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軟件定義機器

蘋果公司發布iPhone之后，軟件定義機器在工業界引起了大家的注意。這之前，傳統的功能型手機是由廠家的功能設定來定義的。蘋果發布iPhone以后，它的真正功能設定是用戶通過下載軟件來設定的，這對大量的工業企業帶來了非常大的啟發。正因為如此，在通訊時代曾經處于王者地位的諾基亞被迅速拉下馬。而代表新的產業思維，用軟件定義硬件帶來新的功能和功能創想的蘋果公司就后來居上贏得了勝利。

軟件定義硬件，互惠走出通訊和電子產品，成為工業界的未來和常態，我認為答案是一定的。理由很簡單，在今天硬件產品和機械設備越來越低門檻和同質化競爭的時代，真正能夠取得差異化優勢的是軟件。這是未來的趨勢，而且各種嵌入式的軟件和附加的軟件功能，將越來越廉價化，軟件產品的開發也越來越平臺化，而軟件產品的升級和維護也越來越云端化。這一趨勢將有助于廠家更快地根據消費者需要，快速推出產品、升級產品，而消費者和工業的用戶也會利用這樣的優勢獲得廉價的服務和快速的產品，以及遠程的維護服務。

在這個基礎上將來的產品會走向服務化，而這個服務化有兩個特別明顯的趨勢。一個就是服務軟件化，第二就是產品個性化。

所謂服務軟件化就是那些真正的趨向于標準化和模塊化的工業產品，將以服務交互的方式替代過去產品的售賣方式。而在這個變化里，我認為首當其沖是兩個行業。一個是汽車行業，一個是家用電器行業。汽車行業，現在打車軟件的風行已經讓我們看到了這個事情未來的端倪和趨勢。汽車行業會不會變成未來的服務行業，汽車制造商會不會變成服務運營商的產品提供方，他們會不會離消費者越來越遠？我想今天汽車行業很多人對此都會產生深深的恐懼，因為這將迎來一波來勢兇猛的產業革命。

第二個重要的趨勢是產品個性化。產品個性化指的是消費者和客戶將來可以利用軟件平臺互聯網，為自己的產品進行客戶化的定制，并且可以通過遠程軟件進行維護，來進行產品的升級。那么目前正在出現的是醫療行業，醫療的遠程維護甚至診斷。包括我們一般用的家用產品、服裝的定制，乃至于化妝品、其他個性化產品都會因此而風行。這是前一段時間所謂C2B模式的出現，在我《工業互聯網》書里面講到西門子用這種方式來為人造膝關節的流程里面植入新的制作工藝。

知識工作自動化

第三個關鍵的技術組件我稱為知識工作自動化，這個概念由2013年麥肯錫公司率先提出的。麥肯錫公司預測在未來有十二種顛覆性的技術力量，他們出人意料的將“知識工作的自動化”排在了第二位。在這里知識工作自動化指的是信息處理的自動化，它涉及的范圍是非常廣泛的，包含常規的互聯網信息交互，模式識別、人工智能、機器學習等等最前沿的技術。這種新型的基于信息和知識的工作方式，根據麥肯錫估計，未來會產生非常大的經濟價值。預測2025年的時候，將產生的將近六萬億美元的新的經濟增加價值，并且創造出相當于超過一個億的全職雇員的產出能力。

在這一領域，特別要提的就是人工智能。因為人工智能現在被很多研究機構和企業所高度關注，認為他是未來真正可以改變人類關鍵性的技術之一。譬如說人工智能非常重要的參與者IBM公司。他們最有名的實驗是，在1997年，他們生產的計算機擊敗了人類的國際象棋大師。最新的成果是智能性的計算機，他們稱為人知智能計算機。這個計算機幫助法律服務公司，向律師事務所進行文本的分析；包括醫院進行醫療報告的分析。已經大量替代了人力，所以人工智能發展對將來人的工作提出了一個新的考驗，也是一個挑戰。

但是人工智能的發展是跟算法密切相關，而這個算法又跟大數據技術密切關聯。所以僅有大數據沒有意義，關鍵是跟算法有關系。在算法突破方面可以這么講，在工業方面還處于非常早期的階段，原因是在傳統的工業行業，對算法的采納是并不先進的。那些有大量的生產的模擬，包括一些智能的處理的算法都是初級的。不管是傳統意義上的模擬法，還是現在采用人腦的一些模擬的方法，人工智能的方法，都是屬于非常早期的試驗階段。應該講每一個工業企業在進行算法，就新的算法來更新原有的生產模式，包括對原有的生產和設計進行模擬方面，有大量的空間可以挖掘。

算法會驅動芯片技術的進一步發展，特別是模擬人腦工作的芯片。IBM在這一方面也取得關鍵的突破。在2014年下半年，IBM對外宣布，他們發布了新一代的，成為神經凸出內核的芯片，叫Truenorth，這個芯片采用54億個晶體管，來模擬人腦神經功能，而不是傳統意義上邏輯計算功能。人工智能的發展和芯片技術的交互式的上升，也為人工智能的未來持續演進提供了非常強勁的技術基礎。在這里特別想提示在工業互聯網發展期間，每一個工業企業基于算法的革新是最為關鍵，甚至超過了大數據本身。

跨企業的標準制定

關于工業互聯網方面的標準制定，應該講現在是全球主要工業企業，乃至國家之間競爭的焦點。包括德國在內的這些企業和國家都意識到它的高度重要性。譬如在上世紀的近四十年的時間里，德國每年3.3%的GDP增長中，標準的貢獻率占到了0.9%，僅次于資本投入，而且比國內創新和直接購買技術來的更加重要。因此掌握標準話語權是這些國家乃至企業，他們在未來進行戰略布局非常關鍵的一步。在這一方面美國的企業也是走在全球的前列。

2014年4月，以GE、AT&T、思科、IBM、英特爾五家企業為龍頭所成立工業互聯網聯盟，就是在波士頓宣告成立。這個聯盟迅速擴大到100多個會員公司，美國的企業在軟件，互聯網方面具有高度的優勢，他們也希望在新的工業聯盟這種開放式聯盟合作架構下，建立一些新型的實施標準。剛才說GE的軟件平臺就想成為事實性的工業標準。當然這個領域是激烈的競爭和博弈，國家層面、企業層面都在做著積極的布局，中國的企業一定不能置身事外，一定要介入其中。要對這個標準和技術走向產生足夠的影響和話語權作用才行。

工業互聯網的系統安全

這個話題極其重要，但是在今天一波一波的熱浪當中，大家似乎并沒有把它做成一個重大的事件去看、去分析。實際上一系列的安全事件在不斷發生。這些年最有名的事件應該是2011年轟動一時的伊朗政府指責美國和以色列編制的木馬軟件，這個軟件通過西門子的核電控制系統SCADA，切入到伊朗核設施當中。這些軟件被用來設計攻擊管理軟件。這種木馬病毒被伊朗政府稱為數字制造導彈，這些事情或許沒有他們講的這么嚴重，但是這些事情給我們做了非常重要的安全提示。

在工業互聯網逐漸興起之后，真的要在企業包括跨企業之間獲得普及，安全問題必須解決。設想一下，如果這個問題不解決，不僅關系重大的這些設備，基礎設施，即便像智能家居、智能汽車這樣的領域，都會存在巨大的安全隱患和隱私隱患。

要改變這個系統安全的現狀，有幾個角度。第一是介入設備本質安全。也就是說設備的本身是以工業用途為使用目的的，而不是獲取信息，或者是黑客行為為目的。它需要非常高的安全認證級別，這一方面各個標準聯盟可以為自己的接入設備進行安全的檢驗和授權，就好像通行各個國家和地區的安全認證一樣。

第二個就是關于網絡的安全。信息的獲取和數據的安全必須制定嚴格的規范，并且采用最先進的技術嚴加防范。對信息的獲取和篡改是很多網絡攻擊的首要目標。在工業互聯網時代這些信息不僅分布在云端，而且也存在于遍布各地的超級計算終端、移動互聯終端乃至傳感器，因此如何加強軟件保護，保證安全級別的可靠就極其重要。

第三個就是有較完備的系統安全應急措施，也就是說當系統受攻擊，失效乃至崩潰的時候，要有強大、快速的應急方案和系統恢復方案，使原有的系統可以正常運行，而不至于失效，在這一方面顯然我們還遠遠沒有準備好。

機器人改變工業流程

這個話題是時下最熱門的工業話題了。機器人出現在工業界是上世紀60年代，世界上第一代機器人就是美國發明的。因為美國當時面臨嚴重的就業壓力，以及公會強勢的抗爭，使得美國企業在使用機器人方面非常的謹慎，沒有進入到大規模使用的階段。直到上世紀70年代末，日本汽車工業迅速崛起之后，才使得美國企業和歐盟企業大量使用機器人來改造原有生產線。今天日本是擁有機器人最多的國家，日本全國每萬人機器人使用量高達332臺。

這是2012年的統計數據，當時德國的使用量是273臺，德國是歐洲使用量最高的國家，而我們國家當時的情況只有十臺。當然這兩年中國的機器人使用和發展應該是非?？焖俚模嚓P的企業都在引進、制造機器人。像富士康公司已經宣布在2014年就實現了關燈生產這一目標。這在勞動成本居高不下的沿海地區是非常關鍵的，因為在中國的沿海地區每年勞動力薪酬上漲速度高達15%以上，機器人每年的價格又大幅下降，所以這就使工業機器人大行其道。

但是機器人在中國面臨著一個困境，就是大量的高端機器人，還都是全球幾大品牌的天下。主要在日本和歐洲的公司手里。一些核心的技術，軟件也不是在互聯網，而是在基礎的減速器、控制器、數控系統，這些領域是傳統的工業和智能化的硬件，嵌入式軟件的天下。像減速器這一領域，中國都需要進口。而國外公司在這一輪競爭當中采取新型策略，關鍵部件對中國企業采取高價措施，使得中國企業生產成本居高不下。

舉例來說，減速器一項大概就占到機器人產品價值的35%以上，而從國外比如日本公司所進口的減速器的零部件，它賣給中國的價格是他們自己使用價格的三到四倍。所以可以看到工業機器人價格在國內大幅下調，他們就是希望通過這樣的方式，能夠將中國機器人產業從一開始就甩在后面，通過對市場的牢牢把控，迅速的占領這個市場。加上機器人本身具有的這種智能化的特點，對軟件系統、控制系統要求是很高的。所以先占領了生產線之后，才有可能通過軟件和控制系統占領中國未來的工廠。

在這一領域里面，我國現在非常重視，但是現狀是90%的機器人還是來自于國外進口，國內企業也希望能夠快步趕上。在《工業互聯網》里，我也介紹了一下目前的發展趨勢，各個公司大概的情況。在美國企業來講，隨著美國在2011年宣布先進制造伙伴計劃，他們叫AMP，也明確提出了在移動互聯網的技術基礎上開發第三代的智能機器人，包括像谷歌公司也強勢收購了很多視覺系統相關公司，希望在這一方面建立全球性非常強大的工業機器人系統。這一方面的布局，目前歐洲公司、日本公司、美國企業都走在最前面。

分布式的生產和3D打印

14年9月15日，第一輛3D打印汽車面世，只花了44個小時，用了40個零部件。最低售價1.1英鎊。這個小型的汽車正式開啟汽車行業新篇章。最近3D打印在國內引起高度重視，上周李克強總理還召開了會議，專門強調了中國的3D打印對于產業的重塑的重要性，以及3D打印未來的一些發展戰略。應該說，我們國家并不處于落后的狀態，尤其在華南像深圳這樣的地方，已經形式全球化的3D打印的生產基地和技術基地以及創新中心。

3D打印為什么重要？因為他對工業互聯網融合所帶來的，對未來工業生產方式的變化將是顛覆性的。

首先它將進行線上設計和線下生產的高度融合。3D打印所引發的創客運動正在改變過去的生產方式，每個人都可以在網上購買3D打印機，并且將他們的想法付諸于實踐，而且可以實現分布式的生產。使得每一個人的創意構想成為可能。

第二個趨勢是創業生產的輕量化，因為3D打印帶來的互聯網創業，會使創業門檻降低，而且長尾效應能夠顯現出來，細分業務總是能找到自己的生存空間。

3D打印的第三個重要趨勢是生產分包形式的多樣化。借助3D打印所產生的各種小公司，比大公司更加快捷迅速。雖然這一類生產制造方式不會馬上顛覆大公司的存在，但是可以創造出更多的市場。在大規模制造中間，傳統的制造業依舊占據傳統的優勢。但是小批量個性化的生產，有可能被3D打印所代表的未來技術沖擊，乃至替代。

3D的材料，目前還是3D打印廣泛推廣應用的關鍵瓶頸。因為3D打印的材料，在強度和剛度力學性能，包括打印產品的粗糙度、防潮性、熱穩定性等等還會有很多障礙，尤其是這些材料性能又將進一步影響熱處理、表面理化處理、精加工、拋光、鍍膜等等后續工藝，直接影響生產成本和效率。不管怎樣，這一輪產業發展的大潮，3D打印的確為中國現在出現的分布式的生產，大眾創業提供了廣闊的空間，而且對原有的一些生產方式，極端的生產方式形成了有效的替代。

人類意識與機器的融合

人類最終能不能用意念直接控制機器，乃至其他生物甚至是人類？這一構想其實存在了很多年，最近似乎在這一領域出現了一些重大的突破。在2010年，幾位科學家曾經嘗試將印度和法國的測試者連在一起，當單詞用腦電波系統轉換為二維碼，從印度人的腦波輸出被傳到法國之后，竟然可以重新識別、轉化，最后被測試者在法國理解了這個單詞。

這種被稱為腦機接口的技術已經存在了三十多年。在工業互聯網時代，腦機接口技術給我們提供了巨大的想象空間，人類不僅可以和機器產生互動，并且有可能控制機器。更重要的是反過來，機器還可能讀懂人類的意念，從而和人類發生深層次的互動、融合。在2014年結束的騰訊WE大會上，日本公司就推出一款腦電波貓耳朵的產品，這一款產品玩法很簡單，當人情緒起伏的時候，那個貓耳朵就會豎起來，情緒低垂的時候，貓耳朵就會搭下來。其實是測試人類情緒波動的時候產生的阿爾法波，或者是貝塔波，就是這樣簡單的操作。

在這背后，顯然是人類正在進軍腦技術方面的研究，甚至美國總統奧巴馬在2013年還親自批準了一項投資一億美元的研究計劃，稱為推進創新神經技術腦研究計劃。這個計劃的復雜程度，有人說堪與人類的基因計劃相媲美。

在加拿大溫哥華有一家專注于腦電波技術的創新公司，他們曾經在2010年溫哥華冬奧會期間，將超過3000英里范圍的觀眾，用他們的佩戴式腦波控制儀來控制米拉加瀑布的燈光，還有多倫多國家電視臺的燈光。這種理念的應用，在工業場合也正在嘗試應用，主要是進行職業安全的監控。譬如一些需要注意力的行業，當人的注意力喪失的時候，就提示他們，包括像汽車駕駛，還有一些特殊的培訓行業都需要這樣的產品。但這僅僅是開始，人腦的深度研究和開發，將會與工業互聯網深度整合，這是我們需要關注的重要的技術走向。

虛擬世界

關于這個概念，德國人和德國企業所定義的工業4.0體系當中的概念，叫數字物理系統。這一全新的制造方式，其實是讓我們看到了一個未來的圖景。那就是在未來，除了物理世界之外，所對應的整合很多更加全面的信息數字系統，或者是虛擬系統，將和物理世界之間產生高度的互動和相互的關聯。GE公司所進行的航空發動機的生產、使用、監控，就是將大量的數據進行收集、模擬和處理。

在未來，我們所生活的物理世界之外，有一個整合了更多信息的虛擬系統，而這個虛擬系統將能夠幫我們去預測，幫我們去維護現在的物理世界，他們的預測準確度可能高于我們基于現實的，對信息的預測準確度。因為他們掌握的信息更多，而且因為掌握了全歷史的信息，所以又會幫我們進行更加有效的，新的智能化的設計、制造。所以德國人所講的機器生產機器，在未來也不是一個虛擬的話題，它真的會變成一個現實。那么在物理和虛擬世界之中，誰更加強大？我個人認為虛擬世界將更加強大，而虛擬世界的基礎就是數字、信息、大數據和軟件。