序：
每一段记忆，都有一个密码。只要时间，地点，人物组合正确，无论尘封多久，那人那景都将在遗忘中重新拾起。
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**道鉴：
春秋轮换，新岁已临，谨向先生致以诚挚问候与谢意。
忆前年暮春，赤水河谷，研究院始立，聘名士，礼贤者，集众智，汇卓识，诸君为热情鼓呼，高谊厚爱，人铭记于心。
一年又八月以来，诸君以研究院为载体，开展决策咨询、推进课题研究、加强信息服务，多方助力事业勃兴。二 O 二 O ，岁在庚子，新冠肆虐，环球风云丕变。艰难之际，上下同心，强力抗疫，率先复工复产。先生与众专家不遗余力，数进真言，屡献良策，不计名利，令人感佩。
收官“十三五”，逆势登顶，另扩空间，添彩贵州“黄金十年”；展望“十四五”，俯身赛道，拟书新章，强力打造“世界五百强”。前番有赖君等襄助，未来更冀各位协力。
二 O 二一，既是二十一世纪二 O 年代之始，亦为新时代新“五年”开局之初。人必戮力奋进，继续立定百年基业，不断擦亮百年招牌，不负诸君厚望，不坠盛名。
赤水泱泱，溢香。与君厚谊，历久弥芳。值此辛丑新春将临之际，谨致谢忱，敬祝安康！
伴随着新一代信息通信技术的持续创新和渗透扩散，新一轮工业革命正在全球范围孕育兴起，制造业正迈向体系重构、动力变革、范式迁移的新阶段，加速向数字化、网络化、智能化方向延伸拓展，万物互联、数据驱动、软件定义、平台支撑、组织重构、智能主导正在构建制造业的新体系，它也成为了全球新一轮产业竞争的制高点。
制造业正迈向体系重构的新阶段。工业革命 300 多年来，从机械化、 电气化、自动化到智能化，技术变革是永恒的主题，在新一轮产业革命背 景下，以互联网、大数据、人工智能为代表的新一代信息通信技术与制造 业加快融合发展，正在全方位重构制造效率、成本、质量管控新体系，全 方位重塑制造业的生产主体、生产对象、生产工具和生产方式。第一， 谁来生产（Who）在变。生产主体从生产者向产消者（Prosumer）演进， 个性化定制模式的兴起让消费者全程参与到生产过程中。
第二，生产什么（What）在变。伴随着万物互联时代的到来，生产对象从功能产品向智能 互联产品演进，可动态感知并实时响应消费需求的无人驾驶、服务机器人 等智能化产品的商业化步伐不断加快。
第三，用何工具（Which）在变。信息技术革命使得工业社会传统的以能量转换为特征的工具被智能化工具 所驱动，形成了智能工具——具备对信息进行采集、传输、处理、执行的 工具。当前，数字化技术使劳动工具加速智能化，生产工具从传统的能量 转换工具向智能工具演进，3D 打印、数控机床、智能机器人等智能装备快速涌现。
第四，如何生产（How）在变。伴随着新一代信息技术的发展， 实体制造与虚拟制造加速融合，推动生产方式从传统制造的“试错法”到 基于数字仿真的“模拟择优法”转变，构建制造业快速迭代、持续优化、 数据驱动的新生产方式。第五，在哪生产（Where）在变。网络化协同制造、 分享制造等制造业新模式推动生产地点从集中化走向分散化，跨部门、跨 企业、跨地域的协同成为常态，尤其是分享制造的发展，构建起了检测、 加工、认证、配送等制造能力标准化封装、在线化交易的新体系，推动制造能力在全社会范围内进行协同。
制造业正迈向动力变革的新阶段。新一代信息通信技术尤其是大数据 技术的发展，驱动制造业迈向转型升级的新阶段——数据驱动的新阶段，可以从三个方面来理解。
第一，资源优化是目标。新一代信息通信技术与 制造业融合主要动力和核心目标，就是不断优化制造资源的配置效率，就 是要实现更好的质量、更低的成本、更快的交付、更高的满意度，就是要 提高制造业全要素生产率。
第二，数据流动是关键。新一代信息通信技术 是如何优化制造资源配置效率的？信息流是如何带动技术流、资金流、人 才流、物资流的？关键是数据流动，即能够把正确的数据在正确的时间以正确的方式传递给正确的人和机器，把数据转化为信息，把信息转化为知 识，把知识转化为决策，以应对和解决制造过程的复杂性和不确定性等问 题，提高制造资源的配置效率。
第三，工业软件是核心。数据如何转化为 信息，信息如何转化为知识，知识如何转化为决策，其背后都有赖于软件，软件本质上是人类隐性知识显性化的载体，是一套数据自动流动的规则体系，把数据转变为信息，把信息转变为知识，把知识转变为决策，不断优化资源的配置效率，全面提升全要素生产率，激发经济创新活力、发展潜力和转型动力，培育基于数据驱动的新动能。
制造业正迈向范式迁移的新阶段。制造范式指在一定时期、在特定技术条件下对制造业价值观、方法论、发展模式和运行规律的认识框架。新 一代信息通信技术和制造业的融合发展，正在带来范式的迁移，人类认识和改造世界的方法正从传统的理论推理、试验验证向模拟择优和大数据分析转变。
第一，理论推理法。以牛顿定律、爱因斯坦相对论为代表的理论 推理法是人类认识世界最根本的方法，该方法在 19 世纪末发展到极致，理 论推理法以“观察 + 抽象 + 数学”为关键要素，依赖于少数天才科学家， 具备严密的逻辑关系，是试验验证和模拟择优的基础。
第二，试验验证法。以爱迪生发明灯泡为代表的试验验证法在 16 世纪文艺复兴开始萌芽，20 世纪伴随着工业化进入鼎盛时期，试验验证以“假设 + 试验 + 归纳”为关 键要素，依赖于设备材料的高投入，试验过程大协作、长周期，验证结果 直观。
第三，模拟择优法。以波音 777 研发为代表的模拟择优法兴起于 20 世纪 80 年代，以“样本数据 + 机理模型”为关键要素，依赖于高质量机理 模型的支撑，投入少、周期短。和传统的“试错法”相比，依托基于模型 的产品定义（MBD）、全数字化样机、虚拟仿真技术等一系列模拟择优法 的新技术、新理念，可推动产品研发、验证、制造、服务业务在赛博空间 的快速迭代，实现更短的研发周期、更低的制造成本、更高的产品质量和 更好的客户体验。
第四，大数据分析。以 GE（通用电器公司）通过平台优 化风电设备性能为代表的大数据分析兴起于 21 世纪初，以“海量数据 + 大 数据分析模型”为关键要素，依赖于海量数据的获取，以及计算、存储资 源的低成本和高效利用，是一种基于数据驱动的价值创造范式。这主要是 因为，物联网、大数据、云计算等新一代信息技术正在建立一个廉价、快速、 高效的数据存储、计算和处理体系，新一代信息通信技术正推动人类进入一个全面感知、可靠传输、智能处理、精准决策的新时代，尤其是大数据 技术的应用，拓展了人类认识世界的视野，通过大数据分析技术可对不可 见世界和未知世界进行预测，进一步丰富了人类对客观世界的认识。
我们正在迎来一次新工业革命，在这场前所未有的大变革中，我们不只是旁观者、见证者，而是这场伟大实践的亲历者、参与者、实践者。20 世纪 80 年代国际社会提出智能制造的概念，伴随着新技术应用和实践探索，智能制造的内涵和外延在过往的 40 年一直在不断演变。2012年，国际社会提出的工业互联网日益成为各界关注的焦点，智能制造与工业互联网是面对制造转型升级需求，基于不同时代的技术体系、需求结构、竞争格局提出的解决方案，既有联系又有区别，从智能制造到工业互联网，是信息技术体系从传统架构向云架构的迁移，是制造资源从局部优化到全局优化 的演进，是业务协同从企业内部到产业链的扩展，是竞争模式从单一企业 竞争到生态体系竞争的升级，是产业分工从基于产品的分工到基于知识的 分工深化，但其内在逻辑是一致的——以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性
尾：
年轻，是一种优势，年龄其实未尝不是。其实一个东西是不是优势，不在于东西本身，比如金钱、时间、某种技能，而在于你怎么去驾驭它。 乾坤未定，你我皆黑马。
当我决定写下：知识星球时，花了一段时间去整理，图片，内容，系列，大纲，最后定位于13个篇章，希望在2021年这个春节能完成。算是对自己过往20年的IT职业生涯的一种回忆，自传，一种念想。