Robert SCHMITT：要把「物」連起來，才能從中獲得利益
「數字化更多的是探討到我們收集到的這些數據，從數據上可以帶來什麼樣的有效性以及對網路能夠帶來什麼樣的發展」，1月13日，弗勞恩霍夫IPT（人工智慧研究所）所長 Robert SCHMITT在「2018中國製造論壇：全球製造業變局下的新產業革命」上如此表示。
Robert SCHMITT：非常榮幸，我今天很榮幸來到這裡。我本人也是一位專家，今天有很多專家在這裡，第四位專家已經和大家提到了物聯網，包括業界的一些趨勢，根據我個人的想法，我覺得我們現在是在人工智慧的前沿。以前我們成立了人工智慧的研究中心，當時我們很掙扎，因為當時存在著數字化和手工操作的電腦，我們希望對所有的東西都進行計算。每次我們談到數字化，我們可以看一下現在甚至是手錶都已經走向數字化了，數字化一直都在不斷地支持各種技術的發展。根據我自己的想法，以及根據在座的很多德國的業界專家的想法，我們覺得數字化更多的是探討到我們收集到的這些數據，從數據上可以帶來什麼樣的有效性以及對網路能夠帶來什麼樣的發展。在德國，我們的業界發展很快，有很多上市公司，包括比較知名的公司，像今天早上也有很多的講者提到，在德國我們有很多中小型的企業，他們現在在不斷發展自己的技術。
首先我們來整體看一下整體定位，有一些技術的領先者。有些公司，他們現在已經有了很多技術的領先研究，但是在幾年前他們就開始尋求物理學方面的研究，這些公司現在開始更多的尋找這種通訊技術方面的專家，因為他們覺得他們已經越來越接近於擁有工具，但是這些數據，包括與工具的結合，以及在生產過程當中的結合是更為重要的，所以他們在尋求信息技術的解決專家。
人工智慧應該如何使用，人工智慧只是其中的冰山一角，它就像手機，包括像人工智慧、雲計算、機器人當中的一個環節而已。像在德國，我們是一個以工程為主的發展國家，像我們現有的汽車行業的發展，對我們來說我們要非常清楚地了解到現在整體實際的影響，然後進入到材料，有好的機械設施，建立起生產系統，最終它能夠帶來有效的生產。有些時候當我們可以看到柏林的機場，我們還要花更多的精力做自動化以及智能化的連接，但是世界已經發生了很大的變化。剛才有好幾個講者講到了中國的變化，格局越來越緊，我們要解決的問題不僅僅是結構性的數據，以及規劃階段和執行階段，包括生產階段、服務階段所需要的結構性數據，我們現在還要更多的來探討一下我們如何幫助我們更好地縮短生產周期。這裡就主要包括兩個部分，現在我們已經有了一些靈活的生產安排，同時在生產系統當中也要進行靈活化，包括柔性化，如果我們有非結構性的數據，如果我們都不知道機器是如何應對這些非結構性的變化，我們就要使用相關技術。比如人工智慧就能夠幫助我們解決這些非結構性的數據，有些汽車公司將這些數據或者人工智慧來進行設計，只要在上面進行一些有效的數據整合就可以帶來更快的生產周期的提升，同時你還可以使用不同的來自於人工智慧的範例，能夠幫助你實現比如說汽車的整體車身設計，還有框架的設計。當然還有其他部分，比如在一些情境當中，像機器，包括機器的一些行為，一般來說機器是沒有一個分析模型的，但是我們想要知道如果我們要使用不同的材料，包括使用不同的技術、不同的生產批號，對機器會帶來什麼影響，現在有很多公司已經多多少少在使用某種形式的人工智慧來幫助我們更好的了解機床以及工具對不同材料的反應。
我有一些學生剛剛做完機械工程方面的碩士學位，今後他們將會和我們更多的探討到齒輪的模型，包括材料的模型，包括各種各樣的新技術。現在我有一些學生是用開放性軟體工具建立一個數據集，最終就可以幫助我們實現機器人的控制，而他們使用了大量的工具，能夠幫助我們更好的來進行不同的測量、維度的區分，最終能夠幫助我們更好的讓機器人來完成測量的工作。
這背後的工程、機械的原理到底是什麼？就是說我們以前不需要再了解機器人每一個動作，更重要的要能夠了解整個生態系統，並且能夠了解到我們到底需要什麼樣的數據，同時如何對這些數據進行結構化的布局，我覺得這些都是非常重要的。從這個角度來說，西門子還有其他的公司，他們正在將這樣一種做法能夠真正的融入到他們的生產環節。
第二個部分，你所提到的問題是更複雜的。因為在德國整個業界發展差別比較大，像很多中小型公司，即使他們非常成功，他們主要的一點是他們保持信息的機密性，如果你布局了一部分某種模式的人工智慧，你還能夠更好地保護你自己的知識產權，同時通過知識產權來賺取相應的利潤，這是現在比較大的一個挑戰，也是現代社會比較大的一個挑戰。現在有些公司要打開自己的保險箱，但在開放的同時又要抓緊知識產權的控制來保持盈利，同時他又希望能夠從公司這裡獲得直接的效益。
你剛才講到德國工程師協會發表了一份參考模型，叫做工業4.0的參考模型，裡面提出了一些想法，有三個維度：第一個維度是技術上的問題，比如從協議、各種動態，這是技術上的。第二個模型上的問題是創造價值的價值鏈，在價值鏈當中，你是生產、製造還是提供服務。第三個維度，在這幾個模型是最關鍵的，你是負責這個機器當中的感測器還是提供整台機器，我們公司必須要了解在這個生態系統中你發揮什麼樣的作用，也要學會怎麼樣從生態系統當中獲得最大的利益。如果能從生態系統當中受益，我們要更多了解周邊的社區，整個網路，了解其他的行業，找到生態系統擴大的機會。
中國和德國還是有相似之處的，從製造業和製造設備系統方面有相似之處，美國人發明了互聯網，但是德國發明的是實體，我們一定要把互聯網利用起來，物聯網你是沒有辦法直接用的，但是如果我們能夠把物連起來的話，所有人都能從實物當中獲得利益。
在我看來，如果是人工智慧，你就要跟自然智能相輔相成，自然智能來自於什麼地方呢？來自於教育，我們要使用一家公司的資源，但你如何來賺到資金，這實際上就要用大學，大學可以把資金轉為知識，知識轉過來變為你的生產力，在這樣的環境當中你不需要自己去做研究，你可以仰賴各種夥伴的關係，必須要理解清楚這家公司的需求在哪裡，然後你可以尋找這種技術解決方案來滿足你的需求，這個公司可以藉助合作的模式、協作的方式，這樣的話能夠把這種知識轉化成為金錢。所以說我們這個資金要投向研發，研發再把資金轉化為知識，反過來再反哺企業，這確實是一種互補型的關係跟佛山的高等教育機構的關係，我覺得這是一個正確的方法，如果一個公司只有一個電話號碼，你當然可以降低你進入的壁壘，這是我的看法。
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