OFweek工控網訊：在世界互聯網普及率已經過半的情況下，全球信息化基本已進入一個成熟階段，未來信息化的發展，也開始逐步進入過去的蒸汽機動力普及、內燃機動力普及，以及電力普及之后的緩慢穩定增長階段。
而全球的制造工業，也隨著社會生產力的更新中同步迭代，從最早的蒸汽工業時代，到內燃機工業時代，一直到現在的電力自動化時代。隨著互聯網信息化的穩定普及，工業制造也在各國的生產力發展規劃中進入了下一個新的發展階段——信息化工業時代。
2013年，德國正式推出 “工業4.0” 的概念，旨在利用物聯網信息化技術，將 CPS 應用到工業制造中去，希望進一步降低產業成本、提高產業效率，同時迎合新世紀的大眾消費模式。而在 2014年，美國五大行業巨頭共同成立 工業互聯網聯盟（IIC），也開啟了美國工業互聯網的產業升級之路，希望借助引領全球的硅谷科技力量，為美國的空心化和高成本化制造業帶來復蘇的希望。
在德國，工業 4．0 主要由西門子推動，而在美國，GE 則是最早提出工業互聯網并組建聯盟的核心力量。2015年初，中國政府提出“中國制造2025”十年計劃，希望中國因人口紅利而成為的全球制造中心的地位，在工業全球化浪潮的后半場，能夠繼續借助信息化改革，保留中國制造業大國的競爭力地位。但在中國，并沒有一個像西門子或 GE 這樣有著豐厚信息化積累的產業巨頭在引領，雖然國內有像海爾、格力等個別的企業在嘗試高度自動化和初步信息化，對于一個還未完成工業 3．0 的巨輪來說，直接跳到工業4．0 仍然面臨著巨大的產業鴻溝和智力斷層。
從宏觀上來說，國家上層提出 “中國制造2025”，對中國有著巨大的意義和指示作用，也非常準確的切中了中國未來 20 年到 30 年在全球戰略地位中的發展路徑。但上層建筑落地之后，還是需要中國最基礎的產業力量，來一步一步實現這個異常艱巨的愿景和任務。而由于中國的傳統工業制造，和互聯網信息化之間的鴻溝過于顯著，顯然這需要既懂傳統制造，又有互聯網信息化經驗的人，來一步一步的摸索出走出 “中國制造2025” 的每一個階段：
在德國、美國等，工業信息化的第一要素便是人才，德國西門子與德國工程院、弗勞恩霍夫協會等都有長期的合作，德國政府甚至整個歐洲政府都有大量的高校、研究機構來為工業信息化培養和提供人才，而這些人才是在 10年甚至更久的教育體系下才能培養出來的。同樣在美國，GE 自己的克勞頓學院、與卡耐基梅隆大學、MIT 等諸多大學也有深入的人才合作項目。
而在中國，目前幾乎沒有工業與信息化結合的人才，不管是高校還是社會，工業與互聯網，往往是兩個八桿子打不著的領域。在這種情況下，中國如果想走工業信息化道路，除了政府投入巨大的資源吸引海外人才回國，否則光在人才這一點上，中國可能就要走 10 年才能開始談工業信息化。
即便對于工業自動化（工業3．0）來說，PLC 就是一個最為基本的基礎模塊，而在國內，除了一些成熟的工業設備會用到 PLC 之外，絕大多數的工廠還只是半自動化或人工操作。在工業信息化之前，PLC 不僅要深入普及，同時所有工廠都要有相應的能力來熟練的使用這個基本的工業編程控制器。除此之外，中國在 PLC 研發生產和聯網信息化方面，也有大量的路需要走。
工業4．0 或者工業互聯網，有一個基本條件便是工業部件物聯網，所有的零件都要有自己的 ID，而這種工業零部件物聯網的技術，不論是采用最傳統的 RFID，還是升級版的 NFC ，還是未來在 AR 領域可能會更靈活的機器視覺識別，抑或是最近這幾年非常火的區塊鏈技術，中國的工業制造在這些方面基本上沒有什么經驗。
雖然這種工業物聯網的技術部署起來并不難，但要想熟練的理解并使用這些技術，并在未來的工業信息化中進行再次創新，是需要非常多的經驗和非常深的理解的。而單單這一點，可能需要國內的制造業還要走幾年。
一直以來，中國作為一個制造業大國，享受的都是人口紅利、勞動力成本、低端消費市場等發達資本主義國家無法擁有的條件持續下去的。而對應的，中國在制造業方面并沒有往高精尖、關鍵技術、高端教育、深入研究等方向發展，比如機器人減速機、嵌入式技術、設備控制技術等導致目前中國很多工業自動化的關鍵技術仍掌握在其他國家，
而工業信息化，要求的便是工業的全自動、智能化、靈活性等，這對工業機器人的關鍵部件要求很高。在中國只能勉強做機器人本體的工業環境下，要想突破工業信息化的基本限制條件，可能會需要更多的時間。否則，就只能高價進口，受制于人了，工業4.0，恐怕也就無從說起了……
3D 打印技術，是目前增材制造中非常創新的一種技術方向，而在工業制造中，如果擁有 3D 打印能力，無疑會給工業信息化帶來極大的效率提升、成本降低、靈活性提高、高度定制、復雜工藝處理能力等。
但從目前來說，除了北航王教授的金屬3D打印技術屬于世界前列外，現在優秀的工業級 3D 打印機，還都是從海外進口，不論是 FDM、SLA，還是金屬、陶瓷或其他新材料，國內都沒有比較優秀的設備制造商。而高端工業級 3D 打印，也是限制工業4．0 的核心能力之一。
同樣，國內制造業一直屬于粗放型制造業，對于一些有技術要求的方向，如精密儀器、高級合金、新材料等，一直依賴美國、日本、德國的進口。而在工業 4．0 中，機器的配合是沒辦法像人那么的隨意與活動的，公差或加工余量越大，工業自動化越難實現。這就要求國內在工業 4．0 方面要想有自己的產業優勢，精密制造是一個繞不過去的門檻，而這背后，又隱藏著幾十年的人才、資本、經驗的投入戰。
AR 和 VR ，無疑是未來互聯網之后的下一個最火的大眾方向。而在工業領域，同樣有大量的需求和應用場景，是需要 AR 和 VR 來提升體驗、效率或給出解決方案的。從技術層面講，VR 的應用局限性和技術難度都比 AR 要低，中國在 VR 方面的發展和實際上差異并不大（因為有 HTC Vive），但在 AR 方面，目前不管是微軟的 Hololens，還是 Magic Leap，他們在技術方向上走的都要比中國要遠。
不過，在 AR 和 VR 的工業信息化應用方面，我們不用特別擔心。畢竟這個領域全球都是同時起步，得益于中國的人才、市場和自身的努力，很有可能中國在這方面仍會走在世界前列。
對于傳統的制造業從業人員來說，ERP、MES、SCM 等這些，基本上已經耳熟能詳了。這些經過幾十年甚至上百年的制造信息系統，已經有很多人使用了很長的時間，中國也有用友、金蝶等比較出名的 ERP 廠商。但對于一個國家想做產業升級來說，目前這些還并不夠，制造信息系統是未來工業 4．0 的基礎設施，除了能夠熟練的使用，對這些制造信息系統的管理思想、優化改進、二次創新等的掌握，也是工業 4．0 持續發展的關鍵。
工業信息化，自然，對信息化的要求非常高。美國 20 世紀 90 年代提出了“信息高速公路”，從基礎上為其后面幾十年的互聯網房展奠定了非常堅實的條件。中國在信息化基礎建設上，也大力推進。而現在全球都在爭奪的 5G 標準，也是想進一步提高全球信息的流通速率。
工業信息化自然也要有基礎的信息網絡作為保證，但目前全球在工業寬帶方面都沒有做太大的進展。不過對于任何一個講 工業4．0 提上國家戰略議程的，在工業基礎信息化建設方面，相信都不會含糊。
互聯網是人類有史以來最偉大的發明之一，但所有的東西都是兩面性。一方面互聯網極大的豐富了人類的信息密度和速度，另一方面，黑客、色情暴力、deepnet 這些則是互聯網的邪惡一面。
而工業制造與互聯網結合，自然也會有好的一面和壞的一面——網絡安全、設備安全、工業數據信息、工業安全、工廠安防與監控等等，都是需要很多企業去努力解決的問題，而這些，雖然不會影響工業信息化的初步建設，但長期來看，它可能給工業信息化帶來更加嚴重的影響。
工業信息化在一些關鍵節點實現之后，便會進一步形成不同的應用模塊。工業設計定制化是可能后面會遇到在國內比較棘手的一個方向。工業設計定制化，意味著人的設計需求、機器的自動生產、制造業的行業邏輯會產生矛盾和碰撞。
一旦人對設計進行改變，其相應的生產工藝、生產流程、生產步驟、生產邏輯都有可能改變，而這時，如何在工業設計改變的同時，工業 4．0 能夠讓其自身仍然在有序、系統、完美的進行，是一個極其難的挑戰。而這個部分，可能是需要大量的、非常跨界的創意人才，和對工業 4．0 又極其熟悉的人才有可能嘗試去解決的一個問題。
制造服務信息化是一個較為簡單的應用。目前全球的軟件服務、移動互聯網服務、SaaS 等都已經發展的較為成熟了，將人的需求（例如淘寶）和生產對接，現在來說并不算是一個非常復雜的事情。20 世紀 60 年代豐田的精益制造，一直被管理學界奉為經典，而現在也有直接消費者對接工廠的商業模式（C2M）。對于目前互聯網用戶體驗思維已經非常成熟的互聯網行業來說，做出一個將原蘭單一的生產模式轉化為具有高度定制化、個性化的生產服務模式，并不算是一件難的事情。
對于做一個高度智能化、極度復雜化的一套涵蓋多個流程模式的工業 4．0 產業來說，這絕不像從國外引進一條流水線那么簡單。在德國，不管是自動殺雞流水線、自動殺魚流水線、機械化收割各種水果蔬菜、機械化挖樹種樹等，都是經過了創新、調整、再創新等長時間的發展完善。
而對于建立一個持續、長久的工業 4．0 產業生態系統來說，其對創新的依賴要比之前任何一個產業都要高。不論是技術創新、工藝創新、應用創新、研究創新，都需要企業、政府、高校乃至社會等長久的支持。尤其對于中國來說，能夠形成一套長久的行之有效的創新體系，可能會有很大的難度或時間成本。
工業 4．0 或者工業互聯網，其最重要的便是工業制造與互聯網結合這一形式。而互聯網的意義便在于，它可以將工業生產制造中產生的所有有形無形、有意義無意義的數據記錄下來，并交給計算機進行大量的運算，來找出其中人類很難找到的降低成本或提高效率的方法，就像 AlphaGo 下圍棋下出很多會被圍棋老師打手的“臭棋”一樣。
而云計算與工業大數據，便是互聯網發揮的戰場了。在工業 4．0 中，工業效率、信息成本會產生極大的工具紅利，而工業數據本身在有了大量樣本和環境信息之后，又會自身產生數據紅利。這些數據為未來的信息挖掘、產業分析等，都有極大的價值。
一旦工業 4．0 形成，工業追求的便不單單是成本的降低、利潤的提高了，而是會追求更高的附加價值，比如清潔制造。它將人類社會的工業可持續發展提升到了一個更高的層次，也為未來工業產業轉移、太空殖民等提供了高度的可行性保證。
除此之外，清潔制造本身便是在降低成本，包括碳排放，也會進一步形成利益回饋，為人類社會的持續生存和發展帶來更高的價值。
無人工廠，是工業 4．0 的理想形態。一切都是機器自動化運營，一切都是遠程監控即可，用更高級的工具解放了需要進行某種社會勞動的人類，也減少了因為生產制造給人類帶來的身體和精神的壓力和傷害。這里對無人工廠不做過多描述，它算是工業 4．0 的最好闡述。
一旦形成無人工廠或極少人管理的工廠，工廠這個詞本身將會從社會中消失。人們將感受不到工廠的存在，當你需要一個東西，那個東西在短則幾分鐘，長則幾天的時間內就會出現你的面前。人們并不知道自己在一開始就參與了工業制造，就像人們不知道自來水廠是怎么工作的一樣，打開水龍頭，水便來了。
和自來水不一樣的是，生產制造這個過程中，人們在發出需要的請求時，就已經把自己的需求、自己的創意、自己的個性信息、自己的審美取向，都告訴了機器。而這一切，便是工業制造的社會化形態。
所謂的工業智能，則是我最不想看到的情形，也是各種科幻電影中經常出現的情形：機器人造機器人。通過工業大數據和機器學習、人工智能，這個工廠已經知道如何把一噸鐵礦石打造成一個精致的金屬面具，知道如何在流水線某一環節的機械臂失控時把它替換掉甚至維修好。到那時，計算機的運算速度要遠遠快于人類，而機器做的決策，也遠遠超過人類單一需求的模式……
中國制造 2025，是一個非常系統而龐大的工程。我們希望在未來的十年內，中國制造業能夠不斷創新，共同打造成一個未來版的工業制造體系。
當然，除了上面說的對中國比較重要的 18個關鍵節點需要我們解決，還有譬如工業信息化高級教育、智慧倉儲與物流、工業信息化管理架構與管理模式、智能電網、立體工廠等更多問題在等待著中國的產業創新者。最后，還是奉勸一句：工業制造的智能學習能力就沒必要加上了……
