智能制造的技術與經濟邏輯

郭朝暉

（優也商務信息咨詢有限公司，上海 201702）

最近幾年，智能制造成為整個社會的熱點話題。但是，只有少數企業走上了成功之路，多數企業仍然處于摸索和彷徨之中，面臨各種各樣的困惑。本文從技術經濟性的角度，分析導致這些困惑的原因和對策。

一、智能制造與企業的困惑

觀察智能制造（smart manufacture）的角度很多，其中之一是 ICT技術（Information Communication Technology）在制造業的應用與深度融合。然而，有的企業采用了大量智能設備，但經濟上卻不合算；有的企業引入了制造執行系統（MES）、企業資源計劃系統（ERP）等信息系統，發揮的作用卻不理想；有的企業收集了大量的數據，卻難以從中發現有價值的知識。這些困惑的本質，其實都是技術經濟性問題。

技術先進與經濟性好并不是一回事。“創新理論之父”熊彼特很早就強調：發明并不等于創新，只有將發明用于經濟活動并且取得成功才是創新。在他看來，創新是企業家對人力、設備、技術等資源的重新配置，以取得更好的經濟效果。新技術為要素配置提供了新的選項， 但盲目配置新技術也不能取得更好的經濟性。

從比較優勢來看，中國的競爭力往往與“廉價勞動力”的優勢有關。例如，比亞迪股份有限公司在20世紀90年代生產鎳鉻電池時，自動化程度遠低于日本同行。但依靠勞動力優勢，其生產成本卻比日本同行低了40%。自動化、智能化的優勢之一是降低勞動力成本，而這一優勢與中國勞動力相對廉價相矛盾。故而中國企業推進智能制造時，會遇到比發達國家更多的困惑。

二、需求驅動與應用場景

“要雪中送炭，不要錦上添花”是企業配置技術資源的一個原則性要求。一般來說，在企業有強烈需求時，技術才具備經濟性。需求不是抽象的，而是來源于具體的業務和應用場景。業務場景不同，需求強度就不同、技術帶來的價值增量就不一樣。例如，把工業互聯網和大數據分析技術用于飛機發動機的實時監控，可以創造可觀的價值，但把同樣的技術用在廉價的玩具飛機上，就難以具備經濟性；定制化生產相關技術在鋼鐵企業的價值大，在石化行業的價值小。

推進智能制造的關鍵，是找到經濟性合適的場景。經濟性好的場景，往往不能局限于讓機器代替人的工作，而是要有其他的“附加值”：機器做得比人更好或幫助人做得更好。在這些場景里，人的工作效果往往受制于生理約束，尤其是腦力約束。一般來說，企業對質量效率要求越高、業務涉及范圍越廣、復雜性越高、信息變化越快，對腦力的挑戰就越大。越是復雜的場景往往越適合推進智能化。所以，先進企業往往容易找到合適的場景，而落后企業卻較難找到。

中國企業常常處于產業鏈和市場的中低端，對質量要求不高，勞動力廉價；研發和服務業務比重相對較小，這些都不利于智能制造相關技術的應用。所以，國內企業在推進智能制造時面臨的困惑，背后的原因往往是適合這些技術的場景少、技術缺乏用武之地。

三、轉型升級與技術應用

企業推進智能制造的困惑，本質上往往是難以找到合適的場景，使得相關技術成為屠龍之技。要消除這種困惑，出路在于主動地創造、建立相關的場景，為相關技術的應用創造條件。這種創造場景的活動，就是人們常說的“轉型升級”。所謂“轉型升級”，就是工作流程、組織結構、商業模式的創新，是資源的重新配置，也是質量效率的提高、研發服務等業務的增強、市場定位的改變。

一般認為，企業轉型升級的目的是為了提高企業的競爭力，而相關技術只是支撐轉型升級的手段。“轉型升級為技術應用創造條件”的觀點，其實意味著兩者互為因果。對企業來說，“轉型升級”是戰略問題，而相關技術應用是戰術問題。ICT技術的發展，為企業的轉型升級創造了外部條件。但對具體企業來說，只有轉型升級戰略明確后，才能有技術策劃的空間。換個角度來看，智能制造本質上是ICT技術與制造業的“深度融合”。所謂“深度融合”意味著ICT技術不是服務于現有業務，而是促進業務本身的創新和改變。沒有業務創新，ICT技術的應用也就難以深入、也就不是真正的“深度融合”。本文強調“轉型升級為技術應用創造條件”，就是強調業務創新才能帶動、牽引智能制造相關技術的應用。

很多企業推進智能制造時遇到困惑，一個重要的原因是習慣于從技術而不是轉型升級的視野看問題，這樣就看不到技術應用的空間。要解決這種困惑，推進智能制造首先是企業家考慮的問題，而不是技術人員的責任。技術人員往往只能從特定業務場景考慮問題，企業家則能從全局考慮問題，設想新的業務場景和目標。戰略目標清楚了，技術也就有了用武之地。

企業的實踐和探索，也證明了這個道理。紅領服飾股份有限公司在智能化上的表現是能夠“在流水線上進行定制化生產”。這種生產模式讓車間內的物流配送和人員管理變得非常復雜，對管理者的腦力造成嚴峻的挑戰。紅領服飾股份有限公司用智能化的手段管理車間物流、評價工人操作、動態配置工位，比人工管理要高效得多。于是，ICT相關技術在這些場景下做到了“雪中送炭”，具備了經濟性。尚品家居有限公司的業務是定制化家居。定制化生產家居會給設計、設計與生產的協同提出巨大的挑戰。而尚品家居有限公司采用的大數據技術，實現了產品設計相關知識的共享、避免了重復設計、提升了設計與生產之間的協同性，成為“雪中送炭”的技術。

四、智能制造的發展邏輯

智能制造的意義在于對人類本身的解放。機器逐漸取代人類做那些枯燥、費力、危險、骯臟、有害等工作，而人類自己去做有創造性、有樂趣、有利于自我實現的工作。這樣，逐步讓“勞動成為人的第一需要”走向現實。從技術原理上看，推進過程有賴于人機關系的逐漸改變：人類越來越多的工作是控制和完善賽博空間（Cyberspace），進而通過賽博空間控制物質世界。隨著賽博空間智能化水平的提升，人類直接、實時操控賽博空間的工作會逐步減少，更多轉而從事建設、完善賽博空間的工作[1]。

我們需要強調的是：上述原理必須具備技術可行性并實現經濟可行性，才能健康發展。為此，需要研究技術和經濟可行性發展的邏輯。我們知道，數字化是信息處理和傳輸的前提。所以，數字化可為智能化奠定技術可行性的基礎。互聯網突破了物理空間對人類感覺器官對信息感知的約束，有能力對更多的資源進行感知和配置。可配置的資源越多，優化配置的選項就越多、經濟潛力也就越大。這樣就涉及到了經濟可行性的問題。隨著賽博空間可支配的資源增多，資源配置的復雜度也會增大，甚至超出人類大腦的生理極限。這時，用智能化的手段來代替人類的感知和決策，就能產生更好的經濟效益。中國工程院《中國智能制造發展戰略研究報告》中，將智能制造的發展過程看作以數字化、網絡化、智能化為代表的，三個基本范式的演進，體現了這種變化的過程[2]。換個角度講，數字化是基礎，網絡化提升了經濟潛力，而智能化促使經濟潛力變現。

德國工業4.0體系就體現了這樣一種邏輯[3]。互聯網加強了企業與用戶、供應鏈的聯系，促進了部門、工序和設備的協同，本質上都屬于資源配置能力的增強。利用這種能力，推進流水線上的個性化定制。而個性化定制帶來各方面業務的復雜性，人類大腦的信息處理能力受到了挑戰。這時，信息物理系統（CPS）等智能化技術就起到了“雪中送炭”的作用。

在推進智能化的過程中，信息感知和決策都離不開數字化的知識，而知識的數字化是推進智能制造的核心任務之一。在這個過程中，工業大數據讓“知識生產”的技術和經濟可行性顯著提升，故而能夠成為推進智能制造的重要使能技術。

隨著賽博空間的不斷拓展、完善，工業大數據應運而生。隨著數據的質量、完備性、覆蓋場景的增加，“知識生產”的技術可行性不斷提升。在大數據的背景下，通過機器學習，有些知識不再需要人工寫代碼就可以賦予機器，實現了從“授之以魚”到“授之以漁”的重大改變。隨著數據條件的改善和相關技術的成熟，用數據“生產知識”的效率和質量會不斷上升，涉及范圍會逐漸增大，而成本卻不斷降低，從而讓經濟可行性越來越好。

互聯網不僅為大數據的產生奠定了基礎，還進一步促進了知識的共享。美國通用電氣公司（GE）通過工業互聯網服務于飛機發動機維護，本質上就是基于大數據的知識共享[4]。互聯網背景下的知識共享，讓數據和知識的價值倍增，進一步促進知識生產的經濟性。而智能化是以知識為基礎的，故而能從技術上促進智能化的發展。

總之，從數字化到智能化的發展過程中，互聯網的深度應用是關鍵橋梁，保證智能化沿著經濟性更好的方向發展。從這個角度來看，我國最近推動的工業互聯網平臺和工業APP工作，是讓工業互聯網更具經濟性的手段。

五、中國特色與政策期待

智能制造成為全國乃至全球熱點的主要原因，并不是理論和原理的進步，而是技術經濟性發生了逆轉，遇到了產業化應用的拐點。推進智能制造的主要困難，并非是技術原理深奧難懂，而是技術經濟性難以落實。技術經濟性難以落實的原因，往往不在技術本身，而在技術應用的場景。

適合于智能制造的場景，與我們的國情有關[5]。與發達國家相比，我國的技術和管理水平相對較低、研發和提供高端服務的能力較低、勞動者的技能和素質相對較差，但勞動力成本相對較低、市場規模巨大。我國推進智能制造，必須做到“揚長補短”。根據我國的國情，“用機器簡單地代替人的勞動”未必具備好的經濟性。現實中，很多成功的案例（如紅領服飾股份有限公司）并不簡單地排斥體力勞動者。現在我國每年約有800萬大學生畢業，為智能制造提供了大量的廉價白領。作為接近14億人口的大國，充分發揮人的作用就是“揚長”。

根據筆者調研，部分企業人為因素導致的損失遠多于企業的利潤。如果能用智能化的技術代替人、幫助人、監控人，就會取得很好的經濟效益。例如，機器代人可以減少人的操作失誤，信息集成可以減少部門之間無效的扯皮，透明化可以促進扁平化管理、讓高層領導有能力直接關注到基層的問題。用ICT技術提升管理水平，就是一種“補短”。

在現實中，人們往往傾向于掩蓋由于自己過失導致的價值損失。所以，對企業的領導人來說，管理問題導致的損失往往是隱藏的。要改變這些現象，企業往往需要首先進行組織流程和制度的變革、改變利益關系。這在本質上也證明了“深度融合”和“轉型升級”的必要性。

從社會發展的趨勢來看，企業的勞動效率和響應速度需要提高、業務重心要向服務和研發偏移、產品定位要向高端發展，才能提高經營業績和競爭力。但企業推進智能制造、促進轉型升級的目的，歸根到底還是為了滿足市場需求、適應外部環境。

企業外部環境的好壞，需要政府擔負應盡的責任。過去對消費者權益保護不夠，劣質產品才會大行其道，甚至導致某些行業的產品質量的逆向淘汰。在這樣的市場環境下，高質量不具備經濟性，就不利于企業走向高端、也不利于智能制造技術的推進。國家有必要制定出更加嚴苛的質量標準和消費者權益保護制度，倒逼企業自覺追求高質量。只有堅持高質量發展的路線，中國制造才有前途。

六、結語

我國正處在經濟轉型和人口發展的拐點時期，會對智能制造技術產生巨大的需求。但只有將這種需求轉化成企業的經濟利益，才能真正促進技術的發展。為此，政府必須營造更加健康的、有利于高質量發展的市場環境，而企業也要自覺進行戰略轉型和提升管理水平，才能為相關技術的應用創造條件。如果把智能制造看成單純的技術問題，視野就會受到局限，推進過程中必然也會遭遇各種困難。

致謝

特別感謝國務院發展研究中心王曉明博士、許召元博士，武漢市政策研究室樊志宏博士，走向智能研究院趙敏和寧振波院長提出的寶貴意見。