工業4.0是什么？很多人認為：工業4.0就是無人工廠、機器換人，機器人將完全代替人類進行生產活動，未來的制造業將看不到人的身影；認為智能化生產、運維等就是人工智能；甚至還有人認為工業4.0等同于美國工業互聯網和中國制造2025，對工業4.0的理解存在很大的誤區。

本文分析了工業4.0的兩個誤區，下周會接著分析第三、第四個誤區。

誤區一：工業4.0=工業互聯網=中國制造2025

工業1.0到工業3.0，人類經歷了從機械化到自動化，隨著技術的進步，制造業升級的浪潮即將到來，而2013年德國于漢諾威工業博覽會率先提出工業4.0，被定義為制造業的電子計算機化，包括更高層次的互聯性、更智能的設備和機器與設備之間的通信。

將工業4.0=工業互聯網=中國制造2025，其實這是一個方向性的錯誤。三者雖然在理念和方法論上有部分交集，且在技術上也有著相通之處，但從本質上講，三者卻在邊界劃分、體系架構、技術路徑等原則問題上存著巨大差異。

不同點：

德國工業4.0強調的是從下往上的融合，是用工業自動化體系去加信息技術，即“工業+IT”。用信息物理系統（CPS）打破自動化體系中常規的中間件融合，從而簡化結構，構建一套靈活高效的信息化體系。因為借助中間件這個中介，不僅會降低系統的可靠性和時效性，更嚴重的是當系統復雜到一定程度后，整個系統將不再具有駕馭性和擴展性，這是柔性生產、智能制造、智能運維最大的障礙。

而美國工業互聯網強調的是將相對獨立的工業自動化體系納入到以云計算、大數據、人工智能等為基礎的互聯網體系中，是用互聯網去加工業自動化體系，即“互聯網+工業”。它的核心是大數據、云計算、人工智能、物聯網、集群化和開放框架，接入技術設施是4G以及未來的5G、WIFI、企業網等。

中國制造2025則強調的是在現有的工業制造水平和技術上，通過“互聯網+”這種工具的應用，實現結構的變化和產量的增加。中國制造2025是在工業現階段水平和思維模式上尋求階段內的改進和發展，通過信息化和工業化兩化深度融合來引領和帶動整個制造業的發展，這也是我國制造業要占據的一個制高點。

美國工業互聯網是利用其互聯網技術優勢，自上而下的實施，其實是“互聯網+工業”；德國的工業4.0則是利用其深厚的工業基礎，自下而上的實施，其實是“工業+IT”；而中國制造2025其實是“互聯網+制造業”和“制造業+IT”，自上而下和自下而上并列進行沒有主次。

馬化騰提出要做“互聯網+”，任正非不認同，提出要做“+互聯網”，其實都是一種的理念的兩種實施路徑和方法論。

而AR+Al技術在工業4.0理念落地中的意義在于：

第一，數據可視化最重要的工具之一；

第二，打通人和機器之間的物理隔離；

第三，走完大數據最后一米；

第四，以物為中心回歸以人為中心。

相同點：

德國工業4.0、美國工業互聯網、中國制造2025都是在新一輪科技革命和產業變革背景下針對制造業發展提出的一個重要戰略舉措。三者都注重CPS技術在未來工業發展中的核心地位，在信息化、智能化、網絡化、個性化等方面投入大量人力物力進行創新研究。

CPS的上層是物聯網體系，CPS是在物聯網的基礎上增加了物品的控制和自治能力，因此人和物、物與物之間可以實現協同作業，從而實現智能化、集約化等目標。CPS以IT技術和互聯網技術為基礎，事物之間的信息交互為核心，實現人與物和諧相處為目的。它具有計算、通信、精確控制、遠程協作和自治等功能，是智能制造的核心與基礎。

物聯網可看做CPS的一個簡單作用，物聯網就是要任何時間、任何地點，連接到任何物體上。同時物聯網相當于人的神經，CPS相當于人的軀干和血肉。而物聯網的核心是大數據，大數據是一個集物理量、時間量、空間量為一體的多元數據組。采集物聯網數據，實現數據配準，從而實現真正的大數據融合處理。

大數據相當于人的大腦，人的神經系統、人的軀干，最終都要傳輸到人的大腦，然后通過大腦進行數據處理和分析，如果沒有大數據，不管是人工智能或者是云計算都將毫無意義。比如在未來，計算機能像人腦那樣思考嗎？有人說不能，而另一些人說部分已經實現了。但是我們要知道現在正處于這樣一個階段：機器的理解、學習和與世界互動的能力正逐漸提高，只有大數據才會將使人工智能、云計算走向成熟。

誤區二：工業4.0=無人工廠

工業4.0是第四次工業革命，許多人認為工業4.0將是智能化的無人工廠，將工業4.0與想象中的無人工廠劃等號，這是許多人的一個巨大的誤區。

0glass經過長時間的探索和研究，我認為，“人”才是工業4.0最核心的生產資料。

即使未來實現更大規模的工業機器人生產與萬物互聯，人這個并不會在生產過程被剝離，并且人在產業中依然處于主導位置，關鍵、核心的工作始終由人所把持與操作。

所以針對以人為核心的工業4.0，我們挖掘出了四大問題，這是面臨工業4.0升級所無法繞開的。

第一個問題就是：工業4.0中需要把“人”物化。

將人“物化”指將所有的工作過程標準化、流程化。因為操作的標準與否，是直接影響工廠良品率的。比如在航空維修領域，如果不按標準流程操作、檢查，則存在巨大的安全隱患。更別提電力、核電這些對安全性要求極高的領域。

工業4.0中涉及人的領域都存在著以下特點：

1.操作繁瑣，流程長

2.對操作要求標準規范

3.效率要求高

4.工作結果安全性要求高

而這些特點恰恰涉及人的弱點：

1.操作繁瑣，流程長：人的記憶力難以不出錯

2.對操作要求標準規范：人的粗心

3.效率要求高：人的懶惰

4.工作結果安全性要求高：人的粗心

第二個問題：管理者需要管理到員工的工作細節。

傳統的產業工人的管理者要管理大量的工人，使用人工監督的方式監督工人的工作，則成本高，數據變形，并且不可持續。

為什么管理人員無法對一線工人實現實時、透明化的管理，其主要原因是在工業4.0中與人緊密相連的數據很難客觀采集。而以前的大數據的采集基本是以機器和設備為中心。

用傳統的方式采集“人”的數據會遇到以下問題：

1.進行1對1觀察記錄數據，形成的數據并不客觀。

2.難以長期堅持，不能長期堅持的不是大數據，最多只能稱為數據 。

3.即使解決前2個問題，成本也是企業難以長期承受的。

產業工人在工作中也需要進行培訓，如果要追求最佳效果的培訓，就需要將學習與工作融合。

在傳統培訓中，人類始終面臨著“遺忘曲線”和“721模型”的固有問題，這是要做到高效培訓所難以逾越的兩個大坑，人固有“遺忘曲線”，721模型也代表著一個同樣殘酷的事實：傳統培訓下，個人的知識經驗獲取僅僅10%來源于培訓，傳統培訓方式最終只給學習者帶來10%的經驗成長。

可以說，AR技術的發展帶來了一個良好的契機，通過對現實進行畫面疊加增強的方式，AR帶來了一種編輯這個世界的可能，我們可以用雙眼看到全新的通過增強的世界。

而AR智能眼鏡，則不同于平板手機等設備，而是用雙眼通過眼鏡直接看到這個被增強的、可編輯的現實世界，目前，AR智能眼鏡是增強現實技術最佳的載體。

基于AR技術，0glass有一套獲得發明專利的解決方案，此解決方案由“實時指導、透明管理、個人教練、知識沉淀”四大模塊，解決了生產、管理、培訓、知識管理等四大問題和痛點。

如下圖所示：

本解決方案的核心在于，用AR技術和AR智能眼鏡，讓“信息技術和互聯網的觸角難以延伸到一線員工”這個久未解決的問題擁有很好的解決方案。

更進一步說，AR智能眼鏡是工業4.0落地的一種方式，工業4.0的核心生產資料一直是人，人作為主導者、管理者，必須進行升級，將人”物化"；而將人物化的最佳方式是具備大數據和人工智能技術的AR智能眼鏡。