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近期《南方周末》對鴻海科技集團董事兼副董事長、原工業富聯副董事長李杰教授進行專訪，李杰教授就中國工業向智能化轉型目前的優劣勢、中國制造業在智能制造上整體處于的階段、工業4.0的本質等問題發表了看法。

李杰教授曾任工業富聯副董事長，后升任鴻海集團副董事長，負責整個鴻海集團的工業人工智能建設。當前擔任世界經濟論壇(WEF)全球未來委員會先進制造與生產委員(Global Future Council on Advanced Manufacturing and Production Committee)與世界經濟論壇燈塔工廠評審委員，曾任麥肯錫(McKinsey&Company)全球資深顧問。著有 “工業人工智能三部曲”(《工業人工智能》、《從大數據到智能制造》、《CPS：新一代工業智能》)和《工業大數據》等著作，對世界智能制造有重大影響。

 

“自動化是做人不想做或者做不好的事，數字化是由數據做決策，智能化是做人不能做的事。”

 

“清洗魚可能花一小時，但蒸魚只要10分鐘。大家不能盯著蒸魚的10分鐘，而是要下苦工夫去做很難的基礎建設、數據治理。”

 

“未來汽車產業會從硬件轉變為軟件服務業態，所以軟件設施、智能化以及無人駕駛技術都是其中重要一環。”

 

2021年3月，工信部印發《工業互聯網創新發展行動計劃(2021-2023年)》，文件提出到2023年將初步建成覆蓋各地區、各行業的工業互聯網基礎設施，打造3 -5個具有國際影響力的綜合型工業互聯網平臺。

 

鯨準數據顯示，截至2020年12月31日，中國工業互聯網領域共有637起投資案例，涉及總投資金額2,416.18 億元。

 

在由“中國制造”轉向“中國智造”的傳統制造企業中，富士康走在前列。鴻海精密集團董事長郭臺銘曾表示，“工業大數據”“工業人工智能”等概念是富士康工業互聯網的一盞明燈。

 

2021年5月11日，南方周末記者書面約訪鴻海科技集團副董事長、世界經濟論壇全球未來委員會先進制造與生產專家組成員李杰。

 

2018年1月20日，在美國從事人工智能技術相關研究四十余年的李杰加入富士康科技集團。此前，李杰在美國曾研究汽車自動化生產線，先后受雇于美國國家科學基金會(NSF)、聯合技術公司，回校任教后創辦了智能維護系統中心(IMS)，履歷橫跨政府產業界學界，著有《從大數據到智能制造》《CPS:新一代人工智能》《工業人工智能》，這三本書也被稱為“人工智能三部曲”。

 

在回復中，李杰詳細闡釋了中國制造業走向“智造”過程中面臨的機遇、挑戰及未來方向。

 

“找數據、治理數據會是重中之重”

 

南方周末：你當初加入富士康的工業富聯公司不到一年就辭職，能否談談這一選擇的原因？

 

李杰：我并非辭職，而是從工業富聯升任鴻海集團副董事長，負責整個鴻海集團的工業人工智能建設，符合集團未來3+3的戰略規劃(人工智能、5G、機器人+電動車、數字醫療、芯片)，尤其是在工業大數據與工業人工智能領域的整體設計與協同布局,在集團層面推動鴻海的數字化轉型。

 

南方周末：富士康“熄燈工廠”被看作工業互聯網典型案例。你認為富士康在工業互聯網的實踐上有哪些值得總結的經驗？還有什么不足？

 

李杰：對于工業互聯網的應用來說，首先要有規模效應，比如說提高一個點的良率就能看出很大的效果，其次，一些聯網基礎投資也會獲得比較快的回報。

 

富士康在場域、數據體量上具有非常大的優勢，也是能做出工業互聯網的一個基礎。在富士康內部有17萬多臺CNC(計算機數字化控制精密機械加工)、1800多條SMT(表面貼裝技術)、8萬臺機器人、100多萬員工，生產制程包括切削、沖壓、注塑成型、組裝等等，產能也非常大。

 

其次，在人員的培養上，大家的知識框架體系是一致的，我們在內部也舉辦過多次工業大數據與工業人工智能競賽，在推動數字化轉型時大家都在同一個層面上對話。

 

不足的話，其實是通用的問題，即如何創造更多數字化的價值。這個問題可能存在于現在很多企業的工業互聯網應用。很多時候，工業互聯網更像一個基礎建設。像一個廠房需要有水電氣，工業互聯網也需要數據、通訊和儲存安全等這些基礎設施。

 

做這樣的工作，需要從上到下的戰略準則，制訂一個長期規劃，堅持執行并迭代，不是一朝一夕的熱度。如果大家都把工業互聯網當成一個現金牛(cash cow)，那是不現實的。

 

工業互聯網與互聯網有本質上的差異。互聯網是發散的，工業互聯網是聚焦在工業基礎問題上的。互聯網傳染性強，但工業互聯網傳承性強。總結來說，工業互聯網是一個值得堅持的長期價值的投資。

 

南方周末：在你看來，中國有哪些公司在工業智能化方面走在前列，原因是什么？

 

李杰：智能化的前提是要有數字化，那些數據治理好的公司在工業智能化上面會走得比較快。

 

我們先講三個觀念，自動化、數字化、智能化。用一句話來說，自動化是做人不想做或者做不好的事，數字化是由數據做決策，智能化是做人不能做的事，比如說幾千個缺損的自動識別等等。

 

從路徑來說，自動化提供了數據到數字化，數字化的數據可以轉化成智能化，而智能化提高了管理與經營的價值。并不是說只有自動化才能數字化、智能化，但數據是智能化的基礎。

 

如何找數據、治理數據會是重中之重，我常說要培養“數據工匠”的意思就在這里，因為如果拿的是可用的數據，數據“會說真話”。如果拿的是不正確的數據，數據也“會說謊”。所以如果當一個公司能夠把數據整理(分類、分割、分解、分析)好，那么他們更能有效地創造價值(分享與分憂)。

 

南方周末：作為后發國家，中國制造業以前是從學徒起步，模仿式創新，近年來通過自主創新取得不少突破，但還面臨很多核心科技能力的不足，你認為中國工業向智能化轉型的優勢和劣勢是什么？

 

李杰：非常大的優勢是，制造的體量很大，所以我們擁有很多生產制造的數據，那么這些數據是可以回饋到制造甚至影響設計端的。所以現在推的數字化經濟就是一個很好的戰略，中國是巨大的市場，所以擁有巨大的數據體量，未來對數據的處理其實是可以幫助到智能化轉型的。

 

劣勢可能在于，目前中國制造還是處于價值鏈微笑曲線的底端，還有很多基礎問題需要解決，但是數字化管理、經營與治理絕對是中國工業轉型的關鍵因素之一。

 

“工業4.0更多是價值創造”

 

南方周末：2013年，德國推出自己的工業4.0國家戰略，這被看作人類第四次工業革命開端，也拉開世界各國新一輪產業競爭的序幕。為什么是德國先提出“工業4.0”？

 

李杰：其實工業1.0、2.0、3.0的發生并不是誰先提出，而是有了這些劃時代的具有歷史意義的事件，比如蒸汽化、電氣化、自動化之后才給之命名。大家就會想說，接下來的4.0是什么。所以對于工業4.0并沒有一個統一的認知，每個人也會有不同的理解，我們現在在前往4.0的道路上，但是并沒有真正到達4.0。

 

講到制造，要看三個要素——人、機器和市場。德國機器做得好，外銷很多，把賣機器當市場，所以他們的4.0就是把機器賣到全球實現自動化，但是德國的機器沒有數據回饋改進，就沒有機會改進產品創造更多的價值。雖然德國先提出，但并不代表是全面的。像日本，把人、(或者說)把工廠全球化當市場，美國以技術當市場，大家對4.0的理解是不同的。

 

我個人理解，工業4.0更多的是價值創造，不僅僅對于生產制造本身，而是進入上下游的更多價值鏈。

 

南方周末：2015年，中國提出“中國制造2025”，并強調要向智能化轉型。在你看來，中國制造業在智能制造上整體處于什么階段？

 

李杰：智能制造并不僅僅代表“制造”產品本身，而是要創造更多的價值，就是我之前說的“煎蛋模型”。蛋黃是產品，蛋白是價值。

 

中國制造在以前很長時間都是生產蛋黃，也就是大家經常說的，我們的制造大而不強。那向智能化轉型，其實是要更多向前端設計和后端的價值創造延伸。

 

之前中國制造可能還是處于勞動密集型的制造，目前看到大家開始自主創新品牌，代工也不僅僅是OEM，而是向上游的設計和模組整合邁進，比如ODM、JDM，這都是好的現象，大家也都更注重主動創新，創造更多的價值。

 

南方周末：你曾分析不同國家的政策，了解世界上各大經濟體的轉型路徑，認為很多國家停留在“術”的層面，而非真正理解背后的“道”。能否解釋一下這背后的“道”是什么？

 

李杰：“道”，從簡單字面上理解就是落地。很多時候大家講法很多、想法很多，但是真正實施的時候會遇到各種各樣的困難，加上資本對熱點的追逐，在一個熱點“過氣”的時候是否還能堅持投資、堅持建設，這是一個很重要的點，也就是常說的“知行合一”。

 

落地往往是最困難的，就像我們清洗魚可能花一小時，但蒸魚只要10分鐘。大家不能盯著蒸魚的10分鐘，而是要下苦工夫去做很難的基礎建設、數據治理，雖然看起來不光鮮，不像所謂的數據科學家，但是沒有這些基礎，很難做好工業互聯網。

 

另外，大家對數字化轉型的理解不能停留在技術層面上，技術只是手段，而是更要挖掘自己缺乏的，面對自己的缺點，自身的競爭力才能有改進。

 

“人是未來智能化最重要的環節”

 

南方周末：你曾公開提到，工業4.0本質是知識和傳承的革命，可以說，智能制造要解決的核心問題是知識的產生和傳承過程。能否談談中國企業應如何解決這一問題？