关于工业4.0(台湾称生产力4.0)，越来越多的人在说，也有不少的人在写。但是对于大部分听众和读者来说，它依然是一个模糊的概念。下面，我们就从工业4.0的概念、模式变革、技术支柱及其在各国的发展等方面来揭开它神秘的面纱吧！
1.什么是工业4.0?
工业4.0，意为“第四次工业革命”， 即“以信息物理系统为基础的智能化生产” 。第四次工业革命的基础，是已经实现的前三次工业革命。其主要特征就是综合利用第一次和第二次工业革命创造的“物理系统”和第三次工业革命带来的日益完备的“信息系统”，通过两者的融合，实现智能化生产。
最好的比拟也许是人体的结构。人体即由“物理”和“信息”两个系统组成，健壮的身体、灵巧的四肢、敏锐的感官，便相当于一个嵌入了无数传感器的“物理系统”，人的大脑和意识，赋予了人思考、社交和活动的能力，构成了一个完备的“信息系统”，控制和操纵肌体这一“物理系统”。
在中国，“互联网+制造”就是工业4.0。“工业4.0”是德国推出的概念，美国叫“工业互联网”，我国叫“中国制造2025”，这三者本质内容是一致的，都指向一个核心，就是智能制造。
2015年中国有几个概念非常火，第一是大众创业、万众创新，第二就是工业4.0，第三个就是“互联网+”。
“互联网+”是巨大无比的概念，“互联网+”里面有“互联网+金融”叫做互联网金融、“互联网+零售”、“互联网电子商务”，而“互联网+制造”就是工业4.0。它将推动中国制造向中国创造转型，所以很多人说，工业4.0是整个中国时代性的革命。
2 工业4.0有哪些特点?
互联：互联工业4.0的核心是连接，要把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地联系在一起。
数据：工业4.0连接和产品数据、设备数据、研发数据、工业链数据、运营数据、管理数据、销售数据、消费者数据。
集成：工业4.0将无处不在的传感器、嵌入式中端系统、智能控制系统、通信设施通过CPS形成一个智能网络。通过这个智能网络，使人与人、人与机器、机器与机器、以及服务与服务之间，能够形成一个互联，从而实现横向、纵向和端到端的高度集成。
创新：工业4.0的实施过程是制造业创新发展的过程，制造技术、产品、模式、业态、组织等方面的创新，将会层出不穷，从技术创新到产品创新，到模式创新，再到液态创新，最后到组织创新。
转型：对于中国的传统制造业而言，转型实际上是从传统的工厂，从2.0、3.0的工厂转型到4.0的工厂，整个生产形态上，从大规模生产，转向个性化定制。实际上整个生产的过程更加柔性化、个性化、定制化。这是工业4.0一个非常重要的特征。
3.工业4.0九大技术支柱
工业4.0九大技术支柱包括工业物联网、云计算、工业大数据、工业机器人、3D打印、知识工作自动化、工业网络安全、虚拟现实和人工智能。这九大支柱中会产生无数的商机和上市公司。
工业物联网
工业物联网是工业4.0的核心基础，有无处不在的传感器，这些传感器进行互联以后就形成了大量的数据，然后回到数字中枢，进行数据的清洗、整理、挖掘，数据再增值。过去的大数据在服务业企业运用比较多，工业企业很多数据是没有被完全挖掘出来，现在一个新的市场正在形成，就是通过工业物联网来形成的大量数据，来进行重新产生价值，所以第一个技术领域是工业物联网。
云计算
在云计算里面分为公有云和私有云。过去的中国，包括全球一些大企业都希望建立自己的云计算平台，所以说在中国形成这样的趋势，中国电信、中国银行希望自己来建立云计算平台，中小型企业用公有云。
过去三年，美国的花旗银行慢慢把自己上千人的IT队伍给裁掉，把自己的公有云转成亚马逊和或者IBM私有云。在中国，这个技术趋势也在呈现，未来云计算是一个互联网里面的基础设施，是水电煤，是高速公路，一个企业没有必要养几千人IT队伍，而且在安全防卫上也不能达到企业级的安全防卫。所以交给专业的云服务的基础设施供应商来服务，是最好的选择。
云计算的基础设施供应商，在美国，亚马逊拿了很多美国国防部的订单，超过了IBM。中国阿里巴巴提供云计算服务，也是非常出色。所以在云计算领域，看全球趋势，大家都是通过把自己数据存储到云端来进行运算，所以说基于大数据的云计算，也是工业4.0最核心的ID技术。而这些技术最强的地方，在硅谷。
通过以上这些案例可以看到，工业4.0虽然发源于德国，但和美国硅谷是密不可分的。因为硅谷的大数据、云计算，包括未来人工智能、虚拟现实这些技术，也对工业和互联网结合有着巨大的影响。
工业大数据
马云讲过，未来所有的企业都会变成数据企业，未来是一个从IT到DT转变的时代，即数据科技。工业大数据在整个工业4.0里面也是一个至关重要的技术领域，现在的硅谷，包括德国很多新的工业大数据公司，提供工业数据的分析、采集，还有数据采集器。这些工业数据会在云端保存，通过工业数据的分析，可以重新来分析机器的运行以及效率提升。
四年前，我遇到美国辛辛那提州立大学的一个台湾教授李杰，他在给海尔做顾问服务，研究智慧的设备管理。今天的机器很多是来自于事后的保养和维护，而他们研究智慧的机器，是在研究这个机器的参数、性能，例如它在什么时间会坏掉?在什么时间可能会发生故障?
美国波音公司赞助了他的研究，因为波音公司希望通过智能的设备管理，来知道这架飞机运行多久可能会发生故障，可能会从空中掉下来。所以说在大数据时代，通过智慧的数据来进行分析，一个机器什么时候有可能会发生故障，这就是大数据在这个机器运行当中的一个应用。
工业机器人
中国有8000万制造业从业工人，日本有1100万。日本软件银行总裁孙正义在2013年向日本政府提出建议，希望到2040年，日本能够增加到五千万工业机器人，让这些工业机器人在车间进行工作，加上1100万的从业人员，大概有6000万的可使用劳动力。他认为这样做，日本制造业可以重新成为全球制造第一强国。
大概两周之前，阿里巴巴的马云和台湾的富士康郭台铭共同投资了日本一家做服务机器人的公司。国家主席习近平在2月份曾经在一个文件上批示，机器人非常重要，中国3、4月份产生了170多家机器人公司。在未来，工业机器人在工厂应用的广度和深度非常大。东莞、浙江等部分省市已经提出：机器换人，政府给予奖励。
工业机器人在全球有三大公司，第一个是德国的库卡公司，第二是瑞典ABB公司，第三是日本发那科公司。现在中国工业机器人领域最好的公司是中科院沈阳所下属的公司——新松机器人公司，已在深圳创业板上市，用将近700亿以上的市值。
所以工业4.0领域，会有很多非常出色的上市公司。以后可以投资这种跟工业4.0相关的硬件、软件公司，这在中国有着巨大的发展前景。工业4.0为大家展开的未来十年，是数十万亿智能制造转型市场，有国家政策支持，也有移动互联网转型的必要性，这一块是刚刚开始挖掘的金矿。
3D打印
3D打印是制造史上最大的技术突破。3D打印在美国、德国有很多新的技术突破，可以看到3D打印的衣服、汽车、甚至心脏支架。
过去的3D打印有缺点，第一打印速度太慢，第二是逼真性离实际物品还有距离。但是现在技术进步非常快，现在从3D打印到快速3D打印，再到4D打印。在3D打印这一块，整个技术上会有非常巨大的突破，今年1月份我参加CES的电子展，看到很多技术突破，3D打印的快速应用时代很快就会到来。
3D打印的快速发展和现在整个中国推的“创客”的背后有一致的逻辑性，给无数个人制造者提供了一种可能，所以说无数一个人、两个人的工厂会产生。未来是自由工作者的联合，对组织机构，对大公司的组织挑战都将是一个新的问题，但这已经是被确定了的趋势。
知识工作自动化
在过去，我们讲究生产流程的标准化、生产设备的自动化。其实，未来社会是一个知识工作者联合作战的时代，知识工作者的工作会变得更加自动化，这是一个数万亿的新的市场。工业时代的管理模式、大师、理论在互联网时代大部分都将不复存在，针对互联网的管理模式尚未形成。知识工作者的形态、标准还未形成。
过去工业3.0时代所形成的工业生产流程、价值链会被摧毁，新的管理模式、价值链还没有形成，借用李善友的话：未来是不确定的，现在只是用不确定去确定未来的不确定。
通过共享经济可以看到，罗振宇也讲过，组织雇佣的界线正在模糊，很多人成为自由工作者，不再被雇佣于一家公司，会因为某个项目而集合，项目结束就分开，这可能是未来整个企业变革的一个重大方向。
工业网络安全
在过去可以看到，服务业的网络安全里，现在有企业级的网络安全，有一定的防范和安全指数。但是在工业里，过去的数据是基于PC和PC的互联，那么未来机器和机器互联，第一个存在接口兼容问题。第二这些数据保存在云端，数据之间的安全防范性变成至关重要的选择。所以工业网络安全是工业4.0技术里面一个非常重要，也是近些年来中国增长最快的一类服务公司。
虚拟现实
目前在美国硅谷，很多企业包括波音飞机一直在做增强现实、虚拟现实。怎样把虚拟的场景放在研发当中、放在新生产之前的测试中。过去我们是用图纸把产品生产出来，然后再不断的进行迭代和改善。未来通过虚拟现实，整个产品在生产前在电脑前就经过几千万次的改善，整个生产的效率将会急剧提高。
人工智能
美国硅谷有一个未来学家预测，2045年机器的智能将超过人工的智能。所以把2045年定位为奇点，硅谷产生了奇点大学。2045是独特的年份，如果机器智能超过人工智能，就意味着机器的智能化反过来推倒人的机器化。当机器智能超过人的智能，整个社会的形态、生产方式、生活方式、生产关系都会发生巨大的变化。
百度现在把未来战略压在两个点上：一个是建立人和信息的连接，另一个是人工智能。安徽的科大讯飞把整个业务范围也压在人工智能上。人工智能是一个万亿级的市场。硅谷、加拿大，很多人工智能的公司在陆续产生，过去是人来操作机器，机器智能化之后，机器可以主导、指挥生产，人工智能将对世界产生巨大改变。
在未来的工业4.0时代，软件重要还是硬件重要，这个答案非常简单：软件决定一切，软件定义机器。所有的工厂都是软件企业，都是数据企业，所有工业软件在工业4.0时代，是至关重要的，所以说软件定义一切。
这一轮的工业革命是由科技革命所导致的，在我国的“互联网+”里，工业4.0是“互联网+”的一个组成部分，“互联网+制造”就是德国版的工业4.0，也就是中国制造2025。
工业时代4.0这条路刚刚开始，但给了我们大概的方向，未来企业会变成数据的企业、创新的企业、集成的企业、不断快速变化的企业。对于整个制造业来说，这是一个巨大的颠覆，称之为工业革命，是毫不为过的。
4.工业4.0时代的模式变革
基本的工业4.0模式
从德国工业4.0体系来看，将来会出现三大集成，分别是纵向集成、端到端集成和横向集成，这也反映了三大商业模式的形态。从集成发生的边界来看，纵向集成发生在车间，也就是工厂内部;端到端集成涉及到产业链，是产业链边界的体现;而横向集成是跨越了多条产业链，可以体现为产业生态的边界，这也是最大范畴的集成活动。
集成的边界实际上代表着网络化程度的不同。一般来讲，网络化程度代表着其商业模式的复杂度，同时也代表其持续性，一个较为复杂的价值网络，可以形成更好的网络外部性，为企业提供更好的竞争优势来源，这是我们关注工业4.0时代商业模式的根本理由。
演化经济学家威廉˙拉佐尼克在《车间的竞争优势》一书中指出，迄今为止的历次工业革命，都是从车间的技术革新开始的。我们很容易理解，第一次工业革命产生工厂以来，人类社会就形成了一个个以工厂形式存在的生产单元，这也是现代工业文明的一种存在状态。在工业4.0时代，车间的革命将继续，由于网络化在生产制造价值创造体系中的存在，将产生一种新的工业价值生态，这种新工业价值生态将是人类生产力得以释放的最突出特征。
在工业4.0时代，除了传统的车间革命，网络化为产业链的信息集成提供了便利。处于产业链上主导地位的企业，有机会后向集成供应链的信息，从而为智能工厂提供更好的原材料供应能力，为企业实现大规模定制提供可能性;另外，企业还可以利用智能工厂带来的优势，进一步延展价值链，介入到渠道服务中去，一方面可以直接通过服务互联网(IoS，InternetofServices)提供消费互联网类似的电子商务服务，另外一方面，考虑到智能工厂的能力，企业还可以提供应用商店，通过类似苹果AppStore一样的方式，扩展产品的增值服务范畴。
更进一步，当网络化在多个行业得到应用后，如果拥有一定的标准化数据及信息标准，不同行业代表的产业链将产生交织，形成横向集成的模式，最终促进新工业价值生态的诞生。
从价值创造的角度来看，横向集成所产生的新工业价值生态更具有颠覆性，因为它很可能会产生在传统的产业边界内无法创造的价值。这正是横向集成所带来的优势，也是互联网技术对人类社会最大的贡献。与此对比，传统消费互联网的改变可能是微不足道的，因为人类社会的大部分价值创造，还主要发生在物理世界，高度网络化在工业领域的应用，促使了这种改变的发生。
工业4.0模式演进路径
从工业4.0三大基本模式涉及的边界来看，其难度各不相同。纵向集成一般可以通过工厂管理者统一要求，比较容易实现，因为工厂管理者拥有较大的资源调动权;端到端集成涉及到产业链上的不同利益相关者，因此实现的难度会增加，主要是利益的问题不容易获得统一;当然，横向集成涉及到不同行业的企业，其利益协调会更加困难，实现难度会更高。
实际调研结果显示，目前主要的工业4.0实践大都发生在车间，体现为所谓智能工厂或数字化工厂改造，一方面是因为目前工厂的主要价值创造过程仍然在工厂，另外一方面，基于工厂边界的模式变革，相对容易实现，也容易从效率提升等方面得到管理层的一致认同。相对而言，端到端集成和横向集成涉及到单一或多条价值链，协调的利益要更多，实现起来也更不容易，在短期内缺乏恰当的技术和用户基础，还需要更多时间的试验和优化。
一般的情况，当生产制造企业完成了智能工厂的改造，这就为企业实现模式变革提供了最基本的条件，企业会尝试走向端到端集成的模式。在实现端到端集成模式的时候，应该分为面向企业和面向消费者，因为这会影响其价值创造方式。
针对企业的端到端集成将主要体现为制造业服务化，目前主要体现为预测性维护等增值服务，这是企业愿意为之付费的服务。为航空公司提供发动机的通用电气正是通过预测性维护，创造了上百亿美元的市场;同样，为企业提供挖掘机的三一重工，也通过类似的预测性维护服务，创造了新的服务机会。
针对消费者的端到端集成主要体现为大规模定制及增值服务。对于面向消费者的产品，大部分消费群体有个性化产品的需求，这给生产厂商提供了创造价值的机会。例如，为消费者提供家电的海尔，就发现消费者有个性化颜色、形状及功能等多种特性的要求，而且他们愿意为此支付更多的费用。事实上，即便消费者不支付更多的溢价，企业也可以通过提供差异化的产品及服务，在市场竞争中获得有利的地位。
毫无疑问，纵向集成和端到端集成模式变革为消费者及客户提供了新的价值，但这还是量变，如果在生产制造领域可以实现多个不同领域的融合，那么这种横向集成带来的将是全新的价值创造可能。例如，当汽车、IT和保险三大领域的企业联合起来，就可以实现提供工业云及大数据服务的IT公司从汽车制造商获得汽车实时数据，打包成一种信用服务，提供给保险公司，而保险公司可以设计新的保险产品，消费者由此获得更好更便宜的保险产品服务。
因此，纵向集成到端到端集成以及横向集成的商业模式演进路径，能够成为工业4.0时代的主要演进路径。纵向集成将成为端到端集成和横向集成的基础，端到端集成也会促进横向集成的发生。
开放驱动工业4.0模式实践
为了获得竞争优势，企业会利用开放的方式来改变原有的价值创造方式。对于传统以车间为基础的核心价值创造过程，在短期内不太容易发生改变，但在工业4.0体系中的物联网及服务互联网领域，将产生一些新的价值创造者，它们为了追求自己的竞争优势，会利用开放的手段，加强开放战略的制定和执行。
工业4.0时代的开放战略
在工业4.0时代，由于其特定的高度网络化，将导致工业领域出现大量的跨越传统车间边界的价值创造过程，这些过程将导致面向价值的商业模式设计发生改变，这种改变要求企业采取开放战略。
笔者发布在2014年第9期《清华管理评论》上的《新竞争优势：移动互联网时代的商业模式设计》一文中，曾指出了开放战略的含义，那就是把企业的核心资源能力开放出来，可以以收费或免费的方式，让利益相关者使用，从而推动获得开放资源能力的企业创造新的价值。一般情况下，采用开放战略的企业都是为了实现自己的核心产品或服务的创新，而为自己创造良好的生态环境，推动产业生态良性发展。
与互联网领域的极端开放模式不同，处于生产制造领域的创新企业，会很小心地界定开放模式的实施边界，因为只有通过恰当的边界设定，才可以保护核心价值创造者有足够的动力去创新，同时也可以为自身找到重新分配生态价值的机会。更重要的是，新玩家可以通过开放模式的逐步演进，保证整个生态的有效，避免伤及自身利益。
对于开放模式的边界选择，需要遵循一定的规则。简单地讲，应该遵循三大基本商业模式的演进路径，即纵向集成、端到端集成和横向集成。由于三大基本商业模式拥有自身的价值创造边界，那么在选择开放边界的时候，自然要小心翼翼，充分考虑边界的范围。
在工业4.0时代，开放战略主要体现在底层的物联网和服务互联网，这两个层面的开放，将促进新的工业价值生态产生。
物与物连接的物联网，能够在一定程度上实现生产能力的虚拟化，这是一个很重要的趋势，这种虚拟化有点类似云计算，云计算实现了计算能力的虚拟化，用户可以自由地按需使用计算能力，而物联网的连接，将促使生产能力的联网，从而实现生产制造能力按需使用。目前一些企业正在做这方面的工作，例如，富士康就有类似的实验项目，沈阳机床也计划推动机床的网络化，其目的也是为了实现机床生产加工能力的虚拟化。
服务互联网是工业4.0体系中的概念，跟传统的消费互联网概念有些不同，服务互联网体现了制造服务化趋势，让传统的普通产品变成智能产品，智能产品可以不断反馈各种信息给工厂内部的服务中心，这个过程实际上有消费者及用户的参与，体现了开放战略的价值。
利用开放战略获得优势
目前有一些领先的企业，根据自身行业特点及企业资源能力优势，设计了新的价值创造体系，形成了独特的工业4.0模式实践，其核心仍然是基于开放的生态构建方式。例如，通用电气的Predix开放工业云平台、海尔推动的以互联工厂为核心的U+智慧生活平台、三一重工计划利用自身设备构建众创空间等。
企业在推行开放战略的时候，一般需要把自身的核心资源和能力开放给产业链或产业生态的利益相关者，从而整体提升以自身为核心生态的竞争优势。商业发展史上不乏这样的经典案例，例如，英特尔通过购买主板厂商并把相关标准免费开放，大大促进了以英特尔芯片为核心的PC生态的繁荣。
在工业4.0时代，高度网络化在工业领域的应用，也将促使生态型企业的出现，这也要求这些企业可以突破交易型的传统思维，切实地把构建生态作为其战略发展的核心目标。一般来讲，为了促进有利于自身的生态发展，采用开放战略的企业必须小心设定开放的节奏和范围，盲目地开放不仅不能给企业带来好处，还会冲击企业原有价值体系的稳定。
通用电气利用自身在航空发动机领域长期积累的数据，推出了工业云平台Predix，该平台主要为航空公司提供预测性维护的服务。所谓预测性维护，就是利用部署在设备上的传感器，收集设备的各种数据，并把这些数据传送到工业云平台上去，通用电气在全球设立了多个专业的大数据服务中心，他们会对收集回来的数据进行分析，判断发动机的运行状况，提前对发动机是否维修做出决策，从而避免飞机飞行过程中出现故障，降低事故发生的可能性。
在为自身核心产品提供预测性维护之后，通用电气积累了丰富的经验，逐步形成了“工业互联网”的概念，并联合全球一些大型企业，创建了工业互联网联盟(IIC，IndustrialInternetConsortium)，期望为工业领域的互联网应用创建标准，延续美国互联网在工业领域的辉煌。
国内一些工业企业也意识到开放战略的重要性，其中家电企业海尔和机械制造企业三一重工的实践值得关注。
海尔利用端到端集成的方式，围绕互联工厂打通了供应链和电子商务，为了发挥社会的创新力量，推出了海尔开放创新平台(HOPE，HaierOpenPartnershipEcosystem)，有意愿参与家电设计的团队或个人，可以利用逐步完善的HOPE平台，把创意通过海尔的互联工厂生产出来，并有可能形成一个新的产品种类。
三一重工也计划利用开放的方式，把一些剩余的产能虚拟化，让全社会有创新意愿的团队使用这些虚拟生产力，实现真正的创新创业，据三一重工负责该项目的领导透露，为了促进该项目的发展，三一集团还成立了专门的工业4.0投资团队，利用资本来推动创新项目的快速发展。
在高度自动化、高度信息化和高度网络化为特征的工业4.0时代，人类发展的约束条件大大减少，生产力将获得巨大的提升，生产方式也因为高度网络化发生根本性的改变，正因为这些改变，将给企业家带来商业模式变革的机会。企业家可以利用开放战略，推进有利于自己的新工业价值生态的产生，为企业的发展找到新的竞争优势来源。
5.各国的工业4.0，特点各不同
Part1：德国工业4.0与中国制造2025
德国是制造业的强国，中国是制造业的大国;德国已经完成了工业3.0，而中国尚在工业2.0阶段。比较“德国工业4.0”和“中国制造2025”，有很多共同点，也有不少区别。
共同点是，两个战略都是为了迎接新一轮科技和产业革命的到来，着眼于以数字化和网络化为支持的智能化生产。
不同点是：一、两国的制造业基础不一样，德国是制造业强国，中国是制造业大国。中国制造占世界制造的20%，但有点“虚胖”，不强。二、发展阶段不一样，德国已完成工业3.0，而中国工业化发展历史不长，大部分还没有自动化和数字化，尚处在工业2.0阶段，部分达到3.0水平。所以，中国发展工业要2.0、 3.0和4.0齐头并进。 ” ——中国国务院副总理马凯这样解答到!
就拿底下这张汽车行业比较图来说：
Part2：德国工业4.0与美国AMP
“工业4.0“发源于德国，发扬于美国!
我们知道德国确实在制造技术方面是强国，但是主要的信息技术还是由美国掌控。美国诠释工业4.0为工业互联网。
简单的，我们同样以汽车行业为例，戴姆勒公司(总部位于德国斯图加特，是全球最大的商用车制造商，全球第二大豪华车生产商、第二大卡车生产商。公司旗下包括梅赛德斯-奔驰汽车、梅赛德斯-奔驰轻型商用车、戴姆勒载重车和戴姆勒金融服务等四大业务单元。)在硅谷专门设置了研发中心，以开发车载智能娱乐系统，但这一系统最终要靠苹果的Siri语音系统来控制。可见，谁能掌握附着在这些智能化了的产品上的数据与信息，谁就掌握着提供智能化服务的能力。
这一波全球工业4.0的发展机会对于两岸产业升级转型是至关重要，尤其是台湾。诚如彭明辉教授(台湾清华大学荣誉退休教授)在「台湾是不是选错了战场」文章中所写的，很多人都知道台湾不该再代工了，却很少人认真想过，台湾是不是一直都选错了战场，所以才无法摆脱代工的命运?
福布斯2015年的全球两千大企业显示，体型不同的国家各有他适合的主打战场。美国的制造业主打新兴科技的消费品市场，欧陆国家主打量大的耐久财和商用、工业用生产设备;而瑞典这种小国则主打量小价高的商用级和工业级产品。只有台湾是不自量力地在主打量大的新兴消费品市场，难怪只能被整合到美国的供应链里去代工，并随时被新兴国家取代!
如果再认真去分析福布斯2015年全球两千大企业中德国或瑞典的入榜制造业，就会发现适合台湾的蓝海无所不在，只是我们对「利基市场」的想象一直太狭隘而已。
6.工业4.0时代来临
工业4.0与以往工业革命有何不同?
我们在谈到工业转型带来的变革时，往往容易看到其代表性的技术特征，而忽视促使其转型的最原始的驱动力，即对于新价值创造的永恒追求。如果说前三次工业革命从机械化、规模化、标准化和自动化等方面大幅度地提高了生产力，那么工业4.0与前三次工业革命最大的区别就在于：不再以制造端的生产力需求为起点，而是将用户端的价值需求作为整个产业链的出发点;改变以往的工业价值链从生产端向消费端、从上游向下游推动的模式，从用户端的价值需求出发提供定制化的产品和服务，并以此作为整个产业链的共同目标，使整个产业链的各个环节实现协同优化：这一切的本质是工业视角的转变。
工业4.0的概念有三个支撑点：一是制造本身的价值化，不仅仅是做好一个产品，还要将产品生产过程中的浪费降到最低，实现设计、制造过程与用户需求相配合;二是让系统在制造过程中根据产品加工状况的改变自动进行调整，在原有的自动化基础上实现系统的“自省(Self-Aware)”功能;三是在整个制造过程中实现零故障、零隐患、零意外、零污染，这就是制造系统的最高境界。
在现今的制造系统中，存在着许多无法被定量、无法被决策者掌握的不确定因素，这些不确定因素既存在于制造过程中，也存在于制造过程之外的使用过程中。前三次工业革命主要解决的都是可见的问题，如避免产品缺陷、避免加工失效、提升设备效率和可靠性、避免设备故障和安全问题等。
这些问题在工业生产中由于可见、可测量，往往比较容易加以避免和解决。不可见的问题通常表现为设备的性能下降、健康衰退、零部件磨损、运行风险升高等。这些因素由于其很难通过测量被定量化呈现，往往是工业生产中不可控的风险，大部分可见的问题都是这些不可见的因素积累到一定程度后造成的。因此，工业4.0的关注点和竞争点是这些不可见因素的避免和透明呈现。
工业4.0的另一个特点就是制造过程和制造价值向使用过程的延伸，不仅仅关注将一个产品制造出来，还应该关心如何去使用好这个产品，实现产品价值的最大化。产品的创新和价值的创造不再仅仅以满足用户可见的需求为导向，而且要利用用户的使用数据创建使用情景模拟，从情景模拟中找到用户需求的缺口(GAP)，这些缺口我们称之为“不可见的需求”，对此即便是用户自己都很难意识到。
未来卖给用户的不再是产品，而是有价值的能力!
买汽车的人都会提出省油的需求，各家汽车制造商因此致力于改进车型和发动机让车子更加省油，却很少去关注用户的驾驶习惯对于油耗的影响。同时，驾驶习惯对于用户而言也是不可见的，因此不会有用户要求汽车具备管理驾驶行为的功能。由此可见，工业4.0时代的市场竞争会从以往满足客户可见的需求向寻找用户需求的缺口转变。以往我们将产品卖给客户之后就几乎到达了生产价值链的终点，然而工业4.0时代将价值链进一步延伸：以产品作为服务的载体，以使用数据作为服务的媒介，在使用过程中不断挖掘用户需求的缺口，并利用数据挖掘所产生的信息为用户创造价值。
我们不妨以汽车为例做一个大胆的预测，在未来的工业4.0时代，人们去4S店选车不再仅仅选择车型、颜色和内饰等定制化特征，而且用户还可以在一辆布满传感器的车内进行试驾，当用户坐上驾驶座椅时，传感器会自动记录整个座椅上的压力分布，一款符合用户身形和坐姿习惯的座椅就自动设计完成了;在用户开车过程中，汽车内部的传感器自动记录用户的驾驶动作，进而预测用户的驾驶习惯，一套兼顾驾驶操作体验和舒适性的动力系统和控制系统即被自动匹配完成;在用户驾驶汽车的过程中，汽车能够自动识别用户驾驶习惯的改变，提醒用户驾驶习惯的变化对于能耗和剩余里程的影响;在上下班高峰期，汽车能够通过海量的交通数据预测出未来一段时间内可能通过道路的拥堵情况，并为用户推荐最佳行驶路径;在驾驶过程中汽车还可以记录路面的平整度，这些数据首先在系统内被分享，提醒后面的驾驶者减速驶过一段坑洼的路面，随后被发送给市政管理部门，第二天再经过相同路段时发现坑洼的路面已经被修补好了。
用户到家之后，可以通过手机或是网页查看一天的驾驶记录，不同驾驶模式下的能耗情况一目了然，可以与社区内的其他用户比一比谁更加节能环保，同时系统还提供了相应的驾驶习惯改善建议。此外，用户还能查看汽车的健康状态报告，各个关键部件的健康状况、衰退情况和故障风险一目了然，与之相匹配的维护保养建议也被自动提供，网上预约后就可以到4S店进行维护。如果只是简单的更换，还提供视频及文字讲解的详细步骤说明。至此用户发现虽然去4S店的次数和保养维修的费用明显减少了，但汽车的故障却几乎降到了零。
这个例子离我们并不遥远，也许在未来5年甚至更短的时间内就会成为现实。未来工业界卖给用户的不再是产品，而是有价值的能力;对于驾驶者而言，汽车是一个产品，但是更重要的是汽车带来的行动力、时尚感、经济性、舒适性和安全性等一系列能力。这些能力对应的服务也不再像以往那样只提供给用户有限的选择，而是根据用户的使用情况和需求提供定制化的最佳匹配方案，因为每一个用户的使用数据都是定制化的，这使用户不再是统计结果中的一个样本，而是一个丰富的、高度个性化的个体。
最终目标：寻找和满足不可见的价值缺口!
工业4.0并不仅仅是制造业的革命，而是一场更加深刻的变革，创新模式、商业模式、服务模式、产业链和价值链都将产生革命性的变化。制造业的革命只是工业4.0实现的基础条件，其最根本的驱动力来自于商业模式与智能服务体系的创新技术变革，这两者才是未来工业界竞争的关键。
事实上，德国对工业4.0的定义仅仅体现了制造革命，并非是工业革命。这并不是去否定制造革命的重要性，如果制造系统不产生深刻变革，一切商业模式的创新都无异于空中楼阁。制造系统好比是工业4.0的“蛋黄”，我们在把“蛋黄”做好的同时也要努力把“蛋白”做大。老子云：“有之以为利，无之以为用”，如果拿一个杯子来做比喻，杯子当中看似“无”的空间才是容纳水的地方，才是价值真正的载体。
中国的制造业一定要学会分析和使用杯子里面的价值：制造设备虽然是德国人生产的，但是我们要更懂得如何使用。如果我们的工厂虽然用的是德国人的设备，但是中国企业通过对使用数据的分析能够实现胜过德国工厂的高效、高质量、低成本和低污染，那么德国人就要反过来向中国人学习如何使用设备去创造价值。
发现用户价值的缺口、发现和管理不可见的问题、实现无忧的生产环境，以及为用户提供定制化的产品和服务，这些都离不开对数据的分析挖掘。我相信工业4.0的中心将会在中国，因为中国不仅仅是世界第一的制造大国，更是世界第一的使用大国，无论是制造设备还是终端消费品，中国都拥有最庞大的使用数据。然而这些数据并没有被很好地加以分析利用，因此还只是潜力，并没有成为真正的竞争力。
未来工业界的机会空间可以被分为四个部分。第一个部分是满足用户可见的需求和解决可见的问题，这个空间内依然有中国制造需要补的课，比如质量、污染和浪费等问题，需要的是持续的改善与不断完善的标准化。第二个部分在于避免可见的问题，需要从使用数据中挖掘新的知识为原有生产系统和产品增加价值。第三个部分在于利用创新的方法与技术去解决未知的问题，如具有自省能力的设备，以及利用智能手环管理睡眠质量等例子都是使不可见的问题透明化，进而去加以管理和解决不可见的问题。第四个部分是寻找和满足不可见的价值缺口，避免不可见因素的影响，这部分需要利用数据分析产生的智能信息去创造新的知识和价值，这也是工业4.0的最终目标。
7.谁最终赢得第四次工业革命主导权?
第四次工业革命以2013年德国汉诺威为标志，宣布这一轮工作革命以智能制造为核心。
第四次工业革命延续时间大概为30到40年，所以说工业4.0、移动互联网对中国工业的颠覆、再造和融合，才刚刚开始。
第四次工业革命的本质是主导这个世界未来的工业标准之争，是由德国和美国按照自己的逻辑路径、表述方法来进行推进。
美国提出了工业互联网标准，希望关注设备互联、数据分析、以及数据基础上对业务的洞察，他们对传统工业互联网互联互通，其关注点在大数据和云计算。
德国提出工业4.0，拥有强大的机械制造技术，嵌入式以及控制设备的先进设备和能力，德国很关注生产过程智能化和虚拟化的深刻改变。
可以看到，美国工业互联网和德国工业4.0，实施路径和逻辑相反，但是目标一致。美国是以GE公司、IBM这些公司为支持，侧重于从软件出发打通硬件;德国是以西门子、库卡、SAP这些公司为主导，希望可以从硬件打通到软件。
无论从软到硬，还是从硬到软，两者的目标是一致的，就是实现智能制造，实现移动互联网和工业的融合。
工业时代4.0这条路刚刚开始，但给了我们大概的方向，未来企业会变成数据的企业、创新的企业、集成的企业、不断快速变化的企业。对于整个制造业来说，这是一个巨大的颠覆，称之为工业革命，是毫不为过的。
