文/林鐘城（Jong S. Lim，加拿大）

過去的30多年里我一直在國際公司工作。我在中國幫助了很多的企業(yè)，就他們的體制管理還有產(chǎn)品質(zhì)量方面進(jìn)行改進(jìn)，我也有很多機(jī)會與中國的大學(xué)打交道，因為中國的未來在這些年輕人身上。

制造可被感知到的高質(zhì)量產(chǎn)品

中國的技術(shù)是很好的，跟世界上其他國家來比是有競爭能力的。如果沒有中國強(qiáng)大的制造能力，就沒有中國強(qiáng)大的國力。但是中國科技的價值并沒有得到充分的認(rèn)識，沒有得到應(yīng)得的認(rèn)可，因為缺少高質(zhì)量。

今天很多人對“中國制造”的印象仍然停留在廉價的勞動力和過度的產(chǎn)能，遺憾的是大家沒有意識到其實我們說的“中國制造”更多的是指高質(zhì)量的制造。而“中國制造”之所以質(zhì)量不夠高，一個重要的原因和要素就是質(zhì)量漸變，最初原型機(jī)器或者原型產(chǎn)品質(zhì)量是過關(guān)的，但是在進(jìn)行量產(chǎn)的時候替換了關(guān)鍵的原料和要素，因此后面大批量生產(chǎn)出來的產(chǎn)品質(zhì)量不高。

那么如何解決質(zhì)量低下的問題呢？技術(shù)主要是由三大支柱來支撐的，包括科技的基礎(chǔ)研發(fā)能力、工程活動以及管理。如果沒有一個好的管理是不可能產(chǎn)出高質(zhì)量的。因此，最重要的是中國的產(chǎn)業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者需要改變自己的思維，這是首先要做的，其次才是改變技術(shù)技能。很多企業(yè)界的領(lǐng)袖其實在過去都被慣壞了，因為那時中國的經(jīng)濟(jì)增長很快，他們很快就能制造出一個產(chǎn)品，所以他們不在乎質(zhì)量，為利潤而犧牲了質(zhì)量。我跟很多行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)開會的時候他們告訴我，他們通過了ISO質(zhì)量的驗證，他們產(chǎn)品是很好的，質(zhì)量過硬，但實際上并非如此。其實ISO9000的質(zhì)量認(rèn)證就像開車的時候有駕駛證一樣，只是意味著你有證件允許你去開車，但并不意味著你的車技是很好的。因此，政府需要思考如何用一些實際的辦法激勵產(chǎn)業(yè)界進(jìn)行思維和觀念上的轉(zhuǎn)變。

“中國制造”的另一個缺陷和弱項是缺少工匠精神，過去我在吉利和沃爾沃工作的時候就告訴他們?nèi)绾瓮ㄟ^加強(qiáng)工匠精神來提升產(chǎn)品質(zhì)量。我們需要通過工匠精神進(jìn)一步改善產(chǎn)品的質(zhì)量，真正地實現(xiàn)制造可被感知到的高質(zhì)量產(chǎn)品，即這些高質(zhì)量可以被人們看到、摸到、聞到、聽到。

說到技術(shù)，有一個原則就是一定要具體化，我們的一些研發(fā)課題是需要產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界共同合作的。我也跟其他專家探討過，基本上我們達(dá)成了一致觀點，就是中國的科技水平并不低也不差，它跟世界上其他國家來比是有競爭能力的，但是我們產(chǎn)業(yè)化的過程真的是太弱了。曾有地方政府邀請我去進(jìn)行一些技術(shù)評估，讓我去判斷一下未來某個技術(shù)的可行性有多大。當(dāng)時有很多對未來很有發(fā)展前景的技術(shù)，比如像IT和人工智能，我只是問了些很簡單的問題，比如核心技術(shù)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)，但在很多情況下沒有得到很好的回應(yīng)。比如說有一個公司給我們展示了他們的機(jī)器人，但他們的機(jī)器人是沒辦法去交談的，所以這家公司的技術(shù)就是把一些手部姿勢解讀成一些語言和對話。當(dāng)我問到這個技術(shù)的可靠性、精準(zhǔn)度以及有沒有歷史數(shù)據(jù)時，他們就回答不上來了。

所以我覺得科學(xué)家在研發(fā)一些技術(shù)的時候要去思考技術(shù)的可靠度到底有多高，什么時候這些技術(shù)能夠真正產(chǎn)業(yè)化，這個是質(zhì)量的思維。這樣才能推動“中國制造”高質(zhì)量發(fā)展。

林鐘城，杭州坤慕科技有限公司創(chuàng)始人兼CEO，浙江大學(xué)工程學(xué)院兼職教授

中國應(yīng)朝著智能制造的方向前進(jìn)

保證了高質(zhì)量的“中國制造”之后，下一步要保證的是“中國創(chuàng)造”。

開發(fā)一項新的技術(shù)總是有兩個放之四海皆準(zhǔn)的原理：一個是成熟度的曲線，每一項技術(shù)都有剛開發(fā)出來的初步階段，之后是成熟階段，最后是下降階段，這是一個歷史原理，是歷史的曲線。另外一個規(guī)律是所有的事情都會變得越來越復(fù)雜。隨著時間的推移，技術(shù)變得越來越復(fù)雜化，但是它的使用率和普及率也隨之而增長。舉一個例子，把電動汽車和內(nèi)燃機(jī)傳統(tǒng)汽車進(jìn)行對比，其演變方向是越來越簡化的。一個傳統(tǒng)的內(nèi)燃機(jī)汽車的引擎內(nèi)部有100多個可拆卸可移動的部件，但是在電動汽車的引擎上大概只有10個這樣的零部件。這里要傳達(dá)的一個主要觀點是，當(dāng)技術(shù)變得越來越復(fù)雜的時候，它就會自然而然地產(chǎn)生一個簡化的過程。這個過程不僅僅適用于技術(shù)，也適用于科技的演變，科技的演變與技術(shù)的演變基本是類似的。隨著時間的推移，原來過去的一些老的理論已經(jīng)不再適用了，并且現(xiàn)在也出現(xiàn)了一些新的理論。

我們需要思考的是未來技術(shù)的大趨勢是什么？這里不再討論像人工智能、大數(shù)據(jù)這些非常寬泛的概念，主要關(guān)注在一些實際的做法，因為我是來自產(chǎn)業(yè)界的。比如說一些小的傳感器還有智能汽車以及智能制造。我在汽車行業(yè)已經(jīng)工作30多年了，目前已經(jīng)出來了智能汽車，比如特斯拉。

但是我們需要了解的重點是這些智能汽車的核心技術(shù)到底是什么。更具體來說就是如何將人工智能應(yīng)用在汽車上，包括智能制造，毫無疑問中國應(yīng)該朝著這些方向前進(jìn)。說到智能汽車這個概念，很重要的一點就是需要將IT與真實世界的運行聯(lián)系在一起，在我看來今天中國在這個過程當(dāng)中仍然在不斷的掙扎，面臨一些困難。如何把前沿科技與實際產(chǎn)品結(jié)合起來是一大挑戰(zhàn)，也是推動“中國創(chuàng)造”發(fā)展需解決的關(guān)鍵問題。

未來的數(shù)學(xué)教育應(yīng)激勵人們解決真實世界里的問題

數(shù)學(xué)是非常重要的基礎(chǔ)學(xué)科。未來的世界是非常復(fù)雜的，是很難去預(yù)測的。因此，一定程度上，未來是數(shù)學(xué)的，無論是人工智能還是大數(shù)據(jù)都需要非常高等的數(shù)學(xué)。

中國在數(shù)學(xué)方面非常強(qiáng)，沒人懷疑這點。但是我們此前傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)教師和數(shù)學(xué)教學(xué)在未來可能就不再奏效了。有的人覺得數(shù)學(xué)可能就是去解決一些預(yù)定的數(shù)學(xué)問題，是考試導(dǎo)向的。其實這是不對的，數(shù)學(xué)應(yīng)該是一種實現(xiàn)創(chuàng)新思維的工具，不僅僅是解決預(yù)定的問題。

未來數(shù)學(xué)的教學(xué)方法需要改進(jìn)。未來的數(shù)學(xué)水平到底要達(dá)到什么樣的程度，比如大學(xué)的本科生、研究生，數(shù)學(xué)應(yīng)該是一個怎么樣的水平？未來數(shù)學(xué)的教學(xué)進(jìn)行怎么樣的調(diào)整才能夠達(dá)到合適的水平？我覺得中日韓三國學(xué)生數(shù)學(xué)水平與歐美比是要高很多的，但遺憾的是我們東方人在真實世界當(dāng)中解決問題的技能真的是太弱了。所以在大學(xué)教育當(dāng)中我們需要以更具有創(chuàng)新性的方法去思考如何來教授數(shù)學(xué)。未來的數(shù)學(xué)教育需要激勵人們用創(chuàng)新性的方式來解決真實世界里存在的問題。

所以我認(rèn)為教育改革必須推進(jìn)。數(shù)學(xué)課程怎么樣能夠更加創(chuàng)新，也是我們應(yīng)該解決的。我認(rèn)為未來科學(xué)就是關(guān)于不確定性的，像新冠肺炎病毒，沒有任何一個醫(yī)學(xué)模式或者數(shù)學(xué)模式能真正預(yù)測它的趨勢，因為它充滿了不確定性、復(fù)雜性。所以數(shù)學(xué)確實應(yīng)該發(fā)揮更加重要的作用，特別是在解決實際復(fù)雜問題方面。未來數(shù)學(xué)可以給我們帶來更多的工具，提升批判性的思維，這是非常關(guān)鍵的。

在高質(zhì)量發(fā)展的進(jìn)程中，中國目前還存在一定的不足，但是如果我們作出具體實際的行動和正確的突破，那中國的國力一定會比以前更加強(qiáng)盛。