导读： 无论时代怎么发展，制造业始终是技术创新的基本源泉，也是经济增长的原动力。在未来的高端制造领域，包括机器人技术、人工智能，以及3d打印等领域，中国要补的课还有很多。
“工业4.0”是一场先进制造业领域的系统性革命，其着眼的并不单单是技术层面。技术的变革与进步固然有着极大的意义，但“工业4.0”还着眼于发展新的商业模式与合作模式。这一点，基于物联网和服务网等网络服务被整合于工业制造当中，所引发的将是一种嬗变。
反观国内，当下关于互联网思维和颠覆式创新之类的理论探讨异常热闹，但几乎都还只是停留于流通领域的创新，在制造业的突围与创新方面（无论是技术变迁还是商业模式的改造），迄今乏善可陈。这是很值得警醒的。无论时代怎么发展，制造业始终是技术创新的基本源泉，也是经济增长的原动力。在未来的高端制造领域，包括机器人技术、人工智能，以及3d打印等领域，中国要补的课还有很多。
随着技术的不断进步，传统的机械和机电一体化产品终将被智能化产品取代。这一点已确定无疑，疑点或许只在于具体的取代时间，以及哪个国家将在未来的竞争中更有优势。是领先者继续领先，还是有弯道超车者，没人能确切回答。
全球关注“工业4.0” 规划迫在眉睫
根据美国某咨询机构统计，中国沿海地区劳动力综合成本已经与美国本土部分地区接近。客观上说，推进“工业化和信息化”融合，抢先进入“工业4.0”时代以保持制造业竞争力，是中国无法不选择的一个命题。
据了解，工业4.0(Industry4.0)是德国政府《高技术战略2020》确定的十大未来项目之一，并已上升为国家战略，旨在支持工业领域新一代革命性技术的研发与创新。工业4.0强调“智能制造”，在生产要素高度灵活配置条件下大规模生产高度个性化产品，因此数字技术在其中至关重要，物联网、数据网等将成为未来工业的基础。
新的“智造时代”将带来我国制造业的“新生”，一大批国内制造业公司将积极探索转型升级，新的“智造时代”将会给A股带来新的投资机会。例如传统家电企业在生产过程中大规模应用机器人取代传统工人，在产品上则积极探索融入互联网，家电类企业和互联网巨头合作，共同打造智能家居客厅等。
据权威人士透露，中国版工业4.0规划--《中国制造业发展纲要(2015-2025)》初稿已完成规划。重点实施领域为新一代信息技术产业、生物医药与生物制造产业、高端装备制造产业、新能源产业，该规划或将于今年上半年出台。
分析指出，中国制造业“大而不强”，传统制造业比重较大，且多处于工业2.0和工业3.0阶段。过去，由于中国具有低成本竞争优势，这些问题被部分掩盖，但随着中国“高成本时代”的悄然到来，传统制造业的低成本竞争优势逐渐丧失，出台工业4.0发展战略规划迫在眉睫。
云＋机器人>汽车工业
德国掀起4.0工业革命，吸引全球企业前往朝圣，就连郭台铭也认同工业4.0是未来企业成长趋势，并早在去年底，就将工业4.0列为鸿海未来发展重点。
据了解，鸿海朝向工业4.0方向转型，已获得外界认可，不少政府及世界级企业前来鸿海寻求合作机会，诺基亚(NOKIA)就是其中一例。
郭台铭26日在团拜时，爆料和诺基亚已在密切合作中，去年刚拿下“2014年度最佳安卓平板计算机奖”的诺基亚N1，就是双方合作结晶，其中诺基亚主攻的是核心通讯技术和品牌，其他全由鸿海负责，从物联网(IoT)、专利、下一代网络无线技术，均含括在内，见证鸿海从OEM迈向IIDM研发制造垂直整合的过程。
迎向工业4.0时代，郭台铭将企业未来努力重心，拆解成“云移物大智网＋机器人”大方向，成为鸿海人朗朗上口的新愿景。
所谓“云移物大智网＋机器人”指的是云端计算、移动装置、物联网、大数据、智能生活、智慧工作网络再加上机器人，其中郭台铭尤其看好机器人的前景，并扬言未来机器人工业一定会大于汽车工业。
郭台铭指出，产品愈来愈精密，光人手无法独立制造，加上年轻一代不愿进工厂，未来大陆缺工的状况一定会愈来愈严重，工业自动化势在必行，也是鸿海未来努力方向。工业自动化的目的，不是取代人力，而是要利用机器人，帮人工作，让人可以轻松工作，鸿海全球共计100多万名员工，如要达到7成用机器人、自动化取代，恐怕还须3年的时间。
面临转型期，郭台铭表示，一定要提升竞争力，加码投资也是必须的。郭台铭允诺，今年将扩大在台投资，其中高雄路竹即投资新台币700至800亿元，该面板厂正紧锣密鼓进行中，顶埔也规划盖一个18层楼研发基地，另永龄生医和台大的合作，也在持续进行中。
机器人会抢走我们的工作
电脑和机器人入侵，让人类最有可能面临的结果是：即便我们足够聪明机智、勤奋努力，但也只能被迫接受工作量慢慢减少、工资逐渐降低的后果。在过去的15年内，因为软件、程式的发展壮大，我们已经看到了许多简单的脑力工作被电脑取代；而在未来，这个趋势对我们的影响只会愈加明显。
波士顿大学和哥伦比亚大学的经济学家们的联合学术报告指出，智能设备的普及会引起部分“白领级体力工作者”的收入降低。具体的说来，对新的系统和程序的依赖会逐渐降低，程序员和“码农”们的工作会受到智能设备的威胁。
波士顿大学的研究员Seth Benzell、Laurence Kotlikoff和Guillermo LaGarda，以及哥伦比亚大学的JeffreySachs表示，社会需要重新规划相应的财政方案，来应对因为机器人所衍生的社会财富分布不均等的问题。
美国国家经济研究局(the National Bureauof Economic Research)通过软件，建立了一个仿真实体经济的模型，来模拟高科技工作者(例如程序员、工程师)和非科技类工作者(画家、音乐家、传教士、心理学者等)的差别。研究显示，高科技工作者可以依靠自己的“智慧成果”，例如程序、专利等获得即时的资金报偿，并且在未来也可享受到后续的回报，比如说专利费等。而对于非科技类工作者们来说，他们所获得的工资补偿绝大程度上是与自己的“体力劳动”所等值的，而且鲜少能获得未来的回报。
诚然，程序员工程师在过去大多是令人艳羡高薪工作，因为伴随着互联网的拓张，对于新软件程式的需要势必是巨大的。但是也正因为此，多年来因为基础代码的积累，程序的数量已逐渐饱和，人们不再需要迫切的写出顶级的代码，因为现有的资源便已经足够。经济学博士SethBenzell认为，在今后程序员的工作将会变得越来越“不值钱”。
工业大数据成企业升级王道
制造业的数据总量居然超过了政府部门的数据总量，这个结论还是让我吃了一惊，因为在2000年的时候，我还记得那个时候说，数据总量80%在政府，那么中国这个制造大国，面临美国的工业互联网，德国的工业4.0，不是一个上不上的问题，而是一个怎么上的问题，否则，毁灭你与你无关。
回想这25年来的信息化工作，数据、信息、知识，还是给企业带来了巨大的价值，所以笔者才提出了一个理念，就是传统企业利用大数据思维，收集具有统计学意义的小数据，进行分析应用，就可以获得巨大的经济价值。
工业大数据指在工业领域中产生的各种数据，事实上相对于互联网数据、营销数据，工业数据覆盖着整个价值链、生态圈，甚至笔者现在提出升级的工业企业必须三流合一，这三流就是物流(包括物的变化，这是工业企业的核心，然后才是运输、仓储意义上的物流)、资金流、信息流，做到三流合一才是一流的工业企业。
工业企业随着信息化软硬件设备、系统的普及应用，包括条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、MES、CAD/CAPP/CAM/CAE/CAI/CAQ、PDM、ERP等等，工业企业拥有的数据越来越多，这些数据同样具有大数据的特征，工业企业能否按照大数据的思维方式实现企业的数据应用，是值得我们深思的大话题。
要想发现隐藏的知识，必须具有足够的数据量，笔者曾经培训一个铝轮毂企业的PRO/E软件中的有限元分析，企业的需求就是如何提高铝轮毂的设计一次成功率，笔者教会了企业员工如何建模，如何加约束，如何加载荷，如何网格划分，如何设置相关工况，如何计算，并分析计算结果，然后很现实的问题就是，分析结果出来以后，强度应力值，结合安全系数，到底取多大，笔者是没有数据基础的，只能告知企业的员工，你们回去后，计算至少10个产品以后，结合试验数据，最终确定强度应力值的阀值。不过值得欣慰的是，过了半年左右，和企业的员工联系后，他们告诉我，有限元分析已经普及化应用，现在试验失败的设计已经大幅度降低，印象说法以前15%左右，每个月总有几个，超过10个也有，现在一个月难得有一、两个。
然后说数据种类，随着客户要求的提升，例如服装企业，曾经1个半月的交期，现在要求一周，以往的工作模式，根本完不成，那么为什么完不成。分析其原因，来回返工，各种更改是频繁发生，那么从一个具体的设计变更来说，以前只需要发出变更就OK，现在变更必须查询物料情况，确认物料才可以，以前设计结束了，如何检测，检测部门自己定，差错是经常的，现在是设计变更、物料、检测单必须三单齐才可以下发，那么这就意味着操作者必须考虑更多的数据，也可以说成大数据，那么这种情况下，就必须足够的信息系统支持，而其产生的数据，数据的量、种类，也大幅度上升，这种模式下，其产出也就变成了大数据。
第三说时效，其实对于工业企业，生产部门的数据的及时性要求甚至比互联网企业更高，例如生产线的高速运转，一台关键设备出现前期缺陷，如果不能及时处理，进一步扩大，将导致设备瘫痪，整个生产线停转，产品就不能完成，而更要命的问题是，工业化生产是规模化的，缺一个零件，整个产品就出不了厂，例如某汽车配件企业产品出现问题，汽车总装厂停线两天，直接造成数以亿计的损失。再从单元设备角度，工业制造过程往往伴随强大动力，一旦设备故障，将会产生人生伤害风险，安全事故时有发生。所以工业企业如何利用大数据手段提升效率，是很多企业重点考虑的问题。
第四说价值，拿设计来说，设计中会有很多方案，经过多次比选，选择了一个方案，绘制图纸，而淘汰的方案就放弃了，那么这些淘汰方案就没有价值了吗？以往由于存储成本问题，企业往往丢弃了这些东西，因此造成的结果就是知其然不知其所以然，例如某企业的零件经常出现问题，但是技术人员还是不敢改，原因就是怕改了更糟糕。也有个例子，某汽车企业引进一个车型，将长度加了10厘米，结果整个动力学性能不可同日而语。所以如何积累那些以往丢弃的过程数据，对于工业企业也是个值得深思的话题。
中国制造如何迎接新机遇？
面对工业4.0的冲击与挑战，我们不应盲目跟从、一拥而上，而应该结合自己的具体情况，做好切合实际的规划，特别是要做好“两化深度融合”这一篇大文章，既不能畏缩不前，更不能迷失方向。
无论德国的工业4.0还是我国的两化深度融合都是一个渐进的过程，都不可能出现超越某一阶段的跃升式发展。只有从本国国情出发，立足国内产业，以开放和辩证的方式来参考世界其他国家的做法与理念，才能够真正推动产业转型升级，创造新的产业模式，实现产业链的良性互动与可持续发展，从而完成我国从制造业大国向制造业强国转变这一历史任务。
新的机会来了，如果没有及时积极应对，很可能会抑制产业发展，从而在新的技术大潮中败下阵来。而对我国来说，只要能借助新的技术力量快速形成新的制造技术，制定新的制造业产业升级路径，则完全可能成为赢家，成为引领全球制造业的先导力量。
我国将推动“3D打印”产业化，路线图和中长期发展战略的制定工作。工信部副部长苏波认为，如果中国能把握住3D打印技术的研发和应用趋势，那麽将成长为新的经济增长点。
中国制造行业目前数字化3D设计技术应用人才的缺口约为800万人，未来的需求还在不断攀升。经济的发展和技术的进步呼唤一种比传统模式更加自由、灵活和有效的3D人才培养模式。这种培养模式的变革正是中国教育改革的重要方向。
产业互联网与德国“工业4.0”最大的共同点是具有相同的技术支撑，都是建立在物联网、信息通信技术以及大数据分析等相关技术基础上，通过网络与信息物理生产系统的融合来改变当前的产业生产与服务模式。两者更多的区别在于行业覆盖范围、技术要求程度、商业运作模式和运营主体都存在一定差异。与“工业4.0”相比，产业互联网主要存在两大方面不同。
首先，产业互联网覆盖范围更广泛，各行业都将被互联网化。而“工业4.0”的着眼点仍集中在工业制造业内部。其次，产业互联网主体更倾向中小企业。而“工业4.0”也会引导企业从“集中型”转变为“分散智能型”，但仍具有一定的规模性和集聚性要求。
新产业革命即将到来，中国必须加强政策引导与资金支持，通过制定激励政策，鼓励物联网、大数据、3d打印等技术的研发与推广，鼓励产业加快互联网化应用。
