慮清楚了，才能建立適合智能制造的業務場景，為技術創造需求。當然，企業轉型升級并非為了應用智能制造技術，而是為了適應社會發展和市場的需要、提高企業的經濟性。

企業推進智能制造的外部環境

很多人意識到，智能制造的很多理念、理論和技術其實“并不先進”，幾十年前就有人提出過、研究過、實踐過。事實正是這樣，從根本上說，變化的不是人的思想，而是社會需求和技術條件。這些變化使得相關技術的經濟性發生了本質性的變化。

從技術可行性方面看，隨著ICT技術的發展，計算機和互聯網的性能越來越好。過去很多無法實時感知、實時處理的信息已有實現的條件。同時，相關技術成本的降低、互聯網可配置資源的增加，也使得很多場景的技術經濟性發生逆轉。

從需求角度看，國家的經濟轉型、老齡化等挑戰，為推進智能制造帶來了巨大的需求和動力。改革開放40年來，中低端制造業幾乎全面過剩、市場競爭越來越激烈。在此背景下，企業必須提高質量、加強創新和服務能力、提高快速響應能力。同時，勞動力市場也由“無限供給”變成了“供不應求”，企業的勞動力成本不斷上升。在可以預見的未來，兩種趨勢將越來越嚴重，并影響經濟的發展速度。如果不能提高勞動生產率和產品附加值，中國的經濟發展就會停滯、乃至衰退。這是中國必須推進智能制造、加快企業轉型升級的根本原因。

企業轉型升級的方向，要遵從社會和市場發展的規律、避免方向的偏離。就此而言，無論是社會需求還是技術能力，都需要企業更加重視產品質量。企業必須拋棄過去重成本、輕質量的觀念和傳統，也不能拋開基本的質量要求滿足個性化需求。事實上，個性化定制往往針對質量要求較高的人群。所以，用低質量的產品去滿足個性化需求，往往與經濟性背道而馳。

企業的轉型升級還要把握好節奏、要結合具體的國情，不能盲目地減人、提高自動化智能化程度。勞動者素質相對較差、管理水平相對較低是中國企業普遍存在的問題。部分企業因人為因素導致的失誤遠遠多于企業的利潤。所以，用智能化的技術兼顧代替人、幫助人、管理人，就會得到很好的經濟效果。

然而，人們往往傾向于掩蓋與自己相關的“跑冒滴漏”。所以，對管理者來說，價值損失往往是隱藏的。要改變這些現象，企業通常需要首先進行組織流程和制度的變革、改變利益關系。這在本質上也是一種轉型升級。

結 論

從某種意義上說，轉型升級和ICT相關技術的應用是一體兩面。但在實際運作過程中，卻是由不同層級的人員來實施的。如果兩者的協同互動處理不好，就很難推動。顯然，企業轉型升級的目的不是為了應用智能制造的相關技術，而是為了適應市場和環境的變化。因此，轉型升級的方向，首先應該由企業家來把握。從技術經濟性的角度看智能制造，絕不是單純的科技問題，而是要看到企業管理、社會發展等方面的問題。只有在這樣的視野下，才能避免片面地認識問題。

智能制造的目的是創造價值，對智能制造的研究應該圍繞著技術如何創造價值展開、而不是沉溺于學術概念。這就要理解智能制造創造價值的邏輯。從手段上看，智能制造可以看作ICT技術與制造業的深度融合，也就是用ICT技術提升企業相關業務的經濟性。提升經濟性的方式一般是促進企業相關業務活動中的多方協同、資源共享、知識重用。

智能制造的推進往往是一個困難的過程，這個過程通常與企業轉型升級過程相伴。技術應用都是需要付出成本的，只有將技術用于合適的場景，創造的價值才能超過成本的支出。對中國很多企業來說，這樣的場景并不是天生存在的，需要通過轉型升級才能創造出來。