秘书处 ⋅ 2020-04-30 发布 阅读:339 次  ⋅   数字经济  数字化转型  开放课题  数字经济学家论坛  

基于“数字经济学家论坛”(Deconomist Forum),工业4.0研究院对外分享数字经济和数字化转型相关研究成果。按照开放课题计划,数字经济学家论坛每个月将发布一个开放课题,供行业人士自行研究,或申请参与工业4.0研究院相关工作。

2020年4月发布了《全球数字化转型历史、现状和趋势》开放课题,获得了热烈的响应,国内外学者及学生通过各种方式联系我们,部分人员获得了参与资格。

经过数字经济学家论坛专家委员会讨论,确定2020年5月份开放课题为《日本30年前数字化转型失败之因》。该开放课题主要对日本1989年开始的“智能制造系统”(IMS,Intelligent Manufacturing Systems)国际合作计划做全景式的研究。

一、1990年疯狂的日本智能制造

自计算机产生之后,人类社会一直探索利用它来改变世界,由于计算机采用0和1来进行信息处理,跟连续的信息处理不同,被称之为“数字化”(Digitization),而当我们在实体经济应用数字技术的时候,通常会产生模式上的改变,因此称之为“数字化转型”(Digital Transformation)。

过去50年期间,人们一直在消费领域和工业为主的实体经济领域应用数字技术。从工业4.0研究院成果来看,美国在此期间,其消费领域的互联网应用成就远超工业应用,德国和日本等国通过聚焦工业特定领域,获得了一定的发展空间。

回顾上个世纪80年代日美贸易战,日本为了安抚美国的抱怨,希望通过启动一个全球性研究计划来表明其诚意。这个计划就是1989年筹划、1995年正式启动的“智能制造系统”国际合作,后来日本经济限于困境,再无心思参与该计划,2010年正式退出。

美国学者针对日本这次惨败做了详细研究,总结了几条结论:

  • 日本对于全球制造技术趋势缺乏认识,沉浸在GDP快速增长、自动化技术处于领先地位的感觉良好状态,好高骛远提出了“人工智能+制造业”的智能制造愿景。

  • 美国为了帮助战后全球经济复苏,主动建立了跟欧洲和日本等盟国的“不平等条约”,即美国消费市场对盟国零关税或低关税开放,而美国产品进入盟国却需要支付较高的关税。

  • 由于日本制造技术在当时达到了登峰造极地步,但缺乏美国先进研究引导,日本基本上缺乏恰当的判断,例如,20世纪80年代美国务实瞄准数据交换(Data Exchange)建立STEP标准,最终形成ISO 10303。

工业4.0研究院在2015年就对日本制造做了全景式分析,特别围绕日本东京大学教授吉川弘之(Hiroyuki Yoshikawa)系列看法做了深入研究。吉川弘之教授是推动IMS计划的始作俑者,他是机器人和精工制造的先驱,在1997年获得了日本奖章(Japan Prize),这是至高无上的荣耀。

由于吉川弘之自身机械工程出身,日本制造企业的成功让他相信可以快速进入“智能制造”阶段,并让当时的通产省相信了这个事情。

相关记录显示,日本东京大学部分学者对IMS计划寄以厚望,希望创造一门惠及人类的“教科书”(Textbook)的贡献。甚至于在2015年,吉川弘之利用自身身份,除了谈他擅长的制造技术,还谈到了经济学家关注的GDP(链接:https://www.boltzmann.com/2015/02/hiroyuki-yoshikawa/)。

当一名技术专家开始谈及自身不熟悉的经济领域,日本智能制造计划失败也许可以理解了。

二、美国系统学习日本技术的计划

在数字经济学家论坛第一个开放课题中,提到了美国商务部下属NIST推动了STEP标准。在日本盲目推进智能制造计划的时候,美国利用自身掌握的数字技术趋势判定优势,悄然推动了制造系统数据交换标准,有趣的是,该国际标准启动之初,加拿大、英国、法国等发达国家都受邀参加,但日本被排除了邀请之列。

不仅如此,为了满足美国系统学习日本技术的要求,日本还同意系统的转移核心技术、知识产权和实施企业帮扶工作(日本企业去帮助美国的企业)。

1986年,美国国会第99次会议通过了S.1073 - Japanese Technical Literature Act of 1986(链接:https://www.congress.gov/bill/99th-congress/senate-bill/1073),以此加大了对战略对手日本技术领先优势系统转移的计划。

1993年,美国国家技术信息服务中心(NTIS,National Technical Information Service)在日本科技信息中心帮助下,举办了两天的研讨会,形成了一份500页的报告,题目为《如何确定和获取日本科技信息》(How to Locate and Acquire Japanese Scientific and Technical Information)。

按照法案要求,授权美国商务部落实以下工作:

  1. 监控日本技术行动和开发工作;

  2. 咨询美国企业、专业协会联盟和智库,收集对日本技术和工程研发信息的需求;

  3. 获得和翻译日本技术报告和文档,判定标准为联盟政府、企业和研究者是否需要;

  4. 商务部需要跟其他部委协作,避免在获得日本技术资料重复进行获取、翻译、索引和扩散等工作。

正是在这样的背景下,日本启动了“智能制造系统”计划,希望通过“讨好”美国政府来获得发展空间,事实上,美国早就判定“智能制造”在30年内难以实现,自然乐得让日本慢慢做这个事情。

美国商务部一位小职员,早期学习小学教育出身的Sharon J. Kemmerer代表美国参与日本智能制造系统计划,她当时也在负责数据交换项目,即后来成为国际标准ISO 10303的工作。为了总结当时的数字化转型成就,美国商务部还专门拨款,让Kemmerer撰写了《STEP:伟大体验》(STEP:The Grand Experience)。

日本在美国压力下,一方面好高骛远推进不可完成的任务智能制造系统计划,另外一方面,缺乏有效的国家战略应对数字化转型的机遇和挑战,这导致了日本失去的20年。

三、本课题研究的数字化转型主线

虽然日本30年前数字化转型失败外因较大,但它没有发现当时的数字化转型趋势,暨错失了互联网的机遇,也没有在实体经济数字化转型上扩大战果,反而慢慢的陷入了守成的困境,其GDP虽然仍在增长,但已经看不到追赶美国的机会了。

甚至,中国通过改革开放的深化,既在消费互联网领域成就了一批龙头企业,还在中国制造规模上成为世界第一。

任何一个国家经济获得了大的增长,接踵而至必然是美国的压制。

中国正在经历日本30年多年前类似的挑战,虽然情况有所不同,但美国的“套路”还是一样。

一方面美国在国内建立法律依据,由此调动各个政府部门来压制中国,曾经主导了日本衰退的美国商务部仍然是打击中国的主导机构。例如,美国NIST是几个美国制造业创新中心的支持单位,当然,重点打击华为和中兴通讯的部门也来自美国商务部。

另外一方面,引领全球科技潮流的美国科技界继续创造流行词汇,包括工业互联网、数字孪生体等。与日本依附于美国不同,中国确实不需要接受美国国内法律的要求转移相关技术,但中国的风险依旧存在,例如,工业互联网的核心技术99%掌握在美国企业手中,包括工业互联网平台使用的各种开源软件。

我国不乏日本东京大学教授吉川弘之的人物,但我国多元化创新格局明显,美国已经被我国一个企业(华为)吸引了大量火力,但大量的默默无闻中小企业实在太多了,只要我国给足平等发展的空间,自然会出现挑战大企业的颠覆性创新。

本课题的研究目的是梳理日本和美国30年的恩怨,特别是美国当时大力推动数字化转型,加强数据交换技术的制高点,这为美国实体经济数字化转型奠定了非常坚实的基础,这也是我国在推进实体经济数字化转型应该知其然的地方。

四、参与开放课题的要求

本课题完成时间限1个月时间(2020年5月1日-5月31日),不需要到现场办公,工业4.0研究院提供数字图书馆使用。欢迎对本课题有浓厚兴趣的学者及研究生参与。

相关说明如下:

  • 参与本课题人员需本科以上学历,专业不限,年龄为40岁以下,精通英语(所有资料均为英语或其他语言)。同时精通日语的申请人员优先。
  • 最近一个月有充足的时间。可以选择到工业4.0研究院办公室实习,外地实习生提供专家公寓。
  • 全球顶级大学(欢迎MIT、哈佛和伯克利等留学人员)在校人员优先,已有数字化转型相关著作优先。
  • 本课题最终成果:1-1.5万字报告。署名权归作者本人,可用于作者本人的学术论文或课题报告,数字经济学家论坛拥有首发权。
  • 对于参与本课题学术机构及高校人员,将提供资金资助。企业如果参与该课题,需要给本课题提供资助(具体商议)。

如需申请该开放课题,请把个人简历发送到以下邮箱:

innobase@qq.com
面试题目:美国NIST推进STEP对数字化转型的意义

阅读美国NIST在1999年撰写的书籍,STEP:The Grand Experience(下载链接:https://doi.org/10.6028/NIST.SP.939),查阅相关资料,撰写一份3000字的报告。

请面试人员注意以下几点:

1. 美国20世纪90年代再工业化转型;
2. 对美国21世纪工业数字化的影响;
3. 对目前全球数字制造及数字化转型的影响。

本课题指导老师:

胡权,工业4.0研究院院长兼首席经济学家

关注第四次工业革命的经济学基础、竞争规律和商业模式的研究,涉及工业4.0、智能制造、工业互联网、人工智能和数字孪生体等先进技术及应用,目前研究重点在通用目的技术(GPT,General-Purpose Technologies)。作为全球最早跟踪研究第四次工业革命的专家之一,设计了高度自动化、高度数字化和高度网络化的判定标准。率先提出了开源工业互联网概念,并积极推动开源数字孪生创新生态的发展。