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科学地认识智能制造科学地认识智能制造，要综合考虑技术和非技术因素，正确把握智能化与自动化的关系、继承和发展的关系，准确定位人工智能在智能制造中的作用。?我的有些观点看起来常常是自相矛盾的。一方面说：“智能化是自动化的延伸和发展”；一方面又说：“不要把智能制造搞成自动化”。其实，矛盾的不是观点，矛盾的是观点所指的内容：如果单从技术方面看，智能化确实是自动化的延伸和发展；但是，我们又不能单从技术方面看问题。因为单从技术方面看问题，其实无法解释技术的发展变化——因为技术的大的发展变化，往往不是技术本身可以解释的，而是影响技术的外部因素。也就是说，要跨层面、跨尺度看待问题。?为什要跨尺度考虑问题？我常提到的、“猴子变人”的比喻就能说清楚：猴子变人的最大变化是脑袋变聪明、更加有利于生存——这就是从技术层面看问题，强调的是“智慧”或者“智能”有什么好处。而要跨出这个层次，才能知道更本质的变化原因：脑袋聪明是要付出很大代价的，这些代价对猴子来说未必对生存有利，所以并不是所有的猴子都变成了人。我们的祖先能从猴子变成人，是因为需要手来应对复杂的劳动：脑子聪明了才有利于进行这些复杂的劳动，而这些复杂的劳动有利于人类创造更好的生存条件。这样，脑子的聪明能帮助人类更加适合生存。由此可见：用超越技术层次的观点看问题，才能看到真正的原因。?同样，从自动化走到智能化，更根本的原因是企业面对的问题复杂了，需要智能化才能解决问题。这就是我常说的“有了需求再谈技术”。其中，引起复杂性的原因很多；比如飞机制造的难度越来越大；小批量、交货周期加快导致难度加大等；劳动力成本升高等。所以，正如宁总的观点，复杂性是促进智能制造的重要原因。当然，ICT技术为解决这些问题提供了条件，这是基础。?我强调“智能化是自动化的延伸和发展”是从技术层面看问题的。潜台词就是要承认技术发展的“继承性”，强调智能化有着“自动化”的基因。事实上，CPS就是来源于控制论的。沿着这个思路进一步思考，就会发现：智能制造的思想并不是从“人工智能”继承下来的。?人工智能之所以兴起，很大程度上是因为有“默会知识”：说不清、道不明的知识。比如，快速识别一个人脸、对围棋“大势”的把握等。工业人当然也有“默会知识”、特别是传统的手工劳动。所以，那个时候带个徒弟是很不容易的。但是，对于生产环节的“默会知识”，工业界早已有办法解决了：当工业进入流水线阶段，就开始把复杂的劳动拆分成若干标准化的简单劳动；到了自动化阶段，又把这些简单的劳动变成了计算机的参数：人的知识都已经变成可编码的计算机程序了，“默会知识”就基本上没有了！?工业到了智能化阶段，当然也要继承这个逻辑：把复杂问题流程化、简单化、标准化，并排除不必要的干扰，让计算机去处理。这就是我说的“吴淑珍式的智能”：用明确的信息+精确的处理知识得到智能化的结果。强调继承的同时，还要强调发展：从自动化到智能化，到底发展了什么？我认为是业务范围的改变：从常规的生产过程，拓展到设计、服务、维护、采购、销售等等。从自动化到智能化，应用的场景发生了变化，但很多思路却是可以继承的。?那么，制造行业到底需要还是不需要“人工智能”？我想，正确的做法是“不要排斥”。在生产制造环节，人们可以把不希望的干扰排除在外、把各种变化“标准化”。但是，当“自动化”的思想拓展到设计、服务、维护、采购、销售等环节时，外部的变化是我们无法控制、难以标准化的。所以，也不能排斥正宗“人工智能”技术的应用。信通院最近有人写了一篇人工智能在制造业中应用的文章，我看还是靠谱的。?总之，要健康地推动智能制造，要完整继承“自动化”的思想、但不要局限于“自动化”；不要夸大“人工智能”，也不要排斥“人工智能”。顺应规律才是好的。