【趣谈】厉害了马云,几句话就把工业4.0讲明白了

作者:朱铎先 发布时间:[2017-06-28]


  上月,“2017中国国际大数据产业博览会” 在贵阳隆重召开,笔者有幸受邀参加了其中的一个圆桌论坛。在主论坛上,有一个挺有意思的段子,与大家分享一下。

  本次会议可谓阵容豪华,除了众多海内外的领导、名家云集之外,BAT三家公司大佬都也都不远千里奔赴贵阳,就“大数据”话题不遗余力地隔空论战。这厢马云振臂高呼:“数据将成为主要的能源,如果离开了数据,任何组织的创新都基本上是空壳!”那边李彦宏针锋相对:“人工智能时代最宝贵的不是数据,是数据带来的技术创新”。最后登场的马化腾充分发挥“后发优势”,对两人来了个全盘否定:“对企业的发展而言,最重要的既非数据,也非技术,而是场景!”,又顺带调侃一下“这是不懂技术的文科生和太懂技术的理科生的争辩,没法谈到一块去。”听得马云与李彦宏无比惆怅(见配图:-))。

  “不懂技术的文科生”,不用点名,大家都知道就是那个毕业于杭州师范学院英语专业的马云,文科生,不懂技术,甚至连马云都自嘲:“不懂互联网、不懂技术,打字是“一指禅”,玩电脑只会收发邮件”。

  但,作为吃瓜观众,作为研究工业4.0的爱好者,听到马化腾的这句话,可能就有点打抱不平了,有仗义执言的冲动,西瓜一扔,咱也要为马云争辩几句了。

  现在工业4.0/智能制造正火,但真正能把工业4.0/智能制造用通俗易懂的语言说清楚的不多。即便是大牌专家,也是众说纷纭。有德派解释法,有美派解释法,还有更多的中派解释法,很多专家、学者长篇大论都不能清晰地说明白。有人说是数字化制造,有人说是互联网+制造,也有人说是大数据+制造,更有人说是AI+制造等等,不一而足。即便是上面两位“懂技术”“懂场景”的大佬,也未必说的清楚,能整出个“互联网+”、“人工智能”就不错了,但单单是这个不懂技术的文科生,马云早在2年前就把工业4.0/智能制造说清楚了。

  马云在2015年3月15日德国汉诺威IT博览会上说了这么一段话:“未来的世界,所有的制造商他们生产的机器,这些机器不仅会生产产品,它们必须说话,它们必须思考。机器不会再由石油和电力驱动,机器由数据来支撑。未来的世界,企业将不再会关注于规模、标准化和权力,只会关注于灵活性、敏捷性、个性化和用户友好。”

  大家别小看了这段通俗易懂的话,在笔者看来,在这段话里,马云从美国的智能制造讲到了德国的智能制造,从工业1.0,2.0,3.0,讲到了工业4.0,非常精炼,如果您能真正理解这几句话,就对工业4.0/智能制造理解的就差不多了。


  一,马云讲出了德国智能制造与美国智能制造的不同

  马云在2015年德国汉诺威IT博览会上

  为节省时间起见,我们从笔者在2015年写过一篇文章《从工业4.0与工业互联网中,看德美“智能”的区别》(请见2015年12月4日的兰光创新微信号)抽取一些观点:

  在智能制造一词中,美国人喜欢用Intelligent,德国人一贯用Smart,这是一个比较大的区别,尽管翻译成中文都可以翻译为“智能”。

  Intelligent是一个计算机方面很常用的术语,主要表示物理系统的智能化。

  德国人用Smart这个单词,表示为满足客户个性化生产需要,通过社会化协作,灵活化、聪明化、高效化的系统及多系统的协作运转来实现制造的智能化模式。

  “未来的世界,所有的制造商他们生产的机器,这些机器不仅会生产产品,它们必须说话,它们必须思考”。这句话重点强调机器的智能,是物的智能,分明是美国人讲的Intelligent Manufacturing,“关注于灵活性、敏捷性、个性化和用户友好。”,这句话又回到了德国人讲的Smart Manufacturing。

  马云这两句就把德美两国关于智能制造的不同理解都兼顾到了。


  二,马云讲出了工业4.0前后的区别及特点

  马云说“机器不会再由石油和电力驱动,机器由数据来支撑。未来的世界,企业将不再会关注于规模、标准化和权力,只会关注于灵活性、敏捷性、个性化和用户友好”

  我们知道第一次工业革命是机械革命,早期的机械一般是由燃煤、石油等驱动,第二次工业革命是电气化革命,机器主要是电力驱动,第三次工业革命是自动化革命(有人也称为信息化革命),动力还是以电力,包括强电与弱电。而第四工业革命是智能化,数据是关键,“数据将成为主要的能源”(马云语)。所以“机器不会再由石油和电力驱动,机器由数据来支撑”,实质上是对这几次工业革命的“动力”进行了描述,并自然地把这几次工业革命串了起来。

  工业4.0的划分

  “企业将不再会关注于规模、标准化和权力”,规模、标准化、权力(科层管理)恰恰是工业4.0以前的特点。

  我们知道在工业2.0(电气化)、3.0(自动化)时代,最大特点就是大规模生产、标准化生产,而在管理学上,从2.0开始的泰勒科学管理及马克斯·韦伯的组织社会学,基于劳动者的分工,衍生出了各种专业的管理阶段,这就是典型的科层管理,即便是在今天的企业里,科层管理仍然是一种最为普遍的组织形式。工业4.0时代,“规模、标准化和权力”将不再重要,甚至会被极大地改变。

  马云最后的话“关注于灵活性、敏捷性、个性化和用户友好”,是将德国工业4.0生产模式的特点进行了高度的提炼。

  以上几句话,马云通俗地说明了这几次工业的特点,包括了从工业革命的“动力”,到生产的基本特点等,非常精炼,非常浅显。

  对这样的文科生,我们不能不刮目相看。


  三,争辩源于对 DIKW模型不同层面的认知

  上面三位大佬的辩论好像是各说各有理,其实,根本问题是每个人针对的层面不同。

  DIKW模型(本图来源于网络)

  我们从知识阶层图或叫DIKW模型上看,数据层是最基础的数字或者字符,具有逻辑的数据构成了信息层,通过提炼与归纳形成知识,最高层次是人类所特具有的智慧,是基于知识的创造力。

  在上面模型中,很明显,对于占据数据优势的阿里(以淘宝为代表),马云自然会强调数据的价值,而以信息搜索见长的百度,搜索到有用的信息是搜索引擎的核心竞争优势,李彦宏强调算法、技术创新、数据的处理能力,实质是对自己竞争优势的自我宣传。垄断社交领域的微信,是基于知识的分享与传播,是马化腾所向披靡的利器,马化腾口中的“场景”,实质就是模型的第三层——知识(知识是需要场景的)。

  说穿了,三位互联网大佬表面争的是面红耳赤,实际上每人心里都很清楚,各自强调都是自己的优势层面,是DIKW三个不同的层面,都是在为自己公司摇旗呐喊,是一种高端的市场营销行为而已。

  在智能制造火爆的今天,在很多人高喊通过互联网思维进军制造业、甚至颠覆制造业的时候,在很多专家宣扬智能制造就是AI+制造业的时候,作为制造业中的一员,笔者很乐意借助这三位大佬的话,说一声:“对于制造业,数据很重要,算法很重要,(行业)知识更重要。”在制造业里,无论是数据、算法、知识还是智慧,都具有鲜明的工业特点,都是需要长时间理解与沉淀的,这恰恰BAT等IT巨头难以深度进入制造业的行业壁垒。

  笔者认为互联网在制造业的营销、售后服务等方面的确具有重要的价值,甚至是颠覆性的意义,制造业理应学习好、应用好这些先进理念,但在制造业复杂的研发与制造环节,互联网思维、AI好像还很难在近期发挥重要的作用,而这恰恰是制造业的核心竞争力之所在,也是具有制造业背景的IT公司竞争力之所在,两者的深度携手,是制造业走向智能制造的有效路径。

  好了,砖尽,瓜继续。:-)


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