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摘 要：我国已经出台的“智能制造科技发展‘十二五’专项规划”中明确表示要大力发展智能制造技术。但是我国智能制造产业中还有丞待解决的问题存在。本文立足自组织方法论，试着对智能制造系统加以定性的分析，旨在厘清智能制造未来发展的路径，指出解决当下困境的方法，并在此基础上为政府提供相关的政策建议。
关键词：智能制造；自组织；复杂性
中图分类号：C94 文献标识码：A 文章编号： 2095-7866 （2016） 05-577-08工业经济论坛 URL： http//.cn DOI： 10.11970/j.issn.2095-7866.2016.05.014
Abstract： China has promulgated the "Intelligent Manufacturing Technology Development "second five" Plan" made it clear that we should vigorously develop intelligent manufacturing technology. But also of intelligent manufacturing industry pain points exist. In this paper， based on the methodology of self-organization， and try to analyze qualitative intelligent manufacturing systems， intelligent manufacturing aims to clarify the future development path， and on this basis to provide relevant policy advice to governments.
Key words： Intelligent Manufacturing； Self-organization； Complexity
引言
制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。十八世纪中叶开启文明以来世界强国的兴衰和中华民族的奋斗史都证明没有强大的制造业就没有国家和民族的强盛[1]。在全球制造业升级转型的今天，业界一直在思考制造的未来是什么？面对原材料价格和人力成本的上涨、同业竞争的加剧、贸易壁垒和关税的增加、人民币不断升值等挑战，从制造向“智能”转型成为中国传统制造业扭亏转盈、实现脱胎换骨的关键[2]。
一、传统研究方法的问题
根据系统论观点，智能制造系统是物质、能量、信息充分开放的信息处理系统，这个系统有着复杂性、开放性、非线性等特征。与此同时，智能制造技术也是多个学科互相交汇而形成的一门综合技术，其子要素众多且十分庞杂。这就对传统的研究方法提出了很高的挑战，以系统科学的方法论对智能制造系统加以分析，能够动态的还原要素之间的相互关系和系统内部的动力机制，这将为解决我国从传统制造走向智能制造的过程中可能面临的问题提供解决的新路径。
（一）传统制造业的痛点
2012年我国制造业主营业务收入占全国工业主营业务收入的86.7%，工业制成品出口占全国货物出口总量的95.09%，我国制造业增加值为20792.62亿美元，在全球制造业中占比20%，与美国相当，已经成为名副其实的制造大国[3]（见图1）。
但是，进一步分析制造业综合指数能够得出值得思索的结论：那就是中国制造业大而不强（见表1-1、1-2）。在下图中可以看出在与第一、第二方阵国家的差距主要是全员劳动生产力低、增加值率低、创新能力薄弱、知名品牌缺乏。归结起来，传统制造业所面临的问题需要在三个方面有所突破：首先，如何能够实现信息化和工业化两化融合程度进一步提高；其次，如何更有效的提高系統内外要素之间的协同创新效果；第三，如何能够在制造业飞速发展的同时提高该系统与环境的友好性[4]。
（二）传统研究方法的缺陷
围绕如何能够解决好中国制造当前面临的难题并顺利带领中国制造步入既大又强成为学界主要关注的热点。学者立足于不同的方法论纷纷对智能制造产业的发展进行分析，但是到目前为止，这些方法论对解决中国制造业转型所面临的一系列问题并没有切实可行的方案。究其原因，在于传统方法论大多立足于某一个方面对产业加以分析。但智能制造本身又是一个复杂的系统（它由智能机器和人类专家共同组成，这个系统能够进行包括分析、推理、判断、构思和决策在内的一系列智能活动。）而它的复杂度和开放度又对分析、研究、指导该系统发展的方法论都提出了挑战。以往分析方法对以下问题的解释力比较弱：首先，从传统制造走向智能制造的必然性问题，为什么制造业走向智能化的转型是不可避免的，它的必然性在哪里；其次，智能制造系统是一个复杂的开放巨系统，在这个子要素众多的系统中，各参量之间的相互作用关系是怎样的；再次，推动智能制造替代传统制造的动力是什么，机制机理又是怎样的；最后，在这个复巨系统中，政府的角色又是怎样的。以上问题的逻辑关系是一脉相承的，任何一个问题没有被解释清楚都可能导致整个逻辑链条的断裂，因此以上问题是研究智能制造不得不首先厘清的关键和核心，只有将这些问题解释清楚，才能够在实践层面真正对智能制造进行有效的指导，并进而在政府和产业层面形成有效分工的良性循环。
二、从协同学角度看智能制造系统的技术演进
（一）自组织和他组织
根据哈肯，“如果一个体系在获得空间的、时间的或功能的结构过程中，没有外界的特定性干涉，我们便说该体系是自组织的。”在哈肯的语境中，“特定性”一词是指，那种结构或功能并非外界强加给体系的，而且外界是以非特定的方式作用于该体系的[5]。 这里的组织“一词”当作动词，既指事物朝向空间、时间或功能上的有序结构的演化过程。也就是说，自组织过程是一个朝向结构和有序程度增强的方向演化的过程。自组织的过程包含三类：首先，由非组织到组织的过程演化；其次，由组织程度低到组织程度高的过程演化；最后，在相同组织层次上有简单到复杂的过程演化。自组织的过程是自然界和社会长期演化选择和形成的非常优化的进化方式[6]（见表3）。
（二）传统制造系统：“他组织”
就传统制造系统而言，它的目标是最大限度的实现人对机器的操控——既通过人对机器系统的特定性干预，使其在一种线性的模式下实现操作的可控性和精准性。因此，传统制造系统开发和判评标准则是围绕机器的可操作性展开。根据自组织理论，系统的演化源于非线性作用和系统内部的非对称性破缺引起的分叉、涨落，而线性干预，则排除了演化过程中所必须的涨落和分叉，换言之，涨落和分叉是刺激系统进化至关重要的过程，它们为系统的发展演化提供了多种可能性。（见下面混沌理论方程）
Xt+1=KXt（1+Xt）
这个方程描述的是动态系统中，一段时间后某个量的变化结果（Xt+1），与其现在的状态（Xt）有关。其中，k是特定的常数，对于K已确定的情况下，初始值X不同，事件的发展也大为不同。相信蝴蝶效应大家都很了解，这就是混沌理论的一种表现。而自组织系统的主要动力之一就是系统内部的涨落和分叉所引起的突变。在传统的以人为特定干预为运行机理的传统装备制造系统，系统会因为涨落和分叉的缺失不断走向封闭，无法实现进化。这样，这个封闭的、在外界特定干预下运行的系统则迫切的面临走向一种更为优化的组织方式。
（三）从“他组织”走向“自组织”
智能制造是通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉与机器人控制等来对制造技术的技能与专家知识进行模拟，使智能机器在没有人工干预情况下进行生产。智能制造系统就是要把人的智力活动变为制造机器的智能活动过程中有关的全部要素的集成。智能制造系统的物理基础是智能机器，它包括各种程序的智能加工机床，工具等。与此同时，将这些机器进行有机链接的软件部分也是智能制造系统不可获取的子集[7]。人的特定性干预作用在智能制造系统被无限弱化，在逐渐摆脱这种人为干预的同时（是否有特定性干预作用是自组织与他组织的分水岭），这个系统得以从他组织逐渐向自组织过渡。在这个过程中，作用机理逐渐从线性走向非线性，导致系统逐渐演化的涨落和分叉得以出现。整个系统从封闭逐渐走向开放。在这个过程中，从小处着眼，系统开始尝试着实现自我纠错，根据外界物质、能量和信息的反馈逐步自适应；从长远着眼，系统会在近似摆脱外界特定干预的情况下像其他自组织系统那样走向自有序、自演化、自创生。
与此同时，最新科学进展也显示，智能制造系统将以部分取代制造中人的脑力为研究目标，它而不再仅起“辅助和支持”的作用，在一定范围它还需要能独立地适应周围环境，开展工作[9]。科学家表示这种独立的适应周围的环境还仅仅是智能制造系统发展目标的第一步，而最终目标则是为了能够通过对外部信息的感知和采集从而实现对环境变化的自主决策（见图3）。这就和我们文中提出的自组织、自演化的能力是完全一致的。
三、案例：从智能汽车产业看自组织对我国智能制造的启示
智能汽车近年来发展迅速，已经与国家经济发展和社会民生最为密切的产业之一，也是制造业未来走向智能化的关键领域。我们以智能汽车产业为案例，尝试应用自组织方法对该产业进行特定的案例分析。
（一）传统汽车时代的自组织
根据传统汽车的功能和构造，通常将其技术分为四大系统：传动系统、制动系统、行走系统和转向系统。近年来，为使人对汽车的操控性达到极致，四大系统相关技术均取得了突飞猛进的发展，有关这四个系统的核心技术可以被近似的看作是围绕人对汽车的操控性能展开。可以说传统汽车始终被定义成人类生理功能的延伸。虽然传统汽车也配置一些辅助驾驶功能，但配置有良好用户体验的车载系统由于成本因素主要安装于高端车型[11]。
在传统汽车系统，其技术开发的目标是围绕人对汽车的驾驶展開，很多新的技术也是围绕如何能够让一辆汽驰在硬件功能的提升下为人类提供更快的速度和更多的舒适感。在这一时期内，几乎全部的技术研发都在以人为主实现对车辆的操控。例如，在有关事故安全问题的技术考量过程中，更多的设计还是围绕人在危机状态下对车所做的反应，而这种设计虽然对解决安全问题有一定帮助并囿于人类自身的生理条件，则无法从根本解决实际的问题。
（二）智能汽车产业的自主进化
而当代新近兴起的智能网联汽车则被定义为，搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与人、车、路、后台等智能信息的交换共享，具备复杂的环境感知、智能决策、协同控制和执行等功能，可实现安全、舒适、节能、高效行驶，并最终可替代人来操作（无人驾驶）的新一代汽车。从专家给出的定义不难总结，智能网连汽车的核心技术体系包括智能传感器系统、智能计算系统和网络，而这三个系统的核心技术也是智能汽车逐渐向自动驾驶过渡。在这个过程中，智能传感系统是汽车计算机系统的输入装置系统，它能把汽车运行中各种工况信息转化为电讯号传给计算机；车载智能计算系统可以把智能传感系统发来的海量数据进行复杂处理，帮助自动驾驶系统对异常路况作出快速反应；车载网络通常指车载GPS系统，主要是通过硬件和软件做成GPS定位系统终端用于车辆定位。 立足于智能汽车的主要技术系统不难看出，传感系统负责采集外部丰富的信息，计算系统主要实现对信息的自动的有序处理，最后，车载GPS像一张蛛网一样将路况、车辆、行人等一切所需的汽车外部环境进行有机连接，实现车辆与人、其他车、路况与云端的智能信息交互。这三个智能汽车技术系统中的慢变量诠释了其技术路线早已重新定位，它超越了延长生理机能的功能汽车，将原有的人与车之间的交互纳入到车与车交互的自组织自演化一张更为庞大的网络中去[11]。
当代智能汽车各类技术的发展，显示了汽车产业逐步由人对汽车的操控向汽车在有关道路和行进的自我操控过渡的过程，是智能汽车产业自组织、自演化的生动场景。这种技术的演进也体现着当代智能业制造化的过程中的总体趋势。
四、从自组织角度看政府在智能制造产业转型中的角色
（一）政府的角色分析
智能制造系统是一个独立的自组织结构，它的开放性决定了它将持续不断的与外部环境保持物质、能量和信息的交换，作为重要外部环境构成要素的政府正是通过这种物质、能量和信息的持续交换将其影响作用于系统。 根据自组织理论，外部环境是一种对系统的约束，它为系统规定了其范围、边界和自由度。例如在一些物理系统中，如果对系统持续加热，不同形状的容器将呈现出不同的流体运动形式。这就是外部环境对系统作用的重要体现。
智能制造系统是内部要素众多的巨系统，要素之间的关系呈现非常复杂的非线性关系，时常出现涨落和分叉。因此，对这样一个复杂巨系统进行特定干预的效果不会十分理想。政府作为智能制造系统的重要外部环境塑造者，则主要通过对影响和改变环境作用于系统内部的自组织作用[12]。
（二）政策建议
综上所述，政府的作用可以通过对政策或者法规的调整来体现。在政府制定政策的过程要以自组织作用的既定方向和内部动力机理作为主要依据。如果对政策的制定与自组织发展的规律相背离，那么无论政府投入多么巨大的人力、物理都不会取得显著的效果。新政策的出台可以起到加速或减缓自组织系统演化的速度，与此同时，实现对自组织过程的调节和改善。
參考文献
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