Robert SCHMITT：要把“物”连起来，才能从中获得利益

“数字化更多的是探讨到我们收集到的这些数据，从数据上可以带来什么样的有效性以及对网络能够带来什么样的发展”，1月13日，弗劳恩霍夫IPT（人工智能研究所）所长 Robert SCHMITT在“2018中国制造论坛：全球制造业变局下的新产业革命”上如此表示。

Robert SCHMITT：非常荣幸，我今天很荣幸来到这里。我本人也是一位专家，今天有很多专家在这里，第四位专家已经和大家提到了物联网，包括业界的一些趋势，根据我个人的想法，我觉得我们现在是在人工智能的前沿。以前我们成立了人工智能的研究中心，当时我们很挣扎，因为当时存在着数字化和手工操作的电脑，我们希望对所有的东西都进行计算。每次我们谈到数字化，我们可以看一下现在甚至是手表都已经走向数字化了，数字化一直都在不断地支持各种技术的发展。根据我自己的想法，以及根据在座的很多德国的业界专家的想法，我们觉得数字化更多的是探讨到我们收集到的这些数据，从数据上可以带来什么样的有效性以及对网络能够带来什么样的发展。在德国，我们的业界发展很快，有很多上市公司，包括比较知名的公司，像今天早上也有很多的讲者提到，在德国我们有很多中小型的企业，他们现在在不断发展自己的技术。

首先我们来整体看一下整体定位，有一些技术的领先者。有些公司，他们现在已经有了很多技术的领先研究，但是在几年前他们就开始寻求物理学方面的研究，这些公司现在开始更多的寻找这种通讯技术方面的专家，因为他们觉得他们已经越来越接近于拥有工具，但是这些数据，包括与工具的结合，以及在生产过程当中的结合是更为重要的，所以他们在寻求信息技术的解决专家。

人工智能应该如何使用，人工智能只是其中的冰山一角，它就像手机，包括像人工智能、云计算、机器人当中的一个环节而已。像在德国，我们是一个以工程为主的发展国家，像我们现有的汽车行业的发展，对我们来说我们要非常清楚地了解到现在整体实际的影响，然后进入到材料，有好的机械设施，建立起生产系统，最终它能够带来有效的生产。有些时候当我们可以看到柏林的机场，我们还要花更多的精力做自动化以及智能化的连接，但是世界已经发生了很大的变化。刚才有好几个讲者讲到了中国的变化，格局越来越紧，我们要解决的问题不仅仅是结构性的数据，以及规划阶段和执行阶段，包括生产阶段、服务阶段所需要的结构性数据，我们现在还要更多的来探讨一下我们如何帮助我们更好地缩短生产周期。这里就主要包括两个部分，现在我们已经有了一些灵活的生产安排，同时在生产系统当中也要进行灵活化，包括柔性化，如果我们有非结构性的数据，如果我们都不知道机器是如何应对这些非结构性的变化，我们就要使用相关技术。比如人工智能就能够帮助我们解决这些非结构性的数据，有些汽车公司将这些数据或者人工智能来进行设计，只要在上面进行一些有效的数据整合就可以带来更快的生产周期的提升，同时你还可以使用不同的来自于人工智能的范例，能够帮助你实现比如说汽车的整体车身设计，还有框架的设计。当然还有其他部分，比如在一些情境当中，像机器，包括机器的一些行为，一般来说机器是没有一个分析模型的，但是我们想要知道如果我们要使用不同的材料，包括使用不同的技术、不同的生产批号，对机器会带来什么影响，现在有很多公司已经多多少少在使用某种形式的人工智能来帮助我们更好的了解机床以及工具对不同材料的反应。

我有一些学生刚刚做完机械工程方面的硕士学位，今后他们将会和我们更多的探讨到齿轮的模型，包括材料的模型，包括各种各样的新技术。现在我有一些学生是用开放性软件工具建立一个数据集，最终就可以帮助我们实现机器人的控制，而他们使用了大量的工具，能够帮助我们更好的来进行不同的测量、维度的区分，最终能够帮助我们更好的让机器人来完成测量的工作。

这背后的工程、机械的原理到底是什么？就是说我们以前不需要再了解机器人每一个动作，更重要的要能够了解整个生态系统，并且能够了解到我们到底需要什么样的数据，同时如何对这些数据进行结构化的布局，我觉得这些都是非常重要的。从这个角度来说，西门子还有其他的公司，他们正在将这样一种做法能够真正的融入到他们的生产环节。

第二个部分，你所提到的问题是更复杂的。因为在德国整个业界发展差别比较大，像很多中小型公司，即使他们非常成功，他们主要的一点是他们保持信息的机密性，如果你布局了一部分某种模式的人工智能，你还能够更好地保护你自己的知识产权，同时通过知识产权来赚取相应的利润，这是现在比较大的一个挑战，也是现代社会比较大的一个挑战。现在有些公司要打开自己的保险箱，但在开放的同时又要抓紧知识产权的控制来保持盈利，同时他又希望能够从公司这里获得直接的效益。

你刚才讲到德国工程师协会发表了一份参考模型，叫做工业4.0的参考模型，里面提出了一些想法，有三个维度：第一个维度是技术上的问题，比如从协议、各种动态，这是技术上的。第二个模型上的问题是创造价值的价值链，在价值链当中，你是生产、制造还是提供服务。第三个维度，在这几个模型是最关键的，你是负责这个机器当中的传感器还是提供整台机器，我们公司必须要了解在这个生态系统中你发挥什么样的作用，也要学会怎么样从生态系统当中获得最大的利益。如果能从生态系统当中受益，我们要更多了解周边的社区，整个网络，了解其他的行业，找到生态系统扩大的机会。

中国和德国还是有相似之处的，从制造业和制造设备系统方面有相似之处，美国人发明了互联网，但是德国发明的是实体，我们一定要把互联网利用起来，物联网你是没有办法直接用的，但是如果我们能够把物连起来的话，所有人都能从实物当中获得利益。

在我看来，如果是人工智能，你就要跟自然智能相辅相成，自然智能来自于什么地方呢？来自于教育，我们要使用一家公司的资源，但你如何来赚到资金，这实际上就要用大学，大学可以把资金转为知识，知识转过来变为你的生产力，在这样的环境当中你不需要自己去做研究，你可以仰赖各种伙伴的关系，必须要理解清楚这家公司的需求在哪里，然后你可以寻找这种技术解决方案来满足你的需求，这个公司可以借助合作的模式、协作的方式，这样的话能够把这种知识转化成为金钱。所以说我们这个资金要投向研发，研发再把资金转化为知识，反过来再反哺企业，这确实是一种互补型的关系跟佛山的高等教育机构的关系，我觉得这是一个正确的方法，如果一个公司只有一个电话号码，你当然可以降低你进入的壁垒，这是我的看法。