最近，被国人戏称为“阿尔法狗”的谷歌智能机器人打败了韩国超一流围棋选手李世石，成为最热门的新闻。想必人工智能相关的股票又要大升了。但也有人冷冷地指出：这不过是谷歌的广告而已。笔者认为，在可以预见的未来，阿尔法狗与“智能制造”、特别是“智能生产”的关系并不大。要理解这一点，需要从工业的本质谈起。

英特尔公司创始人格鲁夫写过一本名为《只有偏执狂才能生存》的畅销书。书名让我想到一个对偶的句子：对稳定可靠有变态要求的技术才有高技术。这样的例子很多。

组装神舟飞船时，有根头发掉了进去。于是，人们立刻停止装配工作，讨论了三天，直到断定这根头发不会引发大问题，才继续开始组装。这个故事是不是苛刻到“变态”的程度?其实，现代工业往往是这样。国外企业追求次品率低于百万分之三点四，对生产过程的要求往往是非常“变态”的。

“变态”要求往往源于用户对“蝴蝶效应”的担忧：小的问题，可以引发大的损失。比如，飞船上一点点的失误可能导致机毁人亡。某个关键零件的问题可导致整条自动化产线停产。所以，控制设备、高铁、机器人等高技术领域，都可能产生“变态”的要求。为了提高产品质量，生产和设计就要趋于苛刻。产品设计确定以后，矛盾就会转移到生产过程，对生产稳定性的要求就会“变态”。

稳定可靠的要求就可能与成本、创新发生矛盾。这种矛盾在制造业尤其突出。网上曾流行一个段子：“微软对通用汽车说：如果通用像微软这样创新，一辆汽车的价格可以降到100美元，百公里油耗能降至一升。通用则回击道：如果我们象微软这样创新，车子开到半路会莫名其妙地熄火;要把所有的窗户(Windows)关闭才能重新启动起来。”

经常有人抱怨：我的技术很先进，你们为什么不用呢?其实，先进技术不实用，常常是因为稳定、可靠性不够。对很多技术，工程师的精力主要用在如何让系统稳定可靠。对于工控软件，往往一行程序用于完成基本功能、十行程序用于防止出错;1%的代码用于99%的正常时间段，99%的代码应对1%的非正常......

李总理要工业有工匠精神。这是非常正确的：工匠精神才是制造业的基础。如果创新者缺乏工匠精神，那往往就要是忽悠而不是创新。我一直认为政府不该插手技术创新，原因就是政府根本分不开创新还是忽悠，因此总是会被忽悠。本人一直强调：工业大数据要重视因果性。原因就在于：要让工业界采纳你的结论，就必须可靠。而仅依靠相关关系，往往不能取得足够的可靠。

要做到稳定可靠，就要把不确定因素压缩到最小。对生产过程来说，设备、工艺、用料、操作等方方面面都要做到规范化，才能取得理想的稳定性——这个原则，不仅适合工业2.0、工业3.0、同样适合工业4.0。

工业4.0是智能化的，灵活性很高，怎么也要规范化?的确，工业4.0大量采用了CPS，应变能力大大加强。但是，对生产制造过程来说，所有变化都是严格规范基础之上的、允许范围内的变化，而不是随意、不可控、边界未确定的变化;工业4.0要做到规范性和灵活性的统一而不是割裂，而稳定、规范是基础。其中，灵活性会对稳定性带来更大的挑战，这恰恰是工业4.0所需要着力解决的问题。

在GE“工业互联网”的体系中，有三个基本的关键元素：智能机器、高级分析、工作人员。按我的理解，智能机器是信息的提供者和处理者;高级分析和分析人员解决智能机器自身无法解决的问题。其中，高级分析算法解决的是相对规范的问题，工作人员解决的是相对灵活、特别是边界难以明确的问题。而且，工作人员很可能是可靠性的“守门员”：对关键行为拥有最终决策权。这种模式有利于解决灵活性、可靠性与技术进步之间的矛盾。

有人会说：阿尔法狗能打败李世石，难道思维还不够缜密吗?其实，不论是围棋还是象棋，边界约束都是清楚的。阿尔法狗能打败李世石，但未必能成为“四国大战”军旗(或麻将)的高手：因为这类棋下得好，需要确定对手怎么想的——这就是个不确定的边界问题。

科研机构、大学倡导的文化是开放、自由;军队、法院倡导的文化则是守纪律、重程序。其实，两种文化都对，关键是适合行业需求。同样，制造环节强调规范化操作，就是要把人的“灵活性”压缩到最小，以保证生产的稳定。将来的工业4.0如果可以让机器代替人工操作，需要的往往是“听话的傻瓜”，而不是“聪明的伙计”。

阿尔法狗技术或许能用于边界明确、需要灵活应对的问题上，如智能服务、智能采购、智能设计甚至智能维护。但在生产制造环节，未必能有很大的发挥空间。