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    当时，智能制作现已成为我国制作强国战略的主攻方向，国内现已涌现出一批智能制作的“示范企业”。
    智能制作的实质终究是什么？第四次工业革命好像特别着重数字与物理的交融。智能制作是第四次工业革命在制作领域的首要表现，那么，数字与物理的交融是智能制作的实质吗？非也，交融不过是现象罢了。
    通过第二和第三次工业革命，人们对工程中确定性问题的知道与操控已趋成熟。制作中无论是触及效率、质量、成本，还是绿色、服务等，都存在大量的不确定性。此外，制作中还有许多问题是非形式的，如一个工厂或车间的节能问题，不只无法用数学模型描绘，并且没有固定形式。关于试图明晰知道乃至驾御制作进程的人类而言，非形式、不确定性问题是大的困扰。体系中到底有多少要素彼此关联，又相互影响到何种程度？
    幸运的是大数据、人工智能等技能为人类开启了进一步知道和驾御客观非形式和不确定性的大门。因此，智能制作的实质和真谛是利用*技能（如数字化、网络化、大数据、人工智能等）知道和操操控作体系中的不确定性问题以达到更高目标。日本前期的智能制作方案之所以未获得明显作用，恐怕与当时缺乏应对此类问题的技能（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，如加工进程中质量的不确定性，产品运转功能中表现出的不确定性等。二是主观不确定性，或曰知道不确定性，首要指制作体系中本来确定性问题，未能数字化而导致人对其知道的不确定性，如企业中各种活动、进程的组织，本来就是确定性的，但由于触及的人太多，且发生时间各异，若无特殊手法，于人的知道而言纷乱如麻。此即人的主观不确定性或知道不确定性。为何把主观不确定性也视为制作体系的不确定性？由于制作体系中也应该包括相关的人。
    企业施行智能制作的要害是什么？要害问题自然不少，此处仅提请人们关注基础、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知道不确定性的基础。剖析加工进程中方方面面的数据，有或许使人清楚地发现原先认识不到的影响加工质量的要素；把握企业各种活动的相关数据，方能下降知道的不确定性，并且能使新的活动更有序、使相应的决策更合理。至于非形式的场景，更需求凭借数据剖析。
    欲获取数据就需求互联。互联首先指收集制作进程中的物理量（如在设备上装传感器），剖析这些数据就或许更深刻地知道其不确定性，并有或许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议的各种活动之间的相关数据衔接，其条件是相关的活动一定要数据化。
    互联的概念不能于企业内部。要有“企业生态体系”的认识，便是说“体系”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体系，企业生态体系中的成员应存在某些数据的互联和共享。现在就有“数字供应链”的概念，即企业之间不只是物料的供需，还存在数据的供需。一个好的企业生态体系中应该包括“数字生态体系”，或曰企业生态体系中要着重数据互联。
    互联的认识乃至促进企业家和工程师们从头定义行业的边界、产品的功能边界。如做智能彩灯的企业需求考虑灯与文娱设备之间的数据衔接，轿车业需求考虑轿车与才智城市之间的数据互联。
    人机智能年代正在到来，智能制作未来的发展将怎么？当时，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作业或许被智能体系取代；虚拟空间与实际空间的界限将越来越含糊，增强实际（AR）、混合实际（MR）技能将在更多的场景得到应用。难以推测的是，在制作体系越来越“智能”的时候，人的作用将怎么定位和发挥。对此，咱们只能跟着时间的推移，在实践中探寻答案。
    什么是智能制作的路径？这是政府、企业家以及研制人员要特别重视和考虑的问题。当下如火如荼的“机器换人”“百万工业企业上云，施行百万工业APP”等都在进行这方面的探索和实践。终究的答案是什么？现在还不得而知，但有一点是可以必定的，智能制作必须依赖很多基础的智能技能与工具，如传感器、物联网、智能数控体系、大数据剖析工具、智能软件等，在这些领域中实现重大突破、占据制高点是建设智能制作强国的条件。咱们要时刻清醒地知道到这一点。