概念拼到最后是实打实的专业细节

看书先泛读后精读往往效率高，看展览也是如此。在快速走完所有展厅、对进博会有了整体了解后，重点扎在智能和高端装备展厅，相对深入地学习了一番。突出的感觉是，地球是个村子，大家几乎在相同的时间、以相同的方式进行着类似的尝试、提出类似的概念。而这个时代最不缺的是概念，最缺的是把概念变成现实的韧劲、能力和速度，新概念、新名词拼到最后，一定是落在实打实的细节上。

有几点体会，和大家分享：

1

工业领域的创新是“重量级”的

互联网领域的创新已经深入到生活的角角落落，但相比工业领域，面向个人消费者的互联网创新或许只能算是“轻量级”的。

一是工业本身是重资产运行，轻资产运行的理念、理论并不适用。剥离共性的IT基础设施后，面向个人消费者的互联网应用不涉及太多硬件，而且用户自购、自带的硬件（也就是BYOD，By Your Own Device）占比很大。相比之下，工业领域的装备、设备，是必须客观存在的，而且资产量很大。比如，“预测性维修”看似属于大数据、人工智能的具体应用，以软件为主要表现形式，但维修的对象是实实在在的装备、设备，比如对飞机发动机的预测性维修，单从价格角度看，被管理的发动机比那套软件贵多了，制造那些发动机所需要的装备也比那套软件贵多了。

二是工业应用的业务多样性、逻辑复杂度远比面向个人消费者的大。个人消费类业务虽然也复杂，但比工业领域的还是简单不少。比如对消费者画像、征信，为数不多的数据就可以，但对设备运行状态画个像，实现起来就复杂多了。如果再加上工艺流程、异常情况识别和处理等方面的考虑，复杂度很可能呈几何级数增长。

三是工业领域的需要连接、管理、集成的对象远比面向个人消费者的多且难。个人消费者往往会根据自己的意愿、享受服务的需求，自主、快速地更新手机、平板电脑等硬件，以及有关操作系统、应用程序的版本。但工业领域不同。不同时期、不同厂商、不同型号和版本的硬件设备、软件系统长期存在是普遍情况，“统一”往往是理想状态，“多元、差异”才是需要面对的通常情况。

此外还有其他因素决定了工业领域的创新是“重量级”的。因此，在策划借助信息技术开展工业领域的创新，特别是云计算、大数据、移动化、智能化、物联网、工业物联网等的选题的时候，最好先结合目标，明确一下工作的对象、影响范围，并且给创新定个量级。不管是轻量级、中量级还是重量级的创新，心里有数了才好安排资源、开展工作。否则难免出现硬让70公斤级举重选手跟90公斤组比赛的情况，70公斤的选手赢了不一定能再赢，输却是大概率事件。

2

工业领域创新拼的是专业化，跨专业也一定要先懂专业

工业是相对宽泛的范畴，一旦要把“工业”说地具体，个人感觉挺难的。比如从大门类分，仅制造就分离散制造、流程制造两大类，每一类中又有很多细分的行当、领域。随着不断地细分，会发现智能制造、工业互联网的关键词是制造、工业，自动、智能、信息化往往只是修饰词。要讲工业领域的创新，拼的更多是专业化，跨专业也一定要先懂专业。

一是高度专业化是现代工业的基础。高度专业化在纵向保证了原理创新、应用创新的有效衔接，以及从低端到高端不同层次的供给，在横向保障了各专业门类的成果能够在一定水平进行协同、实现集成创新。而某个创新的概念，也必须有高度专业化的体系支撑，才可能变成现实。拿制造环节举个例子，假如一个零件的允许误差是头发丝的1/10，那么由加工、测量设备等组成的制造系统的精度就得更高。没有专业化的分工，就没有类似的“更高”以保证想要的结果，概念就不能或很难变为现实，也就只能纸上谈兵了。

二是跨专业也一定要先懂专业。他山之石可以攻玉，前提是知道他山之石有多硬、能攻什么玉、怎么攻。越是跨专业的协同，越是要懂专业，对于本专业来说，需要明确目标是什么、现在是怎么办的、希望怎么怎么办、难在哪里、出路可能在哪里；对于可能涉及到的专业来说，需要知道为什么用到这些专业、大致用到什么内容、用到什么程度、自己需要达到什么水平才能和该专业的人有效沟通、如何协同才能达到自己的目标，等等。只有专业，才能看得准、才能服众。远的如电子显微镜，近的如航空发动机的预测性维修，都是跨专业、懂专业才取得成功的例子。

有鉴于此，对于工业领域的创新，特别是在信息、智能时代的创新，所需要的复合型人才比以往需要掌握、甚至精通更多的专业；对于专业人才，也比以往需要了解更多相关专业的进展。

3

持续更新知识，对新事物要保持持续的敏感

展会上见到铣刀的对刀仪、动平衡机给自己提了个醒，虽然自己是科班出身，但多年没在生产一线，有些新东西跟不上了。就拿铣刀来说，自己经历的是主轴转速不太快、硬质合金刀头应用较少、没什么机器视觉的时期。现在主轴转速很快，刀具不做动平衡，很可能会因摆动超出允许的误差范围；而硬质合金刀头已经很普及、可视化辅助与机器是觉也广泛应用，用对刀机对刀已经是稍微精密一点的加工自然而然的选择了。

有鉴于此，感觉要创新，一是需要持续更新自己的基础知识、相关专业的动态，在心态上、知识上保持与社会、用户、行业同步，才能不落伍、不被淘汰；二是对新事物保持持续的敏感，不纠缠在新事物本身如何，而是更多关注为什么出现这个新事物、新在哪里、是趋势还是陷阱、是群雄并起热热闹闹还是鹤立鸡群曲高和寡、对自己有什么启发，从而帮助自己跟上步伐、作出判断。

4

一定要给创新定个价，用经济指标剔除伪需求、伪创新

创新是有成本的，撇开纯研究不谈，对于以经济效益为目的的创新来说，不管是“羊毛出在猪身上、狗买单”的所谓互联网价值实现模式，还是传统的买卖方式，对于创新者而言，产出大于投入是一个基本的判断标准。

因此，一定要给创新定个价。一是对应用场景有个相对中肯的判断，客观地分析目标市场、用户需求迫切度、购买的意愿和价格等，从而指导从什么方式、什么投入强度开展创新，并尽早剔除伪需求；二是一定要给创新定个价，特别是跨专业的创新，一定要对所涉及专业领域有深入细致的研究，弄明白要达到特定的目标，难点在哪里、一共要花多少钱、要承担多大的风险。

由于专业背景的原因，技术性的东西就不写了。时间关系，怕一拖就拖久了，就先发出来，有新的体会再继续和大家分享。

作者：朱学新，业界知名的产业智能化专家。

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