在上海西门子开关有限公司（SSLS），见证了体重如牛的中压开关柜，如何身轻如燕地制造出来。在这里，一台重量约2～3吨的开关柜，按照11分钟的节拍，源源不断地下线。 无论镀金还是镀银的个性化产品，无论是打孔3个还是8个，似乎有一只无形的"大手"在编排着这些工序。这是一种令人惊奇的 "复杂产品、节拍控制"的能力。 而在现场车间里，立刻就能感受到这是一个专门为移动机器人AMR构建的空间。大小机器人交叉行走，有的甚至还"哼着音乐"。宽广的巷道，可以容纳重载机器人担负大型板材穿梭其中。 西门子上海开关柜厂是一家历史悠久的工厂，已经有30多年的历史。然而它完整留存着工厂各个阶段的发展印记，如同一部具象的工业进化发展史，且至今依然向前演进不已。 最早的十年，那是一个中国工厂起步的标准形态。那就是按照德国的要求，一丝不苟地等样制造出来。 而在第二个十年，这里已经开始本地研发，建立独立研发能力。在2004年，上海开关柜厂已经开始隐约感受到本土企业的冲击，以及中国市场需求的变化。它开始主动转身。而在第三个十年开启的2015年，随着中国智能制造的加速，这里开启了工厂MES系统上线。 在第四个十年开启的时候，这里已经成为西门子全球开关柜厂的标杆，并向着世界级数字化工厂和研发中心的目标前进。它的自研自动化测试设备即将在柏林工厂和印度工厂复用。而中国上游的供应链，也跟着一同输出海外。由于它的全球高效率，甚至使得一部分在土耳其生产的开关柜，也转移到上海来生产。 开关柜是一种"极限小批量、多品种"的行业，几乎每个订单都有定制。公司有近10万个规格品类，而每年新增物料号就有近3万个。不同行业订单差异巨大。化工行业的订单，往往会有十台左右。而算力中心则至少上百台起订，而且要求毫秒级的主备切换速度。尽管产品差异很大，90%的订单，无论是来自巴斯夫化工厂，还是算力中心，都能在同一条产线上生产。 为了满足柔性生产的需求，对冲物料的复杂，工厂采用了数据驱动节拍的方式。车间内有超30种不同系统，从ERP，到MES，一直到WMS等，全部完成了数据的连通。而向上游，也做到了跟供应商系统相打通。这样工厂的排产计划，就可以与供应商信息同步。几十个供应商，可以第一时间同步得到排产信息，进而安排自己的备货。 这是一个数据自由流动的世界。而要应对复杂的物流，除了数据驱动之外，还需要高速的智能物流系统，以速度化解复杂。 这里移动机器人AMR的密度很高，在约2万平方米的车间内有160台AMR。而叉车，则几乎一台也没有。只要有叉车，很多数据就需要手工填写，就无法完成数据的闭环。因此这种"车间无叉车"的现象，隐藏着另外一个事实：那就是所有的数据，都在相关的数据平台上按需自由流动。数据奔跑的速度，比人的指令要快多了。SSLS正是通过高速的物料移动，来完成与数据指令的匹配。 这里有12种不同的机器人，物料机器人、堆叠式装料机器人等。不同机器人适用于不同场景。在黑灯仓库里面，95%是无人区。仓库里的机器人只需二维码导航。而在人机混行的车间，则采用激光雷达避障。 更重要的是，仓库物料员的体力消耗大幅度降低。以前保管员进进出出找物料，每天轻松就是3万步。这意味着每天四个小时在找料。而现在有了智能化仓库，物料可以自动移动。人的移动范围大幅度减少，每天只需要3000步就可以完成配送物料的工作。大量的移动工作是由机器人完成的。一个物料员在工作的时候，会有6台AMR机器人围着转。员工活动单位以前是四下走动，而现在可以定点工作了。舒适的空调小凉亭就在仓库边线上出现了，员工在这里完成接收料。又重又热的工种，则不见了。在这个充满了钢铁、铜、铝板和金属件的大工厂，体力消耗反而越来越轻。 而在车间里，移动机器人实现了"料找人"的方式。这就彻底颠覆了日本精益的"水蜘蛛"的专人配料模式。这个工种在SSLS并没有消失，但它已经从碳基进化到硅基。数据驱动AMR把物料送到人员身边，完成了这个工种的进化。 这100多台AMR就像是"蜂群机器人"，自行调节机器人的去向。如果一个工位发出物料呼救，那么最近的机器人会优先送达。如同滴滴平台上的车辆调度，这里的移动机器人也有"自动抢单"配送的爱好。 这些移动机器人，也是劳动模范。在夜班无人时，AI会根据次日生产计划，进行仓库整理和优化，指导AMR提前搬运物料。而一周内不用的物料，则会被AMR挪到边角位置。这些物流机器人，在自动地实现优化库容的行动。SSLS的这些物流机器人AMR，成为上海最勤奋的机器人。 实际上，这里也能够看到机器人进化的方向。最早是激光导引的AGV自动导轨车，现在已经升级到移动机器人AMR。而下一步，硅基生命的具身机器人正在踏歌而来。作为AMR的重度使用者，SSLS很愿意去尝试具身机器人带来的新气象。 上海这样一个高成本的城市，开关柜厂依然可以留在这里。答案就是用效率对冲成本。在过去五年，人均效率是原来的4倍。通过将成本控制在有竞争力的范围内，即使在上海高生活成本环境下也能留下来。 一家历史如此悠久的工厂却意外地"以快制胜"成为一个快工厂，用高效率制造，跑赢大城市的成本。 快工厂，用高速物流机器人，对抗物料的复杂和生产的定制化。 快工厂，用最自由的数据流，实现生产的自由调度。免责声明：本文采摘自知识自动化，仅代表作者个人观点，如有侵权请联系我们删除。

赵敏和朱铎先合著的《新智：从工业革命走向全业革命》书中，作者提出了一个清晰的判断：世界已经进入了"新智时代"。新工业革命的意义早已超越了传统工业范畴，它以"新智"和"新质"两种强大力量，掀起了一场席卷各行各业的"全业革命"。全业革命是由新工业革命引发的突破性技术创新、数智化广泛应用、社会需求深刻转变以及政策适时调整等多重因素共同推动的全方位、全要素的全行业变革。 如果说"全业革命"是本书为时代命名的理论创见，那么支撑这一创见的两大理论基石——"工业发展六范式"的循序演进与"生产力三要素新模型"的认知突破——则为读者提供了理解这场变革的两把关键钥匙。 一、工业发展六范式：从传统工业化到理想化工业 《新智》一书最令人印象深刻的理论贡献之一，是系统性地提出了工业发展六个范式。这个框架不仅梳理了近三百年来工业演进的脉络，更重要的是，它让我们看清了今天工业所处的历史方位，以及未来的方向。 第一个范式：传统工业化。这是第一次工业革命以来的工业形态——以常规能源为动力，以自然资源为主要生产对象，以大规模标准化生产为主要方式。机器由金属和非金属材料组成，没有数字化装置，生产依赖人的经验和体力。其核心特征是劳动或资金密集型、依赖重资产、生产周期长。 第二个范式：信息化工业。始于20世纪70年代，信息技术开始嵌入工业生产与管理各环节。工控软件在生产领域实现了降本增效，CAX软件替代了手工绘图，ERP系统实现了企业内部资源的优化配置。但这一阶段的软件应用仍以"辅助人工作决策"为主，数据量不够大，难以做到真正的数据驱动。 第三个范式：数字化工业。萌芽于20世纪60-70年代，随着CAD/CAM等技术在工厂落地而起步，真正被系统提出则是在2010年前后。数字化工业的核心是用软件对工业全流程进行数字化建模，用数据贯穿企业的研、产、供、销、服等环节，基于数据进行预测和决策。其短板在于设备联网局限在车间级或局域网内，对大数据的分析与洞察不足。 第四个范式：智巧化工业。这是作者在《机·智》一书中首创的术语，其内涵与中国工程院提出的"数字化、网络化智能制造范式"相同。智巧化工业 ≈ 数字化工业 + 工业互联网 + 数据治理。它通过数字化、网络化、集群化改造，让芯片、传感器、网络、软件等赛博系统融入产线等物理实体系统，使"聋、哑、瞎"设备变得"耳聪目明"。 第五个范式：智能化工业。这是新一代AI融入工业化实体生产过程的范式。在智能化工业范式下，工业实体系统具备了"认知学习"能力——机器像人一样获取、学习和使用海量业务知识，实现正确决策和前瞻预测，具备"状态感知、实时分析、自主决策、精准执行、学习提升"五项能力。 第六个范式：理想化工业。这是工业的终极目标，由作者首次提出。作者将TRIZ（发明问题解决理论）中的"理想度"概念引入工业发展分析。理想度= Σ有用功能 /（Σ不良功能 + Σ成本）。依据这个公式，如果要使系统的理想度最大化，需要让有用功能趋于无穷多，或让不良功能和成本趋于零。理想化工业就是一种高度智能化、量子化、绿色化的工业范式——制造过程实现高度自动化、智能化、微尺度化和巨尺度化，满足任何制造需求，工业生产过程对环境影响趋于零，资源浪费趋于零，数据垃圾趋于零。 这六个范式清晰地勾勒出了一条进化路径：始于传统工业化，经历了信息化、数字化、智巧化、智能化，最终走向理想化工业。每一次范式迁移，都伴随着工业的内聚效应和外溢效应——内聚效应让工业自身提质增效，外溢效应则让工业能力辐射到其他行业，驱动全业发展。 这个框架的重大意义在于：它让我们认识到，今天的智能制造只是起点，不管叠加多少次"新一代智能制造"，仍然不是终点。 从当前智能制造走向理想制造，还要经历自主制造、生物制造、原子制造、场制造等不同发展阶段。而"全业革命"，正是工业范式演进到智能化工业阶段后，其外溢效应开始大规模释放到其他产业的必然结果。 二、生产力三要素新模型：重构我们对"生产力"的认知 如果说"工业发展六范式"回答了"工业从哪里来、到哪里去"的问题，那么"生产力三要素新模型"则回答了"新质生产力从何而来"这个时代之问。 马克思在《德意志意识形态》和《资本论》等著作中提出，生产力由劳动者、生产工具、劳动对象三要素组成。学术界曾给出一个生产力三要素传统模型，反映了三要素之间的"利用"和"加工"两种关系。但作者指出，这个流传多年传统模型已经不适用于描述今天的新质生产力。 基于此，作者提出了一个"生产力三要素新模型"。在这个新模型中，三要素之间不仅存在传统意义上的"利用"和"加工"两种作用，而是扩展为六种相互作用： ⑴劳动者制造、创新并使用劳动工具；⑵劳动者寻找、优化和管理劳动对象；⑶劳动对象与劳动工具之间可以相互转化，甚至同时具有二者身份（例如，工业软件既是开发者的劳动对象，也是用户的劳动工具）；⑷劳动对象作为一种产出物，培育、引导劳动者；⑸劳动工具助力劳动者提升MEI（物质、能量、信息）之间的变换能力；⑹劳动工具改变劳动对象的属性。 在三要素之间，一直流动着物质（M）、能量（E）和信息（I），三要素相互作用，甚至相互转化。作者据此给出了一个全新的"新质生产力"定义：在劳动者、劳动工具、劳动对象三要素之间，通过更高水平、更高频率的物质、能量、信息的动态交互，实现生产力协同升级、提质增效的新形态。 这个模型有三个重大的认知突破： 第一，对"劳动者"的认知突破。传统认知认为劳动者由人和生物组成。但今天，劳动者已经不再仅由人类和生物组成——出现了以类人的"数字劳力"替代某些人类劳动者的新现象。作者特别强调了"人体、人脑、人智"三种人类能力的区分。人脑劳动是个体化的、附属于人身的；但人智的特殊性在于，它不仅可以知识形式实现与人脑分离，还可以被汇聚、装载在人脑以外的数字载体中，形成替代人脑做分析、推理、决策和预测的"数智脑"。传统劳动者叠加新型劳动者——如具有高度智能的智能体数字员工、具身机器人、软件机器人等——是未来劳动者的常态。 第二，对"劳动工具"的认知突破。传统认知认为劳动工具是直接对物理实体劳动对象进行加工的物品或器械。但新工业革命时代的劳动工具，已经从机电一体化的工具进一步发展成为CPS（赛博物理系统）融合的、机电软网云传智一体化的劳动工具。内嵌不同算法的软件成为"数字工业母机"。传统劳动工具叠加新型劳动工具——如数字虚体系统、CPS、机电软网云传智一体化系统——是未来劳动工具的常态。 第三，对"劳动对象"的认知突破。传统认知认为劳动对象是一切物质资料。但今天，知识、数据、软件、大模型、量子等新型工业化过程中产生的非物质化资料，已经成为新型劳动对象。传统劳动对象叠加新型劳动对象——如各种程序代码、软件函数、设备运行数据、量子云等——是未来劳动对象的常态。 尤其值得关注的是，软件同时占据生产力三要素：处于开发过程中的软件是劳动对象；正式发布到市场的商用软件是劳动工具；融入了AI大模型的新一代工业软件、智能软件、软件机器人等，作为一种类人智能，已经开始替代某些现有岗位，成为新型劳动者。这是一个"数字奇观"，也是理解新质生产力的关键切入点。 这个新模型的重大理论价值在于：它不再把生产力三要素视为彼此孤立的静态存在，而是揭示了它们之间通过MEI动态交互、相互转化、协同升级的内在机理。正是这种更高水平、更高频率的MEI交互，催生了"新智"和新质生产力。 三、工业发展六范式与三要素中MEI融合发展 第一个范式：传统工业化。在这个范式下，工业生产的输入是物质（M）、能量（E）和以纸介质与人脑为载体的碳基信息（I），输出是经过加工的物质、转换后的能量和记录在纸上的信息。 第二个范式：信息化工业。在这个范式下，工业生产的输入仍然是物质（M）和能量（E），但信息（I）开始从碳基载体（纸介质、人脑）向硅基载体（电子数据）迁移，软件信息系统生成电子数据（D）进行数据管理，然而这些电子数据主要用来辅助人工作和决策，较少用于实时驱动工业设备，信息尚未成为独立的生产要素。 第三个范式：数字化工业。在这个范式下，工业生产的输入仍然是物质（M）和能量（E），但信息（I）发生了质变——从辅助性的电子数据升级为工业大数据生产，数据管理进化为数据分类与数据精华提取，信息开始反向驱动工业化实物生产，但是，设备联网范围有限、数据洞察能力不足，制约了信息（I）对物质（M）和能量（E）的优化效能。 第四个范式：智巧化工业。在这个范式下，工业生产的输入除了物质（M）和能量（E）之外，信息（I）已经通过工业数字孪生数据生产实现了与工业化实物生产的双向流动——信息不再仅仅是输入和输出，而是通过数据治理与数据洞察，实时反馈优化物质（M）的加工路径和能量（E）的使用效率，然而信息（I）的流动仍受限于企业边界，尚未形成社会化的大规模MEI动态交互。 第五个范式：智能化工业。在这个范式下，工业生产的输入发生了巨大变革——在物质（M）和能量（E）之外，信息（I）进化为iM（智能物质）、iE（智能能量）、iI（智能信息），工业数字孪生及工业智能数据生产与工业化实物生产形成深度双向融合，信息（I）不仅实时驱动和优化物质（M）与能量（E）的转换过程，而且通过数据资产与数据智能实现自我迭代，以及生成式AI和智能体的广泛应用，MEI三要素之间实现了更高水平、更高频率的动态交互，迸发出前所未有的新质生产力。 第六个范式：理想化工业。在这个范式下，工业生产的输入与输出趋于统一——物质（M）与智能物质（iM）、能量（E）与智能能量（iE）、信息（I）与智能信息（iI）完全融合，碳基/硅基数据资产融为一体，数据垃圾趋近于零，MEI之间的界限消融，系统以近乎零的成本和零的浪费，利用超系统资源（如宇宙背景能、行星引力能、极寒能、极热能、量子纠缠等）实现按需创生，理想度公式：理想度=∑有用功能/(∑不良功能+∑成本)，趋于无穷大。 四、两大要点的内在联系与时代意义 综上，"工业发展六范式"和"生产力三要素新模型"两个理论要点，并非孤立存在，而是有着深刻的内在联系。 工业发展六范式描述的是"宏观进程"——工业作为一个整体，从低级形态向高级形态演进的轨迹。每一次范式跃迁，本质上都是生产力三要素发生质变的结果：传统工业化时代，劳动者是产业工人，劳动工具是机械，劳动对象是自然资源；信息化时代，软件开始成为劳动工具；数字化时代，数据成为劳动对象；智能化时代，AI大模型、智能体开始成为新型劳动者。 生产力三要素新模型揭示的是"微观机理"——在每一次范式跃迁的背后，是劳动者、劳动工具、劳动对象之间通过MEI的动态交互实现协同升级。没有三要素的持续变革，就没有工业范式的持续跃迁；没有MEI的更高水平交互，就没有"新智"和新质生产力的持续涌现。 两者结合，构成了理解全业革命的完整框架：工业范式的演进让工业自身不断升级，而工业升级的外溢效应又推动了其他行业的变革。当工业发展到智能化范式阶段，其孕育的"新智"（新一代AI及其催生的超级智能体）和"新质"（新质生产力）开始大规模外溢——从制造业溢出到农业、建筑业、金融、物流、医疗、教育等各行各业，最终形成"全业革命"的宏大格局。 五、结语：从理论到实践的启示 《新智》作为"走向智能丛书"的收官之作，既是对前七本书的理论总结，也是对未来的前瞻思考。例如丛书的开篇之作《三体智能革命》中提出的判断智能系统的"20字箴言"：状态感知，实时分析，自主决策，精准执行，学习提升，在《新智》书中被定义为开发智能体的方法论和基本框架。 "工业发展六范式"告诉我们：每个行业、每个企业都可以在这个框架中找到自己的位置——是处在信息化阶段，还是数字化阶段，抑或已经开始迈向智能化？位置不同，战略不同，路径不同。 "生产力三要素新模型"则提醒我们：无论身处哪个行业，都必须重新审视自己的劳动者、劳动工具和劳动对象——数据是不是已经成为你的劳动对象？软件是不是已经成为你的核心劳动工具？AI是不是已经开始扮演新型劳动者的角色？智能体是不是已经成为"数字同事"？等等。 工业发展六范式与三要素中MEI不断融合，是当今工业发展的基本规律，是"新智"和"新质"社会化应用的具体体现。 正如作者在后记中所写的："抓住新智的'智高点'，占据新质的'质高点'，人类就能牢牢掌握'智能文明操作系统'的密钥。"全业革命的大潮已经涌来，我们既是见证者，也是参与者，更应该是创造者。 这场从工业革命走向全业革命、从数字经济走向智能经济的变革，终将汇入智能社会的汪洋大海。而《新智》这本书，正是我们理解这场变革、把握这个时代的一个风向标。阅读此书，必有收获！免责声明：本文采摘自英诺维盛公司，仅代表作者个人观点，如有侵权请联系我们删除。

在7月底，我写了题为"新一代智能制造之我见"的文章，引发了业内同行的关注和讨论。今天想再讨论一个与上一篇文章高度相关的一个话题——新一代工业互联网。 关于工业互联网，近十年来我写过40多篇有关文章。感觉工业互联网一直在与时俱进，迭代发展。尤其是从今年开始，工业互联网进入了一个全新发展机遇期。我在刚刚出版的《新智：从工业革命走向全业革命》新书中，专门写了"第十章 新一代工业互联网（新工网）"。 1.重新再出发：凤凰涅槃之后的浴火重生 工业互联网是一个曾经火热，近年渐冷，需要重新审视的词。 八九年前，"设备上云"、"标识解析"、"5G+"、"百万工业APP"响彻在各类产业论坛，数千平台企业如雨后春笋般涌现，仿佛只要将机床、仪表和MES系统接入云端，工业互联网便水到渠成。 2026年生成式AI狂飙席卷全球，人们骤然发现：那些耗费巨资建设的工业互联网平台，大多仍在做着"数据搬运工"的活儿——把设备状态从车间搬到大屏，把生产报表从网页版变为微信版，把工业软件拆成APP，却很少触及制造业最核心的痛点：工艺创新、材料革命、自主决策、工业知识生成。 发端于2017年末的工业互联网，本质上是一场"联接革命"，其历史使命是打破信息孤岛、实现设备互联，释放工业互联网乘数效应。但当大语言模型已经能够自主编写工业控制代码、生成三维模型、规划工艺路径时，仅做"联接"已显得很不够。 中美人工智能对决已成定局；OpenRouter模型聚合生态社区上最受欢迎的前六大模型全部来自中国厂商。在技术代际跃迁和国际竞争态势下，工业互联网如果还停留在"依托平台调度资源池"的应用中，便是没有跟上当今技术发展步伐。 2026年1月，工信部《推动工业互联网平台高质量发展行动方案（2026—2028年）》明确提出，要"基本建成泛在互联、数智融合、深度协同、开源开放的新一代工业互联网平台生态"。邬贺铨院士在6月的工业互联网大会上宣布：产业已"正式迈入智能体工业互联网新阶段"。工联院鲁春丛院长发表"构筑‘人工智能+制造’新优势"文章。信通院余晓晖院长发表"人工智能浪潮下，工业互联网发展的认识与思考"演讲。《新智》书笔者指出："以大模型为代表的AI技术与工业互联网结合已成为新一代工业互联网发展的重要趋势。"各界认知与多重信号表明，工业互联网需要浴火重生，快速转型，需要重新定义，再次出发。 2.三层次跃迁：从"数据汇聚"到"智能体网络" 经典工业互联网平台的核心逻辑：汇聚设备数据，进行分析挖掘，再以可视化形式呈现给操作者和决策者。这种逻辑在八九年前无可厚非，但在生成式AI时代，平台的核心能力已经从"数据汇聚"转向智能体网络。 新一代工业互联网平台的内涵，至少包含三个层次的跃迁： 第一层是"联接底座"的扩展。这仍然是基础，联接是方法论和硬道理。但联接的内涵已从单纯的设备联接，扩展为数据联接、模型联接、智能体联接。工信部政策要求重点平台工业设备联接数突破1.2亿台（套），但这只是起点。未来的联接底座必须能够承载工业大模型、运行工业智能体、实现生产系统的快速优化与进化，迈入真正的万物互联时代。 第二层是"模型层"的崛起。平台的资源池需要扩建"模型池"，整合数字建模工具、标准算法库及开源组件，降低模型开发的技术门槛。强调模型池，并不是简单地把大模型搬进企业，而是融合工业增强知识图谱、全域工业数据、工业机理模型、数字孪生和多智能体协同，构建能够理解真实场景、推演工业规律、支撑企业业务运行的类似华为工业数据图谱平台的iDME.X的"工业AI引擎"。 第三层是"智能体层"的部署。多智能体已经开始扮演"数字员工"的角色，平台要支持"平台+多智能体"的融合架构，依托智能体互联协议，实现多智能体在复杂生产场景中的任务调度、信息共享与群体协作。从技术趋势上看，工业互联网平台正在从"被动联接"走向"主动智能"，成为智能体网络。 从"数据汇聚"到智能体网络，这一使命重建，意味着我们必须重新审视新一代工业互联网。例如，"AI工厂"的语境正在近似替代智能制造和工业互联网。 3.平台安在否？平台的尽头是开源社区生态 工业互联网的"平台"还存在吗？答案是肯定的。工业生产的复杂性决定了任何单一企业、单一模型、单一智能体都无法独立完成全部任务。工业互联网平台的核心价值之一在于集约化和优化——集约算力、集约模型、集约数据、集约智能体，实现资源优化配置。没有平台，每个工厂都要自建大模型、自训智能体、自搭算力集群，这在经济上不可行，在技术上也不必要。 平台的形态和内涵正在发生根本性变化。未来的工业互联网平台，将呈现"三位一体"的新形态：基于AI大模型的认知层、基于开源知识社区的生态层、基于智能硬件的物理层，三者深度融合，相得益彰。 认知层是平台的大脑。生成式AI大模型本身是一个具有认知能力的智能平台。当工程师用自然语言说出"设计一个比钢轻、比铝硬、耐300度高温的支架"需求时，平台不再输出一批检索的文档报表，而是直接输出可执行的3D打印参数和工艺路径。这是"文生万物"智能技术在工业领域的落地——语言即运行指令，需求即工业代码。工业智能的底层逻辑已经被重构。 生态层是平台的血脉。开源大模型平台才是新的产业组织核心。未来的工业平台，应该拥抱这种开源生态，从"企业主导的工业互联网平台"进化为"开源社区主导的智能体网络生态"。深圳已成立并运营的"工业知识联盟""开元社区"等，正是这一趋势的先发力量。"玩转知识"是今天工业发展的充要条件，也是大语言模型的构建逻辑。 物理层是平台的感官+躯体。物理AI必须理解重力、惯性、热疲劳等科学效应，并直接输出可执行的物理约束条件。而这份"理解"的可靠来源，正是高炉、磨煤机、涡轮台架等重资产设备上流淌的毫秒级真实垂域数据——力觉、热觉、声发射、电磁感应的多模态传感流。垂域数据（工业语料）过去重要，今天更重要。它天然具有 "数据不出域"、"采集即加密"的属性。尽管模拟合成数据可以无限生成，但若缺少物理设备产出的工业语料作为锚点，所生成的数据集将偏离真实物理规律。 4.网络安在否？网络的尽头是"算力神经网" 工业互联网的"网络"还存在吗？当然存在，但它将不再是传统意义上的数据"通信管道"（BTW，用管理通信管道的手段去管理工业互联网并不适用），而是进化为"算力神经网"。 传统的工业网络——无论是工业以太网、工业物联网——追求的是确定性、低时延和高可靠。这些指标在控制层依然很重要。AI的崛起给网络赋予了新使命：网络不仅要传输数据，还要传输模型、传输梯度，乃至传输"物理规则"，因为"模型即数据"。 2026年7月，工业互联网大会发布了中天钢铁淮安基地的"5G+AI+新型工业控制"成果，以5G-A网络、云化PLC和人工智能为技术核心，构建"网-算-控"一体化新型工业网络体系。这一实践的启示是：网络、计算、控制不再分层运作，而是深度融合：网络承载算力，算力驱动控制，控制优化网络，走向"算力神经网"。 黄仁勋在CES 2026上发布的Vera Rubin平台进一步揭示了这一趋势。其NVLink-6交换机的机架内网带宽达到每秒240太字节，通过BlueField-4 DPU管理高达150TB的共享上下文内存池。未来的工业网络，必须能够支撑"模型即数据"的超带宽流动。当一台边缘设备上的智能体需要调用云端大模型的推理能力时，网络传输的不仅是传感器的采数，还有模型的中间状态、注意力权重和上下文记忆。 随着物理AI的部署，工业网络可能变成三层叠加：调度电力与算力的匹配的能源层网络+调度模型与数据的流动的认知层网络+调度设备与执行器动作的物理层网络。其中，认知层网络训练一个工业级物理AI所需的计算量，远超传统数字化系统，而推理端的毫秒级响应又要求算力必须贴近产线部署。这样的"算力神经网"才能支持"AI工厂"的顺畅运行。 5.APP安在否？APP的尽头是"功能微粒" 工业APP还存在吗？笔者的判断是：作为屏幕上单列的工业APP将走向消亡，但作为"功能微粒"的工业APP将以智能体形态重生。 经典工业APP的本质，是将特定工业知识封装为可点击的软件功能——设备监控APP、能耗管理APP、质量检测APP等。用户需要逐个点击打开、操作、切换。在智能体时代，这种"人找功能"的模式已经落后。黄仁勋在今年1月CES大会讲到："智能体系统就是界面（The agentic system is the interface）"。当工程师可以直接用自然语言向工业智能体下达指令并顺利完成操作时，谁还会去点击那么多的APP图标？ 工业知识的未来封装形式是：工业APP退居幕后，成为智能体的skill或知识插件，即工业APP的"隐世孪生"。智能体通过自然语言理解用户需求后，自动调用后台的拔模、画网格、工艺规划、供应链优化等工业知识。APP们不再拥有独立的UI界面，而是以API、模型插件、智能组件等"功能微粒"形式，被智能体按需调用、组合、编排。 其演变方向是：从"固代码、刚规则"走向"即生成、智服务"。用户不再需要下载、安装、配置一个APP，而是通过自然语言描述需求，平台自动调用各种智能组件和skill，生成一个临时性的智能体来完成特定任务。任务完成后，这个智能体可以解散成智能组件和skill，以备复用。工业APP的尽头，APP的个体形态已经瓦解，但其功能正在以更细颗粒度的"功能微粒"重生。 工业APP与智能体的本质区别在于：工业APP是"僵化"的——功能固定，逻辑预设，只能处理已知场景；工业智能体是"活化"的——能感知、能推理、能决策、能学习，可以处理未知场景。 工业APP并不会一夜消失。在规则相对明确、流程相对固定的场景中（如生产控制、风险识别），工业APP仍然高效、可靠、低成本。而在工艺优化、概念方案设计等需求相对复杂的场景中，生成式AI驱动的智能体正在取而代之。 6.智能体崛起：当"AI调度员"成为数字同事 笔者认为：未来，工业互联网是智能体的"躯体"，智能体是工业互联网的"灵魂"。二者的关系，已经是主从易位——从以"平台为中心"转向"智能体为中心"。 在2026年之前的旧范式中，工业互联网平台是主角，AI是平台上的一个功能模块。在新范式中，基于AI的工业智能体是主角，工业互联网平台退化为被智能体调用的基础设施。多个智能体——设计智能体、工艺智能体、调度智能体、质检智能体——在数字空间中自主协商、分解任务、调用资源，而工业互联网只是它们感知物理世界的信息通道、执行物理动作的具身肢体。 这种转变的深刻性，体现在数智化"AI调度员"机制的铺开。所谓"调度员"，不是机器人站在流水线旁监视工人，而是一套算法系统直接接管了生产调度、质量判定、工艺优化和绩效评估的全部决策权。一线技工三十年积累的"耳贴大改锥，听声辨故障"经验，被声纹传感器和频谱分析智能体替代；车间主任的排产、协调职能，被约束优化算法智能体替代。 工业智能体的崛起，意味着"AI调度员"之类的数字员工的普及应用。有实体身躯的具身智能体和无身躯的多智能体软件，都可以成为数字员工。实践证明，一个做研发的数字员工可将概念设计效率提升百倍。 邬贺铨院士预测2026年"依托工业智能体、行业大模型、工业知识图谱搭建跨设备、跨产线自治闭环，实现AaaS（智能体即服务）模式"。这意味着智能体不再是辅助人类做决策的工具，而是能够自主进行状态感知、实时分析、自主决策、精准执行、学习提升的"数字同事"。以后企业的核心问题，不再是如何建设更好的工业互联网平台，而是如何培育、管理、约束分布式的工业智能体。 7.智造须跃迁：2026年重新定义两大事物 工业互联网与智能制造两大事物和彼此关系，在2026年发生质变。 2026年以前，智能制造的主流叙事是"数字化+网络化+智巧化（Smart）"。工业互联网被寄予厚望，在文件层面被视为智能制造的核心载体和关键基础设施。彼时，智能制造的标杆是"黑灯工厂"、"柔性产线"、"数字孪生"，工业互联网平台负责打通设备层、控制层、管理层，实现数据驱动的优化。 2026年，智能制造进入了"AI原生制造"（注：英伟达用"AI工厂"，华为用"AI梦工厂"）的新纪元。2026年《政府工作报告》首次提出"打造智能经济新形态"，标志着从"AI+"到"智能经济"的跃迁。"AI+工业互联网"被定位为"AI+制造的战略基础设施"。 对于两大事物，笔者给出自己的新定义： （1）新一代智能制造定义： 在生成式AI时代的智能制造中，智能体本身就是制造系统的界面、大脑和神经系统。工厂有了会思考、能对话、可进化的数字大脑，人机之间说人话，设备之间自己协商办。 （2）新一代工业互联网定义： 生成式AI时代的工业互联网，是贯穿产业链的"智能体网络"。它把联接对象从人机物的数据升级为智能体的认知与决策，让跨工厂、跨企业的人机之间说人话，让供应商、制造商、物流商的智能体自己协商办，成为产业级协同的神经系统。 2026年的新一代智能制造，需要新一代工业互联网提供三种新型能力：工业语料的实时采集能力（为物理AI提供真实世界的坐标原点锚定）、合成数据的仿真验证能力（为合成数据提供物理上可信的试验场）、智能体的安全执行能力（为AI调度员提供可靠的物理安全环境）。 8.话语权博弈：平行体系中抢占工业语料 国际工软五大巨头（英伟达、新思、锴登、西门子、达索）的业务发展方向，正在深刻重塑工业互联网的边界。它们不再是传统意义上的"工软供应商"，而是"物理AI全栈体系"的构建者，其平台化战略正在对传统工业互联网平台形成降维打击。 英伟达已从AI芯片供应商进化为"AI工厂"的总架构师。黄仁勋提出的"三台计算机"——训练计算机、推理计算机、模拟计算机（Omniverse+Cosmos）——构成了物理AI的完整闭环。Alphamayo自动驾驶AI、GROOT人形机器人系统、Isaac Sim仿真平台，定义了新型工业软件。英伟达与另外四个巨头的深度结盟，意味着未来的工业设计、仿真、制造将全部在AI加速的物理引擎中完成，圈定了"AI工厂"的边界。 这些巨头的共同趋势是全栈+物理AI+闭环。它们从芯片到软件、从仿真到制造、从设计到运维，构建起垂直整合的"AI工厂"。这对中国工业互联网产业发展提出了挑战：如果我们的平台不能接入或自主构建同样的全栈能力，将成为这些巨头生态体系中的边缘节点。 进一步博弈在于地缘政治。中美关系对工业互联网和智能制造的影响是结构性的，大概率会脱钩为中美两个平行体系。据美国国会美中经济与安全审查委员会（USCC）2026年3月报告《双重循环》及中文媒体报道："中国开放的人工智能模式战略及其制造业主导地位是相辅相成的。形成了一个反馈循环，即广泛的采用推动迭代，然后是进一步的采用。"结论是冲击美国造业的发展。 新一代工业互联网和新一代智能制造，有可能成为中美AI竞争的一个角力场——不是比谁的模型参数大，而是比谁的AI能真正建设"AI工厂"；不是比"如何优化资源配置"，而是比如何具备"平行体系切换"能力；不是比"新一代工业互联网"有几个定义，而是比谁掌握更多的工业语料，因此而有权定义它。 话语权居然约等于"语料权"！这是前所未有之新事物。工业语料已被多国纳入"战略资源"，没有重资产产线的国家，将失去训练生成式AI和培育物理AI的能力，失去定义新一代工业互联网和新一代智能制造的权利。从中国的国情和工业资产结构来看，话语权显然在我们手里，就看我们如何用好它。 9.结语：话语权在我们手中 八九年前那个以"联接"为核心的工业互联网，确实已经过时了。2026的新一代工业互联网，换了一副新面孔，具了全新生命力。平台的尽头是开源社区生态；网络的尽头是"算力神经网"；APP的尽头是智能体"功能微粒"。新一代工业互联网正以"AI原生"的形态重新登场——承载大模型、运行智能体、融合物理AI、构建开放生态社区。 与智能制造早期沿用日系定义不同，中国最早定义了工业互联网术语，独立自主地发展了中国的工业互联网。欧系的工业4.0是失败的，第四次工业革命是式微的。而中国的工业互联网，一直在良性发展，惠及企业，哺育智造。关于中国工业互联网的独特创新，详见《人本：从工业互联网走向数字文明》一书（作者：赵敏 朱铎先 刘俊艳）。 2026年，新一代工业互联网话语权在我们手中。免责声明：本文采摘自英诺维盛公司，仅代表作者个人观点，如有侵权请联系我们删除。

【齐大连锁晨思】老乡鸡、巴奴、袁记云饺等五家连锁餐饮品牌，都在港交所碰了壁。招股说明书都在六个月有效期满后失效，除了巴奴准备紧急更改材料之外，其他四个都暂缓了上市计划。换句话说，资本市场对这五家国内知名的连锁餐饮品牌说了"不"！这些连锁餐饮品牌存在的BUG 都是显而易见的，是摆在秃子头上的。例如:第五次冲击上市的老乡鸡，2022-2025年社保公积金缺口超8000万；家族92%投票权高度集中，创始人不持股却掌握最终决策权，内控合规存巨大漏洞。巴奴火锅，2025年上市前突击分红7000万流入家族，转头募资扩店被监管质疑；八成非正式用工、累计270万社保欠缴，九大监管问询至今未完整答复，扩张完全依靠门店数量堆砌，没有内生盈利增长。袁记云饺，门店99%为加盟模式，总部对食材存储、后厨卫生管控无力，全网频繁爆出门店卫生投诉。门店数量翻倍，2024年净利润反而下滑15%。……这样的企业，财务不合规，法务不合规，如何能够成为公众公司呢？这些问题不是这几家连锁餐饮品牌独有的问题，而是整个餐饮行业普遍存在的问题。从这个意义来说，这一次资本市场迎头甩出来的这个冷冰冰的"不"，不仅仅针对这几家连锁餐饮品牌，而是针对传统餐饮商业模式！传统餐饮，不改变商业模式，路，只会越走越窄。

【齐大连锁晨思】现在有一部分餐饮店，不再局限于某一种大单品，而是几个羊一起赶，好几个单品一起做。比如图片中这一家，面条、米线、酸辣粉之外，还有盖浇饭、抄手、炒菜，是多个餐品混搭出来的。这种做法，是从顾客角度出发的。没有哪个中国人愿意像特朗普那样，长年累月只盯着一样东西吃，总是要换换口味的。如果你还是守着一个大单品做快餐，想换口味的顾客就只能去吃别的店，平白无故流失了。现在这样的混搭快餐店越来越多了，在市场需求的驱动下，餐饮店开始摸到了正确的方向。如果能够引入外脑，尽快完成门店定型，将会开辟出一片新天地！这种混搭的店，该叫什么店呢？饭店？餐馆？好像都不能概括它的特点，或许就叫做"吃饭店"吧。

【齐大连锁晨思】最近有一家面馆挺火的，蒋某某"咸菜肉丝面"，天天顾客爆满。有个朋友慕名前往，点了一碗招牌"咸菜肉丝面"，好像也没什么特别的味道，为啥就能生意爆火呢？道理很简单，这家店的做法暗合了品牌营销的逻辑。总结下来，主要两条。一条，是细分目标顾客。看到这家店把"咸菜肉丝面"作为主打招牌，如果你是个顾客，会怎么想呢？对，咸菜嘛，便宜，这家店价格不会太贵。因此，这块招牌的第一个功能就是细分出来价格敏感的工薪族，一天三顿饭的成本高低，他们很在乎。而那些请客的人不会来的，没有谁会请人吃一碗咸菜肉丝面吧！要是这么请客，事儿准得办砸了。另一条，是给消费能力低的人，一个吃低价的理由。有很多快餐，顾客就是因为便宜才去吃的。比如米线，如果你在交通枢纽开店，生意也会很好。即使你这个店根本没有什么知名度，很多顾客还是会进店吃饭。原因很简单，交通枢纽的餐饮店，通常都是宰人的高价，米线就算高价，也比别的餐饮店宰的轻一点。细分顾客，给顾客一个消费的理由，这就是"咸菜肉丝面"这块招牌背后的营销逻辑。

【齐大连锁晨思】所谓"一对多"，说的是现在的连锁餐饮，基本上都是以大单品作为基础，可以说一家店就是主打一个产品。一个产品，招揽顾客光顾，反复光顾，期待比较大的销售量，期待赚大钱。靠"一对多"的经营模式，餐饮行业不乏成功案例。比如当年的土家酱香饼，风靡大江南北，造就了多少普通人逆袭的机会。比如一杯杨枝甘露，成为某些茶饮品牌规模达到数千家的基础。比如我们常常提到的黄焖鸡米饭，品类老大曾经达到过六七千家的连锁规模……但是，对于现在这些以快餐作为主要餐品的城市人口来说，你这个单品做得再好吃，也不可能天天吃，顿顿吃对吧。所以我们看到，多个餐饮单品店聚集食街，往往生意爆棚，原因很简单，顾客可以天天来顿顿吃，今天这家店，明天那个摊儿，总归不会天天重复的。由此可见，做餐饮，推出多个单品或许也是一条成功的道路。不管怎么说，顾客愿意上门或者愿意网络下单，就是个最基本的胜利。套用前边的说法，这就是个"多对一"的打法。如果这么做比较符合顾客的消费习惯，剩下的要解决的问题，就是如何管理好产品线宽度了。"多对一"或许是个可以尝试的做法吧。

电视剧《江海潮生》表现了著名实业家张謇（1853—1926）生平，正在央视热播。 这些年，我去过了南通、上海、扬州、镇江等地，寻找张謇的足迹。 张謇是南通海门人，光绪二十年（1894年）恩科状元。十年之后的光绪三十年（1904年）是最后一年有状元，原因之一就是张謇等人推动的新学兴旺了。 26年5月底的上海张江，集微10周年论坛中有南通海门区集成电路招商会。讲者说道："难通"变好通了！ 南通到上海修建了多座桥梁和隧道，还将修机场，交通变得很便利。回想起几年前我从南通到苏州，堵在苏通长江大桥上，感觉好比深中通道通车之前的虎门珠江大桥。 科举时代的状元自然很厉害。 如今，南通的"做题家"也很厉害，而且是每个县区中学都很厉害。据说有一年南京大搞素质教育，结果有几年考上东大的还不如南通，吓得不搞了。 季琦的华住酒店集团旗下有汉庭，全季等多个品牌。1985年，19岁的季琦以南通如东县第二名的优异成绩考入上海交通大学工程力学专业，92年毕业于机械专业，获得硕士学位。94-95年在美国刷大盘子、洗厕所混了大半年后狼狈回国。 中国现代金融业源自张謇的工作 张謇早年敬佩曾国藩、张之洞等洋务先贤的自强之志。他于1895年状元及第后却选择回乡创办大生纱厂，走上与传统洋务运动的官办/官督商办不同的道路，并获得了巨大成功。 张謇的实业发展，基于银行、股票、债券、交易所等各种金融基础。 张謇将金融摆在了"农工商实业生计之母"和 "国民进化之阶梯"的位置，强调"欲求实业之发达，民生之利赖，地方之进化，端自银行始"。正因如此，张謇在1913年农商实业总长上任伊始，就将"求助于金融"，作为发展经济、助推实业的四大"政纲"之一，并提出了若干振兴现代金融的意见方针。 张謇仿效欧美及日本的证券交易相关法律制度，主持制定完成了中国第一部《交易所条例》，条例共8章35条，并于1914年12月底正式施行。 这一条例的推出，在中国的证券交易史上来说，可谓"开天辟地"。推动了我国第一个证券交易所——北京证券交易所的成立。1921年，他为上海织布交易所题词："抱布贸丝，交易而退，各得其所；成贾征偿，将信为本，循之以行。" 他主持拟定了《劝业银行条例》《公司保息条例》《典当条例》《证券交易所法》《国币条例》等涉及金融的法律、法规。 正因为如此，外滩边的中国证券博物馆有一间房，开设特展：《大生》张謇生平事迹专题展。 张謇1905年创建了南通博物苑，是中国博物馆祖师爷了。 张謇办学：农学、纺织、商业、女子师范.... 我在南通市博物馆参观的时候，注意到南通早年就建立了交易所，还将生意做到了华尔街。 我曾去南通参观张謇创立的博物苑，有众多海洋动物标本，对宣传新学显然起到了很大作用。 戴辉拍摄 张謇之所以能在南通大兴实业，最重要的原因是"废灶兴垦"运动新增了大量的土地，可以大规模种植农作物。 清末至1921年，江苏沿海兴起"废灶兴垦"运动，即废弃煮盐的灶，开始发展大规模的沿海农业围垦。"废灶兴垦"对江苏沿海地区，特别是辐射沙洲地区的海岸线产生了重要的影响。兴垦前，江苏省东部的海堤残缺不全，卤水经常倒灌，加之淮河经此入海，遇有大水之年。兴垦后，大规模地兴修了水利，海水倒灌的侵蚀现象有所缓解。部分海岸线再一次出现了明显外扩。 有意思的是，我所在的湖南南县也差不多。清末民初长江洪水冲击而成巨大沙洲，围湖造田新增很多土地。1920/30年代，我爷爷们一人一根扁担从长沙来到这里，"下华容"。我率先提及"下华容"——南县移民历史 镇江博物馆寻找南通学院迁上海故事 镇江博物馆有"坐看云起时——民族实业家严惠宇的家国情怀"特展。严先生（1895-1968）是著名镇江籍企业家，产业布局于江浙沪多个城市。镇江又称润州，和扬州隔江相望。 张謇创立的南通学院的历程如下： 1912年3月，清末状元张謇（排行第四）和其兄张詧（cha2，排行第三）创办私立南通医学专门学校，设西医科。私立南通纺织大学的前身是1912年4月张謇创建的南通纺织染传习所，采用美国费城纺织学校的课程内容。 私立南通大学（Nantung University）成立于1928年9月17日，是民国时期江苏地方的一所私立多科性技术大学。由张謇之子张孝若主持将私立南通农科大学、私立南通纺织大学、私立南通医科大学合并组建而成，设农科、医科、纺织科。 1937年抗战爆发，南通沦陷，医科内迁，与江苏医政学院合并在四川复课。 农艺和纺织两科则于1938年辗转到了上海租界，在江西路一所银行大楼内租借部分房舍勉强复课，但由于经费困难，办学条件差，几乎难以维持。严惠宇平时就对张謇实业救国、教育救国的主张十分钦佩，看到张先生一手创建的南通学院陷入难以维持的困境，深表同情，对学校经济上给予了大力支持。同时看到抗战发生后，很多苏北学生流亡上海，就学不易，他觉得有责任帮助学校改善办学条件，扩大招生，重振南通学院。1941年他和南通大生纱厂总经理张敬礼先生联合上海金融界的有识之士，重新组建南通学院董事会，多方奔走，筹措资金，在上海重庆北路租用两幢三层大楼，有大小房间数十间作为南通学院的新校舍，聘请社会名流徐静仁先生为院长。1942年暑假在新址招生开学。此时农科除原有的农艺系外，增设畜牧兽医系，1943年又增设农艺化学系；纺科设纺织工程和染化工程两系。学校又聘用了一批留沪的知名学者担任教授，还有一批纺织厂的厂长、工程师来校兼职，师资力量大大增强，在校学生增加到600多人。 镇江博物馆内的南通学院上海办学场景 扬州大学源自124前的通海农学院 "扬州大学，通州溯源，六校聚合，屹立苏中"。学校起源于1902年近代著名实业家、教育家张謇先生，在南通创办的通州师范学校和通海农学堂。 1952年全国院系调整时，南通学院其农科和代办的文史专修科西迁扬州，组建苏北农学院和苏北师范专科学校。 基于百年农学传承，扬大兽医专业软科排名世界第一。"扬大酸奶"到处都有卖，三四元一支量大管饱，我甚至在苏州步行街也买到了。 值得一提的是，东华大学（上海纺织大学）、苏州大学苏州医学院也源自南通学院。据说57年搬家时南通港码头的工人看到是医学院的东西，都拒绝往船上搬，不愿干此活。 1992年，扬州大学由扬州师范学院、江苏农学院、扬州工学院、扬州医学院、江苏水利工程专科学校、江苏商业专科学校等6所高校合并组建而成。 校名由扬州籍江同志题写。有意思的是，江同志的祖父江石溪曾受聘于张謇在1915年创办的大生大达内河轮船公司担任协理等职，生父江世俊多年任职于张謇于1917年创办的南通通明电气公司。 扬州有芯片产业，扬杰科技在功率半导体领域可圈可点，每天生产1.5亿支功率半导体，扬大的电子封装专业在全国也排得上号。 我的企业家朋友周洪新先生毕业于扬州大学。 2002年扬州大学百年校庆时，江苏省政府赠送了一座大鼎给扬大。我拍摄如下。 扬州大学大鼎 最近了解到，这个教育体系的建立和张謇有关。 长三角地区高等教育的一个重要源头是三江师范学堂—两江师范学堂—南京高等师范—国立东南大学一脉。这些学校的创立及发展演变，张謇均起到了重要作用。晚清之际，随着社会急剧转型，科举制度扼杀人才的弊端日益暴露，逐渐出现了"兴学图强"的浪潮。在具体实践中，很多人主张直接仿效西方，兴办各类大学以造就高级人才。张謇凭他长期的观察思考，针对当时中国民智未开、师资奇缺的现状，明确提出把"师范"教育置于各类教育之首的主张，这就是他著名的"师范为教育之母"思想。在1901年的《变法平议》中，他明确提出应该"别立高等师范学堂"。为此他多次赴南京拜会总督刘坤一、张之洞，阐述自己兴办师范学堂的主张，以及筹办高等师范的建议，得到了他们的赞同。张之洞于1903年2月正式奏请设立三江师范学堂，并于该年3、4月份正式开学。办学之初，学校官僚气息浓重，管理不规范、人员浮滥等问题突出，张謇明确提出建议，将学校"厘定名称"为两江师范学堂，以解决各省出资问题及学生省籍纠纷，并裁汰冗员，加强管理，适时开办高等师范。这些建议大都得到采纳落实，1906年学校改名为"两江优级师范学堂"，1914年再改名为"南京高等师范学校"，张謇的得意门生江谦出任校长。其后，为加快发展东南地区高等教育，鉴于南京高等师范学校优良的办学基础，张謇作为第一发起人，联合蔡元培、江谦等9人，共同发起创办国立东南大学，翌年经教育部批准，学校正式成立。张謇被聘为第一校董，具有决定学校大政方针、审核学校预决算、推选校长等重要职权。 张謇民国初年在北洋政府农商总长兼全国水利局总裁任上，主持创办的河海工程专科学校，是我国第一所水利高等院校。学校几经发展，成为我国当今以水利为特色的全国重点大学——河海大学的前身。 南通的专业博物馆 南通有很多博物馆，甚至有一些专业博物馆，如纺织、算盘、审计、华侨、电影放映机（如皋）等。 上影厂陈小兵先生介绍下，我去南通如皋参观了电影放映机博物馆。50年观影史，有阿凡达，有中国芯与标准，还有录像厅午夜场 南通的芯片封装产业 我和明锐理想朋友拜访南京邮电大学南通研究院蔡志匡教授。 我和明锐理想朋友也参观了通富科技并和缪小勇先生一行交流。此外，我们参加2018年中国封装大会时参观了通富合肥厂。 我在下面文章里提到了通富的起源。 寻访无锡华晶和"乡党"们——集成电路"黄埔军校" 中国先进封测产业与装备"群体崛起"，绕不开中国的重要保障 张若虚《春江花月夜》 春江潮水连海平，海上明月共潮生。滟滟随波千万里，何处春江无月明。江流宛转绕芳甸，月照花林皆似霰。空里流霜不觉飞，汀上白沙看不见。江天一色无纤尘，皎皎空中孤月轮。江畔何人初见月？江月何年初照人？人生代代无穷已，江月年年望相似。(望相似 一作：只相似)不知江月待何人，但见长江送流水。白云一片去悠悠，青枫浦上不胜愁。谁家今夜扁舟子？何处相思明月楼？可怜楼上月裴回，应照离人妆镜台。(裴回 一作：徘徊)玉户帘中卷不去，捣衣砧上拂还来。此时相望不相闻，愿逐月华流照君。鸿雁长飞光不度，鱼龙潜跃水成文。昨夜闲潭梦落花，可怜春半不还家。江水流春去欲尽，江潭落月复西斜。斜月沉沉藏海雾，碣石潇湘无限路。不知乘月几人归，落月摇情满江树。(落月 一作：落花)免责声明：本文采摘自最牛博弈，仅代表作者个人观点，如有侵权请联系我们删除。

一、从高端智库的文章观点偏差说起 前几天读到了一篇经济学家写的名为《新一代智能制造的主要特征及其对全球经济格局的影响》（以下称“该文”），感觉该文很可能代表了体制内经济学界对智能制造的当前认知水平。该文总体上写得行云流水，文字顺畅，叙事宏大，不少群友点赞，放到5-10年前，这应该是一篇优秀文章。但是如果以今天的科技发展态势、智能技术水准和国内外形势大背景来评判，能看出该文作者其对“新一代智能制造”的时代背景并不清晰，技术定义和论述方式并不恰当，一些观点写得明显有偏差。因此笔者想给出一些分析，看看偏差在哪里，权作技术讨论，欢迎批评指正。 该文在7月发表，恰好与6月某些著名工信专家的“新一代智能制造”论坛发言形成呼应——他们共同构成了一套对2026年产业可能产生重要影响的智库话语体系。这种看起来特别权威、读起来铿锵有力、干起来不太管用、剖析起来体系落后的高端智库文章，是近十年国内智能制造学术圈的一个典型现状。 如果说工信领域专家报告是“工程专家思维”的滞后，那么该文作者的文章则是“经济学家思维”的错位——该作者把“新一代智能制造”纳入自己擅长的工业经济学，直接嫁接到“第四次工业革命”的叙事上，这种论述逻辑表现出该文作者对当今飞速发展的真正的“新一代智能制造”核心技术——生成式AI、AI原生制造、算力底座、工业智能体等技术现状，了解不够，对中国口径的“新工业革命”的常用表达，领会不够。 二、“五个特征”的经济学观点：内容不新 该文作者文章谈了“新一代智能制造”五个特征：1.生产方式革命（大规模标准化→差异化定制）；2.人机关系革命（替代→协作→共融）；3.生产效率革命（线性→指数）；4.产业组织变革（链式→平台生态）；5.社会形态变革（单一技能→复合型人才）。 同样在7月，埃隆·马斯克在23日接受英国杂志《经济学人》专访时，谈了五个重要观点：1.大约五年之内，人工智能的综合智力水平，将会超越全体人类智力总和，十年尺度来看，人类大概率不再是主导世界的力量；2.阻止技术浪潮几乎不可能；3.人类拥有共同的底线。同时治理不能只局限美国企业，必须纳入中国AI研发团队；4.人为设置壁垒无法阻挡中国AI产业前进，限制交流只会割裂全球技术生态；5.让人类成为多行星物种，规避单一星球灾难带来的文明灭绝风险。 对比马斯克的五个观点，该文作者的五个特征高下立见。其重要缺失在于，五个特征均未触及“生成式AI”这一关乎“新一代智能制造”发展的最大变量。参见下表： 特征 文章中论述 2026年产业现实 差距与不足 1.生产方式 “用户可以通过APP选择颜色、内饰、动力配置…工厂按需柔性生产” 生成式AI已能实现“输入自然语言需求→AI自主设计3D模型→自主规划工艺→自主编程控制→生产”闭环 仍是“信息化时代的定制化”思路，未提AI自主设计、自主工艺规划、自主代码生成，与“AI原生制造”相差甚远 2.人机关系 “具身智能…是‘机器成人’，成为企业的数字员工” 生成式AI+具身智能已实现工人用自然语言指挥机器人，AI自主分解任务 将“具身智能”理解为传统机器人的升级。“数字员工”也未必一定是具身智能，智能体也可以 3.生产效率 “生产系统具备了自主学习和决策能力，生产系统的效率提升…‘指数级改进’” 生成式AI带来的不仅是“学习优化”是“创造新方案”，AI可自主发明工艺路径、生成合成数据替代物理试验 以2017年定义的，大都属于“判别式”的五种AI的效率优化叙事，未触及“生成式AI”的百倍效率重构 4.产业组织 “依托工业互联网平台，…形成可动态调度的资源池” OpenRouter上中国开源大模型已占前六，开源生态正在重构全球产业组织 强调工业互联网平台思维，未认识到开源大模型平台才是新的产业组织核心 5.社会形态 “需要‘工艺工程、数据解读和系统思维’的复合能力” 大模型已能自主进行数据解读和系统思维，人类角色应转向“目标设定+伦理监督” 严重低估了生成式AI的能力跃迁，仍用“人机协作”叙事，回避了“人机权责重构”尖锐问题 2026年下半年伊始，当DeepSeek V4已经100%运行在华为昇腾上、当中国大模型的周token调用量超美国两倍时，仍在沿用信息化/数字化概念，讨论“通过APP选颜色”、“工业互联网平台资源池”等常规技术，尽管整体上讲的内容很丰满，但是也表现出该文作者确实忽略了生成式AI技术飞速跃迁的现实，所强调的重点无法准确表达“新一代智能制造”的当今技术特征。 三、“数字员工”与“智能鸿沟”：论述不准 该文作者对“具身智能”概念的理解不是很全面。其观点：具身智能以“机器成人”的形式，可以成为企业的“数字员工”，这是对的。但是忽略了，没有“身体（物理设备）”的多智能体软件，也可以成为企业“数字员工”，例如目前已经商品化的“产品设计创新智能体CAI”软件，就可以以“数字员工”形式，通过“文生文，文生表，文生图，文生3D动画”的生成式方式，把产品概念设计的效率，提升约百倍。 该文作者认为具身智能是“感知、决策、学习能力的自主化”，却忽略了生成式AI对智能体的关键的赋智、赋能作用。尽管作者也谈到“人工智能”，但读者要注意的是：文中的“人工智能”，是指2017年定义的“新一代人工智能”中表述的五种人工智能，即“大数据智能、跨媒体协同智能、人机混合增强智能、群体集成智能、自主智能”，作者在文章中专门引用了“大数据智能、人机混合增强智能、群体智能”这三种。这些9年前的AI并不是今天的生成式AI，这是技术代际的错位。用“上一代人工智能”当作“新一代人工智能”，来论述今天的“新一代智能制造”，是作者的一个疏忽。 在论述智能制造带来的社会后果时，该文作者提到可能产生“智能鸿沟”，这是一个睿智的观察，但是，智能鸿沟到底是基于“上一代人工智能”的“智能制造”所导致，还是真正的“新一代人工智能”所导致，没有说明和界定。真正导致智能鸿沟的原因，还是新一代生成式AI。作者提出“要主动进行制度设计、教育革新和社会引导”的初衷是很好的，但是是不够的，因为没有触及根本原因。智能鸿沟的形成，并非是教育体系和制度设计的不足所导致，而是生成式AI本身对劳动市场和教育领域的双重颠覆性冲击所造成的。当生成式AI已能替代中级工程师的工艺设计工作、替代80%程序员写代码时，仅做“教育革新”是治标不治本的，因为教育本身也正在被AI颠覆，高校老师现在连怎么上课，都成了亟待解决的大问题。学什么，教什么，怎么学，怎么评价教出来的人才，这是一个需要多部委共同协调解决的社会性、革命性的大问题。作者未对此进行延伸思考。 四、“数据要素”与“平台生态”：认知面窄 该文作者在“实现路径”中强调“数据要素进入生产函数”，并指出“数据遵循边际报酬递增规律，数据具有非竞争性和正外部性，边际成本趋于零”。这些表述在经济学教科书中完全正确，但对于解决企业数据的核心痛点问题，如同隔靴搔痒。 关于“数据要素”的现实困境是： 企业“不敢共享”——担心工艺数据泄露给竞争对手； 企业“不能共享”——数据标准不统一，设备七国八制，接口封闭； 企业“不愿共享”——数据确权、定价、收益分配机制尚不完善。 该文作者只字未提企业的上述数据困境。其实建国70多年来，绝大部分企业从来就没有关注过该如何管理自己的企业知识，数据资产严重确实，更遑论“数据要素”。 该文作者亦不了解生成式AI带来的“合成数据革命”——当大模型能够帮助企业生成高保真的工业仿真数据时，真实数据的稀缺性将被彻底改变，“数据要素”的逻辑本身需要重写。以合成的高保真的工业仿真数据训练机器人和汽车，已经取得成功。 在“平台生态”方面，该文作者仍停留在“依托工业互联网平台，将设备、技术、人才、数据等要素数字化、标准化、模块化”的传统叙事。2026年的产业现实是： 开源大模型平台（如Hugging Face、OpenRouter）已成为全球AI应用的基础设施； OpenRouter上最受欢迎的前6个大模型全部来自中国大模型厂商； 中国开源模型占全球下载量的41%； 深圳已经成立“工业知识联盟”“开元社区”等真正为新一代智能制造赋能的开放社区。 这意味着，产业组织的核心不再是“企业主导的平台”，而是“开源社区主导的生态”。该文作者未在开源生态上着重笔墨，仍在用“链式→平台”的二维演进模型，来描述一个“开源智能体网络”的动态三维现实，认知面确实窄了一点。 五、全球格局竞争格局论述：战略模糊 该文作者在文章后半部分用了多个段落分析“新一代智能制造重塑全球经济格局”，提出“比较优势的逻辑被重构”、“全球价值链的地位分工”、“全球竞争规则被重新定义”等论述，这些说法字面上显然正确，放在2018年以前没有任何问题，但2026年7月的现实是： 美国对华AI芯片出口、大模型使用等管制持续收紧，技术脱钩几乎成定局，即使日后解除管制，但是中企的“备胎”意识已经建立； 中美在生成式AI领域形成两级对决态势，欧日韩等已经出局，“第四次工业革命”的发源地已经式微； DeepSeek V4包括以后新版，100%迁移至华为昇腾+CANN Next，标志着中国必须构建不依赖国外技术的平行体系。 在这种技术竞争和国际背景下来讨论“新一代智能制造重塑全球经济格局”，未免有些尴尬，“新一代智能制造”内涵没有论清楚，“重塑世界经济格局”大概率也是一厢情愿。在良好的意愿下，作者认知带有一定程度的战略模糊和去政治化的天真。 自新工业革命发生以来，全球工业智能化的发展趋势，并不是十多年前大家设想的中西方“共建”剧本，而是发展成为“中美两套体系的竞合”，欧洲体系已经落伍。 此前都是西方定义规则，中国跟随，快速赶上。如今中国想要“定义规则”，以“新一代智能制造”发展智能经济，前提必须是构建自主可控的技术栈（芯片→框架→模型→应用），而不是靠“比较优势升级”的温和叙事去取得成功，这种叙事的梦境，早已被始于2018年并且愈演愈烈的打压、断链、实体名单等各种操作，打得粉碎。 “重塑全球经济格局”需要关注的重要问题是： 如果脱离它国技术建立的AI生态，中国的“新一代智能制造”能否部署？ 如果“四巨头联盟”对中企断供工业软件，会发生什么？ 如果高端传感器和精密传动部件进口受阻，中国智能装备的“状态感知，实时分析，自主决策，精准执行，学习提升”能做到几条？ 上述问题已经不是“全球价值链的地位分工”的经济学议题，而是国家技术主权的生存问题。不着眼这些“新一代智能制造”的“地基”，而只聚集“新一代智能制造”的“阁楼风景”，就如同沙滩上盖高楼了。 六、某些高端智库文章通病：对标偏差 该文中写的“新一代智能制造将是人类历史上第四次工业革命”，“新一代智能制造之所以被称为第四次工业革命的核心标志”的语句，严格地讲，有以下问题： 德国人认为“第四次工业革命=工业4.0”，这是以德国人为代表的欧系工业思维的常见表述，沿用“第四次工业革命”的说法将会落入“工业4.0”的话语窠臼。国 家层面的表述很睿智，只讲这是一轮“新工业革命”，不讲工业革命的代际划分，因为代际划分是有学术争议的。 在2019年以后，国 家层面对“新工业革命”的表述口径是“新一轮科技革命和产业变革”，绝不采用西方定义的话语体系。中国的新工业革命或新一代智能制造，没有必要与“第四次工业革命”这个西方定义的概念绑定在一起。 2026年，中国已经坐上全球科技与工业发展的主桌，有了强大的“议价”能力，绝不会再把自身发展权依附于欧系主导的“第四次工业革命”的技术路线。因此不应该有“新一代智能制造将是人类历史上第四次工业革命”这种不恰当的表述。 德国引领的“工业4.0”是一个概念成功、落地失败的欧系样板，中国没有必要再去对标和跟随。而美国引领的AI技术浪潮，已经呼啸而来，我们已经全力跟进，业界正在加紧研究工业AI的落地。高端智库专家不能在讨论“新一代智能制造”上，搞错对标方向，弄混概念和定义。 无论是经济学家的文章，还是工信专家的同主题报告，在本质上，两者都是用旧范式的话语体系，讲述2026年的“新一代智能制造”内涵，弱化了新范式的颠覆性与革命性。高端智库专家的文章，本应该对行业形成引领，但是却多处疏漏，方向偏差，技术落伍，让人感到遗憾。 七、结语：掌握“新工业革命”话语权 2026年7月的中国，已经拥有如下科技与工业竞争能力： Kimi、DeepSeek最新测试结果多项指标位列前茅； 中国主要大模型周调用量达到7.94万亿Token，对比美国模型3.76万亿Token，调用量超美国两倍； 中国开源模型已占Hugging Face平台月度及总体下载量的41%，位列第一； AI生态网站OpenRouter上最受欢迎的前六大模型，全部来自中国厂商； OpenAI大模型在测试中失控后，中国人工智能成功救场； 微软正在准备测试Kimi K3，评估它能否在部分Copilot和Azure工作负载中替代更昂贵的OpenAI与Anthropic模型； 拥有自主的AI算力底座（华为昇腾+CANN Next）； 拥有自主的龙芯芯片、鸿蒙操作系统、P-K体系等； 掌握“西电东送”特高压输电技术，马斯克估计今年中国发电量是美国三倍； 全球最大的制造业场景，最多、最全但比较分散的工业垂域数据集。 上述能力中的单项，也许不能说成是“定海神针”，但是把这些能力综合到一起，就会起到“扭转乾坤”的作用，这意味着中国第一次有能力，从跟随定义转向自主定义。希望高端智能专家们，能够看到并深入研究这些事实。 真正的问题不是“新一代智能制造是什么”，而是“谁有权定义它”。当国内的高端智库专家们仍在畅谈“柔性生产”、“上一代人工智能”时，产业界已经在用生成式AI大模型重构设计、用开源智能体重构产线、用国产算力重构国家数字底座。 新时代需要的不只是新话语，更需要敢于直面技术脱钩、敢于承认旧范式失效、敢于提出自主定义新规则的智库专家群体。 所谓的“新一代智能制造”应该贴一个时间标签了；2025年之前的“新一代智能制造”，并不是真正的新一代；2026年应该是“新一代智能制造”元年，真正的新一代智能制造，才刚刚开始。免责声明：本文采摘自英诺维盛公司，仅代表作者个人观点，不代表金航标及行业观点，如有侵权请联系我们删除。

2026年7月初，金航标（www.kinghelm.net）和萨科微（www.slkoric.com）高调亮相2026年上海慕尼黑电子展，派出了30多人的团队，展台面积达到72平方米，展台布局科技感强视觉冲击力强劲。总经理宋仕强先生作为华强北意见领袖，先后做客与非网《高层对话》直播间，参与知芯苏哥"GESA芯耀东方"的采访和直播，参加慧聪电子网的专题书面采访，推动了"Kinghelm"和"Slkor"品牌的强曝光、深植入。在上海慕尼黑电子展，金航标和萨科微与TE泰科、安费诺、莫仕、广濑HRS、英飞凌、德州仪器、意法半导体、安森美等国际巨头，以及电连、长江连接器、士兰微、华润微、捷捷微电等优秀国产厂商同台竞技展风采，思想碰撞共成长！ 宋仕强论道一：《萨科微：国产半导体出海》 萨科微Slkor半导体（www.slkormicro.com）创始人宋仕强先生（Song Shiqiang）和与非网资深行业分析师李坚先生围绕《萨科微：国产半导体出海》主题方向，展开了精彩讨论。 萨科微半导体创始人宋仕强（左）与非网资深行业分析师李坚 国产功率半导体正经历从"缺芯潮"红利期到市场竞争深水区的转折。随着全球芯片供应恢复正常，国外品牌纷纷降价抢市场，国产替代的窗口正在收窄。在这一背景下，宋仕强先生分享了他多年创业历程中所践行的"破坏性创新"路径。 宋仕强先生（左）做客与非网直播间 宋仕强指出，碳化硅等尖端技术虽然有前景，但产品研发和商业化周期漫长，对初创企业并非最优选择。萨科微（www.slkoric.com）选择从MOS管、IGBT、桥堆等产品切入，这些技术相对成熟、导入门槛较低周期短，能够快速形成现金流。后来又增加了ESD静电保护二极管、TVS瞬态抑制二极管、和电源管理芯片等模拟产品，这一策略的本质是对"破坏性创新"经济学规律的深刻理解和灵活应用。"破坏性创新"的特点，是从边缘市场向中心区域突破，由低端产品向高端产品的渗透和蚕食，最终才能够持续创新和突破。 与此同时，萨科微与兄弟公司金航标（www.kinghelm.net）构建了独特的双品牌协同生态。宋仕强先生回忆，起初运作"Kinghelm"和"Slkor"双品牌是为了分散市场变化和上市的风险，没想到如今两个品牌都发展良好，客户交叉下单带来了生态复用的"1+1>2"效应——品牌渗透、样品送达、员工培训和内部知识工程的前期投入可一次性兑现。 宋仕强：我们希望用时间验证产品、验证品牌、验证团队的价值 宋仕强将中国半导体企业的竞争力归结为两点：一是中国人勤奋，正向劳动的持续投入带来快速的产品迭代；二是本土产业链成熟，技术与市场形成交替推动的良性发展。但他也清醒地看到竞争仍在加剧，经济疲软背景下大量资本涌入电子信息赛道，赛道产值增速远不及游资涌入速度，"卷价格、卷效率、卷反应速度"已成常态。 目前，Slkor萨科微（www.slkormicro.com）正从"产品出海"迈向"全方位出海"的新阶段，致力于在全球功率半导体格局中占据一席之地。宋仕强表示："我们公司有一个规矩，三五个人能做的事我们不做，三五年能做成的事我们也不做。我们希望用时间验证产品、验证品牌、验证团队的价值。这也是我们企业的防火墙。" 宋仕强论道二：《金航标和萨科微：双品牌联动的上市之路》 知芯苏哥（左）宋仕强先生（右） 知芯苏哥领导的CGC·冠军战略到访金航标和萨科微位于W5.317的展台，与宋仕强先生以文化为桨，以思想为帆，以行动为舟，畅游"芯"海！ CGC·冠军战略，走进金航标 宋仕强：金航标的目标是星辰大海，要做民族品牌的上市企业！ "Kinghelm金航标"给人很有力量的感觉，内涵丰富、寓意深刻。"金航标，连接世界"，2007年，深圳市金航标电子有限公司从深圳华强北启航，技术团队源自清华大学和电子科技大学，吸纳优秀专业人才，深耕微波射频技术领域，联合高校成立新技术研究机构，现已发展成为行业领先的集研发、生产、销售、技术服务于一体的射频微波信号收发传输产品和系列解决方案的国家高新技术企业，高技术、高品质、安全性是我们不懈的追求！ 宋仕强先生表示，金航标的英文名是Kinghelm，"King"代表王者，"helm"是调整前进方向和规避风浪的船舵，"金航标Kinghelm"（www.kinghelm.net）寓意目标宏远、不怕困难，走王者之路，展现了宋仕强先生倡导的"内圣外王、厚德载物"东方智慧。"金航标，连接世界"，从2007年创业至今，成功塑造了"王者之舵"的品牌形象，在北斗卫星导航定位系统及相关产品领域取得了显著成就，引领行业发展潮流，有能力成为行业的"领军企业"，同时在连接器领域的市场份额持续增长，其"Kinghelm"品牌在国际市场上具有影响力和美誉度。 宋仕强先生强调，金航标的slogan是"金航标 连接世界"。我们把产品做好，把市场做好，抢占更多市场份额，为更多的客户服务。金航标kinghelm（www.kinghelm.com.cn）公司愿景是让研发生产的天线和连接器为广大客户服务，让世界沟通顺畅社会和谐。产品是载体，文化是灵魂，文化赋能产品注入"品牌灵魂"。我们的目标是星辰大海，要做民族品牌的上市企业，把"内圣外王"企业文化和"Kinghelm"品牌产品推向全世界。上市企业标志着我们个人和企业的成功，员工也能更多分钱。正是"工作好是为了生活好"的以人为本，及在这之上构建组织和组织行为机制，同时确保知识密度、人员架构、体系、流程、机制能高效完成商业闭环，实现了金航标效率高高、同事们分钱多多，团队人数越来越多且凝聚力向心力增强，还在行业的低潮期实现高速稳健发展！ CGC·冠军战略，走进萨科微 宋仕强：萨科微要成为国际最有竞争力的半导体企业之一 "萨科微，芯动未来"，从2015年创业至今，萨科微作为后起之秀是奋起直追，其技术骨干来自清华大学和韩国延世大学，以新材料新工艺新产品引领公司发展，掌握国际领先的第三代半导体碳化硅功率器件技术。萨科微，信为本义为魂，信铭于鼎义成于行；这份信念，支撑我们不断探索半导体的前沿技术。我们朋友遍布四海，产品远销五洲。萨科微与兄弟公司金航标形成"Kinghelm"与"Slkor"品牌和产品交互推动的高速发展模式，与中国蓬勃发展的半导体芯片市场深度结合，用心对待同事、研制产品、服务客户，希望用产品和技术让社会未来更加美好。 宋仕强介绍说，企业做到最后拼的还是文化。以2026上海慕展为例，国际国内超2000家优质展商同台PK，从展台布局到企业宣传片演示，从团队核心竞争力到个人最佳表现，表象上看都是为卖产品、找客户、提升销量，实质上却是在秀文化、秀肌肉、秀内涵，也利用上海慕尼黑展览会锻炼团队，成就每一位员工，这些才是有"灵魂"的东西。值得反思的是，如何展示团队风貌、公司实力、品牌影响力、技术和产品先进性，如何通过企业宣传片高效精准、直观便捷地传播企业价值观、愿景和使命，及如何理解服务的精髓内涵、客户的潜在需求、企业的差异化竞争战略，是中国企业迈向全球化进程中，与跨国大企之间的差距。 宋仕强特别指出，萨科微Slkor（www.slkormicro.com）全球化布局是走专业化、差异化、高端化发展路线，自觉抵制"内卷式"竞争，在多重夹缝中生存发展，已成为国产半导体领域发展最好的企业之一。这种差异化竞争就是不断的创新，不断的布局，不断的给自己加压，不断去突破自我，如此萨科微才能抓有机会在2026上海慕尼黑电子展上，向全球的同行企业、合作伙伴去秀实力秀创意，展示企业文化，展示公司对细节的把控能力。这几天早上经过观察，我发现萨科微（www.slkoric.com）和金航标（www.kinghelm.net）所在展台相比周边展台，是人气、活跃度、人流量都更高的，因为我们参展团队来得最早最齐，所有人一到现场就是做好准备工作，然后不断干活、还会相互帮忙，休息时间会自发复盘总结经验，所以每天进步一点点，锚定目标不放松，正是有这个精神，萨科微Slkor半导体才能把产品做好，把商务做好，进而做好每一个细节，现已走上高质量发展之路夯实上市基石！ 宋仕强论道三：《国产品牌的逆袭突围之路》 萨科微文章荣登慧聪电子网"芯闻头条"专栏头条 宋仕强先生作为电子信息行业的意见领袖受到各方关注。萨科微的通稿《明年再约|萨科微2026慕尼黑上海电子展精彩回顾》，荣登慧聪电子网"芯闻头条"专栏头条！慧聪网书面专题采访萨科微宋仕强的文字内容，被节选收录于慧聪网《AI算力"吃掉"产能，功率器件全线吃紧》！鉴于"AI数据中心部署带动，功率开关与集成电路产品需求大涨并出现缺货"的行情，宋仕强先生的核心观点、企业布局与趋势研判如下： 萨科微创始人宋仕强先生 核心观点：MOSFET、IGBT方面，因其他高毛利产品对晶圆厂、封测厂产能的挤压，今年的交期变长了，有时还会缺货！ 企业布局：国产功率器件正在从初期的"国产器件替换"走向全方位的"方案竞争"。萨科微的 SiC Mos管等产品，今年在客户端导入的进度快了一些，是因为终端对国产品牌"Slkor"的认可度加强。但因为同行间竞争激烈，产品还没有明显放量！ 趋势研判：功率器件的国内生产这块，国产品牌在逐渐挤压进口品牌的份额，尤其低端产品这一部分比较明显，高端产品方面也有松动的迹象！这一研判为"上行周期至少延续至2027年"的趋势提供了积极信号，印证了国产替代加速突围的爆发力！"破坏性创新"的行业规律，在这里也适用。 宋仕强先生简介 宋仕强先生在2026上海慕尼黑电子展W5.317展台 宋仕强先生（Huaqiangbei Song Shiqiang），是金航标（www.kinghelm.net）电子和萨科微（www.slkoric.com）半导体公司的创始人暨总经理、中国科学技术协会专家库成员、中国电子学会专家团讲师、华强北商业研究专家、科普专栏作家，被誉为"华强北观察家"和"华强北民间经济学家"，也是首位提炼出"敢闯、创新、坚韧、务实的华强北文化"的文化学者，该文化内涵被认为是华强北企业家精神的集中体现 。宋仕强先生发布"宋仕强论道"系列短视频和文章，多次被人民日报、新华社、环球日报、美联社、雅虎新闻、华尔街日报、哈佛商业评论等国内外权威大媒体转载，相关视频在抖音号、微信视频号、哔哩哔哩、小红书、YouTube、Tik Tok等国内外短视频平台上热播，为净化华强北的商业环境，传播中国传统文化，以及社会主义经济繁荣贡献了积极力量！ Kinghelm金航标公司20年发展历程 宋仕强介绍说，金航标电子和萨科微半导体都是国家高新技术企业，"Kinghelm"和"SLKOR"品牌在国际上有影响力和美誉度，已成为"国产替代"的代名词！"金航标，连接世界"，金航标（www.kinghelm.com.cn）深耕微波射频技术近20载，其核心技术成员来自清华大学和电子科大，实验室仪器设备齐全，可独立完成新产品研发和智能终端产品的检测，广西省鹿寨县生产基地配备智能化柔性生产线，能完成大批量产品按时保质交付。"Kinghelm"产品包括北斗GPS天线、蓝牙和WiFi天线，及系列射频跳线连接线；还有系列信号连接器、板对板连接器、板端座子接插件、开关系列；及医疗和汽车线束定制、非标天线和连接器的开发，含制图、开模、检测、批量生产等配套服务。 Slkor萨科微半导体公司概况 "萨科微，芯动未来"，萨科微（www.slkormicro.com）产品日益丰富，应用于工业的产品有：碳化硅SiC二极管、碳化硅SiC MOS管、IGBT管、第五代超快恢复功率二极管等，满足新能源汽车、高端装备、通讯电力设备、太阳能光伏、医疗设备等行业对高性能产品的需求；应用于民用消费类的产品有：高中低压的MOS管、可控硅、桥堆等功率器件，肖特基二极管、ESD静电保护二极管、TVS瞬态抑制二极管、通用二极管三极管，和电源管理芯片、霍尔HALL传感器、高速光耦等系列，在智能手机、手提电脑、机器人、智慧家居、物联网车联网、LED照明、3C数码产品等领域得到广泛应用。金航标和萨科微"双轮驱动"国际化发展之路稳健高速，"Kinghelm"和"SLKOR"品牌逐渐成长为全球知名品牌，为全世界数万家客户提供产品和配套的技术服务。

作者：赵敏 朱铎先 前言 十二年前，新工业革命浪潮涌起，开启了改变世界格局的序幕。十年前，具有战略意义的《中国制造2025》顶层规划正式发布，为我国工业发展指明了方向。依照中国人独特的时空观，十年、十二年皆是承前启后、继往开来的重要时间节点，值得我们暂停片刻，回首审视。 站在当下时空坐标回望过去，新工业革命的意义早已超越了传统工业范畴。它不仅为工业领域注入新活力，提质增效，实现转型跨越，更产生了广泛外溢效应，以"新智"和"新质"两种强大力量，势如破竹，革故鼎新，掀起了一场席卷各行各业的"全业革命"。 全业革命是由新工业革命引发的突破性技术创新、数智化广泛应用、社会需求深刻转变以及政策适时调整等多重因素共同推动下的全方位、全要素的全行业变革。这一概念精准地描绘出当今各行各业正同步经历的系统性产业升级图景。 从关系上看，新智和新质是全业革命的发动机，全业革命则是新智和新质大规模社会化运用的结果。从内涵上看，全业革命包含了范式跃迁、技术创新、跨界融合、全球化与本地化并存、经济结构重塑等一系列关键行动与重大使命。从目的上看，全业革命引领全业转型升级，以发展智能经济为载体，构建智能社会为目标，致力于实现人类命运共同体之宏伟愿景。 全业革命是作者深刻洞察时代脉搏后的独创术语，无意标新立异，而是以通俗易懂方式，将本书核心观点与内容进行高度凝练与精准阐述，使读者能迅速把握从工业革命到全业革命再到智能社会的完整变革历程。 一．文明级技术范式转移 《中国制造2025》宏图于2015年定稿，画卷上浓墨重彩地绘出了惊艳世人绚丽篇章。2025年岁末，中国制造业交出这份承载着民族复兴梦想与科技强国壮志的答卷。其所定义的10大重点产业目标：新一代信息技术、高档数控机床和机器人、航空航天装备、海洋工程装备及高技术船舶、先进轨道交通装备、节能与新能源汽车、电力装备、农业装备、新材料、生物医药及高性能医疗器械，都已然达成或接近达成目标。 根据人大重阳智库、雪球等智库在2025前半年发表的研究结论，《中国制造2025》中260多项具体目标，86%以上已实现，部分领域如新能源汽车、光伏、高铁等完成率超95%。摩根大通在2025年8月发布报告《Made in China 2025: Mission largely accomplished》也给出类似结论。 中国制造2025宏伟蓝图，无论是以宏观视野凝练的10项纲领性目标，以中观视角细化的36项关键节点，亦或是以微观之笔触勾勒的260余项具体任务，它们都如万千织线，以新智为经，以新质作纬，在华夏神州这台宏大织机上，织出了一幅精妙绝伦的画卷，每一寸纹理都彰显着极高完成度。2025年5月上旬突发的印巴交火战果，9月3日大阅兵，无疑又为这幅画卷增添了中国装备的几道靓丽色彩和坚实经纬。2025年底是一个精心安排的舞台时刻，将这幅画卷徐徐展现于世人眼前，以不容置疑的事实，讲述中国制造从量变到质变的华丽蜕变，不可逆地改写了"西方研发-中国制造"这一延续多年、看似牢不可破的传统产业分工剧本。 德国《明镜》周刊，作为国际舆论场的资深观察者，在目睹中国制造这场波澜壮阔的十年变革后，不禁发出感慨："这不是简单的产业竞争，而是一场具有文明级意义的技术范式转移。"此言道出中国制造崛起背后更深层次的文明内涵与历史意义，它标志着一种全新发展模式在全球舞台的兴起，开启了一个属于东方智慧与创新力量的新纪元。 二．全球级科学范式转变 吉姆·格雷（Jim Gray）在2007年提出了科学研究的四种范式理论。 第一范式：经验科学，通过实验和观察来描述自然现象，总结规律。 第二范式：理论科学，通过数学模型和理论推导来归纳和预测自然现象。 第三范式：计算科学，利用计算机模拟复杂的自然现象，进行仿真研究。 第四范式：数据密集型科学，基于海量数据，通过数据挖掘、机器学习等方法发现新知识。 这一理论被科学界广泛接受，并被认为是科学研究范式演变的重要里程碑。 第五范式：AI驱动型科学或智能科学，是近年来随着AI大模型迅猛发展而形成的一种新科学范式。人工智能融入全业，人工智能驱动科学研究，即"AI For Science（AI4S）"，是第五范式基本特征。 AI大模型是基于Transformer（一种神经网络架构和算法）架构的深度学习语言模型，通过自注意力机制和大规模预训练来学习语言的通用模式，并通过上下文建模生成自然语言文本，为使用者输送所需知识。这种按需满足用户知识需求的AI大模型是一种"新智"。 新一代AI是类似于蒸汽机、电力、计算机的可以改天换地、形成科技和工业新范式的通用技术。第五科学范式与前四个范式的多元化组合，让人类认识世界、改造世界的手段变得极其丰富，人类社会将在未来10-20年内发生巨变。 三．产业级生态范式重构 在国家统计局发布的《国民经济分类标准GB-T4754-2017》中，共计有20个门类，97个大类，473个中类，1381个小类。各业之和，就是"全业"。 全业革命将突破传统产业分类的边界，形成以"深度融合、智能共生、价值重构"为核心的未来智能社会生态。这场革命将颠覆人类对经济活动的认知框架，其内涵远超历史上历次工业革命，呈现以下核心特征： 1．技术基座：量子级联马太效应。全业革命将被超级算力的量子计算逐级激发，一次微弱的量子芯片比特位翻转，在量子云超算驱动下，能够推动量子超材、量子能量、量子安全、量子资产、量子认知、理想制造的级联放大效应。 2．产业形态：超流态组织模式。无边界组织、产业跨界融合组织、开放与合作组织、平台化组织等，是推动行业边界消失的重要方式，当所有产业边界彻底消融后，成为"产业等离子态"。 3．价值范式：认知资本主义。生产要素深入到诸如意识活动等非物质领域，注意力密度、神经可塑性、认知熵管理能力等认知能力，将成为全业革命中的新型生产要素。 4．新智赋能：文明级技术伙伴。是能够自主生成知识、自主决策、自主行动的"新一代AI及其所催生的超级智能体"。 5．社会架构：液态化生存系统。工作形态呈现"任务量子化"特征，人类在由AI分发的微任务云，经由虚实交织的元宇宙，完成跨时空全业网络协作。 6．文明跃迁：人类世2.0。全业革命将推动文明形态升级，实现环境修复、生命重塑和生产/生存空间拓展，显著提升人类的获得感和幸福感。 全业革命不是简单的产业升级，而是文明层级的范式迁移。当所有产业构成神经突触般的联接网络时，人类将面临从"地球物种"向"宇宙文明"转型的奇点时刻。这场革命既可能打开星际文明的曙光，也可能触发文明系统的热寂崩溃，关键在于，人类能否在技术奇点来临前建立新的"智能文明操作系统"。所幸，新智和新质这两个"文明级技术伙伴"，为我们提供了进入"智能文明操作系统"的密钥。 四．世界政商格局之重构 在过去数年间，一场隐匿于暗流之中的"第三次世界大战"悄然拉开帷幕，其形式之复杂、手段之多样，令人触目惊心。这场全新形式的世界大战以生物战+地缘战等综合方式，已经在过去五年中呈现给人类。新冠病毒引发的生物战，中东、俄乌、印巴、伊以等地缘热战，数不清的贸易战、金融战、信息战、认知战、AI战等多形态战争，让全世界在局域颠覆与整体巨变中艰难前行。 战争从来都是人类历史进程中刺眼的伤疤，它带来冲击，刺激变化，增加教训，提升认知，生发新质，加速智能。我们所处的时代，或许并不光鲜亮丽，甚至有些沉重，但当我们穿透各种战争的阴霾，却能发现，新智与新质宛如两颗璀璨星辰，高悬于社会苍穹之上，成为照亮时代的标志性符号，承载着全业革命的关键科技内涵，锻造着止戈阻战的利矛坚盾，生发吹遍全球的万里浩荡东风。 新智与新质，共同构建起推动全业革命的核心驱动力。新智的智能内涵焕新，是在人类对智能世界的无限挖掘与拓展，以AI大模型、云技术、量子计算等前沿技术为羽翼，让人类思维突破传统束缚，飞向更辽远的深空；新质的物质基础革新，是人类对物质世界的深度解构与重构，以新材料、新工艺、新信息、新管理等新质要素，推动数字经济快速转型到智能经济，为人类社会发展筑牢根基。 新智与新质，引发了多种范式向更高层次迁移，重塑着我们对世界的认知与理解。在未来的天幕下，全业革命成果如璀璨星河，照亮智能社会的黎明。金属、生物与代码交织出碳硅生命，城市脉搏在数据洪流中跳动，每一寸屏幕都展示着三体智能。在虚拟与现实的交融中，我们编织着生活的绮梦，指尖轻触，便能跨越山川湖海，与远方的灵魂对话，书写着属于未来的诗篇。 无论你是否察觉，是否愿意承认，全业革命已然大踏步向我们走来，它以不可阻挡之势，重塑着蓝星国家实力分布与人类未来走向。 在这场从工业革命走向全业革命，从数字经济走向智能经济，最终汇入智能社会的变革大潮中，我们既是见证者，参与者，也是创造者。免责声明：本文采摘自英诺维盛公司，本文仅代表作者个人观点，不代表金航标及行业观点，只为转载与分享，支持保护知识产权，转载请注明原出处及作者，如有侵权请联系我们删除。

【齐大连锁晨思】看到有人在小红书上寻找餐饮创业合伙人，他出钱，合伙人入局操盘。合作的项目，仅限于漂亮饭。这是当下餐饮行业最热门的赛道，已经吸引了众多创业者投身其中。啥是漂亮饭？简单一句话，就是看起来很漂亮的饭菜。过去餐饮行业就有摆盘的要求，甚至为了好看，还有专门的厨师做萝卜雕花，摆在盘里作为装饰。漂亮饭沿袭摆盘的思路，赚钱套路特别简单，完全拿捏了年轻人的消费心理。选址专挑万象城这类高端商圈，装修主打简约氛围感，风格差异化十足。菜品不追求极致口味，重点放在创意摆盘、颜值吸睛，适配拍照发圈传播。简而言之，漂亮饭针对的就是拍照发朋友圈的这部分需求。从市场营销角度来说，拍照发圈这样的需求是个很难捕捉的、不稳定的需求。拍照发圈，一般两种情况:一种是炫耀，让朋友圈都知道我去了哪里吃饭。这个吃饭的地方本身就需要自带光环，才值得拍照炫耀。另一种就是因为摆盘漂亮，单纯的欣赏，所以拍照发圈。不过，拍照一次两次，好像也就够了，很难维持长久。创业投资干漂亮饭的，刚刚起步，没有自带光环，只能靠摆盘吸引顾客。可是摆盘这个手艺没啥门槛，你这边能摆出来的，别人自然也能摆，大家都能摆同样的造型，接下来就剩下价格战了。你去想想看，门店开在高大上的商圈，租金就得贵；装修有风格有强调，前期投资额就得高。这样的前期投资，再去打价格战，回本岂不是遥遥无期么？因此，创业投资干漂亮饭，就是一个有去无回的坑。

【齐大连锁晨思】餐饮店，在餐饮老板看来，就是自己的一门生意，就是自己摆的一个摊儿，想开就开，想关就关，自由自在，论不上什么企业。不过，作为一个六万亿产业的一部分，餐饮店还是需要从企业的角度来看一看，它们有什么特点。从规模来说，餐饮店绝大部分是小微企业，小得不能再小了。大一点儿的店，几十几百人，小的店只有一个人。就算是大店几百人，其中有很多都不是餐饮店的固定员工，有的是大厨团队的小工，还有的干脆就是劳务派遣人员。这么一算，除了国有老字号，还真的没有什么餐饮店可以算作大中企业。从经营角度看，餐饮店需要根据当地情况适当变通，也很难做到整齐划一全国一盘棋。这就需要优秀的门店经营者，也就是优秀的店长。这个人需要根据公司的战略，在当地找到适当的落地方案，起着承上启下的作用。餐饮店的人才储备，核心就是店长。从法人治理结构来看，餐饮店大多是家族企业，七大姑八大姨管理着方方面面，外来的职业经理人很难找到发挥的空间。这也是餐饮店总是与市场发展变化趋势有一层隔膜的原因。从管理角度来看，餐饮店实际上是个很复杂的企业。要有进销存管理，要有午高峰晚高峰与其他空闲时段的人力资源分配管理，要做市场营销，也要做成本控制。虽然规模很小，但是现代企业需要面对的问题和挑战，一个都不少。……可以说，迄今还没有一家关于餐饮店经营管理的、普遍适用的理论，整个餐饮行业都是在按照自己的逻辑在摸索，在缓慢成长。

【齐大连锁晨思】餐饮店，在餐饮老板看来，就是自己的一门生意，就是自己摆的一个摊儿，想开就开，想关就关，自由自在，论不上什么企业。不过，作为一个六万亿产业的一部分，餐饮店还是需要从企业的角度来看一看，它们有什么特点。从规模来说，餐饮店绝大部分是小微企业，小得不能再小了。大一点儿的店，几十几百人，小的店只有一个人。就算是大店几百人，其中有很多都不是餐饮店的固定员工，有的是大厨团队的小工，还有的干脆就是劳务派遣人员。这么一算，除了国有老字号，还真的没有什么餐饮店可以算作大中企业。从经营角度看，餐饮店需要根据当地情况适当变通，也很难做到整齐划一全国一盘棋。这就需要优秀的门店经营者，也就是优秀的店长。这个人需要根据公司的战略，在当地找到适当的落地方案，起着承上启下的作用。餐饮店的人才储备，核心就是店长。从法人治理结构来看，餐饮店大多是家族企业，七大姑八大姨管理着方方面面，外来的职业经理人很难找到发挥的空间。这也是餐饮店总是与市场发展变化趋势有一层隔膜的原因。从管理角度来看，餐饮店实际上是个很复杂的企业。要有进销存管理，要有午高峰晚高峰与其他空闲时段的人力资源分配管理，要做市场营销，也要做成本控制。虽然规模很小，但是现代企业需要面对的问题和挑战，一个都不少。……可以说，迄今还没有一家关于餐饮店经营管理的、普遍适用的理论，整个餐饮行业都是在按照自己的逻辑在摸索，在缓慢成长。

【齐大连锁晨思】各地在做五年规划的时候，总会把一些高大上的、高技术含量的产业作为未来发展的主导产业，在政策、资金等各个方面予以强大支持。通过这样的支持，中国的很多产业，比如新能源、半导体、新材料等等产业，获得了巨大的进步，成为国民经济的重要支柱。不过，很少有什么地方，把餐饮行业作为未来发展的重点产业。实际上，大家都忽视了这个产业的巨大价值。餐饮行业对于国民经济有两个巨大的作用。一个是吸收就业人口的作用。算过目前大约850万家餐饮店按照平均每家店六个员工计算，仅仅餐饮店这一块，就有差不多五千万人。试问，全国有多少个行业能够养活这么多人？另一个就是拉动效应明显。餐饮行业直接拉动农产品、物流、装饰装潢及其材料、餐厨设备、燃料（煤气、燃油、电力）等行业。不夸张地说，餐饮行业也是国民经济中的一个火车头。由此可见，餐饮行业不应该是目前这样放任自流的地位，而是应该有所扶持，采用全新的商业模式重振雄风！

【齐大连锁晨思】餐饮行业目前是红海，竞争非常激烈，每一家餐饮店都使出浑身解数，拼尽全力去争。你家有新产品，只要卖得还不错，周围的餐饮店很快就上了类似的产品。你家产品降价打折，如果带来更多客流，周围的商家很快也会打折到更低价。你家产品上了外卖，周围其他餐饮店也都上了外卖。你用抖音来客拉新，周围其他餐饮店也会纷纷开通视频、直播以及达人……餐饮店竞争，体现在方方面面，在每一个犄角旮旯。餐饮老板有个特点，那就是特别勤奋，特别能吃苦耐劳，只要看到别人家门店做了什么，自己也一定要去做。不过，如果你问问他们，餐饮店之间的竞争，到底是在争什么，看到的往往是一脸茫然。有的餐饮老板回答不出来，更多的餐饮老板则是觉得，这好像不是个问题，似乎争什么是显而易见的。餐饮店去跟别人竞争，直接的原因就是业绩，争赢了，自己的业绩就会更好。可是，争来争去的结果，哪一家餐饮店的业绩在竞争中提高了呢？好像都没有提高吧？好的，是维持住了原有的业绩，而大部分则是越来越差。这个结果说明，餐饮老板非常努力、非常苦逼去竞争，可能做错了什么吧。首先一点，你在跟谁竞争。如果你新开了一家餐饮店，起步做外卖，无一例外都会被同一商圈的某些餐饮商家恶意投诉。那些商家的逻辑很简单，新开了一家餐饮店，就是多了一个竞争对手，把你整死了，竞争就胜利了。这个简直就是荒唐逻辑！同一商圈几百家餐饮店，任何一家关门倒闭了，对于同一商圈竞争态势都没啥影响。你自己花时间花精力脏心眼子坑别人，做一件没啥意义的事情，这不叫竞争，而是暴露了自己的智商不在线。更为核心的问题在于，市场竞争究竟在争什么？争订单吗？你打折降价拉来了一个顾客，吃顿饭，你自己也没赚到钱，但是一旦不打折降价，人家再也不来了，你是不是没有赢？实际上，一家餐饮店只能覆盖周边一定范围内的顾客，你的竞争目标很简单，就是不断拉来新顾客，体验自家的产品和服务，并且把其中一部分转化为回头客。所以，餐饮店竞争的初级目标，就是提高回头客数量和复购率。回头客中，如果能够发展出来足够多的铁杆粉丝，就爱吃你家的东西，这样餐饮店才算是有了稳定的基础。所以说，餐饮店竞争的大目标，是发展忠实顾客，这个群体越大，你家的生意才会更好。

【齐大连锁晨思】2026年美加墨世界杯赛程已经确定了，临近世界杯莱欧日，央视在跟国际足联的"瞪眼睛"博弈中胜出，低价拿到了转播权。可以说，中国球迷在家看电视转播已经启动了倒计时，又是一个疯狂的夏天，又是一个狂欢的季节。不过，很少看到餐饮商家预热准备世界杯的，这让我觉得很奇怪。球迷看球，一是要大吵大闹，在家里不行。二是要呼朋唤友，一个人默默看没意思。三是需要酒精刺激，这也就有了下酒菜的需求。三条看下来，餐饮店就是个完美的世界杯看球聚点。记得衡山路开始有酒吧的时候，就是希腊获得欧洲杯那一届。有一家爱尔兰人开的酒吧，每天晚上都聚集着众多来自于欧洲的球迷，他们都在上海以及周边城市工作的。一块大屏幕播放比赛，两个国家的人分列在一张纵向长条桌两边，分别穿着自己国家的队服，挥舞着国旗。A国球队进攻了、射门了，左边的球迷又唱又跳又挥舞国旗。B国占优势了，右边的球迷又吹口哨又跳舞蹈。哪一方进球了，那边的球迷立马狂欢，大杯啤酒开灌。一场比赛下来，只要厕所不堵啤酒就蹭蹭大卖。实际上，世界杯比赛转播，是餐饮店特别好的营业项目。尤其是这一届，大部分转播都在后半夜，球迷没地方去看球发泄，如果餐饮店提供看球，营业额必定会大大提升的。备好啤酒，备好小菜，再加上您原来的产品，这一波流水该赚呐！

美国独立于1776年。 恰在同时期，第一次工业革命在欧洲兴起，并辐射到美国、东亚。 第二次工业革命以电力和内燃机为基础，主要起源于美国。 第一次工业革命从英国起源 城市化与纺织业是工业革命的前提，蒸汽机、煤、钢和金融为促成工业革命技术加速发展的四项主要因素。 第一次工业革命（英语：The first Industrial Revolution) 发源于英格兰中部。当地富藏的煤矿成为工业化的土壤，圈地运动大规模放牧生产羊毛，农民涌向城市等因素结合起来，造成了纺织产业转向工业化。 在1769年英国人瓦特改良蒸汽机之前，整个生产所需动力依靠人力、畜力、水力和风力。风力磨坊为 windmill，水力磨坊为 watermill，专门磨谷物的磨坊则为 gristmill。 蒸汽机的发明并非一蹴而就，而是经历了英法等国几代人的共同努力，在一次次技术迭代后，最终形成了具有市场价值的蒸汽机。瓦特并非"发明者"，也非"终结者"，他的历史贡献在于极大地改良了蒸汽机，提升了蒸汽机的热效率。这在蒸汽机的迭代升级过程中具有里程碑意义。 之后，由一系列技术革命引起了从手工劳动向动力机器生产转变的重大飞跃。 随后自英格兰扩散到整个欧洲大陆，19世纪传播到北美地区。此前哥伦布大交换导致欧洲人口爆炸，社会生产需求大增， 伴随蒸汽机的发明和改进，工厂不再依溪河而建，很多以前依赖人力与手工完成的工作，自蒸汽机发明后被机械化生产取代。工业革命是一般革命不可比拟的巨大变革，与1万年前农业革命一样，革命其影响涉及人类社会生活的各个方面，使社会发生了巨大的变革，对人类的现代化进程推动起到不可替代的作用，把人们推向崭新的"蒸汽时代"。 我去过伦敦的英国科科学博物馆，里面有一台瓦特制造的蒸汽机。 Old Bess是由Boulton和Watt瓦特合作建造的早期横梁发动机。该发动机建于1777年，一直工作到1848年。该引擎作为Boulton和Watt制造的引擎的早期示例而闻名。 卡尔·马克思在 1849年8月从德国流亡并移居英国伦敦，之后一直在英国生活和工作直至 1883年3月14日去世。中学英语课本有马克思在海德广场练习英语口语的课文。 后来才知道，德语和英语同属于印欧语系日耳曼语族，有很多相似的地方，与中文和日文的关系类似。 我以前写过一篇。英法德俄的工业化进程和战争 美国进入第一次工业革命 美国的第一次工业革命起步核心标志是1790年塞缪尔·斯莱特（Samuel Slater）在新英格兰地区建成美国第一座水力纺纱厂。来自英国的斯莱特因被誉为"美国制造业之父"。 1807年，罗伯特·富尔顿（Robert Fulton）成功建造了第一艘商业运营的蒸汽轮船；1825年伊利运河（Erie Canal）的开通了，连接了伊利湖与纽约哈得孙河，不用绕行加拿大（当年属于英国）境内的圣劳伦斯河。从此之后，北美腹地五大湖与大西洋的通行变得很通畅了，对工农业促进非常大。 五大湖工业区迅猛发展，后来成为北美主要的制造业基地，匹兹堡是钢都，底特律是汽车城，克利夫兰是重型机器制造业中心，芝加哥是五大湖最大的工业城市、铁路枢纽。 美国铁路时代始于1828年巴尔的摩和俄亥俄铁路的创立，第一台蒸汽机车于1830年开始商业运营，此后蒸汽机车铁路迅速普及。从1810－1850年工业革命时期到1850-1890年新殖民地开拓时期，铁路均扮演了不可替代的作用。 美国南部虽然很早就开始修筑铁路以联系棉花产区和主要海港，但是直至美国内战前整个南方一直缺乏联结成网络的铁路系统。 南北战争（1861-65）中，北军之所以取得胜利，也与铁路密切相关。 内战及战后初期的另一个铁路修筑增长点位于美国中西部。第一条横贯大陆铁路于1869年竣工，极大的促进了美国中西部的开发。 第二次工业革命起源于美国：电力之战 有部电影叫《电力之战》（电流战争 current war），曾在中国上映，六姑娘（CCTV-6）也放过。 图注：特斯拉 爱迪生改良了电灯。 托马斯·爱迪生是全球首个实际应用于商业的白炽灯的发明者，1892年，爱迪生电灯公司与汤姆森-休斯顿电气公司合并，成立了通用电气公司。爱迪生主张低压直流电（DC）。 1888年，尼古拉·特斯拉获得了第一台交流（AC）电动机的专利，并为西屋电气公司工作。 1893年，25万盏西屋牌电灯点亮了芝加哥世博会。 尼亚加拉大瀑布项目更是证明了交流电可以克服长距离损耗，成功将电力输送至距离瀑布数十公里外的水牛城，宣告了交流电在全球的普及。 世界首座大型商业水电站：1895年，尼亚加拉瀑布水电站投入运营，利用落差驱动巨大的水轮发电机组，为工业革命注入了清洁、持久的动力。 瀑布提供的廉价电力吸引了炼铝厂、金刚砂厂等"用电大户"落户周边，直接推动了变压器、电动机和电网装备制造业的发展。 我在尼亚加拉瀑布美国一侧看到过爱迪生的纪念碑，加拿大这一侧我更是深入了电站博物馆（power plant），有很多特斯拉的介绍。 GE通用电气和西屋电气的博弈延续到今天。 GE照明业务差点卖给了中国公司。由于向LED转型不顺利，GE于2017年正式宣布出售其核心的GE照明业务（GE Lighting）。厦门光莆股份等中资企业之后完成几乎所有收购谈判工作，但美国政府最终没有批准。更早的2014年，GOOGLE出售摩托罗拉手机，为联想收购，则获得美国政府批准。。 第二次工业革命：内燃机和交通运输 第二次工业革命（19世纪中后期—20世纪初）以电力的广泛应用、内燃机的发明与改进为核心标志，彻底突破了第一次工业革命的蒸汽动力局限，催生了一批颠覆性科技成果，直接推动人类社会从蒸汽时代迈入电气时代。 1885年，戴姆勒和本茨各自独立研制出汽油内燃机驱动的汽车，标志着现代汽车的诞生。 20世纪初，福特发明流水线生产工艺，大幅降低汽车成本，让汽车从奢侈品变为大众消费品，开启了"汽车时代"。 上海汽车博物馆1927年福特T型车 早期福特T型车 1903年，莱特兄弟发明的"飞行者一号"成功试飞，实现了人类历史上首次有动力、可操纵的载人飞行，开启了航空新纪元。 1910年谭根号是世界上最早水上飞机之一，上海科技博物馆 内燃机驱动的远洋轮船取代蒸汽轮船，速度更快、续航更长；同时，汽车、火车也逐渐采用内燃机动力，运输效率大幅提升。 从全球航运层面，内燃机在1910年代开始装船，至1940年代大规模替代蒸汽机。如今，以内燃机为动力的柴油机船依然是全球海运的主力军。 第二次工业革命：摩天大楼 现代摩天大楼的诞生得益于19世纪末钢铁框架结构与电梯的发明。 早期探索：1885年建于芝加哥的家庭保险大楼（楼高10层，42米）被公认为世界首幢摩天建筑。 纽约天际线崛起。共有九栋位于美国的摩天大楼曾成为世界第一高楼，其中1931年完工的纽约帝国大厦（381米，每周建4层半）作为世界第一高楼长达42年，直到1973年被世界贸易中心超越。世贸一号楼高1776英尺（约541米），这一高度数字专门用来纪念1776年美国《独立宣言》的签署。 我写过：911事件发生后，中国政府迅速反应 7月1日，一对情侣爬上帝国大厦天线顶 第二次工业革命 电信 跨大西洋海底电缆（1866年）：成功铺设，实现了北美与欧洲大陆之间的即时电报通讯。 贝尔发明电话（1876年）：亚历山大·格拉汉姆·贝尔（Alexander Graham Bell）成功获得电话专利，标志着语音可以跨越长距离实时传输。 马可尼无线电通信（1895年）：古列尔莫·马可尼（Guglielmo Marconi）成功进行了无线电波传输实验，为后来的远洋通信和广播奠定了基础。 马可尼来过上海，访问了南洋公学（交大），中国电机/电气/电子学科也是在这里最早建设的。 无线电收音机，无线对讲，雷达...... 我和交通大学不得不说的故事 二刷《决战中途岛》：你看到了战争的残酷，我看到了一部电子通信技术百年史 从上海滩起家的中国收音机100年史，背后是集成电路的发展史 中国：航运从蒸汽机到内燃机 最早到达中国的蒸汽船是英国的"福布斯"号（Forbes）。该船由英国商人在印度建造，是一艘明轮蒸汽船，于1830年（清道光十年）抵达广东珠江口外的伶仃洋。 1840-1860两次鸦片战争，使大清从闭关锁国走向门户开放，蒸汽轮船也来到了长江和洞庭湖区。不过，和大兴洋务运动、思想外向的武汉不同，长沙是新旧两种思想斗争得极其剧烈的地方。 国产蒸汽机船也在迅速发展。 黄鹄号蒸汽轮船是中国自主设计建造的第一艘蒸汽机明轮船，1865年（清同治四年）在南京下关江面试航成功。 本人亲身经历了轮船和火车从蒸汽到内燃机的变迁历程。 我成长于洞庭湖区，1978年以前，洞庭湖及周边水域的客轮还都是烧煤炭的蒸汽船，叫"洋船"。我在1978年第一次坐冒大白烟蒸汽轮船。 1978年，第一条烧柴油的轮船在洞庭湖上线。 我写过： 那些与渡船和桥相关的记忆 洞庭湖的水军、客轮和"飞艇"（乌克兰） 我见证了火车从蒸汽机到内燃机. 我从1991年开始坐绿皮火车，也见证了蒸汽列车到内燃列车的剧变。之所以叫"火"车，是因可看到白色浓烟。 1988年12月21日， 是中国蒸汽机车制造史上一个值得纪念的日子，这天，前进型7207号机车在大同厂制造完成后，铁道部宣布 ：中国从此停止生产蒸汽机车，标志中国机车工业翻开历史新的一页，此后将全力以赴制造内燃和电力机车，中国铁路进入内、电牵引的新时代。到1989年，蒸汽机车占总台数的比例下降到50%。 2005年10月30日，在我国集(宁)通(辽)铁路线上使用的最后1台前进型蒸汽机车（7048号）停止使用，从而完成了前进型蒸汽机车的历史任务，也结束了我国国家铁路使用蒸汽机车的历史。 柳州工业博物馆（常被称为柳州工业展览馆）室外展区陈列了两台具有代表性的退役火车头，其中一台是蒸汽机车（上游型 SY 1504），另一台是内燃机车（东风4B型 DF4B 1787）。我在柳州参加过铁人三项，拍下了蒸汽机车，标志是车顶巨大的烟囱！。 这位47岁大叔是如何完成世界铁人三项赛（Ironman）的？ 坐火车我有刻骨铭心的记忆： 回忆1988年第一次到长沙 （第一次看到火车） 与绿皮火车有关的感人歌曲与电影镜头 回忆当年春运，这里有芯片大佬的爱情故事 走过河西走廊与敦煌 （坐火车看河西走廊） "大三线"建设中的湘黔铁路"大会战" （父辈很多人参加了修建） 中国：煤油灯到电灯 中国第一盏电灯于 1882年 在上海亮起，夜生活也逐渐丰富起来。 湖南才子到了上海，造就了辉煌的流行文化，我写过： 从周璇《采槟榔》说起，回忆我知道的湖南民歌 不过，中国地大物博，地区间发展不均衡，广大农村地区通电是1980年代了。 我小时候点煤油灯，老一辈还习惯的叫"美孚灯"，煤油则为"洋油"。我奶奶曾和我说起还有洋火、洋布、洋伞。上世纪玩偶还叫洋娃娃。 我家的两盏煤油灯——妈妈的嫁妆 放露天电影，是用柴油机发电，甚至手摇/脚踏发电。 50年观影史，有阿凡达，有中国芯与标准，还有录像厅午夜场 四川传媒学院刘圣阳介绍脚踏式发电机 1978年，我去父亲任教的游港公社学校，这里装了一台烧煤的发电机，我第一次看到电灯和电视。因为有了电，19977年恢复高考，游港学校一次考上8（如北大何志明，我在个别文章误写为18，电话里听岔了）个本科生，创造了益阳地区传奇。 1977年恢复高考，父亲的高光时刻 刘强东在10岁读小学四年级（1984年）时，位于苏北的家乡宿迁来龙镇才第一次通电，他在镇政府公社大院第一次见到电灯并被彻底震撼。 请AI为特斯拉发明交流电写了诗歌： 《银色狂澜：颂特斯拉交流电》 在梦境与星辰的交汇处，他向夜空借来一缕闪电。那是跳动的精灵，在铜线编织的经纬中翩跹。它不是静止的湖水，而是汹涌澎湃的银色狂澜。 正与负的交替，如潮水的低语与高歌。推开了直流的藩篱，挣脱了距离的枷锁。那是由特斯拉轻触的魔杖，让万家灯火，在夜色中如星海般闪烁。 它是觉醒的脉搏，在变压器的高歌中传颂。跨越千山万水，将文明的光芒精准播送。他未曾追逐名利，只为将这束伟大的能量，毫无保留地，赠予全人类的苍穹。 用爱发电 免责声明：本文采摘自最牛博弈，本文仅代表作者个人观点，不代表金航标及行业观点，只为转载与分享，支持保护知识产权，转载请注明原出处及作者，如有侵权请联系我们删除。

2015年，AlphaGo（阿尔法围棋）是由英国 Google DeepMind 团队开发的用于游玩围棋的人工智能程序。它的诞生标志着深度学习与强化学习在人类复杂决策游戏上的重大历史突破，不仅彻底击败了人类顶级棋手，还推动了整个通用人工智能（AGI）的发展。 万丈高楼平地起！！ 1985年首届应氏杯电脑围棋赛启动，目标就是电脑战胜人脑。我有幸在1996年见证了应氏杯国际电脑围棋赛。人类经过数十年的努力，终于迎来AlphaGo的诞生，并打遍天下无对手。 我在1996年见证电脑围棋比赛 我在上海偶遇了应氏大厦，应昌期先生是世界围棋事业的巨大推手。 1996年11月6-7日，中山大学协办应氏杯国际电脑围棋赛（Ing Cup Computer Go），在我所就读的电子系的计算机房进行。我们系的电脑配置高，我用的就是HP捐赠的486. 中大化学系陈志行老师的"手谈"（HandTalk）获得冠军。 手谈围棋软件V5版日本版界面 我自告奋勇担任了英国伦敦选手雷斯（ Dr. Michael Reiss）的陪同翻译，他Michael Reiss在1983年开始玩围棋软件叫Go4++，后来也拿过冠军。在网上检索，他是伦敦Hendon College的教师，也做了公司叫Unistat Limited。他自带了服务器主机，CPU算力高，内存大且快。 美国的陈克训教授给中大学子做报告，我在下面给雷斯翻译，尽管水平很有限。赛后，我陪雷斯出去逛逛。我和他出了中大西北门，到拥挤的老市井街道里吃了陕西面条，他说这就是心目中的"back street"了。我买了一瓶二锅头送给他，他后来发邮件来说味道非常好，象WISKY。 陈志行（1931-2008）30岁才开始下围棋，达到业余五段水平，46岁才编出第一个程序（量子化学程序），91年在60岁的时候第一次编写出电脑围棋程序，93年在成都举行的应氏杯电脑围棋赛获得冠军，从此一发不可收拾。1993～2005）夺冠无数，无论应氏杯、FOST（Fusion of Science and Technology organization）杯、Olympiad杯都连连告捷，成为当时公认的最强围棋程式。 陈老师在中大化学系搞量子化学。我的老乡王先彪在中大数学系的宿舍里读博士，他也和化学系一起做数学与化学的交叉研究。 应氏杯电脑围棋赛历史 Ing Cup Computer Go "Go"为日文"碁"字发音转写，是围棋的西方名称。围棋起源于中国。 唐朝围棋 敦煌博物馆 应昌期（1917年10月23日—1997年8月27日），出生于浙江宁波江北区慈城镇，中国台湾省金融界、实业界人士，宁波市荣誉市民，应氏围棋计点制创造人，被誉为"黑白世界的诺贝尔""20世纪中国围棋之父"。 应昌期6岁接触围棋，12岁获慈溪县围棋赛冠军。 应昌期与吴清源 第二届应氏杯主席台 应氏杯世界职业围棋锦标赛（Ing Cup），简称"应氏杯"，是由中国台湾省企业家应昌期出资创办，中国围棋协会和应昌期围棋教育基金会共同主办的一项世界级职业围棋个人赛。 "应氏杯"曾与日本主办的富士通杯，韩国主办的LG杯、三星杯、BC信用卡杯，中国主办的春兰杯并称为世界职业围棋六大杯赛。 1988年，首届"应氏杯"开幕，四年一届。2024年，日本棋手一力辽九段以3:0的总比分击败中国棋手谢科九段，夺得最近一届的冠军。 然而，很少有人知道，应氏杯电脑围棋赛在1985年就开始了，而且每年一届，持续到2000年，是全世界最早举办的国际性电脑围棋大赛。 应氏杯电脑围棋赛早期 人民日报2015年11月11日有一篇文章： 世界最强围棋软件齐聚 验证电脑高手究竟几段 围棋人机大战京城揭幕 1985年，中国台湾省应昌期先生在"电脑围棋终有打败人脑的一天"的理想下举办了应氏杯国际电脑围棋赛。 第二年，应昌期悬赏100万美元，鼓励计算机围棋战胜人类。至此，电脑围棋在短短几年间火热起来。日本、中国台湾省、欧洲、美国等地都出现了电脑围棋高手。 1997年，美国IBM公司制造的计算机软件"深蓝"战胜当时的国际象棋世界冠军、特级大师卡斯帕罗夫，轰动一时，人工智能由此大放异彩。美联社、法新社、路透社等世界众多媒体都在第一时间报道了这一事件。这是电脑第一次战胜人脑，它开创了人工智能博弈的时代。 然而，围棋领域，电脑的水平依然很低。 2000年，是应昌期许诺百万美元奖金的最后期限，而电脑围棋最好的水平却只能达到业余初级。 这时，几乎所有的电脑专家和程序设计高手开始悲观地认为：电脑若战胜职业棋手，那将是百年后的梦想。 人工智能飞速发展让梦想接近现实 计算机围棋程序如同人工智能领域里的哥德巴赫猜想，期待着无数高手摘取这顶皇冠上的明珠。 大江东去，浪淘尽千古风流人物。事情总是超出人们的预料！ 十几年后的今天，计算机技术取得了突飞猛进的发展。当年"深蓝"的计算速度约为每秒2亿次，但是今天中国制造的世界最强计算机天河2号，每秒计算已达33.86千万亿次，这个令人惊讶的速度为电脑战胜人脑提供了强大的支持。云计算、大数据的广泛应用，更为人工智能的发展如虎添翼，它们让人类的梦想接近现实。 计算机围棋的进步也有了令人惊异的表现，许多程序已经有了"弃子"、"脱先"等战略思维。今年，日本的一个程序在超一流棋手赵治勋九段让四子的情况下，竟然打败了赵治勋。 北京邮电大学教授、中国人工智能机器博弈专家刘知青表示，目前电脑在与职业棋手的博弈中，已经从十几年前的业余初级水平达到现在的业余五段水平左右。据有关专家预测，照此发展下去，电脑围棋打败人脑已经看见天边的曙光。 最强电脑挑战中国围棋名人 2015年11月11日至15日，美林谷杯世界计算机围棋锦标赛暨人机大战将在北京上演。当今世界最强的9个计算机围棋程序悉数参赛，有的是围棋强国中日韩专家编写的，有的是计算机强国美国、法国和捷克专家编写的，击败职业九段棋手赵治勋的"石子旋风"也来京参赛。它们将在5天的时间里进行角逐，争夺当今世界最强计算机大脑的桂冠。它们中的优胜者将与新科中国围棋名人连笑进行扣人心弦的三番棋人机大战。 人民日报11月16日后续报道： 围棋人机大战电脑被让6子险胜 击败人类道路漫长 韩国专家林宰范研发的"石子旋风"在决赛中力挫来自日本的"天顶围棋" （ZEN），夺得冠军，并且收获了1万美元的奖金。 在这次赛会期间举办的论坛上，包括刘知青在内的一些计算机专家很有信心，他们认为再过15至20年计算机将能够击败人类，而包括俞斌在内的不少职业棋手则没有那么乐观。俞斌觉得，"我自己有生之年是很难看到（计算机击败人类），100年也许都还不够。"刘菁则表示，职业高手适应了计算机的下法后让六七个子没太大问题。 然而，上述报道的次年，横空出世的AlphaGo就战胜了人类最高水平选手李世石和柯洁，上述专家的15年预测缩短到了1年。 从手工时代到机器学习时代 中国台湾省学者颜士净的两篇论文：《电脑围棋的发展概况》《电脑围棋的发展与技术》节选： 信息论之父克劳德·香农（Claude Shannon）于1950年提出利用电脑来下国际象棋的概 念，此后电脑对弈便成为人工智能领域中极具吸引力的课题之一。 几十年来，电脑围棋的发展可分为原始时代（1970～1985）、手工时代（1986～2006）和机器学习时代（2007～）。 自1969年Zobrist完成第一个能够与人对弈的程序以来 [Zobrist, 1970]，世界各地研究电脑围棋的人越来越 多…… 由于电脑围棋比赛最早是在中国台湾省发起的，这也促成了中国台湾省在20世纪80年代研究电脑围棋的风气。其中较具代表性的研发团队之一，是由中国台湾省大学资讯工程学系许舜钦教授领导的电脑围棋研发小组。曾代表该小组参加电脑围棋比赛的成员包括王若曦、曹国明、高国元、刘东岳、严礽麒和颜士净。他们开发的围棋程序都可以说是电脑围棋发展历程中的重要里程碑，其中又以 **Dragon** 程序最为知名。 陈志行教授研发的"手谈"，可以说是手工时代的代表性程序。"手谈"擅长分断对方棋子并展开攻势，对于死活判断也颇有独到之处，同时建立了相当专业的知识库。无论是在定式、棋形、局部手段还是攻杀计算方面，都有许多出类拔萃之处。 电脑围棋棋力长期落后于人类，最大的原因是不容易找到良好的局面评估函数。直到2006年，Remi Coulom开发的采用蒙特卡罗方法的程序 **Crazy Stone**，才在都灵举行的第11届电脑奥林匹克竞赛九路围棋项目中夺得金牌。2007年，结合蒙特卡罗方法与上置信界树搜索（UCT）的程序开始出现，统称为蒙特卡罗树搜索（MCTS）。 ...... AlphaGo推动了AI发展 人工智能时代就此到来。 AlphaGo（阿尔法围棋）是由英国 Google DeepMind 团队开发的用于游玩围棋的人工智能程序。它的诞生标志着深度学习与强化学习在人类复杂决策游戏上的重大历史突破，不仅彻底击败了人类顶级棋手，还推动了整个通用人工智能（AGI）的发展。 AlphaGo 首次引入了深度神经网络（两个网络结构：走棋网络和估值网络）与蒙特卡洛树搜索（MCTS）相结合的方法。 2015年10月，AlphaGo 在闭门比赛中以 5:0 击败了欧洲围棋冠军、职业二段棋手樊麾。之后一发不可收拾，战胜了人类所有棋手。 2016年，横空出世的AlphaGo就战胜了人类最高水平选手李世石和柯洁，上述专家的15年预测缩短到了1年。 策略网络（Policy Network）： 用来模仿人类棋手的"大局观"和"直觉"，它能快速筛选出最可能下子的几个好位置，从而缩减计算范围。 价值网络（Value Network）： 用来评估当前棋盘的整体"形势"，它能像高手一样直接看出谁的胜率更高，从而预测长期的输赢结果 更加神奇的事情出现了。2017年10月，DeepMind 发布了新一代程序AlphaGo Zero。它不再学习任何人类棋谱，而是从"零"开始，利用强化学习进行自我对弈。仅经过3天训练，就以 100:0 的战绩击败了战胜李世石的旧版 AlphaGo；40天后即超越了 Master 版本。 Al实现了自我进化，已经超过人类了，想想真有些吓人！ 值得一提的是，创始人戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）的母亲是新加坡华人，他于2010年在UCL伦敦大学学院创立了DeepMind, 2013年为Google收购。高管中至少有两个华人，来自中国台湾省的黄士杰、来自浙江的陈御天。免责声明：本文采摘自最牛博弈，本文仅代表作者个人观点，如有侵权请联系我们删除。

十倍速的组织，从AI开始。AI正在为企业加注全新的组织燃料，激发巨大的动力。工程师对于数据的洞察力，可以通过"无软件化"来实现。这对于拥有广泛工程师的中国，是一个巨大的利好。这种由AI激发的十倍速动力，正在从制造现场的数据分析、软件的研发重构，一直蔓延到销售售前的组织重塑，从而造就全新的赶超机遇。 中国制造企业历来没有数据分析师文化。美国的企业只要达到一定的规模，就会有数据分析师。质量监控、批次分析和事故根因等，都会反复分析。而中国缺乏这方面的传统。尽管这几年数智化转型，业务侧已经有不少公司开始分析，但生产侧的能耗分析、良率波动分析则相对很少。最广泛使用的实时监测，往往都是基于规则的处理。而能够使用Minitab或者SAS统计分析软件，已经算是很好的企业了。 数据分析师需要严谨的数学教育作为支撑。在大学教育中，数据科学系是跟计算机系平行的系。其课程涵盖聚类分析、相关分析、因果分析，以及机器学习及算法等内容。在美国，这一学科体系早已成为传统。而在中国，数据科学的大学教育还远未形成体系化。 然而，AI降低了数据分析师的门槛。这对于中国"数据分析漠视"的土壤，是一次巨大的甘露。只要能描述"这个事件跟另外一个事件到底有没有关联"，AI 马上就可以给出结果。工程师所需要做的是分析判断，而无需了解分析方法，也无需使用专业工具。 AI对于中国工程师的价值，如同中国战国时代的铁兵器对于步兵的支撑。春秋之后，大量农耕者开始加入军队，成为国家决胜的重要力量。青铜兵器在春秋时期达到鼎盛。而铁兵器在战国中晚期开始大规模取代青铜。工具的革新，改变了国家作战的组织形态。青铜器的使用主要是少数贵族子弟，采用车马战，步兵则是补充兵力，大规模动员不曾发生。而铁器普及后，兵器使用门槛大幅降低，步兵成为主力。于是在战国时期，全民动员出现了。这也使得各个诸侯国从春秋的"争霸"转向"称王"的时代。中国当前最大的优势之一就是源源不断的工程师人才。每年约500万工科毕业生的人才红利，这一资源全球无可比拟。现在，AI 时代开始赋予这样一群人以更强的数据处理能力。AI工具对于中国制造的价值，意味着大规模的工程师将跳过"数据分析"而直接进入"数据洞察"的时代。 鉴此，人们对于实时数据，有了即刻的洞察力，这在以前是不可想象的。在"数据二传手"的时代，决策时间要按天计算。数据从实时采集，到分析、到洞察、到决策，都是不同工种的团体作业。而现在，一人实时就可以获得决策能力。可以说AI时代的数据分析，提供了一种"全民实时洞察力"。AI 会大大加快生产车间的数据分析速度。一般而言，每个车间往往都会进行"黄金批次"分析，展示"完美生产"的最好样板，确认优点所在。但此前对于这种最优实践的挑选，需要多种不同的岗位完成对数据的定性。现场工程师、数据分析员等在不同的场合完成数据的相互传递。可以说，这是一种"排球模式"，到处都是二传手。而现在，AI现场工程师不求任何人，一句话就可以让AI接到命令，立刻分析完毕。因此，确定量产化的"黄金批次"，现在就可以交由现场工程师一人来完成。 这种工具门槛的降低不仅带来了全民动员，更促进了中国制造实现质的飞跃。跟美国相比，中国没有流行过支票，也没有真正流行过信用卡。然而中国一下子就进入到了移动支付时代，个人支付比美国要方便得多。制造业做数据分析也是一样，中国缺乏数据分析文化的阶段，在AI时代被跳过了。AI时代不需要广泛的数据分析师，它直接提供结果。数据分析本身依然需要，但门槛大大降低了。工程师只需要知道根因分析、相关分析、聚类和回归等基础概念，就立刻可以懂得AI呈现的结果。对IT毫无概念的现场工程师，无需学习Python语言、配置各种参数等高门槛操作，就可以通过自然语言界面的方式，来操纵IT机器。而编程的人，则率先进入零代码时代。 从供应商的另一端来看，"零代码化"也开始彻底改变软件公司和专业程序员的工作方式。北京涛思数据软件公司，正在走向"零代码编写"的公司。几乎所有的程序员，都不再手写程序。代码都是AI生成和测试，而程序员则负责进行代码质量的管控与验证。程序员主要是提需求，然后判断AI列举的测试用例够不够全、是否有漏洞。因为AI会有幻觉，AI会偷懒。这正是每一个程序员需要做"监工"的地方。面对着各种小龙虾类似的智能体和Skill应用，程序员变成"AI包工头"。"AI包工头"的价值，在于对某个功能的理解和逻辑拆分。需求与输入输出的定义，要极其明确。每个人都需要拥有系统架构师的思维。 涛思数据公司在今年头五个月，代码量跟去年同期相比增加了5倍。这意味着"五倍速"（5X）组织绩效出现了。 AI 时代之后，研发的组织架构正在发生变化。如同进入战国时期的铁兵器时代，两军对阵的方式从车马战，变成步兵编制。最重要的变化，新软件公司进入"一员到底"的全功能开发模式。以前IT人员按照编程语言与技术栈进行分类。写网页前端和写后台的技术架构不一样，需要的技能也不一样。公司有C语言组、 Java 组、Python 组等。 而现在，完全不分技术栈。每人都要负责端到端的一项功能。不管这个功能是前端还是后台，不管是采用Java、Python 还是C语言，一人都要全部搞定。后台作为一个大模块，需要很多子模块如存储、计算等，而前台则负责渲染。同样，一个实时处理的流计算功能，以前至少包括引擎侧、客户端侧和前端页面等三块。以前，这需要不同的人完成。而现在，一个人全部搞定。 每一个加速拥抱AI的企业，都在完成对既有IT团队的重构。深圳的华龙讯达，正在落实全民AI化的组织原则。自动化控制软件按照功能划分，而每人都负责完成完整的功能块。可以说，公司正在出现"一人团队化"OPT（one person team）的趋势，每个人都可以完成以前靠团队技能组才能实现的功能模块。公司的组织，不由分说地发生了变化。功能化的组织结构，是用户视角，而技术栈的分工则是供应商视角。前者显然更胜一筹，它让每个人都能看到自己的"完整牛"，从而每一个员工都成为一个"庖丁"。 "一人团队化"OPT，是 AI 时代最合适的组织方式。无代码化在蔓延，非IT部门也无需借助IT人员了。市场部要维护官网，里面会有些技术开发的问题。现在市场部无需再找IT部门，完全自己搞定。而且市场部的人，也根本不必写程序，通过AI就能完成整个网页的维护。公司出现了两种趋势：IT部门无代码化，而其他部门则通过自然语言交互而跳过IT编码。 而对于有国际客户的企业而言，AI更是天籁之音。有了中文版本的软件，如果用户需要英文、德文甚至西班牙语版本。AI可以在一天之内完成界面、提示词、弹窗，以及用户手册的修改。而只需要做过一次，形成多语言支持规范，再次加上韩语的版本，则只需要1小时。 AI对人员的分工，也产生了巨大的破坏性作用。在AI无所不知的时代，传统的"售前、商务和交付"的铁三角正在受到腐蚀。苛刻一点说，售前并没有增加价值，销售才真正实现价值。售前，是通过知识专业性，让销售更顺利地发生。 当知识的传递有门槛，销售人员很难掌握的时候，售前工程师的地位不可撼动。然而当销售人员可以熟练使用公司通过AI建立的体系化知识库的时候，就可以单兵向前，自如应对客户的专业问询。 AI 大幅度替代了售前工程师的功能，专业型销售自己就能搞定。这又是一个"一人团队化OPT"的典型。AI工具已经将个人的能力边界大大拓展。售前不努力，就会被努力的销售给替代了。 AI驱动的公司会配置各种智能体和Skill应用，让AI生成场景化知识库工具。如果要去拜访某化纤企业，只需要一个指令，"我要去拜访桐乡凤鸣的化纤厂，请生成整个化纤厂车间的一个场景。" 那么化纤厂的设备、上下游工艺，以及每台设备采集的物理量、关键指标、面板和报表，全部一下子展现在眼前。有了这些打底的基础，销售人员前往工厂跟对方工程师交流的时候，几乎了无障碍。这是一个"知识顿悟"的神话，它并非高不可攀。 如果没有AI技术变革，一个追赶型企业很难打败在市场上有垄断地位的公司。只有通过AI让用户获得了不凡的新体验，才可以跨过传统霸主的成熟产品和客户忠诚度的护城河。而AI这种工具，会造成人与人、公司与公司之间的永久性差距。因为市场只有一到两年的时间，行业就被重新洗牌。用户如果已经接受了新的产品，两年之后，就很难再次切换。 AI化的公司，正在推动"业务翻倍少人化"的原则。售前工程师支持的销售人员越来越多。当一个"十倍速加速"的组织出现的时候，程序员实现了同比五倍效率增加的时候，售前工程师也至少开始出现2倍速效率，逐级提高。不增加任何售前，不增加任何交付，但销售依然要高速增长。 洞察数据的多能力现场工程师、IT研发的一人全栈、专业知识库支撑的单兵销售人员，人人都在成为一人团队化OPT。在AI时代，人人成为OPT，十倍速10X增长组织开始加速涌现。免责声明：本文采摘自知识自动化，本文仅代表作者个人观点，不代表金航标及行业观点，只为转载与分享，支持保护知识产权，转载请注明原出处及作者，如有侵权请联系我们删除。