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工业40分析中国会错过第四次工业革命吗呢是嘛

发布时间:2021-07-14 15:25:27 阅读: 来源:单向阀厂家

工业4.0分析:中国会错过第四次工业革命吗?

工业4.0分析:中国会错过第四次工业革命吗?2016/02/13 13:48财富杂志 扫描分享到好友或朋友圈

分享到分享到新浪微博 分享到空间 分享到好友 分享到朋友圈 前两次工业革命让中国陷入了落后挨打的尴尬局面,第三次工业革命中国很早觉醒,但也只搭上了列车的后半节。面对第四次工业革命,中国拥有工程技术人才储备多、本土市场大、经济增长势头良好、储蓄率高等优势,但制度会否成为制约创新的桎梏也令人担忧。

如果中国能在意识上适当超前,在制度改进上有所领先,在相关法律问题上抱持开放心态,宁肯多放开一点,有问题再修改,也不要有宁慢勿错的封闭心态,那么仍有可能成为这一轮革命的引领者。

2016年的达沃斯世界经济论坛冬季年会与往年不同,今年的主题极其聚焦,那就是第四次工业革命。许多出席者都表示,以往年会的主题大都是概念性的,显得有些飘忽,有些甚至含有哲学意味,而这一届年会的主题比以往任何一届都显得集中和具体。

今年,美国派出了史上少见的庞大代表团——五位副国级或部长级官员同时出席,包括副总统、国务卿、国防部长、财政部长、商务部长等高官。美国副总统拜登专门谈到,第四次工业革命给全球带来的诸多挑战中,他最担心的是,普罗大众尤其是中产阶层能否受惠于此;如何避免第四次工业革命带来的利益的重新调整,使得少数人受益、多数人受苦的尴尬局面再度出现。不过,大部分美国官员都对第四次工业革命的前景表示乐观。国务卿克里甚至说,美国从来没有像今天不宜使用这样面对如此众多的利好,这些利好兑现可望进而帮助解决一些重大的全球问题。

那么,第四次工业革命会给中国带来什么?中国将成为第四次工业革命的受害者吗?

前三次工业革命,中国都没有完全赶上

什么是第四次工业革命?根据世界经济论坛创始人施瓦布教授的定义,这四次工业革命可以进行如下划分:第一次工业革命始于1775年瓦特改造蒸汽机,第二次始于19世纪末的电气化革命,第三次始于上个世纪50年代的计算机革命,而第四次工业革命,则是包括计算机普及带来的信息化、3D打印和机器人等新型技术带来的制造领域革新以及生命科学技术带来的人类健康和生活方式改变在内的一次综合性革命。

施瓦布教授认为,这次工业革命将比以往三次革命带来更加深刻的变化。世界经济论坛的参与者以及施瓦布教授都特别强调,历次工业革命的列车都落下相当数量的全球乘客,如世界上仍有17%的人口至今没有享受到第一次工业革命带来的福利;而以计算机应用为标志的第三次工业革命,至今仍落下了全球一半的人口,他们与电脑上等毫无关联。毫无疑问,第四次工业革命中一定会产生新的赢家与输家,这辆列车非常有可能比前三次工业革命落下更多的乘客。

很多国家将赶不上第四次工业革命的列车

那么,雄心勃勃要实现现代化的中国会错过第四次工业革命吗?我们会被第四次工业革命遗忘吗?我们能不能搭上这一轮革命的列车,从而彻底实现工业现代化?这并不是一个看起来虚拟自设的问题,仔细想来,这甚至是一个严峻的课题。

前三次工业革命,中国都没有完全赶上,至少比全世界慢了半拍。其中,前两次工业革命让中国陷入了落后挨打的尴尬局面;第三次工业革命中国很早就有所觉醒,当时中国研制出的第一台计算机DJS-130基本与日本研制的计算机同步,但是到了改革开放的初期,中国在计算机的硬件和软件方面就全面落后了。我们只是搭上了第三次工业革命列车的后半节,而并不是最快搭上这部快速列车的乘客。

中国参与第四次工业革命的三大底气

对于第四次工业革命,我们首先必须有一定的底气和自信心,这其中的理由至少有三个。

第一,改革开放以来中国教育的飞速发展。中国高等教育的毛入学率,上世纪80年代初仅有2%,而到2015年已经达到40%,在各省市区中名列前茅的吉林省,更达到了52%。对于一个人均GDP仅有美国1/5的国家,尤其是考虑到中国大学生的辍学率远比美国的25%低得多,这是一个极其罕见的成就。特别值得关注的是,中国每年约700万大学毕业生中,至少有100万来自于自然科学类学科,而工程类学科毕业生则至少占30%。与此同时,中国的理工科教育远比世界上其他国家,尤其是美国、英国等发达国家更加系统与严谨。在英美等发达国家,本科以通识教育为主,学生在工程技术方面的基本训练远远不及中国。而中国工科类毕业生,基本都初步具备直接参与工程技术工作的能力。中国有大量的工程技术人才储备,这是我们能搭上第四次工业革命最但具有的共性部份有:测力传感器及其对应的放大器基础的资本。

而且,最近十几年,中国工业界在若干领域已经取得了举世瞩目的进步,在高铁、建筑工程设备、通信、无人机等方面,中国不仅毫无疑问跨入了全球第一阵营,甚至在第一阵营里取得了领先地位。我们可以有信心地讲,未来年,中国还有望在军用、民用飞机发动机以及大客机方面取得一些突破性的进展。中国目前在科学技术和工业方面的迅猛发展势头,也反映在中国每年申请专利的数量以及工程、自然科学论文的发表数量和被引用量都进入世界第一阵营上。

第二,中国仍然有巨大的市场。其中,中国汽车、高铁、特高压、输变电、发电等市场的规模都位居世界前列,而民用航空也会在不久的将来跃居世界第一。这些巨大的市场为中国参与第四次工业革命创造了前所未有的巨大优势。因为有了巨大的市场,就可以制定中国标准,而标准制定者往往在技术突破和工业化中占据重要优势。同时,巨大的市场也会孕育出大型的公司,如华为、三一重工等,都是世界上相关行业第一阵营的大型公司。大型公司具有强大的资金支持和研发能力,在参与第四次工业革命时具有巨大的优势。

第三,中国经济总体上仍然处在良好的较快增长势头中,与其他国家经济普遍下滑形成鲜明的对比。中国经济的增速仍然保持在6%以上,即便目前碰到了一些困难,但高新技术产业增加值的增长速度仍然高于整体经济的发展速度。与此密切相关的是,中国目前仍然是全球最高储蓄率的经济体,公布的储蓄率达到45%左右,当然这一数据有一定的高估,根据我的研究,中国目前的国民储蓄率为38%左右,这在全球范围内仍是一个很高的数字。2013年,美国国民储蓄率仅仅为17.6%,日本为21.8%(美国和日本数据来自世界银行WDI数据库),中国是少有的拥有巨额储蓄的经济体。而资金是科学技术转变为企业发展动力的助推器,有了这一强大的助推器,任何的技术都能够较快落地。

恶补短板:在制约创新的制度改进上要适当超前,领先开放

尽管有上述三点重要优势,但是我们也必须看到,面对第四次工业革命,中国当前最大的短板,同时也最令人担忧的,是我们的制度会不会制约创新的能力。第四次工业革命一定会给现有的制度带来巨大的冲击,如果制度不加以改进,那么必将成为第四次工业革命的桎梏。

比如说,互联技术的运用,给传统出租车行业带来了冲击。现代技术允许每个人用私家车作为商用车,私家车与商用车的界限越来越小。过去,出租车司机与打车者通过出租车公司的执照撮合而形成了相互信任的关系。过去,运营车就是运营车,必须由公司购买,交由劳动者使用。今天,私家车大量闲置,本身就可以用作运营车。这就需要法律做出界定,需要给民间的闲置汽车和劳动力一个相对宽松的环境,将这些私家车转变为出租车。

再比如说,无人驾驶汽车必须要通过制度的创新才能够上路,若没有清晰界定的制度保证,无人驾驶汽车若出了问题由谁来负责?其中厂家应该负什么样的法律?如果一辆无人驾驶汽车与另一辆有人驾驶汽车发生了碰撞,如何界定?无人驾驶汽车的行为标准和有人驾驶汽车应该有什么不一样?

再比如说,随着生物科技的发展,个性化的基因测序很快将大规模市场化,在这种情况下,谁可以拥有个人的基因信息?在什么情况下,药厂、保险公司和医院可以获得这些信息?更敏感的话题是,未来生育将有可能与今天完全不同,代孕是不是可行?谁拥有生育的权利?谁能够控制自己的基因?这些重大的问题必须在法律上进行突破。

面对第四次工业革命,中国应该在意识上适当地超前,否则我们将有可能在相关领域的竞争中输给对手,因为在技术日新月异的今天,即使起步只是比别人稍晚一点,未来我们与领先者的差距也有可能越拉越大。

在第四次工业革命相关的法律问题上,我们应该抱持一种开放的心态;在局部领域,要给新的技术打开一个窗口,让领先者不断地去探索创新。中国不仅应该成为第四次工业革命的搭便车者,更应该成为一个引领者,这就要求我们在制度上要创新,要有所领先;胆子大一点,宁肯多放开一点,有问题再修改,也绝对不要有宁慢勿错的封闭心态。

中国从来没有像今天这样与世界领先的技术浪潮如此接近。第四次工业革命是一次新的浪潮,在这个过程中,中国绝不应该沦为落后者,这就要求我们在约束技术进步的制度上要适当地领先开放。如果制度创新跟上了,中国完全能够成为第四次工业革命的领跑者。

:Jason

收藏本文文章关键字工业4.0 工业革命工业4.0变革 预测性维护起关键作用球制造业市场竞争环境日益激烈,对于工厂企业来说,降低生产线成本是一项重大的挑战,关系的企业的长久发展之生计。而无法预料的停机时间意味着更高的生产成本,可能会拖长订单的交付时间甚至影响到声誉问题。随着工业4.0模式的出现,制造业格局发生了改变,设备维护开始转变为真正可预测的功能。采用预测性维护方法是最大限度延长设备正常运行时间的关键,最终确保生产线一致的效率水平,设计工程师正在寻求数字解决方案以缩短机器停机时间。例如基于状态监测的方法,在生产设备是安装传感器,每个传感器设置报警的上限和下限值,并根据操作说明和过去的经不管你有多嗤之以鼻验来给管理者提示。这种方法可以让维护人员深入了解机器运行状况,知道何时更换重要机器的组件,从而避免整个机器故障。数字预测维护解决方案是对实时数据的全面解释,有助于实施预期的管理措施,最终减少停机时间。因此,智能工厂不仅仅安装可以收集大数据的传感器,必须将数字化与云计算结合起来。数据是预测性维护的关键有了传感器,就能采集大量来自生产线的底层数据,但这些数据本来是散乱的。从本质上来说,数据需经过整理、分析等智能化处理才能真正变成有用的东西。所以,为了使来自传感器络的数据变得有用,必须对其进行可视化、评估和处理。目前,市场上已经有不少的平台可以做到数据收集、分析,例如通用电气的Predix、西门子的MindSphere、ABB的Ability、菲尼克斯电气的ProfiCloud、施耐德电气的EcoStruxure等等,这些工具可以轻松收集、处理和可视化制造工厂的相关数据。在数据和分析处理过程中,基于日益强大的计算能力,算法和数学模型在幕后不断发挥作用,使得软件能够将大量的数据进行连接、分析、预测,以供工厂车间维护人员使用。此外,还可以通过机器学习的方法,加强对于数据的处理能力。未来工厂变得越来越智能大数据的运用将让制造业保持最大的竞争力,传统制造业工厂实施工业4.0的最终目标是降低成本,并期望能够带来更高的产能和质量保证。工业4.0模式工厂的所有设备均是联的,从而提供更好的控制和性能可见性。预测性维护的本质是在最佳时间更换组件,基于广泛连接的工厂设备,实时监控生产设备的健康状态,最终保持生产线平稳有效的工作水平。预测性维护的优势是准确的故障查找和预测能力,通过结合专家人工监测、机器学习等来达到更高的准确性。工业4.0模式下,预测性维护帮助工厂设备更高效地运行,以提供更好的一致化质量和产出水平,从而实现盈利能力和竞争力的最大化。而随着数据利用和可视化驱动软件的发展,未来工厂将变得更加智能化。[详细] 11:30

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