到底什么是工业4.0

从“工业30”到“工业40”
相信所有人对人类历史上前两次工业革命都不会陌生，但第三次工业革命的起始点貌似很多人都不太明确，其实，第三次工业革命始于上世纪（20世纪）四五十年代开始，以爱因斯坦、冯诺依曼等科学家为代表的原子能、电子计算机等技术的发明为主体，是涉及信息技术、新能源技术、新材料技术、生物技术、空间技术和海洋技术等诸多领域的一场信息控制技术革命。如今，距离这场工业革命已经过去了半个多世纪，人类整体的工业水平也达到了前所未有的高度，德国在这个时期率先提出“工业40”，也就是第四次工业革命的计划，究竟包含了哪些因素？
“工业40”提出的背景
根据德国政府的报告《未来图景“工业40”》（Zukunftsbild“Industrie 40”），“工业40”提出的外部原因有两个，一是美国等发达国家的“再工业化”带来的刺激，二是以中国为首的新兴国家的崛起使得德国产品在国际市场上的地位受到挑战。因此“工业40”的提出并不完全是德国制造业领先的体现，也是面对日益激烈的国际竞争所催生出的应对计划。而内部原因在于，德国本来就是制造业强国，想要保持并提高自己的优势，一个是需要更高的技术，还有就是高效率的创新体系。
“工业40”包括哪些概念？
我们先来看一下“工业40”的三大主题，其实整个“工业40”的主题都是围绕着一个“智能化”所展开的。
一是 “智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现；
二是 “智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。
三是 “智能物流”，主要通过互联网、物联网、物流网，整合物流资源，充分发挥现有物流资源供应方的效率，而需求方，则能够快速获得服务匹配，得到物流支持。
按照官方的解释，“工业40”的核心概念为 “信息物理系统”(Cyber—PhysicalSystem)，其实就是指要在任何层面上将实体与虚拟紧密结合，实体的行为可已通过虚拟系统监测，虚拟系统同样可以指导控制实体的行为，这与我们现在所提的无论是互联网+、O2O、还是云计算、大数据、物联网这些技术层面上的名词都有着异曲同工之处，其目标都是建立一个高度灵活的个性化和智能化的产品与服务的生产模式。在这种模式中，传统的行业界限将会消失，渠道被压缩，产业链分工将被重组，企业可直接对接到消费者，并以此产生出各种新的活动领域和合作形式。
比如今年三月份海尔所建设的四家以“智能化”为主题的“互联工厂”，就十分有效的解决了以下这些问题。
传统制造业工厂采取平铺式布局的大规模生产，产品品种单一，标准化，难以满足用户多种多样的需求，而定制生产又存在成本高、效率低、交货慢等诸多问题，而根据“工业40”所提出的三大智能化主题所构建的“互联工厂”采用了立体化的工厂布局，通过智能化信息管理系统、RFID无线射频等技术模拟了上千种工厂物流，从而实现了 大规模定制生产，生产成本低、效率高、交货快，又满足了用户多样化与个性化的产品需求。同时企业将不仅仅进行硬件的销售，更是通过提供完善的售前售后服务与多种多样的增值服务，以获取更多的附加价值。
通过上文我们基本了解了将虚拟与实体所结合的重要意义，不难看出要实现这点就一定需要一个强大的智能化信息系统来实时处理，而什么样的系统才能算真正意义上的“智能化”系统呢？
“数字化”与“智能化”其实是两个概念
“数字化”是第三次工业革命的技术产物，就是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数据，再以这数据建立起适当的数字化模型，转变为一系列二进制代码，引入计算机内部，进行统一处理。简单来说其完成的仅仅是大量信息存储与管理的这一步，对于“工业40”，我们需要的不仅仅是“数字化管理”，真正需要的是“智能化管理”，而真正的“智能化”又有着怎样的衡量标准呢？
智能一般具有以下这些特点：
一是具有感知外部世界、获取外部信息的能力。比如通过无线射频识别技术（RFID）可近距离和远距离随时随地读取、控制、检测和跟踪具备RFID标签的物体。
二是具有记忆和思维能力，能够利用已有的知识对信息进行分析、计算、比较、判断、联想、决策。这里的“记忆”即可以理解为存储功能，“思维”并不一定是真正意义上可以像人类那样思考，可以是通过程序设计人员设计的一系列逻辑算法，将系统所感知与记忆的数据进行逻辑运算处理，从而得出从数据角度上客观的判断与决策。
三是具有学习能力和自适应能力，即通过与环境的相互作用，不断学习积累知识，使自己能够适应环境变化。如果你觉得上面两点并不“智能”，因为目前世界上任何一台简单的计算设备（如手机）都已经具备了以上两点的能力，但从这里开始便开始引入一个深层次的智能化概念那便是 “深度学习”。
所谓的深度学习简单来讲便是通过“人工神经网络”的研究，通过计算机模拟类似于大脑的多层次“神经回路”，层次越深，则越接近人脑。从最早Google使用16万个CPU（中央处理单元）所模拟的9层“神经回路”计算机在观看了一个星期的1000多万部Youtube视频截取的图像后，最终能在约10亿个参数中自然而然的识别出哪些是“猫”，并且在模拟神经元处出现了和人脑内神经元一样的放电现象，研究成果一经发布便引起了世界范围内的轰动，随后包括微软、苹果、等所有互联网巨头都相继推出了自己的“大脑计划“，而“百度大脑”（百度深度学习研究院）在招纳了世界著名“人工智能”科学家吴恩达博士后更是宣称其在“深度学习”领域已经超过了苹果和谷歌，。
目前“深度学习”最大的应用便在于“识别”与“语音交互”，比如我们目前所使用的包括Siri在内的各类语音助手、搜索引擎，工业自动化加工、装配生产过程的图像识别监测等等，所带来的是效率是革命性的提升。但应用绝不仅于此，未来的“智能化”工业城市将会有更加海量的“大数据”需要具备“深度学习”的智能系统来处理 ，其真正意义在于计算机将成为一个能像人类一样能“独立思考”的智慧大脑来帮助处理海量信息的分析与决策。
第四是具有行为决策能力，即对外界的刺激作出反应，形成决策并传达相应的信息。这一点便很好理解了，具备以上三点相当于具备了“人的大脑”，而具有对外界刺激做出反应的能力便相当于具备了“人的躯体”，这个躯体不一定非要是实体上的，就像上面所提到的“神经元系统”，它能对外界刺激做出反射，便可以理解为具有行为决策能力。
所以，完全具备了以上特点的系统则称为智能系统或智能化系统。
“工业40”差的就是“智能化”
而如今能在真正意义上实现“智能化”的制造业工厂寥寥无几， 从内部因素来看，其主要原因在于传统制造业先导意识薄弱，大部分企业经常处于“被迫转型”而不是“主动创新”的一个状态，没有足够的意识来投入基础设备的购买与智能化系统的研发，这在工业化水平较为落后的中国是极其常见的。 而从外部因素来看，“人工智能”理论基础虽日益完善，但由于硬件技术发展很难跟上科技理论的步伐，所以距离真正意义上的“智能化”还有一段路程要走的。但科技发展向来都是呈指数式增长的，企业必须时刻做到“居安思危”，应对局势变化的准备，新技术的爆发谁也不能预测。
总之在“工业40”的进程中，机遇与挑战并存，所有传统企业都应该率先抓住机遇，努力向“工业40”迈进，不能等到政府提出了相关的计划政策才有所触动，在这个“大众创业，万众创新”的时代，所有人都在思考，都在想方设法推动工业化的车轮，为社会创造更高效的价值，传统企业掌握着大部分的社会资源更应该起到带头作用，自我升级，如果没有足够的前瞻意识，再大的优势也可能被顷刻间颠覆，最终被时代淘汰也是在所难免。
本文作者付昊，亿欧网专栏作者

智慧交通是在智能交通（简称ITS）的基础上，利用在交通领域中充分运用物联网、云计算、互联网、人工智能、自动控制、移动互联网等技术，通过高新技术汇集交通信息，对交通管理、交通运输、公众出行等等交通领域全方面以及交通建设管理全过程进行管控支撑，智慧交通通常包括：智慧交通基础设施、智慧化交通出行、智慧化交通调度和指挥、智慧化道路交通管理、智慧化港航管理和智慧化路政管理等方面。从另外一个维度来讲，智慧交通可以分为几个体系：通道体系、装备体系、出行服务体系、营运监管体系、营运市场体系、交通指挥中心、交通枢纽体系和交通规划和研究体系。例如迪蒙智慧交通包括：网约专车系统、智慧停车场系统、智慧路侧停车系统等等，它在云计算、物联网、大数据、人工智能、金融科技等领域的丰富开发经验和技术，使交通系统在区域、城市甚至更大的时空范围具备感知、互联、分析、预测、控制等能力，以充分保障交通安全、发挥交通基础设施效能、提升交通系统运行效率和管理水平，为通畅的公众出行和可持续的经济发展服务，让百姓明白智慧城市的建设是服务大众，服务社会，百姓获利的政府投资行为。

人工智能是相对于人类智能而言的。它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能。人工智能也称“机器智能”或“智能模拟”。当今人工智能主要是利用电子技术成果和仿生学方法，从大脑的结构方面模拟人脑的活动，即结构模拟。人脑是智能活动的物质基础，是由上百亿个神经元组成的复杂系统。结构模拟是从单个神经元入手的，先用电子元件制成神经元模型，然后把神经元模型连接成神经网络(脑模型)，以完成某种功能，模拟人的某些智能。如1957年美国康乃尔大学罗森布莱特等人设计的“感知机”；1975年日本的福岛设计的“认知机”（自组织多层神经网络)。电子计算机是智能模拟的物质技术工具。它是一种自动、高速处理信息的电子机器。它采用五个与大脑功能相似的部件组成了电脑，来模拟人脑的相应功能。这五个部件是：
(1)输入设备，模拟人的感受器(眼、耳、鼻等)，用以接受外来的信息。人通过输入设备将需要计算机完成的任务、课题、运算步骤和原始数据采用机器所能接受的形式告诉计算机，并经输入设备把这些存放到存贮器中。
(2)存贮器，模拟人脑的记忆功能，将输入的信息存储起来，供随时提取使用，是电子计算机的记忆装置。
(3)运算器，模拟人脑的计算、判断和选择功能，能进行加减乘除等算术运算和逻辑运算。
(4)控制器，人脑的分析综合活动以及通过思维活动对各个协调工作的控制功能，根据存贮器内的程序，控制计算机的各个部分协调工作。它是电脑的神经中枢。
(5)输出设备，模拟人脑的思维结果和对外界刺激的反映，把计算的结果报告给 *** 作人员或与外部设备联系，指挥别的机器动作。以上五部分组成的电脑是电子模拟计算机的基本部分，称为硬件。只有硬件还不能有效地模拟和代替人脑的某些功能，还必须有相应的软件或软设备。所谓软件就是一套又一套事先编好的程序系统。人工智能的产生是人类科学技术进步的结果，是机器进化的结果。人类的发展史是人们利用各种生产工具有目的地改造第一自然(自然造成的环境，如江河湖海、山脉森林等)，创造第二自然(即人化自然，如人造房屋、车辆机器等)的历史。人类为了解决生理机能与劳动对象之间的矛盾，生产更多的财富，就要使其生产工具不断向前发展。人工智能，是随着科学技术的发展，在人们创造了各种复杂的机器设备，大大延伸了自己的手脚功能之后，为了解决迫切要延伸思维器官和放大智力功能的要求而产生和发展起来的。从哲学上看，物质世界不仅在本原上是统一的，而且在规律上也是相通的。不论是机器、动物和人，都存在着共同的信息与控制规律，都是信息转换系统，其活动都表现为一定信息输入与信息输出。人们认识世界与在实践中获取和处理信息的过程相联系，改造世界与依据已有的信息对外界对象进行控制的过程相联系。总之，一切系统都能通过信息交换与反馈进行自我调节，以抵抗干扰和保持自身的稳定。因此，可以由电子计算机运用信息与控制原理来模拟人的某些智能活动。从其它科学上来说，控制论与信息论就是运用系统方法，从功能上揭示了机器、动物、人等不同系统所具有的共同规律。以此把实际的描述形式化，即为现象和行为建立一个数学模型；把求解问题的方式机械化，即根据数学模型，制定某种算法和规则，以便机械地执行；把解决问题的过程自动化，即用符号语言把算法和规则编成程序，交给知识智能机器执行某种任务，使电子计算机模拟人的某些思维活动。所以，控制论、信息论是"智能模拟"的科学依据，“智能模拟”是控制论、信息论在实践中的最重要的实践结果。人工智能是人类智能的必要补充，但是人工智能与人类智能仍存在着本质的区别：1、人工智能是机械的物理过程，不是生物过程。它不具备世界观、人生观、情感、意志、兴趣、爱好等心理活动所构成的主观世界。而人类智能则是在人脑生理活动基础上产生的心理活动，使人形成一个主观世界。因此，电脑与人脑虽然在信息的输入和输出的行为和功能上有共同之处，但在这方面两者的差别是十分明显的。从信息的输入看，同一件事，对于两个智能机具有相同的信息量，而对于两个不同的人从中获取的信息量却大不相同。“行家看门道，外行看热闹”就是这个道理。从信息的输出方面看，两台机器输出的同一信息，其信息量相等。而同一句话，对于饱于风霜的老人和天真幼稚的儿童，所说的意义却大不相同。3、电脑必须接受人脑的指令，按预定的程序进行工作。它不能输出末经输入的任何东西。所谓结论，只不过是输入程序和输入数据的逻辑结果。它不能自主地提出问题，创造性地解决问题，在遇到没有列入程序的“意外”情况时，就束手无策或中断工作。人工智能没有创造性。而人脑功能则能在反映规律的基础上，提出新概念，作出新判断，创造新表象，具有丰富的想象力和创造性。4、人工机器没有社会性。作为社会存在物的人，其脑功能是适应社会生活的需要而产生和发展的。人们的社会需要远远超出了直接生理需要的有限目的，是由社会的物质文明与精神文明的发展程序所决定的。因此，作为人脑功能的思维能力，是通过社会的教育和训练，通过对历史上积累下来的文化的吸收逐渐形成的。人的内心世界所以丰富多采，是由于人的社会联系是丰富的和多方面的，人类智能具有社会性。所以要把人脑功能全面模拟下来，就需要再现人的思想发展的整个历史逻辑。这是无论多么“聪明”的电脑都做不到的。随着科学技术的发展，思维模拟范围的不断扩大，电脑在功能上会不断向人脑接近。但从本质上看，它们之间只能是一条渐近线，它们之间的界限是不会清除的。模拟是近似而不能是等同。人工智能与人脑在功能上是局部超过，整体上不及。由于人工智能是由人造机器而产生的，因此，人工智能永远也不会赶上和超过人类智能。所谓“机器人将超过人奴役人”、“人将成为计算机思想家的玩物或害虫，……保存在将来的动物园”的“预言”是不能成立的。因为，它抹煞了人与机器的本质差别与根本界限。人工智能充实和演化了辩证唯物主义的意识论。它进一步表明了意识是人脑的机能，物质的属性。电脑对人脑的功能的模拟，表明了意识并不是神秘的不可捉摸的东西，不是游离于肉体内外脱离人脑的灵魂，也不是人脑分泌出来的特殊物质形态，而是人脑的机能属性。这就进一步证明了意识本质的原理。人工智能的出现深化了意识对物质的反作用的原理。人工智能是人类意识自我认识的产物。电脑的出现，意昧着人类意识已能部分地从人脑中分化出来，物化为物质的机械运动。这不仅延长了意识的器官，也说明意识能反过来创造"人脑"。这是意识对人脑的巨大的反作用。从意识与人脑的相互关系中进一步深化了意识对物质形态进步的反作用，意识作为最高的物质属性对于物质运动发展的反作用。人工智能引起了意识结构的变化，扩大了意识论的研究领域。电脑作为一种新形态的机器而进入了意识器官的行列。它不仅能完成人脑的一部分意识活动，而且在某种功能上还优于人脑。如人脑处理信息和采取行动的速度不如电脑，记忆和动作的准确性不如电脑。因此，在现代科学认识活动中，没有人工智能，就不会有人类认识能力的突破性发展和认识范围的不断扩大。电脑不仅依赖于人，人也依赖于电脑。这就使得在意识论结构上增加了对人工智能的探讨以及对人机互补的关系的探讨。同时思维模拟，也把思维形式在思维中的作用问题突出出来，为意识论的研究提出了一个重要课题。

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