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当前，智能制造已经成为中国制造强国战略的主攻方向，国内已经涌现出一批智能制造的“示范企业”。

智能制造的本质究竟是什么？第四次工业革命似乎特别强调数字与物理世界的融合。智能制造是第四次工业革命在制造领域的主要体现，那么，数字与物理世界的融合是智能制造的本质吗？非也，融合不过是现象而已。

经过第二和第三次工业革命，人们对工程中确定性问题的认识与控制已趋成熟。制造中无论是涉及效率、质量、成本，还是绿色、服务等，都存在大量的不确定性。此外，制造中还有很多问题是非模式的，如一个工厂或车间的节能问题，不仅无法用数学模型描述，而且没有固定模式。对于试图清晰认识乃至驾驭制造过程的人类而言，非模式、不确定性问题是最大的困扰。系统中到底有多少因素相互关联，又互相影响到何种程度？

幸运的是大数据、人工智能等技术为人类开启了进一步认识和驾驭客观世界非模式和不确定性的大门。因此，智能制造的本质和真谛是利用先进技术（如数字化、网络化、大数据、人工智能等）认识和控制制造系统中的不确定性问题以达到更高目标。日本早期的智能制造计划之所以未取得明显效果，恐怕与当时缺乏应对此类问题的技术（如大数据、人工智能）有关。

不确定性问题有两大类。一是客观不确定性，如加工过程中质量的不确定性，产品运行性能中表现出的不确定性等。二是主观不确定性，或曰认识不确定性，主要指制造系统中原本确定性问题，未能数字化而导致人对其认识的不确定性，如企业中各种活动、过程的安排，本来就是确定性的，但因为涉及的人太多，且发生时间各异，若无特殊手段，于人的认识而言纷乱如麻。此即人的主观不确定性或认识不确定性。为何把主观不确定性也视为制造系统的不确定性？因为制造系统中也应该包括相关的人。

企业实施智能制造的关键是什么？关键问题自然不少，此处仅提请人们关注最基础、却尚未引起普遍重视的问题——数据与互联。

无论是客观不确定性还是主观不确定性，有了相应的数据就有了认识不确定性的基础。分析加工过程中方方面面的数据，有可能使人清楚地发现原先意识不到的影响加工质量的因素；掌握企业各种活动的相关数据，方能降低认识的不确定性，而且能使新的活动更有序、使相应的决策更合理。至于非模式的场景，更需要借助数据分析。

欲获取数据就需要互联。互联首先指采集制造过程中的物理量（如在设备上装传感器），分析这些数据就可能更深刻地认识其不确定性，并有可能发现看起来无关的某些物理量之间存在的某种关联。互联自然也应该包括由人决定的各种活动之间的相关数据连接，其前提是相关的活动一定要数据化。

互联的概念不能仅限于企业内部。要有“企业生态系统”的意识，即是说“系统”的观念不能局限在企业内部。供应商、客户等组成企业的生态系统，企业生态系统中的成员应存在某些数据的互联和分享。现在就有“数字供应链”的概念，即企业之间不仅是物料的供需，还存在数据的供需。一个好的企业生态系统中应该包含“数字生态系统”，或曰企业生态系统中要强调数据互联。

互联的意识甚至促使企业家和工程师们重新定义行业的边界、产品的功能边界。如做智能彩灯的企业需要考虑灯与娱乐设备之间的数据连接，汽车业需要考虑汽车与智慧城市之间的数据互联。

人机智能时代正在到来，智能制造未来的发展将如何？当前，相对容易推测的是，“知识工程”将发挥越来越大的作用，工程师的大部分脑力工作可能被智能系统取代；虚拟空间与现实空间的界限将越来越模糊，增强现实（AR）、混合现实（MR）技术将在更多的场景得到应用。难以推测的是，在制造系统越来越“智能”的时候，人的作用将如何定位和发挥。对此，我们只能随着时间的推移，在实践中探寻答案。

什么是智能制造的最佳路径？这是政府、企业家以及研发人员要特别重视和思考的问题。当下热火朝天的“机器换人”“百万工业企业上云，实施百万工业 APP”等都在进行这方面的探索和实践。最终的答案是什么？现在还不得而知，但有一点是可以肯定的，智能制造必须依赖众多基础的智能技术与工具，如传感器、物联网、智能数控系统、大数据分析工具、智能软件等，在这些领域中实现重大突破、占领制高点是建设智能制造强国的前提。我们要时刻清醒地认识到这一点。

随着物联网的发展，工业制造设备所产生的数据量将越来越多。如果这些数据都要放到云端处理，就需要无穷无尽的频谱资源、传输带宽和数据处理能力，“云”难免不堪重负，此时就需要边缘计算来分担云计算的压力。

“我们采集到的数据，90%都是垃圾”，位于江苏昆山的某工厂老板感叹道，“去年365天的每时每刻，我们几乎都进行了数据采集，采集到的数据却不知道该如何利用。与投入到采集数据的各种费用相比，我认为并不值得。”

一年的数据采集经历让这位老板对工业互联网丧失了最初的热情，甚至产生了这样的疑问：我们当前真的需要大量工业数据吗?

“只要增加几个工人就能解决的问题，我为什么要费力去采集数据，去搞工业互联网?还不一定有效果!”

的确，无论工业物联网、大数据驱动、数字孪生这些概念说的如何天花乱坠，在实际工业生产过程中，如果不能解决企业的核心问题——提高利润、降低成本，都难免是纸上谈兵。虽然数据本身很重要，但能直接解决问题的服务应用对企业才更有价值。当前，除了如何采集数据之外，绝大部分企业面对的关键问题是什么数据值得采?说白了，就是如何运用数据产生价值!

我们知道，工业数据的采集和传输基本都是 “端-管-云”的模式。在应用的现场，“端”负责收集数据、执行指令，“管”打通数据的传输路径，而“云”负责所有的数据分析和控制逻辑功能。整套流程能否顺利打通，对数据采集、分析、应用能力至关重要。

然而，随着物联网的发展，工业制造设备所产生的数据量将越来越多。如果这些数据都要放到云端处理，就需要无穷无尽的频谱资源、传输带宽和数据处理能力，“云”难免不堪重负，此时就需要边缘计算来分担云计算的压力。比如一个公司，在规模小的时候，董事会可以对公司的管理达到事无巨细的程度，但是当公司发展到一定规模时，就需要给予一线员工必要的自主权力。

所以，在工业现场的边缘侧进行数据采集、处理及传输的边缘计算网关承担着打通工业数据传输“任督二脉”的重任，再与云平台进行融会贯通——边云一体化，最后利用大数据分析，赋能生产，才能发挥工业数据的真正价值。

由此产生的两个关键问题是我们不得不面对的：

一、在大量工业数据下沉的情况下，数据的有效性该如何保证?

二、“边-云”一体化能给工业物联网带来什么价值?

“外行看热闹，内行看门道”，关于这两个问题的答案，在工业物联网领域已经耕耘17年的映翰通网络有充分的发言权。