谢友柏院士：读《欧洲工业的未来 ——欧洲制造业2030》看中国制造业
谢友柏 中国工程院院士、摩擦学系统工程学家
《欧洲工业的未来——欧洲制造业2030》(简称《欧制2030》)这本书有一个特点，即前面有7个推荐序,其中4个是欧洲人写的，3个是中国人写的。比较之下可以看出微妙差异：前4个议论的中心是以创新推动可持续发展，后3个虽有许多分析却看不出要解决什么问题。
欧洲(美国也类似)制造业为寻求廉价劳动力和资源，将许多产品的生产(《欧制2030》称为“低技术制造”)转移到不发达国家，于是产生了两个问题：因占用劳动力最多的部分被迁走而导致失业；产品在国外制造，国内生产总值(GDP)减少，而从国外进口这些产品(老百姓不能不用低技术产品)又要付款，导致收支逆差。这就是特朗普(Trump)说的“美国吃亏”歪理。美国怎么会吃亏？一部iphone手机，售价大约 $1000，在美国设计，美国得到 $800～850，来自德国、日本、韩国的零部件价值 $100多，中国承担包括其余零部件的制造和装配(《欧制2030》说“现代产品中劳动力成本已经低于5%”)得到的总计只有差不多 $100。问题是美国得到的这些金额不算入美国的GDP，是苹果公司拿了，到不了美国国内失业工人的手里，这是他们社会制度决定的。《欧制2030》说，这是“不重视低技术制造业”和“以短期利益为导向”的结果。对此，作者没有进行更深层次分析，而我们一直认为制造业研究问题，要把对象看作是物理-心理-社会系统(physical-psychological-social system, PPSS)，而不能仅仅看作是信息-物理系统(cyber-physical systm, CPS)。
虽然欧美发生的问题有启示作用，可以让我们提前做适当的防备，但中国的情况不同，解决问题的方法也应该不一样。
《欧制2030》把制造业看成是“实现(经济)增值的转换过程”。虽然搞制造不能不考虑经济效益，中国也不能例外，但从根本上讲，制造业的使命是满足人们生活和生产中对物质产品(不含农牧产品)的需求。中国制造业的首要任务是在中国充分供应包括满足物质需求、精神需求和社会需求所必须的物质产品，而且这些需求是不断变化和发展的，“定制化生产”只不过是这种变化的一个方面。制造业要根据这些变化不断更新自己的产品。不论是产品设计、金融交易、文艺创作、科学研究、技术开发、政策制定以及大数据、IT或AI的应用等，都不能代替由人(直接或间接)操作的物质产品生产，没有源源不断适应时代需求的物质产品供应，社会就不能运转，更谈不上美好幸福生活。现在中国的制造业还远达不到这个要求。
与欧洲是现代制造业的发源地不同，从李鸿章搞洋务运动开始，中国的制造业一直追随发达国家的制造业，扮演打工仔的角色。直至新中国成立以后，才有了自主发展和赶超的可能。新中国成立初期钢产量只有15.8万吨/年，人均量约为300克，不够打一把菜刀。经过近70年奋斗，中国已经成为世界上唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家，220多种主要工业品产量常年世界领先，钢产量(2014年)超过8亿吨，约占全球总产量的49.3% 。赶超并不容易，中国虽然已经是一个制造大国，但还不是制造强国。剖析成为制造大国的过程可以帮助理解没有成为制造强国的原因。这个过程大致可以分成两个转型发展的阶段。一是从新中国成立到改革开放，中国处在封闭状态，主要靠自力更生、留学回国人员带回的技术和苏联援助(156项)搭起一个工业化的框架，开始能够生产一些重要的工业产品，特别是两弹一星。在第一次转型中，很多产品(不包括两弹一星等少数产品)都不是自己设计的，如当时某汽轮机厂主管工程师不知其图纸上一个结构的用途，因图纸是从俄文翻译过来直接使用的。另一阶段是改革开放后，中国加入了WTO，制造业经历了又一次转型。如《欧制2030》所说，工业发达国家的企业为寻求廉价劳动力和资源，将许多低技术制造转移到中国来，使得引进技术或合资制造风起云涌，更低层次的三来一补两头在外的中小企业更是遍地开花。此时，陈旧的车、铣、刨、磨设备已经不能制造出新一代产品，于是制造业进行了一次大换血。如某汽车厂，车间全是进口的加工中心，储物采用立体仓库，管理采用企业资源计划(enterprise resource planning, ERP)系统。此次大换血使制造业具备了为国外产品加工的资质。有些企业也做产品设计，但大多是在原有产品或在对标国外产品基础上修修改改。设计竞争力不足，不仅高技术(《欧制2030》没有明确定义，可以理解为是产品的研发和生产产品设备的研发)要依赖国外企业，许多关键零部件和对应的生产技术也只能依赖进口。例如国内生产发动机的人常说，我们是替博世(Bosch)打工的，因为生产发动机利润中的大部分都被博世的共轨系统拿去了。长期以来有一个很有趣的现象，我们的企业家总是津津乐道企业的产品生产能力、拥有的高级加工设备，却很难听到他们介绍企业产品设计方面的能力，几乎没有人介绍哪些是自主研发并占有世界市场的产品。满足于能够把产品做出来的思维统帅了我们的制造业，这就是满足于《欧制2030》所提的低技术制造。制造技术无分高低，只有成熟技术和新技术的不同，而新技术是靠研发产生的。《欧制2030》用研发3%作为界线区分高低技术制造业是不对的，没有研发力量的制造部门不能成为独立部门。研发3%界线是欧洲把不具备研发能力的部门转移到劳动力便宜、资源便宜和环保要求低的国家生产产品一贯做法认知的体现，而现在正在自食恶果。这与《欧制2030》中的另外一些论述显然冲突，如“目前在工业劳动力中，工程师已经占到20%”。随着智能化发展，操作设备的人数也许会变化，但产品生产和更新生产的活动永远不会消失。从这个视角看问题，则解决问题的方向和途径也就不同。遗憾的是，中国许多企业在这方面的思维受经济目标支配，信奉短期利润策略，满足于将产品生成出来立马赚钱而不愿将资金投入需要十年磨一剑的研发，也就是设计的竞争；同样遗憾的是，社会当前并没有对此给予充分重视，没有有力的措施来改变这种思维模式。《欧制2030》关注的是产品生产转移导致经济上“增值的流失”，文中充分自信欧洲在制造业中的技术强势(如“…在全球市场中占据领先地位的欧洲设备生产商…”，“仍然处于高水平柔性自动化的前列”，“制造全球最好的机械”)，而对于设计竞争力却只是淡淡几笔，让它隐藏在反复提到的欧洲强势的后面，反而批判将经济集中在创新上的努力，认为“不足以赢回其在工业生产中的份额，也不能减少失业人数”，着重要求发挥欧洲强势来为低技术制造业解决“大趋势”造成的困难并让低技术制造回流欧洲。其中如定制化生产、更新工艺、减少能源和材料消耗等，这些都需要提高低技术制造业的设计竞争力，都需要依靠欧洲在设计竞争力上的强势，而我们正好缺少这种强势，且许多人并不知觉。我们需要的是《欧制2030》刻意隐藏的高技术制造，即在产品设计上的竞争力，包括满足各种需求的生产设备及其组件和零件的设计和生产。当今中国的制造业又面临一次大换血：加工中心、立体仓库、ERP已经不够了，一种观点认为转型要的是机器人、工业互联网、MES、…，于是又向拥有高技术的“…在全球市场中占据领先地位的欧洲设备生产商…”引进全球最好的机械，这样才有充当今天或明天欧洲低技术制造打工仔的资质。转型并没有改变那个长期以来很有趣的现象，认为只要能够把别人研发的东西做出来就行的思维。《欧制2030》中，大篇幅讨论了如何使低技术制造业回流并扎根于欧洲，有些内容十分具体，不过大多数都是老生常谈，但其中“在有人生活的地方以及市场所在的地方进行制造，…是制造业对经济可持续发展的主要贡献之一”是我们还没有充分讨论的一个观点。将工厂建设在社区里的展望是一个涉及生产模式和社会结构方方面面变化的问题，很值得我们深入研究。
中国制造业的当务之急是提高设计竞争力，而设计竞争力的基础是知识。虽然《欧制2030》的关注点是低技术制造业回流欧洲后的竞争力，但字里行间从来没有忽视知识的重要性，强调“知识是增加值的关键要素，知识是增加值的未来来源”。《欧制2030》一方面描述欧洲对知识拥有的自信，如“欧洲制造业历史悠久，…深入的知识、广谱的基础技术、…是全球市场的支柱”，“欧洲制造业有100多年的经验”，“欧洲的机床制造工业一直在全球市场中处于领先地位”，“工程能力是欧洲工业关键能动因素之一”，这些是中国企业当前所缺少的，特别是许多中小微企业；另一方面则着意规划如何用知识使低技术制造业回流并在欧洲扎根，认为“跨学科的研究开发工作是欧洲能够以典型的欧洲品牌、为工厂创造有吸引力的新型解决方案的领域之一”，这也正是我们应该为制造业去做却做得十分不够的地方，跨学科研究并没有为制造业解决源源不断知识供给的问题。一些关于制造业发展的文件里竟然找不到“知识”二字。《欧制2030》字里行间不断凸显知识的重要，讨论如何让知识在制造业的发展中发挥作用，当然他们没有区分“数据”和“信息”、“信息”和“知识”之间的差别。
制造业如果要避免经济目标支配和短期利润策略，就要回归到充分供应包括满足物质需求、精神需求和社会需求所必须的物质产品的目标和策略上来，而且要应对这些需求的不断变化和发展。制造业不仅要制造用品，而且要制造生产用品的装备以及制造生产所需的材料和能源的装备，包括制造装备的组件和零件。中国的制造业要从以廉价劳动力(这个优势正在逐渐消失)和靠从三来一补两头在外学到的一点技术与国外市场竞争的困境中摆脱出来，选择应对国内14亿人口不断变化和发展的物质产品需求的竞争，进一步可应对全球千变万化的物质产品需求的竞争，这难道不是更有价值和更能够发挥主动性？要做到这一点，关键是要在所需求产品的设计上与已有产品竞争，而提高设计竞争力的基础则是知识积淀、供给、取得和运用。物质需求的不断变化和发展要求制造业具有最大的柔性，也就是产品的面貌(结构)和实现路径(工艺)要能够不断变化和发展，而且不能仅仅是跟随性的变化和发展，更需要预测和超前的变化和发展，因为设计和实施需要时间。《欧制2030》把希望寄托在大规模定制上，对于有14亿人口的中国，适应不同类型、不同层次人群的需求已足够制造业应对，这不同于“个体主义是欧洲发展最大的契机”，满足个体主义的需求在中国还不是优先考虑的时候。怎么应对变化和发展？怎么预测并超前变化和发展？要靠设计，靠企业的设计能力，靠整个社会的设计竞争力，而设计竞争力需要知识。这些观点现在并没有被很多企业所接受，这一方面是由于“以短期利益为导向”，另一方面则是由于追求显示度。目前，各种峰会和关于大数据、人工智能、工业互联网、数字产品的世界大会，基本不谈知识的供给和运用，因这些概念在《欧制2030》和国外的一些政策和文章中没有，缺乏显示度。大数据、人工智能、工业互联网、数字产品只有与企业，特别是中小企业也就是所谓的低技术企业的知识供给和知识高效运用结合，才能对提高制造业的设计竞争力做出贡献，才能体现其在制造业中的真正价值。需要强调的是，《欧制2030》讨论的重点是让所谓低技术制造业回流欧洲而不是讨论整个制造业，所以建议的各种措施都限于实施(生产)和管理实施，而不是制造业的全局，特别缺乏关于满足功能需求设计的论述，即产品创新的论述。产品功能变化和发展是制造业发展永恒的驱动力，功能变化和发展的魅力不仅仅在于产品的增量性创新，更重要的意义是实现产品的更迭性创新(《欧制2030》称为“破坏性创新”)。作为构成父系统(终端产品)的子系统(组件或零部件)，其变化和发展一方面来自父系统，即功能需求变化和发展导致设计中功能架构的变化，另一方面来自对父系统或其他大系统功能需求可能变化和发展的预测，超前研发推动子系统自身功能和结构的变化和发展，而这必然会颠覆父系统或其他大系统的设计，推动它们的更迭性变化和发展，两者是相辅相成、辩证统一的，把二者强行分开是“经济目标支配”短视的结果。中小制造企业的产品设计竞争力是绝对不可轻视的。制造业生产的任何产品，包括构成产品的组件和零件，都是知识的载体。“设计以已有知识为基础定律”、“设计知识不完整性定律”、“设计以新知识获取为中心定律”和“设计知识竞争性定律”说的是产品设计是一个知识集成的过程。制造业的柔性一方面来自对需求和约束条件变化和发展的认知，另一方面来自构成产品的材料、能源、组件、零件和使能技术变化和发展的认知，而设计是将这两方面认知联系起来的纽带和桥梁，并使两方面最优实现，同时也是双方相互激励更迭的触发器。知识从那里来？设计师又怎么高效率地运用这些知识？我们用知识“积淀”而不是“积累”来表达设计可用知识的形成过程，知识积淀包括知识积累和知识处理两个方面。《欧制2030》不讨论这些问题，但我们要讨论。知识为什么要自己积累？从工业发达国家的制造企业获取知识是期望的选择，不过涉及核心技术的知识是拿不来的，即使拿到也不能更新，更重要的是只有经过自己实践验证的知识才是自己的知识。知识为什么要处理？仅仅做文档的积累是不够的，如当前关于DBSE和MBSE的讨论，文档不处理成为一条一条能够回答设计最小问题的知识条，就不可能集成到各种不同的应用(构建模型)里，导致集成非常困难和效率低。“产品和工厂可以数字形式存档，并按需做细节扩展”，没有经过处理的知识，即使变换成数字形式也没有任何意义，也不可能“按需做细节扩展”。知识处理是一件要应对细分领域知识动态变化的非常专业的工作，现在还不知道有没有相应的AI工具能够代替在细分领域获取这些知识的人来进行这项工作。设计师并不满足只供给知识条，他们希望得到经过封装的满足不同需要的知识集合。这种对知识集合的需求可以分为3类：第一类是关于某对象系统以及它前世今生知识的集合，用于可根据功能和结构将其集成为更大的系统以实现某特定的功能，如某组件或零部件的功能和结构知识的集合；第二类是将对象知识集成起来的知识集合，用于根据功能需求找到相关的对象并集成为一个系统以满足功能需求和约束条件，即将组件或零部件知识集成为终端产品的知识集合；第三类是从结构获取行为知识的集合，从行为获取功能知识的集合，用于检验集成结果是否满意，如结构强度分析，表面磨损分析，“缺陷分析、生命时间分析”，成本和利润分析等的知识集合。对知识进行处理并封装成满足不同设计需求的知识集是优化知识供给使能高效运用的重要步骤。《欧制2030》中，“加强基础研究和应用研究的合作”，“多学科的系统能力是必要条件”，“低技术产品领域需要背后基础研究的推动”，“许多制造业部门因为低估基础技术的潜力…而失去市场”等，讲的都是知识供给问题。不过此书中除提出“知识…在仿真系统(虚拟产品)中进行计算”，“通过技术智能的应用使批量生产重返欧洲”，呼吁解决“技能与教育战略”，“信息通信技术支持供应链中显性知识交流”和“基础设施的发展”问题，以及抱怨“没有能为工程师制造最好的(基于知识的)机械”外，并没有明确提出知识供给这个问题和讨论解决方案。将知识封装起来(成为“基于知识的机械”)，通过信息网络传递实现软件服务(本质上就是知识服务)，也许是隐含在欧洲的“可持续增长的行动领域”中，国内关于工程软件开发也有很高的呼声。不过在由什么人来积累知识、处理知识和维护知识积淀，怎么把封装好的知识集提供(供给和取得是一个问题的两个方面)给设计师以及设计师如何高效运用这些知识集合等问题上，还存在不同的观点。《欧制2030》虽然也提出“数字产品”、“数字工厂”这些概念，但是非常强调“以人为中心”、“以人为本”，“人是未来制造系统的支柱”，“人的能力是产品生命周期里所有操作中最关键的成功因素”，“工程师驱动的生产系统”等，其反对排斥“人”的观点十分明确。无可争辩的事实是：知识积累要靠在细分领域研究的研究人员和实践的工程师，知识处理也只能靠在细分领域研究的研究人员和实践的工程师，特别是第一类知识集合，涉及的范围广，且不断有新的发展。隔行如隔山，《欧制2030》说“从业人员…必须在实践中跨越机械学、电子学、计算机科学、经济学和社会科学等学科界限”，然而，即使在宏观认知上能够跨越上述界限，在知识条尺度上却是根本做不到的，这是PAHL & BEITZ 40多年前的老调重弹。事实证明不管什么“制造教育”、“双轨制教育”或者其他教学体制，都不可能使工程师们无所不知，人的学习能力不可能逾越生理和年龄的限制。所以，对象知识的积累、处理只能由在各细分领域实际研究和实践的人来做，包括此后的维护，这就是知识积淀要由工业人而不是IT人来做的道理。《欧制2030》说的“企业…，必须具备整合不同技术(机电一体化)的能力以及应对最高水平的系统复杂度的能力。能力的深度和广度，对…获得成功很重要”，那是另一个问题。也就是说企业(包括企业里承担设计任务，即做知识集成的工程师)要拥有和善于运用第二类知识集合。“超越现有边界的解决方案”是设计知识集成的任务而不是知识积淀的任务。第二类知识集是集成对象知识的知识集合，并不包含所有构成对象的知识条尺度的知识，知识集成(特别是功能架构时的功能分配)是以对象的功能知识为索引，以对象与环境关系的知识为依据，不需要对象的其他知识，当然这必须是在有充分的封装好的对象知识供给的前提下。第三类知识集合来自不同学科行为的研究成果，在工程应用中类别和变化相对有限，目前已有大量商品软件，不过其中许多参数和边界条件等方面的知识仍与细分应用领域有密切关系，而不是一成不变或可以由非专业人员简单处理的。关于知识积淀、供给、取得和高效运用的问题，特别是推动与第一类知识集合相关的工程软件建设，当前的首要任务是发动细分领域中的研究人员和实践人员认识知识积累和知识处理的意义并实际投入力量来做，这是一个复杂且艰巨的过程，不是简单鼓吹大数据、IT、AI所能够推动的。没有知识来源，工程软件只能是水中捞月，《欧制2030》也认为“如果某种单一技术或关键使能技术无法反映包括基础技术在内的技术全貌，那么集中于这些技术是不够的”。软件行业应该研究和开发封装对象知识的空白框架，支持不同细分领域的研究人员和实践人员填入知识完成封装和维护封装后的知识集合。第二类知识集合还很少被重视。如前所述，《欧制2030》除强调“多学科的系统能力是必要条件”，“对技术要素进行创新的能力，也被看作是…进行集成的能力(系统集成能力)，它是未来制造系统成功的关键因素”外，并没有提到利用数字技术和互联网技术前瞻性的具体建议。从文中可以看出，《欧制2030》仍旧认为这些只能由人来做，如“工程师和技术人员推动解决方案在学科的边缘地带形成”，“工程师的角色是将知识从研究转移到应用，并结合自己的创造性(发明)发现可靠的解决方案”。其实，对于做工程软件的企业，这是一个还没有被认识的十分重要的机会。当然做起来是艰难的，不能依靠短期利润驱动，需要工程软件开发商、设计科学研究人员和在细分领域做设计实践的工程师三方面的合作。对于第三类知识集合，开发这些商品软件的企业应该对不同应用持开放态度，提供用户自己改变输入参数和边界条件等方面的便利，而不是满足于自己包打天下。另外，对于特定对象的从结构到行为到功能的分析软件，也有广阔的开发空间，不过这只能是特定对象的生产企业和相关研究单位合作才能够有成功的竞争力，这就是《欧制2030》说的“知识可以在方法或模型中形式化，并在仿真系统(虚拟产品)中进行计算”，“必须通过系统合作加速创新进程”和“加强面向应用的研究和贴近现实的开发”。上述这些，与我们一贯主张的分布式资源环境中设计知识服务的概念相关，设计知识服务是《欧制2030》中“随时随地以信息供应的方式提供基于信息通信技术的服务”思想的进一步发展和具体实现。《欧制2030》期望有一种“工程平台”，即“包含了各种方法和工具的工程环境”，国内也有这类呼声，一些人对做平台特别有兴趣。如果把各种方法和工具理解为各种知识，那么基于“创新通常来源于跨学科的合作开发”的认知，这种期望和兴趣显然是不可能实现的。除了分布式的设计知识资源环境，没有一个平台能够包含所有跨学科知识。
<section dat
