2021年3月，工信部印发《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》，文件提出到2023年将初步建成覆盖各地区、各行业的工业互联网基础设施，打造3 -5个具有国际影响力的综合型工业互联网平台。鲸准数据显示，截至2020年12月31日，中国工业互联网领域共有637起投资案例，涉及总投资金额2,416.18 亿元。

在由“中国制造”转向“中国智造”的传统制造企业中，富士康走在前列。鸿海科技集团创办人郭台铭曾表示，“工业大数据”“工业人工智能”等概念是富士康工业互联网的一盏明灯。2021年5月11日，南方周末记者书面约访鸿海科技集团副董事长、世界经济论坛全球未来委员会先进制造与生产专家组成员李杰。

2018年1月20日，在美国从事人工智能技术相关研究四十余年的李杰加入富士康科技集团。此前，李杰在美国曾研究汽车自动化生产线，先后受雇于美国国家科学基金会(NSF)、联合技术公司，回校任教后创办了智能维护系统中心(IMS)，履历横跨政府产业界学界，著有《从大数据到智能制造》《CPS:新一代人工智能》《工业人工智能》，这三本书也被称为“人工智能三部曲”。

在回复中，李杰详细阐释了中国制造业走向“智造”过程中面临的机遇、挑战及未来方向。

南方周末：当初加入工业富联公司不到一年就辞职，能否谈谈这一选择的原因？

李杰：我并非辞职，而是从工业富联升任鸿海集团副董事长，负责整个鸿海集团的工业人工智能建设，符合集团未来3+3的战略规划（人工智能、5G、机器人+电动车、数字医疗、芯片），尤其是在工业大数据与工业人工智能领域的整体设计与协同布局,在集团层面推动鸿海的数字化转型。

南方周末：富士康“熄灯工厂”被看作工业互联网典型案例。你认为富士康在工业互联网的实践上有哪些值得总结的经验？还有什么不足？

李杰：对于工业互联网的应用来说，首先要有规模效应，比如说提高一个点的良率就能看出很大的效果，其次，一些联网基础投资也会获得比较快的回报。富士康在场域、数据体量上具有非常大的优势，也是能做出工业互联网的一个基础。在富士康内部有17万多台CNC（计算机数字化控制精密机械加工）、1800多条SMT（表面贴装技术）、8万台机器人、100多万员工，生产制程包括切削、冲压、注塑成型、组装等等，产能也非常大。其次，在人员的培养上，大家的知识框架体系是一致的，我们在内部也举办过多次工业大数据与工业人工智能竞赛，在推动数字化转型时大家都在同一个层面上对话。不足的话，其实是通用的问题，即如何创造更多数字化的价值。这个问题可能存在于现在很多企业的工业互联网应用。很多时候，工业互联网更像一个基础建设。像一个厂房需要有水电气，工业互联网也需要数据、通讯和储存安全等这些基础设施。做这样的工作，需要从上到下的战略准则，制订一个长期规划，坚持执行并迭代，不是一朝一夕的热度。如果大家都把工业互联网当成一个现金牛（cash cow），那是不现实的。工业互联网与互联网有本质上的差异。互联网是发散的，工业互联网是聚焦在工业基础问题上的。互联网传染性强，但工业互联网传承性强。总结来说，工业互联网是一个值得坚持的长期价值的投资。

南方周末：在你看来，中国有哪些公司在工业智能化方面走在前列，原因是什么？

李杰：智能化的前提是要有数字化，那些数据治理好的公司在工业智能化上面会走得比较快。我们先讲三个观念，自动化、数字化、智能化。用一句话来说，自动化是做人不想做或者做不好的事，数字化是由数据做决策，智能化是做人不能做的事，比如说几千个缺损的自动识别等等。从路径来说，自动化提供了数据到数字化，数字化的数据可以转化成智能化，而智能化提高了管理与经营的价值。并不是说只有自动化才能数字化、智能化，但数据是智能化的基础。如何找数据、治理数据会是重中之重，我常说要培养“数据工匠”的意思就在这里，因为如果拿的是可用的数据，数据“会说真话”。如果拿的是不正确的数据，数据也“会说谎”。所以如果当一个公司能够把数据整理（分类、分割、分解、分析）好，那么他们更能有效地创造价值（分享与分忧）。

南方周末：作为后发国家，中国制造业以前是从学徒起步，模仿式创新，近年来通过自主创新取得不少突破，但还面临很多核心科技能力的不足，你认为中国工业向智能化转型的优势和劣势是什么？

李杰：非常大的优势是，制造的体量很大，所以我们拥有很多生产制造的数据，那么这些数据是可以回馈到制造甚至影响设计端的。所以现在推的数字化经济就是一个很好的战略，中国是巨大的市场，所以拥有巨大的数据体量，未来对数据的处理其实是可以帮助到智能化转型的。劣势可能在于，目前中国制造还是处于价值链微笑曲线的底端，还有很多基础问题需要解决，但是数字化管理、经营与治理绝对是中国工业转型的关键因素之一。

南方周末：2013年，德国推出自己的工业4.0国家战略，这被看作人类第四次工业革命开端，也拉开世界各国新一轮产业竞争的序幕。为什么是德国先提出“工业4.0”？

李杰：其实工业1.0、2.0、3.0的发生并不是谁先提出，而是有了这些划时代的具有历史意义的事件，比如蒸汽化、电气化、自动化之后才给之命名。大家就会想说，接下来的4.0是什么。所以对于工业4.0并没有一个统一的认知，每个人也会有不同的理解，我们现在在前往4.0的道路上，但是并没有真正到达4.0。讲到制造，要看三个要素——人、机器和市场。德国机器做得好，外销很多，把卖机器当市场，所以他们的4.0就是把机器卖到全球实现自动化，但是德国的机器没有数据回馈改进，就没有机会改进产品创造更多的价值。虽然德国先提出，但并不代表是全面的。像日本，把人、（或者说）把工厂全球化当市场，美国以技术当市场，大家对4.0的理解是不同的。我个人理解，工业4.0更多的是价值创造，不仅仅对于生产制造本身，而是进入上下游的更多价值链。

南方周末：2015年，中国提出“中国制造2025”，并强调要向智能化转型。在你看来，中国制造业在智能制造上整体处于什么阶段？

李杰：智能制造并不仅仅代表“制造”产品本身，而是要创造更多的价值，就是我之前说的“煎蛋模型”。蛋黄是产品，蛋白是价值。中国制造在以前很长时间都是生产蛋黄，也就是大家经常说的，我们的制造大而不强。那向智能化转型，其实是要更多向前端设计和后端的价值创造延伸。之前中国制造可能还是处于劳动密集型的制造，目前看到大家开始自主创新品牌，代工也不仅仅是OEM，而是向上游的设计和模组整合迈进，比如ODM、JDM，这都是好的现象，大家也都更注重主动创新，创造更多的价值。

南方周末：你曾分析不同国家的政策，了解世界上各大经济体的转型路径，认为很多国家停留在“术”的层面，而非真正理解背后的“道”。能否解释一下这背后的“道”是什么？

李杰：“道”，从简单字面上理解就是落地。很多时候大家讲法很多、想法很多，但是真正实施的时候会遇到各种各样的困难，加上资本对热点的追逐，在一个热点“过气”的时候是否还能坚持投资、坚持建设，这是一个很重要的点，也就是常说的“知行合一”。落地往往是最困难的，就像我们清洗鱼可能花一小时，但蒸鱼只要10分钟。大家不能盯着蒸鱼的10分钟，而是要下苦工夫去做很难的基础建设、数据治理，虽然看起来不光鲜，不像所谓的数据科学家，但是没有这些基础，很难做好工业互联网。另外，大家对数字化转型的理解不能停留在技术层面上，技术只是手段，而是更要挖掘自己缺乏的，面对自己的缺点，自身的竞争力才能有改进。

南方周末：你曾公开提到，工业4.0本质是知识和传承的革命，可以说，智能制造要解决的核心问题是知识的产生和传承过程。能否谈谈中国企业应如何解决这一问题？

李杰：对，工业4.0是要将以前“师傅传徒弟”的传承变为数字化智能化传承的能力。前者很多时候会面临老师傅走了新徒弟接不上，我们是在考虑如何将老师傅的经验固化成智能化，这样机器自己会思考、会做决策，知识的传承会容易很多。但这也不是说就不需要人了，而是人的能力的转型，从听音识果（把脉）变成如何操作仪器、如何处理数据上，这样才不会千人千面，而是千人一面。

南方周末：工业4.0时代，制造型企业之间的竞争是否能理解为“知识”的竞争？

李杰：我觉得更多的是知识速度与人才的竞争。有好的高度、广度与深度的人才，才能创造更多的转型发展与创新的价值。

南方周末：传统制造的技术升级主要围绕着人的经验，而智能制造的基础则是“事实”，人能够依据数据提供更精准的决策。在工业生产中，数据一定会比“人的经验”可靠吗？

李杰：这要看是什么样的数据，因为使用数据的、做算法的还是人，AI一定会存在人的偏见，你打标签，对数据的理解都是人的理解、人的经验。我们从没否认人的重要性，恰恰相反，人是未来智能化最重要的环节。但需要技能更新迭代的人才，能够懂得处理数据，分析数据，以及把数据的结论和工厂的生产相结合的人才。数据是提高了“人的经验”,也就是抗风险能力。要不然有经验的人走了，再找到具备相似经验的人也不那么容易不是？

南方周末：最近汽车业出现了“新四化”的潮流，智能电动汽车正在颠覆传统燃油车，但特斯拉等智能汽车的可靠性也不断受到质疑。你如何看待智能汽车和无人驾驶技术的前景？

李杰：智能汽车分为很多层面，也不一定非得是自动驾驶才叫智能，特斯拉受到的质疑现在大部分处于自动驾驶的问题上。虽然目前自动驾驶技术还在发展中，但是电动汽车的智能化一定是发展的趋势，因为以后电车就是电机、电控、电池三电技术，把电池想象成一个传感器，里面不停地充放电曲线就代表了一定的驾驶模式，从中获得的海量数据是可以帮助人驾驶得更好的。智能不是一个很宏观的课题，一些小的改善也可以是智能。我认为未来汽车产业会从硬件转变为软件服务业态，所以软件设施、智能化以及无人驾驶技术都是其中重要一环。