除了芯片，我们还应关注哪些核心技术
最近的“中兴封杀”事件，让国人深深领略了缺少核心技术给企业乃至行业和国家带来的巨痛。除了我们知道的芯片技术之外，还有哪些核心技术需要我们重点关注呢？
超级计算终端
超级计算终端就是一些新的智能化设备，譬如汽车以及穿戴式设备，带芯片的内衣等。这些产品汹涌的势头正在成为我们所熟悉的物理世界的一个新的成员。这些产品的核心都是有一个强大的芯片。传统意义上的芯片王者英特尔公司正意识到，在风起云涌的移动互联时代，它已经不行了。比如，ARM芯片结构，随着以苹果公司为代表的公司突起，正在取代传统的PC时代英特尔的王者地位。
随处可及的超级智能终端，正在突破摩尔定律的芯片所赋予我们的想象空间。摩尔定律曾经预测，每将近两年时间，芯片的计算力会提高一倍，而价格会降一半。这是1965年的时候，英特尔公司曾经提出的遐想。过去了将近五十年，这个摩尔定律还没有看到尽头，即便摩尔定律在纳米级别碰到瓶颈，新的替代技术也正在出现。而且随着IPV6的寻址能力的无限拓展，我们人类可以预想，在未来每一个智能终端都可以有强大的计算能力以及寻址能力，所以物联网时代这两个关键的技术要素已经具备了。
除了芯片技术竞赛以外，在这个行业里，正在进行激烈竞争的还有有关交互式互联进入标准的竞赛。在这里面有一些产业巨头正在形成产业联盟。譬如说三星、Nest以及谷歌公司进行联盟。Nest在2014年被谷歌公司斥资32亿美元收购。这家公司可以提供能源回馈系统，因此在美国有庞大的家庭用户，而这为谷歌公司进入到家庭的能源管理系统提供了一个便捷的通道。同时出现在市场的是苹果公司，在2014年6月，苹果公司对外宣布了Homekit框架。
Homekit框架被整合到苹果公司发布的iOS8系统当中，并且获得了飞利浦、霍尼韦尔等传统产业巨头的支持。苹果公司是希望通过Homekit进入到智能家居领域。在智能家居领域，过去几十年一直缺乏强有力的整合者，随着苹果公司和谷歌公司的强势进入，这样的局面正在被打破，包括海尔公司也成为第一个满足IOS进入认证标准MFi的中国企业。
随处可及的超级计算终端，其实也是物联网领域，最近也在发生一些重大的事情，特别是关于技术的趋势和标准的出现。GE公司正在推出的工业操作系统Predix，这个工业操作系统得到非常多的美国传统企业的支持和加入。GE公司将它定位为工业操作系统，大家知道雄心以及对未来产业影响所在。包括中国华为公司也推出了LITEOS系统，希望在物联网领域占有一席之地，这些顶尖公司在这一方面的布局，正是希望在基本的标准，以及接入的交互式协议占有领先的一席之地。
软件定义机器
苹果公司发布iPhone之后，软件定义机器在工业界引起了大家的注意。这之前，传统的功能型手机是由厂家的功能设定来定义的。苹果发布iPhone以后，它的真正功能设定是用户通过下载软件来设定的，这对大量的工业企业带来了非常大的启发。正因为如此，在通讯时代曾经处于王者地位的诺基亚被迅速拉下马。而代表新的产业思维，用软件定义硬件带来新的功能和功能创想的苹果公司就后来居上赢得了胜利。
软件定义硬件，互惠走出通讯和电子产品，成为工业界的未来和常态，我认为答案是一定的。理由很简单，在今天硬件产品和机械设备越来越低门槛和同质化竞争的时代，真正能够取得差异化优势的是软件。这是未来的趋势，而且各种嵌入式的软件和附加的软件功能，将越来越廉价化，软件产品的开发也越来越平台化，而软件产品的升级和维护也越来越云端化。这一趋势将有助于厂家更快地根据消费者需要，快速推出产品、升级产品，而消费者和工业的用户也会利用这样的优势获得廉价的服务和快速的产品，以及远程的维护服务。
在这个基础上，将来的产品会走向服务化，而这个服务化有两个特别明显的趋势。一个就是服务软件化，第二就是产品个性化。
所谓服务软件化就是那些真正的趋向于标准化和模块化的工业产品，将以服务交互的方式替代过去产品的售卖方式。而在这个变化里，我认为首当其冲是两个行业。一个是汽车行业，一个是家用电器行业。汽车行业，现在打车软件的风行已经让我们看到了这个事情未来的端倪和趋势。汽车行业会不会变成未来的服务行业，汽车制造商会不会变成服务运营商的产品提供方，他们会不会离消费者越来越远？我想今天汽车行业很多人对此都会产生深深的恐惧，因为这将迎来一波来势凶猛的产业革命。
第二个重要的趋势是产品个性化。产品个性化指的是消费者和客户将来可以利用软件平台互联网，为自己的产品进行客户化的定制，并且可以通过远程软件进行维护，来进行产品的升级。那么目前正在出现的是医疗行业，医疗的远程维护甚至诊断。包括我们一般用的家用产品、服装的定制，甚至于化妆品、其他个性化产品都会因此而风行。
知识工作自动化
第三个关键的技术组件称为知识工作自动化，这个概念由2013年麦肯锡公司率先提出。麦肯锡公司预测在未来有十二种颠覆性的技术力量，他们出人意料的将“知识工作的自动化”排在了第二位。在这里知识工作自动化指的是信息处理的自动化，它涉及的范围是非常广泛的，包含常规的互联网信息交互，模式识别、人工智能、机器学习等最前沿的技术。这种新型的基于信息和知识的工作方式，根据麦肯锡估计，未来会产生非常大的经济价值。预测2025年的时候，将产生将近六万亿美元新的经济增加价值，并且创造出相当于超过一个亿的全职雇员的产出能力。
在这一领域，特别要提的就是人工智能。因为人工智能现在被很多研究机构和企业高度关注，认为他是未来真正可以改变人类关键性的技术之一。譬如说人工智能非常重要的参与者IBM公司。他们最有名的实验是在1997年，他们生产的计算机击败了人类的国际象棋大师。最新的成果是智能性的计算机，他们称为人知智能计算机。这个计算机帮助法律服务公司，向律师事务所进行文本分析；包括医院进行医疗报告的分析，已经大量替代了人力，所以人工智能发展对将来人的工作提出了一个新的考验，也是一个挑战。
但是人工智能的发展是跟算法密切相关，而这个算法又跟大数据技术密切关联。所以仅有大数据没有意义，关键是跟算法有关系。在算法突破方面可以这么讲，在工业方面还处于非常早期的阶段，原因是在传统的工业行业，对算法的采纳是并不先进的。那些有大量的生产模拟，包括一些智能的处理算法都是初级的。不管是传统意义上的模拟法，还是现在采用人脑的一些模拟方法，人工智能的方法，都是属于非常早期的试验阶段。应该讲每一个工业企业都在进行算法，就新的算法来更新原有的生产模式，包括对原有的生产和设计进行模拟方面，有大量的空间可以挖掘。
算法会驱动芯片技术的进一步发展，特别是模拟人脑工作的芯片。IBM在这一方面也取得关键的突破。在2014年下半年，IBM对外宣布，他们发布了新一代的，成为神经突触内核的芯片，叫Truenorth，这个芯片采用54亿个晶体管，来模拟人脑神经功能，而不是传统意义上逻辑计算功能。人工智能的发展和芯片技术的交互式上升，也为人工智能的未来持续演进提供了非常强劲的技术基础。在这里特别想提示在工业互联网发展期间，每一个工业企业基于算法的革新最为关键，甚至超过了大数据本身。
跨企业的标准制定
关于工业互联网方面的标准制定，应该讲现在是全球主要工业企业，乃至国家之间竞争的焦点。包括德国在内的这些国家及其企业都高度意识到它的重要性。譬如在上世纪的近四十年的时间里，德国每年3.3%的GDP增长中，标准的贡献率占到了0.9%，仅次于资本投入，而且比国内创新和直接购买技术来的更加重要。因此掌握标准话语权是这些国家乃至企业，他们在未来进行战略布局非常关键的一步。在这一方面美国的企业也是走在全球的前列。
2014年4月，以GE、AT&T、思科、IBM、英特尔五家企业为龙头成立工业互联网联盟，就是在波士顿宣告成立。这个联盟迅速扩大到100多个会员公司，美国的企业在软件、互联网方面具有高度的优势，他们也希望在新的工业联盟这种开放式联盟合作架构下，建立一些新型的实施标准。刚才说GE的软件平台就想成为事实性的工业标准。当然这个领域是激烈的竞争和博弈，国家层面、企业层面都在做着积极的布局，中国的企业一定不能置身事外，一定要介入其中。要对这个标准和技术走向产生足够的影响和话语权作用才行。
工业互联网的系统安全
这个话题极其重要，但是在今天一波一波的热浪当中，大家似乎并没有把它当成一个重大的事件去看、去分析。实际上一系列的安全事件在不断发生。这些年最有名的事件应该是2011年轰动一时的伊朗政府指责美国和以色列编制的木马软件，这个软件通过西门子的核电控制系统SCADA，切入到伊朗核设施当中。这些软件被用来设计攻击管理软件。这种木马病毒被伊朗政府称为数字制造导弹，这些事情或许没有他们讲的这么严重，但是这些事情给我们做了非常重要的安全提示。
在工业互联网逐渐兴起之后，真的要在企业包括跨企业之间获得普及，安全问题必须解决。设想一下，如果这个问题不解决，不仅关系重大的这些设备，基础设施，即便像智能家居、智能汽车这样的领域，都会存在巨大的安全隐患和隐私隐患。
要改变这个系统安全的现状，有几个角度。第一是介入设备本质安全。也就是说设备的本身是以工业用途为使用目的的，而不是获取信息，或者是黑客行为为目的。它需要非常高的安全认证级别，这一方面各个标准联盟可以为自己的接入设备进行安全的检验和授权，就好像通行各个国家和地区的安全认证一样。
第二个就是关于网络的安全。信息的获取和数据的安全必须制定严格的规范，并且采用最先进的技术严加防范。对信息的获取和篡改是很多网络攻击的首要目标。在工业互联网时代这些信息不仅分布在云端，而且也存在于遍布各地的超级计算终端、移动互联终端乃至传感器，因此如何加强软件保护，保证安全级别的可靠就极其重要。
第三个就是有较完备的系统安全应急措施，也就是说当系统受攻击，失效乃至崩溃的时候，要有强大、快速的应急方案和系统恢复方案，使原有的系统可以正常运行，而不至于失效，在这一方面显然我们还远远没有准备好。
机器人改变工业流程
这个话题是时下最热门的工业话题了。机器人出现在工业界是上世纪60年代，世界上第一代机器人就是美国发明的。因为美国当时面临严重的就业压力，以及公会强势的抗争，使得美国企业在使用机器人方面非常的谨慎，没有进入到大规模使用的阶段。直到上世纪70年代末，日本汽车工业迅速崛起之后，才使得美国企业和欧盟企业大量使用机器人来改造原有生产线。今天日本是拥有机器人最多的国家，日本全国每万人机器人使用量高达332台。
这是2012年的统计数据，当时德国的使用量是273台，德国是欧洲使用量最高的国家，而我们国家当时的情况是只有十台。当然这两年中国的机器人使用和发展应该是非常快速的，相关的企业都在引进、制造机器人。像富士康公司已经宣布在2014年就实现了关灯生产这一目标。这在劳动成本居高不下的沿海地区是非常关键的，因为在中国的沿海地区每年劳动力薪酬上涨速度高达15%以上，机器人每年的价格又大幅下降，所以这就使工业机器人大行其道。
但是机器人在中国面临着一个困境，就是大量的高端机器人，还都是全球几大品牌的天下。主要在日本和欧洲的公司手里。一些核心的技术，软件也不是在互联网，而是在基础的减速器、控制器、数控系统，这些领域是传统的工业和智能化的硬件，嵌入式软件的天下。像减速器这一领域，中国都需要进口。而国外公司在这一轮竞争当中采取新型策略，关键部件对中国企业采取高价措施，使得中国企业生产成本居高不下。
举例来说，减速器一项大概就占到机器人产品价值的35%以上，而从国外比如日本公司所进口的减速器的零部件，它卖给中国的价格是他们自己使用价格的三到四倍。所以可以看到工业机器人价格在国内大幅下调，他们就是希望通过这样的方式，能够将中国机器人产业从一开始就甩在后面，通过对市场的牢牢把控，迅速地占领这个市场。加上机器人本身具有的这种智能化的特点，对软件系统、控制系统要求是很高的。所以先占领了生产线之后，才有可能通过软件和控制系统占领中国未来的工厂。
在这一领域里面，我国现在非常重视，但是现状是90%的机器人还是来自于国外进口，国内企业也希望能够快步赶上。对美国企业来讲，随着美国在2011年宣布先进制造伙伴计划，他们叫AMP，也明确提出了在移动互联网的技术基础上开发第三代的智能机器人，包括像谷歌公司也强势收购了很多视觉系统相关公司，希望在这一方面建立全球性非常强大的工业机器人系统。这一方面的布局，目前欧洲公司、日本公司、美国企业都走在最前面。
分布式的生产和3D打印
第一辆3D打印汽车面世，只花了44个小时，用了40个零部件。最低售价1.1英镑。这个小型的汽车正式开启汽车行业新篇章。
3D打印为什么重要？因为他对工业互联网融合所带来的，对未来工业生产方式的变化将是颠覆性的。
首先它将进行线上设计和线下生产的高度融合。3D打印所引发的创客运动正在改变过去的生产方式，每个人都可以在网上购买3D打印机，并且将他们的想法付诸于实践，而且可以实现分布式的生产。使得每一个人的创意构想成为可能。
第二个趋势是创业生产的轻量化，因为3D打印带来的互联网创业，会使创业门槛降低，而且长尾效应能够显现出来，细分业务总是能找到自己的生存空间。
3D打印的第三个重要趋势是生产分包形式的多样化。借助3D打印所产生的各种小公司，比大公司更加快捷迅速。虽然这一类生产制造方式不会马上颠覆大公司的存在，但是可以创造出更多的市场。在大规模制造中间，传统的制造业依旧占据传统的优势。但是小批量个性化的生产，有可能被3D打印所代表的未来技术冲击，乃至替代。
3D的材料，目前还是3D打印广泛推广应用的关键瓶颈。因为3D打印的材料，在强度和刚度力学性能，包括打印产品的粗糙度、防潮性、热稳定性等等还会有很多障碍，尤其是这些材料性能又将进一步影响热处理、表面理化处理、精加工、抛光、镀膜等等后续工艺，直接影响生产成本和效率。不管怎样，这一轮产业发展的大潮，3D打印的确为中国现在出现的分布式的生产，大众创业提供了广阔的空间，而且对原有的一些生产方式，极端的生产方式形成了有效的替代。
人类意识与机器的融合
人类最终能不能用意念直接控制机器，乃至其他生物甚至是人类？这一构想其实存在了很多年，最近似乎在这一领域出现了一些重大的突破。在2010年，几位科学家曾经尝试将印度和法国的测试者连在一起，当单词用脑电波系统转换为二维码，从印度人的脑波输出被传到法国之后，竟然可以重新识别、转化，最后被测试者在法国理解了这个单词。
这种被称为脑机接口的技术已经存在了三十多年。在工业互联网时代，脑机接口技术给我们提供了巨大的想象空间，人类不仅可以和机器产生互动，并且有可能控制机器。更重要的是反过来，机器还可能读懂人类的意念，从而和人类发生深层次的互动、融合。在2014年结束的腾讯WE大会上，日本公司就推出一款脑电波猫耳朵的产品，这一款产品玩法很简单，当人情绪起伏的时候，那个猫耳朵就会竖起来，情绪低垂的时候，猫耳朵就会搭下来。其实是测试人类情绪波动的时候产生的阿尔法波，或者是贝塔波，就是这样简单的操作。
在这背后，显然是人类正在进军脑技术方面的研究，甚至美国总统奥巴马在2013年还亲自批准了一项投资一亿美元的研究计划，称为推进创新神经技术脑研究计划。这个计划的复杂程度，有人说可以与人类的基因计划相媲美。
在加拿大温哥华有一家专注于脑电波技术的创新公司，他们曾经在2010年温哥华冬奥会期间，将超过3000英里范围的观众，用他们的佩戴式脑波控制仪来控制米拉加瀑布的灯光，还有多伦多国家电视台的灯光。这种理念的应用，在工业场合也正在尝试，主要是进行职业安全的监控。譬如一些需要注意力的行业，当人的注意力丧失的时候，就提示他们，包括像汽车驾驶，还有一些特殊的培训行业都需要这样的产品。但这仅仅是开始，人脑的深度研究和开发，将会与工业互联网深度整合，这是我们需要关注的重要的技术走向。
虚拟世界
关于这个概念，德国人和德国企业所定义的工业4.0体系当中的概念，叫数字物理系统。这一全新的制造方式，其实是让我们看到了一个未来的图景。那就是在未来，除了物理世界之外，所对应的整合很多更加全面的信息数字系统，或者是虚拟系统，将和物理世界之间产生高度的互动和相互的关联。GE公司所进行的航空发动机的生产、使用、监控，就是将大量的数据进行收集、模拟和处理。
在未来，我们所生活的物理世界之外，有一个整合了更多信息的虚拟系统，而这个虚拟系统将能够帮我们去预测，帮我们去维护现在的物理世界，他们的预测准确度可能高于我们基于现实的，对信息的预测准确度。因为他们掌握的信息更多，而且因为掌握了全历史的信息，所以又会帮我们进行更加有效的、新的智能化的设计、制造。所以德国人所讲的机器生产机器，在未来也不是一个虚拟的话题，它真的会变成一个现实。那么在物理和虚拟世界之中，谁更加强大？我个人认为虚拟世界将更加强大，而虚拟世界的基础就是数字、信息、大数据和软件。
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