智能制造与工业互联网-企业数字化转型

青薇瓷

讲师简介

陈明

同济大学工业4.0学习工厂实验室主任 / 中德智能制造教育培训专家组中方首席专家

简介

智能制造与工业互联网 第一期 智能制造转型

讲义

一、数字化转型的误区

有的时候会大家会感觉好像我们在做数字化转型、工业互联网、智能制造把一个网架起来了，然后引入IP或者MES，是不是我们做了数字化转型，有的就在原来自动化的基础上，加入了一些数字化的环境来展示，然后数字化的可以通过虚拟的眼镜来指导一些装备工作，比如说生产一个产品的时候可以通过AR/VR眼镜的引导，一步一步按他的流程去做，这样做是不是就是我们说的数字化转型呢？也有一些企业可能感觉引入一套数据采集，离不开数据，数字化数据采集系统，把数据采集上来，有很多的数据，然后又用了很多的现代化的装备，比如说工业机器人，现在越来越智能的工业机器人，还有比如说数控机床带有自动功能等，是不是我们就感觉数字化转型就算是做了呢？

在数字化智能制造、工业互联网等大背景下，到底怎么转型，不是简单的单点的技术、单点的系统的应用，实际上更重要的是要把我们原来一直在做的精益生产、精益管理、质量管理，进行工业技术的体系化，能够把它支撑起来那才是我们说的数字化转型必须要做的。

像用了智能仓储，这个企业是不是就能提高物流周转率。其实我们在很多工厂、项目、调研中，也会看到现在仓储越来越智能，但由于没有对整个生产的物流进行总体分析，最后瓶颈出现在存量的地方，最后解决这个问题，只能用很多货架，把拿出来的东西放在货架上，根本就没有提高物流周转率，还有我们看到像设置的一些数字化系统、装备，在单点上肯定是提高了效率，但是从总体上看不见得。因为我们的系统必须要进行分析，整个生产线、长链的物流进行分析，要进行均衡化的生产，要看到哪里是瓶颈，就要解决瓶颈问题，那么这样有系统性的分析，以后你的装备才能发挥真正的作用，否则你的智能装备在这提高了，在其他环境还没有提高。

再一个产品市场普遍都检测，有很多的数字化智能装备检测，那是不是就能提高产品的质量呢，产品质量到最后检测是远远不够的，应该从源头，产品在制造的过程中，就要对产品进行检测，生产产品的一些装备，也要对它的性能、健康状态进行分析，只有健康状态良好的情况下，才能生产出符合我们要求的资料，所以要把它放在全过程当中来看，就可以看得出所有这些问题实际上都是一个系统的问题。

总结一下数字化转型误区：

1、重“战术”轻“战略”。像前面提到的都是属于战术上的问题。数字化更多要考虑转型，和企业的战略目标、长期目标紧密集合在一起。比如原来经营模式肯定就是产品，现在可能产品要变服务，而且服务所占的比例越来越高。产品个性化的需求大，可区分好眼前的收益和未来的发展，要看重数字化经济的投入产出比，最关键是要能把数字化信息化环境下新型能力建设起来，这是战略目标。新型的数字化战略目标，要从质量、生产、营销、研发、成本、服务整个结合一起。原来组织进行质量检验的能力，到后面是不是能够全面的质量检验，这期间质量产业链上的管理人员，整个质量在线的分析与转换的能力，这些都是质量的变化。同样在生产、营销、研发、成本、服务这块都有原来的传统的能力，要在数字化的环境下产生这几个方面的新型能力的建设，不要光看个体的发展，要想到整个生态系统，原来企业间的竞争，现在的竞争应该是生态圈跟生态圈的竞争。

2、有“系统”但不“系统”。现在的系统很多， 但是这些系统没有有机整合在一起，整合就需要跟业务流程紧密结合在一起，和管理机制结合在一起，才能够发挥更大的作用。还有，我们现在看到的把人机物料互联，互联后就有数据，这些数据有没有考虑支撑经营目标，如果有达到，那最后这些系统就为业务服务了。再来看现在系统集成，在很多企业各种各样的系统集成已经初步完成，但是对生态圈、产业链的宏观调控、协同共享能力还是不足，没有充分发挥互联网或者工业互联网的应用。

3、快“变化”慢“响应”。市场的需求变化是很快的，个性化的需求，对时间的响应速度很快，很多企业已经有不同的软件系统，但是软件系统都是比较庞大的、固化的，那要怎样更快响应市场的响应，往往由于它的流程在这过程中是比较固化，根本响应不了这样的速度。系统的目标既要能很快响应个性化的、多样化的需求变化，原来的系统架构肯定不行，所以现在微服务被提到，大家现在非常热衷于去做，技术在变，业务一样跟着调整，刚刚是系统要跟着业务走，所以要轻量化，微服务。还有是技术在变，本身也让我们在业务进行调整的时候，业务的流程可以简化。比如扫二维码，产品二维码、电子标签等，都可以使业务流程简化，要去考虑这些新技术怎么样简化流程，进一步要考虑组织架构应该也要发生变化，来响应变化。

4、强“物力”弱“智力”。数字化转型带来的是人力减少，但并不是没有人，还是需要人。工厂企业岗位的性质会发生很多变化，有的岗位会消失，有的岗位仍能保留，但可能技术内涵要发生变化。还有会产生一些新的岗位，这就是岗位需求的变化，企业要分析，在目前看很多企业都知道人才重要，但是真正的建设还不够。另外对现有的人要进行培训，就是持续发展，员工要跟着新技术走，要跟工业革命的步伐走。第三个是现在有这么多的数据，有这么多的经验，我们是不是能把它上升到知识，然后把这些知识财富发挥起来，能够把企业的很多经验存在企业的知识库里，能够重用。

二、数字化转型转什么

1、战略转型。

第一个是我们的战略目标、模式，我们是准备产品在整个全国和全球市场的占比到底是多少，企业到底是进入100强500强还是多少强，这就是战略目标。根据这个战略目标，就必须要把关注点放在产品研发创新这块，放置在智能制造新模式、由生产型制造向服务型制造转变的上来，这是非常重要的。目前很多企业已经在做这样的工作，有的企业把产品的创新放到企业认识上，通过各种的机制和平台来解决。还有很多企业在进行个性化的产品的研发、网络化系统制造、远程运维等等。

另外，一些集团型企业，下设有很多事业部，那么事业部内部本身要联动，各个事业部之间尽管业务有可能是完全不一样的，但是对集团来说，仍然要进行联动，因为对集团来说，也有业务的重点、先后。

再一个要形成系统的生态圈，能够关注生态圈，把上下游供应商、用户整个纳入到生态圈里，跟着生态圈共同成长，共同打赢市场。

2、机制转型

从我们讲的企业战略出发，对企业战略进行分解，通过SWOT进行分析。我重点要研究在数字化环境下它的新型能力，最后变成核心业务的目标。这些都是数据来驱动业务流程，驱动组织结构，最后由技术支撑。在实施层面，要进行策划、开发实施，还要进行评测，之后有改进措施，这样就形成了螺旋式上升。所有这些机制的改变，就对提质、降本增效、节能能够起到一个非常好的作用。

3、方法转型

在数字化技术，新一代信息技术支撑下，要在具体的方法上转型，比如从源头，强调要求需求/场景驱动、系统化、数字化与业务融合，也就是原来一直提的两化融合。源头就是客户定制，随着人民生活水平的提高，个性化定制的需求越来越大，拿到个性化客户定制后，马上就要对产品进行快速的配置，能够进行快速配置的一个基础是标准化、模块化和数字化，用户的需求是千差万别，但是我们配置的时候，用标准化和模块化解决，如果还不能解决的，就用三维数字化进行解决。接下来是设计和制造要协同，打通设计跟制造的壁垒，这是产品研发这条线。对生产来说也是这样的，生产要安全、可控、透明，能够进行管控，生产线要适应个性化客户定制，所以不仅仅生产线需要有柔性，还需要自主性，原来相对固定的生产线，要打破固定变成更加柔性、能够自主的动态生产线。

产品出来以后，接下来是运维等，最后整个形成。通过产品这条线能够形成产业的生态。

4、能力转型

很多企业这两年呼声越来越高，就是人才，需要对人才要进行培训，还需要把很多有经验的工程师的经验能够积累成知识资产，同时，要有很多系统满足科学决策、精准实施。

三、数字转型怎么转

1、数字化转型的内容

2015年德国联邦教研部发布的数字化转型，它称之为叫价格链条/网络数字化的路线图。由实施研究的路线图可以看得出来，有这几个部分

第一个是价值网络的横向集成。这里面包括新的商业模式、价值网络的架构、价值网络的自动化。第二个是贯穿全生命周期的工程。这就是针对主要是产品。第三个是生产系统的纵向集成与联网。这三个的就是我们说的三大集成。接下来是工作中新的社会性基础设施，以及不断开发的通用技术，就是支撑技术。在德国的路线图里一直布置到2035年，从2015年到2035五年，也就是说数字化转型是一个长期艰巨的任务，要有系统的思维来考虑这个问题。

2、三大集成

1)生产系统的纵向集成

现在下端的AT系统自动化系统，中间是OP系统，上端是IT系统，信息技术。对于企业来说就必须要打通从上到下的路径要打通，形成一个纵向集成。

具体看一看，对生产车间要做这样的打通，会是怎么样的情况。今天的生产线都是固定的生产线，自动化是数字化转型一个非常重要的基础，所谓的自动化就是少人，让机器、系统为人工作。举一个汽车总装案例，把它简化成四个工作站，其实每个工作站就是一条生产线。假如的第一个工作站把汽车的底盘装好了，第二个工作站把车装上，第三个把车轮等行驶系统装上，第四个工作站把座椅、内饰、仪器仪表装上，经过这四个工作站，车子就装完了，可以运出去了。

采取自动化的生产线非常大的优点是它每个工作站都非常专业，基本上用的都是专机，所以效率是很高。只要我们把它的生产节拍控制好，效率是很高。假如工作站二出现了问题，工作站三、四加工完了后，工作站二没法再提供车辆，工作站一做完以后，也送不到工作站二，也就说这个系统就死在那了，就要等别人把工作站二修完，才能够正常工作。实际上真正的生产线，生产是不能停顿的，他们往往在工作站一和工作站二之间，二和三，三和四之间都有一个缓冲区，储存了很多的零部件，当工作站二坏的时候工作站三还能够从缓冲区里面去拿，但要赶快修好工作站二。

从理论上来说，固定的生产线，当工作站坏掉，整个生产线都停顿了，就不是一个智能化的生产线。所有的汽车企业应该在自动化方面都是做的很好，在信息化也是做的很好，也就是两化融合做得很好的。但现在两化深度融合强调的是要广度和深度，深度方面，怎么样进行深度融合，才能使整条生产线智能，这是数字化转型需要考虑的。

接下来看明天的生产线，动态生产线，有工作站A\T\D\X\H\F\K，强调的是工作站A装完之后，可以做车身的工作站不止一个，可能是有T、H、X，生产系统动态地选择一个Workstation，比如现在选择的是H工作站，那就到H工作站进行工作，做完之后，下一步又是动态的选取，就不是固定的生产线。同样的车，型号预订全是一模一样的，走的生产线是不一样的。假如这个当中某一个工作站坏掉的话，生产是不会停顿的，只是原来一个小时比如生产100辆车的，现在可能只能是90辆车。

现在的环境大背景下所有的工作站都装了传感器、数据采集装置，对它进行了健康状态的分析，它的健康状态，我都能看得到。哪一个设备开始由健康状态开始走下坡路时，我们就可以在生产量不是很紧张的情况下，这个工作站就可以安排人为预先进行主动的保养，也不容易坏。

跟固定的生产线相比，固定的生产线车辆一上去后，就下不来了，一环扣一环，而在动态生产线每个都是动态的不是固定的。假如说某一个车子在工作站了，客户说要改某配置，车子马上就可以离开这个生产线，接下来系统动态分配一个到该工作站，给了非常大的灵活性。从数字化转型来说，跟我们的业务结合在一起，生产线就应该打破固定的生产线变成动态的生产线。

罗兰贝格曾做过一个比喻，以后的车间就应该是像一个跳舞的舞者，生产设备就像是女性版，被加工的零件变成产品，就相当于男性版，那如果要车铣刨磨，也就是你去动态找四个舞伴跳舞，跳完后你的任务就结束了。

他以此来体现生产线是动态的生产线，但实际上我曾提过说车间生产线更好的比喻，应该是农贸市场，舞者都是同时在换舞伴，菜市场不是，走了这个摊位到另一个摊位，以后加工的任务就像今天要采购的商品列表，大白菜肉鱼就是车铣刨磨。拿着这个列表就去摊位，每次选择摊位都是动态的，跟生产的动态调度是一样的，看这个摊位卖的质量好、价格便宜、没人排队，你肯定就去买，动态选择了后，把采购任务完成了，你就买完了，那么生产就做完了。

但讲是这么简单，真正摊位布置倒是科学问题，这就是生产的系统的纵向集成，所以数字化转型要跟业务紧密结合在一起。

2）价值网络的横向集成

把不同的供应商、上下游企业一起纳入，形成一个价值网，那我在选择用户、供应商进入的时候，也是有原则的，都一定的打分规则，提供的产品质量高、价格便宜、服务好、财务状态又很好等因素，有个打分表，排出供应商一二三..，把这些全部弄到系统中，形成一个价值网络，让不同的价值网里的用户去订订单，价值网络是形成上下游的，所以很多的细节，在这个价值网络里面是有一定程度是公开的，那这样才能形成信息的互相共享，各个企业在价值网里可以形成一定的商业的新模式。

国内外很多企业已经做了很多的尝试，比如实时的动态供应链，库存在主机厂还是供应商，都是在研究的话题。还有价值网络供应商服务商要制定标准，要有培训，分解管理，像德国的宝马跟大众的企业它有一系列的数字化标准化的管理，那能够实现公司TPM和APS。在整个价值网络中大家能够共赢，如果价值网络形成了，供应链就能够很快的响应。我经常会举个例子，汽车主机厂，我订的汽车轮胎，是非洲的某个岛国来给我供应的，现在那政变了，那怎么办，在你的价值网络里，轮胎供应商很多，本来轮胎就不会只有一家，那这时因为在价值网络里面，你完全就可以知道第二、三、四、五家的产能怎么样，为你很快的形成新的供应链，体现智能的程度。在这次疫情中，大家明显感觉到供应链跟不上，所以很多做工业链的专家也对这个进行了分析，提出了我们需要的是在应急的情况下，供应链跟不上。

3）贯穿产品全生命周期的价值链

我举个例子，我现在要订车，按照以往的做法，是到汽车的4S店去看，网上也会去查，去比较性能，最后选定了某种的配置，然后下订单。这些4S店所能给我的，也无非就是价格上一定程度的浮动，可能会更多的提供一些服务。那数字化转型，就要考虑在网上提车，如果订大众的车，就要在大众的主页上下载一个订车的APP，那就可以进行选择配置。

数字化转型还应该能够支持个性化的定制，可以把个性化的要求以文字形式输入到订单里，或者找一些人给做专门的设计，比如说座椅，现在的座椅其实都符合人体工程，但是可能我身高很高或很矮，那么这个座椅是平均身高人员的，不适合我，可能要订适合我的体型，我去找个人设计，把图纸可以输进去。

企业拿到订单后，首先技术部门进行可行性分析，接下来价格部门定价，然后这时就告诉你要不要，假如说接受了这个订单，付了首付。可以看到整个的生产过程，只要你愿意、有wifi、有时间，就能做到。

讲到这儿我就想到用户体验。大众透明工厂，当底盘和车身结合的时候，会给你发出邀请，你既可以到厂里来，也可以待在家里，按动按钮，底盘跟车身才结合在一起，据说这个场面非常浪漫，因为他给该活动取了名字叫婚礼，当底盘的车身集合，也就是这两者的一个婚礼。

如果我们在网上，有WiFi、时间，就可以看到我的车子的生产过程，会非常欣喜地发现发动机跟变速器组装在一起了，驱动器也装上了。对有些人来说可能这样的用户体验，不是很体贴，但很多的汽车发烧友有自己个性化需求的汽车，很关注车子到底是什么样。那如果车子不如你想象的那样，原来感觉这样的配置、颜色搭配，整个车的颜色搭配感觉很好的，一看发现好像不是这样，你可以随时叫停。

这也是工业互联网提供给我们的一个非常强大的力量。所以这个产品只要不出产，你要想修改都还来得及。汽车生产其实就像在裁缝店订做衣服一样，当你发现这个纽扣钉在你的西装上，你感觉不是很搭配的时候，你可以跟师傅说我再考虑一下，就可以重生产线上把你的车拿下来，就像把衣服拿下来一样，等到你想完了之后可以再上线。固定生产线就不能支撑建这种情况，上去你就下不来了。动态的生产线出来就出来，它接下来还照样运行，整个系统来支撑的，可以随叫随停。

再来看用户个性化的服务。你拿完车子回家后，这车联在网上，那么用户开车的习性，去4S店保养的习性，都会进行分析。尤其是对开车的菜鸟，是最常用的，它会提醒你，你在汽车驾驶时，刹车用的太多或者用得太猛都会提醒。对于提供新的保养服务，也会根据人群，有的人对保养特别热衷的，也就能提供精准的服务。

再有，车子开在外面，当仪表盘灯亮的时候又记住，一种是黄灯亮就是提醒警告，告诉你机油要换/雨刷漏水等信号，红灯亮是出现故障了。

对于现在连在网上的汽车，汽车生产厂家早已把一些非常重要的部件装上了数据采集装置，中国很多企业已经在做，这些数据采集到服务器上，有专业的软件对它的健康状态进行分析，大家都知道汽车在刚开始开的时候是一个磨合期，磨合期过完之后，汽车性能非常好，过了很长时间后性能往下走了，那这时，系统就会捕捉到这些信息，当感觉汽车接下来有可能出现问题，会在红灯亮前预先提醒什么部件可能会发生健康问题，那用户有足够的时间去预约时间进行检查。

可以看出贯穿—产品全生命周期的价值链整个打通了，数字化转型要支撑业务流程。

2、技术

支撑刚刚讲的三大业务流程，在技术上有很多的呈现方式。重点的部分今天提一下，后面都有专门课程的来讲解。

第一个CPS，CPS最早提出来的是1992年美国NASA提出来的。到了2013年德国再次把CPS用到生产企业的数字化转型。国内把CPS分成了三个等级，硬件+软件组成的单元级，硬件+软件+网络组成的系统级，硬件+软件+网络+平台的系统之系统级（SoS），一般的装备上就是单元级，形成一个生产线这就是系统级，工业4.0是SoS，是因为平台下面已经有众多的系统。

回到工业企业的数字化转型，CPS用在城市交通/智慧城市/智慧地球都可以得到广泛应用。对生产、工业数字化转型来说，用CPS需要把原来经典的自动化金字塔结构打破，变成现在的网状结构。金字塔结构跟网状结构的区别，从上往下是，企业层、处理层、控制层、现场层，现场就是各个装备，但由于不是CPS，而是原来经典的系统，所以现场层的装备都没联网，很多企业跟上面的IT\OT也没有联网。

CPS是希望下面的装备根据需要互相联网，另外上面的大型的不同APP软件也应该要联网，不应该采取原来的大而全的非常重的系统，网状结构系统的响应就很快了，可以用来支撑生产车间，每个车间的工位都互相联网，上面的软件也互相联网，这就是车间的CPS。

把它放在横向集成里，整个生态圈，去中心化的网状结构，把整个产品的产业链互联起来也是CPS的结构，所以关键的核心是变成网状结构，大家之间能够互相通讯。大家可以想一想，在金字塔信息的传递从下到上，而在网状结构是可以跳的，根据需要的路径可以优化、跳过的，缩短了信息传递的时间。

数字孪生最早是在航天器的研发和运营中，依赖数字化技术。比如在研发中，原来都要物理样机进行实验、分析，现在就可以用数字样机来进行分析。在运营中，航天器已经发射了，需要对航天器进行监控，要采集数据，数据最后也到数字孪生里，要跟物理的航天器同步，状态、速度、仰角等要一致同步。

存在现实的空间和虚拟的空间，现实的空间在运行时，它的数据要什么样要传递到虚拟的空间，又可以反作用于调整现实的空间。在航天领域，以前很多都是物理孪生，还不能完全称为孪生，数字孪生的优点显然是非常明显的。

后面有专门的工业软件主题，会给大家详细介绍。从整个智能制造数字化转型系统支撑来说，数字孪生有几个部分：

第一个是产品的数字孪生，产品数字化设计、仿真和验证，包括机械、多重物理量、电子和软件管理等方面。

第二个是生产数字孪生，虚拟生产，生产的数字化规划、仿真、预测和优化，包括PLC代码生成和虚拟调试。

第三个是运营数字孪生，有真实生产，通过全集成自动化系统和MES，实现高效和安全生产，最后有真实产品。

真实的产品跟前面产品的数字孪生是一对，真实生产跟虚拟生产也是有数字孪生。它们之间互相依赖，所以都有重叠，我们希望是要做到通过开放式的物联网操作系统，能够让它们串起来，能够获得性能的改善，能够持续的改进。

刚刚讲的技术只是其中之一，还有其他的技术，如移动通讯5G，考虑5G能在工业中使用面，工业大数据、生产大数据怎么运用，还有新一代的人工智能，新一代的人工智能改变原来人工智能的方式，学习功能对智能系统会产生大的影响，这些都是一些支撑技术。

3、数字化转型规划

从目前国内进行数字化转型实施，比如智能制造的项目实施，有的企业没有很好的前期的数字化的规划，智能制造涉及的面很广，涉及到企业，从企业内部来说，就涉及到销售研发、生产制造、维护等都会贯穿到。那如果放开生态圈，那就更加不得了了，所以就必须要进行规划。

首先需要对现状进行分析，一般来说给相关的部门进行调研，要打分，分析瓶颈，然后目标、前景是什么，再确定每一步怎么走，最怕的是有很多企业在实施的时候，没有做更好的规划，都是在点上，就是前面讲的数字化转型误区，是单个的子系统没有形成一个强有力的整体，是有系统不系统的状态。那如果说有了信息化系统，就知道现在的系统跟未来要做的之间是什么样的关系，比较容易将来能够集成在一起，数据能够打通，最终能够为企业的业务目标做支撑，所以数字化转型做规划是非常重要的。

4、智能制造的人才培养

现在智能制造人才奇缺，原因是已经打破了原来我们在学习的时候，以专业学科这条主线为背景。现在强调的是不同的学科、不同的专业交叉，智能制造就从工科的角度来说，涉及的有机、电、控制、软件、通讯等领域，非常交叉。

德国TUV莱茵机械工程协会以及中国机械工业职业技能鉴定指导中心都在做智能制造人才的评价、标准以及相关的培训。

有课程的培训认证体系，比如德国就分得比较细，分成了关键技术级、设备级、子系统级及、系统级，所有这些对现有的在职的人员可以进行人才的转岗或者更适应原来的岗位。

四、数字化转型之路径

跟刚刚的规划有相同之处，不同的行业在数字化转型中会有不同的路径。同样的行业不同企业的基础不一样，所实施的路径也是不一样的。

举一个例子，大的企业已经在做一个集团企业，已经在做数字化转型，有很多下面的工厂已经在做智能制造的试点示范、智能工厂。从集团的层面必须要有数字化转型，他们深刻认识到，在这转型过程中，可以请外部专家进行咨询、出方案，但最终要能够可持续发展，能够把专家咨询的东西落实到实处的还是要自己，所以他们还有人才培训，共同在做。

这只是其中的一个方案。讲路径或规划都是几年一个规划，国内是五年计划，很多企业有的是五年，有的是三年计划，在这过程中，企业所有做数字化转型都要跟企业最终的战略目标吻合，数字化转型是企业战略目标下的一个指表，通过数字化的手段、新一代信息手段来支撑这些目标、融合业务流程。

五、问答环节

Q：陈教授好，以前经常听你讲解智能制造相关知识，我有个问题想向你请教我理解的智能制造的是无论工厂有很多企业号称智能制造，但是据我所看见的这些智能制造企业车间的也还是有很多人，请教授说明一下。

A：其实智能制造或者数字化转型，我们讲的数字化工厂、智能工厂也好，不是无人工厂，回顾一下德国把数字化转型重新划分了一下，用工业革命四次工业革命表述，第一次工业革命1.0、2.0、3.0，3.0是自动化，自动化就是机器来为我们工作，假如自动化百分之百，就意味着不需要人的，也就是说无人工厂，这只是3.0，还不应该是4.0。4.0阶段就是现在这个阶段更强调人跟系统联机协作，人擅长的事情跟系统/机器擅长的事情不一样，比如说系统具有非常大的储存功能，我们人大脑记不了那么多东西。它具有很快的运算能力，那我们人大概也做不了，机器人可以24小时不休息，也没有任何的情感情绪在里面，精准工作，我们人做不到。但是当系统出现问题的时候往往人可以凭经验去处理很多问题，你说人脑子里到底是用什么算法，很难追踪。现在强调的是人擅长的事情人做，机器擅长的事情机器做。