“2023智能制造知识应用创新高峰论坛”精选演讲一：毛明院士
——制造业数字化与知识管理
本文是根据2023年4月21日，在江苏溧阳举办的“2023智能制造知识应用创新高峰论坛”上，中国科学院院士、中国北方车辆研究所研究员毛明做的主题演讲整理而成。
当前，人类社会正处于数字化、信息化、智能化时代，电子制造、新能源汽车、人形机器人、智能制造、自立自强......是新时代制造业最热门的话题。
那么，什么是数字化？数字化是把事物转化为数字，即用数字来表达事物属性；以及不断对其进行深化应用发展的过程，即通过数字来表达及认识事物。在计算机主导的时代，为方便计算机处理，数字化成为人与计算机交互的基本手段。因此，可以将数字化的本质看作是科学的一个原点，原型是现实的物理事理系统的系统，模型是它的理论表达方式，需要将模型数字化。什么是信息化？信息化是指可以非常方便地获取信息与传递信息。什么是智能化？胡虎、赵敏、宁振波所著的《三体智能革命》中认为开放的智能系统具备状态感知、实时分析、自主决策、精准执行和学习提升五个基本特征；而由John Boyd提出的Boyd循环理论——OODA（Observe观察，Orient定位，Decide决策，Act行动）则代表了军工行业对于智能化的理解，即收集信息、分析研判、做出选择、依计行动和学习传承。
目前，大多数的人工智能是基于大数据、深度学习的暴力计算，属于在“高维数据集中寻找低维数据流行的分布概率”，面临着“可信”和“能耗”等方面的挑战。而智能化的最高境界，是把机器做得像“人”一样，不仅具有和“人”一样的感知、学习、决策、执行能力，甚至是结构、行为上都和“人”一样，从而实现“以人为中心、以机器为主，人辅助机器工作”的创新模式，如同从CAX到HAX。
数字化、信息化与智能化有何联系？数字化是信息化、智能化的基础；数字化便于信息化，即信息化是数字化的目的之一；而智能化，准确地来说是人工智能，则是数字化、信息化的运用。那么，数字化、信息化、智能化有何发展趋势？华为从用户体验的角度构建了ROADS模型加以说明，所有行业尤其是数字化企业是沿着Real time实时、On demand按需、All online在线、Diy服务自动和Social社会化的趋势发展。
对于企业如何培养数字化思维，可以从以下五个方面的展开思考：第一，一切皆可数字化，一切业务通过数字化可以提高效率。第二，数字化具有显性、唯一性的特征，即开放、透明、流动、共享的基因，特别是促进跨界融合；第三，数字化是信息化、智能化的基础和前提，信息化、智能化是数字化的目的和归宿；第四，数字化过程产生的数据、软件以及知识都是重要的资产，积累与应用运营资产成为重要活动；第五，数据实时在线的高效流动是未来赢得竞争的关键。
那么，对于如何强化数字化运营与知识管理，制造企业可以从创新驱动发展和面向服务的全价值链成长两个方面来选择，即利用数字技术、网络信息技术和人工智能技术对传统制造业从产品设计到产品售后服务全寿命过程、从企业运营中人机料法环的全维度、从用户-企业-供应链-社会等相关方的全价值链进行改造、升级、转型，并注重积累、传承、发展。
对于推进数字化建设，制造企业可以从以下三个方面展开：首先，树立一切皆可数字化，一切业务可以通过数字化提高效率、促进创新以及数据知识是资产的观念；其次，以现代信息网络为重要载体，以信息通信技术的有效使用作为效率提升和资源优化配置的重要推动力；最后，以数据流动降低企业产品全寿命过程、人机料法环的全维度、利益相关方全价值链运行的不确定性，进而优化。
数字化、信息化是我们从事一切工作最好的抓手，制造企业可以从以下五个方面来强化数字化思维：第一，通过列举出属性，把一切数字化；第二，以数据逐渐取代流程来驱动工作；第三，具备开发、与计算机进行交互的工具即软件的能力；第四，强化利用万物互联赋予我们协同、共建、共享信息的思维；第五，记住数据、知识等每天都在像生命一样进化的资产和孪生体。所以，理想的数字化组织应该是观念、文化、氛围是数字化的，业务、行为、动力是数字驱动的，绩效、资产、能力是数字表达的。
对于知识管理，当前制造企业在知识管理方面存在着以下两个问题：第一，隐性知识未显性化、显性知识未结构化、结构化知识未共享；第二，购买的通用软件工具应用效果不理想且存在断供风险。理想的知识管理工具是通过数据中台帮助企业做到知识、工具与流程的融合，甚至是数据驱动，正如达索CATIA的创始人——Francis Bernard所期待的那样，如果企业拥有巨大的数据库来储存、检索、共享创意，这样人们就不必再浪费时间去钻研已有的一些创意，只是需利用这些创意来设计新产品就可以了。
在数字经济时代，积累知识比积累金钱重要，而应用知识比积累知识更重要。对于如何实现，企业应该遵循天才做原始创新、人才做基于知识的设计、我才做造型设计的原则。企业需要创新设计平台，使设计模式由知识、工具、流程分离的设计转变成将知识、工具按流程集成的基于知识的设计；企业需要将面向设计的知识分类并建立起相应的知识库，规范化管理启发类、货架类、工具类、过程类的设计知识，从而实现对天才、人才、我才的支持。
总的来说，制造企业推进数字化与知识管理可以从以下三个方面借鉴与思考：第一、数字化既是信息化、智能化的前提和基础，也是科学的原点；在数字化、信息化、智能化时代，数据和知识成为越来越很重要的资产；第二，一切皆可/一切皆在数字化，实现数据驱动、厚积数据资产，是制造业转型升级最有效、最可行的抓手；第三，建立实时在线服务的高效流动的数字平台，通过显性化、结构化知识并于工具、流程融合以强化知识的共享与应用，赋能企业和全价值链成长。