【制造业论坛】新制造及其本质

        我是做了一个转型，从传统的软件信息化做了一个转型去做人工智能。我们是创新工场的人工智能工程院做商业化的一家公司，聚焦在零售、制造、金融。我很敏锐地看到，在差不多过去6个月时间里市场上发生的变化，特别是在制造业，有三个挑战、三个机会。第一个挑战就是当前整个国际的政治和工业化的生态，给我们带来很大的挑战，比如供应链的动荡等等，所以制造业企业的日子不好过。这也是我们看到，和其他行业锦上添花不一样，对于“新制造”，智能制造，人工智能赋能制造真的是雪中送炭。第二个挑战，我们看到人才和人力的红利在消失，人难招了、人难留了、人难培训了，所以劳动力成本的上升和缺口非常大。第三个挑战是一方面是低端的产能过剩，另一方面是高端的定制化的高附加值的有议价性的产能是不够的，对市场的响应速度是不够的。

        三个机会首先在过去三十年，不管是制造的1.0、2.0还是3.0，中国积累了非常完全的工业化的布局和大量的数据，数据本身可能比布局本身、业态本身更有价值。第二个，我们从制造的自动化、信息化角度尝到了甜头，从财务效率、生产效率的提升尝到了甜头。第三个，我们看到今天制造业的当家人愿意尝新，甚至用新技术推动新模式、推动生产效率，甚至愿意来试错。试错，但是也快速的试出错来，能够去改错、纠错。

        从我的角度来看，“新制造”可能是用ABCI四个技术，A是AI、人工智能，B是大数据、C是智能云、IOT是物联网。这四个技术来支持一个数据驱动的、从自动化向智能化、从批量的标准化到个性的定制化的转型过程。从而降本增效，并且能够真正实现一个市场化配置、消费者引导的按需分配的生产模式。这是我解读的所谓“新制造”的定义。

        但是，数据化和智能化我认为是不矛盾的。数据化是一个基础，过去存量的数据和不断产生的实时的数据，使我们的智能化成为一种可能；而智能化在极大地加强我们对生产全价值链各个要素的数据化的定义，数据的采集、数据的传导、数据的标注、数据的建模、数据的沉淀、数据的迭代，甚至数据的反馈和优化，形成了一个闭环的数据链的过程。这将是企业的一个核心竞争能力和用技术来赋能生产效率一个最好的战略性资源。