近批評工業4.0和工業互聯網的文章很多、也很熱。但在我看來，許多批評是不到位的、甚至批評者本人就是誤入歧途的。甚至屬于“更不懂工業的人批評不懂工業的人”。

本文作者：郭朝暉，優也首席科學家，前寶鋼研究院首席研究員，中國工業智能領域專家

近網上流行一篇文章，把“工業4.0”批評了一通并強力推薦AI。在我看來，對許多企業來說，這種主張很可能是用一條更艱難的道路取代艱難的道路，用一個更嚴重的錯誤取代一個嚴重的錯誤。

有一種說法：歷史事件的意義，短期看往往被高估；長期往往被低估。工業4.0的提出、AI的進展都屬于這種類型的事件。現在出現的問題幾乎都屬于“短期被高估”導致的。

長期來看，AI的發展將會影響整個人類的發展進程，意義非常大。但依我的判斷：如果以5~10年為限，除了機器視覺，工業4.0理論給工業企業的啟發和可借鑒的思想是要比AI大的。而且，對制造企業來說，應用工業4.0中某些理論的難度往往比AI（特別是大模型）要低。有些中型制造企業可以直接借鑒其中的思想、自己牽頭去做。而AI的關鍵技術，恐怕幾乎所有中型企業都要借助公司了。工業企業推進AI，一般是要依靠大公司解決通用型問題，形成工具產品供普通公司用。這就像多數工業公司不適合自己開發CAD工具軟件一樣。普通公司只要等待機會、保持關注就可以了。普通企業過于關注AI（尤其是大模型）比強推工業4.0更不靠譜。

如前所述，中國現實的問題是“短期被高估”：因為出現了泡沫。但從社會發展的角度看，泡沫不都是壞事：10個企業1個成功，這就是泡沫；但成功的企業會影響100家、1000家企業。這就是泡沫的意義。這種意義是針對國家、社會層面的。所以，國家有些“過頭”的政策也是有道理的。但是，對企業來說，關鍵是不要讓自己成為90%的失敗者，成為數字化技術的“先烈”。所以，相比于國家層面，企業層面做事要保守一點。這些都是合理的。所以，國家鼓勵的事情，自己要想想。

為什么革命性的技術總是短期被高估呢？這就要理解工業發展的基本邏輯（我稱之為工業的基因）。比如漸進性（繼承性）、場景依賴、經濟性等等。換句話說：一個先進理論或方法出現了，并不是立刻就能全面改變世界的，而是要在漸進的過程中改變世界。為什么是漸進呢？就是因為要關注經濟性、漸進才有經濟性。項目的成敗，為什么會有場景依賴呢？就是因為不同場景的經濟性不同。所以，在一段時間內，只有部分特別合適的場景才能成功。

所以，我經常說：什么是好技術呢？對企業來說，不是先進的技術是好技術，能賺錢的技術才是好技術。

昨天有個企業家說：他的公司有許多新技術，但資源有限，不知道該先推什么？我就告訴他：先推賺錢的技術。能賺到錢，就可以保證企業生存下去、保證融資，在此基礎上才能保持持續改進。通過持續改進，才有發展成為高技術企業的條件。為此，我還給他講了“消防員救姑娘的故事”（科技人員要區分重點與難點）：企業經營的難點不是技術競爭，而是生存競爭。

所以，企業（尤其是中小企業）推進技術的時候，一定要遵循“價值驅動”的原則。工業4.0、工業互聯網領域遇到的問題，本質上都是沒有遵循這個原則導致的。試想：如果企業都賺錢了，只是用了一點點工業4.0和工業互聯網的理論，你能說他失敗了嗎？反之，你嚴格遵循工業4.0、工業互聯網的理論，但終虧本了。你能說自己成功了嗎？

國內的亂象說明：許多人真的不懂創新。創新有什么特點？一定是具體問題具體分析、結合自己特殊的場景去做，而不是盲目地模仿。原因很簡單：盲目模仿往往是沒有經濟性的！所以，我經常說一個段子：小老板想模仿馬云成為大老板。馬云買了私人飛機、你也買私人飛機嗎？

所以，具體到每一個“先烈”型企業，工業4.0和工業互聯網的問題是不善于學習。背后則是不愿意動腦子、只是邯鄲學步、東施效顰。不動腦子又想取得創新的成功，有點天理難容。

我們特別要說明：新技術出現時，往往只適合上述場景（少數場景有經濟性）。所以，當技術投入速度大于市場發展速度時，就會導致失敗。2018年GE公司放棄工業互聯網的時候，我曾經給出一個觀點：這個失敗就像“大象鉆不過老鼠洞”。意思是說：投入太大、目前的市場太小，終導致經濟上不劃算而失敗。

要是找到合適的場景，工業4.0的一些思想是可以落地的。比如，我一直比較推崇海智在線，就是典型的支持“橫向集成”的平臺。去年這家公司的老總被相爺接見，一下子出名了。其實，幾年前，相爺在上海時，我就通過上海市委統戰部推薦這家公司與相爺座談。他們成功的一個重要原因，就是找對了合適的場景。

我曾經講過多次，什么場景比較適合成功。比如，廣東推進“產業集群”的做法就很值得借鑒。因為這種做法可以通過“知識復用”提高經濟性。再如，某些企業集團， 通過數字化和自動化的融合，提高經濟性并實現知識復用。這里我就不多講了。

另外，對國外技術的發展，我們要慎言。我發現：很多人對美國推崇工業互聯網背后的原因并不是很清楚。美國人推進工業互聯網的一個原因是解決制造業外流所帶來的問題。希望“美國之外的人干活”，美國人通過工業互聯網掌握技術和供應鏈。從這種意義上來說，許多美國企業的做法是成功的。

為了給交大的MEM準備創新課，我畫了一幅圖。說明好項目的特點。如下所示：

好的科技創新項目，往往有三個特點：簡單的技術邏輯、周密的業務邏輯、巧妙的價值邏輯。要做到這三點，難在什么地方呢？首先是周密的價值邏輯。含長期、間接、潛在、隨機價值。找到能夠便于賺錢的場景；其次是周密的技術邏輯，要深刻地理解用戶的場景、考慮到各種關鍵問題，開發技術時不要丟三落四。第三點是簡單的技術邏輯。技術邏輯簡單，但找到這樣的技術邏輯并不簡單啊！有了這個基礎，才會有周密的技術邏輯，甚至才會有巧妙的價值邏輯。

但進一步去想：哪有用“簡單的技術邏輯”就能賺錢的好事呢？其實這也是有條件的。至少三個條件必須同時具備：

? 首先是新的機會。包括新的技術機會或市場（需求）機會。有了新的機會，才能用簡單的方法去創新、去超越前輩的事情，去賺錢。否則，前輩中牛人很多，憑什么你比前輩牛？你去看看工業企業的實踐，幾乎都具備這個特點。發現新機會，其實是防止無知者無畏。而且，如果發現了新機會，往往不需要太先進的技術就能解決問題。國內專家普遍的問題是過于強調方法的先進性，而沒有看到信息通信技術發展帶來的，“用簡單方法創新”的機會。所以，才會經常炫耀新名詞。

? 其次是要學會補足條件。前面講的機會是一般性的機會。比如計算機能力強了、5G出現了等等。但是，要解決企業自身的問題，需要找到合適的路徑。在這個路徑上，要讓技術成功變得簡單。比如，計算機帶來大數據的機會。但如果你的數據治理搞不好，一堆垃圾數據，還會有什么用呢？有的時候，對理想的目標，條件總不成立。這個時候，就要變通目標。也就是我說的“養花不生爛葉子”的智慧。所以，善于分析條件，是創新者素質的重要表現。

? 后是合適的場景。場景決定經濟性、場景決定技術的難度。如果找不到合適的場景，就相當于“緣木求魚”，累死你都沒有辦法。大家可以看一看：哪一些成功者沒有特殊的場景？

總之一句話：搞數字化需要一點常識、需要一點智慧。要遵循技術發展的規律順勢而為才行。人們之所以失敗，很大程度上是因為只會跟風、邯鄲學步。許多“專家”也只會賣弄新名詞。這樣搞創新，不摔跟頭是不可能的。我一怒之下花了一個小時寫了這點東西，想到哪里寫到哪里。不對之處，歡迎有識之士指正。