最近批评工业4.0和工业互联网的文章很多、也很热。但在我看来，许多批评是不到位的、甚至批评者本人就是误入歧途的。甚至属于“更不懂工业的人批评不懂工业的人”。

本文作者：郭朝晖，优也首席科学家，前宝钢研究院首席研究员，中国工业智能领域权威专家

最近网上流行一篇文章，把“工业4.0”批评了一通并强力推荐AI。在我看来，对许多企业来说，这种主张很可能是用一条更艰难的道路取代艰难的道路，用一个更严重的错误取代一个严重的错误。

有一种说法：历史事件的意义，短期看往往被高估；长期往往被低估。工业4.0的提出、AI的进展都属于这种类型的事件。现在出现的问题几乎都属于“短期被高估”导致的。

长期来看，AI的发展将会影响整个人类的发展进程，意义非常大。但依我的判断：如果以5~10年为限，除了机器视觉，工业4.0理论给工业企业的启发和可借鉴的思想是要比AI大的。而且，对制造企业来说，应用工业4.0中某些理论的难度往往比AI（特别是大模型）要低。有些中型制造企业可以直接借鉴其中的思想、自己牵头去做。而AI的关键技术，恐怕几乎所有中型企业都要借助专业公司了。工业企业推进AI，一般是要依靠大公司解决通用型问题，形成工具产品供普通公司用。这就像多数工业公司不适合自己开发CAD工具软件一样。普通公司只要等待机会、保持关注就可以了。普通企业过于关注AI（尤其是大模型）比强推工业4.0更不靠谱。

如前所述，中国现实的问题是“短期被高估”：因为出现了泡沫。但从社会发展的角度看，泡沫不都是坏事：10个企业1个成功，这就是泡沫；但成功的企业会影响100家、1000家企业。这就是泡沫的意义。这种意义是针对国家、社会层面的。所以，国家有些“过头”的政策也是有道理的。但是，对企业来说，关键是不要让自己成为90%的失败者，成为数字化技术的“先烈”。所以，相比于国家层面，企业层面做事要保守一点。这些都是合理的。所以，国家鼓励的事情，自己要想想。

为什么革命性的技术总是短期被高估呢？这就要理解工业发展的基本逻辑（我称之为工业的基因）。比如渐进性（继承性）、场景依赖、经济性等等。换句话说：一个先进理论或方法出现了，并不是立刻就能全面改变世界的，而是要在渐进的过程中改变世界。为什么是渐进呢？就是因为要关注经济性、渐进才有经济性。项目的成败，为什么会有场景依赖呢？就是因为不同场景的经济性不同。所以，在一段时间内，只有部分特别合适的场景才能成功。

所以，我经常说：什么是好技术呢？对企业来说，不是先进的技术是好技术，能赚钱的技术才是好技术。

昨天有个企业家说：他的公司有许多新技术，但资源有限，不知道该先推什么？我就告诉他：先推赚钱的技术。能赚到钱，就可以保证企业生存下去、保证融资，在此基础上才能保持持续改进。通过持续改进，才有发展成为高技术企业的条件。为此，我还给他讲了“消防员救姑娘的故事”（科技人员要区分重点与难点）：企业经营的难点不是技术竞争，而是生存竞争。

所以，企业（尤其是中小企业）推进技术的时候，一定要遵循“价值驱动”的原则。工业4.0、工业互联网领域遇到的问题，本质上都是没有遵循这个原则导致的。试想：如果企业都赚钱了，只是用了一点点工业4.0和工业互联网的理论，你能说他失败了吗？反之，你严格遵循工业4.0、工业互联网的理论，但最终亏本了。你能说自己成功了吗？