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制造業:想要不被“卡脖子”——就在上游筑壩

2019年07月23日 09:45:22 來源: 說東道西 宋華振

我們處于一個創新的轉型期

在很長的時間里,我們科技領域的投資都是“跟隨“,因為這個可以從我們經常聽到的詞匯、話語中窺得其中的問題,就像“填補了國家空白”、“解決了國計民生重大問題”,是的,這些問題都是解決“有”或“無”的問題,解決眼前的問題,而非是長遠的問題,很多科研實際上就是在原有的基礎上進行一些修改,即所謂的“微創新“,我們今天的成功來自于很多低成本優勢:

(1)人工成本低,隨著改革開放,人們能夠離開僵化的體制可以流動,這帶來了廉價的勞動力資源,直到現在在江浙很多地方民營企業都是上6天班的,也就是最近幾年上海這樣的地方才開始能夠實施廣泛的社保繳納的

(2)知識產權成本低,必須承認在很多領域我們的確是通過“逆向工程“、”測繪“降低了整個研發中最燒錢的測試驗證部分,這個部分的成本往往是高昂的,但我們直接測繪就將研發中最燒錢的部分給省略了。

(3)環保問題,這個不用說了,正在整治的過成功中。

當然,后發優勢也是一種比較合理的解釋,因為已經有前人在前面帶路,我們自己就會省掉很多探索道路所冒的風險,但這容易形成依賴--不去自己思考如何走在前面,思考獨立的發展該當如何進行?

因此,當貿易戰發生時,我們的企業就會非常艱難,你都可以推導出國家必須讓利—減稅。

你必須相信,我們的確在變得更好,但是,我們必須意識到,我們處于一個轉型中,我們必須要去改變過往的模式,因為過去的成功已經不能再復制了,因為,人工成本已經不低了,知識產權保護不僅是保護他人也是在保護我們自己,環保問題—垃圾回收這么大面積的快速推進,包括環保風暴導致很多抱怨,你必須面對現實—必須改變過往的發展模式。

過去的路徑依賴必須得到突破,其實,從貿易戰中我們就可以看到,很多我們的產業根本就沒有像口號那樣宣稱的掌握核心科技,很多高科技企業本質上就是制造業,而美國強大的都是在“收費站“的業務模式,收取License,或者芯片這樣的,包括日本最近對韓國的技術封鎖,也是在上游材料與工藝技術領域。

雖然我不大喜歡“卡脖子”這個詞,因為這個詞就是那種“自己不行,怪別人太行”的感覺,而且“卡脖子”是一種缺乏“合作態度”,心里可以這么想,也別就那么大聲喧嘩--但是,就討論一下卡脖子這個事情如何解決也無妨。

今天:我們已經走在了荒原上怎么辦?

電子制造業:今天我們的手機已經能夠生產全球大部分的產品了,包括各種家電、3C產品,這個使得我們聚集了全球所沒有的強大供應鏈系統、制造工人,以及為大規模生產所構建的生產運營管理水平,雖然美國希望制造業能夠回流,或者轉移到印度、越南,但是,可以比較確定的說“在這些領域,其它國家已經沒有機會了”。

高鐵:高鐵最初是由市場換技術來的,很多人覺得其實根源都是來自SIEMENS,龐巴迪、川崎重工、阿爾斯通,但是,我想說的是,其實把高鐵這樣的機車組裝、管理運營數萬公里的鐵路系統,這并非是一個容易的事情,在任何一個產品與技術,如果沒有大量的“測試驗證”,一般很難說穩定可靠或者經濟可行,而中國的高鐵經過數萬公里的測試驗證,以及經濟化的運行已經可以領先世界了。

通信:隨著華為過去在通信市場的高歌猛進,乃至今天在5G領域的領先,但是,得承認在過去很長一段時間,華為也是一個學習的過程,這點上,任正非先生自己不斷的表明這一點,和全世界最優秀的公司一起,包括IBM、德勤等諸多的管理咨詢公司、高通、英特爾、Google等技術的學習,但是,如果有一天,我們已經融合了這些所有的能力,成為一個集大成者—那么,我們怎么辦?

華為通過巨大的研發投入,通過數十年的艱苦卓絕的奮斗,早已經成為了一個“走在荒原”上的企業,還有像振華港機在港口領域的全球引領地位、包括寶鋼在全球冶金領域的地位,大疆在無人機領域的引領地位、中車在高鐵領域…我們會有越來越多的企業將繼續走向荒原,我們將是引領,而不是跟隨,我們就要思考這個路該怎么走了,因為沒有了路標、沒有了可以借鑒的車轍,也沒有大海上的燈塔。

中國的制造業會顛覆全球的制造業格局,就在于“大”,中國的足夠大的市場來試錯,就像多少國家是沒有機會去造個火箭、高鐵,全世界能夠在整個全產業鏈中布局的僅美國、俄羅斯、中國幾個大國而已,因此,才能依靠這個巨大的市場應用來成熟產品。

中國的制造業,因為這種規模效應,以及產業技術的橫向產業轉移,就像手機的制造能力可以用于其他電子產品,視覺的算法可以擴展到工業,那么,我們將會有更多的產業走到荒原上,我們將選擇,未來的路該怎么走?

未來:創新驅動的道路該怎么走?

基礎理論決定發展的長遠

任正非先生在最近的發言中強調了華為在基礎理論研究領域的投入,包括引進“天才”的少年這個話題,其實,回顧科技的發展史,你不得不感慨于過去那些偉大的科學家在基礎理論方面的研究為我們今天奠定的堅實基礎,今天,我們研究的人工智能、數據驅動的分析,我們回顧歷史發現維納、香農、圖靈這些人為我們所奠定的基礎,而引力波在2015年被驗證,而這離愛因斯坦的相對論已經過去了100年了。而我們享用的是前人的福利。

基礎建模

基礎理論往往是我們工程應用的“Why“的問題,根源性問題,很多研究,如果缺乏根源性的設計,如物理的建模,那么,我們就很難去進行虛擬測試驗證。

在很長一段時間里,我總覺得管理學界的很多模型在實踐中,總是會被認為是空洞的,大家不相信理論,因為,我們的理論脫離了實踐,我們在過去都是研究別人基礎之上的模型,但,我們并不在知道模型在構建的過程中發生了哪些問題,它具有哪些適用性,因為哪些場景曾經被修改過,諸如此類,一個模型的成熟過程,我們沒有了解,而直接得到別人驗證過的模型。

數學的基石

歐幾里德的《幾何原理》是全球發行量僅次于圣經的科技教材,在過去的時代,我們依賴它解決太多的日常計算問題,比如河流泛濫后的土地如何重新分配,大量的大型建筑的構圖計算,我們去看牛頓和萊布尼茲為了解決動態過程中的變力的運動學、動力學、流體力學等計算而發明了微積分,而愛因斯坦相對論則構建在黎曼幾何的基礎上,機器學習的重要理論基礎馬爾科諾夫過程建立在柯爾哥莫諾夫1931年所寫的《概率與數理統計》,今天的人工智能都建立在過往的數學基礎上。

我們日常的PLC的邏輯處理都是來自離散數學處理,而流程中的很多控制基于微積分,而為了解微分方程,我們需要用到拉普拉斯變換,機器人技術則采用了歐拉-拉格朗日方程,CNC則是插補問題,其實都是數學,包括我們在運動控制上說機械沖擊小,也是曲線的階次較高,更為光滑的曲線,到了今天我們討論邊緣計算的優化問題,可以采用的各種算法如蟻群算法、梯度算法、遺傳算法都是來自于數學,而針對機器學習的各種應用如監督學習采用的樸素貝葉斯、隨機梯度、支持向量機SVM,神經網絡集成學習,包括非監督學習的K-Means、近鄰算法、高斯混合模型等等,都是建立在數學的基礎上。

 神經.jpg

就像徐匡迪院士所說,人工智能的基石在數學,其核心關鍵是算法,可是我們有多少數學家投身進取?

哲學的根基

哲學總是被低估其價值,因為“我們總是認為那是虛幻的”,不能給我們什么現實意義的幫助,因為,就眼前的解決問題而言,哲學幾乎沒有什么價值和意義,然而,它卻構成了整個科技的底線思維的基礎,

科學研究運動,尋求解決良方,而哲學則追求目的和評價與協調,即,科學賦予我們知識,而哲學賜予我們智慧,包括邏輯、美學、倫理,邏輯學是包括了方法論的基礎,如演繹與歸納、假設與實驗、分析與綜合等思維方法,都是構建我們的基礎研究的思維體系。

今天,資本的力量是追求眼前的,甚至是追求利益而忽視人的生存健康的,摧殘我們身體、制造焦慮、引發人們之間的爭斗、造成資源的浪費(像ofo、Mobike…),追求極端快速的資本回報,然而快速退出留下一地雞毛,多少在資本的催生下的所謂“創新”刺激了人們的欲望,而導致內部的矛盾、破壞了信任、隱藏了不安全,最終自身也隨著資本的推出,內部的矛盾而煙消云散,資本賺了,然而,這個產業并非就真的得到了發展。

資本應該得到平衡,發揮它的杠桿效用,真正幫助產業發展,相對而言,產業資本更了解自身的規律,能夠具有一定的發展支撐,任何時候,我們都會有這樣那樣的問題,然而,平衡這些需要智慧—這些來自于哲學,即,選擇的智慧。

教育:不僅是知識的傳遞

人們總把社會問題歸為教育問題,而教育又會把問題歸于社會問題,因為社會浮躁因此傳染了大學教育,而另一方面,社會的急功近利也影響了大學的教育,就像你覺得創新設計很重要,但是,企業沒有時間等待你基礎研發的長周期投入,因此,你培養所謂的建模仿真根本沒有用,因此,在任何時候,這些都是相互的。

我們要有更多的系統性思維、批判性思維、創造性思維的訓練,在創新領域,很多時候我們經常會感慨于不僅是在科技領域,連《中國好聲音》、《爸爸去哪兒》這種節目都是需要引入版權的,包括在運動健身領域的產品設計,有一次和健身房的銷售談到這個話題,居然發現原來在這類產品上,也是國外引進的多,其實,這個時候,我們就會發現“規范與標準“本身也是一個創新的基礎,基于系統思維,全面解構問題,并搭建一個完整、高效運行的管理系統,本身也是這類創新的特征。

想要不卡脖子—就在上游筑壩

其實,最好的生意就是在上游筑壩,所謂的“收費站“模式,在這次貿易戰中,我們會發現很多”卡脖子“的現象,這些卡脖子的技術,通常都是在產業鏈的上游,我們解決國計民生的問題時候都在下游,高鐵、工程項目,大型裝備等,都在材料科技的下游,而無論是芯片、芯片的材料、設備,設計軟件都是在上游,而且采用License的模式也是一種”收費站“模式,過路就得付錢—就像高速公路一樣,收費是人工還是改為ETC這都不重要,關鍵是這種盈利模式,我們也需要掌握。

上游筑壩盈利模式.jpg 

上游的,就是基礎的,材料、數學模型與方法、軟件、芯片……,基于創新設計的,需要耗費長周期投入的,但卻受益長遠的業務。我們已經解決了大部分的民生問題,我們也有了完整的工業門類,我們需要擺脫過去那種只看眼前利益的發展,更看長遠。


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