中国电商的下一个绝佳机会( 二 ) 再见|音乐人|食人鱼|创始团队

服装行业相对简单，但硬核的产品就不可同日而语了。华为历时3年花了3亿美元以上设计出低功耗高性能的麒麟7nm芯片，可见难度之大。再以汽车行业为例，整个研发过程包括了规划、设计、工艺、仿真、测试、验证等诸多环节，一个产品从概念到批量生产，开发周期非常长。
这也称为“正向设计”。“正向设计”体现了企业自主创新能力和设计制造一体化能力。CAD（计算机辅助设计）、PLM（产品生命周期管理，常用于工艺设计）、CAE（计算机辅助工程，常用于仿真）等软件专注于正向设计。这些优秀的设计软件几乎都来自海外，PTC、SolidWorks、Autodesk、ProE、UG、CATIA占领了国内的CAD市场, 而ANSYS、Abaqus、MSC又把持了国内的CAE市场。
专业软件，因为其专业性强、开发难度大，需要长期投入，而且在初期很难挣到钱。在美国和欧洲，这些软件往往由大公司的研究部门或者是高校研发（例如Unix, Linux），也有公司几十年如一日的投入深耕，例如全球著名的CAE软件公司ANSYS 在2016年的研发投入就达到3.5亿美元。我曾经工作过的微软研究院，几千名科学家在从事基础研究，级别和待遇相对公司的其他部门更高，他们着眼下一代革命性技术的研究和孵化。可以说是微软希望投入大量资金和“闲人”去砸出一个未来。
在国内，国家对专业软件的扶助只能起到一部分的作用，一个成熟的软件市场才是驱动软件行业发展的根本动力。阿里成立达摩院的时候，我看到了互联网行业进入技术深水区的曙光。中国现在软件公司才刚刚起步，机会很多，空间很大。已经成功利用人口红利积累了大量财富的互联网公司，如能洗掉浮躁，结合互联网技术，长期投入到专业工业软件的研发，特别是建模和仿真领域，并且在技术纵深外提高用户体验，降低使用门槛，将能够促进可视化、信息化、数字制造方面突飞猛进，肯定会提高整个供给侧的格局，也将提升中国制造的国际竞争力。
利用物联、数据、算法对产品做“逆向设计”除了研发正向设计的软件，中国另一个弯道超车的机会在于基于物联网、数据和算法的逆向设计。逆向工程的概念大家并不陌生，是根据已经存在的产品，反向推出产品设计数据（包括各类设计图或数据模型），在国内被广泛应用于家用电器、汽车、摩托车、飞机、模具等产品的改型与创新设计，成为消化、吸收先进技术，实现新产品快速开发的重要技术手段。在现实生活中有百分之三十的工作通过正向设计完成，而百分之七十的工作是通过逆向工程进行的。
现在的逆向工程，大部分是通过激光扫描和点采集等手段，获取现有产品的三维数据和空间几何形狀，通过计算机设计软件设计成图纸，是一个相对静态的过程。并没有利用现代的物联网、大数据和数字孪生（Digital Twins）的技术，洞察产品的本质，及时将产品使用期间的真实情况反馈到研发阶段，从而调整模型设计。这样一来，很容易生产出大批量错误或者低质量的产品，不但造成社会浪费，而且延缓产品的迭代提升速度。
基于物联网和数字孪生的逆向设计，则是根据正向设计理念所产生的产品初始实体模型或者现有产品来进行改进。通过产品真实数据的实时接入、大数据和算法，分析产生问题的实体模型，接着对实体模型进行直接的改动、实验和再分析得到相对理想化的结果，随后再根据调整后的实体模型或样本基于扫描仪和造型设计等一连串方法得到最终的三维模型。通过互联网技术和设计闭环的思路，逆向设计和正向设计相辅相成，能大大降低创新的门槛，做到成本低、周期短、易修改的产品研发流程。

文章插图
实现“智”能制造在制造环节，传统工业3.0时代推崇的是大规模自动化生产技术，Toyota的精益制造达到了时代的高峰。但由于技术约束，这些企业很难满足定制化、小批量生产（柔性制造）的需求。柔性制造不但需要高效高质量的生产制造技术，更需要依托于物联网、大数据和人工智能等新一代的信息技术，升级制造业的核心技术，并且借助电商平台，拉通用户侧、设计者和生产商，颠覆价值链。
工厂的MES（生产执行系统），为企业提供制造数据管理、计划排产管理、生产调度管理、库存管理、质量管理等模块，为企业打造一个扎实、可靠、全面、可行的制造协同管理平台。然而，传统的MES排产计划和生产调度是静态的，并不能根据实际的生产情况（例如机器故障）来动态改变排产计划。同时，生产线的工控软件也是固化的，造成了生产流程和生产容量的固化。这种僵化的设计，在大批量生产的年代是可以满足需求的，却远远不能满足现代对于个性化产品的诉求。