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智能（néng）製（zhì）造（zào）的幾個（gè）深層次困難

2016-12-19 來源：作者：郭朝暉

有（yǒu）位學者曾指出，智能製造與全局型的優化有重要的關聯。我們認同這種觀點：互聯網讓（ràng）我們具備在更大範圍內迅（xùn）速獲得並傳送信息的能力、計算機實時計算能力的增強，為推進大規模複雜（zá）優化創造了條件。

這（zhè）個認識看似平（píng）庸，其實大有可取之處。它啟發我們如何找到智能製造的價值空間：智（zhì）能製造不能離開現有條件憑空產生；現在做得不好的地方，就（jiù）是智（zhì）能製造可創造價值的地方。所以智能製造和精（jīng）益的思（sī）想有關聯：或許可以看成麵向更（gèng）大視野的精益。

但是，要推進（jìn）全局或大範圍的優化（huà），還涉及到三個基（jī）礎條件：現實世界中的信息能否轉化成計（jì）算機可以處理的信息；優化（huà）所需的（de）知識和算法是否合（hé）適；計算機是否被賦予調動資源的權力（lì）。這三個要點對應我們在《三體智能革命》中（zhōng）定義的最初級的智能。

第一個問題是感知問題。傳感器可（kě）以測量基本的物理信號，卻未必能得到直接用於（yú）決（jué）策的信息。比如，我們可以測量溫度和震動信號，卻未必能知道設備狀態是不是正常的。最近，人工智能領域的信（xìn）息（xī）感知很熱，但在工業界這個問（wèn）題應該對應（yīng）“軟測量”技術、是一（yī）個人們已經（jīng）研究（jiū）多年的領域。隨（suí）著大數據條件（jiàn）的具備，這個技術（shù）的迅速發展是（shì）可以期待的。

第二個問題涉及到決策領域（yù）。其（qí）關鍵是知識的數字化、模型化。十多年前，王（wáng）洪水先生就說：把人的知識放到計算機中是件很了不起的事情。如（rú）果可以把人（rén）的決策知識放（fàng）入計算機中，就可以不斷地（dì）完善、修訂、補充，讓決策的科學性不斷地增強（qiáng）。按照（zhào）這個邏輯，計算機完全可以在具體問題的處理上（shàng）勝（shèng）過最優秀的專家。工（gōng）業界的優化和模型，就是（shì）這個方麵的（de）工作。ICT技（jì）術為（wéi）這（zhè）個工作提供了更（gèng）好的條件、而社會經濟（jì）的發展為這個領域的（de）發展提供了更大的需求。長期以來，我們重視硬（yìng）件、輕視軟件、更輕視知識的積累（lèi），對知識的數字化、模型化關注不足，很多人也（yě）不（bú）願意貢獻（xiàn）自己的知識。與（yǔ）國外相比，我們推進智能化的難度很（hěn）大，這就是原因之一。

第（dì）三個問（wèn）題是執行的問題。要具備執行力，就涉及到組織流程和（hé）商業模（mó）式的（de）改革。

現（xiàn）實中，前兩個問題與最（zuì）後一個問題往往形成（chéng）一（yī）種“雞蛋悖論”：技（jì）術問題不解決，就難以進行組織流程改革；不進行組織流程改革，技（jì）術問題就難以解決。這種“雞蛋悖論（lùn）”一定（dìng）帶來很多麻煩，但並不是不可解的：在發展中解（jiě）決問題、通過矛盾分離解決問（wèn）題。

智能製造（zào）的（de）推進應（yīng）該從易到（dào）難、價值驅動。其（qí）中，最簡單有效的情況是：問題關鍵在於某一個方（fāng）麵，如（rú）“信息（xī）集（jí）成”或者組織流程改革（gé），其（qí）他條件都是具備的。這時（shí），“雞蛋悖論”是不存在的，推進智能製造往往是（shì）投（tóu）入少、見效快的辦法。

但（dàn）是，如（rú）果麵向未來建立核心競爭力，就必須為智能製造的發展創（chuàng）造條件，去消除感知、決策和執行過程中的困難和障礙：去（qù）直麵“雞蛋悖論”、去係統化地思考問題；不（bú）僅要砍柴、更話時間去要磨刀、造刀。這就像下麵的這張（zhāng）圖所揭示的：要到達理想的目標，就（jiù）要花點時間去修橋補路。

這不是短期內能夠解決的問題，關鍵要看企（qǐ）業的魄力和（hé）眼光。隻有這樣做了，智能（néng）製造才會是一場（chǎng）革命，而不（bú）僅僅是持續改進。當然，這（zhè）不是（shì）每個企業都適合做的。

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