必須突破傳統工業自動化的慣性思維，樹立知識自動化的新思維。否則，在過去的軌道上，智能時代的高速列車無法行駛
（2019年11月5日，第二屆進博會上展出的通用電氣新型渦扇發動機。圖/中新）
文/張俊 王飛躍
2011年的一部美國電影《老闆》中有這樣一段台詞：「觀望者，在場外觀望，搖著他們的頭，毫無膽量。你知道我是什麼意思嗎？當杜魯門決定核攻擊日本的時候，當林肯派遣北方男兒南下屠戮他們表兄弟的時候，你覺得他們對觀望者的態度有一絲的在意嗎？去他媽的觀望者。」——這正是在科技變遷帶來的巨大不確定下，企業面對數字化浪潮時不同選擇的一個生動概括。
在全球大數據、物聯網、智能技術、數字化的浪潮中，信息業巨頭如Google、蘋果、微軟、Facebook、阿里、騰訊等帶領著一眾大小新興高科技企業正在破浪前行，傳統工業巨頭，如GE、西門子，緊隨其後。GE，這位126歲的工業巨人，顯得有些力不從心，抓著數字化和工業物聯網這塊最後的舢板，悲壯、堅定、吃力地向彼岸游去。
GE未競之路
2018年6月26日，通用電氣（以下簡稱GE）被剔除出道瓊斯工業平均指數，而GE自1907年即是道指成分股，堅守了創紀錄的111年。
隱患在輝煌的頂峰就已經埋下。傳奇CEO傑克·韋爾奇自1981年執掌GE後讓GE保持了20年的高速發展，從上任之初的120億美元市值上漲至最高的6000億美元，可如今GE又較最高點相距甚遠。有專家分析，傑克·韋爾奇提出的兩條原則，即爭取股東利益最大化和只做行業第一或第二，將注重短期高回報的基因注入GE，迫使其只能進入那些成熟而又能完全掌控的領域，放棄眾多新興卻有前景的業務，因而錯過了許多新的發展機遇，一時陷入困境。
為了革新突破，2011年GE在加州聖拉蒙成立軟體中心，力圖打造工業作業系統。2012年，GE正式提出了「工業網際網路」這一概念。2013年，軟體平台「Predix」開發成功。Predix的最初形態只是GE飛機引擎的配套軟體服務，而後被定義為在工業應用中基於雲的作業系統，開始覆蓋GE旗下各大業務板塊。2014年，GE工業數據管控分析解決方案出台，命名為「Predictivity」（預測力）。2015年，GE成立了「GE Digital」，並宣布將Predix全面對外開放。2016年，Predix平台開始運行，成為全球工業領域的開放物聯網平台。
短短几年Predix從概念走向現實，為全球工業物聯網的發展和進步帶來巨大的積極成果，但就像大多數超前的初創企業，Predix在市場和技術開拓過程中也屢屢受挫。而正在此時，由於實體產業大環境的變化，GE自身也陷入發展危機。在七年投入40億美元之後，巨大投入並沒有得到實質的回報，Predix的堅定支持者，CEO伊梅爾特於2017年7月離職。
2017年8月財務部門出身的約翰·弗蘭納里上任，推動公司轉型，對非核心、財務前景不明確的業務板塊接連剝離。然而，令眾多商業分析家意外的是，他繼續堅定地執行GE數字化這一耗費巨大的業務方向，而且繼續大力投入資源、加速GE的工業物聯網轉型。
2018年7月30日，《華爾街日報》撰文披露弗蘭納里將剝離和出售GE Digital部分資產，文章原意是披露GE Digital將會剝離其部分被定義為非核心的業務資產，但是也被一些媒體解讀成GE將會加速剝離其數字業務。時隔一天，弗蘭納里在GE官網撰文《GE的長期數字化計劃》，旗幟鮮明地再次重申他的戰略，GE數字工業化之路仍是堅定的未來發展方向： 「明確地說，GE數字部門會繼續培育其業務，並聚焦於GE本身以及其工業用戶。可以預見我們的核心工業部門業務會有長期的增長。我們也會和商業夥伴一起探索核心工業部門以外的數字化成長機會。數字化即未來，而GE會在其中扮演關鍵角色。」
美國高科技諮詢公司Applico CEO Alex Moazed認為，GE Digital的使命是引領GE的數字創新，因此GE Digital必須擁有業務自主權和發展自由權。GE繼續將GE Digital作為其前身「GE軟體」管理，管理方法包括設定盈利指標等傳統模式，現代的數字創新部門，卻用著傳統的企業管理方法，令GE Digital處於尷尬境地。當前GE Digital的重點仍是如何基於Predix系統平台完成具體項目而獲得一筆筆短期收入，而不是長期合作以便培育Predix的初衷：工業作業系統。有報導稱，GE還是「大機構病」的重患者，提拔技術幹部重企業政治而不重個人能力，以致企業政治包袱太重，在很大程度上束縛了GE Digital作為數字創新先鋒的創新能力。
弗蘭納里的CEO任期持續了14個月便戛然而止，取代他的是明星經理人拉里·卡爾普。在卡爾普任CEO後，並未執行市場所猜測的GE Digital出售計劃，而是在2019年7月任命了新的GE Digital部門CEO，並釋放出將GE Digital作為獨立品牌和全資子公司拆分的強烈信號。
因此，至少時至今日，儘管經歷了過去多年的巨變，承受著企業內外部的巨大壓力，GE還是一貫地堅守數字化轉型。然而GE轉型之路的發展模式的轉變與深化改革也勢在必行。GE的數字化轉型是否能走完、是否能成功，我們也拭目以待。
智聯網與工業5.0
壯士斷腕、背水一戰，GE的境況令人感慨與唏噓。可是當我們回望時，卻發現除了GE、西門子等少數工業巨頭，世界範圍內大多數的工業企業和實體卻還在岸上觀望，連進入這次新的數字化浪潮搏擊的切實意願都沒有，更遑論制定發展戰略、部署實際行動、尋找自己的道路！
無論GE此次數字化改革結果如何，GE從短視發展戰略到遠視發展戰略的轉變，從急功近利的業務發展模式，到勇於發起和堅持長期性、基礎性的高科技技術戰役的決心，都是值得我們敬佩的。
當我們更遠視地向遠方眺望時，下一段旅程的道路在哪裡？我們看到的與GE不同。我們看到的是智聯網，是跨越基於信息和控制網絡的工業4.0之外的、基於智能技術和知識工程的工業5.0：數字孿生之外的平行智能系統、工業智聯網、區塊鏈智能技術。我們必須突破傳統工業自動化的慣性思維，必須樹立知識自動化的新思維。否則，在過去的軌道上，智能時代的高速列車無法行駛。
智能時代，必須有自己的思維方式，就是圍繞數據，產生知識：從小數據生產大數據，從大數據提煉小智能，就是解決了具體場景問題的精確知識和深度智能。基於這一理念，以人機物一體化CPSS(物理信息社會系統)和知識自動化為核心的智聯網和工業5.0體系，為發展未來的數字智能產業勾勒出了一幅新的藍圖。
生產和管理過程將通過平行智能系統執行，這些平行系統是由自然的現實系統和一個或多個虛擬或軟體定義的系統所組成的共同系統，通過區塊鏈智能網絡聯結成可信、可靠、可用、高效的分布自主式組織，這是計算技術和智能分析的自然發展，是現代控制系統和計算機仿真隨著系統複雜性和智能化程度增加而導致的必然結果，是彌補很難甚至無法對複雜系統進行精確建模和實驗之不足的一種有效手段，也是對複雜系統進行有效管理和控制的一種智能可行的方式。
與平行系統緊密相關的概念是數字孿生，但是它們在研究對象、核心思想、技術方法、應用功能等方面存在顯著的不同點。數字孿生本質上是一種與實際系統實時動態數據交互的仿真系統, 通過在數字化空間構建鏡像實體使物理實體的狀態可觀、可控。但現實中很難甚至無法實現這些要求，特別是當人和社會因素涉及其中，很多時候根本無真可仿。平行系統強調數字孿生之外的計算實驗和引導管控，提供由小數據生成大數據，再由大數據產生深智能和精確知識的機制和平台，從而可以基於人工系統生成大量虛擬場景，並在基於虛擬試錯而湧現的分析出系統的全局最優控制方案，自適應地進行優化管理控制。理論上，數字孿生可以視作平行系統的一種特例，可為特定的系統提供實時監測和服務調整及優化。
知識自動化是人工智慧的本質與目標，它以自動化的方式變革性地改變知識產生、獲取、分析、影響、實施的途徑，其關鍵是如何將數據、信息、情報等與決策和任務無縫、準確、及時、在線地結合起來，從而自動完成各種知識功能與知識服務。
面向知識自動化的智聯網將會是新興的網絡和社會化智能的基礎設施，其實質是一種全新的、直接針對知識運作的複雜任務協同的智能系統。工業智聯網是面向工業領域的智聯網，其通過網際網路、物聯網、人機互動、大數據、雲計算、人工智慧與知識工程等技術，實現研發、生產、供應、銷售、服務等工業全鏈條的全面智能化聯結和運行。
區塊鏈智能可以將散落在社會經濟空間各個角落的大數據和智能體聯結起來，使其可信、可靠、自主地協同工作和運行，將點狀的人工智慧、大數據技術系統聯結成社會化的大智能系統。從經濟學角度，區塊鏈使傳統上難以流通和商品化的「注意力」與「信用度」成為可以批量化生產的流通商品，革命性地擴展了經濟活動的範圍與提高效率的途徑，成為形成邊際效益遞增的新型智能大經濟（Big Economy of Intelligence，BEI）的突破口。
社會化、智能化的大工業最終將會把產業形態向工業5.0推進。這是隨著工業智能技術在廣度和深度上的進一步發展，必將出現的智能大工業和產業的新形態。這些新形態都以互相融合的實際與虛擬工業系統體系為特徵，而且最終虛擬數字工業會主導這個虛實平行互動的系統，使「吃一塹、長一智」換個世界：在虛擬世界吃塹，在現實世界長智，低成本、高性能。這正是工業5.0智能數字產業的核心理念，更是智能的本源和目標。
智能產業的未來
工業數字化浪潮將推動構建嶄新的虛實糾纏的工業體系，也將產生傳統工業形態難以企及的高效運行模式，因此傳統工業和產業形態的淘汰或升級是未來的必然結果。更高的利潤空間與科技含量是虛擬數字工業將支配和統治實體工業的根本原因，這也正是GE不忘初心當前依然堅持這一發展方向的根本原因。但GE如果希望實現其使命，必須變革其思維，從傳統的工業自動化到智能的知識自動化，從網際網路到智聯網，從面向網絡的工業4.0到面向智能的工業5.0。
在世界範圍內，需要儘快開啟工業數字化的進程，建立數字工業系統與形態。我們希望，平行智能系統、知識自動化、工業智聯網、區塊鏈智能等技術能夠為未來的數字智能產業勾勒出新的藍圖，提供一條切實可行的有效發展道路。
（張俊為武漢大學電氣與自動化學院教授，王飛躍為中科院自動化所複雜系統管理與控制國家重點實驗室主任；編輯：袁雪）
（本文首刊於2020年1月6日出版的《財經》雜誌）