我們的資源不僅僅是水和能源等常說的實物資源，其實信息也是資源。利用好這些資源是未來占領先機的重要條件。

　　未來誰掌握了數據，誰就可以領先。但是，從茫茫數據中分析出有用的東西并不十分容易。

　　在第三次工業革命來臨之際，要更深層次地推動信息技術和其他產業的融合，而不是停留在表面上做文章。

　　在很多領域我們都總慢別人一步，未來我們應該重視顛覆性技術的研發，避免走國外的老路。

　　目前，世界經濟前景不明朗，復蘇之路曲折，全球都在尋找新的經濟增長點。國內外的一個共識是，世界科學技術的新發展將引發一次新工業革命，這將牽引全球經濟進入新周期。日前，中國工程院原副院長、中國工程院院士鄔賀銓在接受記者專訪時，就第三次工業革命中我國應對策略進行了闡述。

　　數據分析可以幫我們發現創新機遇

　　對于國外學者提出的“第三次工業革命”的概念和理論，鄔賀銓進行了深入的研究，并首先闡述了自己的觀點。

　　他指出，第一次工業革命大家的共識就是蒸汽機帶動著機械化的發展；第二次工業革命是自動化的發展；而現在人們所提及的這次正處萌芽時期，從某個角度來看，并不需要嚴格的定義。因為，它不是一個純粹的機械或者單個的技術突破，而是帶動了一批技術在研究方向上的變化。無論是能源、材料、生物還是別的，都是面臨用新的信息技術使產業發生改變。而這正是第三次工業革命和前兩次不一樣的地方。

　　鄔賀銓說，雖然我們不能為“第三次工業革命”準確劃分一個時代，但是其的確預示著新一輪的技術革命，新一輪的產業轉型已經到來。

　　“由于時代原因，我們錯過了工業革命的前兩次，但這次在我們有基礎、有機會的條件下，我們應該迎頭趕上。因為如果一旦錯過，重新趕上就比較困難了。”

　　鄔賀銓說，美國現在對合成材料組學和合成生物學很重視。合成材料組學，過去發現新材料多是用盲目拼湊的方式。而材料無非就是分子和原子構成，因此，我們要研究的是不同的分子和原子結構上面會產生預期的什么性能。我們可以把材料的原子分子看做人類的基因，那樣，就可以選擇相應的基因得到我們需要的性能。生物制藥也一樣，通過信息技術分析出基因改變所產生的效果。現在不同的人得了同一種病，但同樣的藥所展示出的藥效卻不一樣，其根本原因是人體個體基因的差異，但是現在我們不知道這些差異和這些藥物之間的關聯。而未來，通過人體上的大量數據，運用超級計算對其進行分析，找出其中微弱的差別，就真正能實現對癥下藥。另外，可以大大縮短臨床試驗的時間，節約成本。

　　“我們從盲目到主動，也可能是未來新的開端。”鄔賀銓指出，對已知的數據進行分析，就能了解趨勢，并作出判斷。對于我們來說，數據分析將同時成為機遇與挑戰。挑戰是，我們怎樣能從海量的數據中找出規律。機遇是，我國擁有世界上最多的人，最多的個體，最多的數據，我們可以利用這些數據，不是去追求某個個人隱私，而是了解整個群體的趨勢。例如，美國加州一家保險公司，雖然它開出的農業生產保費比別的公司高很多，但其仍然擁有最高的客戶量。原因就是，它搜集了美國幾十年的氣候數據與每一塊地歷年農產品數據。它所提供的服務是，由它來向你提供明年種植信息，告訴你明年種什么植物是增產還是減產。但是如果信息錯誤，它將比其他保險公司付給更高的賠付額。“事實上，這家保險公司的賠付率特別低，因為農業有自己的生產周期，通過歷史數據尋找出規律，判斷某個地方明年的收成。而我國現在很缺這樣的機制，因為農民只會作簡單的判斷，今年豬肉貴了，明年多養豬，明年虧了，后面一年不養了”。

　　鄔賀銓指出，在醫療方面，我國每年的就診患者是世界上最多的，如果對這些醫療數據進行系統的分析，對我們治療疑難病癥，以及開發新藥都將產生積極的影響。對數據進行分析，甚至還能幫助抑制物價波動。比如，之前一些地方的食鹽搶購風潮，通過數據的采集和分析，我們完全可以提前判斷出市民搶購食鹽的情況，只要提前拋售食鹽，就能有效地抑制價格的快速上漲。

　　在鄔賀銓看來，未來誰掌握了數據，誰就可以領先。但是，從茫茫數據中分析出有用的東西并不十分容易。例如智慧城市，雖然北京已有七八萬個攝像頭，但是拍完之后，我們卻沒有把他們關聯起來。就如通過攝像頭跟蹤一輛車，看其在通過幾個路口所用的時間就能分析出這段路的交通情況，可以分析出汽車流向，優化道路。但現在基本上沒有這樣做，只是用在肇事車輛的拍攝，闖紅燈等等。但是大量的數據不能單靠人來分析，而是需要計算機，但由于計算機的識別性較差，因此，應盡量提升其智能化。與此同時，對于我們的重要挑戰是資源信息的分割，各個部門自己掌握信息，誰都不愿與別人共享，很難得到全面的信息，自然很難利用。

　　信息技術與各行業結合可以改變工業生產方式

　　隨著新興信息技術的產生和應用，不少傳統行業的生產方式，以及商業模式都在悄然發生著變化。對此，鄔賀銓認為，隨著信息技術與各行各業結合得更加緊密，未來工業的生產方式，也將發生顯著的改變。

　　鄔賀銓認為，信息相當于延伸了大腦的智力，使我們做到以前難以想象的事情。隨著處理技術的提高，信息更廣泛地滲透到各方面的應用。原來談到網絡，只是指通信，現在則遠不僅僅是通信。就像現在的智能手機，通信的功能早已不是原來的地位，例如：蘋果手機雖然打電話的功能與其他手機沒有區別，但它為我們帶來了更多感官上的享受。而3G帶寬的出現，使它接觸網絡的速度更快，凸顯出更強的能力。我們現在所說物聯網、下一代互聯網、移動網，作為單個項目是分離的，但實際上卻是彼此關聯。在原有生產之上，利用信息技術升級。例如：我國的“兩化融合”，最初也只是購買CLM、CLP企業管理軟件，再到生產自動化，再進一步對整個生產過程中的數據進行分析和處理。

　　與此同時，隨著信息化的不斷深入，現有的工業生產模式可能會發生變化。鄔賀銓介紹，現在有人提出三維打印，我們傳統的加工是切除切削，不斷把沒用的削掉，這叫減法。未來三維打印的時候，材料一層一層摞上去，生產產品的機器就像打印機一樣，打得越多的地方摞得越高，不打的地方摞得越少，用疊加、層疊的辦法形成產品，這叫做加法。因此材料利用率大大提升。“之前，這種制造方式是用在工程師做樣機上，現在發現隨著精細的設計和對材料的掌握，已經可以做到個性化生產，生產線甚至是可變的、靈活的。所以美國把三維打印看成是從中國手中重奪制造業的利器，用于提供個性化服務，進行個性化制造。未來新的加工技術，將會改變現在的生產模式，從大規模的制造轉變為個性化的制造。

　　雖然個性化制造短期不會成型，但對于利用廉價勞動力、無區別化生產的我國，個性化制造的出現將帶來前所未有的危機。另外，隨著勞動力成本的不斷上升，工廠、企業開始著手準備使用機器人來替代人工勞動力。因此，在雙重夾擊下，如果我國僅靠勞動力低廉，在未來不一定能占到主動地位。

　　對于如何應對未來的挑戰，鄔賀銓指出，應在創新上占據主動。在第三次工業革命之際，要更深層次地推動信息化和其他產業的融合，而不是停留在表面上做文章。現階段，我國兩化融合推動并不容易，一方面，企業覺得信息化短時間不會產生很大的效益，另一方面，應用信息化做銜接和加工生產，不僅需要資金投入而且對于原有工廠的管理模式也是一種挑戰。

　　中國研究人員的數量是世界上最多的，我們能否利用優勢集中力量攻克一些關鍵的領域。“比如智能信息處理。我們的網絡有全世界最龐大的用戶，網上有很多資源。我們是不是很好地利用。我們醫院有全世界最多的病人，全世界沒有見到的病例可能在中國都有，能不能通過分析這些病人的資料來分析出醫藥，引導藥品的發展。這些都是我們的資源。實際上我們應看到，我們的資源不僅僅是水和能源等常說的實物資源，其實信息也是資源。能否利用這些資源是未來占領先機的重要條件。”鄔賀銓說。

　　鄔賀銓同時指出，此次金融危機發生后，世界發達國家借此機會進行反思，一方面加強對金融的嚴控，另一方面，就是重新注重實體經濟的發展。鄔賀銓介紹，美國現今注重實體經濟并不是還原回原有的實體經濟，而是在更高層次上做實體經濟。例如IBM，它已從制造業向現代服務業發展，其服務業產品早已超過其的制造業，它已從另一個層次上重振制造業的發展。

　　鄔賀銓還向記者指出了一個趨勢：歐美國家重振制造業并不是把簡單的加工重新拿回，而是通過新的技術和新的生產方式，以及新的商業模式，繼續掌握大部分制造業的附加值。例如，當年我國電視機產量取代日本，成為出口第一大國，但液晶電視中最重要的屏幕的核心技術仍被日本掌握。那么當生產又到了一個新的階段，我們怎么能夠保持高增長，對于我們來說將會是重大挑戰。

　　“自從移動互聯網終端出現，傳統的電信企業開始走下坡路。例如：諾基亞從當年全球第一的企業，5年市值縮水近90%；黑莓在三年之前仍被評為全世界最好的企業，而現在卻面臨一分為二，賣掉手機制造業務。”鄔賀銓說，原來我國手機可以占到市場一半，現在，或許產量還能占到一半，但是從利潤來說微乎其微。值得注意的是，蘋果雖然銷售額只占到全球手機銷售額的6%，但是利潤卻占到75%，蘋果與三星兩個品牌幾乎占到全部市場利潤的95%。我們應該認識到，很多企業陷入現今困境的主要原因，就是在成功的時候低估了不轉型的風險，認為不做改變也能維持現狀，誰知如今淘汰迅速，一步落后，就很容易遭到淘汰。

　　加快科技創新與產業結合

　　在談到創新時，鄔賀銓首先提到了全國科技創新大會。他介紹，7月6日舉行的科技創新大會規模之大、層次之高，是前所未有的，可見國家現在對創新的重視，也顯示出各界對我國創新能力的進一步期待。

　　在談及如何進一步促進創新時，鄔賀銓認為除了加大科研經費，還需要對創新理念、創新機制做進一步的深入思考。他說，隨著近年來國家對科研經費投入的加大，我們需要思考一個問題，在目前的情況下，如何帶動創新能力的飛躍。特別是創新應有預見性。比如說，我們電視制造世界第一了，國外生產液晶電視，我們也開始生產液晶電視了，國外又開始生產OLED電視了，總慢別人一步。在很多領域我們都在重復這樣事情，所以未來我們應該重視顛覆性技術的研發，避免走國外的老路。

　　“過去兩化融合速度較慢的根本原因是，不能把各類人才很好地結合。”鄔賀銓認為，懂得信息技術的專家，他不一定懂得行業，懂得行業的專家，不一定懂得信息技術，但往往部門所有制會割裂這些結合。例如發展智能電網，若電力公司不歡迎做信息化的人加入，就很難完成，因為雖然它也有這方面的人才，但單靠這些人將需要很長一段時間。所以，就很難達到目標。

　　鄔賀銓認為，在國家的創新戰略上，應該進一步優化教育體制。我們的大學教育對人才的培養，專業劃分細致，再加上是應試教育，往往導致學生失去探索其他學科的積極性，思維難以開闊。創新是需要開闊的思維的，他所利用的知識也多是多個專業融合，例如，新材料需要信息技術，但絕大多數人才，只是專攻了其中一面，因此，這方面的人才缺乏。

　　他建議，從教育上我們能不能創造更多的交叉開放學科，盡管已有很多學校(工農商醫等)進行合并，但沒有做到真正的學科交叉。

　　在科研方面，鄔賀銓認為，盡管我國科研經費總量低于美國等發達國家，但可以集中進行重點項目科研。我國的現狀是人均科研經費不足的同時，科研力量還很分散，因此科研方面就無法形成合力。他認為，未來我國科研項目應集中力量搞精品，減少因為項目同質化而造成的資金浪費。

　　另外，他還建議對重點項目應有意識地進行國家布局，例如，材料基因組、合成生物等，這些美國都已列入了自己的國家計劃。

　　對于如何抓住機遇，鄔賀銓表示，在產業鏈條上，應以企業為主體進行創新。他介紹，國外一些大型企業可以保持其創新能力，并不是完全依靠自身，而往往是通過收購具有創新能力的中小企業，輸入新鮮血液，利用自身的品牌效益和市場能力，把創新很快推廣至市場，形成產業化。而我國的企業卻很少因為創新而收購中小企業，與此同時，國內的中小企業也多愿選擇白手起家，從小進行培養。

　　往往具有這種創新能力的企業，是技術專家，它可以開發出技術，但是真正把技術推向市場，并不是技術專家的長項。另外，在將技術變為產品時，需要更多的投資，而中小企業后期貸款不易，往往項目只能不了了之。在這時，很多國外的企業就利用這個契機對我國專利技術進行收購。

　　事實上，雖然大企業會申請很多專利，但創新性并比不過中小企業。在這種情況下，我們怎么能夠使大企業與小企業更好地結合？

　　在談及推動創新時，鄔賀銓還介紹了臺灣地區的經驗。他介紹，臺灣工研院的制度是：所有科研費用只有一半來自政府，另外一半來自企業。“這就意味著，科研院所從企業拿到更多的錢時，政府所提供的資金也會有所提升。那怎樣從企業得到資金？除了可以轉讓成果，還可以同時提供技術與人才。政府所追求的不是成果轉讓的所得，而是成果轉化成產品后，企業利潤的稅費還給政府的大循環。這時，企業不僅可以生產產品，而且獲得了技術，知道怎樣改進產品。”鄔賀銓說，目前國內科研院所與企業合作，只是“小循環”，只轉移成果，不轉讓技術。而企業并不了解其中技術，之后的發展就受到了限制，因此很難和科研院所形成良好的產學研互動關系。

　　“有些企業是創新的主體，而有些企業只是創新投入、應用成果的主體，因此，我們現在就是缺少中間環節。”鄔賀銓說：“我認識一個日本東京大學的教授，之前他在研究所工作，我問他是不是大學的收入更高，他回答，"不，研究所的收入更高，但大學受人尊敬"，"更重要的是，我可以作為橋梁溝通企業和大學"。如果一個大學教授有企業的背景，科研和應有就會有緊密的結合。而目前，我們的大學缺少這樣的專家。”

　　產學研結合，不是簡單地把研究所變為企業，而是應當起好橋梁作用。鄔賀銓認為，現在除一部分大學專做研究外，絕大部分大學應面向企業，真正做到產學聯動，創造出更多的經濟價值。對于考核，他指出，現階段評教授等職稱不是根據其創新、專利對現實產業的幫助，而是根據論文等判定，因此，科研人員多數沒有將專利發明轉移到實際應用上的動力，在這個地方我們就應該做一定的轉變。

　　鄔賀銓同時提醒，高新技術產業化以及產學研一體化應該保持理性，不要一哄而上。對我國目前物聯網產業發展狀況，他介紹，2009年時，物聯網更多地停留在概念上，各地一哄而起，認為物聯網是個金礦，門檻低好進入。事實上，物聯網產業還處于起步階段，在國外也是。物聯網產業目前可以帶動一些元器件和設備的生產，但實際上物聯網產業更像是服務業，間接效益遠遠大于直接效益。之前外界對物聯網產業市場規模的估值，最高的達到上萬億元，但其實短期內還很難達到這個水平。

　　鄔賀銓介紹，在這種情況下，很多人退出了。但這反而有利于物聯網產業的發展。目前，物聯網產業的發展到了需要探討商業模式的階段，比較好的應用是結合我國的智慧城市的建設。發達國家也在搞智慧城市，但數量少，規模小。我們現在有幾十個大中城市都在建設智慧城市，推進效果要優于國外。這是因為，各地政府目前高度重視社會效益，在城市安全、交通出行、安全生產、醫療健康等方面，對物聯網有切實的需求，這使得物聯網在這些領域發展迅速。但目前，這些領域的物聯網發展，也僅僅在感知層面，即收集數據，還沒有上升到分析數據的層面。從這個層面講，我們的物聯網產業，還未進入大規模應用階段。