现实逻辑的对错，依赖于数量关系

  佘老在多年前写过一篇短文，建议年轻人应该研究一下逻辑学。在这篇文章中，佘老举了一个反例：“帝国大厦能被撞倒，是因为大楼的质量不好”。现实中，有些被称为“总有理”的人、自认为很雄辩，就是常用这样一些“歪理”。

周其仁先生在《改革的逻辑》一书中，引用了大量的数据，才让人感觉逻辑清晰。在在现实中，逻辑的正确性往往要依靠数据的支撑。这是因为：做一件事，往往有好的一方面，也有坏的一方面。只有当好的方面大于坏的方面，这个逻辑才是对的。离开“数量”的逻辑往往就是荒唐的。我见到一些否定改革开放的文章，就是缺乏“数量”的逻辑。

在工程科学中，很多结论的对错都是要算的。我过去搞钢铁材料力学性能预测模型时，发现了一种特殊的现象：对某种钢种，C的增多会使得强度降低。对于这个结论，几乎所有的材料工程师都认为不可思议：C的作用是强化啊！但是，我给出了几种强化机智的计算公式，发现在某种特殊的条件下确实就是这样的。

研究智能制造业是一样。正确的逻辑一定与数量有关：效益如何、成本如何。收益大于投入，就是正确的逻辑；反之，就是错误的逻辑。而没有数量观念的逻辑，很有可能是错的。所以，很多听起来很有道理的观点，未必能够落地。懂得智能制造，一定要有数量的概念。

“数量”的观念非常重要，但现实中的计算和衡量并不容易。现实中，人们往往退而求其次：有数量的观念、培养数据的意识。即便计算不出准确的数据，也要有大体靠谱的估算逻辑。有了估算的逻辑，在出现分歧的时候才有判断对错的办法。

“算一算”应该成为一种习惯和兴趣。我就喜欢突发奇想，算些东西。比如，计算一下长江带走了中国多少比例的降水、算算地球的重量有多少等。我在建模的时候，经常就这么算算。算完之后，就大体能判断什么因素要考虑、什么问题可以研究了。

这种习惯是可以培养的。我过去就发现：国外的教科书中，就有些人毛估估的题目：这个城市中所有人的身高大体有多高？日本工程师在确定一个工艺参数的时候，也喜欢找个公式来算算。虽然公式不一定准确，但这种意识一定是要有的。

智能化的价值，背后是数字化的意义：数字化的力量来自于真实和科学。没有数字化意识，智能化是搞不好的。