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在過去的100年期間，人類社會的工業化進展帶來的生產力提升非常巨大，這有賴于電氣化、自動化和數字化帶來的生產系統改進，從而大大發揮了規模經濟的效用。不過，在最近10年時間，從國際經合組織（OECD，Organization for Economic Co-operation and Development）發布的統計數據來看，人類社會的生產力水平僅僅增長了0.5%，這遠比過去動輒幾倍或者幾十倍的增長水平要低，這迫使人們開始思考提升生產力水平的新辦法和新來源。

不僅如此，由于幾乎所有國家都看到了工業化給國家經濟增長和國民富強帶來的好處，紛紛發展工業產業，這也導致了全球不少產業的產能過剩，發達工業國家為此開始思考新的差異化優勢的方式，諸如大規模定制（Mass Customization）等方式就成為了一種選擇。

正是在提升生產力水平和大規模定制兩大需求的驅動下，智能制造作為一種制造技術驅動力，成為了全球各國關注的焦點。事實上，目前正在發生的主要工業國家制造業戰略性的競爭，本質上也是為了實現智能制造，而這種先進制造方面的競爭，更是以1989年日本提出IMS國際研究合作計劃為標志性的事件。

由此可見，經過日本、美國、德國等工業發達國家過去幾十年的研究和探索，已經明確了信息化與工業化融合的主航道，但如何利用信息技術方面，目前已經有信息物理系統、工業互聯網等概念和體系，同時也有諸如數字孿生體（Digital Twin）和數字線程（Digital Thread）等新概念出現，進一步創造具有體系性的概念系統，促進智能制造學科的真正建立和發展，是當前人類社會制造業發展的主要任務之一。

對于智能制造，雖然日本早期冒進的探索并無什么實質性的結果，但這給全球研究專家提供了一個難得的觀察機會。事實證明，僅僅依靠傳統的信息技術，是沒有辦法解決制造系統的高效率和柔性需求的，這需要構建諸如信息物理系統等新型的制造系統知識體系。經過近10年的發展，美國國家科學基金會推動的信息物理系統理論體系基本成型，并且已經開始在美國各高校進行信息物理系統的課程教學。由此可見，智能制造原理上的創新基本完成，目前需要解決的是產學研方面的挑戰（見圖1）。

按照經濟學家卡蘿塔·佩蕾絲（Carlota Perez）在《技術革命與金融資本：泡沫與黃金時代的動力學》（Technological Revolutions and Financial Capital: The Dynamics of Bubbles and Golden Ages）指出，技術革命分為四個發展階段，分別為構建范式、基礎設施建設、產業化發展和成熟階段。按照工業4.0研究院的判定，人類社會的第四次工業革命還處于構建范式階段，從歷史經驗來看，這個階段會出現大量的各種不同概念和提法，隨著人們的認識逐步深入，更符合實際的概念將占據優勢，從而成為人們的首選。接著，技術革命很快會進入基礎設施建設階段，智能制造作為第四次工業革命的核心技術，需要相應的技術基礎設施提供產業化發展的前提。

根據工業4.0研究院的研究結果來看，通常情況下，智能制造的基礎設施包含低成本的傳感系統、無所不在的云計算資源和實時驅動的制造操作系統等三個方面。從全球各國制造業戰略爭奪的創新生態關鍵點來看，目前還沒有哪個國家完成了這三個方面的技術基礎設施建設。

與20年前日本采用傳統的人工智能來驅動智能制造系統不同，目前人工智能已經進入了大數據、新算法和新計算能力的AI 2.0時代，同時，大量智能產品的出現，使得傳統的裝備制造需要個性化定制的能力，這迫切需要實現新型的智能制造，利用AI 2.0重新定義智能制造就成為當前最為重要的工作之一。

毫無疑問，人工智能到底會在智能制造重定義中扮演什么角色，短期內難以統一大家的認識，但代表信息技術發展的最新階段，人工智能肯定會扮演一個通用目的技術（GPT，General-Purpose Technologies）的角色，它將有可能真正解決制造業長期以來存在的非標問題（指的是制造業的裝備系統，大都需要根據客戶的要求定制，而難以提供標準化的解決方案）。

為此，為了充分利用AI 2.0帶來的重新定義智能制造的潛力，應該統一思想，加強應用研究和創新，并結合到中國制造2025國家大戰略的需要，設計一套適合中國需要的智能制造體系和實施路徑。

中國在2010年成為了全球制造業產值最高的國家，這是中國100多年之后再次登上全球制造業第一的位置。不過，中國制造的規模雖然處于第一，但其競爭力仍然談不上強大。為此，2015年中國國務院發布了中國制造2025，并設定未來30年左右的時間，實現中國制造從大國轉向強國的目標。在推進中國制造2025的規劃藍圖中，也明確指出了智能制造是主攻方向。

毫無疑問，從中國制造2025目標的實現要求上來看，智能制造是難以避免的一個概念。目前已經有一些國家智庫對智能制造進行了一些中國式的定義，包括中國工程院，最近也基于AI 2.0的發展，提出了多階段多層次的概念體系。但是，如果僅僅把人工智能認為是智能制造定義的一種技術，而不是其核心技術，很可能會忽視以及浪費AI 2.0對中國智能制造體系構建中的重大價值。

首先，我們需要分清中國的智能制造定義與20年前日本提出的智能制造之間的差別。在筆者看來，20年前日本提出的IMS計劃，過多強調了知識管理的價值，這其實也是目前AI 2.0跟傳統人工智能之間的最大差別，基于大量數據的深度學習，有可能并不清楚其中的因果關系，但最終做出的結果卻達到甚至超出了人的思考決策，這是利用AI 2.0重新定義智能制造的關鍵認識。

其次，對比日本在IMS計劃中推進智能制造和美國2006年提出信息物理系統的思想，兩者有迥然不同的哲學。日本在推進智能制造系統的時候，深深陷入了路徑依賴的問題，他們希望利用人工智能模仿日本的技術訣竅，從而解決另外一個特定問題（可能不是前面技術訣竅的應用場景），這從原理上就是巨大的挑戰。然而，對于美國提出的信息物理系統來講，先提出抽象的概念，再想辦法設計相關的科學體系和工程工具，從而更符合科學發展的原理。

最后，日本在推行智能制造的時候，完全割裂一般制造和裝備制造的目的，導致盲目推動先進裝備制造，而忽視了給消費者提供更好更先進的產品，忘記了日本上個世紀80年代是依靠創新產品而獲得的市場，這在推動IMS計劃的初期，也許就注定了其進展坎坷，難以得到產業界企業的持續支持。中國要推動智能制造，應該把智能產品和智能制造有機的結合起來，讓智能制造為智能產品服務，通過市場的良性循環，讓智能制造的投入物有所值。

對于中國的智能制造新定義，應該充分發揮第四次工業革命智能化和網絡化兩大驅動力的價值。一方面，應該充分認識到AI 2.0對于智能制造的發展具有革命性的意義，從科學原理到產學研都應該投入足夠的資源，這樣才可以保證盡快實現智能制造裝備產業的領先，這還可能為中國創造一個新的裝備設備市場。另外一方面，最近工信部明確了中國制造2025的第二個主攻方向是工業互聯網，這也是第四次工業革命的第二個驅動力，工業互聯網主要可以實現資源的松散連接，從而提升資源的利用效率，在推動智能制造的過程中，也應該加強工業互聯網方式的資源集成，加快中國智能制造產業快速發展。

在第四次工業革命悄然來臨之際，結合到中國制造2025戰略的實施，中國的學者和專家有機會重新定義智能制造，為人類社會的工業化進程做出貢獻。同時，在中國推進供給側改革的時期，利用智能化和網絡化兩大驅動力，重點推動AI 2.0驅動的傳統制造系統轉型和重新設計，能夠有效地解決中國制造大而不強的問題。更進一步，我們還可以通過研究與實踐的有效融合，提升中國的科學發展水平，建立現代化的經濟體系。