1.3　内因之二：传统制造业向数字化商业模式的转变

近年来，伴随着以物联网、大数据为代表的新技术的应用，很多行业里都出现了一批采用数字化技术的新的竞争对手，它们对传统的制造企业形成了强烈竞争。如图1-16所示，以德国制造业为例，新的采用数字化技术的竞争对手正在对德国制造业在价值链上的地位和份额发起竞争，可能的情况是，信息技术（而不是传统的制造技术）对制造业产品的价值贡献增加，从而让传统的制造企业失去竞争力；或者是信息技术让传统的制造企业逐渐失去对客户的接触和把握——无论是哪一种，都是德国的制造企业所不愿意看到的。据分析，在最不利的场景中，德国制造业在2025年将会为此损失2200亿欧元的收入。

应该说，一直以来，德国的制造业通过与客户在产品使用和业务流程中实现深入、直接的集成，并凭借其丰富的各项制造能力，维持了其在制造业中的领先地位。然而，随着近年来以物联网、大数据为代表的一批新技术的诞生，出现了新的将制造行业进行数字化转型的趋势。通过这种数字化转型，一批新的竞争对手另辟捷径，在与客户交互的接触点上直接与客户进行沟通，提供增值服务，从而创造出从产品向服务转型的新的商业模式，这对传统的制造厂商造成了不可忽视的威胁。

如图1-17所示，近年来在不少制造行业里出现了一大批这样的例子，它们给传统的商业模式带来了新的思路和冲击，例如：

·“以压缩空气作为服务”：压缩空气设备制造商将原有的销售设备的商业模式，转变为销售“压缩空气”给客户，按照客户使用压缩空气的体积、压力等指标对客户进行收费。

·“以精密加工能力作为服务”：机床制造商将已出售给客户的精密加工机床进行联网，将客户的富余加工时间或能力进行出租或出售，帮助客户按照加工时间或加工精度进行收费。

·“以咖啡作为服务”：咖啡机生产厂家将咖啡机加以联网，进行远程监控和维护，厂家由此可以掌握何时应该上门补充咖啡豆原料或修理机器的信息，并派人上门补充咖啡豆或进行设备维护。

·“轮胎数据服务”：轮胎制造商通过在轮胎上安装联网的传感器，实时收集轮胎使用数据，帮助物流车队对轮胎使用进行管理和优化。

近年来，这种从产品向服务转型的商业模式出现在不少行业中。转型之后的企业的核心竞争力，从过去传统的“制造能力”变成了“制造能力”+“数字化能力”。而对于最终交付的产品的价值增值部分，也从过去的只是“通过制造增值”变成了“通过制造增值”+“通过信息技术增值”。如图1-18所示，不仅是德国，如果将视野扩展到整个欧洲，假设欧洲在这场转型竞争中失利，未来可能会在价值增值上损失6050亿欧元的份额。

这一转变给制造企业带来的冲击不容小觑。由于信息技术往往与客户的接触点相关，谁在信息技术上占领了制高点，谁就能够主导与客户的接触。如图1-19所示，以高科技行业的手机制造为例，企业如果既没有主导与客户的接触，也不具备大规模生产的优势，就会对利润造成巨大压力——导致HTC与黑莓处于困境的原因就在于此。

受这种新商业模式影响的，不仅是诸如压缩机、机床这一类工业用品，哪怕是像汽车这样的大众应用的工业商品，其传统的商业模式也正在逐步受到冲击。

今天的汽车工业依然停留在“制造驱动的产品”的商业模式下，基本上都是以“个人购车+个人驾驶”为主要特征。消费者在购车的时候，考虑的是个人拥有车辆的价值，如品牌、技术、价格和个性化的彰显，很多人愿意为了追求品牌而购买价格更贵的汽车。而今天，在以谷歌为代表的无人驾驶技术和以优步为代表的城市大众拼车的潮流影响下，一种“数字驱动的服务”雏形正在逐渐形成。运营的核心转向了数据，包括车辆数据、道路数据、环境数据和个人出行需求，而非产品。未来随着智能交通技术的出现和普及，人们期望的是随叫随停的出行方式，追求便利、安全、舒适和绿色，而汽车厂商则会向社会交通工具运营商的方向发展。这时，汽车品牌、技术等现在的竞争要点会弱化，这对以豪华品牌和“高技术+豪华品牌→产品溢价”的德国汽车工业来说，将会带来巨大的挑战（见图1-20）。汽车工业如此，其他制造业也面临着类似的挑战。

实际上，德国汽车的最大竞争对手——丰田汽车，早已经开始研究下一代汽车技术，其愿景就是实现“智能出行社会”，其核心技术包括下一代的车联网、智能交通系统、下一代城市交通系统和能源管理（见图1-21）。

如图1-22所示为丰田在法国Grenoble市试运行的i-Road城市示范项目，通过车联网/物联网和大数据技术，实现多模式的智能混合出行，减少车辆拥堵，实现绿色交通。丰田为Grenoble市提供了数百辆超级紧凑型电动车i-Road。使用这项服务的用户可以通过智能手机上的应用程序，选择出发地和目的地的服务站。如果有满足条件且可供使用的车辆，系统会为用户指定充电量最多的车辆。这套系统背后的核心是，基于云端数据库的智能计算机控制系统。该系统允许用户自行查看当前的交通状况是否有拥堵，甚至能够根据当前的天气和时间来规划出行路程。而随着注册使用该系统的用户越来越多，系统提供的参考方案也会越加精确。

不仅是汽车行业，媒体、制造、零售、健康、金融等其他行业在国外也都出现了基于数字化架构的以数据驱动为特征的业务模型，向用户提供各种类型的服务（见图1-23）。它们具有以下几个共同的特点：

·用户处于核心：这些业务模式所提供的服务均将用户作为核心，无论用户是以消费者、员工还是市民的身份出现。

·所提供的的服务是随时、随需的，其背后是智能数据的支持。

·所提供的服务是跨行业的，体现了不同行业的融合。

1.4　外因之一：CPS、物联网等新技术对传统技术的推动

在过去的20多年里，全球化的快速和广泛发展主要是凭借了低成本、低技能的劳动力带来的竞争优势，它是通过使用传统的制造技术来实现的。这种方法在今天已经不能够应对新的挑战，包括：

·近年来数字化技术的发展。

·发展中地区的劳动力波动。

·可靠制造（Assured Manufacturing）的需要。

·产品的定制化和个性化的需求。

·对高效利用能源的要求。

·在成本不变的前提下缩短交货提前期。

·在供应链的端到端提高敏捷性、响应速度和可恢复弹性。

·在制造业中对信息系统的使用和集成的驱动。

为了解决这些问题，出现了一大批新的技术。正是由于这些技术的诞生和日益成熟，推动了工业4.0的出现。如图1-24所示，从信息技术的角度来看，在工业4.0的背后，有八个主要的技术 支撑。它们分别是：网络物理系统、物联网、云计算、移动、大数据、内存计算、分析、增强现实。其中，最具有代表性的技术是网络物理系统和物联网这两个技术，而这两个技术之间还存在一定的联系和交叉。

1.4.1　网络物理系统

网络物理系统（Cyber Physical System，CPS）是工业4.0的标志性技术。很多人第一次是从2013年发布的德国工业4.0报告中看到CPS 这个名词的。但实际上，CPS这个概念的出现要早于工业4.0的提出。Cyber这个词来自1948年Norbert Wiener在《Cybernetics：or Control and Communication in the Animal and the Machine》一书中提出的“Cybernetics（控制论）”。“Cyber Physical System”可以看成是由“Cyber System”+“Physical System”构成的组合词 ，也就是我们经常提到的所谓“虚拟世界”和“物理世界”。“Cyber”是计算系统、通信系统和控制系统的集成；“Physical”是自然形成的或人工打造的系统，它一直处于物理规范和物理功能的管理和控制之下。在“Cyber Physical System”中，“Cyber System”和“Physical System”在各个阶段和方面紧密地结合在一起。

到了2004年，美国国家科学基金（National Foundation Science，NSF）的Helen Gill女士，在一个关于高可信软件和系统（High Confidence Software and Systems，HCSS）的研讨会上提出了CPS的概念。从2006年开始，CPS被NSF列为重点支持的研究课题，2007年更被美国总统科学技术顾问委员会（President’s Council of Advisor on Science and Technology，PCAST）的一份报告列为八大关键的信息技术之首，成为美国政府、研究机构和企业的研究热点问题。

如图1-25所示是CPS的诞生路径。应该说，CPS的出现有两个来源：一是人类对人工智能的不断探索；二是网络技术的日益成熟。

人工智能技术在诞生之初，就是人类对存在于大脑和自然界中的智能的研究、模仿和探索。面对实际问题，人类很自然地会从自身和自然界中寻求答案。其中有两个现象引起了很多科学家的注意。一个是人类大脑的工作机制。另一个是自然界里一些简单生物通过协作来完成复杂工作的方式。对以上两个问题的研究，推动了人工智能，特别是分布式人工智能学科的出现。

网络技术的不断发展，特别是互联网和物联网，对于CPS的出现，起到了至关重要的推动作用。在工业4.0的最终报告中，是这么谈论CPS和网络的：“强大的、自主的微型计算机（内嵌系统）以无线联网的方式进行互联和连入互联网，这一趋势正在不断加快。这导致了在物理世界和虚拟世界（网络空间）中都出现了CPS。随着IPv6在2012年的启用，已经有足够多的地址来确保在互联网上将这些智能的对象连接起来。这意味着在人类的历史上首次可以将资源、信息、对象和人都联网起来，从而建立一个事物和服务的互联网（Internet of Things and Services）。”

CPS的出现是人工智能和网络技术发展的共同结果，如图1-26所示。

按照Wikipedia的定义 ，CPS是一个用来控制物理实体的由协同计算元素构成的系统。早先一代的CPS在很多行业中都得到了应用，例如航天、汽车、化工、土建、能源、卫生、制造、运输、娱乐和消费品。这一代的CPS也常常被称为嵌入式系统（Embedded System），例如工业自动化中的工业控制系统，甚至人们日常生活中的家电控制功能。在嵌入式系统中，强调的是计算元素的一面，而对于计算元素和物理元素之间密切的联系，则强调得很少。其原因是这些控制系统基本上都是封闭的系统，即便其中一些工业控制网络具有联网和通信的功能，但此网络大都使用的是工控总线，网络内部各个独立的子系统或设备之间难以通过开放总线或者通过互联网进行互联，并且通信的功能也比较弱。这一阶段，最典型的是汽车产品。

与传统的嵌入式系统不同，接下来一代的CPS概念强调的是一个网络，它是由相互作用的具有物理输入和输出的元素构成的网络，而不是独立的设备。这一概念与在机器人和传感器网络中，将计算智能用于指引行走道路的智能机械有关。实际上，典型的CPS就是机器人。这一阶段的CPS把通信放在与计算和控制同等的地位上。在后续的研究中，逐步给CPS加入了适应、自治、效率、功能、可靠、安全、可用等特性。这些特性都扩展了CPS在机器人应用领域的潜在用途，包括：干涉（如碰撞避免）、精度（如机器人手术、纳米级制造）、危险和无法进入的环境中的操作（如搜索和营救、救火、深海考察）、协作（如空中交通控制）、效率（如零能源建筑）、人力增强（如医疗监控）等方面。

在工业4.0中，CPS更多指的是包括计算机、实时作用的传感器与执行机构的把虚拟和现实连接起来的系统。这种技术推动了分布式的自动化流程，构成了一张协同网络。CPS能够适应动态的需求，因此是自优化的。除了在机器协同方面的改进之外，CPS还可以推动熟练工人与机器系统的结合，实现更加灵活的生产流程。最后，需要特别指出的是——人——在配备了联网设备之后，也被纳入了CPS中。工业4.0不等于无人工厂。

关于CPS在工业4.0中的应用，我们将在下一章详细介绍。

1.4.2　物联网

对于物联网（Internet of Things，IoT），国外普遍公认的是由MIT Auto-ID中心主任Kevin Ashton教授1999年在研究无线射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）的时候提出来的。在后来的发展中，物联网的定义和范围已经发生了变化，覆盖范围也有了较大的拓展，不再只是指基于RFID技术的物联网。

顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸、扩展的网络。其二，其用户端延伸、扩展到了任何物品与物品之间，能进行信息交换和通信，也就是物物相连。如图1-27所示，从早期的将网页等内容通过互联网加以连接，到后来人与人、企业与企业之间的社交网络、企业与消费者（Business-to-Customer，B2C）、企业与企业（Business-to-Business，B2B）的连接，再到万物的互联。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛地应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。近年来，连接设备数量的指数级增长和相关硬件价格的快速跌落，为物联网的广泛普及和应用奠定了基础。

根据IDC在2015年的一份报告，IoT将会很快地在制造行业中发展成熟起来。制造企业将在互联设备、产品和物料等领域加大投资，从提高生产现场的生产流程自动化、自我调整水平中获取效率和收益。

CPS与物联网之间的关系也是一个经常被讨论的问题。应该说，物联网是在互联网的基础上，利用RFID、传感器、GPS、无线数据通信等技术，把世界上万物万事连接起来，从而进行智能化的识别、定位、跟踪、监控。实际上，在很多应用中，物联网所擅长的基于RFID的连接，对于CPS来说太过简单。此外，CPS对接入网络的设备的计算能力的要求也远非RFID可比。以基于CPS的智能交通系统为例，虽然目前人们驾驶的汽车里都嵌入了各种电子系统，但这些嵌入式系统的计算能力还远未达到智能交通系统对汽车之间的协同能力的要求。实际上，满足CPS要求的汽车电子系统的计算能力通常都是海量计算。海量计算往往是很多CPS接入设备的特征，因此，接入设备通常具有强大的计算能力。因此，我们可以认为，物联网可以看作是CPS的简化版，或者说是一种更宽泛的CPS。而物联网的概念也超越了工业4.0，具体如图1-28所示。

1.5　外因之二：提高制造业竞争力的国家竞争战略的需要

与前三次工业革命相比，对于第四次工业革命，各个国家政府都有积极参与和鼓励。无论是德国政府还是美国政府，都不遗余力地直接站在台前进行推动和宣传。应该说，这一次工业4.0能够在如此之短的时间里得到大量的关注，与政府的大力推动有着密切的关系。

1.5.1　德国和欧盟对工业4.0的推动

对于像德国这样高度工业化的国家，制造业占据了其经济总量的22%之多（以2013年为例）。多年以来，德国不仅凭借一批制造业巨头称雄于世界，典型的例子莫过于汽车工业里的宝马、戴姆勒和大众，并且还拥有一大批在各个细分市场里稳居全球前三名的被喻为“隐形冠军”的中等规模的制造企业。这些以制造业为代表的实体经济，对于国家竞争战略来讲发挥着重要的作用。继续保持在制造业里的领先地位，是德国乃至整个欧洲的重要战略。欧盟在2012年提出一项计划，希望在2020年以前，将其制造业在经济总量中的比例由16%提升到20%。但是面对新技术和新趋势的来临，这些目标和计划的实现正在面临挑战。

如图1-29所示，从2007年开始，以机械设备领域为例，中国的销售额已经超过了德国，并快速接近整个欧盟的水平。在此基础上，2012年，中国的机械设备取得了6870亿欧元的销售额，超过欧盟27国，位居全球第一。同期德国机械设备销售额为2500亿欧元，位居第四。

在销售额背后，其实是各个国家制造业竞争力的较量。根据德勤在2013年编制的全球制造业竞争力指数模型，在未来的5年里，各个国家的制造业竞争力指数排名还会发生变动。而德国、英国、法国等老牌欧洲制造强国的排名将会持续下降。中国制造业的竞争力预期将在未来数年继续维持第一名的领先地位，这主要受益于劳动力及原料成本优势、政府大力投资制造行业，以及完善的供应商网络（见图1-30）。而良好的政策环境——鼓励或直接投资科技、雇员教育和基础设施建设，均有利于提升中国的竞争力。

这一趋势对于德国这样的以制造业为核心竞争力的国家来说是不能接受的。如图1-31所示，通过进一步分析可以发现，中国制造业的优势在于成本、市场和政府；而德国制造业在人才、经济与贸易、供应商、法律、医疗等方面依旧具有优势。工业4.0恰好利用了德国在这些方面的优势地位，通过应用以CPS为代表的一批新技术，改造和创新现有的制造过程，并打造新的以数字化为核心的商业模式，以让德国的制造企业在未来的市场竞争中继续保持领先地位。

具体来说，德国工业4.0在以下几个方面有着独特的优势。

·技术上的优势：无论是公共领域还是私人领域的研发，德国在国际上都处于高水平的地位。

·高端制造和CPS技术的优势：德国拥有一批具有超强创新能力的高端生产技术制造商和具有世界先进水平的嵌入系统。

·企业信息化管理的优势：德国在企业信息化管理软件以及网络安全技术上居于全球领先地位。

·体制和人才方面的优势：德国具有一个高效率的国家和区域的创新系统及人才优势，可以源源不断地进行创新。

1.5.2　美国政府提出的先进制造业计划

除了德国，美国也开始重振其在全球制造业的领导职位。在20世纪第二次世界大战之后的50多年里，美国一直保持着世界制造强国的地位。但是从21世纪初开始，由于受到虚拟经济的发展、制造业成本上升、全球经济一体化等因素的影响和冲击，美国制造业出现了长达10年的衰退。经过2008年的金融危机，美国再次认识到制造业对于美国经济发展和保持强大综合国力的重要意义。美国政府于2009年提出了制造业振兴计划，并在2012年开始筹建数十个国家制造中心。

根据目前国内引用最多的波士顿顾问公司在2011年发布的报告，揭示了两个值得我们注意的趋势：一是高附加值、高技术含量的科技产业将向美国回流；二是劳动密集型产业将从中国转移至其他成本更低的发展中国家。由于中国近年来制造成本的快速上升，使得无法用生产率的提高来抵消，在中国生产的综合成本已经和美国部分州非常接近。从这里可见提升生产率的重要性。

作为振兴制造业战略的重点，美国非常重视先进制造业的布局和产业发展，并在整体规划和政策措施方面积极探讨对策。在2014年推出的《振兴美国先进制造业》2.0版本中，确立优先发展的三大技术领域的战略，包括先进传感器、控制和制造平台技术（Advanced Sensing，Control and Platforms for Manufacturing，ASCPM），可视化、信息化和数字化的制造技术（Visualization，Informatics and Digital Manufacturing，VIDM），以及先进材料制造技术（AMM）。其中，前两者与德国工业4.0的核心技术具有高度的相似性和相关性。

·先进传感器、控制和制造平台技术：这是新一代的基于网络的信息技术。随着新的产品和制造方法的出现，它创造了新的使用数据和信息的方法。这些技术实现了网络资产（Cyber Asset）和物理资产（Physical Asset）之间的无缝交互。这项技术关注嵌入式的传感器、测量和控制系统，以及可扩展的IT平台等方面。

·可视化、信息化和数字化的制造技术：该技术涵盖了从数字化设计，到原材料的计划、采购和交付，直至定制化产品制造的整个过程。该技术一方面涉足供应链效率，另一方面涉足产品设计、制造和上市的速度。这项技术关注嵌入到物料中的传感、测量和控制系统及技术。如果实现了强力的连接，可以达到提高生产率、加强产品和流程的敏捷性、增强环境的可持续性，并能改善能源和原材料的使用，取得更加安全的绩效和更好的经济效果。

关于ASCPM和VIDM的相关内容，将在本书的第14章加以介绍。 VshP9CRJEl3hd0QlBGC3Nq8EA0CtXnwB1JTkl0WZU1ViG3zqy6d4VyJcG6HP+38p