近来，智能化逐渐成为影响工业发展的关键。在日前举行的“新一代工业智能与体系工程国际论坛”上，中国船舶工业系统工程研究院海洋智能技术中心主任邱伯华认为，过去我国一直注重看得见的设备投入，形成了很大的存量。现在要考虑的不是简单继续投资增量，而是如何将存量的能力释放出来，将“使用经验”变价值。

　　根本价值是无忧的环境

　　我们对这样的生活场景并不陌生：在一些城市的公交站台会显示下一班车到达本站的时间，该信息本身并不会提升公交车的到站速度和运行效率，但将“到站时间”这一原本不可见信息的透明化，让等公交车的乘客少了一份焦虑。

　　“工业系统中的问题分为可见的问题和不可见的问题。”在邱伯华看来，人们的焦虑往往不是来自失败所造成的结果，而是因为不明白什么时候失败会发生、会造成什么后果以及为什么会发生。“理想的智能工业系统，应该是建立在对不可见问题深入对称管理的基础上，最根本的价值是去避免可见的问题，最终实现‘无忧’的环境。”

　　邱伯华在美国国家科学基金会智能维护系统研究中心（NSF-IMS）了解到这样一件事：日本株式会社电装（DENSO）位于美国田纳西州的汽车启动器生产工厂，每100万个产品中只有1.5个次品。即便是这样，他们仍觉得有提升的空间和动力：“即便100万个产品中只有一个失败了，我们仍想要知道它为什么会失败，只有这样我们才能够学会如何去不断地成功。”

　　邱伯华认为，这句话反映了非常深刻的制造哲学：在智能的工业系统中，成功并不是目的，关键是如何不断地成功；失败也并不可怕，关键在于我们是不是能够知道为什么会失败。

　　核心是将数据价值化

　　从物联网、大数据、云，到工业4.0、工业互联网，各国都将智慧化作为其工业发展的关键。

　　“智能化，从字面上可以理解为一种感官描述，直观来说就是用‘物的智慧’来补充和代替‘人的智慧’，让人觉得‘物’具备了与‘人’一样的智慧，这也让很多企业提出‘只要用户觉得智能就是智能’的理念。”但邱伯华认为，对工业产品来说，其性能指标先进性已经不再是用户最关心的问题，终端用户更看重的是如何能够更好地利用、维护和管理所获得的工业产品，最关心对产品状态的定量化了解和未来趋势的精准掌握问题。

　　工业系统主要由设计者、制造与集成者以及使用者组成。与德国、美国相比，我国整体上仍较为薄弱，但作为制造大国、使用大国，产品价值链十分完整，又有很强的制造能力和丰富的使用场景，大量数据在我国汇集，但数据并不会直接创造价值，真正能为企业带来价值的是数据流，是数据经过实时分析后及时流向决策链的各个环节，或是成为面向客户创值服务的内容和依据，也就是“使用经验”带来的价值。

　　邱伯华建议，我国应该考虑如何立足“加工制造”这个环节挖掘资源，充分利用好在使用和制造端中“量”的优势以及整个产业链较为完备的优势，并将重心放在使用场景的价值方面，从使用的数据和经验中获得集成和设计的知识，从下游到上游逐步增强我国产业链各个环节的整合能力。同时，结合我国在“智能使用”解决方案上的知识积累，推动我国工业产品“走出去”战略，在向国外出口高铁、轮船、电力基础设施等装备产品的同时，配套“智能使用”的增值服务，在提升中国制造品质竞争力的同时，强化服务型的可持续收入模式。