工业4.0是什么？工业4.0的两个误区

工业4.0是什么？很多人认为：工业4.0就是无人工厂、机器换人，机器人将完全代替人类进行生产活动，未来的制造业将看不到人的身影；认为智能化生产、运维等就是人工智能；甚至还有人认为工业4.0等同于美国工业互联网和中国制造2025，对工业4.0的理解存在很大的误区。

本文分析了工业4.0的两个误区，下周会接着分析第三、第四个误区。

误区一：工业4.0=工业互联网=中国制造2025

工业1.0到工业3.0，人类经历了从机械化到自动化，随着技术的进步，制造业升级的浪潮即将到来，而2013年德国于汉诺威工业博览会率先提出工业4.0，被定义为制造业的电子计算机化，包括更高层次的互联性、更智能的设备和机器与设备之间的通信。

将工业4.0=工业互联网=中国制造2025，其实这是一个方向性的错误。三者虽然在理念和方法论上有部分交集，且在技术上也有着相通之处，但从本质上讲，三者却在边界划分、体系架构、技术路径等原则问题上存着巨大差异。

不同点：

德国工业4.0强调的是从下往上的融合，是用工业自动化体系去加信息技术，即“工业+IT”。用信息物理系统（CPS）打破自动化体系中常规的中间件融合，从而简化结构，构建一套灵活高效的信息化体系。因为借助中间件这个中介，不仅会降低系统的可靠性和时效性，更严重的是当系统复杂到一定程度后，整个系统将不再具有驾驭性和扩展性，这是柔性生产、智能制造、智能运维最大的障碍。

而美国工业互联网强调的是将相对独立的工业自动化体系纳入到以云计算、大数据、人工智能等为基础的互联网体系中，是用互联网去加工业自动化体系，即“互联网+工业”。它的核心是大数据、云计算、人工智能、物联网、集群化和开放框架，接入技术设施是4G以及未来的5G、WIFI、企业网等。

中国制造2025则强调的是在现有的工业制造水平和技术上，通过“互联网+”这种工具的应用，实现结构的变化和产量的增加。中国制造2025是在工业现阶段水平和思维模式上寻求阶段内的改进和发展，通过信息化和工业化两化深度融合来引领和带动整个制造业的发展，这也是我国制造业要占据的一个制高点。

美国工业互联网是利用其互联网技术优势，自上而下的实施，其实是“互联网+工业”；德国的工业4.0则是利用其深厚的工业基础，自下而上的实施，其实是“工业+IT”；而中国制造2025其实是“互联网+制造业”和“制造业+IT”，自上而下和自下而上并列进行没有主次。

马化腾提出要做“互联网+”，任正非不认同，提出要做“+互联网”，其实都是一种的理念的两种实施路径和方法论。

而AR+Al技术在工业4.0理念落地中的意义在于：

第一，数据可视化最重要的工具之一；

第二，打通人和机器之间的物理隔离；

第三，走完大数据最后一米；

第四，以物为中心回归以人为中心。

相同点：

德国工业4.0、美国工业互联网、中国制造2025都是在新一轮科技革命和产业变革背景下针对制造业发展提出的一个重要战略举措。三者都注重CPS技术在未来工业发展中的核心地位，在信息化、智能化、网络化、个性化等方面投入大量人力物力进行创新研究。

CPS的上层是物联网体系，CPS是在物联网的基础上增加了物品的控制和自治能力，因此人和物、物与物之间可以实现协同作业，从而实现智能化、集约化等目标。CPS以IT技术和互联网技术为基础，事物之间的信息交互为核心，实现人与物和谐相处为目的。它具有计算、通信、精确控制、远程协作和自治等功能，是智能制造的核心与基础。

物联网可看做CPS的一个简单作用，物联网就是要任何时间、任何地点，连接到任何物体上。同时物联网相当于人的神经，CPS相当于人的躯干和血肉。而物联网的核心是大数据，大数据是一个集物理量、时间量、空间量为一体的多元数据组。采集物联网数据，实现数据配准，从而实现真正的大数据融合处理。

大数据相当于人的大脑，人的神经系统、人的躯干，最终都要传输到人的大脑，然后通过大脑进行数据处理和分析，如果没有大数据，不管是人工智能或者是云计算都将毫无意义。比如在未来，计算机能像人脑那样思考吗？有人说不能，而另一些人说部分已经实现了。但是我们要知道现在正处于这样一个阶段：机器的理解、学习和与世界互动的能力正逐渐提高，只有大数据才会将使人工智能、云计算走向成熟。

误区二：工业4.0=无人工厂

工业4.0是第四次工业革命，许多人认为工业4.0将是智能化的无人工厂，将工业4.0与想象中的无人工厂划等号，这是许多人的一个巨大的误区。

0glass经过长时间的探索和研究，我认为，“人”才是工业4.0最核心的生产资料。

即使未来实现更大规模的工业机器人生产与万物互联，人这个并不会在生产过程被剥离，并且人在产业中依然处于主导位置，关键、核心的工作始终由人所把持与操作。

所以针对以人为核心的工业4.0，我们挖掘出了四大问题，这是面临工业4.0升级所无法绕开的。

第一个问题就是：工业4.0中需要把“人”物化。

将人“物化”指将所有的工作过程标准化、流程化。因为操作的标准与否，是直接影响工厂良品率的。比如在航空维修领域，如果不按标准流程操作、检查，则存在巨大的安全隐患。更别提电力、核电这些对安全性要求极高的领域。

工业4.0中涉及人的领域都存在着以下特点：

1.操作繁琐，流程长

2.对操作要求标准规范

3.效率要求高

4.工作结果安全性要求高

而这些特点恰恰涉及人的弱点：

1.操作繁琐，流程长：人的记忆力难以不出错

2.对操作要求标准规范：人的粗心

3.效率要求高：人的懒惰

4.工作结果安全性要求高：人的粗心

第二个问题：管理者需要管理到员工的工作细节。

传统的产业工人的管理者要管理大量的工人，使用人工监督的方式监督工人的工作，则成本高，数据变形，并且不可持续。

为什么管理人员无法对一线工人实现实时、透明化的管理，其主要原因是在工业4.0中与人紧密相连的数据很难客观采集。而以前的大数据的采集基本是以机器和设备为中心。 

用传统的方式采集“人”的数据会遇到以下问题：

1.进行1对1观察记录数据，形成的数据并不客观。

2.难以长期坚持，不能长期坚持的不是大数据，最多只能称为数据 。

3.即使解决前2个问题，成本也是企业难以长期承受的。

产业工人在工作中也需要进行培训，如果要追求最佳效果的培训，就需要将学习与工作融合。

在传统培训中，人类始终面临着“遗忘曲线”和“721模型”的固有问题，这是要做到高效培训所难以逾越的两个大坑，人固有“遗忘曲线”，721模型也代表着一个同样残酷的事实：传统培训下，个人的知识经验获取仅仅10%来源于培训，传统培训方式最终只给学习者带来10%的经验成长。

可以说，AR技术的发展带来了一个良好的契机，通过对现实进行画面叠加增强的方式，AR带来了一种编辑这个世界的可能，我们可以用双眼看到全新的通过增强的世界。

而AR智能眼镜，则不同于平板手机等设备，而是用双眼通过眼镜直接看到这个被增强的、可编辑的现实世界，目前，AR智能眼镜是增强现实技术最佳的载体。

基于AR技术，0glass有一套获得发明专利的解决方案，此解决方案由“实时指导、透明管理、个人教练、知识沉淀”四大模块，解决了生产、管理、培训、知识管理等四大问题和痛点。

如下图所示：

本解决方案的核心在于，用AR技术和AR智能眼镜，让“信息技术和互联网的触角难以延伸到一线员工”这个久未解决的问题拥有很好的解决方案。

更进一步说，AR智能眼镜是工业4.0落地的一种方式，工业4.0的核心生产资料一直是人，人作为主导者、管理者，必须进行升级，将人”物化"；而将人物化的最佳方式是具备大数据和人工智能技术的AR智能眼镜。