【智能制造】针对设备联网率低，探索电子行业工业互联解决之道

2017 年 12 月 8 日 产业智能官 赵野

2017年9月26日下午，工业互联网产业联盟（以下简称“AII/联盟”）在江西省鹰潭市成功举办了工业互联网垂直行业应用研讨会。会上，中国信息安全研究院智能制造业务市场总监赵野与大家分享了电子信息行业互联现状、工业互联案例以及中国信息安全研究院在工业互联网的探索和实践。

来源：工业互联网产业联盟（AII），以下是PPT全文，敬请阅读。

电子信息行业部分企业现状调研：

1、深度调研集团内外相关企业，从软硬件协同情况看，大部分中小企业设备网络化及软硬件协同方面存在严重的确实；

2、设备互联化方面：75%的示范企业还未开展设备互联应用，主要的大型企业在关键工序上开展了应用；

3、示范企业联网率较低，关键工序之间的网络化应用并未有效集成；

解决之道：工业互联，围绕设备互联、信息化及软硬件协同来展开，发挥工业云的核心价值功能。

（完）

人工智能时代的机械故障诊断

西安因联信息科技

1、人工智能在机械故障诊断中的应用方向

所谓机械故障诊断，就是通过机械运行中的相关信息来识别其技术状态是否正常，确定故障的性质与部位，寻找故障起因，预报故障趋势，并提出相应对策；它以故障机理和技术检测为基础，以信号处理和模式识别为其基本理论与方法。一般的机械系统故障诊断系统从物理上划分为机械测量、监视与保护、数据采集、振动状态分析、网络数据传输五个部分；从功能上，机械系统状态监测与故障诊断系统又可分成数据采集、状态监测、故障诊断三个部分。

随着现代工业设备和系统日益大型化和复杂化，机械设备的可靠性、可用性、可维修性与安全性的问题日益突出，从而促进了人们对机械设备故障机理及诊断技术的研究。并且随着计算机技术及数字信号处理技术的迅速发展，机械设备振动监测与故障诊断技术被广泛应用于电力、石油化工、冶金等行业的大型、高速旋转机械中。

目前这种技术己成为设备现代化管理和提高企业综合效益的技术基础。国内外实践表明，以振动监测与故障诊断技术为基础的设备预知维修能节省大量的维修费用，取得显著的经济效益，而且还能保证设备的安全运行，预防和减少恶性事故的发生，消除故障隐患，保障人身和设备安全，提高生产率。

传统的诊断方法和理论对单过程、单故障和渐发性故障的简单系统可以发挥较好的作用，对于多过程、多故障和突发性故障以及复杂庞大、高度自动化的大型设备和系统，例如汽轮发动机组等，就具有较大的局限性。当前，典型的机电一体化产品——数控机床、交流伺服驱动装置等正在向数字化、小型化、高精度等方向发展，为监控带来新的挑战，由于模糊神经网络控制不依赖控制对象和数学模型，具有较强的鲁棒性，是一种非线性的控制方法，在解决此类问题中有很好的优势。

而专家系统主要用于复杂的机械系统，能够克服基于模型的故障诊断方法对模型的过分依赖性。而人工神经网络对于故障的模式识别具有独特的优点。将人工智能的理论和方法应用于机械故障诊断，发展智能化的机械故障诊断技术，是机械故障诊断的一个新的途径。智能化的机械故障诊断专家系统现已得到广泛的应用，成为机械故障诊断的一个重要方向。

2、人工智能在机械故障诊断中的应用方法

人工智能主要研究用人工的方法和技术来模仿、延伸及扩展人的智能，从而实现机器智能。应用机械故障诊断系统的AI技术传统上可以分为专家系统(ES)、人工神经网络(ANN)、模糊集理论(FST)三大类。

2.1 专家系统(Expert System. ES)

专家系统（Expert system，简称ES）是20世纪60年代初产生的一门实用学科，目前是人工智能技术中较活跃、较成功的领域之一。它是一个由知识库、推理机和人机接口等三个主要部分组成的计算机软件系统，在知识表达方面，利用产生式规则进行知识表达，一方面得有益于现有人工智能语言，另一方面，是它的表达合乎人的心理逻辑，便于进行知识获取，利于人们接受，利用框架进行知识表达得到了越来越多的应用。

在诊断推理方面，主要表现在对推理逻辑和推理模型的研究，在人工智能领域，存在着许多推理逻辑，在专家系统中广泛使用模糊推理逻辑降低系统复杂性，在机械系统故障诊断上能产生很好的效果。其威力在于所拥有的专家知识和运用知识解题的推理机制。

由于建立在冯·诺伊曼计算机体系结构之上，专家系统在其发展过程中逐渐暴露出以下问题:知识获取的“瓶颈”、知识“窄台阶”、推理组合爆炸和无穷递归、智能水平低、系统层次少和在线实用性差等。

机械故障诊断专家系统的研究与开发机械故障诊断专家系统的出现与逐渐成熟是机械故障诊断领域最显著的成就之一。因为人类关于机械故障诊断与维修的科一学知识往往落后于专家的实践和经验知识，从而为专家系统提供了广阔的应用前景。

2.2 人工神经网络(Artificial Neural Network. ANN)

人工神经网络简称神经网络，它是由大量简单的处理单元（称为神经元）广泛相互连接而形成的复杂网络，是对生物神经系统的模拟，其信息处理功能是由网络的单元的输入输出特性（激活特性）、网络的拓扑结构（神经元的连接方式）所决定。为了使系统具有良好的透明性，在神经网络的推理中引用了模糊规则，为人工神经网络建立良好的解释机制提供了方便。

由于神经网络具有原则上容错、结构拓扑鲁棒、联想、推测、记忆、自适应、自学习、并行和处理复杂模式的功能，使其在工程实际存在着大量的多故障、多过程、突发性故障、庞大复杂机器和系统的监测及诊断中发挥着较大作用。

系统故障有层次性、相关性、延时性和不确定性，这就使得设备故障诊断问题变得十分复杂和困难，利用单个子神经网络解决问题需要大量的故障样本、适于诊断多类故障的网络结构难以确定，即使确定，也易陷入局部极小，自适应调整和误差函数的改进、加速收敛；对初始随机权值在量级上进行限定，克服了局部最小问题。

在机械故障诊断中的应用方式有：从模式识别角度应用神经网络作为分类器进行故障诊断；从预测角度应用神经网络作为动态预测模型进行故障预测；利用神经网络极强的非线性动态跟踪能力进行基于结构映射的故障诊断；从知识处理角度建立基于神经网络的诊断专家系统等。目前，为提高神经网络在实用中的学习和诊断性能，主要从神经网络模型本身改进和模块化模型诊断策略两方面开展研究；同时，与模糊逻辑的结合研究也是一个研究热点。

2.3 模糊集理论(Fuzzy Sets Theory. FST)

研究人员们一直在努力寻找科学地处理不完整性和不确定性的有效途径,实践证明,1965年zadeh创立的模糊集理论是处理不确定性的一种很好的方法。人的认知世界包含大量的不确定之时，这就需要对所获信息进行一定的模糊化处理，以减少问题的复杂度。

模糊逻辑可认为是多值逻辑的扩展，能够完成传统数学方法难以做到的近似推理。基于多类电量测试信息模糊融合的模拟电路故障诊断方法已经提出。基于k故障节点诊断法和最小标准差法的元件故障隶属函数构造方法，以及基于可测点电压与不同测试频率下电路增益的模糊信息融合诊断算法也已阐述。分别利用此两类测试信息及k故障诊断法和最小标准差法,对电路进行初步诊断,再运用模糊变换及故障定位规则,得到融合的故障诊断结果。模拟实验结果表明,所提方法大大提高了机械系统故障定位的准确率。

3、人工智能在机械故障诊断中的发展趋势

人工智能中的四种主要工具，即专家系统、人工神经网络、模糊集理论，各有优点和局限。

虽然ES在许多领域已有广泛应用，仍存在知识获取的“瓶颈”、知识难以维护、应用面窄、诊断能力弱等问题。然而，随着相关学科和技术的发展与渗透，专家系统的理论与方法也有了很大改进，上述问题逐渐有所缓解或消除。要注重与模糊逻辑、故障树、机器学习等方法相结合。

虽然ANN具有较强的自组织、自学习能力、鲁棒性高免去推理机的构造，且推理速度与规模大小无明显关系，很快引起人们的重视。而且应用神经网络技术可以弥补解决传统专家系统在应用中遇到的问题。但在故障诊断中仍存在不少局限性，表现为：

（1）ANN外推时误差较大，难以保证解的准确性和容错性能；

（2）系统结构发生变化，则有可能需要改变ANN的组成结构，或增加新的样本重新学习获得新知识；

（3）ANN难以实现基于结构化知识的逻辑推理；

（4）缺乏解释能力，诊断结果不易于运行人员理解。

另外，如何确保ANN训练时收敛的快速性和避免陷入局部最小，也是每一个基于ANN的诊断系统必须面对的问题。FST的加入，使各相应智能诊断系统在机械系统故障诊断在分析不确定性因素问题上原理更成熟，技术更完善，容错性等性能得到相应提高。但仍存在可维护性问题，对不确定性因素的处理只能是有限度的改进。

目前，缺少一种普遍有效的方法应用于机械系统的各个领域。混合智能，即综合多种智能技术，成为AI的重要发展方向之一。将多种不同的智能技术结合起来用以设计、控制、监测机械系统成为新的发展趋势。结合的方式主要有基于规则的专家系统与神经网络相结合，CBR与基于规则系统和神经网络的结合，模糊逻辑、神经网络与专家系统的结合等。其中模糊逻辑、神经网络与专家系统结合的诊断模型是最具发展前景的，也是目前人工智能领域的研究热点之一。

例如：模糊逻辑与神经网络的组合机理、组合后的算法、便于神经网络处理的模糊知识的表达方式等。混合智能在机械系统故障诊断中的应用中有如下发展趋势：由基于规则的系统到混合模型的系统，由领域专家提供知识到机器学习、由非实时诊断到实时诊断、由单一推理控制到混合推理控制策略等。

4、人工智能在机械故障诊断中的应用实例

智能技术在机械故障诊断领域已经有了许多成功的应用。

Radial公司于1987年开发的汽轮发电机组振动诊断专家系统（turbomac），在建立逻辑规则的基础上，设有表征振动过程各种成分与其可能故障源之间关系的概率数据，其搜集知识的了系统具有人一机对话形式。该系统含有900条知识规则，有很大的库容。

美国boyce国际工程公司（royce engineering international，简称:bei）开发的基于专家系统的状态监测与诊断系统datm4 (diagnostic analysis of turbo-machinery)具有多种参数的趋势分析和预报功能。该系统在1981至1990年发展到总共近1万多条规则的人工智能诊断规则库，其中包括:汽轮机3000多条，发电机近3600条，机械（包括辅机）近3200条。

美国西屋电气公司和卡内基一梅隆大学合作研制的汽轮发电机在线诊断专家系统aid于1984年在得克萨斯州达拉斯附近的发电厂投入使用，对三个电厂共七台大型发电机(其中645mw容量的机组四台，835mw容量的机组三台)进行在线监测和诊断。其他已广泛投入使用的典型的状态监测与诊断系统包括:美国本特利公司的dm2000系统；

日本二菱重工的mhms系统、日立公司在1982年开发的汽轮机寿命诊断装置hidic-08e;美国scientific atlanta公司的m6000、m8000系统；美国entek-ird公司推出的entrx系统；法国电力部门(ede)开发的专家系统psad及其di-va子系统等。另外，瑞士abb公司、德国西门子公司、丹麦b&k公司等都开发出了各自的诊断系统。国内方面，80年代初开始引入人工智能，刘占生等人在轴心轨迹特征提取中采用一种新的平面图形加权编码法，提高了图形辨识的准确率，从而减少了轴心轨迹神经网络识别系统的输入变元数，使训练后的神经网络的联想能力得到较大提高，也加快了网络的训练速度及稳定性，提高了故障诊断专家系统的自动诊断水平。

虽然相关的应用实例还有很多，但它们中许多仍处于实验室或小范围应用状态，限于成本、技术等问题，不能得到普及应用，这将成为智能技术在机械故障诊断领域应用的“瓶颈”。

5、结束语

伴随计算机网络尤其是Internet的发展，加上多媒体技术、生物计算技术、分布式人工智能和知识发现等计算机技术的兴起，使得人工智能更有效的应用于机械故障诊断及其它领域。面对日益激烈的机械行业的竞争，研发基于专家系统、神经网络、模糊逻辑等的混合智能设计、控制、监测、诊断系统将成为一大研究热点。虽然智能技术已应用于机械故障诊断的各个方面，如何将现有的先进故障诊断设备和技术进一步推广应用、如何实现低成本、高精度、高效率的诊断系统则成为亟待解决的问题。

数字化工厂核心——MES与制造企业方案

来源：工评圈

读而思

数字化工厂建设的核心是制造执行系统（MES），在制造型企业的信息化管理架构中，MES无疑是极其特殊的一环。实施MES必须立足于企业信息化整体规划的基础，实现与ERP和设备端等信息化孤岛的相互联通。

亚楠本刊特约撰稿人

本文发表于《中国工业评论》杂志2017年第10期

数字化工厂是智能制造的基础。在数字化工厂里，企业产品全生命周期的活动建立了共享的数据库，通过数据处理，形成有用的信息，并按需显示。共享数据库利用相关数据和信息，模拟仿真实际生产过程，达到最优化的生产过程；实现监控与实际生产过程的同步化。建立数字化工厂的目标是缩短产品开发周期、按时交货、降低库存、提高产品质量、快速响应市场需求，从而满足客户个性化需求，提高企业效益，实现可持续发展。

而数字化工厂建设的核心是制造执行系统（MES）。2016年4月25日，工业和信息化部办公厅印发了《关于开展2016年智能制造试点示范项目推荐的通知》，在智能制造试点示范项目要素条件中提出了五种模式。它们都与MES相关，特别是离散型智能制造模式和流程型智能制造模式必须建立MES系统，特别强调了MES的重要作用。

MES是企业生产管理集成的核心工具

MES的概念最早是由美国先进制造研究中心(Advanced Manufacturing Research，AMR)在1990年11月提出的。它所定义的MES系统，是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统。它可以为企业提供包括制造数据管理、计划排程管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、人力资源管理、工作中心/设备管理、工具工装管理、采购管理、成本管理、项目看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据集成分解等管理模块，为企业打造一个扎实、可靠、全面、可行的制造协同管理平台。与MRPⅡ（制造资源计划Ⅱ）的执行层偏重车间作业和采购作业不同，MES侧重在车间作业计划的执行，充实了车间控制和车间调度方面的功能，以适应车间现场环境多变情况下的需求。

一些在车间或现场管理方面具有特色的软件公司与合作伙伴及用户在1992年发起成立了MESA（Manufacturing Execution System Solutions Association）协会。这一组织由最初的23家公司发展到如今200余个成员单位。现在，MESA把自己定义为Manufacturing Enterprise Solutions Association，即制造企业方案协会。也就是说，按照传统的企业生产管理的金字塔式计划和控制模式，将MES仅仅理解成执行系统是不全面的，它已经发展成为企业生产管理集成的核心系统，是一个生产指挥系统。

MES是企业CIMS（现代集成制造系统）信息集成的纽带，是实施企业敏捷制造战略和实现车间生产敏捷化的基本技术手段。MES可以为用户提供一个快速反应、有弹性、精细化的制造业环境，帮助企业降低成本、按期交货、提高产品的质量和提高服务质量。它适用于不同行业(家电、汽车、半导体、通信、IT、医药)，能够为单一的大批量生产和既有多品种小批量生产又有大批量生产的混合型制造企业提供良好的企业信息管理工具。

MES可监控从原材料进厂到产品的入库的全部生产过程，记录生产过程产品所使用的材料、设备，产品检测的数据和结果以及产品在每个工序上生产的时间、人员等信息。这些信息的收集经过MES系统加以分析，就能通过系统报表实时呈现生产现场的生产进度、目标达成状况、产品品质状况，以及生产的人、机、料的利用状况，这样就使得整个生产现场完全透明化。企业的管理人员，无论何时，无论身处何地，通过互联网都能对生产现场的状况了解得一清二楚。

MES通过反馈结果来优化生产制造过程的管理业务。生产过程追溯功能可使企业非常清楚产品的原材料是哪家企业在什么时间提供的，接收人是谁，以及检验的参数，产品在生产过程中各环节的时间、技术参数、操作人员等信息。企业可以根据这些反馈信息，找出产能成本过高或者产品质量不稳定的原因，及时做出调整，有针对性地为客户提供更好的服务，即使发生客户投诉，也能及时准确地为客户澄清问题，确认影响范围。与此同时，获取的产品生产过程数据为生产管理决策提供了有效支持，让生产过程的问题得以及时暴露、及时处理，从而有效遏制更多更大问题的发生，将产品质量问题以及生产线异常状况消灭在萌芽状态。因而MES是对整个车间制造过程的优化，而不是单一解决某个生产瓶颈问题；MES必须提供实时收集生产过程中数据的功能，并做出相应的分析和处理；MES需要与计划层和控制层进行信息交互，通过企业的连续信息流来实现企业信息全集成。

实施MES必须整体规划当先

近十年来，MES在国际上迅速发展。得益于较大规模的工业自动化改造实践，国内企业对MES的需求也呈快速上升趋势。据了解，目前MES在我国大型企业尤其是集团型企业的应用已相当普遍。毕竟，集团化企业已经实现规模化生产，而其企业工厂分布各地，迫切需要实时管控所有子企业的生产运营状况。而MES对集团化的运行可以提供很有力的支撑。此外，企业还可以通过MES将管理思想和工具系统复制到各个工厂，在集团内进行推广，也使得MES成为整合企业资源的有力工具。

不过，在制造型企业的信息化管理架构中，MES无疑是极其特殊的一环。因处于计划系统与现场采集系统的中间位置，MES天然地需要与众多的IT系统打交道，例如ERP（企业资源计划）、供应商关系管理、WMS（仓储管理系统）、PDM（产品数据管理）、CRM（客户关系管理）、现场设备管理、现场采集系统等。所以，MES的重要性与特殊性，又赋予了它自身在企业中实施的复杂性。

面对如此复杂而重要的系统，MES绝不是某个企业领导拍拍脑门说上就能上马的。整体规划无疑是当务之急。在上马MES项目之前，必须立足于企业信息化整体规划的基础来考虑MES的部署，要把MES的规划与企业的经营目标、远景发展规划、企业经营策略、信息化建设的基本纲领与总体战略、质量控制与制造能力等结合起来，通盘筹划。

MES是在工业3.0的背景下产生的，它在数字化工厂建设的框架下将扮演什么样的角色？如何实现ERP、MES及设备端等信息化孤岛的联通？

一方面，必须根据企业的实际需求，扎扎实实地开展MES的技术开发与实施工作，为工业数字化打下坚实的基础。企业上马MES项目，需要结合自身实际情况来确定对MES的需求。企业的不同情况和条件，会对MES产生不同层次的需求。企业可考虑采用不同功能层次的MES解决方案，来解决生产面临的问题；最好能够由专业的MES咨询人员进行调研、分析，并制定合适的、可持续的整体MES规划方案，分阶段实施MES系统，这样可以充分降低项目风险，保证投资效益。上马MES项目之前要充分调研、认真规划，并结合自身情况，循序渐进地实施MES系统，做到管理和系统同步持续改善，这是企业建设MES的必修课。

企业上马MES必须满足两个条件：软条件和硬条件。软条件包括：企业有非常明确的需求；人力资源到位，有强有力的核心团队；企业能保证客户化工作的全程参与；相对充裕的资金；基础管理工作到位，基础数据准确，如产品数据等。硬条件包括：基础网络建设到位，设备的开放程度较高，支持多种数据采集手段。

另一方面，MES作为企业生产管理的核心系统，必须与上层ERP系统、底层生产设备和自动化系统实现无缝的连接。MES技术只有和生产制造的自动化技术、数字化技术相结合，才有可能获得预期的效益。采用传统制造方式的企业盲目实施MES很难获得效果。这也是为什么国内MES在离散制造行业难以快速普及的关键原因。

MES项目的实施与落地

一旦整体规划已经明确，那么接下来的挑战就是MES项目的实施与落地。MES项目的实施牵涉到三个大的环节：人、产品（软件）和方法（行业解决方案）。三个环节环环相扣，只有其合力最大化才能使得系统实施的效果最优化。就“人”而言，众所周知，ERP因其所处的战略高度而被称为“一把手”工程；相对而言，因MES的特殊性和重要性，MES的实施和落地更应该成为“层层一把手”工程。

MES涉及的业务和部门非常多，只有高层重视才能顺利开展。MES起着承上启下的桥梁作用，企业必须从上至下对MES项目给予高度重视，通过“层层一把手”将责任落实到位。除了企业决策层以及部门领导高度重视外，处于一线的员工也必须接受培训，从而加强企业内部管理业务流程的优化以及标准化工作等。此外，企业所有人员的融合参与也很重要。

MES实施过程的一大误区是把它看作IT部门的事。事实上，MES应用必须由业务部门唱主角、IT做支持。工艺、计划、调度、管理及信息等各方人员的参与也很重要。对企业来说，MES实施过程中会涉及很多业务流程改造，从而导致系统实施的困难加大。面对诸多困难，需要企业领导及各业务部门在深入理解信息化建设内涵基础上，由一把手亲自主持、参与系统实施，动员企业全体员工共同参与。企业实施MES后必须将企业管理、考核与MES系统很好地结合起来，避免事前事后两张皮的现象，这样才有利于MES价值的最大化。

企业选型MES时很容易陷入大而全、囫囵吞枣的误区。企业用户必须明确自身的管理需求，不要追求大而全，适合自身条件的系统就是最好的。企业可以选择自己需要的重要功能，降低企业实施MES的成本。

企业在上马MES项目之前需要考虑以下关键点：制定企业信息化的总体规划，在总体规划框架下分步实施；确定MES与现存系统的关系，是否需要对现有系统进行改造；与ERP、SFC系统的接口、代码、功能界面是否已清晰划分；与未来ERP系统建设的先后顺序，是集中建设还是分别建设；确定网络、计算机等硬件、系统软件的选型及技术方案；确定MES的实施方式，是购买、自建、还是外包；制定MES的实施进度计划；制定包括项目成本与预算在内的总体投资概算计划；制定人力资源计划，包括企业关键技术人员及软件实施人员安排等；MES实施后产生的效果与效益分析；制定对项目风险的预防和控制策略；确定项目的推进机制与培训制度。

在智能制造风起云涌的大背景下，企业进行MES信息化建设，必须走“整体规划+专业化软件+行业解决方案”的道路。由于企业对生产过程和生产现场进行动态控制的复杂性，在MES应用过程中应注意的问题或细节，主要集中在以下几个方面：

第一，引入先进的管理思想和理念。提高企业的管理和决策水平，通过运用信息技术，实现物流、资金流、信息流的“三流”合一，提升企业盈利能力，实现经济效益的最大化。通过建立科学的管理模式来规范企业的决策制度，改善企业的管理基础，制定“集中决策、分权经营、资源优化、有效监控”的管理方针。通过流程变革、职能调整和配套IT手段来尽可能地打破部门之间的隔阂，消除企业内部存在的推诿扯皮、管理真空现象，提高管理协调的效率和效益。

其次，企业MES建设是一项管理改造工程，而不仅仅是一个以技术为主导的项目。企业信息化应用是对企业业务模式的重塑。因此，信息化建设是增强企业竞争力的客观需要，是企业参与国际竞争的重要条件，实施MES的最终目的是，用信息技术提升企业核心竞争力和支持企业持续发展。

第三，实施MES要坚持“整体规划、效益优先、分步实施、重点突破”的原则。要借用先进的计算机技术、网络技术、通信技术、企业建模及优化技术进行实施，保障系统的开放性和可扩展性。

最后，要考虑与企业已有管理系统的通信、集成问题，避免出现更大或更多的“信息孤岛”。提高企业的信息共享程度，为战略、管理、业务运作提供支持，提高企业生产对市场需求的响应速度。

（来源：中国工业评论）

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。