推荐序一 工业发展与人工智能技术的结合点

杨学山，工业和信息化部原副部长、北京大学兼职教授

在细细品读了乌尔里希·森德勒主编、陈咏梅译、人民邮电出版社出版的《工业人工智能——发展趋势、应用场景与前沿案例》之后，我深深感到，应该给作者和译者点个赞。给作者点赞，是因他为工业化发展的新方向——智能制造提供了体系化的、不可多得的参考资料；给译者点赞，是因她为读者提供了地道的中文版，文字流畅、易读易懂。

工业发展智能化的趋势已经十分清晰，人工智能的热度持久不衰。两者的结合点在哪里，结合的基础在哪里，是工业界和人工智能界高度关注的焦点。

全书共13章，先以5章的篇幅，介绍了人工智能和工业发展的历史和现状；再以8章的内容，对工业利用人工智能技术实现工业智能化的主要领域做了系统、有重点的介绍。本书不仅在第六章、第七章、第十二章、第十三章等分析、介绍了工业平台、人工智能在工业各个方面的主要应用场景、工业企业应用人工智能的方法与评价、制造业互联网等综合性内容；更重要的是，本书在第八章、第九章、第十章、第十一章等4章，及其他相关各章节中，都呈现了人工智能技术应用于工业企业实际运营的例子，既介绍成功的经验，也分析失败的教训，为后来者提供了前进的指引。

本书有很多精辟的实例和评价，值得我们在工业企业数字化转型与智能化进程中借鉴。我梳理出六个方面，与读者分享。

一是必须将工程师和工业流程放在工业数字化转型、实现智能制造的首要位置。书中强调，德国工程师是工业自动化的强力推手，他们将可编程逻辑控制器（PLC）这项核心技术广泛应用于工业，实现了生产效率优化。西门子公司从计算机业务中抽身出来后（记得在20世纪90年代中期，我参与的一个项目还购买了西门子的计算机），华丽转身成为了工业自动化和工业流程计算机辅助数控领域的全球市场领导者之一。高度自动化覆盖了工业价值链的全流程，特别是在工程设计环节加入适合的软件技术，是完成从机械到电子机械再到机电一体化产品的转型升级的重要前提。这个过程被称为机械化和电气化之后的第三次工业革命，全盘改变了我们的生活和工作环境。要实现这个过程，工程师是主力军，工业流程是主阵地。

二是以GE的例子为镜，厘清了产业互联网生态链的价值问题。书中介绍，从GE剥离出来的数字化业务公司ServiceMax持有Predix平台90%的股权，该公司后来被出售给了以金融业务为主的银湖公司。至此，工业平台领域最早的先行者之一遭受了惨重的失败，这甚至牵连了GE总公司本身的业务，使其陷入了困境。归根结底，原因在于，企业需要清楚究竟谁拥有整个系统价值的哪一个部分。终端用户支付一个使用应用程序的价格之后，这笔收入应该在生态系统的参与者中如何分配？其中最重要的是，新的生态系统意味着传统工业价值链中固有的分类和关系准则不再适用。

三是工业应用人工智能技术应该坚持价值导向，不要抱有不切实际的联想。书中指出，尽管我们正在面临技术的飞跃发展，但是技术本身并不会变得智能，也不会开始思考。我们必须认识到人工智能只是一项技术，我们需要智能地使用它。对于工业而言，对人工智能技术的使用始终意味着以下含义：我们做出的努力必须与经济效益保持合理的关系，以便为客户提供利益，并以此为双方创造附加价值。要想让人工智能可以自主地为我们提供产品、服务或开发和完成全新的流程解决方案，我们还有很长的路要走。

四是工业走在从自动化到自治化的道路上，这与中国工程院关于智能制造技术路线的论述十分相似。本书提出了0~5级的工业智能化发展路径：0级是人类全盘控制；1级是人类指定任务，智能系统协助或掌控子任务；2级是人类指定目的，智能系统偶尔自治；3级是人类对需要完成的任务加以确认并作为后备，智能系统拥有有限的自治或预警；4级是人类指导，工业过程几乎完全由智能系统控制；5级是人类不在现场，工业过程完全由智能系统控制。

五是工业互联网上数据的权益要有恰当的归属。本书认为，这些数据是在系统、机器和工具的持续运行过程中，即在企业运行过程中产生的，数据的使用权应由企业通过特定的流程来确定，平台上的各参与方应就适当的权利和使用达成协议。ABB公司在自己的实践中，遵循着以下基本原则：即使有权使用客户提供的数据，仍将保留客户对数据的所有权，努力考虑为双方创造附加值，以透明的方式就使用客户数据的形式、目的和持续时间达成共识。

六是基于工业流程的数据链是数字化转型和工业智能化的基础。本书从不同的侧面反复强调基于流程的数据链的重要性。本书的第九章就是以“达索系统：一个连贯的数据链”为标题。书中指出，一家工业企业具有从产品构思到开发、生产再到客户运营的数字系统十分重要，一些工业企业已掌握了如何通过产品生命周期管理（PLM）轻松查找整个生命周期中的产品数据，以及如何将这些数据与各个产品功能、其他组件相关联。本书认为制造业互联网的目的是创建一个新的数据基础架构，通过将整个产品生命周期中的所有相关系统链接在一起，使提高跨域协作水平成为可能。制造业互联网沿产品生命周期线划分为开发、生产和应用三个领域。企业数据的链接和聚合是在各个流程的基础数据、产品生命周期管理系统、企业资源计划系统、客户关系管理系统等各种专有系统的基础上实现的，要实现跨系统分析和使用数据，必须首先在业务流程的自动化过程中筛选和关联数据。

对于我国正在大力推进的工业企业数字化转型和智能制造，本书具有重要的参考价值，我希望工业界和IT界有志于在这个方向发展的专业人士，能抽出时间读一读、品一品这本书，从中找到为自己“攻玉”的他山之石。

是为序。