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十幾年前德國提出工業(yè)4.0概念以后，中國制造業(yè)是最積極的實踐者，對智能制造投資力度之大不說舉全國之力，和歐美日韓任何一個經濟體相比也夠得上天量資金投入了。按理說應該已經實現了張教授所謂的“清場式遙遙領先”，但事實卻并非如此。

我們過早地“梭哈”了一個“偽第四次工業(yè)革命”，當我們“清盤”離場之后，下半場更大的賭局才開始：門檻更高，籌碼更大，規(guī)則更復雜，限制條件也更多。所以跟了兩把就下桌了。

本文觀點及邏輯

1. “工業(yè)4.0”沒有提出足以開創(chuàng)一個時代的理論或技術遠景，與前三次技術革命沒有可比性，因此算不上“第四次工業(yè)革命”
2. 由于過度關注“工業(yè)4.0”，導致同時期的同樣重要的制造技術新趨勢被忽略，其中就包括與AI相關的“生成式設計”
3. 大量的資金和社會資源被引導至制造環(huán)節(jié)，原本極度欠缺的工藝和設計能力沒能即時加強，導致中國制造業(yè)創(chuàng)新不足但產能過剩的問題更加尖銳；
4. 生成式人工智能獲得突破后，收益最大的是設計和工藝環(huán)節(jié)，之前人腦無法想象的新結構和新方法都將被AI輕而易舉地創(chuàng)造出來。而這恰恰是中國制造欠缺的。
5. 人類無法通過“逆向工程”獲得由AI生成的復雜結構的設計思路，也就是說AI的設計無法“山寨”。即便反求獲得了外形參數，模仿的速度也跟不上AI創(chuàng)新的速度。
6. 如果10年前沒把眼光鎖死在“工業(yè)4.0”，也許“生成式設計”，“自適性拓撲結構優(yōu)化”，“智能材料”，“輕量化設計”等概念會百花齊放。

正文

仔細想來，我也算是最早蹭到“工業(yè)4.0”流量的那波人。工業(yè)4.0概念發(fā)源于德國，弘揚于中國，所以2012年之后就有大量的來自高校，政府，企業(yè)和投資界的同胞到德國考察工業(yè)4.0項目。當時我還在MAKA做非標設備，所以就提了個MAKA 4.0概念，其中包括設計4.0，工藝4.0和工廠4.0。業(yè)內反響還不錯，當時高峰期幾乎每周都要接待國內的參觀團，也是給老東家免費做了多年的市場推廣。

但是到了14年左右的時候，德國制造和工業(yè)4.0開始被神化和過度吹捧，以至于中國制造企業(yè)和政府都認為工業(yè)4.0是制造業(yè)轉型升級的必經之路，自“工業(yè)機器人熱”后，全國上下相繼開始了“工業(yè)4.0熱”，“工業(yè)互聯網熱”和“智能制造熱”。都是對制造環(huán)節(jié)的過度關注，其中缺失了“設計”和“工藝”。

作為一個有良知的工程技術人員，蹭熱度的同時我還是會不斷地給工業(yè)4.0潑冷水，每次給企業(yè)和機構的報告里都會客觀地指出工業(yè)4.0的局限性。以至于有一次聽課的領導直接否定我的觀點，他認為工業(yè)4.0和智能制造已經上升到了國家戰(zhàn)略層面，是不容置疑的。好在游學主辦方大都接受不同的聲音，仍然會陸續(xù)介紹企業(yè)。

工業(yè)4.0不等于第四次工業(yè)革命

這其實也是我多年以來的觀點。最先由SAP拋出的工業(yè)4.0概念其實都是為其產品的市場推廣服務的。比如當時SAP剛剛推出的HANA企業(yè)數據庫，所以SAP對工業(yè)4.0的描述偏重“大數據”，“數據挖掘”等應用；西門子那時候已經重新整合了“博圖”平臺，實現了由虛擬PLC控制數模的運動，即所謂的“軟件/硬件在環(huán)”。虛擬調試系統(tǒng)MCD成功后，西門子就立刻提出了“數字孿生”概念。“工業(yè)4.0”火爆全球后，就整合了CPS，IoT等應用打包成西門子的工業(yè)4.0概念推向市場。

雖然其中有一些概念和應用還不錯，但是絕對夠不上“革命”的力度。

第四次工業(yè)革命應該是人工智能大范圍的應用

“我們可以用“嚇尿程度”來評估目前是否正在進行第四次工業(yè)革命。假設我們讓瓦特通過時間旅行穿越到1930年代的美國，那么他多半會被燈紅酒綠的夜生活和穿梭往來的汽車嚇尿；如果讓愛迪生穿越到90年代，他也多半會驚訝于各種電子產品和互聯網，盡管他是電氣時代偉大的發(fā)明家，但穿越之后也只能在信息時代做個普通人；要是讓圖靈穿越到現在，想必他一下子就能理解我們現在所處的信息社會的運作方式，不出幾個月他就會再次成為信息領域頂尖的高手。所以如果想讓圖靈驚掉下巴，還需要更加顛覆性的技術革命和產業(yè)革命，可見真正意義的第四次工業(yè)革命尚未開始。” —-《2021，和工業(yè)4.0說拜拜》

“工業(yè)4.0理論”（姑且稱它是一種制造業(yè)發(fā)展的理論吧）最大的缺陷就在于它對正在發(fā)生的第四次工業(yè)革命和科技革命缺乏遠見。只看到了當下成熟的網絡技術，對人工智能，新材料，新工藝等有可能顛覆現代制造業(yè)的技術和理論缺乏想象力。—-《2021，和工業(yè)4.0說拜拜》

第四次工業(yè)革命真正的主角可能是“生成式設計”

早在工業(yè)4.0如火如荼的2015年，空客的一個隔斷設計在很多展會上亮相，也獲獎無數。就是下面圖中的復雜且極具美感的結構。

仿生隔墻采用生成式設計進行了優(yōu)化，在保持相同穩(wěn)定性的同時，重量大幅減輕。下面的視頻可以便于理解生成式設計的過程。

總體來說，設計師先規(guī)定了優(yōu)化范圍和約束條件，讓計算機在這個隔斷的輪廓線上，按照一定距離設定節(jié)點，再把節(jié)點之間連線。如果所有節(jié)點之間都設計連線，那么結構剛性倒是很好，但是支撐桿太多，重量太大；如果減少支撐桿的數量，經濟性會變得更好，但是結構剛性也會相應減小。于是，之間的取舍平衡編程了問題的癥結。生成式設計其實就是通過遺傳算法，生成合適的參數組合，再用仿真計算篩選出優(yōu)秀的參數組合。最后給設計師若干組合理的設計方案，有設計師做最終的判斷。

程序最終生成了100多個可行的方案，用戶可以根據優(yōu)化目標做篩選。空客這個項目最重要的評價指標是剛性和重量，因此最終在功能，成本和美感之間做出了最佳的平衡。這種設計人類是無法完成的，而且同樣嚴重依賴算力，因為每生成一個方案，就要對其結構進行仿真計算，而且優(yōu)化的目標不同仿真的參數也就不同。所以整個過程非常耗時，也消耗資源，普通企業(yè)難以承受，也只能靠云計算訂閱軟件服務。

說到“生成式設計(Generative Design)”就不得不提“拓撲優(yōu)化設計（Topology Design）”

拓撲優(yōu)化設計也是依靠有限元，讓程序不斷計算出受力最小的微元，并將其從網格中刪掉，再進行計算，不斷地去掉不重要的材料。如此循環(huán)迭代，最終得出最高效的結構。這個功能早已在歐洲企業(yè)廣泛使用了，算法也不斷在優(yōu)化，計算速度也從10年前幾周縮短到現在的幾分鐘。

所以我并不認同歐洲互聯網和人工智能發(fā)展停滯的觀點。歐洲的工業(yè)軟件非常發(fā)達，而且大型化和智能化的進程一刻都沒有停止。只不過歐美制造業(yè)的重心一直放在研發(fā)和設計上，因為這個環(huán)節(jié)一直有巨大的增長潛力。

下面這幅圖是15年前，某刀具廠家對銑削工藝做的仿真。他們通過與實際的車削數據做對照，不斷優(yōu)化仿真模型的材料和工藝參數，最終讓仿真效果逼近真實。視頻里，切屑的產生到卷曲過程都完美的模擬了出來，而且整個過程產生的熱量，應力，應變等參數都被準確計算出來。

在優(yōu)化仿真模型的過程中，物理實驗和仿真模型構成一對CPS（賽博物理系統(tǒng)），可以美其名曰工藝4.0。這種仿真模型參數的調校的難度不亞于當下最火的訓練大語言模型，都需要強大的算力，優(yōu)秀的算法和大量的人工試驗。而一旦仿真模型優(yōu)化成功，那么就可以幾乎一勞永逸地解決零件試制問題，刀刃的尺寸可以任意修改，直到滿意為止。

產品和工藝開發(fā)過程中的差距往往是隱性的，不像自動化設備和工廠生產組織那么顯而易見。當我們在工業(yè)4.0的賽道上飛奔時，對手在按部就班地改進設計方法，優(yōu)化設計參數。

第四次工業(yè)革命將會讓“山寨”變得不可行，因為設計的比拼最終將落實為模型的比拼。就像我們現在已經不再對MD，SF和DALL.E生成的特定圖片進行比較，而是通過對比一大堆不同提示詞生產的結果，比較模型的好壞。工業(yè)零部件的設計開發(fā)早在“工業(yè)4.0”概念提出之前，就已經開始卷模型了。

拓撲優(yōu)化設計不是生成式設計

過去的20年里，拓撲優(yōu)化設計發(fā)展迅速，目前基本上主流設計軟件大廠都提供拓撲優(yōu)化模塊，而且完美嵌入到各自的PLM平臺。根據客戶的制造工藝和產量要求，程序還可以對結果進一步優(yōu)化，自動生成用于鍛造，鑄造，機加或3D打印的設計。便于鑄造的拔模傾角，澆冒口都自動設計得妥妥當當。即便如此這仍然不能算作是生成式設計。

拓撲優(yōu)化存在理論最優(yōu)解，即A.G.M. Michell早在1904年提出的完美桁架模型。因此通過拓撲優(yōu)化得出的結構都是大同小異的接近Michell桁架的結構。

生成式設計應該說脫胎于參數化設計，其鼻祖是Autodesk。簡單講就是自動重新排列組合設計參數，進而生成新的設計結果。在這個過程中，很多結果是不好的，因此需要一個篩選標準，這就是仿真。通過篩選，把好的設計結果中所采用的參數保留下來，作為遺傳基因，與其他的設計結果進行重組，這樣會產生若干新的設計結果，再次篩選比較好的結果，如是迭代，這就是所謂的遺傳算法。

最后仍然是生成多個設計結果，并列出功能參數進行對照。生成式設計的適用面更廣，設計結果也更多樣，可以進行多目標優(yōu)化。比如設計一個更加高效的冷卻流道，下圖中左側兩個分別是參數優(yōu)化和拓撲優(yōu)化得到的結果，右邊的則是生成式設計的優(yōu)化結果。如果零件尺寸，材料，工況發(fā)生了變化，那么設計結果也會隨之發(fā)生巨大的變化。所以此時去“山寨”單一零件的設計已經變得毫無意義，在這個“基于有限元仿真的生成式AI模型”的加持下，一個原創(chuàng)性企業(yè)可以0成本源源不斷地產生類似的設計，其設計成本遠低于逆向（山寨）工程的開銷。

生成式AI將引領第四次工業(yè)革命

最近Sora生成視頻的驚艷表現讓全人類驚呼夢境世界到來，用生成式AI設計蛋白質去年也取得了重大進展，相信接下來的突破就是設計新材料特別是有機材料。

對于制造業(yè)來說，產生新的設計結果并沒有多大難度，難點在于如何篩選，所以說到底還是仿真。比如下面這個案例，設計師讓AI自動生成大量的汽車圖片，然后把平面圖轉換成點云再轉成矢量圖，再運行仿真，得出結果，篩選出更多的可能性。

AIGC+CAE（有限元仿真）即將在工業(yè)和制造業(yè)領域引發(fā)設計革命，其深刻性和影響力將遠大于“工業(yè)4.0”。這就是第四次工業(yè)革命給產品設計帶來的新方法。

押寶“工業(yè)4.0”讓我們錯失了很多機會

全國鑼鼓喧天搞“工業(yè)4.0”的那幾年也正是生成式設計開始普及的時候。回到文章開頭的空客的案例，當時國內的專業(yè)媒體對此幾乎沒有報道，有限的幾篇文章還都是關注支撐桿是用3D技術制造的。因為3D打印被描述為工業(yè)4.0時代的關鍵技術，所以小編才會關注一下。

彼時，西門子在推出了Create/Run myVirtualMachine模塊，并集成在最新的SINUMERIC ONE平臺，從此數字孿生的基因便深植于西門子的軟件產品。這個功能在機電一體化產品的設計領域也是革命性的，因為它使“半實物仿真”不再需要機械構件，硬件只需要控制器，就可以驅動數模的運動。看似運動仿真和組態(tài)軟件也能實現類似的功能，但是本質上是完全不一樣的。

下面的視頻是最早的數字孿生產品MCD（Mechatronic Concept Design），數模的控制程序來自硬件PLC或者仿真PLC（SIMIT組件），數模在運動過程中也會出發(fā)傳感器，仿真的輸入信號同樣通過PLCSim傳給控制器硬件，觸發(fā)PLC硬件里的程序繼續(xù)運行。在這個仿真的環(huán)境下，物理特性也被模擬出來，從視頻里可以看到工件滾落并彈起的動作。這些模擬真實場景的動作有可能導致轉臺夾住，讓技術人員提前預判故障。

我第一次接觸MCD是在2009年在亞琛讀研究生時聽過的一個報告，當時這個產品應該是剛剛完成，還在完善中。僅僅是5年以后，數字孿生就成為西門子繼TIA全集成自動化后最重要的概念在自動化和數控系統(tǒng)市場里被大書特書。

可惜，被“工業(yè)4.0”蒙了雙眼的我們只看到了西門子的CPS和IoT，去西門子Bemberg工業(yè)4.0示范工廠參觀的中國企業(yè)絡繹不絕，但是并沒有深究“數字孿生”的重要意義。

在我看來，“生成式設計”將為機械零件的制造（和工廠布局設計）帶來革命，“數字孿生”將為自動化設備（和生產系統(tǒng)）的開發(fā)帶來革命。

美蘇高科技爭霸已經重演

一項技術如果無法得到大規(guī)模的商業(yè)應用，那么這時蘇聯的計劃經濟模式比美國更適合集中力量辦大事。一旦該領域顯現出商業(yè)價值，那么市場的力量就會碾壓式計劃模式。所謂的集中力量辦大事其實就是政府扮演風投角色，而風險投資一定有失手的時候。

現在回頭看，工業(yè)4.0/智能制造就是押錯了，很多企業(yè)為了拿國家智能制造補貼，把精兵強將都拉出來搞自動化，數字化，企業(yè)云什么的。卻忽略了最關鍵的設計和工藝，工業(yè)4.0方興未艾的10年也許同樣意味著設計和工藝荒廢了10年。

結語

有限元仿真早已不是什么新技術，但是歐美制造企業(yè)把仿真玩出了新花樣，在此基礎上相繼搞出了拓撲設計和生成式設計。第四次工業(yè)革命一定是AI在工業(yè)領域的廣泛應用，就像現在科技巨頭們搞的大語言模型大戰(zhàn)，未來制造業(yè)企業(yè)的核心競爭力也是數字模型，名字我也想好了，就叫“基于有限元仿真和遺傳算法的生成式數值計算人工智能大模型”。