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軟體是實現智能互聯的第一推動力。工業軟體是智能製造的思維認識，是感知控制、信息傳輸和分析決策背後的世界觀、價值觀和方法論，是智能製造的大腦。工業軟體支撐並定義了智能製造，構造了數據流動的規則體系。本文來自：工評圈，原文發表於《中國工業評論》雜誌2018年第2-3期，經授權由《走向智能論壇》微信公眾號推薦閱讀。

工業軟體：智能製造的大腦

（配圖來自網絡）

工業軟體是智能製造的思維認識，是感知控制、信息傳輸和分析決策背後的世界觀、價值觀和方法論，是智能製造的大腦。工業軟體支撐並定義了智能製造，構造了數據流動的規則體系。

工業軟體在實現智能製造的過程中扮演了如此重要的角色，所以要實現智能製造，需要先認識工業軟體，還要從工業軟體的角度看待未來製造業的發展方向。

製造業是一個國家國民經濟的主要支柱，是富民強國之本，也是我國經濟結構轉型的主戰場。目前，我國已是製造大國，但還不是製造強國。未來，轉變製造業的發展方式，實現從「中國製造」到「中國智造」的飛躍，是我國邁向製造強國的必由之路。

工業軟體在實現智能製造的過程中扮演了如此重要的角色，所以要實現智能製造，需要先認識工業軟體，還要從工業軟體的角度看待未來製造業的發展方向。

歷史與現狀

我國工業軟體經歷了從無到有，緩慢發展的過程，走過了一條蜿蜒崎嶇的路。20世紀80年代，中國人對工業軟體的認識還幾乎為零。但是隨著IBM大型機、VAX小型機、Apolo工作站的引入，這些昂貴的設備上附帶的一些CG、CAD軟體打開了一扇窗戶，才讓中國人一睹了工業軟體的「芳容」。

但是，核心工業軟體的制高點已被發達國家佔領。目前，僅在中國工業軟體市場上，80%的設計軟體、50%的製造軟體、95%的服務軟體被國外品牌佔領，國產工業軟體在夾縫中求生存。造成這種現象的原因有很多：

對工業軟體的重視程度依然不夠，複合型人才奇缺

工業軟體的開發與其他應用軟體的開發不同。工業軟體是工業技術與信息技術融合的產物，要求與應用的行業更加貼近，它的開發過程涉及兩個方面：開發過程的特殊性與人才培養的特殊性。要求開發者不僅精通軟體開發，還要熟悉相關行業，需要依靠行業專家與軟體開發人員的緊密配合，單靠軟體開發人員是無法完成的。另外，與IT通用軟體相比，工業軟體有很強的繼承性，需要行業經驗的長期積累，專業性強且應用面窄，優秀的工業軟體需要專業研發團隊多年的工作積累，才能繼承、深化、完善。

而現在的情況是，政府與企業還將工業軟體視同應用軟體，沒有認識到工業軟體基礎平臺化的重要性，缺少對系統性軟體的持續投入；部委立項的科技攻關項目強調短平快，軟體研發大多附著在大項目中，缺少對工業軟體的基礎性研究。

這說明我國製造業對工業軟體的認識存在問題，平臺工業軟體的開發難度大，但是意義更大，如國產的計算機作業系統，至今大部分軟體平臺的作業系統市場還是國外廠商的天下，雖然我們也有基於Linux二次開發的作業系統，可是仍不被市場認可，由此可見我們不該迴避這個問題，更不應該將某個行業的應用軟體等同於平臺化的工業軟體。

複合型人才的缺口是制約國產工業軟體發展的另一個瓶頸。工業軟體的開發工作量巨大，而且還需要不斷地積累完善，對開發人員的IT技能水平與工業專業水平要求都很高，而中國目前的人才只能滿足企業使用國外工業軟體的需求，很多類型的工業軟體都缺少開發人才。

造成這種現象有多種原因：軟體業與製造業發展不平衡，同樣是軟體開發，工業軟體對編程人員要求比普通軟體要高，提供的薪水卻不如普通IT企業，技術精英轉到IT業，人才離開了生產，自然也就沒人去從事工業軟體的開發。還有，高校缺乏合理的工業軟體人才培養體系，目前我國院校中開設工業軟體專業的幾乎沒有，雖然部分大學已經在進行工業軟體人才培養的探索，且小有成效，但是僅強調工業化對軟體人才培養的新要求，卻沒有建立起科學的人才培養方案，如隔靴搔癢，對促進國產工業軟體的發展意義不大。

國產工業軟體的「生態」混亂，產業鏈脆弱

我國的工業軟體產業價值鏈還不完善，從研發到銷售的生態稍顯混亂，產業鏈存在自主技術不夠與引進技術不消化的問題。製造業企業不僅沒有能力獨立開發工業軟體，也不願意用自主產品，斷掉了國產工業軟體成長的養分，又何談發展。

積極因素

在看到國產工業軟體發展存在諸多問題的同時，也應看到存在很多積極因素。根據賽迪顧問發布的《2017中國工業軟體發展白皮書》，在2016年全年，亞太地區工業軟體市場規模為840億美元，佔全球總規模的23.8%，相較上年增長7.6%。北美為1370億美元，佔比38.8%，增長4.3%。歐洲為1144億美元，佔比32.3%，增長5.2%。可見歐美依然居主導，但亞太地區已成為工業軟體市場的增長主力。

工業軟體市場總體上穩中有升,面向行業的成套解決方案研發應用發展迅速，機械、航空、紡織等行業對設計、分析和測試等服務的集成和數據關係分析的需求，逐漸成為了工業軟體發展的動力。在航空航天、軌道交通等重點行業的推動下，高端工業軟體也有了一定發展。

技術趨勢

每一次工業革命都伴隨著更高效、更便捷機械的誕生，而即將發生的第四次工業革命則不會遵循前三次工業革命的規律，第四次工業革命追求的是機械可以存儲、處理、共享信息，將從根本上改變工具、世界與人之間的關係。

基於雲平臺的PaaS服務將成為工業軟體的重要發展模式

工業雲服務的常見方式有工業SaaS（Software as a Service）雲服務、工業IaaS（Infrastructure as a Service）雲服務、工業PaaS（Platform as a Service）雲服務等方式。

如果以IBM 軟體架構師 Albert Barron 所說的披薩作比喻，IaaS——別人提供廚房、爐子和煤氣，你使用這些基礎設施來烤制你的披薩；PaaS——除了基礎設施，別人還提供麵餅，你只需要準備撒在披薩上的配料，讓他幫你烤出來，換句話說，你只要設計披薩的味道，他人幫你實現你的設計；SaaS——別人幫你直接做好披薩，你要做的就是把披薩的成品包裝一下，印上自己的標籤賣出去。

PaaS方案是未來一段時間內工業軟體的發展趨勢。PaaS方案提供軟體部署平臺，抽象掉了硬體和作業系統細節，可以無縫地擴展。開發者只需要關注自己的業務邏輯，不需要關注底層。雲計算中心以透明化的方式提供行業應用PaaS服務，對提升傳統製造業的創新能力意義深遠。

分布式傳感器構建工業網際網路底層架構

製造業的未來是智能製造。智能製造要求對製造系統的物理對象——人、機、物進行感知，感知以後進行分析，之後再做出科學的決策執行。狀態的感知、實時的分析、科學的決策和精準的執行，第一步就是感知。要對外部世界進行感知，需要自動控制技術和傳感技術。需要分析就需要工業雲和大數據的處理平臺，這些技術環節都是密不可分的，智能製造的所有環節都建立在生產狀態感知的基礎上，分布式傳感器就是構建這個基礎的核心。

智能傳感器通過軟體實現高精度信息採集，具有一定的編程自動化能力，實現這些功能，核心工業軟體必不可少。

工業軟體實現人工智慧幫助企業實現數字驅動

網際網路軟體技術的發展和「深度學習」算法的出現，讓人工智慧有了超越人類的表現，其中最重要的原因就是大量可用數據的出現和計算能力的大幅提升，「深度學習」的突破更是讓人工智慧脫胎換骨。

區塊鏈技術引爆製造業數字革命

在工業網際網路時代，一臺燃氣輪機每天產生的數據量是全球所有推特文章的4倍，智能製造的核心不是產生這些數據，而是智能機器可以處理分析這些數據，並與其他類似的機器共享。與工業網際網路相連的每一臺機器的生產流程都會變得更加高效，並基於各自的改變返回網際網路進行交流。

區塊鏈相較於傳統網際網路技術的最大優勢在於降低成本和提高效率，這些也是智能製造的焦點。雖然傳統的「網際網路+」時代已經儘可能地實現信息透明，但是基於電商的平臺仍然是中介性質的單位，應用區塊鏈技術可以減少諸如電商這樣的中間環節，降低智能製造成本。

區塊鏈還可以提高生產效率，區塊鏈特有的P2P特性，使智能製造中的各種請求不必從中心系統一層一層向外傳遞，直接在智能設備之間進行信息交流，區塊鏈減少系統流通的特點，本身就是提高工作效率的行為。

工業軟體市場的發展

中商產業研究院發布的《2018-2022年中國工業軟體行業前景及投資機會研究報告》顯示，2017年中國工業軟體行業市場規模達到1412.4億元。在《中國製造2025》的大背景下,2018年中國工業軟體市場規模預計將達到1622.8億元，同比增長達到14.9%。在這樣良好的大環境下，相信我國的工業軟體產業將會快速發展。

軟體定義一切

工業軟體定義了產品功能，定義了企業的流程，定義了生產方式，定義了企業的創新能力，最後，軟體定義了整個製造業的生態。

軟體定義產品功能

上個世紀80年代，軟體定義了計算機功能。2006年業界提出軟體定義存儲，軟體定義伺服器，軟體定義網絡，定義數據中心。智慧型手機的普及是軟體定義的另一個裡程碑。到如今，戰鬥機、特斯拉汽車等智能化產品，它們的功能是否強大，越來越取決於軟體功能是否強大。

軟體定義企業生產方式

軟體定義企業生產方式體現在虛擬製造與實體製造的結合上，重構了傳統的設計製造、測試、再製造的流程。工業軟體實現了研發設計的仿真，測試與再設計的流程都可以在計算機中實現，產品功能達到要求後再實際生產，推動了生產方式的改變，加速了產品的更新換代，使產品可以持續優化。未來的願景應該是實現人員、機器、物料、工藝、環境、產品等所有生產要素在虛擬空間中完整、實時、動態的響應。當然，這需要一段很長的路。

軟體對生產方式的重新定義還體現在個性化定製上

軟體定義了整個製造業的生態

如同三十年前的Wintel體系，如同十年前的iOS體系和安卓體系，製造業的未來形態智能製造也在形成自己的生態體系，西門子、英特爾等公司都在構築自己的數據採集、設備互聯、工業軟體、雲計算等系統，工業軟體構築的就是智能製造的產業生態。

軟體是實現智能互聯的第一推動力，未來社會必將是物物互聯，前提就是軟體深入社會每個角落，進入每個物理實體，未來是一個網絡泛在的社會，人們甚至可以像擰開水龍頭放水一樣使用網絡和知識，這一切都是軟體的功勞。想像一下這個場景：產品、設備都加載了數位化信息，產品的生命周期帶有產品的全部數據，人們可以遠程工作，管理設備，操控所有的生產過程。達到了這樣的智能製造的水平，社會的一切都將發生深刻的變化。這一切，都要被軟體定義。

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智能製造時代的MES，應該如何定義？

網際網路智造

精準化、精細化、協同化是MES的重要特點，否則生產無法高效、高質的運行。那種通過憑經驗、靠感覺進行計劃制訂、現場管理的信息化系統，稱之為MES，從一定程度上講是名不副實的。

在MES定義不嚴謹，理念不夠與時俱進的情況下，在智能製造浪潮一浪高過一浪的今天，在製造企業亟待轉型升級的期盼中，中國的MES市場應該如何發展？應該如何在摸索中前行？如何更好地支撐製造業對智能製造的需求？

除了在平臺化、雲計算、移動互聯等計算機技術進行拓展應用以外，中國製造業使用的MES系統應以中國製造2025為宗旨，以精益生產為主線，以兩化深度融合為突破口，參考德國工業4.0等先進理念，結合企業實際情況，建設基於工業3.0，面向工業4.0、體現CPS特點的智能MES系統，構建「生產精益化+設備自動化+管理信息化+人員高效化」的「新四化」智能車間，為製造企業智能化轉型升級奠定堅實的基礎。

在智能製造背景下，從功能上講，將來的MES要體現出以下特點。

1回歸本質

MES之所以叫製造執行系統，非常強調「執行」二字：一方面，將ERP的生產計劃根據車間實際情況，將每一工序分解到每一設備、每一分鐘精細執行，並實現透明化的精確管理；另一方面，在車間內部，形成計劃排產、作業執行、數據採集、在制品管理、庫存管理、質量管理等一個全閉環管理，環環緊扣，而非簡單的一個資料庫管理系統。

精準化、精細化、協同化是MES的重要特點，否則生產無法高效、高質的運行。那種通過憑經驗、靠感覺進行計劃制訂、現場管理的信息化系統，稱之為MES，從一定程度上講是名不副實的。

2貫穿精益

在邁向工業4.0過程中，我們經常講：「2.0補課，3.0普及，4.0示範」，那麼2.0到底是要補什麼，3.0到底是要普及什麼？筆者認為，除了實現對自動化、數位化、網絡化等這些大家能看到的軟硬體裝備以外，更重要的是補上、普及我們欠缺的工業文明，比如員工的技能、素養，企業管理的模式、方法以及社會上的契約精神、合作精神等等，而作為工業3.0最精華的精益生產，是製造業所必須補上、必須普及的重要部分。

在MES系統中一定要充分體現精益生產的理念，通過MES這個信息化手段與工具，促進精益生產在企業中的進一步落地，比如：

3體現CPS

德國人認為工業4.0是以智能製造為主導的第四次工業革命，通過CPS等先進手段，將製造業向智能化轉型。

《中國製造2025》也是強調「以提質增效為中心，以加快新一代信息技術與製造業深度融合為主線，以推進智能製造為主攻方向」。

我們從這些表述中可以看到，無論是德國工業4.0還是中國製造2025，均是以智能製造為主導(或者叫為方向)，以CPS技術為技術手段。

作為智能製造核心的MES系統，必須要體現以CPS為特點的智能製造。

德國人認為：「在製造業領域，CPS系統包括智能機器、存儲系統和生產設施，能夠相互獨立地自動交換信息、觸發動作和控制。CPS將推動生產對象直接或藉助網際網路通過M2M(Machine to Machine，機器對機器)通信自主實現信息交換、運轉和互相操控。」從本段**們可以了解到，對車間中的工具機、機器人等各類數位化設備進行互聯互通，就是德國人認為的CPS在車間的具體應用。

在工信部發布的《信息物理系統白皮書(2017)》中，工信部信軟司副司長安筱鵬博士在序言《關於CPS的幾點思考——CPS是什麼？如何看？怎麼幹？》中明確指出：「由傳感器、控制終端、組態軟體、工業網絡等構成的分布式控制系統(DCS)和數據採集與監控系統(SCADA)是系統級CPS，由數控工具機、機器人、AGV小車、傳送帶等構成的智能生產線是系統級CPS，通過製造執行系統(MES)對人、機、物、料、環等生產要素進行生產調度、設備管理、物料配送、計劃排產和質量監控而構成的智能車間也是系統級CPS。」從中可以看到，在智能化車間裡，CPS並不神秘，具有互聯互通功能的智能化生產線就是一種CPS，智能化的MES也是一種CPS，兩者結合在一起，以數位化設備、設備互聯互通系統、MES系統組成的整個智能化車間就是一個更高級的CPS系統。

因此，在MES中要體現CPS特點，車間中設備的互聯互通是基礎。

4智能是趨勢

本次工業革命的核心就是智能製造，打造智能化車間，就是要在設備等物理實體、MES等賽博虛體中充分發揮自動化、數位化、網絡化、智能化的優勢，打造出虛實融合、具有CPS特色的智能化MES系統。

智能化MES系統將分別從計劃源頭、過程協同、設備底層、資源優化、質量控制、決策支持等6個方面著手，實現生產過程的自動化、數位化、網絡化、智能化的管理與控制，完成智能互聯互通，智能計劃排產，智能生產協同，智能資源管理，智能質量控制和智能決策支持的各項功能。

５落地是關鍵

再好的MES平臺和軟體，沒有結合工廠的實際規劃，實施效果未必就好。不論之前再多的案例和經驗，也必須具體落實在企業後，具體情況具體分析。企業實施一套MES系統，即便是理論再先進，軟體再智能，但如果不能得到成功的應用，對企業而言，結果就是零，甚至是負數，因為這不但浪費了企業大量的人力、財力，而且還影響了企業的正常生產，並嚴重地打擊了企業對信息化的熱情與信心，這些損失對企業而言都是難以計量的。

作為智能製造的核心，MES在企業智能化轉型升級中發揮著越來越重要的作用。但由於MES提出的年代久遠，並隨著工業4.0、智能製造等新理念日新月異的發展，MES的現有理念已經落後於時代的步伐。一方面，我們既要認真領會MES的真正內涵，挖掘出MES應有的價值；另一方面，我們一定不要拘泥於國外已有定義，要借鑑工業4.0等先進理念，結合中國製造業的現狀，與時俱進，勇於提出我們自己的理念，將一些傳統的精華、先進的理念融於MES系統中，使MES真正成為企業智能製造的核心使能系統，滿足中國製造業智能化轉型升級的需求。同時，也本著高要求、促發展的精神，促進MES市場的健康發展。

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來源： 陸仲績  知識自動化

近些日子，CAE之急重上眉梢。

先是有上海的朋友來要當年CAE平臺資料，久遠軼事；又有北京的朋友商討CAE行業建設的產業建議，涅槃重生。

實際上，退休多年，總是想擺脫自主CAE崛起的神話故事。原本想將《自主CAE涅槃之火》那本書作為最後告別的話，說完了就可以扭頭。那個時候，連最後的修改審稿都懶得去關注，總想儘快撇開CAE後營造退休後的自我天地。

事與願違，我心依舊，我一直就沒有邁過這個坎，時常關注CAE的發展和動向，特別是國內自主CAE的點滴進展，都會心動不已，我就會發現自己還是在原地沒有挪窩。

現在實際上處於更好的時機，很多傳統工業企業也在躍躍欲試。一個可以推動軟體發展的產業鏈現在正在形成。由此，嘗試著曲線繞道進入CAE的路線，如從大型工程機械入手，以前端的數據採集為切入點，嘗試著建立一個工業軟體的雛形。將數位化貫穿整個過程：實時採集、傳輸、雲平臺存儲、數據挖掘、即時報警等，具備常規所沒有的效能分析、能耗分析、故障統計等功能。在這個過程中，用戶對象將串聯整個生態環：前期設計、中期加工生產、後續維保、優化改進等相關業務的企業、科研院所等單位。

這是中國製造2025當下所湧現的一系列的實踐，已經得到應用和同行認可，許多制定規範和標註的機構也在紛紛介入。

然而，創業之艱辛，創新之曲折，沒有親身經歷過得人，是不會有這個體會的。同時，沒有與眾不同的核心技術，就難以體現出價值的。對於工業軟體中不僅要有熟悉的行業背景，CAE更要求有各種實踐經驗和大量隱性的知識和判斷。這個投入是天量的，全球最大的CAE廠商Ansys每年的研發投入在3億美元左右，也就是每年投入20億人民幣。每年循環，持續如此。是不是會嚇走多少壯志雄心的人。

但是這個山頭再難，一個國家一個有志於製造強國的國家，卻不能不迎頭而上。CAE是整個工業軟體系列中無可替代的嵌入式一環。CAE不僅要重視前端分析模擬，更應該關注後置的價值創造。中國製造2025的轉型創新，離不開工業軟體。模擬仿真的作為，是工業軟體中了解產品所能創價值的核心工序。以網絡化為工具實現數據的實時採集、傳送、分析，在這基礎上，準確快速進行產品故障預警和性能優化，甚至還要能預判部件壽命，其價值就精準凸顯。工業轉型創新需要數位化作為平臺，經驗規範都很重要，數值模擬仿真貫穿整個產品生命周期，作為智能化技術的核心支撐存在。其重要性，自然毋容置疑。由於所描述產品所處的環境，載荷和工況都是千變萬化的，沒有足夠針對性的功能，往往會功虧一簣。

作為工業軟體的自成系統，自然期盼有資金投入，而更應該關注產業形成的機制構成。行業中不乏得到巨資投入而至今沒能成功商品化的案例。科院院所的成果，一旦成功轉化，將會獲得極大的生命力的延伸。日本有一家叫TechnoStar 軟體，最初就是源於東京大學一個教授承擔的國家項目，幾年就鬧騰得聲名鵲起，至今仍然在CAE領域站得一席之地也算逍遙。

詭異的是，二十世紀八十年代，中國國內CAE最紅火最熱騰的那幾年，恰是國內正「窮」的階段；而現在國家各種製造項目風生水起、網際網路+發展迅速的時候，CAE卻落得鬱鬱寡歡、逐漸式微的局面。

當年在《自主CAE涅槃之火》一書中我所提到的「四步曲」，提到政府「有形之手」的引導不失為一種好方法好途徑。科研和商業本是二個不同範疇，如果商業化不是其目標，就不要責怪其擔當。要認可科研與創新本該就不是同一回事。科研是把金錢轉化成為知識，主體是科研人員，與商業化無關；創新是把知識轉化成為金錢，主體是企業家，與科研無關。前者由學術共同體評定，後者需市場和服務認可。市場的事情交由企業界來定奪，反映的是資本的意願，因為市場有時候會不信任「有形之手」，這是市場不討人喜歡的地方，而又是之所以能夠生機勃勃之原因。

2008年金融危機之後，佔據美國經濟主導地位的製造業出現持續性衰退的現象，終於得到了美國政府的支持。隨後歐洲債務危機，幾經波折，歐元區經濟實力最強的德國作為救助計劃的最大出資方，不僅獨善其身，而且「已經揭開了歐洲一體化的新篇章」，其最大的緣由莫過於德國的製造業撐起了堅固的實體經濟基礎。

教訓深刻，百年製造強國的美國政府有所行動，民間遞書：確保美國在高端製造業的領先地位；總統背書：啟動「先進位造合作夥伴」計劃。前後上下齊呼應，而計劃的實施則選擇以加強創新集群和環境建設為思路，以重點發展「發展共性設備和平臺，重構先進位造業發展理念」。

美國政府的先進位造合作夥伴計劃中，最值得注意的是，是將數值仿真軟體系統作為切入點。正是CAE！萬般寵愛獨一身。

這一招，看似平淡無奇，實則畫龍點睛。高明之處在與不拘泥於具體的工程行業和領域，由基礎性應用軟體開發作為鞏固高端製造業地位的實際措施，確實不失為神來之筆；將知識生產、技術創新和製造業地位緊密結合起來，一條曲徑通幽路，高端製造業的提振需要關鍵領域的核心技術，更需要重構先進位造業的發展理念。更出人意料的是該項計劃由道氏化學公司董事長兼CEO Andrew Liveries和麻省理工學院校長Susan Hockfield共同領導實施。這種由聯邦政府負責「買單」的形式，表達了由頂尖大學、最具有創新能力的製造商和聯邦政府之間建立合作夥伴關係的目的，通過構築官、產、學、研各方的緊密合作，而以產、學為統領，力求不斷孕育知識更新和技術應用的面向市場模式創新，實現內生式聯合振興高端製造業發展的戰略部署。

風乍起，一池老水皺。依然耿耿於懷，是捨棄不了這個我曾經敬仰、喜歡過，以及許許多多扶助過我的師長朋友、同事同行。而且，當下許多CAE堅持者還在黑暗中前行。中國製造強國之路，不是一個把夢幻變為現實的地方嗎？未了之心，一直期待下去。

人工智慧賽博物理作業系統

AI-CPS OS

「人工智慧賽博物理作業系統」（新一代技術+商業作業系統「AI-CPS OS」：雲計算+大數據+物聯網+區塊鏈+人工智慧）分支用來的今天，企業領導者必須了解如何將「技術」全面滲入整個公司、產品等「商業」場景中，利用AI-CPS OS形成數位化+智能化力量，實現行業的重新布局、企業的重新構建和自我的煥然新生。

AI-CPS OS的真正價值並不來自構成技術或功能，而是要以一種傳遞獨特競爭優勢的方式將自動化+信息化、智造+產品+服務和數據+分析一體化，這種整合方式能夠釋放新的業務和運營模式。如果不能實現跨功能的更大規模融合，沒有顛覆現狀的意願，這些將不可能實現。

領導者無法依靠某種單一戰略方法來應對多維度的數位化變革。面對新一代技術+商業作業系統AI-CPS OS顛覆性的數位化+智能化力量，領導者必須在行業、企業與個人這三個層面都保持領先地位：

1. 重新行業布局：你的世界觀要怎樣改變才算足夠？你必須對行業典範進行怎樣的反思？

2. 重新構建企業：你的企業需要做出什麼樣的變化？你準備如何重新定義你的公司？

3. 重新打造自己：你需要成為怎樣的人？要重塑自己並在數位化+智能化時代保有領先地位，你必須如何去做？

AI-CPS OS是數位化智能化創新平臺，設計思路是將大數據、物聯網、區塊鏈和人工智慧等無縫整合在雲端，可以幫助企業將創新成果融入自身業務體系，實現各個前沿技術在雲端的優勢協同。AI-CPS OS形成的數字化+智能化力量與行業、企業及個人三個層面的交叉，形成了領導力模式，使數位化融入到領導者所在企業與領導方式的核心位置：

1. 精細：這種力量能夠使人在更加真實、細緻的層面觀察與感知現實世界和數位化世界正在發生的一切，進而理解和更加精細地進行產品個性化控制、微觀業務場景事件和結果控制。

2. 智能：模型隨著時間（數據）的變化而變化，整個系統就具備了智能（自學習）的能力。

3. 高效：企業需要建立實時或者準實時的數據採集傳輸、模型預測和響應決策能力，這樣智能就從批量性、階段性的行為變成一個可以實時觸達的行為。

4. 不確定性：數位化變更顛覆和改變了領導者曾經仰仗的思維方式、結構和實踐經驗，其結果就是形成了複合不確定性這種顛覆性力量。主要的不確定性蘊含於三個領域：技術、文化、制度。

5. 邊界模糊：數字世界與現實世界的不斷融合成CPS不僅讓人們所知行業的核心產品、經濟學定理和可能性都產生了變化，還模糊了不同行業間的界限。這種效應正在向生態系統、企業、客戶、產品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的數位化+智能化力量通過三個方式激發經濟增長：

1. 創造虛擬勞動力，承擔需要適應性和敏捷性的複雜任務，即「智能自動化」，以區別於傳統的自動化解決方案；

2. 對現有勞動力和實物資產進行有利的補充和提升，提高資本效率；

3. 人工智慧的普及，將推動多行業的相關創新，開闢嶄新的經濟增長空間。

給決策制定者和商業領袖的建議：

1. 超越自動化，開啟新創新模式：利用具有自主學習和自我控制能力的動態機器智能，為企業創造新商機；

2. 迎接新一代信息技術，迎接人工智慧：無縫整合人類智慧與機器智能，重新

   評估未來的知識和技能類型；

3. 制定道德規範：切實為人工智慧生態系統制定道德準則，並在智能機器的開

   發過程中確定更加明晰的標準和最佳實踐；

4. 重視再分配效應：對人工智慧可能帶來的衝擊做好準備，制定戰略幫助面臨

   較高失業風險的人群；

5. 開發數位化+智能化企業所需新能力：員工團隊需要積極掌握判斷、溝通及想像力和創造力等人類所特有的重要能力。對於中國企業來說，創造兼具包容性和多樣性的文化也非常重要。

子曰：「君子和而不同，小人同而不和。」  《論語·子路》雲計算、大數據、物聯網、區塊鏈和 人工智慧，像君子一般融合，一起體現科技就是生產力。

如果說上一次哥倫布地理大發現，拓展的是人類的物理空間。那麼這一次地理大發現，拓展的就是人們的數字空間。在數學空間，建立新的商業文明，從而發現新的創富模式，為人類社會帶來新的財富空間。雲計算，大數據、物聯網和區塊鏈，是進入這個數字空間的船，而人工智慧就是那船上的帆，哥倫布之帆！

新一代技術+商業的人工智慧賽博物理作業系統AI-CPS OS作為新一輪產業變革的核心驅動力，將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量，並創造新的強大引擎。重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從宏觀到微觀各領域的智能化新需求，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式。引發經濟結構重大變革，深刻改變人類生產生活方式和思維模式，實現社會生產力的整體躍升。

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產業智能官  AI-CPS

用「人工智慧賽博物理作業系統」（新一代技術+商業作業系統「AI-CPS OS」：雲計算+大數據+物聯網+區塊鏈+人工智慧），在場景中構建狀態感知-實時分析-自主決策-精準執行-學習提升的認知計算和機器智能；實現產業轉型升級、DT驅動業務、價值創新創造的產業互聯生態鏈。

長按上方二維碼關注微信公眾號： AI-CPS，更多信息回覆：

新技術：「雲計算」、「大數據」、「物聯網」、「區塊鏈」、「人工智慧」；新產業：「智能製造」、「智能金融」、「智能零售」、「智能駕駛」、「智能城市」；新模式：「財富空間」、「工業網際網路」、「數據科學家」、「賽博物理系統CPS」、「供應鏈金融」。

官方網站：AI-CPS.NET

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