我從80年代中期讀書，很多概念當(dāng)時都被炒得厲害、成為社會的熱點，但最終歸于平淡。比如，低溫超導(dǎo)難度太大、適合那些沉得住氣的科學(xué)家長期鉆研，國家需要長期支持，但不適合作為社會熱點。再如，納米技術(shù)、激光技術(shù)，技術(shù)雖好但應(yīng)用范圍相對比較散，很難形成大公司。再如光伏技術(shù)，意義很大但技術(shù)含量相對較低，容易導(dǎo)致惡性競爭。
有些技術(shù)則是對整個人類、所有產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有巨大、長期的促進(jìn)作用。如信息通信技術(shù)。這類技術(shù)不僅會產(chǎn)生技術(shù)，還會對經(jīng)營管理、企業(yè)生態(tài)、社會發(fā)展帶來廣泛和深遠(yuǎn)的影響。2017年，我從體制內(nèi)優(yōu)越的工作崗位辭職，就是考慮到這次技術(shù)熱潮絕不會在短期內(nèi)結(jié)束。
從技術(shù)角度講，值得投資的東西似乎應(yīng)該有兩個特點：第一是應(yīng)用面廣、可復(fù)制性強，以保證市場足夠大；第二是需要持續(xù)改進(jìn)，能避免過熱并擁有足夠的發(fā)展空間。
在這個領(lǐng)域中，并非所有的東西都值得投資。我從技術(shù)角度考慮，感覺資本對人工智能、黑燈工廠、5G通信等技術(shù)的投資有點盲目。似乎值得投資的必須有這些名頭才行。
人工智能是學(xué)術(shù)、是技術(shù)，但很難形成大的產(chǎn)業(yè)。因為它往往不是一個可以單獨當(dāng)成產(chǎn)品賣的技術(shù)。除了一些算法工具，具體技術(shù)跨界使用的可復(fù)制性不強。人工智能的范圍很廣，但在工業(yè)中的應(yīng)用卻主要是圖像識別，其他的所謂AI都有點牽強。應(yīng)用人工智能的公司或許能做到很大，但單純靠人工智能的公司卻很難做大。未來也許會出現(xiàn)若干小公司或自由直接者做這種活。
在我看來，黑燈工廠關(guān)鍵是經(jīng)濟(jì)問題而不是技術(shù)問題，只是聽起來比較高大上。上世紀(jì)80年代中期，日本就建立了無人工廠，但并沒有推廣開來。創(chuàng)新企業(yè)可以借助“無人工廠”去打造自動化產(chǎn)線的設(shè)計、建造能力，但最終很可能會受制于工業(yè)的特點，止步于某個行業(yè)，而不是用“黑燈工廠”的概念包打天下。
5G是移動通信發(fā)展過程的一個階段。現(xiàn)在的問題是適用場景有限。在多數(shù)場景下，5G并不是數(shù)字化轉(zhuǎn)型所必須的。相關(guān)技術(shù)可以形成亮點，但未必是關(guān)鍵。
我比較看好的是與知識相關(guān)的工作。
如數(shù)字化研發(fā)、生產(chǎn)管理的持續(xù)優(yōu)化等。正如我昨天談到的，要讓知識管理與數(shù)字化、智能化工作融合起來。未來管理的不是紙面上的文字知識，而是計算機(jī)中數(shù)字化、支持人類和機(jī)器工作的知識。未來所有的工業(yè)企業(yè)都要建立自己的知識優(yōu)勢，才能生存下來。
作者：郭朝暉(工學(xué)博士，教授級高工。企業(yè)研發(fā)一線工作20年；優(yōu)也科技信息公司首席科學(xué)家；東北大學(xué)、上海交大等多所院校兼職教授。國內(nèi)知名智庫、走向智能研究院的發(fā)起人之一。原寶鋼研究院首席研究員)
