创新札记.之一

1、做技术往往有“规则”或“潜规则”，违反这些规则往往失败；但创新者常常突破规则红领制衣不就是违反了很多专家提出的规则吗？创新者不是不懂规则，而是对规则的边界理解得更深、探索得更远。伟大的创新者，总是实践为先的；跟随者才要重视理论。当然，伟大的创新者是极少数人能干的。

2、创新常常是兴趣驱动。兴趣就像游泳运动员穿了鲨鱼皮泳衣，虽是附加的能力，但在激烈的竞争中是获胜的法宝；而且，人对问题有兴趣往往说明这个问题很新鲜并且有值得思考的东西。

3、工业4.0是效率和灵活性的结合，但成功最终还要看质量、成本、交货期；效率和灵活性的结合，只是改变了质量、成本、交货期的平衡点。至于哪个平衡点更好，那是用户和市场决定的。

4、如果智能制造不能创造价值，那就是误入歧途。智能制造的价值所在，往往是长远的、潜在的、间接的、系统性的——因为智能制造创造价值的常常是借助于协同和知识积累；协同是系统性的，而知识激烈是长期的。这样看来，很多企业对科技人员的考核，将会变得很不适应。现在企业的考核，往往看中的是直接效益、自己单独创造出来的效益——如果智能制造也这么考核，就会找不到价值创造点，陷入缘木求鱼的困境。

5、片面性认识的危害。很多人乐于学习“怎么做”的知识，如学会用数学公式计算。但是，很多人却忽略知识应用的条件和边界。这样很容易导致片面性的认识。我觉得，有片面性的认识很正常；但是，要用这种认识指导自己的行动就可能会出大问题。需要理论指导的工作，往往是创新活动；创新活动往往要逼近传统认识的边界。这时，片面的认识就会像程序中的大BUG，会导致极大的问题，让工作误入歧途。防止片面认识的方法，就是不断地把新的知识、新的现象、新的事实“结构化”、形成知识体系。这个过程，要解决很多矛盾的认识。如果不能有效地纳入自己的知识体系，大概就是有问题了。当然，“新的知识和现象”中很多是假象。在学术前沿，假象多是普遍性的（比如，在我看来，多数谈工业大数据的文章就怎么靠谱）。不能识别假象，知识体系本身就可能是错的。我常常想到牛顿三定律：牛顿的伟大，就是因为他能在识别假象的基础上把知识系统化。

6、智能制造可以用很多角度来看。从知识管理的角度看、从精益生产的角度看、从个性化定制的角度看、从工业软件的角度看........

7、许多理论，用不着搞得太清楚。因为人的精力是有限的。搞清理论真的太费劲。但是在另外一些问题上，花大力气搞清理论是必要的。因为搞不清就会误入歧途。这时，看似研究理论耽误时间，其实是节省了时间。

8、搞理论的人，要理解语言的局限性。走到学科的前沿时，语言往往就是一种迷雾。老子说：道可道非常道、名可名非常名。就是这个道理。