最有可能引领第四次工业革命的是哪种技术？

有一点极易引起混淆的是，工业革命的本质是能源革命和工程革命

因此，引领工业革命的技术突破往往并不是直接建立在前沿科学的研究突破上

为什么？

因为前言科学理论的突破往往比工程技术的突破早得多

所以，尽管目前人类所掌握的科学理论早就甩出工程技术几条街了，但是新工业革命仍然还没完全爆发

那么被卡住咽喉的到底是什么呢？

我们来慢慢看

驱动能源、标志产品和第四次工业革命

人类历史上一共发生过三次工业革命，这三次工业革命都有其各自的“驱动能源”和“标志产品”。

历史上默认的第一次工业革命开始于19世纪，其“标志产品”是大名鼎鼎的蒸汽机，人类族群也正是由此而进入了机器时代。蒸汽机的驱动能源来自于煤炭，而煤炭资源的能量潜力也是随着钢铁和橡胶技术的突破而被彻底释放出来、并当之无愧地成为第一次工业革命的“驱动能源”。

第二次工业革命开始于19世纪末，最终结束于一战。有赖于新的炼钢、合金等基础化学和材料技术的关键突破，该次革命的“标志产品”通常意义上被认为是电灯和内燃机。虽然电灯所使用的能源是电能，但是电能是二级能源；而在第二次工业革命期间，获取电能的方法主要是依靠化石燃料（煤炭、石油、天然气等），因此，该次工业革命的“驱动能源”应当被锁定为石油。

第三次工业革命开始于20世纪30年代，其“标志产品”普遍被认为是电子计算机。在该次工业革命阶段，众多基础科学技术都得到了进一步的突破，而电子计算机自发明至今也历经了三次技术革命：即电子管计算机、晶体管计算机和集成电路计算机。这些革新的核心功能无一例外都是为了加快计算机的运算速度和降低能耗，故而电子计算机的核心能源仍然是电能。

只不过，此时的电能获取来源变得更加多样化、而这其中便牵扯到第三次工业革命的一个重要“驱动能源”——核能。对核能的利用标志着人类物种正式进入了物理学的微观原子世界，众多核电站的建立也为各类耗电产品的大规模使用提供了强有力的能量支持。

除了可以提供数值天气预报、运算化学、分子模型、天体物理模拟、核爆炸、汽车设计模拟、密码分析等领域的巨量运算以外，超级计算机本身的整合、并联与升级也是实现大数据和人工智能的基础。当然，为了维持这种一分钟计算量等同于全体人类共同计算30多年的“工业巨兽”，我们需要支付的电能代价也是十分惊人的。根据资料，中国“天河二号”的年耗电量达到 2 亿度、平均每天消耗电费 10 万元，这还没算为了应对高温负荷而建设的水冷系统开销。因此，想要实现超级计算机的商业化普及应用、并彻底开发其运算潜力，人类必须首先解决廉价电能的来源问题。

然而，史学界之所以认定第三次工业革命至今尚未结束，在我看来有两大原因：

第一是电子计算机的潜力尚未被完全开发出来，而其终极形态——“人工智能”也尚未获得实践性的突破。

第二是核裂变本身的不可控性以及人类尚未完全掌握可控核聚变技术，导致该次工业革命最为关键的一个核心产品——电池，迟迟未能发生决定性的技术变革（此处敲黑板）。

第一次工业革命后的世界霸主是英国，其在工业革命期间的煤炭产量占全球的2/3；第二次工业革命后的世界霸主是美国，其掌控着全球石油的供应渠道、俗称石油霸权。从这两次工业革命里我们不难总结出如下的制霸规律，即是：

某个国家率先突破了“标志产品”的制造技术（如蒸汽机、内燃机、电子计算机等等）、并以此来实现经济的飞速发展和政治军事势力的扩张；而后他们再对应用于此产品的上游“驱动能源”进行垄断和控制、便可以最终实现全球霸权。

由此来看，在第三次工业革命期间，我们也有理由判定：哪个国家如果率先突破了“标志产品”的制造技术，便有极大的可能性登上新一轮的世界霸主宝座。

目前看来，所有正在意图发生革新的民用产品，如手机、计算机、汽车，甚至超级计算机、大数据和人工智能，其核心动力都是电池；但是问题在于，以目前电池技术所能够达到的续航水平和应用性能来看，其结果都是无法令人满意的。换句话说，第三次工业革命的核心“驱动能源”至今尚未被确定下来；除了呼声最高的核能以外，太阳能、风能、氢能等其他新能源都有潜在的发挥空间和应用可行性。

事实上对于人类而言，使用上述新能源的能力都是有的，可是问题的关键就出现在技术应用上：

人类似乎应该像当初征服闪电、利用化学电能并做出电池一样，把这些更加不可控的新能源继续运用在日常的电能储备里。

但是目前我们所面对的现实情况却是：天然气能源和核能都仅可用于大规模发电、可控核聚变技术遥遥无期、氢能源电池也尚处在不稳定的概念阶段、而其他新能源的应用研究更未获得任何突破性的进展。

持续了八年的叙利亚内战，造成至少40万人丧生、也几乎彻底毁灭了这个拥有古老文明的国家。然而令人困惑的是，在损失多达2000多辆主战坦克的战争消耗下，叙利亚政府军仍然能够多次组织大规模的地面进攻。事实上，战前的叙利亚军队就装备有多达5000辆坦克和4500辆步兵战车，单论战车数量甚至远超暴兵前的解放军。尽管这些武器大多来自于冷战时期的苏联，但也足以说明控制驱动能源的影响力难以估量：一个二流油霸尚且有能力维持如此规模的军队，倘若是统一之后的阿拉伯世界呢？中东地区的战火纷纭，恐怕并不仅仅是因为宗教制度落后这么简单。

分析到这里，我们是否可以由上述列举的事实而引伸出另外一个假设，那就是：第三次工业革命其实已经结束了、世界霸主并没有改变，而现在的人类社会正在进入一个崭新的工业革命阶段。

现在有很多人提出了“第四次工业革命”的概念，如果我们相信此时的我们正处在第四次工业革命的大周期里，那么根据上文推论，我们也可以预测出：

这次工业革命的“标志产品”必将是新能源电池技术、以及以此为基础而建立起来的人工智能互联系统

PS：扯什么5G、大数据、载人航天、量子通讯、智能机器人那些全部都是答非所问，如果标志产品——新能源电池不革命，以上附带产品全部不可能有“质”的突破。所有工业革命里，最主要的标志产品完成工程实现才是解决一切问题的根本。

只不过，第四次工业革命的“驱动能源”、以及能源应用技术尚未确定（这才是关键中的关键）。

也正是因为如此，“新能源”这个词在近些年来席卷世界、也成为了我们日常听到最多的热门词汇之一。中国对“新能源”的重视，正是源于其对曾经“因为错过了几次工业革命而导致自己任人宰割”的局面进行了深刻反思；如今的中国高层，也正在试图通过新能源技术的研究突破来实现弯道超车、并通过追赶和掌控第四次工业革命的关键钥匙而一举走上世界之巅。

Alphago三杀韩国棋王李世乭。人工智能体系的搭建与大数据算法息息相关、其通用化的完成则必须依赖于新能源技术的应用。不论如何，目前人类关于AI的研究方向和技术成果都预示着我们正在高速接近预期、且在此过程中产生的技术更新中也必将带动一系列科技产业的革命，比如无人驾驶和超高速通讯等等。只不过，比起人工智能的最终实现，地球精英们更加关心的是其难以估量的巨大隐患：暂且不谈AI最终形态的完成必然会加速人类的灭绝，一个近在眼前的问题便是，倘若人工智能武器被证明可以大规模投入战场，人类还能否依靠核武器的互相威慑来避免世界大战？

科技延伸：科技最终端的人才战略

如前文所述我们可以知道，中国想要加速自身的产业结构转型，就必须消化和吸收先进科技、追赶工业革命的大潮、甚至在某些领域实现弯道超车。

而在自身科技水平尚落后于先进国家的情况下，中国手上并没有特别多的好牌可以打。以目前关注到的政策信息和行业动作来看，我们大概可以将政府采用过的所有措施归纳为以下三种：

第一，加大对科研的投入力度、坚定不移地走自主研发道路。

第二，通过收购发达国家的企业，来获取其相关的人才和技术。

第三，通过人才引进，用优惠政策加快海外人才的回流。

应该说，当前中国对于这三种方法的运用是同步进行的。

关于第一种自主研发的投入，这肯定是一个长期无可置疑的政治正确；这种口号我们近几年经常在各种新闻里听到，不出意外的话，未来几年也将会不断反复地听闻。

当然正如前文所阐述，自主研发并不意味着一切都要从零开始：如果这种主流节奏能够辅以恰当的第二种收购策略、直接引进海外的先进技术和经验并将其迅速地消化吸收，那么实现弯道超车的速度必然可以加快。

只不过，虽然近些年中国企业在海外攻城略地早已是司空见惯，但随着产业上游国家对“中国崛起”逐渐产生了警惕和担忧，大规模收购外企的策略在实际施行过程中仍然经常遭受到当地政府的阻挠和破坏。

近日，前民主党2020年大选参选人、华裔商人杨安泽在《华盛顿邮报》发文分享被歧视的经历时称：自己对身为亚裔感到“有点羞耻”、他呼吁其他亚裔公民通过主动展示爱国主义等“美国人的一面”来争取认同。杨安泽的奇葩言论在一定程度上反映了亚裔侨二代和侨三代在欧美等国的痛苦处境：一方面生长环境决定了他们认定自己本来就属于当地社会，但另一方面，本地政府和社群对“黄皮肤”的成见和反感却难以从根本上消除。究其原因，除了所谓东亚文化的坚守特征以外，地域认同的偏见更加难辞其咎：由于历史上欧美与非洲各国之间存在着直接的殖民关系，黑人踏上美洲大陆的时间也几乎与欧洲白人相同，所以对于当权者来说，接纳“自古以来就往来密切”的黑人族群是政治正确、而接纳“本就不属于我们这片土地”的亚裔族群就是养虎为患；再加上中日韩等国的实力并不像非洲和中东那样孱弱，也进一步加剧了欧美社会对东亚黄种人的敌视。事实上，由于出走国门较早和受教育水平较高，日韩人民比华人群体更早看清了这一点，所以他们的海外侨裔自上世纪开始就大量回流祖国；而也正是靠着这些归国人才的加持助力，日韩科技工业才得以在短时间内迅猛发展、甚至在很多领域都超越了美国爸爸。

不过说到底，无论是自主研发还是收购策略，其最终得以实现的基础都是与人才有关：毕竟研发创新要靠人、拿来的技术也得有人来用。

更重要的是，想要持续追赶甚至超越发达国家的科技水平，中国就必须不能满足于“跟着走”的思维惯性，而是要在科技领域持续不断地进行创新和升级；这也就要求中国必须在现阶段继续完善各领域各层次的人才结构，就像工业门类的完善程度一样、不能有任何断档。

事实上，多年以来，我们都深刻感受到了中国社会对于引才工作的重视程度。如果先不讨论体制内部的局限性和“政绩工程”的负面效应，至少在每一个城市、高校和企业里，“人才引进“都是政府和企业的高级领导层经常挂在嘴边的关键词。而哪怕是身处于一直以来都低调无声的都灵，我也在两年之中分别协办了两次东风汽车的招聘会以及中车集团的人才联谊会、更受邀参加了浙江温州和瑞安的科创大会，有机会近距离了解到当地政府企业的直接引才诉求。

就目前我们所掌握的内部信息来看，未来几年之内将会有更多的国内资源进驻欧洲和意大利；而无论是对于哪一方的资源而言，引才工作都将会是其推进海外业务的重中之重。

苏宁集团收购控股国际米兰。中国资本进军意大利足球界重新唤起了球迷们对振兴国足的期待，而业内人士更加期待的则是苏宁可以通过与意甲豪门的合作来进一步完善其国内的青训体系。显然，对于任何行业来说，单纯的收购行为都只是产业复兴的第一步，而能否借此培养出服务于本土行业的优秀人才，才是最终的价值之所在。

总结起来，关于人才储备的重要性其实是不言而喻的、人才也是当之无愧的科技研发基石。

在第二次世界大战结束以后，作为战败国的德国和日本之所以能够从一片废墟之中迅速崛起、以闪电般的速度超越英法重新进入世界列强的第一梯队；除开美国阵营的资助以外（事实上美帝并非只资助了这两个国家），其最关键原因就在于他们拥有足够雄厚的人才储备基础。

硬件设备坏了可以再买、房子没了可以再造，只要人才和他们所掌握的知识体系都在，国不灭、被打倒多少次都能很快爬起来。

如果说科技是第一生产力的话，那么人才就是驱动这第一生产力的发动机。而放眼今日的我们也可以相信：

在全球化流动性日趋加速的时代，人才必将成为未来世界各国重点争夺的第一战略资源。

2020年2月27日，司法部公布《中华人民共和国外国人永久居留管理条例（征求意见稿）》，标志着中国政府已然下定决心参与全球人才争夺的大战。多年以来，世界主流经济体对于人才的巧取豪夺从来都是赤裸裸而不加掩饰的：前有苏联借经济大萧条笼络西欧人才而雄起、后有美国借二战红利挖掘全球人才而称霸世界，就连一个人口只有400万的小国新加坡，都能够依靠“人才立国”的战略方针在短时间内跃迁至世界级发达国家。事实上，包括加拿大、澳大利亚、瑞士和北欧等国在内的上游产业链国家们，也都正是靠着常年累月引才政策的持续输血，才得以在人口萎缩的情况下依然保持科技优势。可以想象，一流强国们多年求贤若渴尚且如此不遗余力，那么面对日渐走低的生育率和人口老龄化拐点的逼近、面对国际流氓的重重围剿和产业结构转型的重任，留给中国快马加鞭吸引人才回流的时间又当所剩几何？

核聚变一旦商业化肯定会引领一次工业革命，但按这三十年又三十年的尿性，估计不会是第四次。

只要核物理/高能物理/理论物理的基础理论依然如过去几十年一般，无重大飞跃而原地踏步，本质上，再怎么搞，搞得再花哨，都也是第三次工业革命基础上的原地踏步。

而溯其根本，人类至今也仅完成了一次革命 — 对化学能和电的理解和应用，然后在武器和特定发电应用上，触及了下一层次“质-能”的边儿。

当然，换一套逻辑，如果生物上能达到好比解锁寿命密码或可控改造基因的成就，也算是一大革命。

或者，人工智能领域的炼金术士们，碰出了超智能来取代了我们，那也算（虽然“我们”是否还存在也成疑）。

比起炼金术，我个人还是更相信高能物理路线或生物路线，尽管我对这两个路线有大飞跃也持悲观态度。

而基于冯诺依曼机和“高级”语言的，在技术而非科学层面的一切扣扣掐掐或“突飞猛进”，可能确实能让我们的生活发生巨变，但谈什么革命，那还是算了吧...

具体来说，物理领域，可控聚变算是入门，毕竟理论原理早就懂了，一直都“只是”技术门槛过不去。然后，需要探究的是基本粒子再下一层次的事情，甚至需要（这个“甚至”其实加得很多余）对时空观和质能观有更颠覆的认识才行。而人工智能领域，先从彻底改变现有计算机最底层物理架构开始吧。

然后，实话实说咯，我们离此革命恐怕始终都还有“50年”...

从第一次工业革命开始至今已经有两百多年，从蒸汽技术革命、电力技术革命到计算机及信息技术革命，技术的变革会对世界产生翻天覆地的变化。而最有可能引领第四次工业革命的是建立在电气化与自动化基础上的广泛、深度应用的数字化技术。

1 . 工业革命的目的是生产效率的提高

我们为什么盼望工业革命？

因为它能提高生产效率，从而使人们更快速的创造财富，为 人们提供更丰富的物质财富。欧美国家工业革命百余年，在物质财富上就反超了中国古代几千年的积累。只要某种新技术能显著提高生产效率，用更短的时间、更低的成本制造出更多更好的产品，就会被迅速推广、广泛采用，直到全世界都使用这种新技术，这个新老技术更迭的过程叫做工业革命。回顾过去，无论第几次工业革命，其最终目的都是使用技术手段提高生产效率。

2．提高效率的手段是分工的细化

那么，生产效率是怎么提高的呢？

现如今，人们都有一个常识：10个人在一条产线上分工合作流水作业比10 个人分别在10个作坊里从头开始制造产品效率要高。因为细化的分工协作可以让专业的人做专业的事，从而提高效率。

我们带着这个观点再去回顾前三次工业革命，这三次工业革命就是对生产过程的进一步分工，使得每个人只承担分工后的一部分工作，将剩下的部分交给技术去完成；

第一次工业革命是蒸汽技术革命，本质是替代了提供动力和控制动力的分工，将提供动力的部分交给了机器（蒸汽机）去完成，而解放人去操作、控制机器；

第二次工业革命是电气技术革命，是在提供动力的层面进一步细化分工，替代了生产动力和使用动力的部分分工。所谓的电气化，举个例子：电厂只承担提供动力的部分，于是电能被集中生产、输送到使用端，而用户需要根据需求形式（驱动机器、照明、制冷制热等）使用动力；

第三次工业革命是信息技术革命，是在控制动力的层面进一步分工，本质是在发出指令的部分和执行指令的部分分工。所谓的自动化，举个例子：发送电子邮件时，编辑好文本并按下发送键，电脑会自动将文本转化为设备能理解的语言（电信号），传送到接收端再自动转换为文字。对比信息技术革命前只能打电报，靠人将文本转化为机器信号（摩斯电码），通过电报机发出，接收端再靠人将信号转换成文字。人只承担下达指令的部分，而将转化指令、执行指令的部分交给了机器。

因此，我们可以猜想，第四次工业革命，也会是通过技术手段把工作的分工再进一步的细化。

3．进一步分工细化的手段是数字化的深度应用

那么在可以预见的未来我们有哪些技术手段可用呢？

制造业从业者们一直都在思考如何 能够进一步的细化分工协作、优化生产流程，如何能把生产流程的每一个步骤都拆开，他们想把生产过程中的研发、生产、质控和维保等环节进一步分工。随着技术的进步，他们有了以下的法宝：

a.数字化双胞胎技术

所谓数字化双胞胎是指对工厂的所有生产设备、生产的产品以及提供支持的全业务流程（供应商管理、质量管理）等建立一套电脑系统里的数字化虚拟工厂，然后通过各种手段保持虚拟工厂与实际工厂的相关设备与产品的状态实时跟踪、更新。从而在系统里虚拟工厂就可以快速监控实体工厂的一切，并通过对虚拟工厂下达指令来改变实体工厂的运作。这样管理与技术人员不在工厂中，也可以实时、全面的地知晓并控制实体工厂的一切事物。可以在电脑前坐等产品的生产。

数字化双胞胎技术的详细情况可以参考这个答案：

5-10年后，你觉得哪些科技会让我们“遗忘”现在的生活？ - 江云平的回答 - 知乎

b.3D打印技术

3D打印技术的一个特点是，人们将产品的参数输入设备后，所有的制造工作将由设备独立完成，不再需要人干涉。既然人的工作仅仅是设计和输入，那么完全可以通过网络将数据包发送给远在千里之外的3D打印机，然后坐等产品生产。

关于3D打印的详细介绍可以参考这个答案：

3D 打印机有哪些种类？分别是如何工作的？ - 西门子中国的回答 - 知乎

c.工业机器人技术

工业机器人的广泛应用，会越来越多地替代重复的操作岗位。一个岗位被替换为机器人后，人需要做的就是向他输入指令，让机器执行生产过程，直到出现故障后进行维保。随着技术的进步，工业机器人的可靠性越来越高、替代范围也会越来越广，当需要维护的频率降到一年只需要几次时，就可以通过维护工程师的出差解决的方式解决。甚至机器人替代了工厂所有的岗位，自动维保机器人可以检修维护工厂设备，保障产线正常运行。那时，完全可以通过网络将数据包发送给远在千里之外的机器人，然后坐等产品生产。

也许，你在新闻里见过一些机械臂，可以在一些特定的工站上做一些重复的动作，大概是像这样：

上面的视频可能不会让你觉得惊艳。但是随着技术的深入，机器人已经可以做得更多。如下面视频中看到的，现在，它们可以自己寻找找路径，完成给设备上料、卸料的工作，配合全自动产线，可以取代绝大部分的人力工作。在西门子成都的数字化工厂，注意视频中机器人每个动作前都有一个信息采集识别的动作，通过摄像头、传感器或扫码枪，这个过程采集的信息都可以接入前文提到数字化双胞胎技术，实现更好的信息交互：

d.人工智能

通过以上介绍的技术，能大致能够构建一个全自动化的工厂。由可移动的机器人或AGV小车等将原材料送进全自动的生产流水线，由固定式机械臂和全自动生产设备制造产品。通过数字化双胞胎技术，采集每一个环节的所有数据，对整个生产过程进行实时监控，适时做出干预。

随着收集的数量越来越多，一些针对特定事件的处理就可以交给人工智能去完成。一开始，这种判断是程序预先设置好的（也是现在已经实现的），例如，产品在经过焊接炉后进行检测，发现焊接点质量不合格，向系统发出质量失败的信号，机遇人工智能技术的决策系统收到这个信号后就可以给移动式机器人下达指令，将这个问题件拿出生产流程单独处理。

再后来，通过对大数据的挖掘和机器的自主学习，人工智能就可以做一些更复杂的决策工作，比如：通过查阅数据库里，分析质量问题重新焊接后的修复率，判断重新焊接修复零件缺陷，还是直接报废，或是使用其他手段，从而发出得出最恰当的处置指令。这种基于历史数据的处置方式，可能比人工的判断更为恰当。

随着人工智能技术的完善和发展，以及数据库的完善，需要人去干预的活动会越来越小。那时，最懂智能工厂的也许就是智能工厂本身。

5G技术与数字云

通过以上的介绍，我们发现这些法宝的共同点是人将需求发送给工厂/设备，然后坐等生产。于是要解决的问题来了：如何记录、管理以及应用收集的海量数据？针对确实需要人工干预的情况，如何第一时间准确地与人工智能沟通需要发送的需求数据包，以及工厂/设备反馈的信息数据包的及时性、安全性和便利的可调用与分析性如何解决？

其实我们已经有足够的技术手段来保证这一切，使用5G通信技术超高速的数据传输效率，不仅是及时，甚至可以做到即时的数据传输和反馈。

至于这些海量数据的安全储存、快速查询与分析需求，云技术完全可以胜任。例如，西门子的MindSphere将各种来自用户的指令与需求、设备的信息数据储存在云端，可以在任何一个客户端随时调用，不用担心数据丢失，或者海量无法筛选，更不用考虑硬盘损坏的情况。将信息数据储存在云端，由专业机构统一管理和维护也是分工细化、集中处理的一种方向。

关于mindsphere, 可以参考这个文章：

和机器交谈是种什么样的体验？-西门子中国的回答-知乎

当然在工业领域应用的前沿，还有很多这样类似的技术，例如，从最基础的利用 excel软件收集数据，使用公式编辑数据，到各种工程模拟软件进行数值仿真模拟，到去年开始兴起的机器人流程自动化（RPA）等它们的共性是通过对工作的分析，把其中的一部分交给机器、设备、程序或软件来解决，从而解放人的一部分负担。这和前三次工业革命一样，数字化技术可以细化分工，最终提高效率。

数字化所需要的各个方向的技术已经一一突破，这让我想起了一句话：“空有灵感毫无价值，行之有效的发明应实现批量生产并广泛应用——维尔纳.冯.西门子”现在，我们需要把这些行之有效的数字化技术整合成解决方案并广泛推广应用。这些点点滴滴的技术进步与发展前景使得人类看到了第四工业革命的希望，也因此有了我们在讨论题主这个问题。

4．数字化的深度应用便是第四次工业革命

数字化技术被广泛而深度地应用后，也就是第四次工业革命完成时会是什么样？工厂将出现在地理上最适宜的地方，比如采矿企业建在矿山资源的旁边、噪音大企业的可以放在荒芜人烟的沙漠等。这些工厂在现实世界里是真正的无人工厂，机器们自动生产、自动维护并自动将产品运输到消费地。同时，这些工程在虚拟世界里又是人满为患的工厂，全世界的人都不停地可以给它们下达不同的指令，等待它的反馈，繁忙地一刻不停息。

而绝大部分的人们会生活在设施发达、配套完善的大城市或是风景优美、气候适宜的乡间别墅。人们足不出户就可以在数字的世界里向遥远的工厂下达指令，通过数字化技术去驱动以电气化为动力的自动化设备提供产品。

西门子曾经发布提问：5-10年后，你觉得哪些科技会让我们“遗忘”现在的生活？其中有各领域专家和参与者分享对未来的洞见，供知友参考。

所以，如果你要是问我 最有可能引领第四次工业革命的是哪种技术？我会说：当然是建立在电气化与自动化基础上的广泛且深度应用的数字化技术！

本文由西门子工程师撰文回答，希望对题主和关注这个话题的知友们提供帮助

特别鸣谢本文作者：

西门子工业自动化产品（成都）有限公司

环境、健康与安全工程师 @江云平

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5G、数字化、机器人、人工智能、生物医药、先进制造业、量子信息科学……从大国博弈的维度来看，这些技术“一个都不能少”。如果非要挑出一种技术作为引领，人工智能的概率可能最大。

1. 从大国博弈的角度看，新技术没有”引领“，只有”均衡“。

从最新的文件来看，2019年2月7日，白宫科学与技术政策办公室（White House Office of Science and Technology Policy）发表文章——《美国将主宰未来的工业》，将人工智能（AI）、高端制造业（Advanced Manufacturing）、量子信息科学（Quantum Information Science，QIS）和5G四大产业纳入其中。自特朗普上台以后，美国加快步伐，目前已经在各个领域形成了全面的战略布局。

而德国，在未来的竞争格局中，特别关注电信、互联网和数字化；在汽车领域，德国非常关注新能源汽车中的核心配件——电池，除此之外，德国和欧盟政府还可能在平台经济、人工智能和自动驾驶领域发挥“有为政府”的作用，犹如当年建立空中客车公司，政府会直接参与其中。

2. 非要选出一个“引领性技术”，人工智能的概率最大。

我们知道，支撑工业大生产的技术有几个特点：标准化、自动化、模块化。人工智能完全满足这些特点，是新一轮科技革命和产业变革的一个核心驱动力量。

举个例子，文字识别OCR技术早期是用规则+机器学习的方法来做，那时候，一个OCR技术系统可能会分为几部分，从区域检测、行分割、字分割、单字识别、语言模型解码、后处理等一步步做下来。加入AI深度学习技术后，使用大数据进行训练，阶段目标也很明确，通过找到一些深度学习的特征，一个OCR系统就简化到只需要检测、识别两个过程，而随着深度学习技术进一步发展，我们开始在OCR里面进行多任务的联合训练、端到端学习、特征复用/互补，这个时候，甚至这两个阶段也不用区分了，而是一体化地就把一个文字识别的任务给做了。

再来看机器翻译。

20多年前，已经有研究机构用数以万计的规则写出一个翻译系统，其中包括很多语言专家的工作。但是这个系统想继续发展，进入一个大规模产业化的阶段，面临着很多问题。比如说人工规则费时费力，而且随着规则的增加，冲突也越来越严重，挂一漏万，总是很难把所有的语言现象都覆盖到。后来，统计机器翻译在机器翻译领域占据最主流技术的地位，但统计机器翻译的过程当中，仍然要一步一步来做，比如先做统计的词对齐，然后做短语的提取，再做结构的对齐等等，其中也涉及到人工特征的提取、定向的优化，仍然很复杂。但大概4年多以前，有技术大厂就上线了世界上第一个大规模的、基于神经网络的翻译产品，可以进行端到端的学习了。现在真正在线上跑的、每天服务数以亿计人的翻译系统，其实是以神经网络的机器翻译方法为主体，同时融合了一些规则、统计的技术。

随着深度学习的发展，这些技术越来越标准化、自动化并具备很好的通用性。

由此可见，如果非要挑出一种技术作为引领，人工智能满足第四次工业革命的三大特点，其成为引领第四次工业革命的技术的概率可能最大。

整个航天领域中，近些年最火爆的公司莫过于太空探索科技公司SpaceX，它的猎鹰可回收火箭，可回收整流罩，可重复使用货运飞船和商业载人飞船，甚至未来有可能冲击火星着陆的大猎鹰火箭和星舰，都是独门绝活。一系列成功也不是偶然，SpaceX背后有批量智能化生产墨林火箭发动机，激光3D打印铁铬镍材料生产载人飞船逃逸发动机，独立研发的空气动力学模拟和工程管理软件等一系列重大技术创新。这些前所未有的工业生产方式共同保证了一系列不可思议的成功。