周宏仁：智能制造的三个支点

国家信息化专家咨询委员会常务副主任周宏仁在《论智能制造》系列中的“论智能制造的三个阶段”中，谈到了对三个阶段的基本认识。而如何实施智能制造，则需要考虑智能制造的三个支点：产品、装备和过程。

第一个需要考虑的是推动智能制造的目标是什么。显然，企业追求的是产品，而不是要把企业搞的有多时髦。企业销售产品的时候，不是要宣传企业的生产线有多漂亮、多现代，而一定要说明这个产品的价值何在。产品是企业面向社会的表现。智能制造的目标是产品，而不是智能制造本身。

因此，产品的智能化是企业必须考虑的首要问题之一。智能制造如果不能生产出智能的产品，智能制造就失去了时代的意义。而且，企业的产品如果不是智能化的，产品和企业今后被淘汰的可能性就很大。

第二个支点是装备，生产过程（包括研发、设计）中的每一个关键环节上的装备，一定要智能化。如果这个智能化实现不了，劳动生产力和劳动效率就不可能得到很大提高，企业可能就没有竞争力。不是数字化、网络化和智能化的生产装备，就不是这个时代的先进制造装备。而且，如果设备没有智能化，也可能无法生产出企业想要生产的智能化产品。

第三个支点是企业生产过程的智能化问题。装备智能化解决的是生产过程中“点”的智能化问题；企业只有实现生产全过程的智能化，才能实现企业全局的智能化，才能够实现智能化效益的最大化。

智能制造是第一支点

一个机床生产厂，生产装备和过程如果都是智能化的，而它生产出来的机床却是一般的机床，没有智能化的要素，那么这个机床厂的前途就非常堪忧。因为，他自己都不会去购买这样不够智能化的机床。

因此，任何一个企业在考虑其智能制造如何发展的时候，首先应该想到的是自己的产品怎么实现智能化。即使生产过程没有部分或全部实现智能化，能够把智能的产品做出来，那么企业还是应该首先考虑产品的智能化问题。

产品智能化是当今计算技术发展的一个新的重大趋势。计算技术发明的初衷是为了科学计算。而后，发展为支持人类各种业务活动的信息处理和传播，即业务计算。上世纪90年代以后，随着互联网的发展，QQ、微信、Facebook等开始崛起，计算技术渗入了人们的社会生活，大大地推动了社会计算的发展。现在，计算技术开始向各种产品领域渗透，提升产品的智能化水平，因此，计算技术应用的下一个热点，是产品计算。

智能装备是最大难点

装备是智能制造最大的难点。

生产装备一般都比较复杂，而且批量可能不大，所采用的工业软件也往往非常复杂。这使得生产成本很高，市场很小，因此愿意或有实力从事智能装备制造的企业并不多。而且，由于装备的开发周期长，导致企业经营的风险很大。另外，装备制造的难点很大程度上是在软装备上面，没有软装备，就不可能有“数字化、网络化、智能化”。抽去软件，信息化的一切成果都不复存在。工业软件首先是一个工业产品，而且往往是高端工业产品。这是中国制造2025主要的难点，而工业界对这一点的认识，还很不充分。

过程智能化

发达国家的制造业在生产装备智能化这一点上，已经非常领先。尤其是日本和德国，已经基本上垄断了全球重大制造业生产装备的市场。而智能制造的下一步的发展，就是要实现过程的智能化，完成从装备这个“点”向过程这条“线”的发展。

过程智能化最典型的代表，正是工业4.0和工业互联网的奋斗目标。工业4.0提出，企业的信息系统要走向一体化，包括纵向一体化和横向一体化。纵向一体化就是《三论智能制造》的系列之一中提到的企业的内部网，而横向一体化正是企业的外部网。现在，要把内部网和外部网完全整合在一起，将数据完全打通。

内部网和外部网的一体化

过程智能化的实现

工业4.0或者工业互联网的目标，不仅要把内部网、外部网连起来，而且要变成一个智能物理系统。二者都可以通过一个“5C（五层）”结构来表述。

最下面一层是智慧的连接层，第二层是数据转换成信息，第三层是企业的云计算数据中心。在这里，需要把第二层处理所得的有效数据，与企业计算机系统中相对应的期望值做对比分析。第四层是认知层，根据对比差异，找到问题之所在及解决问题的方法。因此，这一层实际上是一个决策层。第五层是配置层，可以按照决策要求，通过计算机网络，对人、对物、对计算机进行重新配置或更改。

这样的一个五层结构，构成了一个标准的反馈控制系统，可以对企业的控制对象，即：人（员工）、机器、计算机系统、各种物理实体等，进行实时的反馈和控制。这样的一个反馈系统，其各层次所对应的技术支撑，如图所示。正是利用这些当下最时髦的先进技术，工业互联网实现了企业整个业务活动全过程的的智能控制。

工业互联网和工业4.0的“5C（五层）”架构

这个架构设计描述了工业互联网系统的内外三层结构。从边缘层，到平台层，再到企业层。在边缘层上主要是边缘的网关，采集各种各样的数据；送到平台层之后，平台层对数据做必要的处理和分析；分析完之后，再送达企业层，送到企业的应用系统。企业会根据不同的应用做不同的分析，做出判断和决策，将数据再往回传送到平台层和边缘层，直至送达企业内外联接的各个部门和单位。

显然，数据分析和处理在工业互联网系统中极为重要，包括：端点数据的获取、从数据中提取信息的先进数据处理技术，各种决策模型的分析计算，以及系统结果的输出。其中，大量使用的是计算科学的办法：需要建模，需要算法，需要数据等等，最后产生的是决策数据。当然，安全、可信、隐私等，在结构中也有详细的考虑。

智能制造与工业互联网

工业互联网平台，是一个以企业为中心的平台，而不是说在整个工业行业建一个大的所谓“工业互联网平台”。所谓平台化是发展的趋势，其实是指企业的平台化，每一个大企业都会有自己的一个企业平台，而不会把自己的业务搬到其他企业的平台上去。

如果把智能制造的全部资源和精力都投在工业互联网平台上，又把平台理解为产业的平台，可能就误判了智能制造的发展方向。当务之急，还是我们的产品和装备的智能化问题，这对当下的中国来讲，是智能制造的重点努力方向。

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