現在我們的價值推動力是什么？從客戶的角度來說，首先就是有大規模的定制化，有個性化，還有基于需求的提供，以及售后的支持。從商務的角度來說，我們可以通過工業4.0來提高客戶的滿意度，包括能夠提高收入，以及提高競爭力。從政府的角度來說可以提高國家的生產力。現在中國的很多大城市，包括北京、上海、廣州有很大壓力，因為他們覺得一定要進行工業化的轉型，否則有可能在競爭的態勢中被落下。全球的其他大城市也有這樣的趨勢，所以現在智能制造已經成為了不可阻擋的趨勢，也成為了價值的推動力之一。

所有與制造密切相關的行業都已經與智能制造緊密相連，包括虛擬現實、大數據、網絡空間與安全、自動化的機器人等。工業4.0一定不能脫離網絡空間物理系統，就是CPS。CPS首先把通訊IT、數據和物理的元素結合在一起，成為一系列的核心技術。當然，這其中還有傳感器網絡。傳感器網絡包括接受器、互聯網通訊的基礎設施、智能化的實時數據處理以及活動管理系統等。

未來，機器人手術將是趨勢。目前，很多國家已經有機器人操作的手術。這些手術機器人不是傳統的機器人，是智能的，可以完成很復雜的手術，效率很高。這些機器人運用到臨床上，我們的病患就可以受益，能夠有定制化的醫療服務。智能機器人不僅在醫療行業，在其他工業領域都可以大展身手。新工業革命使得生產力更強、效率更高，助推實現大規模定制化的產品和服務，也就是高價值的制造。這對上海而言尤其意義非凡。過去幾年，我們已經有了長足的發展，這只是我們的第一步，我們需要各方的支持才能更好地完成工業4.0。

我們的目標不僅僅是實現技術上的成功，也不僅僅是把飛機飛上天，而是要讓這架飛機在我們的航線上取得商業成功，讓我們的客戶也能夠靠這架飛機的運營來掙錢，這才是我們項目的真正成功。所以我們要為客戶提供安全、經濟、舒適和環保的飛機。在飛機的研制過程中，我們明確了數據定義的流程、建立了公司的數據管理基礎和數據管理的組織，有意識地把數據進行有序的管理，并伴隨著ERP系統的實施，向數據統一管理的方向發展。

在管理創新過程當中，數據分析也起到了非常有效的作用。在我們飛機制造這一塊，把飛機制造的業務，通過分析以后形成了12大業務領域。針對12大業務領域，我們把數據進行全部抽取和梳理，并且通過管理運營中心把這些數據進行集中的展現。針對這12個業務模塊，也是相當于對企業的經營全過程進行了100%的業務覆蓋。

隨著信息技術的發展，原本以前作為過程數據被丟棄的，現在也可以進入我們的大數據資源池得到更有效的利用。未來，我們希望能夠推進以“數字雙胞胎”為核心的大數據戰略，將虛擬的飛機和實物的飛機進行高度融合，以民用飛機項目展開為契機，以主制造商為牽引提升整個創新生態系統的研制水平。

制造業當前有幾個趨勢：第一，數字化程度越來越高；第二，互聯化；第三，軟件化。由軟件驅動的數字化程度提高反向作用于物理世界的制造體系，就會形成智慧化的生態。由客戶驅動的眾包共享的生態，加上云計算、大數據、人工智能越來越成熟、越來越便宜，就會帶來制造業革命的真正春天。

制造即服務，基于服務建立物聯網平臺，能夠給企業帶來整體的應用方案。基于工業物聯網平臺，可以做到非常多的場景，包括研發、制造、機器維護、制造體系物聯網平臺等等。在裝備制造業，或者在工業界，設備的全生命周期的運營成本和它的可靠性決定了這個機器的95%以上的成本，所以怎么樣做好全生命周期的服務是很重要的命題。基于物聯網能夠做到端到端的全生命周期的管理。

我們基于物聯網的創新還有一點就是產業鏈金融。一旦把物聯網連接起來了以后，有整個機器的運行數據，加上最新的區塊鏈技術，完全可以做到基于機器運行數據的隨時隨地的信用模型，從而給客戶提供全產業鏈的金融解決方案。

最后就是我們的新的商業模式的變革，包括制造生態未來一定是分享經濟的模式，一定有客戶定制，有全社會的眾包。通過不同的制造產能之間的全社會協同，實現全社會的最優化。制造業將來基于付費，將來沒有人花錢買機器，因為大家直接買服務就可以了。

為了進一步推進好臨港智能制造的發展，重點在幾個方面進行了初步的探索和實踐，核心是在功能型平臺方面做了初步的探索，構建科研支撐、協同創新、標準檢測、數據信息、孵化轉化五大平臺。這個當中特別值得一提的，是我們依托骨干制造企業，包括信息化服務制造商以及重點科研機構，來建立工業大數據中心，整合全球的智能制造資源和創新能力，不斷整合到云平臺當中，開展管理、制造、商務各個平臺協同，推進工業大數據在跨領域、跨平臺當中的集成應用。

我們在重點打造的智能制造研究院、工業4.0研究院和工業互聯網創新中心有幾大目標：第一，是希望建設成為工業互聯網的綜合試驗床，我們要研究制定工業互聯網的構架，重點是建設涵蓋工業互聯網各個環節技術標準的實驗環境；第二，希望建立工業領域大數據的產業應用，主要基于工業大數據的平臺設計類、分析類、管理類的軟化工具包，以及由此產生的工業大數據的應用服務；第三，是提供產品設計的仿真、產業化的支撐，特別是為中小企業，以及知識產權服務的公共服務平臺；第四，就是工業互聯網的安全實驗的驗證平臺，主要是研究工業互聯網的脆弱性的分析，以及它的漏洞的挖掘能力，在工業控制過程中安全性問題等等。

我們在推進智能制造的過程中，還有一個就是專業園區是非常重要的，希望在專業園區當中不斷形成產業生態。一個園區的發展不是僅僅大企業在里面獨立發展，必須是開放性，跟中小企業共同協同發展。在應用示范方面，重點推進一批示范的標桿性的工廠。同時我們在金融創新方面，更多通過基金的建設，智能制造的基金和IC集成電路和材料裝備的產業基金，支撐園區的智能制造發展。

現在制造業出現了很多大的趨勢，大的趨勢也在推動產業的結構性變革，所以現在不同的行業對于研究的重點也有所不同。因此對于制造業要找到最先研究的重點，找出最優先級。我們做的科研項目必須是與我們的制造業緊密相關的，所以我們通過一系列的研究制定出了戰略的路線圖，包括分析了行業面對的挑戰和機遇，未來工廠的想法，未來工廠對經濟、社會、環境帶來怎樣的影響，如何實現這三個方面的可持續性發展等等。

每年我們都應該把非常宏觀的計劃變成落地的項目，所以我們把科研的創新重點分到不同的領域當中，而且把領域逐漸細化，變成務實的戰略計劃，比如分到先進的制造流程，包括適應性智能制造、數字化的虛擬現實等等一系列不同的領域。比如CPS，因為我們希望把IT技術和制造技術融入到自動化流程里面，所以現在我們正在進行技術的整合，在未來的幾年里面將著重這方面的工作。今后CPS的應用就是人和機器人共同合作進行組裝。

現在新的定制化的產品越來越智能化了，而且有更多功能，但是因為進化和演變的速度非常快，如何吸收最新的技術把不同的材料運用到新產品的制造中，成為了我們面臨的問題。從工業的角度來說，我覺得制造業所有的企業應該攜手合作，不斷地推動創新，推動科研，從而能夠保證產業在正確的時間做出正確的選擇。

有很多演講者談到了工業革命確實影響到了生活的方方面面，我們已經在迎接下一輪的工業革命。所有的機器都將是互聯的、智能的。無論是零售廣告還是媒介，我們可以看到他們的溝通方式在改變。這對于機器是一樣的，比如說未來的5-7年有500億臺的機器進行互聯。這就是我們的工業互聯網，這是一個網絡，所有的智能機器是共同協作的。

對于機器，關鍵是它的安全性。每個機器都將有傳感器，然后通過傳感器來完成我們數據的傳輸，所有的傳感器傳輸機器的數據到我們的平臺，通過軟件可以進行分析，通過這些數據的分析就能夠確保機器的安全操作。對于所有的設備都希望延長使用，比如延長20-30年的使用壽命。通過工業大數據采集和分析軟件，我們可以更好地管控和預測這些機器的運作。大數據以及數據的分析對于工業來說有非常大的影響，因為不僅僅是從硬件來說，從軟件來說以及數據的傳輸來說都是非常重要的，它已經改變了工業數據分析的手段。

工業大數據時代，一個國家要過得好，必須制造得好。大數據真正的用處不在解決過去的問題，而是從過去問題里面挖掘可以改進和成長的機會。中國做轉型，我們做制造CPS都不是目的，目的是要了解企業對顧客的價值。不了解價值就去做數據是沒有意義的，所以數據分析的結果很重要。

收集大數據只是開始，我認為真正大數據的意義是沒有數據。比如，風電葉片在轉動，風速變的時候每個角度不一樣，找到了參數，比較一下不同角度的風速就可以找到哪個風電不太好。日常的機器人也是一樣，很多機器人每天早上做5分鐘動作，6個軸的肩膀很快知道這個肩膀軸有什么問題。我可以建立一個模型，可以通過機器人做動作連續比較找出問題，不需要數據。

機器學習是智能系統的基礎，我在這個行業里面已經工作了16年多了。我覺得機器學習第一個目的就是控制，第二個就是預測，第三個就是避免犯錯。因為有的時候自己學習不了，有的時候可以找到非常聰明的人來學習，但是現在信息變化得特別快，明天又會出現大量的信息，所以人沒有辦法，就讓機器來學習。

本文由上海市科學學研究所產業創新研究室實習生鄒虹榮根據與會專家演講實錄整理。文章為演講者獨立觀點，不代表主辦機構立場。