工業 4.0 概述
以前的人們在設想 2020 年的時候，總會加入很多帶有科幻色彩的智能設備，比如家中有機器人做好服務，道路上乃至天上都是自動駕駛的汽車和飛機，視聽娛樂的虛擬現實可以讓人沉浸其中等等。雖然在 COVID-19 疫情的沖擊下，這樣的生活在 2020 年不會到來，但以此為愿景的工業 4.0 卻并未停下腳步。
早在 2013 年，隨著互聯網和計算機技術的成熟與相關基礎設施的逐步完善，德國率先提出了工業 4.0 的概念，即利用信息物理融合系統（Cyber-Physical Systems）全方位改進人們生活的新一代革命。這一概念隨即被寫入多個國家的發展規劃，旨在用工業化與信息化結合的方法，在傳統工業技術和服務業的基礎上創造新的增長點。
工業 4.0 相關技術的發展和普及也如火如荼。軟件方面，增強現實技術可以帶來全新的視聽體驗，并且已經應用到了特殊職業（如警察、醫生）的培訓中；物聯網技術調用傳感器集群，實現對電器全方位的監控；工業網絡安全技術的進展，可以及時監控進而避免黑客對企業網絡的攻擊。硬件方面，3D 打印技術讓普通人也能快速制造任何設計；工業機器人的普及，會讓產品的制造更加標準和高效。
工業 4.0 的典型場景
數據以及與數據緊密結合的機器學習技術是工業 4.0 的核心。數據從傳感器中獲得，經過互聯網傳遞到云計算服務器，再用機器學習和人工智能算法進行分析，結果返回給服務終端或是工業機器人，完成整個工作流程。工業 4.0 的典型場景包括對用戶的了解、產品的制造、產品質量的監控、產品的分發物流以及用戶反饋，每一部分都有數據和機器學習的廣泛參與。
用戶畫像
現在很多手機和電腦的軟件已經在儲存并分析用戶數據，一些實體商店也會用射頻識別芯片（RFID）記錄用戶的喜好，并用推薦算法等方式來分析用戶數據，實現產品和內容的推薦和更新。而在工業 4.0 中，用戶數據會被全方位地記錄，比如用戶的使用頻率、偏好、方式、時段，記錄媒介從手機 App 到家用電器，從辦公用具到醫療器械。這些數據經過機器學習算法的分析，可以預測出多維度的分類標簽，每個用戶都會被多種標簽描述，進而實現越來越準確的用戶畫像。
制造過程
用戶畫像帶來非常直接的好處，即生產個性化的提升。類似當今用戶在互聯網上的瀏覽內容的個性化，在工業 4.0 時代，這些細化的用戶畫像會直接應用于產品制造過程，商家也會更容易地生產出符合用戶需求的個性化產品。一些個性化的產品可以根據用戶的數據預測而來，在無形中提供給用戶更多可能。
不只是對生產決策的影響，制造流程中不同步驟的控制也會在工業 4.0 的萬物互聯和工業機器人的幫助下實現全自動化。生產流程中的每個步驟都會綜合分析前面步驟的狀態和產品需求，及時做出微調。在這樣的智能工廠中，生產線的可控性和魯棒性得以提高，工人的參與也從重復勞動變成對機器人的監管。電動汽車公司特斯拉（Tesla）從公司成立之初就致力于建設智能工廠，不僅生產線的裝配由工業機器人完成，而且倉儲、物資管理、訂單與銷售環節都高度智能化，這讓這家汽車公司在全行業內科技含量和銷售額都一枝獨秀。
質量監控
除了對流程數據的分析和管控，機器學習與機器視覺技術的結合，可以自動完成大規模、高精確度的產品檢測，對于人眼難以分辨的復雜缺陷尤其有效。由著名人工智能科學家吳恩達（Andrew Ng）教授領銜的人工智能算法公司 Landing.AI 近期推出了基于人工智能和機器視覺的氣泡檢測裝置，用于檢測設備中的氣體泄漏。通過機器視覺系統，計算機可以十分精確地捕捉細小的氣泡，進而判斷氣體泄漏的位置。其識別的錯誤率遠低于工人肉眼識別的 30%平均錯誤率。再結合整個生產流程的數據，不僅可以快速定位到出問題的位置和生產線，而且大大降低了人工成本和識別錯誤率。
快速物流
生產過程的最后，還會為物流做出準備。工業機器人可以對產品進行自動打包，并在包裝上打印包括產品信息、郵寄地址等二維碼特異性的標識，為產品分發做準備。分發過程中，自動駕駛系統會發揮很大作用。預計在未來十至十五年內，以計算機視覺、機器學習、控制技術等為基礎的自動駕駛技術可以實現全面商用，這樣會使物流的傳遞更加簡單高效，而且可以顯著降低人力成本。電商巨頭阿里巴巴的首批智慧機器人倉庫已于 2017 年投入使用，其旗下的菜鳥物流已逐步實現刷臉取件、無人機派件等技術。2019 年末，菜鳥物流估值已達 2000 億人民幣，在未來物聯網和自動駕駛技術的加持下，未來的“包裹找人”替代“人找包裹”指日可待。
服務與反饋
在用戶端，產品的傳感系統上傳的數據可以被云端的機器學習算法分析，可以判斷使用數據是否存在異常，從而實現對產品工作性能的實時監管。而當用戶遇到使用問題時，訓練好的人工智能系統可以高效地處理文字聊天、接聽電話、視頻連線等任務，使問題得以迅速反饋并及時解決。2018 年發表的 BERT 模型已經在聊天機器人領域超越人類，相關的應用已經在互聯網巨頭（如微軟小冰、阿里小蜜、IBM Watson 等）以及新興 AI 公司的產品中（如第四范式、科大訊飛等）占有一席之地。
工業 4.0 的特點
從上述幾個應用中，工業 4.0 的特點得以展現，總結起來包含如下幾點：
集成與互聯
工業 3.0 下，通過互聯網這一媒介，世界范圍內的人與人之間得以快速連接。而在工業 4.0 中，各個硬件上都集成了傳感設備，使機器與機器間可以通訊。比如在印染行業中，由管理系統作為生產系統的中心，協調整個流水線上的母液配置、染料定位、自動滴液、水自動供給、打樣系統等，實現智能染色，極大地提高生產效率和產品的穩定性。再加上信息物理系統和云計算提供的機器學習引擎，可以真正實現萬物互聯，即人與人、人與機器、機器與機器、服務與服務的無縫連接。當“互聯”成為常態時，從生產到服務的各個步驟，即設備、生產線、工廠、服務等可以緊密聯系起來。
數據與數字化
在工業 4.0 中，信息化技術的引入使數據成為了工業生產的血液。這些數據包括生產和服務的方方面面，包括產品數據、設備數據、研發數據、供應鏈數據、運營數據、用戶數據等等。一方面，數據對于訓練和優化機器學習算法具有決定性的意義，另一方面在機器學習算法部署之后，算法也需要通過處理新產生的數據來控制生產流程。這意味著，生活和生產過程的各個方面要盡可能地實現數字化，即一切可以用合理的指標量化，否則就無法嵌入自動化系統。這要求數據科學家在設計流程的時候，充分考慮到現有的數據狀態，有意識地引導系統收集合適的數據，同時設計出合理的指標。
精細化與個性化
工業 4.0 中，由于數據流的要求會相對細致，因此生產中的各個模塊也會相應地越來越精細化。生產線上各個部分越來越模塊化和細節化，也就讓個性化的生產成為可能，能夠更好地反映和預測用戶的需求，使產品的“生產 - 銷售 - 反饋”循環進入良性發展。
工業 4.0 的機遇與挑戰
工業 4.0 帶來了很多新的機會。雖然整個生產過程可以集成為一體，但是數據流程中的工作量可能分攤給多個部門甚至多家公司。因此，小公司在整個流程上的單點突破也會越來越有價值。同樣一個智能設備，可以拆分出多種分類、分割、趨勢預測等模型，以及數據傳輸系統、數據采集設備、數據反饋系統等等多個模塊，每個模塊又可以嵌入其他生產流程，比如數據采集設備可以與其他精密儀器生產過程共享生產線。由此，不同的小公司可以依托于工業 4.0，用自己的強項嵌入市場的不同維度。
根據現狀預測，基礎設施的建設在未來幾年中將會是熱門產業。無論是從去年到今年中美兩國圍繞 5G 技術的摩擦，還是各個互聯網公司在近年來陸續建立的屬于自己的云計算平臺，都表明工業 4.0 中基礎設施對保障企業利潤和國家安全的重要意義。另外，數據也是另一種形式的基礎設施，擁有大量數據的互聯網巨頭將會占據更多的機會，但小公司也可以投身于尋找生產線中和生活中尚未被數據化的部分，這樣的機會在數據化不到位的行業（如傳統重工業）和數據尚未得到良好運用的行業（如醫療）尤為突出。
工業 4.0 對數據化和機器學習技術的需求，也是傳統大公司正在面臨的挑戰。現階段的大公司依賴的主要是大規模工業生產，那么把傳感系統、物聯網系統加入生產線需要投入相對多的成本。大公司還需要把機器學習技術引入到生產線和產品設計中，這需要人才的輸入和管理方式的革新。機器學習技術近年來熱門的現狀，使公司在決策時會陷入對“智能”的癡迷，這對決策者的辨析能力也提出了新的挑戰。
當工業 4.0 漸漸走入人們生活，很多現在還未知的新應用將逐漸成長起來。當物聯網真的可以進入千家萬戶時，當自動駕駛實現大規模部署時，人類將會從現在的大量重復勞動中解脫出來。那么在工業 4.0 的影響下，未來的職業是否會集中在計算機行業或者數據分析行業？人們是否有更多空余時間等待填補？人和人、人和機器的關系又會怎樣發展？我們即將進入 21 世紀的第三個十年，雖然這些問題人類還難以回答，但確定的是，工業 4.0 會是未來發展的一大主題。