支撑智能制造的智能到底是何物？业界一直都没有给出明确的答案。

  我们认为，支撑智能制造的实际是一种三体融合的智能。其中，包括人体智能技术、数体智能技术和实体智能技术。在三体智能理论看来，智能现象三体均有，智能技术发展的目的是加速智能在生物世界、数字世界以及物理世界流动。智能制造所用到的智能技术，本质是三体智能支撑下的人工智能。

  对智能现象和智能技术的认识，应该有一个更大的时间和空间的跨度。我们回顾了早期育种系统的智能，把非生物系统感应外界变化产生的科学效应，认为是一种初级的智能。生物智能包括感知、认知以及控制，自我意识和学习能力。数体智能就是数字虚体获得感知、认知的能力，并且发展出独立自我意识。智能的本质是一切具有生命周期的系统对自然规律的感应、认知与运用。

  支撑智能制造的三体融合的智能是一种人造智能，它是由人体智能、数体智能和实体智能共同支撑的。因此，我们对智能制造有了一个新的定义。智能制造是大规模、多维度采用人造智能的新制造范式，其实质是基于智能交互、智能供给、智能交付、智能作业等革命性技术，来实现人类智能在制造环节中的优化与解放。

人类历史第四次浪潮

  说到第四次浪潮，无法回避的一本书是阿尔温•托夫勒的《第三次浪潮》。他认为，人类文明有三次浪潮，农业文明、工业文明和信息社会。他的浪潮理论最大的贡献是系统地、整体地看待新技术革命与新产业革命，而不是跟着热点技术跑，今天云计算，明天大数据，后天物联网。

我们想看看，今天的学术界对物质生产技术是否出现整体性变革有一个什么样的观点。施瓦布教授在《第四次工业革命》中提出一个新工业革命的概念，但是他对新工业革命的概念特征并没有进行总结，而是强调它是组合创新和系统创新。我们列出了他提出的代表性技术，包括可植入技术、数字化身份、物联网、3D打印、无人驾驶、人工智能、机器人、区块链、大数据、智慧城市等，其中无一例外都包含了智能技术。 

  为什么我们要用第四次浪潮来说明这个智能化？其实这是有原因的。现在，中国官方已经开始接受了新工业革命的概念。随着智能技术的不断涌现，系统智能加速提升，科技与产品的智能化创新正在以集体爆发的形式显现。以智能化为核心的“新一轮科技革命和产业变革”的判断是准确的，新一轮工业革命正在路上，我们将这种介乎于科技革命与产业革命之间的创新现象称之为第四次浪潮。

20字箴言

  智能化将是继信息化之后，又一次搅动中国乃至世界的浪潮。这一浪潮的目标，就是让机器、组织、供给乃至身边的一切事物拥有与人接近的智能。我们对智能化的五个特征进行了概括和总结。第一个叫状态价值；第二个叫实时分析，第三个叫精准执行，第四个叫自主决策，第五个叫学习提升。如今，这个“20字箴言”已经流传于业界。

  初级的智能化系统，是由状态感知到自动决策再到即刻执行依次循环的。比如，利用光敏传感器自动开启和调光的“智能路灯”，宾馆/会场的消防自喷淋系统，数控车床防撞刀装置等。这些都是基于科学效应，能够实现状态感知，自动可决策和即可执行，我们就视为有初级的智能。而且它具有一个特征，那就是无需嵌入计算系统，当然嵌入计算会更优。

  中级智能化系统，是恒定的智能化系统。它已经能够从自动决策升级到自主决策，同时增加了实时分析环节。当我们计算内核植入的时候，一个智能系统趋于恒定。比如具有感知衣料特性并自行决定洗衣决策的智能洗衣机，自动设定通行时段的智能交通灯等等。

  高级智能化系统，基于人工智能而构成，是一个开放的智能系统。它在中级智能系统的特征上又增加了学习提升的能力，能够适用人工智能或计算技术对大数据进行分析与处理，不断积累很创造知识，所以它适用一切的智能设备。

  因此，“二十字箴言”普遍适用一切智能系统。我们希望从人工智能、工业职能、生物智能、组织智能中抽取它们的共同特性。那么，抽取这种特性，给制造和服务企业能够到底带来什么价值？它是一个我们本土原创的智能化的模型，我们希望通过这个模型打通多学科的智能定义，用同一把尺子去度量各领域的智能化。

  人类社会已经进入跨行业、跨领域协同创新的大科技时代。基础研究、技术开发和产业化的边界日趋模糊，创新发展正在从过去单一学科、单一领域走向跨学科、跨领域。中国要实现《中国制造2025》，最大的难题是统一语言与跨专业协同，这至少需要机械、电子、自动化、IT工程师、软件开发、大数据专家，与行业业务和流程专家的紧密协同。同时，各领域专家们对智能技术的理解和定义的差别也不同。比如互联网界的人士在忧虑，消费大数据的技术，迟迟不知道怎么为制造业服务。

  信息化行业有一个多年没有改变的现象，就是两化融合不到位。我们在学术模型的工程化和工程样品产业化之间还存在巨大的鸿沟，这些问题都提示着我们缺乏一个统一的概念体系。

  新工业革命的前提是产业协作，产业协作前提是统一工作语言。事实上，不仅中国在寻找这种统一工 作的语言，德国的工业4.0平台参考模型，美国的工业互联网参考模型架构，都是希望让不同行业的人在同一个工程体系下面能够对接，能够协同工作。今年9月份，中国、德国和美国已经启动了三大智能制造体系的参考架构互认，一种全球通用的智能化语言正在成型。

迎接智能化挑战三原则

  我们定义了企业迎接智能化挑战的三原则。原则一，智能化起步，先问数字化基础牢不牢；原则二，智能化发展，主要看大数据认知灵不灵；原则三，智能化要打赢，关键看赛博物理系统（CPS）强不强。这三个原则能为企业带来什么样的应用价值呢？

  第一原则，首先要问数字化基础牢不牢的问题。我们知道数字化、网络化是智能化的基础，智能化是一个更突出鲜明的特征。智能制造是才主攻方向，数字化、网络化是智能化的基础，智能化是更突出鲜明的特征。事实上，现在人们谈论网络化、智能化太多，经常把数字化忘了。

软件是最重要的数字化工具。“智”的过程包括实体运行和意识活动如何规律化，规律模型化，模型算法化，算法软件化，软件优化物理世界，软件支撑和定义着各种知识、行为、业务进入数字世界。人的智慧沉淀为算法和知识，把算法和知识嵌入软件，把软件嵌入硬件，把硬件嵌入物理实体设备，这是我们走向智能最主要的途径。

  一直以来，国外有很多工业公司成为工业软件公司的例子，而中国制造2025的难点和焦点恰恰是我们缺乏自身的工业软件。我国大量的软件公司都是所谓的大中华管理软件公司，而真正的业务型的软件可以说是少之又少。目前对企业而言，人的全面数字化，最大的难点在于能力的软件化。现在，很多人都在谈论互联网消费大数据，其实人类的消费行为是非常容易数字化的。而数字化最大的难点，在于人类知识创造的活动，日常的业务活动，复杂的制造系统，依然没有充分的数字化。这里引用工信部关于“新四基”的定义来强调数字化的基础，事实上除了软件化之外，还包括一软、一硬、一网、一云，每个环节都要夯实，而软件是其中的核心。

  第二原则，智能化发展的阶段，重点要考察我们的大数据认知技术灵不灵。对认知技术的考察主要是来自于人类智能的主要能力，如理解、关联、推理、想象，主要都是我们意识人体处理大数据或复杂信息的认知能力。

  过去关于智能金字塔理论有一个重要的趋势，就是智能趋势。我们认为认知就是建模，人脑从信息中感应到规律，发现到规律，并且把它格式化下来，就是认知。我们对比两体，发现知识产生的规律正在变化。意识人体直接认知多数非格式化、非数字化信息，并在大脑中产生知识。数字虚体只能识别比特化信息，并借助算法工具，从大数据认知中产生知识。

  第三原则，智能化要打赢，要害在CPS强不强。CPS是最核心的一个概念，另外赛博是数字虚体加上电磁光等物理场。为什么CPS往往被翻译成信息物理系统？这是人们的一个误解，误把信息作为一个被控制的对象，放弃了它的控制结构和控制机制。事实上，赛博起源于遥控，本身就是控制技术。美军从2014年11月已经提出和实践智能战，其核心的理论基础就是信息可以调动物质与能量，核心战场是赛博空间，作战平台是赛博物理系统，技术基础是智能化的作战平台，智能化的武器装备和智能化的机器决策系统。

  企业在智能化时代应该如何迎接终极挑战？我们有两个建议，向赛博要战斗力！向赛博要生产力！未来得对抗是基于三体的商业智能对抗，未来商战如同现代空战，就是包括人在内的三体智能系统，人类的转型必须基于赛博模型能力的转型。在虚拟中映射现实，在现实中一次做对，一次做成，实现精确制造，精确打击。 

  总之，大道至简。人体全面数字化，数字虚体认知化，以及物理系统赛博化将是智能化三部曲，它们将真实地演绎物理实体、意识人体和数字虚体的三体交融的过程。