制造的文化決定了一個國家的戰略發展方向，而不是我們傳統上所理解的制造技術。只有了解了一個國家的制造文化思維，才能知道為什么德國提倡“器匠”精神，日本提倡“工匠”精神，美國提倡“技匠”精神?！肮び破涫拢叵壤淦鳌保聡税选皺C器”當做核心，日本把“人”當作核心，美國認為技術可以顛覆制造，所以把“技術”當做核心，這就是“器匠精神”、“工匠精神”、“技匠精神”的由來。因此，世界各國的制造文化有差別但不存在互相比較，制造文化要求各國追求自身的卓越性、影響力、自主品牌。

隨著《智能制造發展規劃(2016-2020年)》、《中國制造2025》的“1+X”規劃體系全部發布，2017年“中國制造2025”頂層設計基本完成全面轉入實施階段，為進一步明確我國制造業發展的目標和路徑，促進我國制造業走上健康快速發展的軌道指明方向。在這樣的背景下，如何促進中國制造業轉型發展，成了社會各界熱議的話題。

在政策環境進一步優化、發展基礎進一步夯實、企業內生動力進一步激發的當前,智能制造離我們有多遠？制造業人才該如何培養？中國制造業發展的關鍵點在哪里？帶著這些問題，先進制造業全媒體采訪了一直致力于促進先進制造業行業發展的國際知名人士——美國辛辛那提大學特聘講座教授，美國國家科學基金會（NSF）智能維護系統產學合作中心主任李杰教授，就上述問題進行了一場深入細致的交流。
中國要發展智能制造關鍵在于要有制造的智慧
2017兩會期間，《中國制造2025》的深化實施廣受關注，大力發展先進制造業成為國策之一，“智能制造”被明確作為主攻方向，在您看來，中國制造實現智能制造的關鍵點在哪里？

李杰：兩會期間，很多地方政府談到經濟轉型，都把“智能制造”當做提升生產力的手段，比如佛山有“百千萬”工程，天津有 “10+3+8+2”產業新體系等。各地推進“智能制造”政策有三點類似性：第一、機器換人；第二、采用先進技術，如3D打?。坏谌?、大數據。大家都把這些名稱當做目標，缺乏實質的含義。

    其實，先進制造不單指機器換人、3D打印等。中國需要在制造業核心競爭力和哲學內涵方面進行更深刻的思考。中國制造在三十年的發展歷程中主要存在三大問題：一是發展機會問題，在1980年以前，中國沒有太多發展機會，改革開放后，鄧小平認為中國的機會在于“科技”，提出“科學技術是第一生產力”，要讓社會經濟活躍起來；二是國民需求問題，中國的國民需求經歷了從無到有,從有到好的階段，現在正處于從好到“精”和“個性化”階段，所以像聯想、海爾等企業在國民需求從無到有的階段取得了飛速的發展，拉動了國內的生產能力和需求。到2000年，大量建設的汽車生產線帶動了中國大規模的自動化升級和飛速增長的汽車市場。如今，國內“從無到有”的需求開始飽和，海爾、美的、格力等企業都面臨著從好到“精”和“個性化”的轉型挑戰，開始思考如何去定義和滿足消費者新的需求；三是互聯網帶來的沖擊，互聯網帶來生活的改變和虛擬經濟的繁榮，淘寶成為快速增長的典范。同時，國家保護政策令谷歌、亞馬遜、Facebook等平臺在中國的發展舉步維艱，因此BAT等一些中國特色的電子商務產業得到了飛快的發展。

中國制造目前已發展到上述所提及的第三個問題，其中包含的問題又有兩個：第一，中國制造不應該再停留在人力或工廠領域。國內的一些制造企業目前還只是停留在工廠進行加工生產，而不是開發技術，那么即使行業做得再大，關鍵零部件仍要依靠進口；第二，中國制造不應該再把貼牌當做一種正常的模式。貼牌生產并不能代表企業強大與否，因為企業基礎零部件基本上全部靠進口，基礎工藝全部靠照搬。制造追求的是對工藝的卓越性，從手工制造、到機器制造、到軟件集成，到最后的未來數字化制造——讓全世界幫我們制造，而不是我們幫別人生產，才是制造的智慧，才是中國制造應該具備的智慧。

另外，需要避免智能制造三大誤區。其一，智能制造并不等于自動化。自動化是制造領域里解決一次性和質量偏差的手段，其中包含標準化和合理化的觀念，自動化是一個過濾器而不是一個目標；其二，3D打印不等于智能制造。3D打印技術是NSF在1990 年先期投資的研究,我在NSF工作期間曾贊助許多教授開發新型3D打印技術 。二十多年過去了，如今3D打印技術得到了廣泛應用，但是3D打印技術的很多工藝并沒有變，只是把其中的一些方式改變了，而且是否能夠取代原材料與應用還沒有經過驗證，GE目前在美國辛辛那堤正在投入生產驗證。智能制造必須滿足三個特性，即可預測性(Predictability)、 可加工性 (Producibility)、 生產力提升性(Productivity)，所以說3D打印技術是一種新型制造技術，而不是智能制造；其三，目前國內一些企業對“互聯網+”，尤其是云概念存在誤區，他們認為只要加上物聯網，把機器在云上和互聯網中連接起來，就實現了數字化制造的目標，這種行為就好比是穿了名牌就代表是名人了，其實內在的核心制造能力并沒有提升。中國智能制造存在的三大誤區幾乎覆蓋每個省市，并沒有差異化。

有時候我在懷疑，如果中國政府沒有財政撥款，智能制造還能不能做下去？有沒有中國企業會像日本、德國、美國那樣自己出錢去做？如果真有企業愿意這么做，我會非常感動，這意味著中國制造是有靈魂的。如果沒有，我會流淚。
 
制造的文化決定了一個國家的戰略發展方向
 
您本人作為在國際范圍內一直在觀察與促進先進制造業發展的知名人士，您本人對于制造業轉型升級和先進制造業發展的思想體系是如何形成的？思考邏輯與觀點體系是怎樣的？
 
李杰：任何一個對制造有激情的人都會把它當成生命的一部分。我個人的發展是從汽車生產線工作開始的，后來我進入美國國家科學基金會NSF，成為當時美國NSF最年輕的項目主管。通過在全美各地高校開展調研，發現高校在產學研方面存在缺口，許多高校并不了解企業甚至與企業脫節，從那時候起我就加強了美國企業參與NSF產學中心與工程中心的項目評審。1995年，我在日本的通商產業省（現更名為經產?。┑漠a業研究院擔任交換官員，主要負責調研日本的企業制造轉型工作，當時我訪問了包括日立、小松、索尼、三菱重工、東芝等大型企業在內的55家企業。通過調研發現，日本制造的基礎在于“人”，他們對人的信任大于一切，很早就有布局“世界市場”的格局，所以日本的戰略初始就是全球化，而不是國際化，他們要把全球作為其制造工廠。但美國、德國的出發點就與日本不同，德國注重制造，讓全世界都買他的機器，美國追求國際影響力，用技術影響世界。所以我們在科研時就思考一個問題——怎么用技術創造人才市場？這就是NSF對制造業思想體系認識最重要的一個方向。

之后我回到美國擔任美國聯合技術研究中心(UTRC)產品開發與制造部總監，主要涉及領域包括發動機、空調、電梯等，于是發現在美國做產品所賺的利潤并不高，真正賺錢的是服務，所以從1998年開始我們就了解到服務型制造的重要性。什么是服務型制造？我覺得就是為客戶創造價值的制造，而不是傳統意義上將產品生產出來的制造。
到2000年，我擔任美國辛辛那提大學教授，成立了智能維護系統產學合作中心（IMS），發現大學最缺乏的是沒有實踐的工廠，所以我在IMS提出一些理念：第一，我的研究不需要實驗室，因為工廠就是我的實驗室；第二，我的學生必須要下工廠或者去企業做技術驗證，五年的博士生涯必須有一年半的時間下工廠或去企業實踐，他的博士論文必須接受工廠的驗證，如果沒有經過工廠的考驗就不能畢業；第三，我們科研的啟發點絕對不在問題的導向而在機會導向，每個企業都有共性的問題，所以我們就將企業間共性的問題當做我們的機會。因此早在十幾年前，我們就在運用這三個理念的基礎上研究出“工業大數據”，可以說《工業大數據》這本書是在十五年的實踐基礎上總結而來的，經過了時間的考驗。

制造的文化決定了一個國家的戰略發展方向，而不是我們傳統上所理解的制造技術。只有了解了一個國家的制造文化思維，才能知道為什么德國提倡“器匠”精神，日本提倡“工匠”精神，美國提倡“技匠”精神?！肮び破涫?，必先利其器”，德國人把“機器”當做核心，日本把“人”當作核心，美國認為技術可以顛覆制造，所以把“技術”當做核心，這就是“器匠精神”、“工匠精神”、“技匠精神”的由來。因此，世界各國的制造文化有差別但不存在互相比較，制造文化要求各國追求自身的卓越性、影響力、自主品牌。

我覺得中國制造業的制造文化是追求知識性，知識性也可以理解為智慧，知識性從哪里來？知識性是一步一個腳印，通過不斷學習積累得來的，現在面臨的問題是中國制造一直在工廠生產，沒有時間學習，就只能靠大數據。中國的市場之大使得海量數據在中國匯集，從大數據中找尋邏輯，通過大數據驗證來了解產品，有時甚至比產品的設計者更了解產品。比如說高鐵的軸承，因為冷、熱地域差異，需要的濕度、環境、運載都不一樣，如果中國高鐵比軸承制造商更懂軸承，那么制造商就愿意與我們合作。中國只有利用大數據換取知識和智慧，才能夠把制高點拔高，從而實現自主創新。中國制造不能一蹴而就，也不是靠錢就可以解決的，而是必須靠智慧。這就是我對中國制造的期許。
 
CPS——人工智能最高層的智能系統、智慧的傳承
 
2017年3月1日，《信息物理系統白皮書（2017）》發布會在北京召開，可以說從國家層面正式確定了制造業信息物理系統（CPS）總體定位。在您看來，大數據、人工智能和CPS系統等將如何促進制造業轉型升級？難點在哪里？
 
李杰：工業互聯網或者自動化生產系統會產生大量數據，比如說一輛安裝了GPS與傳感器的車，在行駛過程中就會產生相應的數據，數據再通過機器學習的方法算出車輛震動與路況的關系，就能知道路況的好壞。但是現在制造汽車的廠家不會想到利用大數據，他想的就是傳感器、速度、安全等。如果每輛汽車在駕駛過程中的經驗都可以變成邏輯，打個比方車輛行駛到某個地方都會減速，就代表這段路況的實際情形，其他汽車還未到達這個地方前，系統就會告知駕駛員一公里左前方請減速，那么這輛汽車的智能化就不再靠這輛汽車本身，而是靠別人的經驗。數據是本來傳感器就有的，互聯網也是可以加的，但是他基于學習軟件就可以把數據變成邏輯，邏輯變成分享，分享變成傳承。

    工業大數據和人工智能是什么關系呢？人工智能是通過機器學習算法，把機器原來有的智能化變得更有控制性，比如說自動駕駛、無人飛機，通過人工智能使得其控制穩定性更高。數據和工業大數據又是什么關系呢？數據可以通過分類、分割、分解、分析，再分享給別人。工業大數據的目的并不是解決問題，而是一套系統邏輯，數據里面可以產生許多市場的價值。

CPS又是什么呢？CPS是人工智能最高層的智能系統，是知識的模型和可傳承的記憶。例如，無人飛機在飛行的時候，對地形進行了掃描，從而知道不同的地形會因為季節不同而發生不同的變化，就像河流、樹木更容易被雪覆蓋。通過掃描地形，CPS同樣可以告訴飛行員樹與河流、山丘的具體位置，所以CPS是超越傳感器的一種記憶建模，可解決一般人工智能、傳感器解決不了的問題。

可以說，沒有傳感器就沒有人工智能。但是，CPS直接將傳感器進行了歸納，無論有無傳感器都能正常工作。綜合來講，CPS并不新穎，也不高深，只是數據到智慧到傳承的一種觀念。

CPS作為一種看不見的智慧，能為人類避免錯誤并糾正錯誤，現在中國行業對CPS、人工智能、大數據還存在很多誤區。我的新書《CPS新一代工業智能》中提到了很多案例，書中主要闡述了CPS的思維、價值、能力和應用方向，希望能夠啟發讀者去自己領悟，從CPS中找到一個創新的思維。

利用CPS的難點就在于要一步一個腳印的學習數據應該的搜集方式。問題不在于數據量，而在于數據的質量。數據的特征大于數據的參數，最重要的是如何把數據轉成智慧的工藝，這就要靠競爭。雖然我們能夠快速生產數量龐大的零部件來完成指標，但這并不代表我們就具有競爭力，我們必須將投入生產的人力物力考慮進去。
 
服務型制造需要從用戶端尋找價值缺口
 
您怎么看待服務型制造在中國的發展？前景如何？關鍵點在哪里？現在一些國內發展還在2.0左右的企業，該如何彎道超車？
 
李杰：回答這個問題之前首先要明白什么叫服務型制造，服務型制造表現形式有兩種：一種是指產品的增值服務，PSS(Product Service System)，就是創造價值的服務，即產品服務的創新。例如在賣輪胎時提前做好數據顯示輪胎變化情況從而預先計算出更換輪胎的周期，一年可節約3萬元，這就是創造價值的服務。

另一種是指服務型制造，Service-driven Manufacturing,就是制造本身就是一種服務，即很多產品在設計的時候就是定制化的，是以服務為主的。例如尚品宅配，曾是開發軟件設計家具的企業，但是由于國內競爭過于激烈開始轉型為定制化家具。2007年，我擔任中美工程技術服務型制造專家組組長，被派去參觀指導尚品宅配，當時我曾建議尚品宅配創始人李連柱先生要將重心從定制家具轉變為定制生活的感受，要站在顧客的角度去感受。通過采用最先進的虛擬現實技術以及智能化的家居設計軟件，讓消費者在購買前就能看到家具擺放到自家的效果，輕松實現零風險購物，同時實現了消費者的家居DIY夢想，這就是服務型制造。尚品宅配可說是國內比較成功的C2B（Consumer to Business，即消費者到企業）企業。國內企業要做服務型制造必須明確一個思維觀念——要從顧客端去尋找價值的缺口，而不是去看工廠里面應該去做什么。產品與服務，猶如煎蛋的“蛋黃”和“蛋白”，每顆蛋黃都大同小異，但蛋白卻大異其趣，在產品差異不大的情況下，配套服務的差異才是制勝的關鍵。

事實上，工業1.0、2.0與服務型制造的關系不大，重要的是企業商業模式和對人才培養模式的轉變。
 
制造業轉型升級需要高素質人才
 
現在制造業專業人才緊缺是個大問題，培育眾多中國工匠，打造更多享譽世界的中國品牌，是實現中國制造業轉型升級的必要手段。對于先進制造業人才體系的培養，您有什么看法？有什么好的建議能給到現在的高?；蛐袠I，也請談談您個人在這方面的工作構想？
 
李杰：目前有人認為“機器換人”以后便不存在制造人才問題，其實不然。制造業要向價值高的地方轉型，而不是放棄。高附加值的制作工藝往往需要高素質的人才。如果制造業著重生產，那需要的人才就是工人；如果制造業需要文化傳承，那需要的人才就要有智慧。其實人才不是問題，問題是學校如何培養人才。學校相關課程必須符合社會需求，將趣味性與實用性結合，讓學生覺得有價值。

對目前國內高校和行業的建議，總結為三句話：第一，學科內容必須充實，而不再是教科書變成教科書的模式，人才培育不限于使用教科書，要運用實際的素材，要能夠反映出知識的全部，而不只是知識的原理；第二，人才培養過程中，理論和實際不能脫離，學生必須要有實習的經歷。如果說教是學校，那么育就是社會，教育必須結合起來才能成功；第三，學校是學習如何學習（learn to learn） 的地方，而不是只為一紙文憑，學生要懂得學習的方法，思考學習目的，樹立學習的目標。學工程類學科的學生，不要局限在單一的領域，死板地學。此外，人才培養需要教授、企業貢獻一些有趣的思維，讓學生們感受到學習的價值，確立更高的目標。
 
中國制造業的核心競爭力在人、文化和價值觀
 
現在全球整體存在產業鏈價值重心重置的情況，各國又以保全自己競爭力為前提實現發展。雖然這也是一種發展戰略，能幫助中國企業盡快趕上世界潮流的發展，但是您認為國內企業應該怎么做？
 
李杰：從整體來講，每一個國家的競爭力都有變化的阻力和矛盾性。例如德國的國家競爭力在隱形冠軍和學徒制教育上，德國隱形冠軍數量最多，大概有兩三千家企業。德國制造業的強大不僅僅在于設備，而是在于人。德國“工業4.0”的重點是通過“互聯網+制造業”從而創造更多的利潤。

例如日本建在許多國家的工廠都十分先進，其全球化布局遠大于德國。然而日本相比互聯網，更看重“人”的培養。
對于美國來說技術和市場就是競爭力。美國擁有全球領先的各方面技術，這些技術并吸引了各國人才來學習深造，美國政府再通過移民政策留下優秀的人才，如此開放的政策使美國成為了多元文化融合的國家。

中國未來的競爭力應該著重于讓年輕人追求制造的卓越性并提升自身的社會地位。一個國家制造業的競爭力在于人，在于文化，在于價值觀。這不僅要靠社會教育，還要靠大學的基礎教育以及家庭教育來實現。沒有家庭和社會的支撐，中國制造將會成為一具空殼。

 做制造的人必須堅韌不拔。我曾到訪一家焊接工廠，我對廠長說：“要想搞焊接自動化，聞到焊接的味道就要好比聞到回鍋肉的味道。”廠長回復我：“李教授，我們就像是聞到了回鍋肉的味道”，因為這句話，我確認了和他們合作的決心。

制造的文化在血液里面，不在機器里面，也不在互聯網里面，一個不流制造血液的民族，制造是不會傳承的。中國曾經有過這個血液，現在必須把它找回來。

【人物簡介】
李杰（ Jay Lee ）教授現任美國辛辛那提大學(Univ. of Cincinnati)特聘講座教授(Ohio Eminent Scholar and L.W. Scott Alter Chair Professor)，美國國家科學基金會(NSF)智能維護系統產學合作中心 （IMS）創始主任，自2000起領導全球工業大數據分析與智能維護系統技術研發；李杰教授曾擔任上海交通大學特聘教授與上海交通大學先進產業技術研究院首任院長；他是中國教育部長江學者特聘教授與中組部千人計劃專家，德稻創新大師；在2013年他是美國白宮信息物理系統與美國挑戰項目顧問，他的新書《工業大數據》與 《從大數據到智能制造》在中國廣受好評。
 
李杰教授是美國機械工程學會(ASME)及美國制造工程學會(SME)的 Fellow。目前的研究重點是以工業大數據分為主的智能預測技術和產品及服務主控式創新創值設計(Dominant Innovation)，自2000年起和全球90多家國際公司做聯合研發，其中包括GE航空(GE Aviation)、波音(Boeing)、霍尼韋爾(Honeywell)、伊頓(Eaton)、派克(Parker Hannifin) 、豐田 (Toyota) 、寶潔 (P&G) 、日產 (Nissan) 、歐姆龍 (Omron) 、西門子(Siemens)、思科(CISCO)、英特爾(Intel)、固特異(Goodyear)、通用汽車公司(GM)、美國國家儀器(National Instruments)、卡特彼勒公司(Caterpillar)、哈雷戴維森(Harley Davidson) 、阿爾斯通(Alstom)、中船 (CSSC)， 三一重工(SANY)、寶鋼 （Baosteel)），華為(Huawei)，上海電氣(Shanghai Electric) ，上銀(HIWIN), 富士康 (Foxconn) 等。李杰教授突破傳統機械設備故障預測的理論、方法和技術，其技術的關鍵性得到國際學術界的認可與高度評價，被美國財富雜志譽為“21世紀全球三大熱門技術”之一。
 
他是美德工業4.0與工業大數據聯合會議的創始人。他還擔任許多機構的顧問，其中包括美國麥肯錫 （McKinsey & Company），通用電氣數字工廠（ GE Europe Digital Foundry）， 美國 Frost & Sullivan，法國阿尓斯通 (Alstom)、新加坡(SIMTech) 、比利時魯汶機電技術中心 (Flanders Makes) 等。 目前他還擔任英國克蘭菲爾德大學(Cranfield Univ., UK)、法國Univ. of Lorraine，瑞典科技大學(Lulea Univ. of Technology, Sweden)、客座教授與名譽教授。
 
他曾于1998年至2000年擔任美國聯合技術研究中心(UTRC)產品開發與制造部總監。并于1991年至1998年期間擔任NSF項目主任、主持了一系列科研項目，其中包括工程研究中心項目(ERC)、產學合作研究中心項目 (I/UCRCs)以及設計、制造及工業創新部門。
 
從1993年起，李杰教授作為美國專家參加了第一屆到第八屆的中美工程科技研討會(SATEC)，曾數次擔任機械工程組組長；他被邀請在許多國內重大戰略會議上做大會報告，包括中國工程院“制造強國戰略研究”工業局4.0制造特別報告，華人企業領袖高峰會議，亞洲制造論壇, 上海浦江論壇，世紀大講堂等。他長期擔任EMBA主控創新課程特聘教師，包括上海交大安泰學院EMBA、清華CEO班、華南理工大學EMBA, 海爾大學等。