OFweek工控网讯：在世界互联网普及率已经过半的情况下，全球信息化基本已进入一个成熟阶段，未来信息化的发展，也开始逐步进入过去的蒸汽机动力普及、内燃机动力普及，以及电力普及之后的缓慢稳定增长阶段。
而全球的制造工业，也随着社会生产力的更新中同步迭代，从最早的蒸汽工业时代，到内燃机工业时代，一直到现在的电力自动化时代。随着互联网信息化的稳定普及，工业制造也在各国的生产力发展规划中进入了下一个新的发展阶段——信息化工业时代。
2013年，德国正式推出 “工业4.0” 的概念，旨在利用物联网信息化技术，将 CPS 应用到工业制造中去，希望进一步降低产业成本、提高产业效率，同时迎合新世纪的大众消费模式。而在 2014年，美国五大行业巨头共同成立 工业互联网联盟（IIC），也开启了美国工业互联网的产业升级之路，希望借助引领全球的硅谷科技力量，为美国的空心化和高成本化制造业带来复苏的希望。
在德国，工业 4．0 主要由西门子推动，而在美国，GE 则是最早提出工业互联网并组建联盟的核心力量。2015年初，中国政府提出“中国制造2025”十年计划，希望中国因人口红利而成为的全球制造中心的地位，在工业全球化浪潮的后半场，能够继续借助信息化改革，保留中国制造业大国的竞争力地位。但在中国，并没有一个像西门子或 GE 这样有着丰厚信息化积累的产业巨头在引领，虽然国内有像海尔、格力等个别的企业在尝试高度自动化和初步信息化，对于一个还未完成工业 3．0 的巨轮来说，直接跳到工业4．0 仍然面临着巨大的产业鸿沟和智力断层。
从宏观上来说，国家上层提出 “中国制造2025”，对中国有着巨大的意义和指示作用，也非常准确的切中了中国未来 20 年到 30 年在全球战略地位中的发展路径。但上层建筑落地之后，还是需要中国最基础的产业力量，来一步一步实现这个异常艰巨的愿景和任务。而由于中国的传统工业制造，和互联网信息化之间的鸿沟过于显著，显然这需要既懂传统制造，又有互联网信息化经验的人，来一步一步的摸索出走出 “中国制造2025” 的每一个阶段：
在德国、美国等，工业信息化的第一要素便是人才，德国西门子与德国工程院、弗劳恩霍夫协会等都有长期的合作，德国政府甚至整个欧洲政府都有大量的高校、研究机构来为工业信息化培养和提供人才，而这些人才是在 10年甚至更久的教育体系下才能培养出来的。同样在美国，GE 自己的克劳顿学院、与卡耐基梅隆大学、MIT 等诸多大学也有深入的人才合作项目。
而在中国，目前几乎没有工业与信息化结合的人才，不管是高校还是社会，工业与互联网，往往是两个八杆子打不着的领域。在这种情况下，中国如果想走工业信息化道路，除了政府投入巨大的资源吸引海外人才回国，否则光在人才这一点上，中国可能就要走 10 年才能开始谈工业信息化。
即便对于工业自动化（工业3．0）来说，PLC 就是一个最为基本的基础模块，而在国内，除了一些成熟的工业设备会用到 PLC 之外，绝大多数的工厂还只是半自动化或人工操作。在工业信息化之前，PLC 不仅要深入普及，同时所有工厂都要有相应的能力来熟练的使用这个基本的工业编程控制器。除此之外，中国在 PLC 研发生产和联网信息化方面，也有大量的路需要走。
工业4．0 或者工业互联网，有一个基本条件便是工业部件物联网，所有的零件都要有自己的 ID，而这种工业零部件物联网的技术，不论是采用最传统的 RFID，还是升级版的 NFC ，还是未来在 AR 领域可能会更灵活的机器视觉识别，抑或是最近这几年非常火的区块链技术，中国的工业制造在这些方面基本上没有什么经验。
虽然这种工业物联网的技术部署起来并不难，但要想熟练的理解并使用这些技术，并在未来的工业信息化中进行再次创新，是需要非常多的经验和非常深的理解的。而单单这一点，可能需要国内的制造业还要走几年。
一直以来，中国作为一个制造业大国，享受的都是人口红利、劳动力成本、低端消费市场等发达资本主义国家无法拥有的条件持续下去的。而对应的，中国在制造业方面并没有往高精尖、关键技术、高端教育、深入研究等方向发展，比如机器人减速机、嵌入式技术、设备控制技术等导致目前中国很多工业自动化的关键技术仍掌握在其他国家，
而工业信息化，要求的便是工业的全自动、智能化、灵活性等，这对工业机器人的关键部件要求很高。在中国只能勉强做机器人本体的工业环境下，要想突破工业信息化的基本限制条件，可能会需要更多的时间。否则，就只能高价进口，受制于人了，工业4.0，恐怕也就无从说起了……
3D 打印技术，是目前增材制造中非常创新的一种技术方向，而在工业制造中，如果拥有 3D 打印能力，无疑会给工业信息化带来极大的效率提升、成本降低、灵活性提高、高度定制、复杂工艺处理能力等。
但从目前来说，除了北航王教授的金属3D打印技术属于世界前列外，现在优秀的工业级 3D 打印机，还都是从海外进口，不论是 FDM、SLA，还是金属、陶瓷或其他新材料，国内都没有比较优秀的设备制造商。而高端工业级 3D 打印，也是限制工业4．0 的核心能力之一。
同样，国内制造业一直属于粗放型制造业，对于一些有技术要求的方向，如精密仪器、高级合金、新材料等，一直依赖美国、日本、德国的进口。而在工业 4．0 中，机器的配合是没办法像人那么的随意与活动的，公差或加工余量越大，工业自动化越难实现。这就要求国内在工业 4．0 方面要想有自己的产业优势，精密制造是一个绕不过去的门槛，而这背后，又隐藏着几十年的人才、资本、经验的投入战。
AR 和 VR ，无疑是未来互联网之后的下一个最火的大众方向。而在工业领域，同样有大量的需求和应用场景，是需要 AR 和 VR 来提升体验、效率或给出解决方案的。从技术层面讲，VR 的应用局限性和技术难度都比 AR 要低，中国在 VR 方面的发展和实际上差异并不大（因为有 HTC Vive），但在 AR 方面，目前不管是微软的 Hololens，还是 Magic Leap，他们在技术方向上走的都要比中国要远。
不过，在 AR 和 VR 的工业信息化应用方面，我们不用特别担心。毕竟这个领域全球都是同时起步，得益于中国的人才、市场和自身的努力，很有可能中国在这方面仍会走在世界前列。
对于传统的制造业从业人员来说，ERP、MES、SCM 等这些，基本上已经耳熟能详了。这些经过几十年甚至上百年的制造信息系统，已经有很多人使用了很长的时间，中国也有用友、金蝶等比较出名的 ERP 厂商。但对于一个国家想做产业升级来说，目前这些还并不够，制造信息系统是未来工业 4．0 的基础设施，除了能够熟练的使用，对这些制造信息系统的管理思想、优化改进、二次创新等的掌握，也是工业 4．0 持续发展的关键。
工业信息化，自然，对信息化的要求非常高。美国 20 世纪 90 年代提出了“信息高速公路”，从基础上为其后面几十年的互联网房展奠定了非常坚实的条件。中国在信息化基础建设上，也大力推进。而现在全球都在争夺的 5G 标准，也是想进一步提高全球信息的流通速率。
工业信息化自然也要有基础的信息网络作为保证，但目前全球在工业宽带方面都没有做太大的进展。不过对于任何一个讲 工业4．0 提上国家战略议程的，在工业基础信息化建设方面，相信都不会含糊。
互联网是人类有史以来最伟大的发明之一，但所有的东西都是两面性。一方面互联网极大的丰富了人类的信息密度和速度，另一方面，黑客、色情暴力、deepnet 这些则是互联网的邪恶一面。
而工业制造与互联网结合，自然也会有好的一面和坏的一面——网络安全、设备安全、工业数据信息、工业安全、工厂安防与监控等等，都是需要很多企业去努力解决的问题，而这些，虽然不会影响工业信息化的初步建设，但长期来看，它可能给工业信息化带来更加严重的影响。
工业信息化在一些关键节点实现之后，便会进一步形成不同的应用模块。工业设计定制化是可能后面会遇到在国内比较棘手的一个方向。工业设计定制化，意味着人的设计需求、机器的自动生产、制造业的行业逻辑会产生矛盾和碰撞。
一旦人对设计进行改变，其相应的生产工艺、生产流程、生产步骤、生产逻辑都有可能改变，而这时，如何在工业设计改变的同时，工业 4．0 能够让其自身仍然在有序、系统、完美的进行，是一个极其难的挑战。而这个部分，可能是需要大量的、非常跨界的创意人才，和对工业 4．0 又极其熟悉的人才有可能尝试去解决的一个问题。
制造服务信息化是一个较为简单的应用。目前全球的软件服务、移动互联网服务、SaaS 等都已经发展的较为成熟了，将人的需求（例如淘宝）和生产对接，现在来说并不算是一个非常复杂的事情。20 世纪 60 年代丰田的精益制造，一直被管理学界奉为经典，而现在也有直接消费者对接工厂的商业模式（C2M）。对于目前互联网用户体验思维已经非常成熟的互联网行业来说，做出一个将原兰单一的生产模式转化为具有高度定制化、个性化的生产服务模式，并不算是一件难的事情。
对于做一个高度智能化、极度复杂化的一套涵盖多个流程模式的工业 4．0 产业来说，这绝不像从国外引进一条流水线那么简单。在德国，不管是自动杀鸡流水线、自动杀鱼流水线、机械化收割各种水果蔬菜、机械化挖树种树等，都是经过了创新、调整、再创新等长时间的发展完善。
而对于建立一个持续、长久的工业 4．0 产业生态系统来说，其对创新的依赖要比之前任何一个产业都要高。不论是技术创新、工艺创新、应用创新、研究创新，都需要企业、政府、高校乃至社会等长久的支持。尤其对于中国来说，能够形成一套长久的行之有效的创新体系，可能会有很大的难度或时间成本。
工业 4．0 或者工业互联网，其最重要的便是工业制造与互联网结合这一形式。而互联网的意义便在于，它可以将工业生产制造中产生的所有有形无形、有意义无意义的数据记录下来，并交给计算机进行大量的运算，来找出其中人类很难找到的降低成本或提高效率的方法，就像 AlphaGo 下围棋下出很多会被围棋老师打手的“臭棋”一样。
而云计算与工业大数据，便是互联网发挥的战场了。在工业 4．0 中，工业效率、信息成本会产生极大的工具红利，而工业数据本身在有了大量样本和环境信息之后，又会自身产生数据红利。这些数据为未来的信息挖掘、产业分析等，都有极大的价值。
一旦工业 4．0 形成，工业追求的便不单单是成本的降低、利润的提高了，而是会追求更高的附加价值，比如清洁制造。它将人类社会的工业可持续发展提升到了一个更高的层次，也为未来工业产业转移、太空殖民等提供了高度的可行性保证。
除此之外，清洁制造本身便是在降低成本，包括碳排放，也会进一步形成利益回馈，为人类社会的持续生存和发展带来更高的价值。
无人工厂，是工业 4．0 的理想形态。一切都是机器自动化运营，一切都是远程监控即可，用更高级的工具解放了需要进行某种社会劳动的人类，也减少了因为生产制造给人类带来的身体和精神的压力和伤害。这里对无人工厂不做过多描述，它算是工业 4．0 的最好阐述。
一旦形成无人工厂或极少人管理的工厂，工厂这个词本身将会从社会中消失。人们将感受不到工厂的存在，当你需要一个东西，那个东西在短则几分钟，长则几天的时间内就会出现你的面前。人们并不知道自己在一开始就参与了工业制造，就像人们不知道自来水厂是怎么工作的一样，打开水龙头，水便来了。
和自来水不一样的是，生产制造这个过程中，人们在发出需要的请求时，就已经把自己的需求、自己的创意、自己的个性信息、自己的审美取向，都告诉了机器。而这一切，便是工业制造的社会化形态。
所谓的工业智能，则是我最不想看到的情形，也是各种科幻电影中经常出现的情形：机器人造机器人。通过工业大数据和机器学习、人工智能，这个工厂已经知道如何把一吨铁矿石打造成一个精致的金属面具，知道如何在流水线某一环节的机械臂失控时把它替换掉甚至维修好。到那时，计算机的运算速度要远远快于人类，而机器做的决策，也远远超过人类单一需求的模式……
中国制造 2025，是一个非常系统而庞大的工程。我们希望在未来的十年内，中国制造业能够不断创新，共同打造成一个未来版的工业制造体系。
当然，除了上面说的对中国比较重要的 18个关键节点需要我们解决，还有譬如工业信息化高级教育、智慧仓储与物流、工业信息化管理架构与管理模式、智能电网、立体工厂等更多问题在等待着中国的产业创新者。最后，还是奉劝一句：工业制造的智能学习能力就没必要加上了……
