【数字孪生】数字孪生与创新是我们弯道超车的机会吗？为什么要弯道超车？

2018 年 6 月 4 日 产业智能官

原创：宋华振说东道西

1.我们真的在搞智能制造吗？

前几天看到朋友圈某位朋友发的感慨，自己写的东西被认为太专业，领导会看不懂，他觉得那么这样不懂基本概念的人如何指导智能制造呢？其实，我也有同样的感慨，具体事宜此处不表-因为我也的确承认应该写的通俗易懂。

1.1我们有创新吗?

我当时写的是建模仿真应用，只是概念性，但是，这使得我突然意识到了一个很严重的问题“我们是在创新吗？”—因为如果我们真正在做自主创新的话，我们应该会需要使用到这样的建模仿真工具来对构建数字模型，然后仿真以实现最佳的工艺或策略的预先测试与验证，后来想了想很多我们的制造业其实都是“拷贝”的，当然了，必须承认这是一个过程，我相信日本人、德国人都会经历这个过程，但是，在一个真正具有竞争力的企业、一个自主自强创新赢得全球竞争力的国家而言，必须是要有自己的创新的—创新有丰厚的回报，就像今天我们在芯片领域受到的制约，如果我们自己有这方面的能力，我们可以不用缴付那么多的专利费，而使得我们产品更具全球竞争力。

1.2数字孪生的流行

今年汉诺威展上，我的朋友史扬在展馆参观时还给我发微信谈到感受，他发现Digital Twin非常之流行，而我对此也不甚了解，因此，前天晚上与赵敏老师进行了沟通确认我的想法，因为实际上在我们的应用项目中已经有很多采用这种方式进行机电装备的开发，例如：机器人惯量前馈、印刷套色、液压传动、防摇、动态定位等系统。想与赵敏老师对数字孪生的边界进行了解，得到了赵敏老师非常专业的指点。

1.3创新的过程与方法

赵敏老师给了我些启发，一个机电系统的设计创新首先是要了解需求，客户需要什么？然后看功能定义、系统级的规划、子系统的规划、定义目标，我们要干什么？例如：所谓的车，把人或物从一个地方运到另一个地方—这就是目标功能，然后是用什么方法的选择，例如采用发动机，也可以是电动方式（选择什么技术方向这取决于技术成熟度与经济性）,如果采用燃油发动机驱动，然后再去具体设计机械构造，电气系统、感测系统，这里可以通过数字方法进行仿真验证，再到硬件系统上去测试反馈，进行集成测试等，这是典型的V-Model开发，机电开发的方法有很多，V-Model是比较常用适用于机器与系统开发的。

图1 V-Model开发过程

如果你是一个这样的流程，你就类似于“不忘初心“的方式设计，那么你对目标、原理、方法、构成是非常清楚的，对于系统的运行、维护、升级也是能够持续的，而如果仅仅是抄袭的那么就会造成：

（1）.知其然，不知其所以然，那么你会无法达到最佳的效果，你永远和别人的机器有差距。

（2）.缺乏完整开发，也使得工程师无法解决现场的问题，仅仅靠各种运气的方式去测试；

（3）.花费非常久的时间却无法达到高的运行状态，导致机器无法成为你竞争力；

2.Digital Twin潮流

建模仿真在机器设计中能够带来非常多的好处，最大的好处在于虚拟调试，我们知道，大量的工艺并非是机器设计一蹴而就的，必须通过大量的测试实践才能去解决，这就是质量迭代的过程。

在过去CAD/CAE/CAPP等软件在产品设计阶段即提供了强大的支撑，而在运行阶段也有诸多软件提供仿真、分析，在维护阶段也有各种软件，而到了智能制造时代，一切的数字化使得产生了Digital Twin的概念-这个概念是奠定在数字设计、生产、运营维护的全生命周期的总称。

图2-德勤对数字孪生的理解（Source:DelottieUniversity Press）

图2与图3是来自德勤大学对Digital Twin的理解，比较直观的描述了Digital Twin的全貌.

图3-数字孪生的全景架构（来源:德勤）

可以看到，其将生产制造分为了物理（Physical）和数字（Digital）两个世界，在物理的世界里的工作包括了物理的对象如机传感器、执行器、机器、控制器等实体对象，而在数字世界则是由数据融合、数据分析以及智能（Insight-洞见）构成。

这里又要回到智能制造所谈及的“个性化生产”，因为个性化生产会带来巨大的挑战：

开机/换装会造成浪费在个性化生产中会被放大；
面对新的加工对象其工艺参数需要据此调整；
新的流程需要重新的生产装备组织；

那么我们希望能够在一个虚拟的世界中，以不消耗实体原材料、机器与机器以及与人的安全、超限条件不具备等情形下能够对工艺的参数、路径、策略进行仿真，并达到与现实物理实体理想的状态再下载到物理设备上执行，这样可以大量降低原材料的成本、避免危险的发生，并确保设备间的高度协同，使得生产达到最佳的状态。

3.Digital Twins在机电设备研发中的应用

数字孪生的应用场景比较大，包括了在前期的生产设计、造型、工艺辅助，以及生产制造、维护等制造业的全流程均可以被纳入建模仿真，这次我们仅就机器开发中的数字孪生做一些分析。

记得去年一个朋友专门打电话说看到我们的系统提供FMU/FMI支持，觉得非常厉害--其实那个时候我对FMU和FMI还没有概念。

图4-机电设计中的数字孪生的架构

图4是一个机器设计的场景，这里我们可以看到V-Model的系统设计阶段即可以采用建模仿真软件，图4中我们看到了FMU/FMI，分别是什么呢？简单介绍如下：

3.1FMI之产生背景

图5-FMI产生的背景

对于机电系统的开发而言，可能会使用到多个供应商的不同工具，而FMI-Functional Mock-upInterface则是以实现模型交换与动态协同仿真而开发的，FMI这个词翻译就是“功能打样接口”—即在数字环境中对生产进行“打样”来自于各种生产场景，如印刷打样、塑料件打样、服装打样等。

如图5所示，典型的像汽车的设计，包括了机械、液压、电控、安全、塑料、悬挂等多个系统，而其设计自然需要用到不同的软件，而这就需要如何将不同的仿真进行集成，并在控制器以及执行机构（发动机等）上执行，并给予反馈，实现硬件在环、软件在环等测试，而不同的软件应该有一个统一的接口，这就相当于OPC UA为不同的厂商设备提供了统一的语义互操作接口规范一样，FMI也扮演这样的角色。

3.2FMU是什么？

所谓的FMU-Functional Mock-up Unit就是采用FMI标准实现的模型组件，一个FMU由XML格式的描述文件和C或二进制代码构成。

图6-FMU的主要作用

图6所示，FMU目的为了模型交互（Model Exchange）和协同仿真（Co-Simulation），即FMI定义了一个实现功能打样FMU的接口标准。

就是为了让不同的建模仿真软件与物理的控制系统、驱动、机电对象可以相互实现接口，这个为了Co-Simulation-多态的调试问题，而这个接口是基于XML的标准规范而编写的，类似于OPC UA定义了通信的语义、或者Administration Shell定义了管理所需交互的数据统一接口与规范。

图7-基于FMU/FMI的开发

图7显示了FMU由模型描述和代码构成，而模型描述则采用XML模式进行规范定义，属性、类型、缺省、供应商、模型变量等内容。

图8则显示了几个不同的设计单元通过FMU/FMI来实现模型交互以及联合调试。

图8-通过FMU/FMI实现模型交互与协同仿真

也即，通过FMU/FMI，对于机电一体化装备设计的企业而言，可以实现基于多个对象的建模仿真，并进行联合仿真生成机器的机械、控制、工艺的最优，节省成本，缩短研发周期。

3.3数字孪生能干什么？

图9-建模仿真对于机电设计的帮助

Source：Simulation und Visualisierung imMaschinebau;VDMA Trendbefragung 2017;N=58; Mehrfachnennungen möglich

图9是VDMA关于数字孪生介绍中应用场景的分析，从VDMA的研究可以看到，Digital Twin在虚拟调试、结构、流程、运动学轨迹、机电一体化对象、制造过程（排产、策略）等是建模仿真的主要应用场景，也是增长最快的场景。

3.3.1.虚拟调试

虚拟调试是最直接的应用，在很多机器的开发过程中，传统的机械设计都是先设计出机器的机械结构，并加工组装为一台机器，开发了电气系统程序，然后联调，带负载进行测试，这个过程往往要消耗大量的时间在调校机械，并且消耗大量的原材料进行实际的物理测试。

而基于数字孪生，我们可以将大部分的调试在虚拟环境中来实现，这样在接近最优化的参数后再下载到控制器来带载调试，这样可以通过反馈结果来在线优化参数，实现最佳的调试。

图10-贝加莱建模仿真开发实现

可以节省大量的材料测试成本，在很多行业，这意味着非常大的成本。

3.3.2全局优化

通过Digital Twin，如图11在自动化、机器、过程与工厂级的全面仿真，由于有FMU/FMI统一的接口，各个仿真软件的结果可以互相交互，进而能够为整体的协调奠定基础。

图11-贝加莱提供从硬件、机器到工厂不同层级的仿真接口

由图11可以看到在贝加莱的Automation Studio控制系统开发与MapleSim、MATLAB/Simulink、Modelica，以及工厂级的WinMOD、ISG、IndustrialPhysics都可以建立接口连接，通过FMU/FMI可以实现与不同的建模仿真软件进行联合调试，并将代码直接到PLC上运行，实现硬件在环的测试。

我们所说的Digital Twin就是如何在虚拟与物理对象间进行协同，通过硬件在环Hardware in the Loop来实现对虚拟控制参数的优化，包括了控制器、驱动系统的运动控制，也包括了最新的SuperTrak这样的对象。

图12-SuperTak可以实现建模仿真，与机器人配合进行生产

图12显示建模仿真可以对生产的组织进行仿真，对不同的尺寸规格的瓶子的灌装过程，机器人旋盖与输送系统之间可以进行协同，匹配工艺参数（速度、扭矩与位置的匹配）。

3.3.3基于复用的组件模型开发

对于长期的机器开发而言，建模仿真还可以实现专用的机电一体化对象模型的开发，比如：张力控制、多温区的PID调节、惯量前馈，这样可以开发出可被复用的通用组件-Components Based Development，这是在软件工程中的复用与组件技术，如图13可以针对注塑机对象开发诸如mapp的射胶、熔胶、同步、开合模等应用对象，可以使得其适应于多种材料、加工工艺，使得机器具有强自适应性，并能够快速开发机器的整体应用。

图13-注塑机机电对象

图14-为复用而开发的mapp机电模块

鉴于数字孪生在机器设计中有非常多的好处，篇幅不宜过长，今后可以慢慢写，毕竟，技术是一方面，可以慢慢交流，但是，最为重要的是我们要明白，创新需要工具—如果我们都没有使用这些工具，很有可能我们并没有创新—因为，在很多时候，我们是采用了所谓的“逆向工程”，省略了V-Model中的很多环节，这些环节使得我们知其然却不知其所以然，工匠精神—在没有前提的条件下，是无法培养的，创新，在没有客户需求、机理分析、建模等过程是无法真正实现超越的。

4.创新才是真正的弯道超车

我们总是想“弯道超车“—但是却不愿意脚踏实地，总是希望走一条捷径，例如：我们想走电动汽车，因为觉得燃油车这个方向似乎已经被德国人、日本人给发挥到极致了，然后我们去发展电动汽车，但是，我们发展电动汽车却就是买来各种东西组装，有骗补的，这刚刚说到比亚迪的业绩因为补贴退出而极大的下滑。

弯道超车-是非常困难的，因为，你得有更好的驾驶能力，你的驾驶能力都不强，如何弯道超车？F1赛车在过弯的时候速度都能达到220公里甚至更高，你想想你的车有这么好的性能吗？你的驾驶技术能比舒马赫更娴熟吗？

有人提出“换道超车”--这对于Innovation的能力要求更高，如果连基础的全局设计思想都没有，工具都不会使用，谈什么弯道超车呢？

4.1知行合一与数字孪生

就我和赵敏老师的交流，还提到了王阳明心学-知行合一，我觉得赵敏老师这个比喻非常恰当，即，“知”可以被理解为虚拟世界，而“行”可以被理解为物理世界，阳明先生说“知之真切笃实处即为行，行之明觉精察处即为知”，也就是说，理论指导实践，实践反馈又来优化理论，两者之间为一体，均服务于“致良知”—你可以理解为这个良知，即为“本心”—创新的源头，是为了解决客户的问题。

那么，我们就可以理解Digital Twin是为了解决客户的问题，而采用的一种解决问题的方法系统，那么，在过去有各种CAD/CAE/CAM/CAPP等软件，本身就是在完成Digital Twin的事情，而今天面对数字时代，需要更多的软件的协同开发，那么，就会需要按照数字时代而统一命名为“Digital Twin”。

4.2工欲善其事，必先利其器

把车做好，才能弯道超车—因为，当你走在正确的道路上，中国的优势才能发挥出来，因为全世界也没有像中国这样的优秀条件，那么大的市场让你可以测试验证你的产品，国家给了那么多的政策鼓励，资金的支持。

术业有专攻、工欲善其事，必先利其器—Digital Twin是一个可以让我们真正实现弯道超车的时代—Mcrazy在上周和我聊到这个话题时如是说。

5.应用案例：

基于建模仿真的岸桥防摇系统设计

图15-基于建模仿真的防摇系统设计

在集装箱吊装过程中，岸桥的钢绳会因钟摆效应而产生摇摆，这个摇摆会使得集装箱定位到货车上或堆放花费更多的时间，如果能够让其时间缩短—通过抑制摆动，那么，对于大型集装箱船可以装载18000个标准箱的规模的港口吊装过程而言，如果能够为每个吊装过程节省10-20%的时间，那么它会让一个港口每年的吞吐能力大幅提高，进而带来贸易额的增长。

图15是基于Automation Studio与Simulink仿真而设计的防摇算法，通过对岸桥的吊装过程中的机械尺寸规格、受力模型、牵引运动、速度位置反馈等纳入仿真，进而对如何抑制摆动产生控制的驱动参数进行调节，进而降低摆动和达到快速的定位。

相较于传统的防摇系统，这个最先进的电子防摇系统可以提升20%的效率，而其完全基于建模仿真来实现，并且，这样的模型可以同样被应用于钢厂的天车系统、大型履带吊的吊装摇摆抑制。

为什么要弯道超车？

原创：宋华振说东道西

写一篇文章很困难，要折腾好久，要学习组织图片，因此产量很低，昨天写了篇《数字孪生与创新-是我们弯道超车的机会吗？》，老许同志谈到“弯道超车”这个词，就说应该写一篇《为什么要弯道超车》，觉得也是，如果可以简单的话，十分钟写一篇稿子就能说明的问题，为什么要花费那么大的精力呢？郭老师就是榜样，随时记录自己的想法，对问题的认识，经常写一篇。我看看中午45分钟能否写完一篇。

一、弯道超车反映了什么？

弯道超车反映了我们对于自身的不自信，因为只有不自信的人才会去“超车”—就像一个人受到了欺负，暗暗发誓说一定要混出个样子，老子要有钱，让你们都尊敬我。

其实，我们经常说国外在技术上卡脖子，其实，这个就是缺乏合作精神的，要说起ASML的光刻机，这个机器别说你中国现在造不出来，美国人、德国人、日本人不一样造不出来吗？那不是大家都会被卡脖子，那德国有很多隐性冠军企业，他们都是占据着细分领域的领导地位，那他们卡了谁的脖子了？

不要以为周围都是敌人，你用敌人的心态看待周边，人家也就必然以这种态度对你，你的感受来自于你的心的映射而并非一定是实际情况。

我们要自强那是显然的，但要保持心态平和，不必动辄人家卡脖子，我们要超越干掉他们。

二、弯道超车有什么危害？

1.等同于应试教育的弊端

就像我们的论文与专利申请量已经达到了全世界第二了，但是，却没有看到你在创新方面有什么特别的作品，这种超越就像是考试，拿了人家的一些指标来衡量，然后根据这些指标去套自己的成绩，然后就是看发了多少论文，有多少专利，产量达到多少，但是，家电你把人家干掉了，你明白为什么了吗？因为，你是抄袭的，你前期的研发就没有投入，当然你可以低成本干掉人家。

就像锤子罗永浩吹牛逼他如何超越苹果，其实，整个智能手机产业链都是受惠于苹果，由于苹果在前面带路，使得智能手机在生产制造的原器件成本、工艺成熟度、产业供应链成熟度、产业工人的能力等全部被提升了，而这个资源被其它智能手机厂商所应用了，因此，他们成本降低了，要知道，没有苹果在前面趟这条路，后面的企业根本就不可能造出这么便宜的手机。不要总用一种对待敌人的眼光看待国外企业的竞争，是他们在开创一个产业的兴盛，大家共享科技的成果。

弯道超车就会立很多项目，然后定义为要超越的方向，给一些企业大量资金去攻关—我看啊！这个就是上下其手的机会，为了拿课题，拿资金，各种所谓高大上的词，所谓的验收也都是你好我好大家好—与真正的研发创新攻关似无多大关系。

我记得很多年前看新加坡大学辩论赛，有个叫蒋昌建的辩手是复旦大学的，那个时候的题目是”人性本善还是人性本恶？“--我只是记得”善花开善果，恶花开恶果“，有时候就是这样，好的政策能够（例如考核制度）能够让人向善，而不好的制度把好人给扭曲了，我向来相信人性本善，也不相信阴谋论，但是，我却相信不好的制度会让人产生投机主义思想。

2.弯道其实很难超车

我们说超越，肯定不是在高速公路上开车，因为那里有限速，而且人家也不在乎你超越，体现水平自然是到F1赛道上，直道速度可以达到450kmh，过弯速度220kmh，你的车要足够好，而且有好的进展策略，现场动态的调整，过弯时瞬息的把握，其实，弯道超车一般都是强者超越弱者很轻松，弱者超越强很难，你看到的F1赛道上的超车都是类似于舒马赫这个级别的精彩表现，你很难看到排位在10名以后的赛车手能够轻松超越的。

换道超车—那更难，因为，对于一个以Follow为主的人，缺乏完全自主规划系统能力的人而言，换道的风险其实更高，至少现在你还有的模仿。

3.忽视了做事业的本质

做产业，说小了，是为客户服务，说大了，是为人类谋取福利，就像佛教的人天乘说求福报，小乘度己，大乘度众生，你有多大的格局才能做多大的事业，拘泥于超越别人，求个面子，容易扭曲自身的修为，对事业的专注，不是弯道超车，而是容易走弯路。

明心见性，去除思惑、见惑才能证悟得大智慧，做人做事都是如此，对个体如此，对整体亦是如此。

三、什么是正道？

其实，我们不要超越什么美帝、英帝，我们只要把小事做好，把客户的服务好，真正的从原理性入手把握一项技术，就是正道，这个客户不仅是本土客户，也包括全球客户，一个经历过全球市场考验的企业才能真正成为强者，因为，他能面对不同环境的挑战生存发展。

1.传统文化要发扬

昨天傅老师转发了丰田纲领，我们可以看到，其实，儒家思想对于丰田管理有非常大的影响，包括最近看阳明先生的《传习录》，以及《阳明学与日本人》，我们会发现“致良知”就是我们要去达到的，止于至善也是我们要达到的，而“知行合一”就是我们的方法论，“知之真切笃实处即为行，行之明觉精察处即为知”。在《菊花与刀》一书中我们可以看到，日本人在东方哲学与西方哲学之间获得了比较好的平衡，即保持了科学的方法，也保持了追求修为的道德层面追求，当然了，既保持了文明，也有兽性也是一个巨大的特征。

我们要去寻找到自己适合的认知论，方法论以及科学的工具，创新不仅是技术，产品，最为重要的是思想层面的认知，哲学的体系构建，否则，我们将总是不能走在正确的道路上。

2.服务于客户才是根本

我们不在乎是否超越，我们只要精一，我们专注于为客户提供最好的解决方案和产品，我们寻求跨界的合作，都是为了服务于客户的利益，这个客户可以是个体的（2C），也可以是企业的（2B），我们只要获得了市场的认可，我们自然就能达到超越，正所谓“夫不争，天下莫有与之争”。

其实，那些提“弯道超车”的，你会发现一般不是企业—而是官员或者一些所谓的专家，从其简单的出发点来说，我们不能质疑其家国情怀，要让国家发展，但一方面急功近利，容易扭曲，另一方面，则体现缺乏对市场运行规律的认知，缺乏市场思维，而又不乏其中投机主义走政治正确路线，看上去我们要超越欧美日本，维护国家荣誉，其实，真正维护国家荣誉的却是华为、腾讯、振华港机、金风科技等这些不提弯道超车却踏踏实实做研发的企业，还有屠呦呦、袁隆平这样的科技工作者。

3.教育

写道前面的文章时，有朋友就留言说建模仿真很难，成本很高，其实，并非如此，这是因为缺乏熟练的使用，工程师最为重要的是使用工具，其实，这些工具在国外用的比较多，我们之所以用的少是因为企业研发基本都是Copy，因此，没有原创性，也就很少用，大学里也仅停留在研究。

不是建模仿真的工具，而是创新的整体，从需求、概念、原型结构、子系统、建模仿真、单元测试、集成测试…整个过程，包括最初对问题的认知，对解决问题的思路和方法的建立，对工具的使用其实并非是核心问题，全面而系统的解决问题的过程就是一个创新的过程，并非冒出一个点子叫创新。

而这个科学体系的建立是创新，但对世界的感知、学习、提问、协作、规范这些非科技范围的人文、思维方面的训练在今天我们看来更为重要，包括对人性的理解，对善的追求，对修为的训练，让人和谐相处，团队合作则再更高一层的需要。

中午休息时间，就这么多吧！总共写了30分钟。以我全拼打字180字/分的速度，这还算轻松，晚上再配图发吧！

早上已然醒来很早，做了些调整，希望更为平和，不要那么激烈--让我们多思考，而不那么充满阴谋论，为世界创造价值才能赢得尊敬，也能赢得市场，为客户创造价值，才能赢得信任，为他人考虑，才能获得人生升华。

人工智能赛博物理操作系统

AI-CPS OS

“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。

AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。

领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：

重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？
重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？
重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？

AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：

精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。
高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。
边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：

创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；
人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。

给决策制定者和商业领袖的建议：

超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；
迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新
评估未来的知识和技能类型；
制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开
发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；
重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临
较高失业风险的人群；
开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。

如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！

新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。

产业智能官 AI-CPS

用“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能），在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。