非常感谢大家光临今天的知识工程讲堂。我们这次课程是工业技术软件化联盟知识工程专委会的首次学术活动。本人也很荣幸作为第一个讲座，来给大家开讲。
我今天给大家介绍的题目是《工业软件、智能制造、工业互联网离不开的知识工程》。而且正如我们专委会在上次成立大会的时候提出来的一个口号，叫做“工业植入软件基因，制造装上知识引擎”。
因此我们今天重点讨论的知识就是，在所有的新工业革命转型升级的活动当中，知识、知识工程在这其中起到了一个什么样的作用，扮演着什么样的角色？那么在今天我将给大家提出一些新的论点和一些新的看法。
大家可以看本次讲课的要点，大概是这样一个罗列：
我会从物质能量信息组成了我们这个客观世界的三要素开始讲起。
也会介绍我们在三体智能革命这本书当中提到的，关于整个世界我们用三体的思想来去划分、来去看待。但是我还会把它落实在关于信息这个视角上，怎样用三体视角的观点来分类和看待信息？当然进一步的，我们会来看“比特化”，比特，大家注意，就是二进制0和1，在我们这边把它叫作“比特化”，在台湾那边，他们叫作“数位化”，但是一般我们叫作“比特化”，有时候我们也把它叫作“数字化”。其实大家说的“数字化”有点不是特别清晰，如果用“比特化”来去讲，这个概念会比较容易理解。所以大家记住“比特化”就是我后面要讲到的“数字化”，也是我们台湾同胞们讲到的“数位化”。
比特化的数据，它会承载信息，比特化的信息，会表征知识，而比特化的知识，会赋能我们工业软件，而工业软件又会赋能智能制造和工业互联网，它实际上是这样一个关系。
我还会提到，走向智能制造、工业互联网的一个路径。原来我们经常习惯地说数字化、网络化、智能化，但是实际上，我从前几年就一直写文章，来就是阐述我的一个观点：我一直认为这里面缺了知识化，这样一个必备的过程。如果没有知识的赋能，我们不可能走到智能化这个阶段。所以大家记住我的观点应该是数字化、网络化、知识化和智能化，至于知识化跟数字化、网络化之间排在哪儿都没有关系，但是知识化，它一定是排在智能化之前。
另外，关于知识工程的新模式，是知识的智能流动。这也是我在今天提出来的一个新的观点，这是第一次提出来。所以今天会有不少的我第一次讲的内容，作为干货来奉献给在座的大家。
我们首先从物质、能量、信息它的一个基本定义开始，而物质、能量、信息的英文缩写是MEI。我们来看。
作为物质。物质一般是指：静质量不为零的这样的一种实体，它至少应该具有体积（占空性）和质量这两个属性。当然了，某一种物质可能还具有，比如说导电性、导磁性，有熔化、有沸腾，所以我们才能测量出来沸点，才能测量出来熔点，才能测量它的导磁度，也还能测量它的温度——因为它有内能这种属性，等等。所以我们从中学物理学了一个基本的要点，叫作“物质不灭”。
另外一个能量。能量在物理学当中，是一个可以间接观察到的物理量。它被视作是一个物理系统对其它的物理系统做功的这样一种能力。因此，我们通常说“能量守恒”，这是我们对于能量的一个基本的认知。
关于信息，大家就研究得比较多，而且在信息这个术语上经常会产生一定的歧义性。首先，对于什么是信息的定义，就见仁见智。不同的学术著作上和不同的专家，对信息有着不同的定义和理解。但是基本上，大家倾向于认为，信息是描述客观事物属性和它的运动状态的这样一种客观存在。因此我们利用信息这样一个术语，来去描述物质、能量，它们的形，它们的态，它们的形、态的变化。
所以一般我们讲，来源于物质、能量的这些信号、消息、事件等，它所包含的一些含义，我们怎么去减少这些消息、信号含义中的这种不确定性。所以信息有一个最基本的特征，叫作“恒生恒变”，也就是说，因为我们这个世界是物质的，物质的世界是一直在不断运动、发展的，因此的话，所有的物质、能量、信息其实都在运动，都在变化。因此描述物质、能量的那些所有的形、态，都是信息，它一直在变，包括信息的变化，也是信息。所以这一点我们把它记清楚。
关于这个物质、能量、信息之间，至少在物质和能量之间，我们已经从科学的角度了解到，爱因斯坦给了一个质能方程：E=mc2，也就是说，如果你有能力把原子核打破，让它发生裂变或聚变，物质所产生的这种能量，等于光速的平方乘以它的质量。所以，物质的质量和能量，既可以同样作为物质的度量，同时它又同步变化，而且不可分割。
所以我们把物质、能量、信息三者之间的关系做一个澄清：物质具有能量，能量的与物质不可分，不可能说哪里有一股能量，但是没有产生它的物质，这个好像不大可能。而且，不管是多大的一个空间上，大可以到星球，到银河系，小可以到我们的分子、原子甚至原子核里面的这些质子，甚至更细微的粒子，它都是物质、能量、信息的统一体，所以这个是我们一个基本的科学上的认知。
物质和能量之间可以相互转换，物质和能量都可以用信息来描述。大家一定记住。另外信息一定是通过某种能量形式，比如说，机、声、热、化、电、磁、电磁波、生物场等等，也就是机械的、声学的、热的、化学的、电的、磁的、电磁的，或者说是生物的，等等，它们可以作用于物质，并且激发物质产生出放大物质运动的某种能量。所以信息它具有这样一种属性。
而且作为信息，我们可以来沟通，来通讯，而且它一定伴随着物质、能量的传递和交换。信息又可以多种形式被记录和复制，而且信息的表达、记录和复制，始终在加速和推动我们人类的这样一个发展与进步。所以大家要站在这样一个高度上来去认识信息的作用。
因此下面我们就重点讲一下信息，因为这个跟我们大家平时说到的关于新工业革命当中的很多术语，它都是相关的。我们九位作者写了本书，叫作《三体智能革命》。咱们业内的很多朋友都知道，也有很多人都看过，这本书已经是卖了一万多册了。
在该书第15页有这么几段文字，我把它摘录下来，跟大家分享。大约在迄今为止10万年前，那时候人类形成了有声胚胎语言，已经能够用一种喊叫声、吼叫式的方式，即喊叫的声音，吼叫的方式，来进行很简单的信息交换。
大约在7万年前，大家记住我们的老祖宗是智人，他们学会了有声分节的语言。而且在35000年前，这个叫作心智新人时期，形成了现代语言。而且正是靠着现代语言，智人才有了更好的组织能力和协同能力，因为那时候大部分是以部落群居的，因此在当时的人类，多少万年之前实际上是有好多种的，大家听说过尼安德特人、什么丹尼索瓦人、霍比特人等等，智人只是其中的一个人种，但是智人靠着语言的这种灵活的表述和描述能力，靠着强大的因为语言而协同组织起来的能力，慢慢地在不同人种的竞争之间，就把其它的人种都干掉了。所以，今天世界上70亿人都是叫做智人。
形成语言的过程是实际上是极其复杂的。但是大致上，是有这么一个现在科学界的说法。可以肯定一点，是在形成语言的过程当中，我们人类的祖先一直在用各种体态、发音、手势、符号，增长与自然界的那些万事万物相互关联，试图把自然界呈现给他们的各种自然信息表述出来，理解明白。在不断的这样一个彼此关联的过程当中，产生了具有明确意义的这些象形字符、符号、图、文，最后产生了词汇，词汇的关联又产生了语句，最后形成了完整的有声分节语言体系，搭建并打通了人类早期的信息传播通道。
有声分节语言的成熟，是人类历史上的第一次信息革命的伟大成果，所以这是第一次信息爆炸，用什么样的语言来去形容这个成果都不过分，因为，人类智能形成的标志，就是语言的产生，以及以后所形成的知识体系。这都是我写在《三体智能革命》这本书上的，大家可以在第15页上找到。
因此，重点来了，世界上的信息实际上有三种：
第一种是在物理世界当中客观存在的自然信息。比如说。太阳东出西落，月盈月亏，蓝天白云，乌云翻滚，鸟声在叫，大家听着，这是某种信息是吧，包括动物之间，无论是海洋动物，还是陆地的动物，都有这种因为寻偶，因为愤怒，或者因为发现了什么食物之类的原因，它们之间有这种发音、发声。
第二种信息是在意识人体世界当中，人类看到了第一体世界，物理世界当中，我们然后跟它关联，我们用某个符号表示什么，例如表示山，用某个符号表示水，用某个符号表示敌人来了，又用某种语言来表示说，这里面的东西能吃还是不能吃？因此的话，又产生了人类以图、文、语言等形式形成的表述信息。
第三种是在数字虚体世界当中，我们有了电脑之后，我们对前两种信息，就是第一体信息、第二体信息，把它数字化之后，所形成的数字化信息。后面我还会再仔细讲这三种信息。
因此这三种信息的有序发展，一脉相承，长期共存，特别是有电脑以来已经60多年到70年了，打下了人类文明的这样一个坚实基础。尤其是我们进入新世纪之后，数字化的信息急速膨胀，让我们人类走向了就是更高的智慧水平。让我们的这些人造系统，有了更高的智能水平，所以它是跟我们今天要做的新工业革命，跟我们人造系统如何走向智能，它是息息相关的。
因此，我给大家用一个简图来表示一下这样一个道理，也是对我们《三体智能革命》书中的“三体智能模型”的一个简要解读。我们把世界分成了三种“体”，因为世间万事万物，你只要做一个最抽象和一般化的划分，它是可以分成三种“体”的：
第一种“体”，也即第一体，物理实体，从宇宙大爆炸之后，它就存在，迄今为止大约130亿年了。
第二种“体”，生命的诞生，最早据说是42亿年前，世界上第一个单细胞生命体诞生了，后来逐渐发展，最后经历了海洋时期的生物大爆发，最后很多动物又从海洋上了岸，不断地演变、演变，多少亿年之后，由四脚爬慢慢变得可以上树，又从树上走下来，从四肢爬变成了两脚走路，最后才不断进化出来了我们人类。因此我把生物世界的代表，用意识人体来表达，这是我们的第二体，因为这是世界上、我们这个宇宙诞生的第二类“体”。
第三类“体”是人类受到各种各样的启发，我们创造了电脑。在电脑当中创造了广阔无垠的这样一个赛博世界。我们利用软件生成了大量的数字虚体，所以把它叫作第三体。
我们用三体的方式来去划分我们这个世界，是完全独立的、中国人的学术观点。它和其他人讲到的“三个世界”、“三个空间”都不一样。以前我曾经阐述过它的意义，今天我就不再赘述了，但知道它一定记住，无论是第一体、第二体、第三体，或者叫作物理实体、意识人体、数字虚体，它们都由物质、能量、信息共同组成。因为物质、能量、信息是我们这个世界的最基本的三要素。
接着我们要给大家讲的是，既然我们讲了三个体，我以一个齿轮作为一个例子的话，我们可以有——大家看最上面物质世界当中精光瓦亮的一个齿轮。我们按照给定的中径、齿数或模数等做出你要的齿轮。
这个齿轮在我们人脑子里面，大家可以看到，我画了一个人脑，脑子里面有个齿轮。因为当人类跟物理世界到长期打交道，已经在脑子当中深深地刻画和印象了——这个物理实体，对它所有的信息都了解。因为只要你把人的眼睛蒙上，我只要有经验，我用手一摸，我就知道这是一个齿轮，我甚至可以用手大概量出来，它是多宽？多厚？中径是多少？孔径是多少？所以这是在意识人体当中印象世界里，它的这样一个存在。
另外一个是我们在电脑空间当中，现在完全可以做出来一个跟真实的那个齿轮的几乎是一模一样，就是从大小、齿宽、模数，包括它的中径，以及它的各种特征，也就是你用信息表达的形和态，看起来几乎一模一样的那个数字虚体，因此人们才有了数字孪生体的概念。因为，你在电脑当中做出来这个数字虚体——用软件做的，跟物理世界当中的那个物理实体的齿轮太像了，几乎长得一模一样，所以人们把它叫作数字孪生，当然，不能叫作“数字双胞胎”，因为它们之间的映射关系绝不是一对一的。
我们再接着看。不管是第一体/物理实体，它有它的信息，此前我也说过，我们不知道是我们国家还是其它国家的，巨大的射电望远镜曾经收到过十几亿年前或者几十亿年前的一条信息，我们解读不了，但是明显的，那个不是宇宙的背景噪声，不是杂音，而是一条信息。所以，这就是物理世界带给我们的信息，包括比如说引力波、地震波等等，其实都是物理世界，包括物理的星球传达给我们的这些自然世界的活动。所以，我们把它叫作自然信息。大家一定记住，它不以我们的意志为转移，对吧？你想干涉自然，你干涉不了；引力波在什么时候发生，你决定不了；地震在什么时候发生，你决定不了；天是怎样蓝，地是怎样绿，你也决定不了。因此的话，我们要记住，这是自然信息。
第二体信息是表述信息，是因为有了人之后，我刚才已经说了，人类学会了语言，那是第一次语言大爆发，信息大爆发。第二次信息爆发，实际上是我们有了图文之后，并且我们会把它印出来，那么产生了印刷术，于是各种书籍大量传播，整个的知识都呈现出一种社会化的形态。因此，这就是第二次信息爆发。
第三次，就是把所有的第一体信息、第二体信息，我们都给它放到了电脑里面，于是就产生了第三体信息，或者叫作数字化信息。所以大家上网去检索东西的时候，你会发现你在搜索引擎上是搜索不完的——今天我们这个互联网世界当中，你能看到的所有的数字化的信息和知识，对吧？不知道是有几千万亿、几百万亿的网页，你就是一天看上个几百页，你也看不完，所以你在有生之年，顶多看上个几亿页就了不得了，你就天天在那看，恨不得一秒钟就翻页一次——这当然对于你去浏览信息也没有什么意义，对吧？但是我主要是说明这个数据量。所以今天整个的一个互联网世界，它是有着巨大的这样一个知识容量的。
因此大家可以看到它们之间的关系是这三种：自然信息、表述信息、数字化信息。
自然信息，是客观存在，没有人之前就有自然信息，不以人的意志为转移。
表述信息，人类在7万年前至10万年前学会的一种生存和生产能力。在3.5万年前达到了一个运用自如的地步，学会用语言、图、文来描述自然信息和人类自己的这种思想活动，所以我们才有了那么多的书流传至今，这都是我们智力活动的结果。
第三体信息，就是把前两种信息用二进制比特0和1，也就是说我们用这个0和1来去描述它，让电脑能够对比特化的这些数据、信息进行计算和控制，所以也简称计控。
因此，我们就不得不对信息化做一点讨论。因为在前两天，在我们“铸魂：软件定义制造读者群”当中，我们就曾经发生了一次小小的对信息化的讨论，而且这实际上也是很多次讨论当中的一次。
关于信息化大家到底怎么看？我个人的意见是，它一直是不能准确的来反映我们这些年（30多年），所做的这种信息化工作的真实内涵的。因为我前面讲到了三种信息，第一体信息、第二体信息、第三体信息，或者叫作自然信息、表述信息、数字化信息。三种信息共存于世界之上，“信息化”就显得语焉不详了——你想把什么信息、怎么去“化”？因为“化”是一个过程，是吧？它是一个发展过程。
你想去对自然信息做什么“化”吗？它不由你决定；你想对第二体信息，也就是表述信息做什么“化”吗？这个东西也不新鲜，对吧？从人类有了图、文之后，特别是掌握了我们写书的技巧、印刷术之后，我们早就在做这种“信息化”了，对吧？难道《天工开物》不是一种“信息化”吗？《四库全书》不是一种“信息化”吗？所以你一定要说清楚，你说的是什么信息的“信息化”。因此，信息化一词明显带有较多的歧义性。
所以，再次重申：自然信息，它不以人的意志和想法为转移，它由自然法则、科学现象来控制。它的生成、传递、处理和演变规律，你比如说星球在转，所有星球运行的轨道就决定了这个星球本身的地质活动，比如说地球的地质活动，完全是因为它的轨道是椭圆的，一会走到轨道的远日点，引力弱一点，一会又走了轨道的近日点，引力又大一点，所以地球本身是一个椭球，因此地球这样一个椭球的两个球心在不断地收缩一点，然后再给它拉开一点，收缩一点，拉开一点。所以，地球本身内部的物质天天都在彼此摩擦，因此它才有巨大的地热在里面，才有岩浆在里面。如果说这个星球轨道要不是这样子的话，它本身实际上就不会有这么多的地质活动，也不会有那么强的磁场，没有强磁场的话，也就不会吸引住大气层，当然没有大气层的话，对地面的任何生物都没有保护，而且所有的水分就会蒸发掉，那就会像火星一样，慢慢变成了一颗死星球。因此这是我们目前对于这个自然世界的一个认知。
表述信息，它是人类按照自己的意思来思考、推理、加工、听、说、写、画，只要如果能够算的话，原本载体是某些物理介质，最突出的就是纸介质。早期人们就把图文刻在青铜器上，刻在石碑上，写在树皮上，写在锦帛上，都不易传递。最后，人们发明了造纸术，后来又发明了印刷术，这才让图文的传播变得迅速起来。
数字化信息是信息化应有的本意。你仔细去琢磨它，它一定是“数字化信息所表达的一种发展过程”，也就是那个“化”的过程。若非如此，一定会失去数字化本意。
因此，如果要是把信息化和数字化去追踪一下它的基本含义的话，我们可以看到，信息化，必须是“数字化的信息化”。我在前面已经说明了这一点。
数字化是本质，信息化是被泛化的对象。“信息化”是日本人的给出的一个并不是很准确的翻译结果。而且“信息化”术语，从一出生就遇到了难以理解、内涵模糊、国际交流困难等问题。大家可能不知道，仅仅在China Daily——咱们中国的中国日报上，在不同的时期翻译“信息化”的时候，至少先后有过以下4种译法，四种翻译的英文词，因为英文当中没有这个词。在人家的词典上，根本就没有“信息化”这一说，人家叫数字化和信息。
所以我们不得不去凑一个英文词叫Informationalization，或者Informationization，或者Informatization，还有个Information Technology，这种词很拗口，因为本来这就是你自己造词。所以当我们跟国外的专家们去交流的时候，我们拿着这一个生编硬造的英文的Informationalization的词，人家根本听不懂啊！所以说，大家都感到晕。
业内人士认为，早年信息化术语是企业普遍使用，现在的信息化更多的是在咱们政府口作为一个行政术语来使用，例如我们工业和信息化部、网信办，各地我们都有经信厅、经信局、经信委、工信厅、工信局、工信委，这个“信”就用到了信息化这个词。当然，现在企业里边普遍地还在大量使用，但是没有人去仔细琢磨过这个“信息化”到底是个什么意思。
今天新工业革命来临，大家可能没有注意到，“约定成俗”的“信息化”，实际上已经开始发生微妙的变化，数字化一词大量替代信息化使用。因此我个人认为——其实我从十几年前我就不赞成这个词，几年前我就一直在各个群里说，信息化这个词不好——只要是大家愿意心平气和、认真讨论，我就给你讲，告诉你这些具体的道理，因为信息本身就有歧义性，你说的是哪种信息，对吧？所以我认为：信息化最终应该会被数字化取代，因为今天实际上已经开始了！
大家注意到没有？工程院推荐的智能制造发展的“三个范式”或者叫三个阶段，叫作数字化、网络化、智能化，这里头没有什么信息化的事，至少信息化在里面不是一个主词，当然它还在把它们并行使用。发改委的文件讲的也是“上云、用数、赋智”。所以这是对我们今天数字化转型，给大家一个基本的路径和建议。
全社会现在普遍使用数字化转型、数字化变革、企业数字化转型这样的术语。因此，我们倒过去看，我们今天正在讨论的：
数字经济，如果说成是“信息经济”，这个道理很难讲下去；
数字创意，如果变成“信息创意”，业内人员会不知所云；
数字中国，如果变成“信息中国”，公众理解将出现问题；
如果我们数字货币变成“信息货币”，这整个货币也会乱套的。
类似的例子还有很多很多，如果说“数字XX”，你都改成“信息XX”，你会发现有很多东西是没法解释的。
我现在看到很多人在写文章，也注意到这个问题了，都试图说，我比较一下信息化和数字化，很多人编出了很多的理由。实际上如果要是从头去追溯的话，我感觉有点没必要。因为这个事儿有点像什么呢，说“猪八戒叫什么”？猪八戒的小名猪八戒，法名猪悟能，大家习惯上称其为“二师兄”。类比一下，我们应该去比较以前的信息化和今天的信息化有什么不同的含义？早年的数字化和今天的数字化有什么不同的含义？而不是去比较数字化和信息化，因为它本来在本质上就是一回事。如果做这样的比较的话，就有点像比较，说“猪八戒和猪悟能”“猪八戒和二师兄”它们俩有什么差别？我个人感觉好像是这样一种意思。实际上，我就不太建议大家这样去做。
当然大家如果有不同的理解，我们都可以交流。这个没有关系，我只是说谈我个人的看法。
好，我们下面来看关于知识转化，这是知识管理知识工程当中一种很重要的概念。它跟我们今天讲到的这些数据、信息、知识、智慧，是一脉相承的。因为知识在不同的主体之间在不断的转化，转化是有规律可循的，有模式可以表达的。
我们通过一幅漫画来去看。在旧石器时代，当人类已经在不断进化过程中，比如说是在十几万年前，或者7万年前，那个时候，对于信息的理解，他就是满眼看到的这些事实的客观存在，都可以叫作信息。上图中的一只兔子、两只鸟、三朵花都是信息。作为还是野人状态的这个智人，也是我们的祖先，当时他看到的这样一个事实。所以人观察到这些自然信息。
后来发展到大概7万年前至3.5万年前，人类会说话，七八千年前人们开始能够用符号来表达（也有人说是一万年前就有岩画），但是在咱们中国古代，叫作“一划开天”，讲的是易经。我们有了阴、有了阳的符号，最后有阴阳八卦；又到了5千多年前，咱们中国人开始创造了甲骨文，一直到今天，有了我们的汉字。
所以大家可以看到，经常辨识、讨论的就是——什么叫作信息，什么叫作知识，什么叫作智慧？因为这几个术语它是相关的。
所以如图，我们的祖先智人，可能看到“兔子吃草、草长在土里、雨来自云端，狼吃兔子”，这些都成了他所积累的知识，他会说了，他就能够告诉别人，大家就可以在信息和知识的支撑下来做很好的协同，知识如果相关联，它就可以激发出来很多的推理——比如说在这个例子中，这个野人就开始推理了“如果我杀光所有的狼，兔子将吃光所有草，土壤就会被冲走，那以后没有草了，也就没兔子了”。因此，这种是最早的这样一个“知识金字塔”。
所以信息的种类，刚才我已经说了有三种。
最常见的DIKW金字塔模型，描述了三种信息的转化关系——人观察自然信息，在自然世界看到了自然信息，所有的那些形、态、演变规律，于是经过人的意识活动，即意识人体的活动，把它们变成了一种表述信息，人在同伴之间来回去描述和传递，最后把它沉淀下来，变成知识。知识不断地分类，我们有物理、化学、文学、艺术、天文、地理、数学等。然后，数学里面又分出来函数、坐标、小数什么等等，于是形成了我们的知识金字塔，后人把它总结出来，就是DIKW那样，层层向上、一脉相承。
当然今天我们还要讨论，数字化（比特化）的知识，数字化（比特化）的信息，数字化（比特化）的数据。这个在后面我会给大家再讲。因此，我们首先定义数据，是一个人为地从信息当中抽象出来的、作一般性描述的数字量。因为人观察到世界当中的这么多的做事的活动规律，我们最后把它抽象到最后就是数学。大自然当中很多东西我们都看到自然科学，最后我们把它变成分科之学（科学），我们可以有化学、有物理、有天文学等，抽象到最后就是数学，于是有了“数”这样的概念。
但是数据它是一个数字量，如果只谈数据，没有特定的时间空间的背景，也就是没有时空背景和意义。这种声音、图像、字词什么的，我不知道这是什么意思，比如说，“叮”响了一声，是什么意思，不知道，你只有给它界定好，说响这一声音可能是有一个人进门了，它是一个电子门铃的报警，这样大家就理解了。你比如说我们今年是2021年，如果单纯把一个2021写出来，那么是2021年？还是2021天？还是2021秒？还是2021吨？还是2021匹、2021只？我不知道，因为数据本身没有消除它的不确定性。
但是信息就不一样了。经过格式化过滤，经过按照一定的模型重组，有了时空条件，有了数据的之间的关联，消除了数据的不确定性。比如说“2021年”，我加上一个量纲就没有问题了，大家理解得很清楚，这是一个准确的信息；一定要跑“480步”，要往上攀登“1000个台阶”等等，这些都叫作信息。
什么叫做知识？信息不断的相互关联，最后变成结构化的、可以指导人们做事情的信息，它就是知识。知识有助于我们去分析问题、解决问题，是人与客观世界相互作用的基本逻辑和方法的提炼和总结。
什么叫做智慧？智慧是一种应用知识来处理问题的决策能力，把知识和知识相关联，我们就能够知道，未来会发生什么？我们于是有了推理能力，有了很强的这样一种思维、思考和空间想象能力。
所以这个DIKW是适用于人与人、和人与自然之间的交互作用，是早期产生的一个模型，跟数字化没有一分钱、一毛钱的关系。所以大家先记住，这是经典的、传统的、早期的DIKW的金字塔模型。
经典的模型的作用，它主要是说，数据、信息、知识、智慧，它在不断的复用当中会升维、升级，当然也会在不断的降维当中，往下来降级。因此我们可以看到，我们如何来去提炼数据，生成信息，传承知识，激发智慧，这是DIKW金字塔模型带给我们的一个有益的启示。
日本人又提炼了四化模型。在知识管理当中，四化模型是很经典的一个说法。我们所有企业里面的工业技术/知识，是我们企业宝贵的智力资产。怎样把这些工业技术/知识能够有效的组织起来，留在企业，实现知识的传承和增值，并且用这些工业技术和知识，作为支撑我们企业未来创新发展的这样一种基本要素，一种基本的生产要素，实际上是我们今天企业管理当中的一个重中之重的任务。
但是不幸的是，自从建国以来，我好像没见着过有关方面发了一份文件——应该重视企业的技术积累，应该去做好企业的知识管理和知识工程，这个实际上是很大的一个遗憾。今天我们才认识到，如果没有这些知识的积累传承，实际上工业软件根本就开发不出来；没有工业软件作为支撑，智能制造和工业互联网也都是镜花水月。
因此，当年日本比较早期的诞生了知识管理，它研究知识怎么在人和人之间通过四化的方式来传播。比如说：
第一步社会化：我们来去通过观察模仿，亲身体验，共享经验。师徒之间传播，人与人之间传播，尤其日本，师徒传播，中国也是师傅带徒弟，老师教学生；
第二步是外化：当你掌握了知识之后，你利用类比，利用一些假设，利用比喻，把隐性知识怎么能够想清楚来表达出来，也就是说，你脑子里想的什么我不知道，但是一旦你把它说出来，写出来、画出来，大家就更容易理解，因为隐性知识已经显性化了，或者叫知识外化；
第三步再组合化：把不同的这些知识，不同学科的不同体系的知识，你给它组合化、体系化，把它变为一种组织知识、系统化的知识。你看在今天我们网络上，尤其微信当中，传播着大量的碎片化的知识，实际上非常不利于我们的学习和理解，大家用碎片化的时间去看碎片化的知识，实际上形不成知识体系，没有自己的系统化的知识体系，你是很难做出正确的判断，很难对一个事情有着特别深入的理解。
当然第四步最终实现内化：不断地把系统化的知识、显性知识用到工作当中，并且创造出自己的、新的隐性知识。
好，我们再回到中国。中国人也提炼了自己的“三体智能模型”，这就是我和另外八位作者，我们九个人一起写的《三体智能革命》这本书，我们提出来精炼的这样一个“三体智能模型”。迄今为止，我没有看到其它国家提出类似的模型。
在早年间，没有电脑以前，我们这个世界是个“两体世界”。意识人体和物理实体之间不断地相互作用。比如说我给出来跨越了几万年场景的这样几个图。从我们老祖宗——智人，在拿着石头去敲打另外的石头或者另外在贝壳等等之类的东西，这是一个人和物之间的关系。今天，在我们很多的中小企业，包括很多的工厂，仍然是大量的手工操作，又脏又累，人对着一个物理的机器，人拿着一个物理的设备，在那里干活。
因此知识要不断地积累，我们也不断地对物理世界进行创新的改造。所以在物理实体和意识人体之间存在着这样一个经典而古老的知识发生学，就是人不断的探索，我们去积累知识，摸索知识。长期的相互作用当中，人创造了海量的知识，因为人毕竟是聪明的、智慧的。知识传承了几十万年，人凭借知识来去认识世界，改造世界，自然界又启发和约束人，也惩罚人，所以人又依靠知识来创造各种各样的物理设备、人造系统，物理设备、人造系统凝固了人的知识——你比如说一个青铜器上，如果有铭文，我们就知道你刻画了，在三千多年前刻上去的，它描述了一场战争，还是一场祭祀，还是一次什么事件，这是文字带着我们的信息，但是青铜器本身，我们一看上面有饕餮，有螭纹，有云纹，有鸟纹，有龙纹等等，我们又可以估算出来，大致它是用一种“失蜡法”来铸造的这个青铜器，而且它的模子是怎么做的，是几次浇筑的，你比如说司母戊大方鼎至少就是三次以上浇铸而成的。这些知识都是凝固在物理设备上的，但是我们人可以把它推断出来。
早期机器中的知识都是固定在物理设备上。我们一看，这叫不锈钢，这是一把车刀，这是一个钻头，这个是平行移动的，那个是摆动的等等。但是这些知识都得不到最好的利用，它是一种凝固态的、固化的、僵化的知识，所以机器一直是不智能的。
三体智能模型，从“两体互动”发展到“三体交汇”，也就是说当我们人创造出来电脑的之后，并且用电脑创造出广袤无垠的、无边无界的这样一个赛博空间的时候，世界发生了变化，于是有了三种“体”。
所以我们可以看到，知识积累、知识建模、知识驱动是跨越三体的，从物理实体到意识人体是知识积累，从意识人体再到数字虚体、到电脑里面，是知识建模，再从电脑到我们的物理实体，是知识驱动。当然它还有反馈，回馈优化、学习提升，再让我们更好地去创新改造。所以三体之间，数据、信息、知识流动，基于知识开发软件和构建各种各样的智能系统。
于是我们就要讲到知识数字化和软件化。因为你已经有了第三体了，有了我们的数字虚体，有了我们各种各样的数字化的事物。所以在人类知识软件化的这样一个宏大进程中，有了工业技术软件化这个工业基础的建设。
因此我们可以给大家看一下，这是去年12月，我和工信部电子五所，我们一起合作了一个项目，做了一个“工业技术软件化研究报告”。
在这个报告中，我们总结了一下工业技术软件化的一个总体过程，我们发现的总趋势是“人类知识软件化”，也就是前面我讲到的咱们人类各方面的知识，都已经把它放到网上去了，放在各种各样的服务器里面，大概就是全世界也不知道是有多少多少万亿台的服务器，电脑里面装着大量的这些数据、信息、知识，它是一体化的，因为，比特化的数据表征了比特化的信息，比特化的信息承载了比特化的知识，这是后面我还会要重点讲的内容。
所以从最早“军工知识软件化”——大家记住，还没有高级语言的时候，有了电脑，一九四几年，人们就已经开始利用各种各样的很愚蠢、很笨的方式，都是早期利用了电脑编的那些机器码的，即早期汇编语言的编码。我们做了军工知识的专业化，比如说后勤、飞机投弹、坐标定位等等，实际上是军工领域最先用到的“军工知识软件化”。“数学知识软件化”是更早，因为一直把数学放到电脑里面去，然后“物理知识软件化”，“化学知识软件化”等等，这些不同学科的知识都在软件化。
工业技术软件化，实际上它的标志应该是从我们工业软件的第一个产品，也就是在1957年，首款用高级语言写的这样一款软件，叫作PRONTO。它的诞生标志着我们工业技术软件化开始了，因为我们把它正式的用高级语言写到软件里面去了。到后来，第一个CAE的版本叫NASTRAN，它是NASA组织写的一个CAE分析软件，简称NASTRAN。所以它既有传统架构工业软件不断的来发展，也有我们工业装备过程流程的这种孪生化，因此数字孪生也是工业技术软件化的一个支流、支脉。当然还有云架构的工业软件，你比如说山大华天，它也写了云架构的CAD等等，还有我们工业APP。包括“软件知识的工业化”，因为我们软件当中还要用到大量的其它领域的知识，你比如说图形的、交互的、算法的、数学的、还有底层数据库的等等，这些它不是工业知识，但是必须要用到我们工业软件当中来，没它不行。你比如说我们这种Graphics Engine，底层的图形引擎，你没有的话，就什么东西都做不了。所以这些也是软件知识工业化的一个过程。
在知识载体方面也在不断的变更，知识的应用主体也在不断的变更。
我们可以看到，再早的咱们不说了，以前我也讲过，从几十万年前就可以讲起。我就讲到说，我们已经学会了造纸术、印刷术了，我们已经大量印书了，所以这个知识结构化做得比较好，因此我们知识的存储与人分离，因为原来都是记在脑子里面，现在我们可以把它写在书上了。所以大量的知识变成了结构化的知识，变成了显性的知识，都写在书上，进行社会化的传播和复用。
知识的应用与人分离，也是在不断的发展过程当中，从人应用知识，发展到软件应用知识，再发展到软件控制机器来应用知识。所以我们可以看到知识数字化、知识软件化、知识平台化/App化，一直发展到知识自动化，或者叫智能化的一些应用。
所以大家注意到，这个以前我们的“碳基知识”，你写在书上的知识，书一烧变成碳了，对吧？你记在人脑中的知识，人一烧了也成碳了。所以，以前叫作“碳基知识”，它都变成了“硅基知识”，因此我们才在互联网上有了这么多的“硅基知识”！
知识载体从碳基变硅基，这个例子就太多了，我就不去细讲了。所有的这些物理空间的纸介质知识或者其它介质的知识，我们把它数字化，扫描，然后编码，然后录入等等，脑机接口，都可以。
于是，我们可以看到，今天有一个最大的变化趋势，就是万物数字化——所有物理实体空间的这些要素都在加速数字化。因此，从过去我们用稿纸、方格纸来写文章，现在直接就电脑敲了，用WPS、WORD等都很方便；用手去画的这些各种各样的工程图、建筑图、机械图，现在都是用做图的软件来做；包括大量的生活用品、工业品，都以数字化的数字虚体的形态，从底层的物理世界到了上层的数字世界。所以我们才有了数字孪生这个概念。
因此我们来看，数据不断的供给给软件，软件定义数据自动流动的规则。最后首先形成数据的自动流动，所以知识它去赋能工业软件。
对于DIKW金字塔模型，我们要进行一个数字化、比特化的拓展和重新理解。
早年诞生的DIKW金字塔，它适用于人和自然人与人之间的交互。我已经说了，它可以激发，人用知识去激发智慧，解决问题，有这样一种激发的机制。但是这个体系是不适用于机器的，不能用在电脑里面，也不能用在应用电脑控制的机器里面。
所以如何改造传统的DIKW金字塔模型？我就做了一个大胆的尝试。在三体智能革命这本书上，我就向下拓展出了比特层；在知识层的上方，我拓展出来了智能层或者叫智巧层，即Smart这个层级，表达人造系统应用知识，最后形成一个BDIKSW的体系，是一个新的金字塔。
因为机器的发展，它只能先达到智能（Smart）的层次。而且今天已经证明，机器或者叫人造系统所具有的“智能”，我记得宁总经常说，也就是3岁、5岁孩子的智能，这个确实如此。
只有在智能成熟之后，才能够有机会走向更高阶的智慧层次。但是很不幸，目前在我们生存的这个世界，这个宇宙当中，看起来只有人具有智慧。
从数据贯通，到知识贯通，从数据赋能，到知识赋能，这是一个渐进发展过程。
我这次用一个比较新的方式来给大家解读一下，怎样去理解这一个6层级的金字塔——从比特到比特化数据，再到比特化信息，再到比特化知识，再到Smart级别的智能，再到Wisdom的智慧。
大家知道，比特就是二进制的编码，0110011000001，你任意怎么编，这个就看你用什么样的模式去编码了，所以把它放在底层。大家可以看到，用0和1编出来的，按照给定的模型编出来的，这个大家去看ASCII码，这个是美国给了一个信息编码标准。
例如“1，2，3”，1编码是00000001，2编码是00000010，3编码是00000011；“A，B，C”的编码也在这里，大家可以看。这都是ASCII码字符集上的。这已经开始了用0和1进行一种结构化的处理，这已经是变成一种模型了。
如果在电脑上要显示一个彩色的“Hi”这个字符，Hi，或者是H加一个！（惊叹号），大家可以看到它是用数据，即“比特数据+行列位置+颜色”这个模型来编码的，是比特化的信息，因为你看到的有红有绿，有位置，而且告诉你说，这可能是一个H、！（惊叹号）或者叫“Hi”这样一个意思，它有了含义，信息消除了数据的不确定性。
比特化的知识，大家可以看到，更进一步的编码是，你比如说“我，爱，你”这三个汉字，“我”，大家可以看到0110001000010001，有编码，包括“爱，你”，这是汉字的编码；如果变成英文“I love you”，那么I，L，O，V，E，Y，O，U，这几个字母都有编码，所以这就是ASCII码给我们的标准编码。
在这个基础上，我们既然能够写字符了，当然用字符就可以来写软件，写代码。这个是Python语言写的，来去判断哪个年份是不是一个闰年。判断规则是说，如果是公历年，它是4的倍数，如果能算出来是4的倍数，它就是闰年。但是如果说它是100的倍数时候，你必须是400的倍数才是闰年。因此就给出来了：If then，else，等这样的语句，所以它编译之后，生成一堆按照某种模型或算法排列的0和1，也大概就是这样一包东西。
如果再往上一层，智慧，为人所独有，大家一定记住，任何人造系统都不可能有智慧，因为现在连“智能”都是半傻不呆的，“智能XX”之类的术语真的是不推荐大家去使用，会造成很多的误解——哪有什么“智慧工厂”，哪有什么“智慧城市”，我们城市的一个楼，一个火星就着一把火，就全烧了，水炮都够不着；城市一下雨就看海，一下雪就堵车，是吧？
所以大家一定记住，智慧人独有，而且有三个基本特征：第一，人有自我意识；第二，人有第六感；第三，人有创造力。而这三条，是一个智慧的生物体所具有的。但是智能的这种人造系统不可能具有，至少今天在看得见的十几、二十年之内，都没有这种迹象。所以还是等我们的人造系统，先在智能这个层次上发展成熟再说，而且要先在Smart（智巧）这个级别上发展成熟再说，我根本就没有写Intelligent（智能），因为Intelligent人造系统还早着呢！所以现在的“智能”就是几岁孩子的智能，大家一定记住。
在这个基础之上，我们可以看到BDIKSW，有了这样一个新模型之后，我们就来看，所有的软件编译之后，一定是按照一堆给定的算法模型生成的、一堆大包，大包套小包，小包套更小的包，符合程序逻辑的0和1代码，因为前面我已经给大家展示了，就是从0和1，一直发展到可以编码的这些“1，2，3，A，B，C”数据，再发展到信息，编码它的位置、意思，再发展到你去编码语句，再发展到你编码程序，最后出来，就是一堆的0和1，电脑只认识这些东西。
当然你可以有更多的东西加入进来，可能这就变成了一个大的软件包了。它可能是CATIA、ANSYS，也可能是山大华天的CrownCAD，或者可能是一个什么样的工业APP，都没关系。
软件的定义我们可以给出来，IT人一般说，软件是运行在芯片里的数字化指令和数据的集合，是一系列按照给定格式、我们去把它编出来的0和1代码序列。实际上，我们都是用人类语言的写代码格式，表达了一系列的逻辑、规则和知识。最终，把它变成了机器码的格式。因为不管你用什么样的高级语言，最终编译完了，就是一种机器执行的代码，这些代码驱动芯片，来做高电平、低电平的运算，这是芯片的底层功能。当然，还可以驱动我们的工业设备——这是第四次工业革命的标志。如果讲到工业软件，工业软件封装了工业知识，建立了数据自动流动的规则体系。
因此我们可以看到，软件有三个基本的功能。第一，输入数据；第二，输出数据；第三，计算数据。我们来看一下软件的这样一个意思。
首先，它怎么计算呢？我们要把海量的工业技术知识都汇聚在工业软件当中。因为工业软件现在就是我们工业技术发展的一个高级阶段，它是工业技术的容器，承载了人类的海量知识，以知识工程作为发展基础。
所以作为这样一个容器，我们可以把物理的、化学的、数学的、还有各行各业的这些知识，不管是工业的、各行各业的知识，包括计算机的、包括我说到了一些软件交互的、数学算法的、几何引擎的、知识库的、基础科研的知识等，都把它放到里面去，这就是一个容器的概念。我把它这个叫“集智应用”——集中了各方面的知识、智慧来应用——因为你进入到一个工业软件当中的时候，就如同你身后站着各行各业、千千万万的专家，他们在指导你，如何去操作、使用这个软件，如何让你能够用最小的交互的代价，来生成最宝贵的模型和知识。
工业软件当中包含了工业智能，工业智能由软件而来，而软件的知识是由“人智”而来，人的智能简称“人智”。因为迄今为止，从知识发生学的角度来说，智能的源头在于人，在于人的正确思考，人的思考推理能力，简称为“人智”。而真正能够由机器或者软件想出来的、推理出来的知识，还是少之又少。尽管已经开始了，你比如说这个“九章”好像也会算很多东西了，是吧？然后就是“小冰”好像也会回答问题了，清华也搞了个软件系统，说是可以做诗了，等等，但是这些还是非常少，在人类的知识体系当中还是沧海一粟。
工业技术、知识软件化，就是把这些碎片化的知识、多学科的知识，我们给它进行模型化的构建，系统化的组装，智能化的检索，创新化的应用。工业技术软件化的结果就是工业软件，它包含了不同算法的工业软件，AI当然也在里面。软件的人所给出的知识算法和数据赋予的逻辑和流程，它高速、极速地模拟，甚至重复、甚至超越人的思考过程，因为这是算力加速的。你比如说在今天，如果去下围棋的话，一定下不过阿尔法Go和阿尔法Zero，因为它的算得速度太快了！它只要比你多算出一步，你就必输无疑。
所以软件有两大功能。第一，以软件清算的这种数字化的指令，控制我们的设备精确运转，为其所嵌入的机器设备来赋能；第二，与人交互，为人纾困解惑，计算展示以软件“内聚”或者叫“集智”的、千千万万各领域专家的知识，来为人赋能。所以大家记住，工业软件为人赋能，为知识赋能。
因此我们来看一下软件的功能，我们怎么去认识它的三个功能。大家记住三个功能：第一读入数据；第二计算数据；第三输出数据。
读入数据。比如说数组，我在这里给一个数组，光盘大家可以看到，还包括各种传感器现场采集的数据，从机器里抓出来的数据。
这些数据读进来之后，我们可以按照我们软件的算法，刚才已经展示给大家了，软件里其实没有几个语句，有个赋值语句，无条件转向的goto语句，再有一个就是条件语句。条件语句大家可能用的最多，基本上就是If，then，or，else，所以如果你用A的条件，那么可能这样得出一个A1的结果；如果是B的条件，得出个B1的结果，如果是E的条件，就得出个E1的结果，等等，这是常规算法。
因为计算的时候必须要按照机理模型来算，所以从读入数据，再到我用这个虚线方框里表示的工业软件内，我要计算数据，按给定的机理模型、数据模型来算。这个时候，我们可以常规地来输出一些图纸、工艺卡、模型、甚至是一段音乐，或者是一个什么提示的曲线等等，辅助人来决策，这是第三次工业革命的一种模式。所以大家记住，软件原来在早期是这样用的。
但是今天的软件不一样了，为什么？首先里面用的算法更多了，我们会有一些AI的算法，比如说概率算法、机器学习的模型、深度学习模型的算法等等，甚至还可以有类似于下围棋、下象棋的蒙特卡洛算法等等。这时候算法会更丰富、更高级。
我们产生的软件，它就不仅仅是上面我给出来这两种模式，给你个图纸，给你个工艺卡片，或者给你个模型，给你个结果，给你些代码，让人来做决定。
第四次工业革命或者叫新工业革命的模式的建立了，也就是说，软件可以把算出来的这些代码、这些推理出来的、算出来的指令——最佳指令给它送到机器里面，驱动物理设备运转，而且是精准地运转。所以从前面，大家可以看下面，从前端“状态感知”，感知完成了有数据，通过网络送到软件里面“实时分析”，分析完了以后“自主决策”，那就是说。要根据给定的计算结果来决策，然后“精准执行”。
你比如说，大家可以看到最下面鸟飞的这个画面，这是德国FESTO公司开发，做的那个机器鸟，它会自动避障，自动穿越，飞起来就跟一个真鸟一样。实际上这种原理用在今天的智能汽车上，也是一样的，所以今天自动驾驶汽车都是用的这个原理，不断的有一大堆传感器“状态感知”，然后软件算法“实时分析”，然后软件里面自动地推理，“自主决策”后，给出来当下的、此情此景下的、最恰当的代码，送到机器的控制器里面，驱动它的执行装置来“精准执行”。
所以我们知识工程的新模式，大家注意到，新模式是知识的智能流动。大家一定记住这个说法。而且这是我今天第一次讲出来的。
我们可以看到知识工程的改进模型。刚才我已经介绍给大家了，从最早的DIKW，就4层，我把它拓展出来6层，也就是BDIKSW金字塔。
那么。第一，机器智能化为着眼点，从比特到数据到信息到知识到智能，基于比特去构建新的这样一个BDIKSW的体系，数据贯通，知识赋能。
下面大家可以看到，从提炼数据，到生成信息，到承载知识，到智能运行，再到智慧演进。它的场景上已经不是人去观察了，而是大家可以看到这里有摄像头，有显示器，那么从机器处理到测量抽象，机器去抓数据，我们反复复用某种知识、模型，软件就是最好的复用，对吧？已经写进去了，每一次都在复用这些算法和模型，知识会智能流动。因此我们所有的这些设备——也就是今天的智能制造和工业互联网用到的设备，里面都是基于这样一个基本原理。
重点来了，还是回到刚才这张图。这就是今天我给大家讲的，无论是工业软件、智能制造、工业互联网、企业数字化转型，它的基本原理就用这个BDIKSW金字塔，新型的金字塔来描述：底层0101001，比特，第二层比特化数据，已经做了一定的关联。大家可以看到，我一层一层给大家讲：
底层，无论芯片还是软件里面的计算规律，都是比特，因为低电平、高电平就是比特0和1，硬盘里面存储的，现在都是用磁极子存储的，如果你把S端定位是1，N端就是0，不同的磁极子垂直的排列，S端N端，它是向上还是向下，就表征了0和1；网络传输的也是0和1；软件也是以0和1比特为计算和控制的基础。因为我已经给大家讲到了，从比特一直到软件的语句都是。
大家可以看到，再往上一层，
比特0和1相互关联，模型化复用，形成比特化数据。
比特化数据相互关联，模型化复用，表达比特化信息。
而比特化信息相互关联，模型化复用，承载比特化知识。
比特化知识赋能我们的工业软件、智能制造、工业互联网等系统，构建出来我们所要在智能系统。而人类的不断的去构建这些制造系统，在这个过程当中的来升级、提升我们的智慧和知识生产的水平。同时，还可以降维来贡献知识。
因此它向上呈现出这样一个每层是一个升维的状态，但是如果向下，它是一个不断降维的状态。
那么，第二大重点来了。在这个基础之上，大家注意：
数字化，是数据的有序流动，在给定范围内的有序流动。如同早年的数字化，都是在我们局域网之内的这样一种有限范围的流动。
网络化，是信息的自由流动。我们今天构建的这些互联网，包括工业互联网，它都能在促成信息大范围流动——消费、社交互联网是在全社会范围内，形成数字化信息、比特化信息的自由流动；我们今天构建的工业互联网、智能制造，是在整个工业范围内、一个大范围的比特化信息自由流动。
知识化，是必须经历的一个阶段。我可以再次给大家重申和断言，没有知识化，不可能走向智能化，大家记住我的话。它应该是知识的自动流动。
再往上，智能化，是知识的智能流动。
所以，这是几个不同层次，从数据有序流动，信息自由流动、知识自动流动，到知识智能流动，构建了我们的“四化”：数字化、网络化、知识化、智能化，都是从这张图上解读出来的。
剩下的事情就好办了。这张图在我们的《铸魂》这本书上也有。知识如何智能流动？那么它有两种赋能作用。我在前面说了：一个是让人变得更聪明，另外一个是让机器变得自主和智能。
因为在我展示在这张图当中，大家可以看到，上面就是工业技术软件化的一个发展过程：隐性知识显性化，显性知识模型化，模型知识代码化、软件化，然后我们就有了软件，工业软件在这儿，大家可以看到橙色的字表示的工业软件。
工业软件，它就能够不断的去定义化、复用化，精确地复用模型和算法，因为你一次写入软件，它就是反复地运行，不会走样的，就会支持我们来进行决策化和最优化，这个就是说做智能决策了，对吧？它还支持我们来做我们机器的自主化和智能化。所以产生出来智能的机器。
因此大家记住，把隐性知识，从最左边人的大脑这里开始，我们把它提炼出来，变成显性知识，变成模型、算法，把模型、算法数字化，写入工业软件。
工业软件如果是交互式的，大家记住，它走一个Loop循环，人与软件交互。大家可以看到，人不断地来去应用软件，进行交互，跟软件之间是需要来回“应用交互”——交互式设计、交互式研发，有了“全新感悟”，这就是知识“内化”了，把这些知识再给它“认识提升”，变成新的知识和算法，再给它“化入软件”——工业技术软件化，然后软件再支持我们人的交互应用。
所以在这样一个循环迭代过程当中，人不断地贡献知识，软件里面又在“集智应用”，又是千千万万的专家在支撑你，你学了以后，又有了新的感悟，然后再把它写进去，这是一个Loop。
如果工业软件是嵌入式的，还要再往右走。大家可以看到，就是我刚才讲的，我们要不断地“状态感知”，把物理现场机器此情此景的状态感知到，是用传感器感知到物理信息，这点日本人写得很清楚，大家去看日本人写的工业价值链模型（IIRA），在物理世界的全部都用信息，在赛博世界全部都用数据，所以他们是理解得很透彻的，因为物理信息——那些来自于第一体、第二体的信息，它不可能被电脑认识和运算，只能变成比特数据，数据支撑这种信息，它才能够被电脑所认识所运算，而且电脑只会算比特数据，只会存比的数据，网络只会发送、接收比特数据，这是大家一定要注意的。然后，在软件里面利用不同的模型、算法“实时分析”，然后再“自主决策”，再“精准执行”，不断地这样反复迭代。
所以以工业软件为核心，形成两个闭环：“人智”不断转“机智”，机器变得更聪明，人变得更聪明。
我们小结一下：知识工程的这种新模式，是今天我首次提出的知识智能流动。我们可以大致梳理一下：人具有“人智”，“人智”它会不断地去生产和沉淀知识，这是知识发生学的主流，直到今天这个没有变化，还是绝大部分知识，99.99%的知识，都是人想出来的，机器推出来的还很少，但是以后机器推出来的知识会增多。
另外一个就是，比特组建比特化数据，比特化数据承载比特化知识。知识在比特的赋能下，不断的实现知识比特化（也叫数字化或者叫数位化，如果按老台的讲法），最终，实现我们工业技术、工业知识的软件化。
知识赋能我们工业软件，工业软件赋能智能制造、工业互联网。如果我们在谈智能制造、工业互联网的时候，没有说工业软件，那就没有任何谈论的基础。而且一旦失去工业软件，我们很多的机器都不能运行，你比如说，电网立马跳闸了，一旦我们的一个电网里面的PLC，如果被人家攻破了，篡改了里面的某些语句的话，就像乌克兰那样，那整个就是大面积停电，工厂停工，社会紊乱；如果飞机上的软件出了问题，飞机会栽下来；汽车上的软件出了问题，汽车会翻下山沟，会撞桥墩，会死人。
因此，今天我们这个社会软件几乎无处不在，不是交互式的软件，就是嵌入式的软件。这两大中软件支撑了我们整个工业的发展。一旦没有了工业软件，什么都别谈了！而工业软件是谁赋能的？是知识赋能的，是知识化的结果，是工业技术软件化的结果。所以人有知识，知识赋能软件，软件赋能我们的智能制造、工业互联网，以及所有的工业转型升级活动，数字化转型升级活动。
工业软件、智能制造、工业互联网，这些系统它们都提高人对知识的利用水平，不断地激发“人智”，“人智”又能够更好地去生产知识，再把它放进系统中去。所以这是一个非常有益的闭环。
走向智能制造、工业互联网的路径，大家一定记住四阶段、四化：数字化、网络化、知识化、智能化。所以从数据有序流动，信息自由流动，知识自动流动，最终形成知识智能流动。我们才有可能在新的知识工程模式下，让所有的工业活动，一次做对，一次做好，一次做优。
【作者简介】
赵敏，走向智能研究院执行院长，中国发明协会常务理事，创新方法研究会常务理事，英诺维盛公司创始总经理。国内著名两化融合/智能制造/工业互联网/工业软件专家，U-TRIZ创始人。正高级工程师。
内容来源： 英诺维盛公司
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