德国官员们开始担心，在一个软件为王、且工厂越来越多地与互联网相连的世界里，他们引以为豪的硬件制造乃至本国经济正面临风险。更糟糕的是，他们推动国内企业建设未来数字化工厂的努力，正遭受来自美国同行的威胁。
“我相信工业4.0的中心将会在中国。”美国辛辛那提大学特聘讲座教授李杰对中国在这场竞赛中的表现十分看好。在近日上海进行的访谈中，他对澎湃新闻（）解释说，虽然不少中国企业还在修内功，但市场之大使得海量数据在中国汇集，制造设备虽然是德国人生产的，但中国企业若能通过数据分析更懂得利用设备、创造价值，弯道超车可期。
李杰发现，由于中国内需市场太大，做洗衣机的只想着做洗衣机，节能省水便宜就好，做空调的光想做空调，不会想到去做空气质量管理。在中国，光填补市场空白可能就是上千亿级别的生意，“有时候他们会觉得没必要（再去做价值创新）”。
但事实证明，产品本身往往差别不大，围绕产品的系统化服务却可以大异其趣，真正创造企业价值的往往是这些不可见的环节。“你可以卖高铁给别人，同时在车厢上安装传感器收集各种安全信息数据，同时卖安全服务。能赚两笔钱为什么不赚？”
目光拉回现实，中国制造业的景气度在警报声中继续恶化。中国9月财新制造业PMI初值47.0，连续第七个月低于50.0的荣枯临界线，创2009年3月以来最低水平，不及预期的47.5，也不及47.3的前值。冰冷的数字面前，是加码转型，还是暂缓升级？炙手可热的大数据又如何重构寒冬中的制造业？有的企业早已动身，有的却仍感到迷雾重重。
除辛辛那提大学讲座教授外，李杰还是美国国家科学基金会（NSF）智能维护系统产学合作中心主任，研究重点是以工业大数据分析为主的智能预测技术、产品及服务的主控式创新设计。他曾在美国NSF主管先进制造项目，并从2013年起担任美国白宫信息物理系统专家组顾问。
澎湃新闻：围绕新一轮工业革命，美德两国都提出了颇具前瞻性的战略概念。德国有工业4.0，美国则喊出“制造业回归”的口号，提出了CPS战略计划（Cyber-PhysicalSystem，信息物理系统），两者的内核有何不同？
事实上两个国家都有没有说破的话。德国为什么提4.0？原因是德国有很强的隐形冠军和学徒制教育。这是他的基础，上面的口号都是虚的，德国人最怕的就是人的动摇和隐形冠军的动摇。这十年来诞生的Facebook、Twitter、Uber，他们并没有靠实体。看到Nokia在芬兰的结束，他们会问，究竟制造错了吗？制造没有错，但你要更接近顾客，而不是更接近产品。
（在工业界高度活跃的中小企业是德国工业的脊梁。根据德裔哈佛战略专家西蒙给出的定义，“隐形冠军”指的是领域内全球市场份额第一或第二，抑或在欧洲市场排名第一；年销售额低于10亿美元；在大众之中知名度较低。）
美国提出的几个国家重大项目，包括3D打印、低耗能半导体、数字化制造与设计创新以及材料轻量化，这些项目都是表面的。真正的支撑点在于美国制造业最为关键的6S工业生态系统，包括航空航天、半导体、页岩气、智能化信息通信技术服务、硅谷为代表的创新精神及可持续人才创新。
分析这6S我们不难发现，美国力图在生产系统最基础的原料端（能源和材料）、工业产品的使用服务端（互联网技术和ICT服务）以及不断由创新驱动的商业模式端，牢牢掌握工业价值链当中价值含量最高的几个部分，这样即便德国的制造设备再先进、中国的制造系统再高效，美国都可以从源头和价值的投放端确保其竞争力的核心优势。
李杰：我相信工业4.0的中心将会在中国。因为工业4.0的核心是大数据的价值创造，而中国既是制造大国，同时也是使用大国，大量的数据都在中国得到汇集。如果数据是工业4.0时代创造价值的原材料，那么中国无疑是资源最多的国家。
然而数据并不会直接创造价值，就好像对于一个企业而言是现金流而非固定资产决定企业兴衰一样，真正为企业带来价值的是数据流，是数据经过实时分析后及时地流向决策链的各个环节，成为面向用户，创造价值与服务的内容和依据。
中国应该利用好使用数据的资源，不断提升对设备的理解和使用能力，让世界向中国学习使用经验。虽然德国是工业4.0的发起者，但作为控制器、物联网技术和生产设备的提供者，德国只是基础技术的供应商，直接面向客户的价值创造端却是中国。
澎湃新闻：作为全球第一制造业大国，中国寄希望于中国制造2025计划来缩短与工业强国之间的差距。但在一些制造业领域，许多企业还停留在看国外提供的图纸加工制造的阶段，知其然而不知其所以然，中国的制造业升级目标是否会受到现实拖累？
首先，传统制造的6M并不是智能制造6C的先决条件，两者的接口在于第六个M（Modeling，数据和知识建模），这一部分中国的能力还比较薄弱。除此之外，6C和6M间并非此消彼长，而是相辅相成。6C是中国制造业的一个机会，一方面可以通过6C产生的增值服务去弥补6M较为薄弱的竞争力缺口，另一方面还可以利用使用过程中的数据分析，从价值创造服务的新视角去改善6M中的薄弱环节。
（6M包括Material材料、Machine机器、Methods方法、Measurement测量、Maintenance维护和Modeling数据和知识建模；6C包括Connection连接、Cloud云、Cyber虚拟网络、Content/Context数据内容与来源背景、Community社群、Customization定制化）
澎湃新闻：现在很多企业本身利润就很薄，转型过程是否会很艰辛？美国小企业是创新的主力军，德国的一大批中小企业隐形冠军则为德国制造提供了强有力的基础保障。中国制造业升级的主导者是体系庞大的行业巨头，还是更为灵活的中小企业？
李杰：我曾在佛山看过一家瓷砖厂，切割、打磨、最后包装，那个不是工业2.0也是2.1了。老板说，李教授，我要机器换人。我对他说，制造并不是装了机器人就能做得好的，你要主动迎合市场，改变商业模式，利用数据分析生产定制化产品。瓷砖厂也有很多定制化的机会，你要去想顾客的价值在哪里。
至于主导者，每个行业不一样。国内很多企业在工业大数据和工业4.0的实践中都已经走在了前列，而且越走越快。比如中国造船、三一重工、宝钢、上海电气、海尔。他们以前只是道听途说，但发现（数据分析与预测）已经成系统化之后，就有信心了。以前只是有野心，但不知道怎么做。系统化之后意味着你不做别人就做了。
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