當(dāng)我們一步步的把方法、知識和經(jīng)驗變成軟件和模型的時候，是不是在一步步的走向智能？大家應(yīng)該很清楚，在過去幾年里，浮躁不是少數(shù)人的行為，特朗普讓許多中國人頭腦清醒了起來。2014年到2016年我們講論智能制造，2017年和2018年講再論智能制造，我們必須搞清楚智能制造是什么，智能制造是用軟件來定義控制數(shù)據(jù)的自動流動，解決復(fù)雜產(chǎn)品的不確定性問題。

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制造業(yè)大而不強

說到底是：研發(fā)不強

當(dāng)然，不僅僅是生產(chǎn)，它既有研發(fā)工藝生產(chǎn)交付交付或者維護維修過程，以及整個的綜合管理體系。我來說一個數(shù)據(jù)，真實的廣東省經(jīng)濟的數(shù)據(jù)。廣東省GDP中國第一大省，但是90%的企業(yè)單位沒有自主研發(fā)能力，大家想一想是不是很可怕？換句話說，我們是代工廠或山寨工廠，是血汗工廠。

主席多次講過，中國制造大而不強在哪？是研發(fā)不強。我看了很多材料，我們工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)秀案例也好，評價也好，應(yīng)該是把研發(fā)設(shè)計放在第一位，生產(chǎn)制造放在第二位，綜合保障和服務(wù)大數(shù)據(jù)采集放在第三位，運營管理和物流放在第四位，但是在全國報上來的材料里，運營管理和物流的項目報的最多，其次是交付維維護，第三是智能制造過程，而最難的研發(fā)設(shè)計反而報的項目最少。

華為為什么牛？去年我在福州參加了華為全球大會，2018年的專利統(tǒng)計中，歐洲所有專業(yè)里，專利數(shù)量西門子第一，華為第二。為什么美國舉全國之力來收拾華為？是不是美國人感到害怕？因此我們一定要清楚智能制造是要干什么，智能制造是全員的事，不是某幾個人的事。

我們企業(yè)轉(zhuǎn)型升級相當(dāng)于做手術(shù)，一個人要做手術(shù)，首先要做診斷，除非是車禍緊急救援，普通情況下不把病情查清楚你敢下手么？一定是先診斷清楚才開始做，瞎做的結(jié)果一定會是投入大量資金后走到溝里去。同理，企業(yè)的能力和水平在哪個點上，每個企業(yè)的水平不一樣，制造流程中，設(shè)計、工藝、制造、生產(chǎn)、設(shè)備維修、交付等環(huán)節(jié)，從哪開始做，先做哪個系統(tǒng)后做哪個，一定要搞清楚。

比如說，中國過去幾十年里在ERP上吃了大虧，為啥？2003年到2005年，聯(lián)想和華為先上了ERP系統(tǒng)，當(dāng)時的生產(chǎn)情況挺好的，結(jié)果到了2005年，華為發(fā)現(xiàn)了輸入包不完整的問題，華為馬上就換了PLM系統(tǒng)，虛擬的模型包不完整了，吃了很多虧。什么意思呢？ERP和PLM系統(tǒng)緊密關(guān)聯(lián)，它的MBOM一定來于PLM。很多系統(tǒng)是前面做不好，后面做了就推翻重來，這就是中國的企業(yè)大部分吃很多虧的原因。

最典型的案例就是西門子的安貝格城化工廠。他們原先生產(chǎn)PLC控制器，每天生產(chǎn)6萬個，每個都不一樣。首先個性化定制的結(jié)構(gòu)不一樣，接口標(biāo)準(zhǔn)不一樣，總線不一樣，通信協(xié)議不一樣，軟件不一樣，印刷板不一樣。原先是千分之五的不合格品率，轉(zhuǎn)型升級之后，現(xiàn)在是百萬分之五不合格品。

我也碰到很多企業(yè)問我，我們花了很多錢上的項目都沒有得到什么效益，我說路線錯了，選型錯了一定不會見效。在第四次工業(yè)革命的轉(zhuǎn)型過程中，一定會有一部分企業(yè)發(fā)展壯大，形成國家能力，也一定會有大量的企業(yè)走錯路。

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“云大移物智”

“云大移物智”不是單獨存在的，它有關(guān)聯(lián)關(guān)系的，要是只單獨考慮某一個問題，一定會出大錯誤。

但是在過去幾年里，好像在講智能制造時不講“云大移物智”，整個人就都傻了，是吧？我不知道大家有沒有思考過這樣一個問題，如果我們的集成電路芯片做好了，我們的工業(yè)基礎(chǔ)軟件做好了，“云大移物智”完全可以隨便搭建。構(gòu)成智能制造的基礎(chǔ)是集成電路芯片和基礎(chǔ)工業(yè)軟件，必須先解決這兩個關(guān)鍵問題，這兩塊如果沒有，“云大移物智”全是空中樓閣！

當(dāng)然，我不反對推進機器人無人工廠，但核心應(yīng)該是經(jīng)濟性，合算不合算，不合算就晚點再上，一定要算好賬。我到德國考察多年，發(fā)現(xiàn)德國二戰(zhàn)后的工業(yè)發(fā)展是一步一個臺階的往上走。我們中國的工業(yè)在改革開放的四十年里取得了巨大的成就，但是我們要正確認(rèn)識我們在哪？反過來說，如果沒有西方國家?guī)装倌旯I(yè)發(fā)展的道路，我們這四十年能走的這么快嗎？跟著走容易，創(chuàng)新難。

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用管理簡化技術(shù)問題

我們總是試圖用技術(shù)來進行管理，很多領(lǐng)導(dǎo)說買ERP，我買了世界上最好的管理軟件，為啥管理上不去？你買個軟件就能解決管理問題了嗎？這是兩件事情。你為啥不向任正非學(xué)習(xí)呢，看看他們是怎么做的。

西方人思維是，利用管理來簡化技術(shù)問題。比如說成飛公司流程檢測項目，當(dāng)時就是集團數(shù)碼幫助做的，做的非常好。把整個生產(chǎn)流程和管理流程簡化了，再做信息化不就簡單了？當(dāng)時咱們空軍司令員許其亮在豐臺空軍招待所講過，標(biāo)準(zhǔn)化的問題是把復(fù)雜問題簡單化，簡單問題流程化，流程問題信息化，用管理來解決很多技術(shù)問題。

所以智能化的意義在于從管理入手，實際上很多問題不用解決。實際上現(xiàn)在的工業(yè)已經(jīng)不是傳統(tǒng)工業(yè)，傳統(tǒng)工業(yè)是基于實物的，質(zhì)量管理體系只管實物。現(xiàn)在航空工業(yè)的質(zhì)量體系，比如在一架飛機研制過程中，首先定義的是軟件采用什么版本，同一個飛機幾十家甚至上百家場所參與，用同一個軟件同一個版本，送來的模型不僅有幾何外形，還有材料數(shù)據(jù)，可以在計算機上算飛機的功能和性能，減少了大量的轉(zhuǎn)換。這就是用管理來減少轉(zhuǎn)換技術(shù)。

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對人工智能的認(rèn)識

實際上，對人工智能的認(rèn)識，西方講的是從數(shù)據(jù)到信息到知識再到智慧。數(shù)據(jù)是過去過程，通過信息知識關(guān)聯(lián)，再到知識形成整體，最后進行系統(tǒng)整合。關(guān)于人工智能的建議，現(xiàn)有的所有科學(xué)方法和原理都解讀不了人的大腦，對人的智能認(rèn)識，我們現(xiàn)在是一片空白。

我們?nèi)祟愑?000億個腦神經(jīng)細胞，但是世界最領(lǐng)先的團隊也只能模擬52個腦神經(jīng)細胞的連接關(guān)系。大家可以思考一個關(guān)于大腦和電腦的問題，電腦有CPU，每個CPU有很多核，如果一個核相當(dāng)于一個人腦細胞的話，有個最大的問題就是新陳代謝。

人的一個腦細胞死亡了，可以自動從腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上剝離，通過靜脈血液排出人體。人還有干上的腦細胞，干上的腦細胞不但可以制造新的腦細胞并自動連接上腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還可以把原來腦細胞的知識自動傳遞到新的腦細胞中來。

再看集成電路，14nm的集成電路是目前最經(jīng)濟性最好的，可能有人會告訴我，現(xiàn)在美國已經(jīng)推出7nm的集成電路了，它的經(jīng)濟性其實不好。集成度越高、內(nèi)部線條越細，其內(nèi)部的效應(yīng)使集成電路到了天花板，當(dāng)然還有耗能問題。AlphaGo耗能300kW，一千多顆CPU，170多個GPU。

我后來開玩笑說，我們輸給AlphaGo，但我們一碗豆?jié){兩根油條就能工作。所以仔細考慮之下，人工智能問題沒有那么簡單。中科院人工智能研究的幾個頂尖專家告訴我，人工智能現(xiàn)在還達不到三歲的水平。

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正確理解智能制造

接下來，我們要正確理解智能制造，一個復(fù)雜的組織體制應(yīng)該怎么樣？智能工廠的大腦在哪？它是在決策層還是管理層。五年前有個領(lǐng)導(dǎo)跟我說，我知道什么叫智能制造，我說那你說一下吧，他說機器換人就是智能制造，我就笑了，我說先用機器把你換掉，他傻了。

我是什么意思呢？意思是所謂的機器換人只是低端工作，高端工作的智能絕大部分決策管理還是靠人來完成。

因此我個人認(rèn)為什么是智能制造呢？是在正確的決策管理下形成的自主研發(fā)體系。再多的機器人、再多的數(shù)控數(shù)控設(shè)備、再多的智能倉庫和智能物流，也還是停留在操作層面的，仍然是自動化的傳承，不是智能制造。

如果把智能制造比作一場馬拉松比賽的話，我們中國智能制造作為其中一名運動員正在熱身，尚未上場。現(xiàn)在這些工廠搞的僅僅是生產(chǎn)線上的小事，還是過去的自動化。

我再說一個常識性的東西，可能大家都沒有想過。大家都看到工業(yè)4.0發(fā)展或四次工業(yè)革命發(fā)展的圖了，大家反思一下，第一次第二次第三次工業(yè)革命，哪一次不是幾十年甚至上百年的歷史。如果以大家公認(rèn)的2013年4月份漢諾威博覽會，德國人發(fā)布工業(yè)4.0作為第四次工業(yè)革命的開始的話，滿打滿算到現(xiàn)在不到六年，你就智能工廠智能制造了？這是句玩笑話！

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數(shù)字化才是基礎(chǔ)

我們目前要努力去做的是數(shù)字化制造，數(shù)字化就已經(jīng)非常困難了。過去我們講的就是實物到實物，中國的傳統(tǒng)制造是二元系統(tǒng)HPS，H是human，P是physical，S是system。新的發(fā)展方向是HCPS，這是我們中國的創(chuàng)新，H是人，P是物理空間，C是網(wǎng)絡(luò)空間（cyber）。

1991年波音777研制的時候用了七八百種工業(yè)軟件，互不關(guān)聯(lián)，形成了14個報表。2005年787的研制上了一個大臺階，形成了波音的全球研制體系，用了8000種工業(yè)軟件。波音現(xiàn)在有8500種工業(yè)軟件，它還只敢說是數(shù)字化，不敢說智能化。

我們在思考，如果我們把數(shù)字化制造做到了，智能制造離我們還遠嗎？當(dāng)我們把大部分成熟的工作一步步變成軟件和模型并交給電腦來干的時候，我們是不是走向智能了？當(dāng)我們絕大部分步驟都由電腦完成的時候，是不是一腳就能踹開智能的大門了？實際上，智能制造的基礎(chǔ)就是數(shù)字化。

我們需要有高速工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的連接，有大量的工業(yè)APP的支持，才能夠在虛擬空間中完成產(chǎn)品的全壽命周期的設(shè)計制造實驗，反復(fù)考核，反復(fù)檢查，發(fā)現(xiàn)設(shè)計的問題，工藝的問題，制造的問題。發(fā)現(xiàn)問題之后，改模型要比改實物容易吧？最后沒有問題了，我想造就可以造，從虛擬空間映射到物理空間去。

過去的生產(chǎn)線是手工的，現(xiàn)在我們要建成數(shù)字化生產(chǎn)線，未來還要成為智能化生產(chǎn)線。我們還要把網(wǎng)絡(luò)空間中的虛擬實驗和仿真驗證映射到實物實驗過程中，在網(wǎng)絡(luò)空間中大量的仿真，大量的數(shù)據(jù)實驗。做了大部分工作之后，實物實驗可以只做驗證性的實驗，減少了很多工作量。

總結(jié)

最后我想小結(jié)的是，智能制造的本質(zhì)，是軟件化的工業(yè)技術(shù)，由軟件控制數(shù)據(jù)的自動流動，解決復(fù)雜產(chǎn)品的不確定性。軟件化的工業(yè)技術(shù)，軟件定義的生產(chǎn)體系，肯定會帶來生產(chǎn)關(guān)系的優(yōu)化和重構(gòu)，必然會有一部分企業(yè)發(fā)展壯大，也有一部分企業(yè)大浪淘沙跟不上潮流，這是歷史的必然。

航空航天作為制造業(yè)的頂級，我們大家應(yīng)努力奮斗，把中國的航空航天事業(yè)發(fā)展壯大。