“工業4.0”是發軔于德國的概念，也是德國工業面向新一代信息技術革命，意欲持續創新領先，鞏固和增強德國經濟競爭力的國家戰略。其核心理念是通過工業互聯網和物聯網等技術手段，實現數字化信息與物理世界完全融合的信息物理系統，從而讓整個工業生產流程深度智能化。

“工業4.0”這個詞是德國人發明的，但“工業4.0”這條路，大家都要走。只不過同一條道路，表述各不相同，行動戰略也各具特色。德國要用智能工業把產品質量和生產流程優化到極致。美國強調“工業互聯網”，并且建立了相應的行業聯盟組織，期望發揮自己在信息科技和互聯網領域的領先優勢，顛覆傳統工業。日本則是把寶押在機器人上，期望以機器人來帶動尖端IT和尖端制造的全面突破。對比一下這三個主要工業強國最具代表性的新一代工業產品，我們就能夠對他們各自版本的“工業4.0”戰略有一個感性的認識：德國在努力把信息科技滲透到奔馳和寶馬的每一個零件中，美國創造出特斯拉電動車，創造基因抗癌藥物，而日本則在一代又一代推出擬人程度越來越高的機器人。

那么，作為全球規模第一的工業大國，中國版的“工業4.0”道路應該是怎樣的？毫無疑問，中國也要做好工業互聯網、智能制造、機器人這些“硬功夫”。這是本次工業革命的基本特征，我們決不能落后。但在另外一方面，也存在一個可能的傾向，就是僅僅把工業4.0看成生產線上的事，或者單純的是產品制造的事，而忽視了“軟”的方面。

大數據是中國工業重要的軟優勢。而事實上，中國工業產能總體過剩，技術卻比較落后，如果能夠“軟硬兼施”，有可能給中國工業的轉型換代一個一步到位的良機。用好我們的大數據資源，對中國版工業4.0意義重大。

首先，大數據能夠幫助工業、服務業門整合創新。中國是全世界工業門類最齊全的國家，跨行業整合創新的空間極其巨大。在這方面，大數據是一個催化劑。IBM有一個汽車行業的客戶，通過裝在汽車上的物聯網，收集駕駛者的駕車習慣，不但能夠改進其產品設計，更能跨行業與保險公司合作，推出更有針對性的汽車險種，從而實現了多贏。在我本人熟悉的能源行業，現在全球最領先的企業紛紛投入巨資應用大數據和可視化科技。例如BP公司位于休斯敦的高性能數據處理中心有一臺超級計算機，是當今全球最大的商業計算機設備之一。能源行業用來管理地質數據，提升油氣勘探發現能力，管理油藏資源和降低生產成本，取得巨大效益。

其次，大數據能夠幫助企業了解消費者偏好，從而進行有針對性的產品創新和業務模式創新。中國有世界上最大、增長最快的消費市場，所以中國的企業有一個巨大的優勢，就是貼近消費市場，有機會更早、更快、更準的推出市場需要的產品和服務。但是這個優勢必須通過大數據分析才能夠發揮出來。

再次，大數據能夠幫助政府部門和企業進行更科學合理的決策，對于優化企業運營和改善民生具有重大的意義。例如北京市的“綠色地平線”計劃，就是利用IBM的大數據分析和認知計算科技來進行北京地區的霧霾預報和應對建議。該項目分為監控、分析預測和決策建議三個功能模塊，首先通過散布在北京地區的空氣質量檢測物聯網，實時監控空氣質量，然后結合高精度天氣、經濟地理等數據，進行大規模的數據分析，從而掌握北京地區霧霾形成和發展的規律。最后再對于霧霾的控制給出決策建議。目前這個項目已經將霧霾的預報時間從之前的24小時提升到72小時，精度從之前的100平方公里提升到1平方公里，將能夠為首都地區最終應對霧霾挑戰提供重要支持。同樣的科技，在行業和智慧城市建設當中都具有廣闊的應用前景。

目前我們在大數據驅動傳統行業創新方面的潛力還遠遠沒有發揮出來。在這方面，信息科技企業肩負重要的使命。我們應當迅速行動起來，一方面要提升全社會對大數據的認識水平，形成大數據創新的思維，其次，我們要積極跟傳統行業結合，開放創新，協作創新，想方設法搞大數據創新。最重要的是積極培養大數據人才，不但幫助高校培養新一代大數據人才，更要與傳統行業合作，邊創新邊學習，在市場一線培養出大量既懂行業、又懂大數據的尖端人才。

我們相信，大數據是中國走向工業4.0強有力的引擎。如果我們能夠像關注互聯網一樣關注大數據創新，充分發揮這個優勢，中國就一定能夠牢牢把握住這次工業革命的機會，讓“中國制造”再上一個大臺階。