上月，“2017中国国际大数据产业博览会” 在贵阳隆重召开，笔者有幸受邀参加了其中的一个圆桌论坛。在主论坛上，有一个挺有意思的段子，与大家分享一下。
本次会议可谓阵容豪华，除了众多海内外的领导、名家云集之外，BAT三家公司大佬都也都不远千里奔赴贵阳，就“大数据”话题不遗余力地隔空论战。这厢马云振臂高呼：“数据将成为主要的能源，如果离开了数据，任何组织的创新都基本上是空壳!”那边李彦宏针锋相对：“人工智能时代最宝贵的不是数据，是数据带来的技术创新”。最后登场的马化腾充分发挥“后发优势”，对两人来了个全盘否定：“对企业的发展而言，最重要的既非数据，也非技术，而是场景!”，又顺带调侃一下“这是不懂技术的文科生和太懂技术的理科生的争辩，没法谈到一块去。”听得马云与李彦宏无比惆怅(见配图：-))。
“不懂技术的文科生”，不用点名，大家都知道就是那个毕业于杭州师范学院英语专业的马云，文科生，不懂技术，甚至连马云都自嘲：“不懂互联网、不懂技术，打字是“一指禅”，玩电脑只会收发邮件”。
但，作为吃瓜观众，作为研究工业4.0的爱好者，听到马化腾的这句话，可能就有点打抱不平了，有仗义执言的冲动，西瓜一扔，咱也要为马云争辩几句了。
现在工业4.0/智能制造正火，但真正能把工业4.0/智能制造用通俗易懂的语言说清楚的不多。即便是大牌专家，也是众说纷纭。有德派解释法，有美派解释法，还有更多的中派解释法，很多专家、学者长篇大论都不能清晰地说明白。有人说是数字化制造，有人说是互联网+制造，也有人说是大数据+制造，更有人说是AI+制造等等，不一而足。即便是上面两位“懂技术”“懂场景”的大佬，也未必说的清楚，能整出个“互联网+”、“人工智能”就不错了，但单单是这个不懂技术的文科生，马云早在2年前就把工业4.0/智能制造说清楚了。
马云在2015年3月15日德国汉诺威IT博览会上说了这么一段话：“未来的世界，所有的制造商他们生产的机器，这些机器不仅会生产产品，它们必须说话，它们必须思考。机器不会再由石油和电力驱动，机器由数据来支撑。未来的世界，企业将不再会关注于规模、标准化和权力，只会关注于灵活性、敏捷性、个性化和用户友好。”
大家别小看了这段通俗易懂的话，在笔者看来，在这段话里，马云从美国的智能制造讲到了德国的智能制造，从工业1.0,2.0,3.0，讲到了工业4.0，非常精炼，如果您能真正理解这几句话，就对工业4.0/智能制造理解的就差不多了。
一，马云讲出了德国智能制造与美国智能制造的不同
马云在2015年德国汉诺威IT博览会上
为节省时间起见，我们从笔者在2015年写过一篇文章《从工业4.0与工业互联网中，看德美“智能”的区别》(请见2015年12月4日的兰光创新微信号)抽取一些观点：
在智能制造一词中，美国人喜欢用Intelligent，德国人一贯用Smart，这是一个比较大的区别，尽管翻译成中文都可以翻译为“智能”。
Intelligent是一个计算机方面很常用的术语，主要表示物理系统的智能化。
德国人用Smart这个单词，表示为满足客户个性化生产需要，通过社会化协作，灵活化、聪明化、高效化的系统及多系统的协作运转来实现制造的智能化模式。
“未来的世界，所有的制造商他们生产的机器，这些机器不仅会生产产品，它们必须说话，它们必须思考”。这句话重点强调机器的智能，是物的智能，分明是美国人讲的Intelligent Manufacturing，“关注于灵活性、敏捷性、个性化和用户友好。”，这句话又回到了德国人讲的Smart Manufacturing。
马云这两句就把德美两国关于智能制造的不同理解都兼顾到了。
二，马云讲出了工业4.0前后的区别及特点
马云说“机器不会再由石油和电力驱动，机器由数据来支撑。未来的世界，企业将不再会关注于规模、标准化和权力，只会关注于灵活性、敏捷性、个性化和用户友好”
我们知道第一次工业革命是机械革命，早期的机械一般是由燃煤、石油等驱动，第二次工业革命是电气化革命，机器主要是电力驱动，第三次工业革命是自动化革命(有人也称为信息化革命)，动力还是以电力，包括强电与弱电。而第四工业革命是智能化，数据是关键，“数据将成为主要的能源”(马云语)。所以“机器不会再由石油和电力驱动，机器由数据来支撑”，实质上是对这几次工业革命的“动力”进行了描述，并自然地把这几次工业革命串了起来。
工业4.0的划分
“企业将不再会关注于规模、标准化和权力”，规模、标准化、权力(科层管理)恰恰是工业4.0以前的特点。
我们知道在工业2.0(电气化)、3.0(自动化)时代，最大特点就是大规模生产、标准化生产，而在管理学上，从2.0开始的泰勒科学管理及马克斯·韦伯的组织社会学，基于劳动者的分工，衍生出了各种专业的管理阶段，这就是典型的科层管理，即便是在今天的企业里，科层管理仍然是一种最为普遍的组织形式。工业4.0时代，“规模、标准化和权力”将不再重要，甚至会被极大地改变。
马云最后的话“关注于灵活性、敏捷性、个性化和用户友好”，是将德国工业4.0生产模式的特点进行了高度的提炼。
以上几句话，马云通俗地说明了这几次工业的特点，包括了从工业革命的“动力”，到生产的基本特点等，非常精炼，非常浅显。
对这样的文科生，我们不能不刮目相看。
三，争辩源于对 DIKW模型不同层面的认知
上面三位大佬的辩论好像是各说各有理，其实，根本问题是每个人针对的层面不同。
我们从知识阶层图或叫DIKW模型上看，数据层是最基础的数字或者字符，具有逻辑的数据构成了信息层，通过提炼与归纳形成知识，最高层次是人类所特具有的智慧，是基于知识的创造力。
在上面模型中，很明显，对于占据数据优势的阿里(以淘宝为代表)，马云自然会强调数据的价值，而以信息搜索见长的百度，搜索到有用的信息是搜索引擎的核心竞争优势，李彦宏强调算法、技术创新、数据的处理能力，实质是对自己竞争优势的自我宣传。垄断社交领域的微信，是基于知识的分享与传播，是马化腾所向披靡的利器，马化腾口中的“场景”，实质就是模型的第三层——知识(知识是需要场景的)。
说穿了，三位互联网大佬表面争的是面红耳赤，实际上每人心里都很清楚，各自强调都是自己的优势层面，是DIKW三个不同的层面，都是在为自己公司摇旗呐喊，是一种高端的市场营销行为而已。
在智能制造火爆的今天，在很多人高喊通过互联网思维进军制造业、甚至颠覆制造业的时候，在很多专家宣扬智能制造就是AI+制造业的时候，作为制造业中的一员，笔者很乐意借助这三位大佬的话，说一声：“对于制造业，数据很重要，算法很重要，(行业)知识更重要。”在制造业里，无论是数据、算法、知识还是智慧，都具有鲜明的工业特点，都是需要长时间理解与沉淀的，这恰恰BAT等IT巨头难以深度进入制造业的行业壁垒。
笔者认为互联网在制造业的营销、售后服务等方面的确具有重要的价值，甚至是颠覆性的意义，制造业理应学习好、应用好这些先进理念，但在制造业复杂的研发与制造环节，互联网思维、AI好像还很难在近期发挥重要的作用，而这恰恰是制造业的核心竞争力之所在，也是具有制造业背景的IT公司竞争力之所在，两者的深度携手，是制造业走向智能制造的有效路径。
好了，砖尽，瓜继续。：-)
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2017-06-28 22:08 阅读(14151)
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