必须突破传统工业自动化的惯性思维，树立知识自动化的新思维。否则，在过去的轨道上，智能时代的高速列车无法行驶

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文/张俊 王飞跃

2011年的一部美国电影《老板》中有这样一段台词：“观望者，在场外观望，摇着他们的头，毫无胆量。你知道我是什么意思吗？当杜鲁门决定核攻击日本的时候，当林肯派遣北方男儿南下屠戮他们表兄弟的时候，你觉得他们对观望者的态度有一丝的在意吗？去他妈的观望者。”——这正是在科技变迁带来的巨大不确定下，企业面对数字化浪潮时不同选择的一个生动概括。

在全球大数据、物联网、智能技术、数字化的浪潮中，信息业巨头如Google、苹果、微软、Facebook、阿里、腾讯等带领着一众大小新兴高科技企业正在破浪前行，传统工业巨头，如GE、西门子，紧随其后。GE，这位126岁的工业巨人，显得有些力不从心，抓着数字化和工业物联网这块最后的舢板，悲壮、坚定、吃力地向彼岸游去。

GE未竞之路

2018年6月26日，通用电气（以下简称GE）被剔除出道琼斯工业平均指数，而GE自1907年即是道指成分股，坚守了创纪录的111年。

隐患在辉煌的顶峰就已经埋下。传奇CEO杰克·韦尔奇自1981年执掌GE后让GE保持了20年的高速发展，从上任之初的120亿美元市值上涨至最高的6000亿美元，可如今GE又较最高点相距甚远。有专家分析，杰克·韦尔奇提出的两条原则，即争取股东利益最大化和只做行业第一或第二，将注重短期高回报的基因注入GE，迫使其只能进入那些成熟而又能完全掌控的领域，放弃众多新兴却有前景的业务，因而错过了许多新的发展机遇，一时陷入困境。

为了革新突破，2011年GE在加州圣拉蒙成立软件中心，力图打造工业操作系统。2012年，GE正式提出了“工业互联网”这一概念。2013年，软件平台“Predix”开发成功。Predix的最初形态只是GE飞机引擎的配套软件服务，而后被定义为在工业应用中基于云的操作系统，开始覆盖GE旗下各大业务板块。2014年，GE工业数据管控分析解决方案出台，命名为“Predictivity”（预测力）。2015年，GE成立了“GE Digital”，并宣布将Predix全面对外开放。2016年，Predix平台开始运行，成为全球工业领域的开放物联网平台。

短短几年Predix从概念走向现实，为全球工业物联网的发展和进步带来巨大的积极成果，但就像大多数超前的初创企业，Predix在市场和技术开拓过程中也屡屡受挫。而正在此时，由于实体产业大环境的变化，GE自身也陷入发展危机。在七年投入40亿美元之后，巨大投入并没有得到实质的回报，Predix的坚定支持者，CEO伊梅尔特于2017年7月离职。

2017年8月财务部门出身的约翰·弗兰纳里上任，推动公司转型，对非核心、财务前景不明确的业务板块接连剥离。然而，令众多商业分析家意外的是，他继续坚定地执行GE数字化这一耗费巨大的业务方向，而且继续大力投入资源、加速GE的工业物联网转型。

2018年7月30日，《华尔街日报》撰文披露弗兰纳里将剥离和出售GE Digital部分资产，文章原意是披露GE Digital将会剥离其部分被定义为非核心的业务资产，但是也被一些媒体解读成GE将会加速剥离其数字业务。时隔一天，弗兰纳里在GE官网撰文《GE的长期数字化计划》，旗帜鲜明地再次重申他的战略，GE数字工业化之路仍是坚定的未来发展方向： “明确地说，GE数字部门会继续培育其业务，并聚焦于GE本身以及其工业用户。可以预见我们的核心工业部门业务会有长期的增长。我们也会和商业伙伴一起探索核心工业部门以外的数字化成长机会。数字化即未来，而GE会在其中扮演关键角色。”

美国高科技咨询公司Applico CEO Alex Moazed认为，GE Digital的使命是引领GE的数字创新，因此GE Digital必须拥有业务自主权和发展自由权。GE继续将GE Digital作为其前身“GE软件”管理，管理方法包括设定盈利指标等传统模式，现代的数字创新部门，却用着传统的企业管理方法，令GE Digital处于尴尬境地。当前GE Digital的重点仍是如何基于Predix系统平台完成具体项目而获得一笔笔短期收入，而不是长期合作以便培育Predix的初衷：工业操作系统。有报道称，GE还是“大机构病”的重患者，提拔技术干部重企业政治而不重个人能力，以致企业政治包袱太重，在很大程度上束缚了GE Digital作为数字创新先锋的创新能力。

弗兰纳里的CEO任期持续了14个月便戛然而止，取代他的是明星经理人拉里·卡尔普。在卡尔普任CEO后，并未执行市场所猜测的GE Digital出售计划，而是在2019年7月任命了新的GE Digital部门CEO，并释放出将GE Digital作为独立品牌和全资子公司拆分的强烈信号。

因此，至少时至今日，尽管经历了过去多年的巨变，承受着企业内外部的巨大压力，GE还是一贯地坚守数字化转型。然而GE转型之路的发展模式的转变与深化改革也势在必行。GE的数字化转型是否能走完、是否能成功，我们也拭目以待。

智联网与工业5.0

壮士断腕、背水一战，GE的境况令人感慨与唏嘘。可是当我们回望时，却发现除了GE、西门子等少数工业巨头，世界范围内大多数的工业企业和实体却还在岸上观望，连进入这次新的数字化浪潮搏击的切实意愿都没有，更遑论制定发展战略、部署实际行动、寻找自己的道路！

无论GE此次数字化改革结果如何，GE从短视发展战略到远视发展战略的转变，从急功近利的业务发展模式，到勇于发起和坚持长期性、基础性的高科技技术战役的决心，都是值得我们敬佩的。

当我们更远视地向远方眺望时，下一段旅程的道路在哪里？我们看到的与GE不同。我们看到的是智联网，是跨越基于信息和控制网络的工业4.0之外的、基于智能技术和知识工程的工业5.0：数字孪生之外的平行智能系统、工业智联网、区块链智能技术。我们必须突破传统工业自动化的惯性思维，必须树立知识自动化的新思维。否则，在过去的轨道上，智能时代的高速列车无法行驶。

智能时代，必须有自己的思维方式，就是围绕数据，产生知识：从小数据生产大数据，从大数据提炼小智能，就是解决了具体场景问题的精确知识和深度智能。基于这一理念，以人机物一体化CPSS(物理信息社会系统)和知识自动化为核心的智联网和工业5.0体系，为发展未来的数字智能产业勾勒出了一幅新的蓝图。

生产和管理过程将通过平行智能系统执行，这些平行系统是由自然的现实系统和一个或多个虚拟或软件定义的系统所组成的共同系统，通过区块链智能网络联结成可信、可靠、可用、高效的分布自主式组织，这是计算技术和智能分析的自然发展，是现代控制系统和计算机仿真随着系统复杂性和智能化程度增加而导致的必然结果，是弥补很难甚至无法对复杂系统进行精确建模和实验之不足的一种有效手段，也是对复杂系统进行有效管理和控制的一种智能可行的方式。

与平行系统紧密相关的概念是数字孪生，但是它们在研究对象、核心思想、技术方法、应用功能等方面存在显著的不同点。数字孪生本质上是一种与实际系统实时动态数据交互的仿真系统, 通过在数字化空间构建镜像实体使物理实体的状态可观、可控。但现实中很难甚至无法实现这些要求，特别是当人和社会因素涉及其中，很多时候根本无真可仿。平行系统强调数字孪生之外的计算实验和引导管控，提供由小数据生成大数据，再由大数据产生深智能和精确知识的机制和平台，从而可以基于人工系统生成大量虚拟场景，并在基于虚拟试错而涌现的分析出系统的全局最优控制方案，自适应地进行优化管理控制。理论上，数字孪生可以视作平行系统的一种特例，可为特定的系统提供实时监测和服务调整及优化。

知识自动化是人工智能的本质与目标，它以自动化的方式变革性地改变知识产生、获取、分析、影响、实施的途径，其关键是如何将数据、信息、情报等与决策和任务无缝、准确、及时、在线地结合起来，从而自动完成各种知识功能与知识服务。

面向知识自动化的智联网将会是新兴的网络和社会化智能的基础设施，其实质是一种全新的、直接针对知识运作的复杂任务协同的智能系统。工业智联网是面向工业领域的智联网，其通过互联网、物联网、人机交互、大数据、云计算、人工智能与知识工程等技术，实现研发、生产、供应、销售、服务等工业全链条的全面智能化联结和运行。

区块链智能可以将散落在社会经济空间各个角落的大数据和智能体联结起来，使其可信、可靠、自主地协同工作和运行，将点状的人工智能、大数据技术系统联结成社会化的大智能系统。从经济学角度，区块链使传统上难以流通和商品化的“注意力”与“信用度”成为可以批量化生产的流通商品，革命性地扩展了经济活动的范围与提高效率的途径，成为形成边际效益递增的新型智能大经济（Big Economy of Intelligence，BEI）的突破口。

社会化、智能化的大工业最终将会把产业形态向工业5.0推进。这是随着工业智能技术在广度和深度上的进一步发展，必将出现的智能大工业和产业的新形态。这些新形态都以互相融合的实际与虚拟工业系统体系为特征，而且最终虚拟数字工业会主导这个虚实平行互动的系统，使“吃一堑、长一智”换个世界：在虚拟世界吃堑，在现实世界长智，低成本、高性能。这正是工业5.0智能数字产业的核心理念，更是智能的本源和目标。

智能产业的未来

工业数字化浪潮将推动构建崭新的虚实纠缠的工业体系，也将产生传统工业形态难以企及的高效运行模式，因此传统工业和产业形态的淘汰或升级是未来的必然结果。更高的利润空间与科技含量是虚拟数字工业将支配和统治实体工业的根本原因，这也正是GE不忘初心当前依然坚持这一发展方向的根本原因。但GE如果希望实现其使命，必须变革其思维，从传统的工业自动化到智能的知识自动化，从互联网到智联网，从面向网络的工业4.0到面向智能的工业5.0。

在世界范围内，需要尽快开启工业数字化的进程，建立数字工业系统与形态。我们希望，平行智能系统、知识自动化、工业智联网、区块链智能等技术能够为未来的数字智能产业勾勒出新的蓝图，提供一条切实可行的有效发展道路。

（张俊为武汉大学电气与自动化学院教授，王飞跃为中科院自动化所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任；编辑：袁雪）