工业大数据专家、美国白宫信息物理系统顾问李杰(Jay Lee)，在《工业大数据》一书中提到，借助工业 4.0 的机遇，推动中国的技术创新、模式创新和服务创新，是中国企业面临的最大机会与挑战。

工业 4.0(Industry 4.0)被德国政府和工业界定义为制造业未来远景。德国认为，18 世纪引入机械制造设备的工业是 1.0 时代，20 世纪初的电气化与自动化是 2.0 时代，20 世纪 70 年代开始的信息化是 3.0 时代，现在正在进入“工业 4.0”时代，即实体物理世界和虚拟网络世界融合的时代。德国工业 4.0 与美国 CPS，究其核心要义，是传统制造业利用物联网(Internet of Things，IoT)和大数据分析(Big Data Analytics)的智能化转型。

我们在谈到工业转型带来的变革时，往往容易看到其代表性的技术特征，而忽视促使其转型的最原始的驱动力，也就是对于新价值创造的永恒追求。如果说 前三次工业革命分别从机械化、规模化、标准化和自动化等方向大幅度地提高了生产力， 工业 4.0 与前面三次最大的区别在于：不再以制造端的生产力需求为起点，而是将客户端价值做为整个产业链的出发点，改变以往的工业价值链从生产端向消费端、上游向下游推动的模式，从客户端的价值需求出发提供订制化的产品和服务，并以此做为整个产业链的共同目标，使整个产业链的各个环节实现协同优化，本质是工业视角的转变。

工业 4.0 的概念有 3 个支撑点：

一是制造本身的价值化，不仅仅是做好一个产品，还要把产品生产过程做到浪费最少、实现制造过程与设计和客户需求相配合;

二是制造过程中根据加工产品和状况的改变自动进行调整，在原有自动化的基础上实现“自动察觉( Self-Aware ，对自身状态变化的意识)”的能力;

三是在整个制造过程中达到零故障、零忧虑、零意外、零污染，这就是制造系统的最高境界。

在现在的制造中，存在着许多无法被定量、无法被决策者掌握的不确定因素，这些不确定因素既存在于制造过程中，也存在于制造过程之外的使用过程中。前三次工业革命主要解决的都是可见的问题，工业 4.0 的关注点和竞争点是对这些未见因素的避免和透明化。

聚焦需求缺口，创造产品价值

工业 4.0 的另一个特点就是制造过程和制造价值向使用过程的延续，不仅仅关注将一个产品制造出来，还应该关心如何去使用好这个产品，实现产品价值的最大化。产品的创新和创值不再仅仅是以满足用户可见的需求为导向，而是利用用户的使用数据去创建使用情景模拟，从情景仿真中找到用户需求的缺口(GAP)，这些空缺我们称之为“未见的需求”，因为即便是用户自己都很难意识到。

例如，买汽车的人大多都会提出省油的需求，于是所有汽车制造商就努力改变车型和发动机让车子更加省油。但是很少去关注用户的驾驶习惯对于油耗的影响，因为驾驶习惯对于用户而言也是未见的，因此不会有用户去要求汽车提供驾驶行为管理的功能。

所以工业 4.0 时代的市场竞争也会从以往满足客户可见的需求向寻找用户需求的缺口转变。以往我们将产品卖给客户之后就几乎到达了生产价值链的终点，工业 4.0 时代将价值链进一步延伸到云端，以产品做为服务的载体，以使用数据做为服务的媒介，在使用过程中不断挖掘用户需求的缺口，并利用数据挖掘所产生的信息服务为用户创造价值。