人在阐述自己观点的时候，往往是直觉驱动的。但直觉背后往往有有针对性得原因、个人未必意识到。把这些原因挖掘出来，观点将会更有意思。于是，我也挖掘一下我的一些观点，及其背后的道理。

1、  智能制造的定义。如果给智能制造下个定义，我选择：“ICT技术在工业的深度应用”。这个简单又模糊的定义。我欣赏的原因是：希望概念开放一些，不要约束人们的思想和探索、特别不要限定要用特殊方法和先进理论。这个定义也不是无边无际：ICT技术的应用要有深度、不是上一套OA；大数据、互联网等技术要参与进来，而不是传统的自动化。

2、 智能制造创造价值的方式是“协同、共享、重用”。原因是：从技术特点上说，ICT技术适合做这些事情、有做事的机会。而且，这些做法背后有往往有很大的直接和间接价值。看到这一点，就会意识到企业需要改革。看不到这一点，就容易把智能化搞成自动化。

3、 智能化是把人的想法变成机器的算法、是“吴淑珍式的智能”。这个提法的好处是有操作性、成功的概率高。这种想法，其实是在反对算法的复杂化、滥用自学习；反对盲目应用工业大数据和人工智能。

4、 智能化的重点是管理和控制的融合、是重构人机界面。强调这个提法有两个原因：最重要的原因是：在这些地方容易发现经济价值。而且定位非常清楚，容易和计算机系统相对应。这里也可以引申出另外一个问题：为什么要知识数字化、为什么要推进工业互联网。强调这一点，背后是反对把“机器代人”看成智能化。

5、智能制造需要转型升级、需要精益化、追求高质量。这些提法的原因是：如果企业没有一个高一点的追求，智能制造的技术就很难有用武之地。这个观点针对的是：企业没有转型升级的决心，却想在智能化领域起到引领作用。我觉得，这就像没有火箭却想登月一样不现实。

6、智能制造是生产关系的改变。道理和前面的类似。只有改变组织、流程，智能化的价值才能释放出来。潜台词是：不能把智能制造单纯地看成技术人员的事情。这样搞不大，也搞不深。

7、管理定义技术的边界。这是在强调管理的重要性，更是强调智能制造的方向。只要提高了管理水平，价值就容易体现出来、技术难度也就低了。而用ICT技术的手段，有能力提升管理水平，进而提高技术水平。事实上，当管理要求严格到一定的程度，ICT技术将会是必不可少的。

8、工业大数据分析，要“利用人的特长、针对人的盲点”。提出这个观点的原因，为的是可操作性、提高数据分析的效率。否则，如果受砖家影响，搞了1、2年数据分析，却一事无成，就很难持续下去。

9、强调以经济成功衡量创新。背后的原因是：创新失败的概率太大，而最常见的就是没有经济性。强调这一点，就是强调是事先必须加强对项目经济性的研究——因为多数人重视得不够、有了新想法就急于去做。重视经济性，要考虑的问题会多，但失败的概率就会小了。经济性考虑得少了，砖家和骗子就容易得手。

10、反对把机器代人、机器人的使用等技术看成智能化。我其实对概念的定义没有太多兴趣。我的理由其实是反对搞智能制造时，把注意力集中在这些事情上。这样会忽视了真正的时代机会，“捡了芝麻漏了西瓜”。

总之，强调这些观点，是因为这些观点能够便于取得成功、少走弯路。我们要了解一些观点，更要知道背后的内涵，才能不被观点的文字所左右。 

来源：微信号 蝈蝈创新随笔

作者：郭朝晖

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