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    當時，智能制作現已成為我國制作強國戰略的主攻方向，國內現已涌現出一批智能制作的“示范企業”。
    智能制作的實質終究是什么？第四次工業革命好像特別著重數字與物理的交融。智能制作是第四次工業革命在制作領域的首要表現，那么，數字與物理的交融是智能制作的實質嗎？非也，交融不過是現象罷了。
    通過第二和第三次工業革命，人們對工程中確定性問題的知道與操控已趨成熟。制作中無論是觸及效率、質量、成本，還是綠色、服務等，都存在大量的不確定性。此外，制作中還有許多問題是非形式的，如一個工廠或車間的節能問題，不只無法用數學模型描繪，并且沒有固定形式。關于試圖明晰知道乃至駕御制作進程的人類而言，非形式、不確定性問題是大的困擾。體系中到底有多少要素彼此關聯，又相互影響到何種程度？
    幸運的是大數據、人工智能等技能為人類開啟了進一步知道和駕御客觀非形式和不確定性的大門。因此，智能制作的實質和真諦是利用*技能（如數字化、網絡化、大數據、人工智能等）知道和操操控作體系中的不確定性問題以達到更高目標。日本前期的智能制作方案之所以未獲得明顯作用，恐怕與當時缺乏應對此類問題的技能（如大數據、人工智能）有關。
    不確定性問題有兩大類。一是客觀不確定性，如加工進程中質量的不確定性，產品運轉功能中表現出的不確定性等。二是主觀不確定性，或曰知道不確定性，首要指制作體系中本來確定性問題，未能數字化而導致人對其知道的不確定性，如企業中各種活動、進程的組織，本來就是確定性的，但由于觸及的人太多，且發生時間各異，若無特殊手法，于人的知道而言紛亂如麻。此即人的主觀不確定性或知道不確定性。為何把主觀不確定性也視為制作體系的不確定性？由于制作體系中也應該包括相關的人。
    企業施行智能制作的要害是什么？要害問題自然不少，此處僅提請人們關注基礎、卻尚未引起普遍重視的問題——數據與互聯。
    無論是客觀不確定性還是主觀不確定性，有了相應的數據就有了知道不確定性的基礎。剖析加工進程中方方面面的數據，有或許使人清楚地發現原先認識不到的影響加工質量的要素；把握企業各種活動的相關數據，方能下降知道的不確定性，并且能使新的活動更有序、使相應的決策更合理。至于非形式的場景，更需求憑借數據剖析。
    欲獲取數據就需求互聯。互聯首先指收集制作進程中的物理量（如在設備上裝傳感器），剖析這些數據就或許更深刻地知道其不確定性，并有或許發現看起來無關的某些物理量之間存在的某種關聯。互聯自然也應該包括由人決議的各種活動之間的相關數據銜接，其條件是相關的活動一定要數據化。
    互聯的概念不能于企業內部。要有“企業生態體系”的認識，便是說“體系”的觀念不能局限在企業內部。供應商、客戶等組成企業的生態體系，企業生態體系中的成員應存在某些數據的互聯和共享。現在就有“數字供應鏈”的概念，即企業之間不只是物料的供需，還存在數據的供需。一個好的企業生態體系中應該包括“數字生態體系”，或曰企業生態體系中要著重數據互聯。
    互聯的認識乃至促進企業家和工程師們從頭定義行業的邊界、產品的功能邊界。如做智能彩燈的企業需求考慮燈與文娛設備之間的數據銜接，轎車業需求考慮轎車與才智城市之間的數據互聯。
    人機智能年代正在到來，智能制作未來的發展將怎么？當時，相對容易推測的是，“知識工程”將發揮越來越大的作用，工程師的大部分腦力作業或許被智能體系取代；虛擬空間與實際空間的界限將越來越含糊，增強實際（AR）、混合實際（MR）技能將在更多的場景得到應用。難以推測的是，在制作體系越來越“智能”的時候，人的作用將怎么定位和發揮。對此，咱們只能跟著時間的推移，在實踐中探尋答案。
    什么是智能制作的路徑？這是政府、企業家以及研制人員要特別重視和考慮的問題。當下如火如荼的“機器換人”“百萬工業企業上云，施行百萬工業APP”等都在進行這方面的探索和實踐。終究的答案是什么？現在還不得而知，但有一點是可以必定的，智能制作必須依賴很多基礎的智能技能與工具，如傳感器、物聯網、智能數控體系、大數據剖析工具、智能軟件等，在這些領域中實現重大突破、占據制高點是建設智能制作強國的條件。咱們要時刻清醒地知道到這一點。