当前，智能生产早已沦为中国生产强国战略的主攻方向，国内早已辈出一批智能生产的“样板企业”。智能生产的本质到底是什么？第四次工业革命或许特别强调数字与物理世界的融合。智能生产是第四次工业革命在生产领域的主要反映，那么，数字与物理世界的融合是智能生产的本质吗？非也，融合不过是现象而已。
经过第二和第三次工业革命，人们对工程中确定性问题的了解与掌控已趋成熟期。生产中无论是牵涉到效率、质量、成本，还是绿色、服务等，都不存在大量的不确定性。
此外，生产中还有很多问题所谓模式的，如一个工厂或车间的节约能源问题，不仅无法用数学模型叙述，而且没相同模式。对于企图明晰了解乃至匹敌生产过程的人类而言，非模式、不确定性问题是仅次于的后遗症。
系统中究竟有多少因素互相关联，又相互影响到何种程度？幸运地的是大数据、人工智能等技术为人类打开了更进一步了解和匹敌客观世界非模式和不确定性的大门。因此，智能生产的本质和真谛是利用先进设备技术（如数字化、网络化、大数据、人工智能等）了解和掌控生产系统中的不确定性问题以超过更高目标。日本早期的智能生产计划之所以并未获得显著效果，难道与当时缺少应付此类问题的技术（如大数据、人工智能）有关。
不确定性问题有两大类。一是客观不确定性，如加工过程中质量的不确定性，产品运营性能中展现出出有的不确定性等。
二是主观不确定性，或曰了解不确定性，主要指生产系统中原本确定性问题，没能数字化而造成人对其了解的不确定性，如企业中各种活动、过程的决定，本来就是确定性的，但因为牵涉到的人过于多，且再次发生时间各异，若无类似手段，于人的了解而言纷乱如麻。此即人的主观不确定性或了解不确定性。
为何把主观不确定性也视作生产系统的不确定性？因为生产系统中也应当还包括涉及的人。企业实行智能生产的关键是什么？关键问题大自然不少，此处仅有呈交人们注目最基础、却仍未引发广泛推崇的问题——数据与网络。无论是客观不确定性还是主观不确定性，有了适当的数据就有了了解不确定性的基础。分析加工过程中方方面面的数据，有可能使人确切地找到原本意识将近的影响加工质量的因素；掌控企业各种活动的涉及数据，方能减少了解的不确定性，而且能使新的活动更加有序、使适当的决策更加合理。
至于非模式的场景，更加必须利用数据分析。意欲获取数据就必须网络。网络首先指收集生产过程中的物理量（如在设备固定式传感器），分析这些数据就有可能更加深刻印象地了解其不确定性，并有可能找到看上去牵涉到的某些物理量之间不存在的某种关联。
网络大自然也应当还包括由人要求的各种活动之间的涉及数据相连，其前提是涉及的活动一定要数据化。网络的概念无法仅限于企业内部。
要有“企业生态系统”的意识，即是说道“系统”的观念无法局限在企业内部。供应商、客户等构成企业的生态系统，企业生态系统中的成员不应不存在某些数据的网络和共享。现在就有“数字供应链”的概念，即企业之间不仅是物料的供需，还不存在数据的供需。一个好的企业生态系统中应当包括“数字生态系统”，或曰企业生态系统中要特别强调数据网络。
网络的意识甚至促成企业家和工程师们新的定义行业的边界、产品的功能边界。如做到智能彩灯的企业必须考虑到灯与娱乐设备之间的数据相连，汽车业必须考虑到汽车与智慧城市之间的数据网络。人机智能时代正在来临，智能生产未来的发展将如何？当前，比较更容易推断的是，“科学知识工程”将充分发挥更加大的起到，工程师的大部分脑力工作有可能被智能系统代替；虚拟空间与现实空间的界限将更加模糊不清，增强现实（AR）、混合现实（MR）技术将在更加多的场景获得应用于。
无法推断的是，在生产系统更加“智能”的时候，人的起到将如何定位和充分发挥。回应，我们不能随着时间的流逝，在实践中探索答案。什么是智能生产的最佳路径？这是政府、企业家以及研发人员要尤其推崇和思维的问题。当下热火朝天的“机器换人”“百万工业企业上云，实行百万工业 APP”等都在展开这方面的探寻和实践中。
最后的答案是什么？现在还不得而知，但有一点是可以认同的，智能生产必需倚赖众多基础的智能技术与工具，如传感器、物联网、智能数控系统、大数据分析工具、智能软件等，在这些领域中构建重大突破、攻占制高点是建设智能生产强国的前提。我们要时刻精神状态地认识到这一点。
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