中国智能制造的路在何方

当下社会普遍认为，推动中国制造2025的繁荣发展需依靠诸多新技术的加持，比如大数据、云计算以及移动互联等。虽然这些想法具有一定的建设性，但它们并非中国工业系统升级的核心动力。实际上，构建以数字化和知识化为基础的工业生态系统，才是我们面临的最重要的挑战，也是实现中国制造2025国家战略的关键所在。

那么，究竟什么是中国工业系统的短板呢？

人们普遍知道德国提出的工业4.0概念，也知道美国提出的Cyber-Physical Systems（CPS）。但较少人知道的是，这一CPS理念其实是由中美学者共同倡议并明确的。早在2009年，中科院出版的科技发展系列报告《创新2050》中，就提出了“人-机-物”一体化系统，即社会物理信息系统CPSS。这一系统更加强调“人与社会”的因素在未来制造业中的重要性。尽管在德国工业4.0中，人的因素被置于较低的层级，但在IBM等公司的视野中，它的重要性不亚于大数据。

对于CPS（信息物理系统），国内有些翻译可能未能完全捕捉其深意。作者认为，“信息物理系统”的翻译略有误导，不够精确。其中的C，即Cyber，不仅代表“信息”，更强调“网络控制”的双层含义，包括具有控制性的网络和信息的结合；P代表物理硬件层；System则强调系统工程的层面。

美国的工业升级路径以GE公司推出的“工业互联网”概念为代表，并在企业联合层面上推动了系统的集成和兼容性。在这一领域，美国具有绝对的优势。美国的顶层框架设计是其、军工和民营企业共同推动的结果，形成了推动系统工程和顶层框架发展的热潮。

相比之下，德国工业4.0在Cyber的双层含义中，更侧重于信息层，而在互联网/物联网层相对较弱；在物理硬件方面，德国制造具有优势；但在系统层面，德国的制造业较为薄弱。这意味着德国工业4.0的核心在于弥补其在IT技术、互联网、物联网和大数据分析等方面的不足，以及顶层框架的系统设计。

对于中国制造业而言，我们在追求工业系统升级时面临的问题与德国有所不同。我们在Cyber的双层含义中，虽然“信息化”有所进展，但存在许多裂缝，系统间数据流通非常弱。这主要源于我们制造业的组织和管理模式的相对落后，以及工业系统自身的知识描述和行业知识库建设的断裂。我们在物理硬件方面与世界同步，但在使用层面处于知其然不知其所以然的被动状态。尽管我们拥有先进的设备和技术，但产出效率却远不能与西方现代制造工厂相媲美。

对于中国而言，在追求工业系统升级时，我们需要补的课与德国有所不同。我们的工业体系源于苏联体系，具有先天性的体系化和全面性的优势。从历史传承和核心优势来看，“中国制造2025”不能仅模仿美国的工业互联网，而应建立具有中国特色的智能制造。

开创大历史观的历史学家黄仁宇在《中国大历史》中指出，制造工厂面临的最重要问题是缺乏基层数据的数字化和知识化管理。在中国制造中，即使使用最先进的软件和设备，但如果无法有效管理和运用基层数据，我们的产出效率仍将无法与西方现代制造工厂相匹敌。我们需要加强基层数据的数字化和知识化管理，以推动中国工业的智能化发展。在波音公司的底层工作中，数字化已经渗透到极致。数十万个飞机零部件已经实现了全面数字化，并通过模块化的S级控制，形成了一个完全可控的数字化产品体系。这一体系使得信息化软件如虎添翼，发挥了巨大的作用。

在中国工业系统的升级过程中，我们不必盲目追求IT技术的尖端性，也不需急于达到德国的物理硬件水平。相反，我们应该深入挖掘制造业的基础，寻找那些能支撑技术发展的数字化基因和知识化处理的能力。结合中国制造业的实际情况和历史背景，构建一个独特的工业生态系统，使各种资源如人、数据、知识、设备、产品等能够得到有效配置和重新整合。这才是推动中国智能制造发展的关键因素。

智能制造的核心特征体现在协同化、微制造和低成本上。协同化意味着资源的配置和共享，让不同的企业和组织能够通过网络技术实现信息的无缝对接和资源的全球整合。微制造则注重去中心化的组织模式，实现小规模、小批量的灵活生产。而全新的低成本生产模式则是支撑未来个性化生产需求的关键。

在下一代工业升级的框架内，系统日益复杂，协同关系愈发分散。制造模式也从集中生产转变为网络化异地协同生产。络技术让不同环节的企业能够实现信息共享，整合全球优势资源，在研发、制造、物流、售后服务等各环节实现全球分散化的协同作业。任何设备、工位和组织，只要拥有资源配置权限，都可以参与到网络化制造的任务节点中，共同完成复杂的任务协同。这就是智能制造的未来趋势，一个充满活力和无限可能的时代正向我们走来。