理论教育 深化制造业与互联网融合发展,加速制造强国建设

深化制造业与互联网融合发展,加速制造强国建设

时间:2023-05-26 理论教育 版权反馈
【摘要】:集成电路的发展速度非常快。到2015年,出现了14纳米的微处理器,有13亿个晶体管。所以纯集成电路的制造投资相当大,让一般国家和地区望而生畏。而制造企业却在扩产,因为原来设计制造企业已经不制造了。互联网的发展带动了PC的发展,所以集成电路又出现了。

深化制造业与互联网融合发展,加速制造强国建设

怀进鹏[11]

发展新一代的信息技术是极端重要的。2016年4月19日,习近平总书记在全国网络安全与信息化工作会议上特别强调,发展新一代信息技术是国家发展的客观需要,强调发展信息技术对于生产力、人民生活的重要性。他特别提到不仅要考虑基础通用技术,还要考虑撒手锏的核心技术,特别是面向未来要考虑前沿颠覆性的技术。他还特别强调要大力发展信息经济,拓展经济发展新空间。习近平总书记在讲话中谈到了与信息技术和信息经济有关的内容。他提出要着力推动互联网与实体经济的深入融合发展,要做好信息化、工业化深度融合这篇大文章。又进一步地提出信息技术、信息产业、信息经济需要兼顾自身的发展,同时要为制造业做强找出新的机会和新的出路。

信息技术是一门科技,它有三大定律,但不是物理学三大定律,而是和经济学有关的,它是从信息流获取、传输、计算、存储和使用的一个过程。

第一个定律是集成电路中的摩尔定律,它不是科学规律,而是一个经济学的定律。这个定律讲18个月集成度会提高一倍,而价格会降低。20多年来,计算速度提高了3500倍,存储容量不断加大,价格则下降了很多倍。1980年1GB的存储需要20万美元,到2009年却只需要7美分。这是摩尔定律60年前做出的一个预测,现在看它的发展是符合这个定律的。

第二个定律是吉尔德定律,类似摩尔定律,讲的是带宽每6个月增加1倍,每比特的费用将趋于零。

第三个定律是麦特卡尔定律,实际上是对互联网价值的一种估算。中国互联网的价值和美国互联网的价值大小如何计算?不好算,和欧洲的比也不好算。但是根据麦特卡尔定律,网络价值和网络用户数的平方可以成正比,N个用户价值就是N平方,所以人多力量大在这里会表现出来。

互联网的三大定律,引导信息技术发展到今天,信息经济走向数字时代可能就不太远了。人们都在关注,下一个颠覆性技术是什么,都在关心新的业态会不会带来新的社会形态,那可能是一个所谓新的分享经济或零边际成本的社会。这于工业社会不仅适用,而且对于传统模式的重塑也会有另一种风貌。

信息技术有三大重要成果:第一是计算机,第二是集成电路,第三是通信软件的发展。

集成电路的发展速度非常快。1971年英特尔发明了全世界第一款微处理器4004,有2300个晶体管。2013年生产的iPhone5S手机可以和40年前Cray计算机一号的能力相当,甚至比它还高。到2015年,出现了14纳米的微处理器,有13亿个晶体管。按摩尔定律简单计算,到2018年,按照单位面积集成度来看,我们现有的工艺可以制造计算机总的数量将超过脑细胞的容量。近40年来,虽然各个领域的技术和产业都在高速发展,但是集成电路领域却是一个飞速发展的过程,集成电路因此成为信息产业的核心内容,成为电子工业的基石。中国已经是全球最大的集成电路进口国,我们的集成电路连续三年进口额超过原油的进口。全球集成电路大概有3500亿美元的总产值,中国每年进口2200亿~2300亿美元,至少一半的集成电路在中国。中国自己的集成电路产值大概只有3000多亿元,产能严重不足,还有很大的发展空间。

由于集成空间很复杂,集成电路需要有材料和装备,制成的各种工业软件等才能进行集成电路的设计和生产,最后有了CPU(中央处理器)和操作系统才能形成整机系统。材料和装备决定工艺水平,而工艺和工具又决定了我们的设计能力。我们在全球这一领域的产业利润基本符合“二八”模式,利润最高的前两三家占据全球基本的利润最高端。虽然几个国家五年发展规划一直谈做集成电路,但是在这个领域我国毕竟起步很晚,还有很大的局限性。在集成电路产业中,西方特别是美国绝对处在垄断地位。20世纪七八十年代台湾地区的代工厂陆续兴起,形成了像“台积电”这类的企业。设计厂商和垂直整合厂商空间是比较大的,最丰厚的利润是在这里。外包产业逐渐转移,不能简单判定代工厂是没有空间的。代工厂、纯制造工厂也是一个耗资非常大的领域。过去65纳米线宽的时候,有30亿美元就够了。现在要做22纳米,大概要100亿美元,到16纳米的时候大概是150亿美元。所以纯集成电路的制造投资相当大,让一般国家和地区望而生畏。具有高技术的附加值不假,但是同时它也是高投入、高知识密集型产业。现在这个领域中只有三家牌子发展得最好,分别是美国的英特尔、韩国的三星和中国台湾的台积电,而IDM不断在放弃这个领域。为什么?2008年以来,一些传统的设计制造公司已经或将停止建设新的生产线,主要原因就是负担不起。而制造企业却在扩产,因为原来设计制造企业已经不制造了。2012年下半年以来,先进工艺的产能开始供不应求,因为投入的资金越来越大。即使有能力投入,你还得有先进的工艺。台积电的专利有7000多份,有3700多份文档。纯制造工厂工艺设计参数也是相当的技术水平,设计出来以后怎么去布线,怎么去做制片,那需要相当高的技术水准。所以,台积电每年投入上百亿美元的资金,基本相当于台湾地区全部的研发投入。

这个领域也是充分市场化的。没有充分的全球化市场,仅靠一般的行业是没有办法销售的。如果得不到可观的利润,企业肯定维持不下去。2014年这个领域产值达到3300亿美元,不但增长而且还在稳中向上。互联网的发展带动了PC(个人计算机)的发展,所以集成电路又出现了。集成电路全球大概分别有17亿用户,每6年、5年大概分别有3000万、5000万的更新率。智能手机也是亿量级的,所以乘以10。移动互联网的发展和智能手机的发展是叠加的,从百万进入千万每年更新的要求,甚至上亿。物联网以后的发展会和智能设备以及200亿、500亿的终端器械互联,它消耗芯片的量要比智能终端又增加一个数量级。所以从PC到手机,到以后的智能终端或者终端产品来看,都将是数量级的增加,而这样数量级的增加,会带来对集成电路的巨大需求。从1985年开始,集成电路做颜色标记是日本的企业。到2014年,前面说的三家就成为最重要的企业,而高通自从智能手机面世以来基本上保持第四名位置。到2014年,高通已经占到英特尔市值的2/3,而台积电由于智能手机的发展,市值约为英特尔的3/4,智能手机的发展造就了两家新的集成电路的设计和制造厂商。英特尔出现了一个战略性的失误,10美元以下的芯片都不做了。而AM新的架构出现了以后,AM被200多亿美元的价格收购了。一家利润每年约10亿美元的企业,为什么能看到这么大的一个市场,这是这个领域未来走向工业化实时系统当中非常重要的一家企业。所以在这个领域中,10年的发展成就了高通,也创造了台积电的辉煌。

产业并购的格局。EDA(电子设计自动化)是集成电路设计中最最重要的内容,前几名全在美国。有一个EDA最厉害的公司叫Synopsys(新思科技),做芯片设计的几乎无人不晓。它收购了排名第四的Magma,在EDA占绝对垄断地位。排在第二名是NXP(恩智浦半岛体),2015年花100多亿美元收购free scale(飞思卡尔半导体),就是看中了其汽车电子的巨大市场。双方合并后市值超过400亿美元,汽车电子将来又是一个移动的新的大平台。2015年,英特尔花100亿美元收购了ALTERA(阿尔特拉),高通公司正在策划收购龙头企业XiIinx(赛灵思公司)。大数据或者数据中心的发展,CPU是平台化的,硬件能够把流程确定下来,就可以用通用平台来处理(当然还有很多是灵活性的),工艺不确定需要靠着参数的叫做FPCA(FPC元件焊锡或组装)技术,FPCA和CPU(中央处理器)结合就可以走向工厂控制和物联网。这样的战略布局可以看出,信息产业的延伸不仅局限于通用计算这一头,而且走向了制造业,EAD(编码档案著录)软件垄断以后向专业芯片FPCA和以后更新产品的结合。所以现在集成电路微电子发展,不是做集成电路,而是开始做集成系统。我们要有这样一个新生态的认识,否则永远也走不出来。

现在机器多核计算,越算越快,是因为CPU多核再加GPU使计算机运行能力加强。CPU加FPCA,再延伸到数据和工业存储,CPU的存储,以后网络控制器每一个节点都是一台计算机了,还有后摩尔时代。

我们现在看硅半导体的芯片,如果和微机结合,MLC(多层单元闪存)结合,那就进入了后摩尔时代,信息产业集成电路出现了一种新的重大的转折点。而在这个领域,集成电路未来发展的工业路线图开始不清晰了,这是具有重大挑战性的问题,同时也会有重大的机会产生。

第一,从学术研究的角度讲,好的科学问题更具有学术研究价值。在这个领域不断遇到挑战性的问题,我们就有可能做出有挑战性的学术成果。中国的集成电路是世界占比非常高的,同时我们的手机、台式机、电视和PC都已经超过全球产量的一半以上。但是中国集成电路产能的设计能力不足,这是我们的工业基础和电子信息产业需要不断增强的重要方面。

最近几年,中国的集成电路取得很大的发展。比如移动芯片,通过并购和提高自主创新能力,海思和展迅已经可以在移动领域做得非常好。在通信领域中,这两家设计公司已经进入全球前十名了。在制造界,尤其是逻辑的制造中,28纳米已经能够实现量产,连续17个季度连续盈利,这是相当不容易的,也是非常好的事情。2014年底,中心国际开始建设第二工厂,马上就要建完了,这对中国电路的发展非常重要。2014年6月中国发表集成电路发展《纲要》以后,国家融资了1380亿元,组织了集成电路的产业投资基金,可以带动大约上万亿社会资金大概上万亿来培育领军企业,推动产业化和市场资源的配合。特别是中国制造2025战略,对工业控制领域当中的芯片集成电路发展有很重要的机会。

第二,从系统的角度来看,中国的互联网发展在全世界占据了非常重要的位置,全球十大互联网公司中国就占了4家,另外6家在美国。从经济规模和信息技术可比的能力来看,中国的互联网企业在世界上处于领先,欧洲和亚洲以及其他地区很难有这样的体量和规模。麦肯锡曾经做过一个报告,认为中国互联网经济在全球占比已超过美、法、德等。软银总裁表示,移动互联网经营模式和APP(手机软件)的投资方式要看中国的发展,在国外如果移动互联网有百万用户已经算不小的用户基数,而在中国一下子就是上百万、上千万直到过亿的用户。中国在发展互联网应用中,移动APP在创造新的空间中创造了很多的模式。无论我们现在如何来看互联网金融,手机支付这种方式在全球都是最好的。不光是商业模式,它的系统也是做得非常不错的。所以中国互联网应用中,确实有技术、应用模式和商业模式的一些创新。

在通信领域,另外一个就是纯通信的无线通信。以前我们没有1G的大哥大,2G开始跟随,到了4G已经变成同步发展,现在我们成为世界上最大移动通信市场,占了50%。在5G移动通信中,我们处在世界领袖级的地位,至少和别人同步。移动通信的市场是万亿规模的,它还带动了手机芯片的发展,带动了应用的发展以及几百万的APP和行业新的变化。

智能手机下一步发展就不是以个人通信为主要目的,而是有新的产业目标。这个产业的目标和什么有关?比如将来通信的速率比现在要有10倍的增长。现在找朋友可能连接100个、1000个,未来你可以连接的数量是100倍,1000倍的数量级以上的增加量。你可以连接一个小群体了,可以做物联网的应用了,而且效率又那么高。这些技术问题的解决实际上是和产业目标相关的,如果你有专利、有标准技术、有品牌产品在,带动产业发展是自然而然的事情,在移动通讯里会有大的进步。

第三,信息技术有三个标志性的事件,一是集成电路,二是网络通信,三是软件。之前有个说法叫微软帝国,微软帝国是一个硝烟四起的地方,一边是开放源,下面就是浏览器,是做数据处理数据库的公司。这一块做的人也很多,基本上都失败了,只有新出现的谷歌和苹果是成功的。原来微软通过MSN和谷歌竞争,但没成功,它通过自己的Windows、XP,通过做新的应用都以失败告终。所以,人们说微软赢得了PC时代,却失去了移动互联网。

在这个领域中软件的形态和技术的模式变化,最早是PC时代。互联网兴起的时候,这批公司就开始成长了,中国的机会也就大起来了,现在我们处于第三次变革时期,移动互联网和云计算也成为事实,但是在软件定义一切,新的互联网时代开始的时候,5G、移动计算新的产业、集成电路将汇集到一起面向工业应用,创造出一个巨大的空间。

从信息经济的产品、衍生品和它们的服务应用来看,这些年在不断地变化。2012年只有1万多亿,2014年就增加到16万亿,超过GDP的26%,到2015年又提高到18万亿,占了27%,因此习近平总书记特别强调要培育信息经济,壮大国家经济发展的空间。它不简单是微电子、通信的问题,它占了整个国民经济的1/4。按照麦特卡尔定律,4G用户突破5亿,网民达到6.88亿,它后面蕴含的价值还有很多新的内容,对经济空间的影响非常大。前面讲过有几类产品在全球占有量达到50%,进出口贸易占全国的1/3。

2020年,我国要建成网络强国,成为信息经济大国,占GDP的比重要从27%达到40%,这是国家整个新产业信息化的战略规划。面对这么大的强劲发展前景,我们自然要问的一个问题是,信息经济在当前发展的规律下,它的下一个机会是什么?特别是和工业制造业结合在一起会产生什么新东西?麦肯锡做过预测,2020年智能终端将超过200亿或500亿,物物互联终端呈爆发式增长。PC时期再增加一个数量级的时候,将把社会构成以及人们生产、生活全都连在一起,这个社会将会和现在完全不一样。我们必须关注信息社会和制造业会给整个产业经济带来什么影响。

在这个发展过程中,信息技术自然要变化,因为它本身会遇到一些重大的科技障碍,我们叫技术墙,比如前面说的摩尔定律。摩尔定律讲,按照现在的工艺和能力持续不了多长时间,工业的路线图还不清晰,所以IT(信息技术)领域在微电子领域也要面临新的变革。人们在谈论后摩尔时代,超越摩尔会是什么,这就给我们带来很多物理材料方面的新要求。因为当线宽只有5纳米,比头发丝还要细千倍的时候,那时候电子走过的时候要刮出电子风会影响其他电子的存在空间。那么窄的一块,已经不是固态,有可能是液态了,怎么形成稳定呢?还有存储墙,大核,以后处理器和CPU之间的性能差距,功耗问题会很大,有些散热做得不好会出现爆炸事件,还有些软件的能力约束强。未来汽车的创新90%可能来自切尔系统,汽车或者是汽车的性能都和我们的电子系统密切相关。我们的应用需求不断变化,软件开始面临新的问题。美国十年前预测每年有600亿美元损失,占GDP的0.6%,现在会更多。所以软件墙,从过去一般的软件到现在切尔系统,在互联网应用对高安全的要求都在增加。

美国对于软件安全要求非常高。美国总统委员会提出六大方向,前面五大方向中有两大方向是和软件安全有关。他们认为软件超出他们的设计和开发能力,所以要加强管理。第三类是数据强,数据的极大丰富,有没有可能成为数据灾难?在2010年的《经济学人杂志》有一篇专题叫“数据洪灾”,讲的是数据从过去的稀缺走向极大丰富,很有可能会带来很大麻烦。也有人说现在已经从资本经济时代进入到数据经济时代,第一次出现的经济化是以贸易和资本为主;而第二次全球化是以数据为主。第一轮全球化,是从农业革命到工业革命,我们主要解决的是人和土地、人和物的关系。比如中国有很多管人的部门,包括教育部、人社部等;管土地的有国土资源部;管钱的部门也不少,有人民银行、证监会、银监会,那么将来管数据要不要有一个专门的部门?现在像亚马逊阿里巴巴,这些数字平台几乎是富可敌国。现在已经有一些国家和地区成立了数据局或数据委员会,来研究如何管理这些看不见的无形资产。进入数据经济时代,给我们带来了社会治理的新问题和管理上的效率和能力问题。数据不仅仅是大数据计算的事情,还有社会的一些思考也需要来研究。以前我们说理论、实验和计算是我们研究科学的主要模式,现在开始有所谓的Date、Incacve、Descvre。以前《科学家》(The Scientist)杂志从不发表人造科学的文章,比如计算机科学、环境、飞机、航空领域的文章,但是它现在大量来讨论这个问题,因为可能会带来新的科学发现。美国出了一个法案,根据1991~2016年25年变化修改了它的内容,高性能计算机如果没有大数据处理能力,就不再定义其为高性能计算机了。

下一步互联网会是什么?第一代互联网诞生于1969年10月,第二代互联网是因为www的出现导致了电子商务。那么下一代互联网如果要和实体经济结合,它是以现在的方式结合?还是以移动互联网结合?还是IOT(物联网)自身系统的结合?还是需要构建什么新的结合?可能到时候这里面的复杂性很高,新一代互联网络怎么管理?如何管理?未来的网络架构是不是会有第三代互联网?已经成为国际关注的热点。这10年讨论下一代互联网,这些重大问题必然带来信息技术一个新的飞跃和发展。每一个问题的解决都是具有全球性的问题,而这些问题一定是对智慧者的挑战。信息技术依然处于研究和发展的爆发期,创新的爆发期,因为还有那么多重大的问题没有完全解决,而这些问题的解决对产业和经济的发展是非常重要的,它又是引领新一轮变革的主导力量。一是信息技术的自身发展,信息技术要与工业、能源联系。微电子有后摩尔时代,不断探索向纵深发展,我们要把它跟各种生物芯片、传感芯片、高压功率芯片等结合起来创造出新的价值。二是硅材料不够再找碳半导体,要不断解决功耗的问题和新的性能问题。材料上如果没有突破,微电子也没有办法突破。物理学的突破会带来信息科学更加重大的突破。三是过去网络计算是一种典型计算,以后基于数字化传递过来的感知智能计算就变得重要了,未来的计算是网络、感知、智能三个方面的结合体。特别是由于当传感器能感知到它的实物状态的时候,物理世界就进入数字化了。有一种观点是,凡是能够被数字化了的领域我们才叫科学。在数字化的物理世界下,通过计算把你的生产、工作和生活完全地统一,以后不光是通信的连接,而是已经变成计算了,如果物理世界能够被传感、连接进去,自然的大数据就产生了。大数据的发展必然带来新的智能。

5G对通信很重要,特别是无线接口达到1毫秒的时候,这个实质性的进步给产业应用带来很多机会。所以5G要比4G在技术上要做很多新的工作,如果谁能抢先那是不得了的事情。未来从PC互联网、移动互联网到工业互联网,美国在努力,德国在加紧,这是全球新一轮的竞争。未来发展的过程中,软件会非常重要。因为软件要定义计算、定义系统,也要定义一切。云计算就是所谓软件定义,就跟操作系统一样。资源的调动管理,自然地从计算机走向计算科学,计算就成为无所不在的了。网络计算、感知计算和智能计算,这三个特点所构成出来的就是未来的发展前景。

在这样的发展过程中,通信有微电子对它的支撑,软件的支撑和互联网的支撑,走向5G就会对产业有影响。根据2000名重要的技术专家和企业家的调研,他们认为对制造业具有颠覆性的技术中,第一个是大数据,然后是物联网,而不是制造业这些传统技术。当然3D也非常重要。同时美国、德国和法国分别把大数据作为未来具有革命性或改变产业结构的重要技术。2015年9月,美国的一批企业家和学者研究认为,IT技术发展已经放缓,他们用了相当的时间来研究如何重启IT革命。他们认为数据的快速增长,对大量部署的传感器、无所不在的网络和传输设备存在着机会。他们认为未来八项重大挑战的工作,第一个就是感知计算。同时他们提到下一代制造的范式,这是只有在计算科学领域才谈的Paradigm(范式)。还有他们提出的一种新的计算叫Insight(洞察力),一定是对宏观方式的一种把握。有了大数据计算和实时通信生态系统,有了高能效的感知计算,对产业和协同制造,对整个生态是不是能做到Insight?不管怎么说,他们把未来物理世界的数字化转型作为未来的重大问题。这件事情本身就充满了一种挑战,所以感知计算非常重要。

二是存储以后非常重要,因为功耗和速度问题是大问题。还有以后和医疗、健康有关的,可穿戴电子产品都有很大的关系。

三是信息技术或将影响经济社会。前面说的零边际成本社会,农业、工业、服务经济、体验经济,还没有完全体验清楚。2010年《时代周刊》(Time)称,分享经济是改变世界的10个想法,2016年说按需经济又是一个新想法。由于互联网的分布性和共享特点,它对社会生活不会只是一个简单的放大器作用,它确实改变了很多事物,对于年龄稍微大一点的人都会产生压力和差距的感觉。因此,巨大的新兴技术可能会对过去工业化时代产生很多的影响,如果我们只停留在传统的方式中,可能会丧失一次很好的机遇。

新兴的内容还没被完全确认,很难把握,但是并不影响我们对现在社会正在进行的数字转型有一点分析和判断。新工业有很多特点,我个人觉得从正向的科学发现到发明以及产业化应用周期越来越短,实践中解决的问题又大大缩短了科技和经济的距离。简而言之,颠覆性技术一旦成功,大规模应用的效益远比过去要快得多,普及广得多。相比100年前福特汽车生产线的普及,今天至少有了几个数量级的加快速度。管理学大师彼得·德鲁克(Peter F.Drucker)曾经讲,重要的不是趋势而趋势性的转变。我们要看趋势,但是对新兴的趋势可能发生的转变也需要特别关注。(www.daowen.com)

2015年初,已经出现了人型机器人。2016年1月,《自然》(Nature)杂志就发表文章,说Alpha Go(阿尔法围棋)以5∶0的比分战胜了欧洲围棋冠军,但是直到3月战胜了韩国的李世石全球才引起轰动,认为人工智能已经离我们很近。从Alpha Go到无人机,再到无人驾驶以及人工智能所给出的新材料,特别是视觉、图像、语音的识别,给我们带来很多小冰机器人。小冰机器人甚至连各国的脏话全学会了,因为小冰也不知道哪些是好,哪些是坏,只是因为它觉得人们喜欢这样的方式。

所以人工智能的发展有三个条件,第一个大数据的充分发展,为人工智能提供了条件。第二个是深度学习带来的突破。第三个是基础设施,像芯片的发展。再加上以前说的智慧地球、智慧交通、智慧保健等等。人工智能好像离我们很近,实际上2016年7月一个著名的咨询公司对未来人工智能技术和未来产业关联的关系做了一个分析,认为这也是当前投资的一个热点,在这个领域,未来2~5年有很多新的技术有可能会成功。但是预言有很多是真的,也有很多不是真的,不管怎么着人们对它的期待很大。世界经济论坛也预测大数据和人工智能发展,同时也对另外五项全球数字化转型的重大问题进行了趋势性的预测。BBC(英国广播公司)预测人工智能市场也会发展比较快,增长率在20%以上。

第一,人工智能要真正成为产业的爆发点,需要我们思考。云计算和大数据的基础设施,是不是就是人工智能的另外基础设施?或者能否有资本持续投入?这是一个基本的问题。最重要的规模应用和产业的痛点在哪里?现在的网上聊天和服务产业并没有改变产业的特点,也没有带来新的本质性的新现象,没有能够产生规模化的影响,所以还需要培育。能不能成为产业爆发的拐点,就是有没有核心的产业业态和主流产品。移动通信手机是主流产品,关联产品可能有APP,衍生产品可能还有别的应用,形成这样的一个产业链条,才能说相对培育出来了。从狭义的人工智能来看,未来可能带来的拐点在什么地方?机器人、无人机、自动钥匙等可能会改变行业业态,麦肯锡预测,10年之后将有4000万工人被机器人代替,这就改变了业态了。Gartner(高德纳)预测,到2025年,1/3的机器人或智能软件将代替无人驾驶,使300万卡车司机失业。德国工业4.0的五大领域研究,其中就有劳动力的问题。所以机器人、无人机、自动驾驶带来的挑战,是作为人工智能具体狭义的应用,而不是通用的产业。未来5年应该是会有一个改变的影响。

第二,医疗培训和教育。在培训中,对复杂产品的装配,可以完全无人指导,戴着头盔就自动在生产线参加工作,这有很多例子,当然人工智能还处于一个培育初期,需要把握有效的产业痛点,政府是培育作用,不能取代市场的主导作用。很多人担心未来人工智能会给人类带来威胁。如果机器人按照人类的设计做事还没有什么关系,担心的是它会产生非人类思维。比如有一类机器人,你怎么踹它、打它也不还手,而且整天干活也没有疲劳感。但是万一哪天它的程序哪一条出现了短路,产生了新的非人类思维,那就可能有无法预料的后果。

人工智能的发展是由于数据计算能力增强。大数据有很多,数据也能创造很多价值。美国总统说创造10亿美元以上产业的计算机技术,排在前三名的都是和数据处理有关的。而医疗和应用中有大量的和数据处理之间有关,在这一个领域中数据处理的能力就变成竞争力了,所以云计算也就出来了。很多企业调研分析,买硬件占了1/3,维护和耗电占了2/3,所以它们很难去做。小数据中心太贵,大数据中心较好,所以谷歌建了自己的数据中心。现在数据中心的每台服务器有集装箱这么大。到谷歌的机房去参观,在里面是要开车的。云计算变成了信息化的一个经典方向,而且是不可更改的方向。

计算能不能产生智能?人工智能的核心基础现在应该是计算,计算科学也就成了人工智能科学的方向。中国的古语蕴含着智慧,何谓“计”?有两层含义,一是从已知到未知的核算、运算、计划、计议。何谓“计算”,有运算,也有谋略。当然,相反是算计,通常指出坏主意的,人工智能如果也出现了算计就是个麻烦事。智能是通过计算产生智能,而不是完全靠想象中的角色。现在的人工智能是通过这样的方式走过来的,是以计算为基础。因此我们就不难理解,物理世界被数字化,就一定会有新的工作、生产结构参与,但是计算就要有数据。因为是从已知到未知,同时根据设计的策略来做,所以计算就会有新的变化。最大的变化就是已经开始有新的问题了,计算的结果未必是科学的因果关系的结果。

如果说智能源于计算,计算和数据有关的话,那么数据是科学?还是只是一个技术?预测世界杯比赛有的时候准,也有时候不准。金融危机有那么多数据,谁也没有算出来。所以,不是知其然所以然,而是有一种关联关系,这种方式对未来的世界和我们的经济社会会有什么影响呢?我们都需要不断地去思考和研究,重要的是要能成为科学。所以,算法一是搞计算机科学的重要内容,二是它有工艺系统逻辑,证明出来一定是真的,真的东西一定能被证明。所以数据能不能成为科学,是要解决算法的问题。还有一个问题是数理基础逻辑问题。

面对相当多的时间和问题,人工智能还远没有成为一门独立的科学,因为它没有自己本身的科学基础。产业的发展不一定完全依赖于科学基础的建立,但是我们也需要不断地思考和开展工作。另外一个智能是脑科学的智能研究。欧洲脑科学计划是把计算产生的智能和脑科学研究的智能连在一起,从神经、计算机、机器人来做这方面的研究。北京航空航天大学也建立了一个做数据计算科学和新的系统以及认知方面研究的中心。这是一个新的领域,值得去探讨。

最后一个问题,制造业如果和互联网融合将会有很多新的机会。制造业在全球竞争极其明显,产品更新换代要更快,这是制造业永恒的竞争规律。国际货币基金组织报道,发达国家开始复苏的产业,一定有IT新技术和IT新业务的布局和持续支持。我们希望能够找到流程化的内容,就可以提高效率,就像不断通过IT技术把机器人的能力转嫁到制造业上。2011年美国开始布局制造业创新网络,2012年奥巴马提出要建立国家制造业创新网络。GE(通用)公司开始布局智能制造产业联盟,以打造工业互联网为基础建立一个庞大的主流体系。强大的互联网体系变成未来一种可能的模式,构造出应用的新的生态。工业互联网建立全球联盟,美国是以工业和数字化为主,德国是要全球战略,逐渐增强制造业,两者的结合对未来制造业的格局会有新的影响。德国做4.0就以智能制造和智能工厂为基础,比如西门子开始提出生态整合和拓展生态,推出了德国的工业4.0。包括法国、英国、新加坡、日本、韩国都有自己的国家战略。自由经济的国家,不光是政府做个规划提提建议,而是给予战略指引和直接参与投资,强化它的创新网络体系,加强制造业新的领域变革升级,并且大力支持提升实体经济的竞争能力。

在工业革命初期,工人运煤时间用秒表计算,开启了计件工作的方式。在这种方式影响下,工业革命出现的第一件事情就是福特创造的流水线生产。丰田又把生产模式和数据利用扩大到工厂和上下游,这种方式带来了很多新的机会。福特汽车生产线做得多和做得快,讲究的是规模效益,在此基础上再解决做得好和做得省,保证质量成本,这是美国工业强国和日本强国的重要基础。现在要做得对,做得准,讲究个性化协同制造,产业制造面临新的一轮革命出现了。制造业是否进入新时代了?能做得对和做得准,当然前提是做得多和快,做得好和省,再能做得准。这是一种技术变革还是组织变革?能有中国的机会吗?中国是制造业大国,又是互联网大国,我们是否能把“两大”变为“一强”呢?制造业的机会就是智能制造能不能创造新的空间,这个新的空间就是从原来的机械化、电动化、自动化能否走向所谓的智能化,这对中国的产业发展是至关重要的。中国在全球制造业中占20%,500多种工业中有220多种工业产品的产量居世界首位。中国工业真正发展起来是改革开放这30多年,建立了一个门类齐全完整的工业体系,可以说相当不容易,而且还有很多创新成果。我们必须要有危机意识!德勤公司2013年对中国制造业竞争能力的评估报告中,中国的排名处于很好的位置,2010年第一,2013年第一,这时候德国和美国都开始往上走了,2016年紧跟,据2016年新的报告,到2020年美国将超越中国。这时的超越实际上是制造业走向先进制造,发达国家优势凸显。

另外,亚洲国家由于产业自然向资本低的地方转移,给我们带来一个很大问题。在双重挤压下,中国的制造业应该怎么发展?目前我们还是制造业方面的领导者,但预测可能发生变化,因为我们在创新、人才和生态方面还有不足的地方。这些问题如果不能有效面对,未来5年中国制造业将会遇到新的考验,我们必须要重新认识和加强工作。

那怎么去做呢?我在这里想跟大家说一下我们在做这项工作的一些思考。

第一,2016年我们发布了中国制造业的国家战略行动,一个是2015年5月8日发布的国务院28号文,把“中国制造2025”做了十年规划,提出了十大领域和形成中国的五大工程,目标是能够达到中等制造强国的水平;到2035年要和强国并驾齐驱。然后再过10年,到那个时候我们应该成为世界的强国。2016年5月13日,国务院发了一个28号文,提出中国制造和互联网如何发展。

第二,工业核心软件。工业核心软件是一个相当大的问题,中国工业占全球20%,但是工业软件不到2%,存在10倍的差距。中国的工业软件如果能起来,软件和硬件能够协同起来,就是和美国比较,我们也绝对会是世界第一。还有工业互联网、工业云和智能服务平台。为什么控制和感知这么重要?工业核心软件有多重要?我们所有设计的软件,产品怎么设计、工程分析、模拟仿真、编制工艺和产品数据管理等,能够使得产品入市快、速度效率高和灵活性强,所以这类研发类设计的软件是极其重要的,运行管理的软件是在这个基础上再做。在这个领域当中我想给大家点点题,什么是工业竞争力、工业能力和设计能力?工业技术能不能软件化就是最大的竞争力。

第三是建立工业互联网。工业产品有相当多背后协议,都是百年老店,比如几十年的制造业企业长期形成的通信协议,这些协议是私有的。所以要想构造出一个工业互联网有相当的难度。如果GE和西门子把这个做成了,它就会在全球制造业中一统天下,至少占上半壁江山。如果你没有传感控的芯片,没有工业核心软件,你连不起工业互联网,你的工业竞争力只能袖手旁观等别人的召唤。

第四是做工业云的发展。

所以,上面这四大挑战使中国制造业必须和信息产业有效地结合,这是创造未来强国之路最主要的内容。还有一个新的问题,就是安全的问题,历来都被视为第一大挑战。工业安全不仅涉及网络,还有设备,以及控制的安全。28号文件要求建立国家安全保障中心,要推动安全工程,做重大的政策和示范性的指导,就是要面对四大挑战加一个安全风险,这是有技术含金量和未来产业发展由大到强重要的内容。还有就是做双创平台,把互联网和制造业做双创平台。同时还要培养协同制造、个性化制造和服务性制造。增强三个能力,基础是四大挑战加上一个安全风险,还有一个解决方案。这三个能力对于工业和制造业是有帮助的,同时国家也给了七项政策,包括国有企业融合发展,财政、土地、税收、人才、国际合作的相应政策。

对于未来产业发展,无论是“互联网+”,还是“+互联网”,只是说法不同。“互联网+”表现在对制造业的一种融合下的创造性价值,互联网和制造业的结合会带来一个新的业态,对企业是一种变革性的,而且这种变革性在全球已经开始了,需要我们不断地关注。对制造业,对经济,对未来的社会都有可能会带来更多新的影响力。

【注释】

[1]本文根据长安讲坛第300期小型纪念会暨主题演讲整理而成。

[2]吴敬琏,中国经济50人论坛学术委员会荣誉成员,国务院发展研究中心研究员。

[3]拉詹.结构性改革为何如此困难[J].比较,2016(2).

[4]本文根据长安讲坛第291期内容整理而成。

[5]梁红,中国经济50人论坛特邀专家,中金公司首席经济学家。

[6]本文根据长安讲坛第307期内容整理而成,未经作者审阅。

[7]樊纲,中国经济50人论坛学术委员会成员,中国经济体制改革研究会副会长、中国(深圳)综合开发研究院院长。

[8]本文根据长安讲坛第295期内容整理而成。

[9]周其仁,中国经济50人论坛成员,北京大学国家发展研究院教授。

[10]本文根据长安讲坛第301期内容整理而成。

[11]怀进鹏,中国经济50人论坛特邀专家,工业和信息化部副部长。

免责声明:以上内容源自网络,版权归原作者所有,如有侵犯您的原创版权请告知,我们将尽快删除相关内容。

我要反馈