作者文章归档：郭朝晖
公司年会让我讲讲大数据。我就顺便把大数据、互联网和智能化的关系一起讲了。写的时候，我发现这里至少涉及意义和方法两个层面的问题：意义层面谈的是潜力和可能性，让我们看得远一点、不偏离大方向；方法层面谈的是价值实现的具体做法，就是要如何处理好眼前的问题、让技术与价值统一起来。两个层面必须结合在一起，才能让我们既看得清远方的目标、有勇气不迷路，又迈得开脚下的步子、不要掉沟里。
下面，就从大数据开始讲起。
从意义层面讲，大数据的意义最终可以归结到一点：提升决策的水平和智能化程度。决策者可以是人、可以是机器、可以是人机协同。大数据为什么可以提高决策水平和智能化程度？因为大数据提升人类...
让机器代替人或动物的工作，是人类千万年的梦想。传说中，鲁班制作了会挑担子的木头人、诸葛亮造了会运粮食的木牛流马，都寄托着这样的愿望。千百年过去了，木头人和木牛流马都没有实现，但是人们有了汽车、或者、轮船、飞机，有了更好的运输工具。有人说，飞机模拟了飞鸟。的确，人类从飞鸟的原理，学到了很多飞行的知识。但是，人们并没有让飞机煽动翅膀。
总之，梦想可以实现得更好，但与梦想中的可能不一样。
过去很多精巧的工作，都依赖于能工巧匠的手艺。靠着手艺，才能做出最好的马车、最好的铁锅，需要很多复杂的经验和感知能力。但是，现代工业并没有让机器去直接模仿人的工作，而是发明了流水线：把一长串复杂...
有一家人，每日为衣食所困。为摆脱贫困，他们节衣缩食搞一项研究：成为亿万富翁之后应该如何生活？如果真有这样的事情，你一定会说：这家人是不是有病啊？然而，这类事情在中国的科技界却反复发生：
我们的科技相对落后，许多该技术产品和技术需要从国外获得，直接影响国家的竞争力。怎么办呢？要搞些科技专项来解决问题。这个思路看起来似乎是对的。但如果仔细去看，却觉得不对劲了：专项并不是要把技术或产品研制出来，而是把研究所谓“关键技术或方法”作为目标。
据我所知，高科技产品或技术，困难几乎都是系统性的。我们缺乏的，恰恰是系统性的设计能力。系统性的设计出来之后，才能真正有...
华为一直都是我非常敬重的企业。上周，发改委的朋友发给我一篇文章，谈到了华为研发管理IPD（集成产品开发）。依靠这套东西，华为的研发团队从“游击队”变成了“正规军”，战斗力大大加强。华为有今天的成就，IPD功不可没。
最近几年，强调“创新”声音多了，强调“学习”的却少了。在我看来，中国企业最欠缺的还是学习不够，尤其是对研发管理的学习不够。事实上，研发管理早就了我国企业创新活动的短板：研发管理水平低了，再多的投入都会打水漂。有些地方的研发管理，居然按工时要求研发人员，把研发人员当做计件制...
人性中，总有不安分的天性。在我看来，把这种“不安分”的天性转化为动力，成就了40年前的改革开放。
对于孩子的“调皮捣蛋”，我总是比较宽容。我觉得，这是孩子的天性。我出生在“十年动乱”时期。现在想来，“动乱”也是满足了有些人不安分的需求。我小时候最深的印象之一是开批判会：台上的“地富反坏右”挂着牌子挨批，下面的很多人却很兴奋、有似于现在的明星演唱会或足球赛。
那时，无论是什么政治风向，无论是“批邓”还是“批判四人帮&rd...
维纳讲过一个故事：有对老夫妻得到一个“法宝”，可以满足人的三个愿望。他们的第一个愿望是想得到200英镑。结果，第二天就有人敲门、送来了200英镑。老人问：为什么给自己200英镑？ 来人回答：“您的儿子在我们厂里打工。不幸被机器轧死了，这是抚恤金。”第二个愿望是让儿子回来。结果，儿子的幽灵绕着老两口的房子不停地哀嚎，直到精神崩溃。于是，第三个愿望就是：让儿子走开吧。维纳用这个故事告诫人们：满足愿望的同时，必须关注手段。否则可能会付出更大的代价。
我讲智能制造、技术创新、工业大数据这些课时，常常提到这个故事。很多企业常说：要智能制造、...
20多年前，有位德高望重的老教授发牢骚：国内什么东西都涨价，只有教授和垃圾贬值。最近我突然意识到：我们其实处于一个知识贬值的时代。
经济学上有个原理，叫做“合成悖论”：被少数人掌握的方法有效，多数人掌握后就不再有效。这其实就是知识贬值的重要原因。
建国之初，有家企业从苏联引进了PID控制器，没人知道怎么用。当时，我国过程控制先驱周春晖先生刚从美国回来，帮助解决了这个问题。那时，会用“PID”控制就是了不起的知识。但现在国内能搞PID控制的人数以百万计，这个知识就不值钱了。
知识贬值的另外一个原因就是国内外差距减少。
...我一直喜欢从经济学的角度去看创新。在我看来，我们国家是否到了科技产业大爆发的前夜，关键是经济可行性是否成熟了。所谓经济可行性成熟，指的是投资科技产业能够带来价值和经济的增长。
要理解这个观点，就要知道问题的反面：科技产业在经济上未必合适。事实上，只有当一个国家的经济发展到一定程度，科技产业才具有经济性。一般来说，如果能够通过购买获得技术，一般总比自主研发更加经济。而在购买之前，首先是经济水平发展到能够支撑购买这些技术。
从某种意义上说，一个国家的人均GDP大体反映了社会发展程度，也大体反映了人在单位时间创造的价值或人本身的“价格”。只有GDP高了，...
用数据分析生产过程的问题是很久之前就有的想法。统计过程控制（SPC）就是较为早期的系统性方法，套路很清楚、工人都会做。这个方法的思想是：当某些检测数据发生偏差时，可能意味着发生了需要人来关注的系统性问题。
但是，应用这个方法时一般要求数据是独立同分布的，否则就难以判断正常还是异常。然而，当产品、原料发生变化时，很多检测指标就不是独立同分布了。而且，SPC涉及的点太多时，也就容易失去关注焦点。
工业过程的数据挖掘或知识发现一般并不要求数据满足特定的数据条件，人们试图从繁杂的数据变化中找出规律性的东西。但是，由于没有对数据条件作出假设，这种方法能否奏效，具有很大的运气性、结果...
同事女儿的数学成绩过去一直很好，但突然降下来了。原来，小姑娘一直喜欢“口算”、做题速度很快。但过去做的是1、2位数，现在做的是3、4位数，口算就容易出错了。发现这个问题后，同事建议女儿列出竖式、规规矩矩地做笔算。于是，小姑娘的数学成绩马上又上去了。
这件事说明一个道理：对简单问题有效的方法，对复杂问题未必有效、甚至有害。由此我想到：中国科技界最常见的短板和误区，就是不懂得技术的复杂性以及复杂性对工作方法的影响。
科技界的很多人其实没做过真正复杂的技术工作：他们的潜意识中，以为能明白技术原理就懂得技术，而不知道从原理到实用之间的巨大差...