热智造 冷思考

　　智能制造热潮之下，冷静思考十分必要。如何透彻理解“中国制造2025”？实现智能制造还需走好哪几步？智能工厂的正确打开方式是什么？种种疑问皆需得到明确认识和理解。为此，《中国信息化周报》记者独家采访多位行业专家和企业领袖，为您抽丝剥茧，答疑解惑。

　　“中国制造2025”不是谁的翻版

　　“质量问题已经融入到了德国人的血液当中，就像我们每天吃饭、喝水、睡觉一样必不可少。”这是一位德国专家在解答中航工业集团信息中心首席顾问宁振波关于“工业4.0”当中为什么没有提出质量提升和保障等内容的疑问时给出的解释。这说明在德国“工业4.0”战略的推进实施过程中已无须再考虑产品质量问题，而从更深层面折射出来的是，在经过三次工业革命的“洗礼”和积淀之后，德国在工业化程度和工业基础方面已经达到了极高的水平。

　　反观中国，工业化程度和工业基础依旧薄弱，产品质量仍然是无法回避的问题。这也就是为什么在“中国制造2025”战略规划当中要将提质增效纳为核心内容之一的原因。

　　记得在“中国制造2025”战略规划刚刚发布的时候，有人肤浅地认为“中国制造2025”就是德国“工业4.0”的翻版，如果一味地拷贝和嫁接，那么结果将不言而喻。其实，单单从工业基础和工业化水平的角度来讲，两者之间还是有着诸多差异的。

　　“这么理解‘中国制造2025’的人一定是不了解它的提出过程。虽然‘中国制造2025’正式提出是在2015年5月8日，晚于德国‘工业4.0’的提出时间，但是我国在2013年1月的时候就已经启动了‘制造强国战略研究’项目。之后经过长期的讨论、研究、修正以及实践才形成完整的‘中国制造2025’战略规划，并最终发布。这说明该项战略是在我国对自身工业基础和制造业现状有了充分认知和理解之后才最终决定发布的，绝不是任何一项战略规划的翻版。”宁振波在接受《中国信息化周报》记者采访时如此说道。

　　另外，宁振波还提出，德国工业企业总体处在向3.0到4.0发展的阶段，而我们的工业企业有的可能还处于1.0或者2.0发展阶段，只有补上丢失的课程，才可能向4.0阶段发展，所以说找到一条适合中国工业企业的发展路径是最重要的。可以说，“中国制造2025”战略规划的提出为中国工业企业的转型升级和创新提供了很好的方向。

　　对此，英飞凌科技（中国）有限公司大中华区总裁苏华博士也有相同的见地。他说：“目前来讲，中国很多制造企业的发展水平可能还处于2.0阶段，发展水平参差不齐，还需要走很长的一段路。”

　　不过是不是所有的工业企业都需要按照这样一条路径去推动自身的转型升级呢？“国家在倡导制造转型的过程中，并不是要求每个企业都要这样做。‘中国制造2025’战略规划只是提出了一个方向、一条路径或者一种规范样式，而具体应该如何实践，还需要企业根据自身情况适时做出决策，不能盲目，更不要盲从。”机械工业信息中心副主任刘功效在接受本报记者采访时这样说道。

　　与此同时，刘功效认为，虽然今后并不是每一家企业都要走这样一条发展路径，但是智能制造必将成为一个永恒的话题。

　　既然智能制造将成为一个永恒话题，那么正确认识智能制造就显得尤为重要。何为智能制造？智能制造如何实现？机器换人就代表了智能化？在这个过程中，企业更缺技术还是意识，有没有盲目建设的情况出现？实现智能制造还需要亟待完善和解决哪些问题？基于此，《中国信息化周报》记者采访了多位行业专家、企业领袖，针对这些问题且看本报记者为您抽丝剥茧，娓娓道来。

　　实现智能制造 需走好这几步

　　在新一轮科技革命和产业变革的大背景下，“中国制造2025”、德国“工业4.0”、美国“工业互联网”等制造业国家战略，均旨在构建自身的智能制造体系，特别是新一代信息技术与制造业的深度融合，以促进制造模式、生产组织方式和产业形态的深刻变革，从而改变全球制造业的发展格局。

　　同一个目标不同的实践路径

　　在综述当中已经提到了“中国制造2025”并不是“工业4.0”的翻版，不过在实践目标上，德国“工业4.0”、美国“工业互联网”与“中国制造2025”所提出的工业化和信息化深度融合，发展物联网或者工业互联网有着异曲同工之意，其目标都是要实现工业体系的转型升级，就是从传统的工艺体系转型到以自动化、网络化、数字化以及智能化为主的新型工业体系。

　　虽然三者实践的目标大同小异，但是工业化程度和工业基础的不同，还是决定着三者之间要采取不同的实践路径。德国“工业4.0”和美国“工业互联网”都是企业推动，政府采纳，然后上升到国家战略，是一个自下而上的推进过程，而“中国制造2025”是国家推动，企业实施，一个自上而下的推进过程。

　　从实践层面来讲，德国“工业4.0”和美国“工业互联网”都是以信息技术为先导，而“中国制造2025”是站在应用端和制造业本身，以应用需求为引领。这样就可以更大限度地弥补自身在工业基础和技术水平的差距，以一种特色发展之路缩小与欧美国家之间的差距。

　　“我们与欧美国家之间的技术差距是现实存在的，并不能在短时间内完全消除。在智能制造推进实施过程中一定是先发展技术吗？不是，对于我们来说一定是先解决应用需求，通过应用牵引技术的发展。所以我觉得‘中国制造2025’是基于制造业转型升级的需求，来牵引技术的发展。这样能够缩短我们在技术研发上的时间周期，与我们现阶段制造业的现状相匹配。”刘功效如此解释道。

　　“机器换人就实现了智能化”是一个伪命题

　　采访中，宁振波多次强调“机器换人就实现了智能化”一定是伪命题。智能系统的基本特征可以由20个字来概括：状态感知、实时分析、自主决策、精准执行以及学习提升。在他看来，机器换人其实就是换的生产一线的工人，而有数据显示，实际上在一线生产岗位上机器能够换掉的工人数量不到全部的10%。智能制造一定是囊括了产品研发、工艺、生产、交付、管理以及服务等完整的工业体系，所以说智能制造是完整的工业体系的转型，而不仅仅体现在生产环节的自动化方面。

　　对此，TCL集团董事长、CEO李东生也谈到了自己的理解。他认为，智能化意味着机器自己就可以判断和处理工艺流程，它能进行逻辑思维的自主判断；而自动化则是每一次都精准地重复着同一个动作。自动化能够提高工作效率，而智能化能够提高工艺水平。

　　其实智能制造能力的形成一定是一个渐进的过程，并不是一蹴而就的。“企业首先要做到自动化，在自动化的基础上发展信息化，然后通过自动化与信息化的融合，再发展数字化，最后才能在数字化的基础上实现智能化。如果一开始就想要实现智能化，将是不切实际的，逐步完善、迭代升级的过程一点是要有的。”西克中国市场总监崔丽丽对本报记者如此说道。

　　那么，又要如何理解自动化、数字化与智能化之间的区别和联系呢？他们之间仅仅是一种递进的关系吗？

　　宁振波认为，自动化是生产智能化的基础，而数字化是产品研发智能化的基础。之前提到，机器换人是实现了生产环节的自动化，然而数字化成为研发智能化的基础又要如何去理解呢？

　　其中就涉及到三维模型的产品设计与仿真。产品三维模型的建立是难点，基于产品模型，再完成工艺设计，由于是三维模型，工艺设计过程中还可以做仿真分析，最后根据工艺将产品生产出来。这一过程就是产品建模，仿真分析；工艺，仿真分析；制造过程，仿真分析；实验，仿真分析的过程。当有三维模型深入其中的时候企业就开始具备智能基因了。

　　另外，关于自动化、数字化、智能化之间的关系，刘功效认为，三者既有可能是递进关系，也有可能是平行关系。因为既可以单独来讲某一个发展阶段，又可能出现你中有我，我中有你的情况，这都要取决于企业所处的发展阶段，不同的发展阶段会采用不同的技术手段去解决实际需求。实现智能制造的五个关键步骤

　　智能制造的完成在于工业基础和能力。目前，随着我国在产品技术、工业技术、产业规模以及基础核心产业等方面快速提升和发展，我们开始具备实践智能制造的基础条件。虽然整体上与德国、美国等欧美国家还存在一定差距，但已经开始形成自身的发展特色。

　　前面已经提到，智能化的实现一定是一个渐进发展的过程，不会立竿见影，也不会一蹴而就。在这个过程中，除了已经具备一定程度的工业基础硬实力之外，还需要在众多软实力方面下功夫。

　　第一步，要转变观念，形成正确认识。在转型升级的过程中由于对智能制造的理解不够深入，制造企业可能存在盲目建设的情况。宁振波表示，现在企业更多的不是缺技术，而是缺意识。长期形成的以短期利益驱动为导向的功利思想导致有些企业还在想着能够做小事，挣大钱，这种思想在智造转型过程中是行不通的。

　　另外，作为传感器厂商，德国西克在实践以及与客户企业的沟通合作过程中也有这方面的认识。西克中国市场总监崔丽丽表示，前些年，由于对“工业4.0”和“中国制造2025”的炒作显得过于热情和激进，从而导致不管是处于何种发展阶段的企业都想着建立智能工厂或者向“工业4.0”方向靠近，好像沾到了边，就摇身一变成为了先进制造企业。实际上，这种发展是不现实的。

　　其实，无论是“工业4.0”，还是“中国制造2025”都需要一个长期的发展过程，短期的投资并不能马上兑现。不过在崔丽丽看来，这也许是智能制造发展必经的一个过程吧，就是从一开始的一哄而上，然后到慢慢趋于理智，最后到能根据自身情况有选择性地进行产业和技术的迭代升级。

　　第二步，加快国产工业软件研发速度以及在制造业当中的更新换代步伐。有人曾谈到在智能制造时代，国产工业软件任重而道远。而在信息化与工业化融合的进程中，工业软件作为使能工具是衡量企业软能力的重要部分，而软能力在某种程度上是一个企业核心竞争力的代名词。

　　关于这种软实力，中国工程院院士李培根认为是指软件对机器或系统的感知进行分析、处理、决策优化，通过连接物理、人、信息系统并发现隐性规律，从而适应动态变化的环境，达到机器与人的协同。

　　不过目前，在众多领域关键核心技术还是被国外软件所占据，关键核心工业辅助设计、工业流程控制、模拟测试等软件几乎都是清一色的国外企业软件。就像宁振波所提到的那样，过去由于中国在虚实结合方面缺乏相应的工业软件支撑，导致我们只能依靠国外软件进行产品建模，这其实是导致我国制造业大而不强的深层原因，所以说智能制造的关键之处还是在于自主研发能力的培育和提升。

　　第三步，数据的采集、分析与处理在智能制造当中扮演着重要角色。之前也提到，智能系统的基本特征是状态感知、实时分析、自主决策、精准执行以及学习提升，而实现这些功能的基础在于数据的采集、分析以及挖掘处理。

　　目前，由于受到大多数制造企业生产设备不高、信息孤岛和系统应用封闭普遍存在等技术层面的限制，导致无法形成有效的数据采集和分析处理机制，进而制约着企业生产方式、组织流程以及服务模式的改进和创新。与此同时，工业领域数据的采集、分析以及挖掘处理过程较其他行业来说更为复杂，需要更完善、更先进的技术水平予以应对。

　　采访中，崔丽丽表示，“工业4.0”有别于3.0的最大的一个方面就是智能化，智能化的基础是大数据分析技术，国外有一种观点就是可以把“工业4.0”简单地理解为精准的数据管理。

　　另外，崔丽丽还提出了数据的所有权和控制权问题。今后，随着企业智能化水平的越来越高，这势必将成为行业内无法回避的难题。而要想从根本上解决这个问题，建立数据交换主权安全认证体系会是一个很好的方法，体系当中可以将相关技术协议、数据安全和所有权问题进行清晰定义，明确界限。

　　2016年2月在德国柏林成立的“数据空间协会（Industry Data Space Association）就是这样一个以建立数据所有权，使用权规范，以最大限度保证数据在网络空间的传输交换的安全性为目的的非营利第三方技术机构。而SICK作为此协会的创始会员之一，前瞻性地为未来的数据世界能够做到随时随地对自己的数据进行控制做好充足的准备。

　　第四步，构建和完善智能制造标准体系。俗话说“无规矩不成方圆。”目前，无论是国家还是企业，针对智能制造标准体系建设都做了众多工作。在国家层面，已经发布了《国家智能制造标准体系建设指南》。《指南》指出，要充分发挥标准在推进智能制造建设发展中的基础性和引导性作用，建立政府主导制定与市场自主制定的标准协同发展、协调配套的新型标准体系。

　　在企业层面，以英飞凌为例，去年英飞凌与西安交通大学签署了战略合作协议，共同成立“西安交通大学管理学院-英飞凌智能制造管理联合实验室”， 双方将建立长期、全面的战略合作伙伴关系，并充分利用各自的经验、技术和资源致力于智能制造领域。

　　苏华博士在接受本报记者采访时说道：“对于中国制造本身而言，标准建设还有待完善。我们与西安交通大学的合作主要是希望给国家在智能制造标准建设方面提出一些合理化建议，同时撰写出一些有关智能制造管理的白皮书。”

　　第五步，产业生态建设必不可少。采访中，无论是英飞凌还是西克都提到了行业生态的打造和建设问题。英飞凌提出的“与中国共赢”战略包括四个部分：第一是助力“中国制造2025”；第二是帮助更多的中国企业走向世界；第三是积极参与中国新兴市场的发展，包括智慧家居、智慧城市、高级辅助驾驶、智能交通等，为新兴市场提供一些英飞凌的产品和解决方案；第四就是积极搭建生态圈，希望与更多的企业一起成长。

　　另外，目前西克正在推进的第一个项目是——APP Spaces，其有自学习的功能。是西克去年提出的基于工业4.0的开放平台和生态系统。该平台包括第三方、可编程的产品，将来智能传感器应该都可以被编程，这样一来其可以连接可编程的硬件和软件，系统集成商，OEM客户，可以在这个平台上开发属于他们自己的软件系统。同时，该平台在将来还可以满足客户千变万化的应用需求，所以说这是一个开放的生态系统。

　　除了企业自身积极推进的生态圈建设之外，囊括装备制造企业、通信设备制造商、电子信息制造商，软件企业、工业自动化公司、系统集成企业、科研院所等联合参与，组织建立跨行业涵盖技术研发、产品制造、应用推广和系统集成等功能在内智能制造产业联盟也是推进行业生态建设的很好尝试，这样可以促进产业上下游产业链的协同发展。

　　此外，在智能制造的推进过程中，还需要完善技术转化与转移的畅通机制，同时构建成熟的人才培养、公平交易以及诚信环境体系，不断改善和提升中国智能制造推进实施过程中的制度环境。

　　虚实结合 智能工厂的正确打开方式

　　采访当中，宁振波表示，要是以严格的标准衡量，也许现在全世界都还没有出现一家真正的智能工厂。这种认识并不是危言耸听，实际上表明要想真正的实现智能化，我们还要走很长的一段路。

　　自2015年“中国制造2025”战略规划提出之后，智能制造就瞬间成为行业热词，被广泛热炒。其中，“无人工厂”、“黑灯工厂”、“数字化工厂”、“互联工厂”、“虚拟工厂”以及“智能工厂”等概念也犹如雨后春笋一般涌现出来。这里面既包括国家层面推进的“智能制造试点示范项目”，也包括在新的趋势下，敢于尝试应用新技术促进自身变革创新的前沿企业。

　　可能就像前文所述的那样，无论是何种工厂，都是在同一个目标之下，采取的不同实践路径。俗话说“不管黑猫、白猫，抓住老鼠就是好猫。”虽然采访中刘功效一再强调，不要主观地应用一套标准去束缚或者对企业的实践行为指手画脚，因为处于不同发展阶段的企业需要考量自身的实际情况，但是殊途同归，无论哪种工厂都是要实现智能化，而从目前来看智能工厂的正确打开方式应该是——虚实结合。

　　在宁振波看来，德国“工业4.0”的核心实际上就是要建立CPS（信息物理系统）系统。从宏观上理解，CPS系统就是一个虚实结合的智能制造系统，是智能制造的底层架构。这个智能制造系统是基于网络化、数字化以及智能化，并包括设计、工艺、制造、交付、维护保障服务等全生命周期管理过程。

　　智能感知

　　实现人机物三者互联

　　从概念上讲，CPS系统是一个在环境感知的基础上，深度融合了计算、通信和控制能力的可控、可信、可扩展的网络化物理设备系统。其中，计算、通信以及控制之间的深度融合是CPS系统正常运行的必要保障。另外，从更深层面上去理解，CPS系统还需要具备远程协调、自我管理和学习的功能，这五大功能最终要实现的就是产品生产过程中的实时感知、动态控制和信息服务。综合来说，也就是我们眼中的智能化生产。

　　在智能化生产的过程中，要想实现人机物三者互联，最重要的是数据的采集、分析以及处理，最终实现生产层、控制层、决策层之间的数据互联互通。

　　之前中国软件评测中心主任助理曾晋博士接受本报记者采访时表示，通过设备的互联互通、基于大数据分析的决策支持、可视化展现、生产过程的管理与控制，建设智能工厂是中国制造企业实现两化深度融合和智能制造的突破口与落脚点。

　　目前，英飞凌在无锡智能工厂当中实施BEAR项目（后道工厂自动化蓝图），无锡通过BEAR五年蓝图规划项目，以“工业4.0”为框架逐步实现全方位的系统与设备的智能互联，使设备和设备之间能够进行信息交换和通信，让机器实现自主智能管理，实时调度保证生产的流畅性，提高生产效率。

　　与此同时，英飞凌还在智能工厂实施了“4M”法则，就是将制造过程中的人、机、料、法进行协调管控。“人机料法”四大要素通过BEAR系统实现人与机器、机器与机器对话，从而能够实现智能生产管理和控制。

　　另外，再以海尔互联工厂为例，在2017德国汉诺威工业博览会上，海尔面向全球发布了具有独创性和引领性的工业互联网平台——COSMOPlat大规模定制解决方案，并现场搭建起一条互联工厂示范线，展示了“中国智造”的独到探索。

　　目前，在海尔的互联工厂早已不局限于“机器换人”，敏锐的市场触觉、发达的“数字神经”把这里变成了人、机、物紧密协同的智能集成。

　　具体来说，海尔互联工厂首先是“连用户”，用户信息能直接传递到工厂，生产线上的每一台产品都是有目标客户的，这是互联工厂的核心；其次是“连网器”，通过智能产品的联接，用户的体验可以随时反馈回工厂，工厂方面会根据用户反馈加快产品的迭代；最后是“连全流程”，用户全流程参与，与用户实时互联，从产品的研发到制造再到供应商、物流商，实现全流程、全供应链整合。

　　以虚控实

　　传统企业嵌入智慧基因

　　CPS系统内部是一种怎样的运行场景？以虚控实和虚拟结合又是如何实现的？似乎光靠大脑想，并不能形成完整的画面场景。

　　《三体智能革命》一书中有这样一段形象的描述：飞机飞行时有的飞行员在睡觉，这听起来是不是有些可怕？那么，谁在操控机器？想到这个问题，估计所有的乘客再也难以入眠了。实际上，这要得益于自动驾驶系统。自动驾驶能够提供飞机的自动导航、自动飞行、自动推力、限制与保护功能，按照自动设定的姿态、航向、高度和马赫数飞行。

　　实际上，这一切都依赖于CPS系统的发展。人的经验被软件化，重复性的工作也被各种程序代替，仪表和设备都变得更加智能，从而实现数字虚体世界与物理实体世界的交互和控制。对此，宁振波也强调，实际上人类的智能很多都来源于传统经验的积累。在实践“中国制造2025”战略规划的过程中，更多的是需要知识和经验的积累，当知识变成一种重用的方式时就变成了智能。

　　目前除了实现工厂本身智能化，英飞凌也正在整合公司的所有工厂和生产合作伙伴以便实时集成在一起，打造“全球虚拟工厂”。英飞凌的目标是在全球范围内实现生产联网并控制已联网的生产，就像一座巨大的工厂一样，精密运作。如今这个计划正在积极实施，生产过程中的所有信息已经能够在各工厂之间自由交换并实时自动处理。

　　未来，“工业4.0”还将涵盖跨企业边界的智能网络：供应商、制造商和客户将不断交换数据，全球供应链中的各个流程将优化自身，也使生产更加高效灵活。

　　英飞凌科技（无锡）有限公司总经理兼执行董事陈小龙在接受记者采访时提到：“以我们的理解，在信息社会发展之前，各个传统工厂都是分离的。现在有了智能制造技术，有了网络，现在所有的信息你可以坐在无锡办公室的电脑面前看到在德国同事在哪台机器上生产器件，生产哪一个产品，它的产品参数是多少。以我的理解，虚拟工厂就是大家可以在同样一个平台上整合全球工厂的资源。我们设定了很多KPI，他可以看到每一个工厂的KPI指标是什么。通过这些信息，可以优化，看哪个工厂做得更好，然后可以向其他工厂推荐好的方法和经验，这就是所谓的信息智能化工厂所承担的虚拟化工厂，把整个全球的工厂融合在一起，变成一个大的工厂。”

　　目前，虽然企业进行了各种实践和尝试，但是要想真正实现以虚控实或者虚拟结合还是有难度的。这需要整套的虚拟工厂的控制系统做支撑。就算数字化工厂的标杆企业——西门子的安贝格工厂也只是实现了产品生产环节的以虚控实。

　　前面已经多次提到，智能化是一个大体系，不仅包括生产环节的智能化，还包括设计、工艺、制造、交付、维护保障服务等全生命周期管理过程。

　　就像宁振波所说的那样，现在从严格意义上讲，全世界还没有出现一家真正的智能工厂。也许这是一个残酷的现实，不过我们确是走在一条正确的道路上，残酷变成美好将只是一个时间问题。俗话说“道阻且长，行则将至。”

　　记者手记

　　几乎每一期封面专题，都会经历一个痛苦煎熬的过程。这个过程可能包含多个夜晚的苦思冥想和奋笔疾书，也可能包括确定写作主题、拟定采访提纲、约定采访对象以及整理录音等一系列前期和后期的工作。由于每项内容都可能决定专题规划的走向，所以在这个过程当中，记者并不敢有丝毫的懈怠。

　　与此同时，对于记者而言，每一期封面专题都是一次接触新领域、学习新知识的机会。而新知识的获得过程不仅仅存在于与行业研究者、先行者的沟通交流当中，也存在于上面所提到的那些准备工作当中。因为为了保障每次都能够与采访对象顺畅的交流，事前都要尽可能多地了解行业、企业的现阶段发展形势及未来发展愿景，从而能够从整体上把握采访方向，与受访者进行一定的思想交流碰撞。

　　此次采访主题定的是智能制造。在德国“工业4.0”、“中国制造2025”等战略规划提出之后，智能制造俨然就成为了行业热词。一时间，让人不禁联想到左思《三都赋》出版之后，出现“洛阳纸贵”的那一幅画面。

　　这时，记者就在想，在如此热潮之下，我们需不需要进行冷静的思考：在践行智能制造这个可行路径的过程中，企业有没有真正理解什么是智能制造？机器换人就代表了智能化？在这个过程中，企业更缺技术还是意识，有没有盲目建设的情况出现？实现智能制造还需要亟待完善和解决哪些问题？

　　种种疑惑之下，记者决定进行一次“答疑解惑”。当然，记者的角色是观察者和见证者，解惑的问题还需行业专家和企业代表来解决，因为他们最有发言权。记者只是将与专家精英的交流过程进行记录和梳理，以飨读者，从而让读者能够真正了解到一些不曾了解的内容和观点。

　　本报记者 路沙

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