迎接智能制造的时代，须抛弃愚蠢的思维

发布时间：2017-04-03 作者：郭朝晖来源：蝈蝈创新杂谈

关键字：智能制造

收藏好文推荐打印

昨天来鞍钢讲课，有人问起某项技术为什么总是做不好。我想了想：这要从文化谈起。

轻视策划、盲目上阵，是我们科技界的通病。我见过很多国家项目的立项报告。在我看来，绝大多数项目简直可以说没有逻辑、胡说八道。没有逻辑的根源或许可以从立项报告的格式上看出。这种八股文的格式一般包括：国内外发展趋势、技术线路、技术难点、工作基础、拟完成的知识产权........

看完很多项目的全文，很可能不知道：这个技术到底是给谁用的？解决什么问题的？功能是如何设想的？功能是如何实现的......我们知道：技术的功能是为了解决用户实际问题的、技术线路是为了实现功能的、关键技术是技术线路上的难点。如果连用户是谁、解决什么问题都不清楚，谈什么技术线路、关键点？最后，项目结题的时候论文和专利一大堆，甚至也能开发出演示时令人震撼的软件，但就是不解决问题。

前些年，有一位前辈谈起一个想法。我感觉这个想法太复杂。就对前辈说：这事如果交给我，可能要花十年时间。其中，至少要花三年的时间策划。后来，有一位大学副校长做了这个项目。结题时花了大约三年时间、用了接近三千万经费。在我看来，这个项目可以说是完全失败了：连用户是谁都没想清楚。最可惜的是：这么多年轻的研究生，把美好的时光浪费在这件无聊的事上了。

这类问题的共同特征，就是国外没有可以用来对标的产品或技术。没有对标的技术，国内科技界的想象力就“过于丰富”且不着调了：啥都敢想，但基本无法落地。

毋庸置疑，国内也有不少成功的科研项目。这些项目大多有两个特点：1、国外有类似技术。这样，用户、功能等基本问题是清楚的、我们直接模仿就可以。2、问题的规模和复杂度相对较小、问题边界相对清楚。这样的项目，可以先做起来再说，逐步完善。在国内的环境下，只能是先做出来、逐步改进。

但是，当问题边界不清楚的时候，我们就要出问题了。问题边界不清楚大体有两类原因：一类原因是问题的边界经常变化，一类原因是技术针对的是通用性的问题。这时，需要开放性思维、需要系统性思维。

我们提到，中国科技项目“立项报告”的格式本身就有问题。理想报告一般是针对通用问题的。中国这种“立项报告”格式针对“跟随式创新”项目时，其实还是有道理的。其荒唐之处本质上是不具备通用性、不适合真正的创新——大家想一想，部委级别连一个立项报告的通用性、开放性都没有做好，具体科研项目的通用性、开放性做不好，不也是很正常的吗？

回到开头鞍钢问的问题。这个技术的难点，在于外部环境、也就是技术边界复杂多变。边界条件一旦发生改变，系统就要出问题。这样的问题如何来处理呢？我感觉关键还是要有个高水平的顶层设计。要做好这个顶层设计，不仅要把各种可能的变化了解清楚、预计到各种可能的变化；还要把众多具体问题抽象出来，进行归纳处理。搞这种顶层设计所需要的时间，可能要比具体开发的时间长得多。

开放性、通用性的东西，特别需要系统思考和超系统思考。在这一方面，德国人和美国人就做得特别好。

德国人喜欢深沉地思考。这导致其系统思维能力特别强。典型的就像工业4.0体系的提出。王洪水先生在十多年以前曾经对我说：他在德国做信息系统项目时，负责人是位女士。遇到争论的时候，大家就让她最终拿主意。这个女士不是计算机专业的，她是学哲学的。

美国人喜欢开放的讨论。这种讨论特别适合互联网、工业互联网这种开放性的问题。记得网上有朋友称之为“超系统思维”。这种思维带来的成果，往往能经得起历史的考验，在内外环境发生巨大变化后仍然有效：TCP/IP协议产生以来，互联网的规模和速度增加了亿万倍，原来的设计居然仍然是有效的；UNIX操作系统出现几十年，也是经久不衰、持续发展。

与美日相比，日本人在系统思维、超系统思维方面的能力就差了很多。过去读日本人的某个程序时有种感觉：补丁太多、结构太差。这样，日本人在做大事上就不行了、很少有系统性的发明、更不善于引领时代：上世纪九十年代日本第五代计算机的失败，就是典型。当然，日本人有自己的优势：因为日本人细心、爱钻研、精益求精，也就是有工匠精神。小事情做得特别好。日本人能够成功，是典型的“勤能补拙”。日本人在于传感器、机器人核心部件等微观技术层面领先，也就是这种文化的体现。

展望未来，“平台”或许是各国在智能制造领域竞争的焦点。但是，平台既需要开放性、也需要通用性。这对我们来说，真的是思维能力额考验。

面对智能制造时代的考验，中国科技界不能再“自欺欺人”、“报喜不报忧”。有些科技成果，比如获得过国家自然科学一等奖的“透明计算”，其实根本不是创新，而是对前人的观点没有吃透、没有学好，自己就以为是创新了。只要这样的科技评价制度存在，中国科技界就难以强大起来。

本文为作者授权转载文章，任何人未经原作者同意，不得复制、转载、摘编等任何方式进行使用，e-works不承担由此而产生的任何法律责任! 如有异议请及时告之，以便进行及时处理。联系方式：editor@e-works.net.cn tel：027-87592219/20/21。

上一篇新闻：智能制造、工业大数据与平台软件的内在逻辑
下一篇新闻：智能制造产业的推动力和未来趋势