“智能乘制造” 西太湖论坛人机一体化智能系统话题发言整理

　　上海今日发布了《上海市人机一体化智能系统行动计划(2019-2021年)》，计划进一步深化5G、人工智能、互联网、大数据和制造业融合程度。正如同相关负责人所提到的，人机一体化智能系统，不是简单的。智能制造慢慢的变成了中国制造强国战略的主攻方向。推动制造业高水平质量的发展，是中央经济工作会议明确的今年首项重点任务。

　　上海今日发布了《上海市人机一体化智能系统行动计划(2019-2021年)》，计划进一步深化5G、人工智能、互联网、大数据和制造业融合程度。正如同相关负责人所提到的，人机一体化智能系统，不是简单的“智能加制造”，而是“智能乘制造”。智能制造慢慢的变成了中国制造强国战略的主攻方向。推动制造业高水平质量的发展，是中央经济工作会议明确的今年首项重点任务。第二届西太湖论坛倒计时74天，我们借此时机，重温首届西太湖论坛数字化、智能化分论坛内容。关于数字化智能化，在首届西太湖论坛中，许多业内领导和专家对此进行了深入分析和互动探讨。下文观点，摘录自部分发言嘉宾，分别是：中国工程院院士李培根

　　，国家制造强国建设战略咨询委员会委员王小康，科技部中国科学技术发展战略研究院研究员赵刚，埃森哲战略大中华区总裁余进，IBM全球副总裁、大中华区首席营销官周忆，菲尼克斯（中国）投资公司总裁顾建党，上海交通大学机械与动力工程学院教授陈江平，e—works总经理胥军，三菱电机中国公司协同营业部副部长蔡建国，青岛海尔工业智能研究院科技运营总监任涛林。

　　去年，我们围绕“十三五”规划，邀请8000多位科学家、工程师，包括100多位国外专家、诺贝尔奖获得者，对中国八大高科技领域、1400多项细致划分领域，做了整体评估。有的人觉得中国的科技突飞猛进，已超越了外国。也有的人觉得我们差距还很大，但到底差距多大？

　　左右的技术是世界领先的，35%左右与世界领先水平同步。大概有55%、56%左右落后于世界中等水准。这说明，我们有一半的中高端技术落后世界，现在处在领跑、并跑、跟跑的“三跑并立”阶段。我们跟跑比较多，还是要追赶，做更多扎扎实实的工作。在很多领域特别是制造业，多数企业技术水平比较低，多是来料加工、来图加工，

　　的企业有研发基础，75%的没有研发基础，很难形成自己的竞争力。数字化、智能化、云计算，包括人工智能的应用和推广，真正深入到每个企业，特别是中小企业，还是一项艰巨任务。

　　关于自主创造新兴事物的能力不强的问题，我列了三个数据。一是我国大中型工业公司研发经费占比1%，美、日、德等发达国家都在2%以上。二是科技成果转化率，我们只达到10%左右，远低于发达国家40%的水平。三是技术对外依存度高达50%以上，中兴通讯受美国处罚，说明了这一点。

　　自主创新处于制造业发展全局的核心位置。我把中国制造业的发展大体分为几个阶段：一是

　　年开始，我们大规模引进企业，严格讲特别是引进的156家前苏联企业，那时还没有谈到技术，但实际涉及到了技术问题，但并没有放在很清晰的位置。二是改革开放以后，我们开始从引进创新向追赶创新前进。三是2001年以后，以加入WTO为标志，我们从追赶创新向自主创新转型。50年代的一汽、70年代的宝钢和现在的华为，是这三个阶段的代表企业。

　　创新是一个大问题，制造业上的自主创新，也是一个更大更重要的问题。制造业有四大梗阻，一是企业的创新主体地位不明，二是创新载体分散、重复、交叉、封闭，三是产业更新技术、供给体系缺失，四是成果转化不畅。尤其是成果转化不畅，在中国的表现更为突出。美国科技成果转化率非常高，但也存在技术到市场断层的“死亡之谷”。中国的死亡率非常高，这是我们一定要要解决的问题。

　　年建立15家左右的国家级制造业创新中心，2025年争取有40家左右。这是借鉴美国、德国等国家的做法，他们在建设创新中心上做得好。关于人机一体化智能系统，这是中国制造业的主攻方向、重点方向。中国有相当多的很优秀的数字化工厂，智能制造水平也相当高。但整体上讲，我们仍旧是要清醒地看到落后。西门子安贝格工厂是非常先进的数字化工厂，实现了75%的生产作业自动化，只有1/4的工作需要由工人来完成，产品的缺陷率仅为百万分之12，相当高的水平。

　　年制造业重点领域全面实现智能化，试点示范项目经营成本降低50%，产品生产周期降低50%，不良品率降低50%。为此，我们应该扎扎实实做很多工作。

　　关于人机一体化智能系统，说一点宏观看法。一是应该有协同分享的概念。今天我们都可以共享自行车，这是在生活领域、消费领域。那么生产领域呢？这个概念一样可以用，为什么不能把这个思想用到生产资料的共享呢？有些企业有很好的设备，但是利用率不高，吃不饱。还有一些企业自己缺乏某种加工能力，需要寻求别人帮助。两种情况都能借助网络平台。

　　比较而言，中国企业的开放度还不够。华中数控董事长陈吉红通过多年痛苦实践认识到开放的重要性。他说，他们要开发并对社会开放一大批扩展灵活、功能强大的智能

　　应用软件，这最终也会扩大华中数控系统的市场。还有飞利浦智能彩色灯，它把智能手机APP的用户界面开放，一些独立的软件商在此基础上开发了新应用，赚了一点小钱，飞利浦的智能彩色灯销量也增加了。这就是开放的好处，中国很多企业家的思维是干嘛让别人赚钱呢？二是注重创造需求。推进人机一体化智能系统的时候，我想特别强调一点，要有人敢于吃螃蟹。最近的中兴事件应引起教训。好在我们中国有一些企业家，比如任正非，他讲华为现在已经到了“无人区”，希望以后在某些方面起到引领作用。

　　我们很多企业家也好，工程技术人员也好，往往只注重市场的现实需求。有些东西，现在市场没有需求，我们能不能创造需求？像黄晓庆博士，他以前是中国移动研究院的院长，现在做云端机器人。这在中国还不太有现实市场需求，但他敢于做，前两年成立了公司，就在做这件事情。哪怕未来他没能做大，甚至万一失败，我都佩服。我们该有更多的公司，敢于做一些超越现实市场需求的事情。

　　三是中国要崛起，不要忘了工业文明、工业理性。我注意到我们国家有个现象——“唯上”效应。越大的领导说一件什么事情，放大效应就越大。有些事情，领导讲话完全正确，但把它放得太大之后，是不是会有问题呢？比如，中国机器人产业据说有

　　多家，各个地方都保护自己的机器人产业，这导致了价格战、不平等竞争，实际扰乱了市场，并且导致人才、资金等资源的不合理配置。如果完全是市场行为，好的人才、资金都自然会向有优势的地方流动。商业模式创新有很多成功例子，但过度鼓励可能会有问题。我发现，现在大学生搞创新创业，但“黑科技”之类的事情很少有人做。美国很多年轻人搞“黑科技”，中国过多的人沉醉于模式创新，巴不得一夜暴富，这可不是一件好事情。

　　工业文明、工业理性中的正确价值观非常重要。中国传统文化讲“义利之和”，企业不仅讲利，而且还要讲义。我们要避免不义之事，不诚信、不合规的问题。做智能制造的时候，可以把正确的价值观融入数字化系统中。假如企业老板“讲义”，有正确的价值观，通过数字化技术，可以自我监控企业内部的某些行为。你不能保证下面的每个人有正确的价值观，但可以通过数字化系统监控某些东西。我希望大家注意这点，把正确的价值观融入到数字化系统中。

　　现在，技术正重新塑造商业的未来，技术颠覆已经成为行业发展、商业发展以及企业每天需要面对的新常态。但我也可以说，商业最根本的本质，无论是今天，还是一千年前，当商业存在的时候就没有改变。塑造一个行业、一个企业，关键需要掌握什么是变、什么是不变，如何以不变应万变。

　　智能数据驱动下的智能制造是什么？智能制造不是简单的生产环节自动化，也不是利用人工智能简单替代人的操作，更不是信息化

　　或者ERP2.0。很多企业谈智能制造，最容易走入的误区是为技术而技术，以为装了一堆IoT技术，装了很多数字化技术就实现了智能制造，这是一个误区。不管是智能制造，还是传统制造，制造的是极致客户体验，制造的是高效运营，制造的是不断能够抗击颠覆的商业模式。如何通过它打造极致的客户体验，如何不断提升内部的运营效率，如何通过不断创新的商业模式为客户和企业创造价值，这才是智能制造应该解决的根本商业问题。

　　例如，婴儿、中年人、老年人对健康的需求不一样。每人都有健康周期，从开始注意健康的生活方式，到因为不注意而产生亚健康状态，再到已经产生疾病状态，最后产生需要抢救的状态等等，这是一个全健康周期。企业围绕客户的全健康周期，在可能的所有接触点上，提供最需要的产品和服务，最根本地解决健康需求，打造最极致的客户体验。这个问题不管是今天，还是100年前，本质都没有改变。

　　但是，现在解决问题的方式和手段变了。我们需要产品研发，通过价值链、后台制造和生产安排，赋能极致的客户体验。全方位满足这样的复杂需求，很难靠一个企业，需要有支付方、保险公司、服务提供方等等的一个完整商业生态。技术带来了更多可能性，给生态打造、项目提升、极致客户体验带来了新的手段。

　　未来学家凯文·凯利在《失控》中提到，纵观人类历史，人类对自己的认知发生过四次唤醒。

　　与新西兰灵魂机器公司共同研发的数字人。企业主们为什么要雇佣这些“数字员工”？答案很简单：因为他们是大数据时代人类的最佳助手。这些数字人体内流淌着数字血液，自适应机器人技术、机器学习系统、自然语言处理技术、情绪识别、预测性分析和增强智能等，一个尖端科技的无敌组合。所以，他们才能够有海量精准记忆，能够高效率、低失误率地处理海量数据和复杂问题。

　　未来职场，人不仅要和自己的“同类”打交道，也要掌握和“异类”——数字员工协作的技能。现在我们管职场人士叫蓝领、白领和金领，以区分不同阶层、不同收入。未来，可能第四种领子会加入进来。在

　　，我们叫他们“新领”—new collar。“新领”是为这个时育而生的。他最基本的技能，就是具备与机器融合的能力。他能够与数字员工协同工作，创造更大价值。这就给我们的教育提出一个问题——人工智能时代的教育到底应该怎么做？

　　10后一代，生于数字时代，长于人工智能时代，他们从小玩游戏，学编程，对于机器人，人工智能，他们趋之若鹜。他们是与新科技发展一路同行的一代。面对这一代新人，学校是否应该更注重培养学生的智能技术运用能力和“人机交融”的心理建设，并且设置“人机哲学”这样的课程。IBM

　　P-TECH”，这是政府、学校和企业三方，共同设计“科学、技术、工程和数学”（STEM）课程、培养面向企业的新领。前几天有一篇博文在社交媒体上被刷屏，标题很爆：“

　　造人‘征服人类’，席卷全球的失业潮来了！”作者列举了大量令人肝颤的实例，比如2000年的高盛在其纽约的股票交易柜台还雇用了600名交易员；今天，只剩下两名交易员留守空房。德勤最新开发的财务机器人，一个人可以顶替15个人类财务的工作。而马斯克放出豪言，特斯拉两年后实现完全无人驾驶。看起来，人工智能不再是科幻小说，在很多领域，它在快速超越人类。这也就意味着，倘若作为人类的我们，如果不去快速提升自己，改变自己，为企业的智能化谋篇布局，我们很可能会被改变掉。去改变，还是被改变，这还是个问题吗？

　　我对中国和德、美、日的制造企业驱动模式做简要比较，为了区别可能不一定准确。美国是创新驱动，是全球科技创新的老大，引领着IT、ICT、IoT等技术。有些人说德国工业4.0是以美国的技术为核心，比如CPS、物联网都起源于美国。

　　德国是工艺和质量驱动，注重工控技术、底层设备和工匠精神，产生了一批隐形冠军。西门子安贝格工厂是全球电子制造企业良率最高的样板。它

　　年成立，20多年过去了，厂房面积和工人数没有增加，但产能扩大了8倍，能生产1000种不同产品，增长的原因在哪里？

　　系统，实现了产品设计、工艺、制造和仿真等全生命周期管理；采用了SAP的ERP，实现了PLM和ERP的完美结合。从自动化角度讲，它生产的是Simatic的PLC，制件能够自动流转到相应工位装配、自动检测，通过MES和柔性产线，实现电子产品的混流生产。从物流角度讲，有5公里长的地下磁悬浮元器件运输带。从大数据角度讲，每天采集5000万数据，超过3亿个元器件都有自己的“身份证”，记录了哪条线生产、材质、扭矩、烘箱温度及时长等数据。从智能化角度讲，真实工厂与虚拟工厂虚实融合、同步运行。从良率角度讲，达到了99.9988%，接近六西格玛，六西格玛是99.99966%。日本因为土地、物料和人力资源有限，它是效率驱动，注重以最小投入发挥最大效益，产生了精益生产的思想。日本很多地方，都能看见精益思想贯彻得非常彻底，哪怕是垃圾处理。很多企业的老设备老产线使用了几十年，但只要能用，就不会轻易放弃，当然也会做一些升级改造。

　　年前的一条L形自动化生产线个机器人单元组成的C形智能化生产线。两条产线数据对比，自动化的采用26台设备、50道工序，智能化的是18台设备、23道工序。自动化产线%，而智能化产线%。从绩效讲，自动化产线台/人小时，而智能化产线台/人小时。两条产线的差别在于，智能化产线采用了三菱的e-F@ctory系统，亮点是边缘计算层，负责把数据进行预处理，把有用的信息传递给上位系统分析决策以后，反馈给底层执行。中国是要素驱动，以前总讲地大物博，人、土地、资源丰富，现在需要转变了。从对德、美、日、法和其他国家的分析讲：一是不一味追求无人工厂、机器换人，而是强调人机有效协作。二是注重精益求精和实用化、标准化、智能化，以及简便自动化。日本有一家做APS的企业，在全球很多国家都有分公司，但总共只有50多人，开发人员只有5个人，只专注于研究算法。三是不翻炒和翻新概念，讲究实用实战实效。中国有时候用概念解释概念，以文件传达文件，以会议落实会议，难以真正务实。四是不搞全动，没有万企上云、百万APP这样的运动。五是通过防呆、防错、安灯、示教等多种手段，确保产品质量。六是注重大数据的第

　　5V—真实性，从数据中发现工艺改进、管理提升的瓶颈。顾建党：菲尼克斯是非常独特的德国家族企业，中国化路径体现得淋漓尽致。我们把菲尼克斯（中国）公司，自豪地称为最中国的德国企业，真正扎根中国的同时，也是具有全球视野的一家德国企业。顾建党先生

　　菲尼克斯做了什么？从外部视角看，一是促进中德合作。我们在连接德国“工业4.0”和“中国制造2025”方面做了很多推动工作。二是促进产学研融合。我们在大学建立智能教育实验室，成立了江苏精细制造研究院、南京机器人研究院。三是连接靠谱的人和事。过去

　　1年时间说服德国。今天，我们与12家企业开展合作，并联合他们成立了中国的CEO共创会。从内部视角看，我们一直在思考和探索，如何成为真正的智能制造推动者：一是要把工业技术、信息技术、智能技术结合起来。二是要对整个制造过程、智能产品、服务产品的模式进行融合。三是打造自动化IoT与制造技术相融合的智能制造解决方案。四是对工厂实施智能化改造。第一期我们将把江苏南京的智能工厂改造成为2.0的示范，今年开工，明年正式落成。五是开展生态合作。比如海尔的智能制造示范线，菲尼克斯在背后做了大量的努力工作。我们把菲尼克斯变小，融入到智能化数字化转型的生态中，不断推动、探索和摸索，相信通过这样的工作，最终会同慢慢的变多的中国企业开展合作，真正扎根中国，成为不可多得的参与者和推动者。

　　陈江平：无人驾驶在很多商业领域已经有了应用。上海凌晨12点以后，扫地车基本都是无人驾驶，还有很多工厂的AGV

　　陈江平先生现在不少公司进口了一些欧美设备，但很多是定制的，数据化的过程很痛苦。上海很多中小型企业都面临这样的问题，没有大公司，做不大。其实做到智能，有三块：场景、数据、范围。场景最难，没有场景，就没法做。生产工艺不懂，就没有办法做这个装备。我们在交大的两个校区投放了自己研制的无人驾驶汽车，App预约就可以使用，大家都争相来坐。另外，我们学校用

　　任涛林：工业互联网是继移动互联网之后最大的经济活动，只有抓住这个机遇，中国的企业才有可能成为世界性企业。截至2017年，海尔COSMOPlat平台的C

　　3.2亿个，智能终端有2121万台，服务企业达到了3.5万家，实现了共赢、共创和共享成果。任涛林先生我们采用了10项以上全球领先的物联网技术，构建了COSMOPlat平台“四大能力”：一是灵活部署能力，可以让很多企业方便使用，可以跨行业、跨领域应用。二是生态聚合能力，不管是制造商、设计资源、模块商、设备商、物流商、服务商都可以在平台上创造培育新模式，产生新业态。三是数据分析能力，物联网时代中数据的结构化、复杂化比互联网要大得多，要有海量数据的处理能力。四是泛在物联能力，可以接入工业的全要素。

　　COSMOPlat是开放平台，所有想参与的企业都可以进入，一起进行迭代、研发、共享、共赢，实现了从原先线性的价值链到非线性价值矩阵的转变。平台还解决了个人定制和大规模制造之间的矛盾，实现了大规模定制。COSMOPlat平台不是简单的机器换人，而是高精度下的高效率，是企业的转型升级平台，成果已在海尔内部得到验证。从高精度上看，客户定制率上升了

　　，消费者定制率提高了18%，不入库率上升了69%。从高效率上看，订单的交付周期下降了

　　，生产效率提高了60%，资金运转天数现在是负10天，而行业的平均水平是30到40天。蔡建国：三菱电机是从最初做机电到做电器，再到做工业化的企业。我们既是提供人机一体化智能系统产品的供应方，同时也是智能制造的体验方。如何让智能制造促进企业的飞跃发展，三菱电机有一些经验和成就。从2013

　　年开始，我们导入人机一体化智能系统，所想的事情并不是机器换人，而是人机有效协同。人机一体化智能系统中，不光是谈制造，谈的是制造的全生命周期。什么叫全生命周期？在生产的时候，从产品设计到智能检测，我们通过对生产节拍、生产过程进行跟踪，连续性地采集原始生产数据，最终通过设备检测、数据采集，确保生产出来的都是合格产品，然后走向社会。

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