摘要：长期与德方接触的陈明敏锐地意识到，这将是继蒸汽机、电机、计算机之后，“人类的第四次工业革命”。

下了订单，机械臂从仓库拿取相应部件，由AGV小车送到产线上装配、紧固，再烧录进程序……全程自动，一套根据客户需求、完全个性化定制的工业产品就此“出炉”。

同济大学工业4.0学习工厂内，记者花了几分钟就从头到尾看完了这套简短高效的流程。来上海自贸区临港新片区发展这些年来，学习工厂承接了近20项国家智能制造专项。这条自动化生产装配线，与数字孪生、设备预测性维护、远程运维等前沿技术，早已走出这个面积不大的实验室，在宝钢集团、中国电子科技集团等工业界龙头企业大展拳脚。

“前沿应用技术的科研验证、成果转化、示范，是我们的工作重心之一。”同济大学工业4.0学习工厂实验室主任陈明教授说，“人才的教育培训——尤其是工程师、技术人才的培养——是另一个重心。毕竟，这里被称为‘学习工厂’。”

最前沿技术在这里先行先试

“从下单，到出货，通过机器视觉全程精准定位、检验质量，实现全流程自动化低差错的生产。”产线正“嗡嗡”运转，陈明向记者解释它的特别之处，“但它最大的优势在于实现了‘个性化’制造。”

何谓“个性化”？与一般意义上的定制化、客制化不同，陈明举例，有的车企允许客户定制车辆，但也局限于是否选装天窗、选择轮毂尺寸等模块选择；而“个性化”，则能让客户自由选择每一个零件，“创造”出的每辆车都可以是独一无二的。

同济大学工业4.0学习工厂内的这条生产线，通过智能中央控制单元、智能仓储单元、装配单元、激光打标单元以及传送单元等，让个性化下单、产品智能设计成为现实。“装配哪种零部件、安装多少，这些都能按客户不同需求生产。甚至，客户提出功能需求，生产线还能自动设计。”陈明说，“比如，客户需要消防相关的产品，生产线就能做出判断——要安装烟雾、温度传感器。”

陈明觉得，随着生产力发展、技术进步与社会变迁，个性定制的需求将越来越强。届时，能够自行运转的智能工厂将成为主流。“工业界还做不到的场景，在我们学习工厂先行先试。技术成熟后，等需求跟上，就能直接投入大规模应用。”

生产设备总会磨损、故障，而越高级的设备，维护起来越难。术业有专攻，工厂里的工程师清楚设备的使用方法，却不知道怎么修。出了问题，动辄不远千里请来懂行的专家，麻烦不说，效率也低下。学习工厂研发的“远程运维”技术，就能完美地解决这个问题。

陈明给了记者一个AR（增强现实）眼镜，戴上后，再看刚才那条生产线，大量参数跃入眼帘，一一对应不同零部件。陈明介绍，学习工厂研发的远程维护系统，通过AR或VR（虚拟现实）眼镜与摄像头的配合，工程师可以将自己所见实时传输给线上的专家“联合会诊”。找出问题后，专家再将指令传回眼镜。

“哪个部件出问题、应该怎么修，都能通过图像标识‘手把手’引导工程师一步步进行。稍微具备一些工业基础技能的人，完全可以在专家远程指引下，解决绝大部分的设备维护问题。”

神奇的“双胞胎”模糊现实与虚拟的边界

远程运维系统与另一项技术“数字孪生”息息相关。陈明将其称为“数字双胞胎”，叫法更接地气，也更好懂。通过精准建模与机理仿真，它将真实世界中的机械设备完整地映射在虚拟世界中。

“机械运转的所有相关数据在软件中实时显示，哪个轴承磨损到什么程度——这类‘健康状态’一目了然。”陈明说，“它还能通过大量数据拟合出一条健康预测曲线，在机械真正出问题前，提醒工程师对特定部件提前维护。”如此一来，机械不用再进行定期全面检查维护，也不会在运行过程中突然损坏造成损失，精准、高效而安全。

数字孪生系统的难点在于建模。在虚拟世界中再造一个一模一样的机械，还要模拟机械在真实世界各种因素影响下的所有细微变化，这需要极高的精度与高度仿真的机理引擎。陈明介绍，学习工厂的这套系统还处于初级阶段，正在进一步优化。等技术完全成熟后，将在许多领域起到关键作用。

“双胞胎”间的映射是双向的。在软件中键入一个指令，虚拟世界中的机械“听令行事”，现实世界中的机械也会“有样学样”。一些试验可以放在虚拟世界先行尝试，确认可行后再实际操作。

这也让它成为了同济大学工业4.0学习工厂培养技术人才的一大法宝。陈明说，工科学生到工厂实习，感受真实的生产环境，是走出校门前的重要环节。但在一般的工厂，学生的重心无法完全放在“学习”上。而在这里，产线支持重复操作，系统可灵活拓展，学员有机会独立编程，引导工业机器人工作，并测试机器人与上下游生产线的配合程度；数字孪生系统还能在虚拟世界中模拟出各种场景，供学生钻研学习。

目前，学习工厂已开发8门课程，通过综合性开放式的课程设计，在实际工程环境下全面培养、提高学生的工程素养和工程能力及团队协作、组织协调能力。以往，同济大学的学生们都会集中坐大巴来临港学习；学习工厂还与海洋大学、海事大学、上海电机学院等几所临港的大学合作设立了教学基地。由于疫情的影响，学校还没开学，线下教学开展受阻，基于数字孪生系统的教学、试验却不受影响。陈明觉得，自己找到了培养学生的新方向，而他也正在同学习工厂的团队一起，对数字孪生系统进行轻量化改造，让程序得以在一般的家用电脑上顺利运行，更多学生在家也能使用系统学习。

“工科知识，最终还是要应用的”

记者采访时看到，学习工厂的所有会议室都被占满，人们正激烈地讨论技术问题，宛如身处大学校园内。陈明告诉记者，这其中不只有学生、教师，还有许多专门聘来的工程师，“教师与工程师的思维模式是互补的。工程师善于解决实际问题，而教师则能将解决的过程抽象出来，形成可复制推广的经验。要培养‘工程师人才’，两者都不可或缺。”

“工程师人才”，正是陈明反复强调的培养目标。他觉得，国内工科教育偏向理论，连教育者自身大多数都是“从校园到校园”，更长于学术理论研究。说到此处，他不好意思地笑了：“连我自己也是，毕业后就在学校里做研究。后来与工业界合作了不少项目，才慢慢培养起自己的工程素养。”

“科技不断进步，要学的知识越来越多，许多应用还需要工业软件、自动化等跨学科的知识。按部就班地系统学习的话，就算本科加到6年、研究生再多读几年，也很难学完。”陈明说，“学了的知识用不到，要用的知识学得不够深，是当前许多学生都会遇到的问题。”因而，他觉得，比起直接教授学生知识，教师更应教会学生如何获取知识、重构知识并应用于解决问题，即授学生以“渔”。

目前，陈明正着手推动“访问工程师”项目，让大学教师到工业界企业轮转一两年，让教师也具备一定的工程师思维，“工科知识，最终还是要应用的。以前强调学习系统知识，现在观念正在逐渐转变，更强调解决问题的能力。”在大学课程设置上，同济大学的工程本科教学也按国际本科工程学历资格互认协议《华盛顿协议》要求，向应用靠拢。教学大纲中提出要让学生拥有的每一项应用能力，在课程设置、教案乃至课后作业中都有所对应。

重视应用的思路，来自工业4.0理念发源地德国。同济大学工业4.0学习工厂学习德国工业人才培养模式，得到了国际知名认证机构德国莱茵TÜV集团的认可。去年9月，中国首个“工业4.0工程师认证考核中心”正式落户这里。陈明还在开展职业技术人才认证，机械工业职业技能指导中心也将落在学习工厂。他告诉记者，工业人才的职业认证，“德国在世界上首屈一指”。中德之间实现互认，意义非凡。

“以前，中国的工程师证书在国外不被认可。中国公司在国际上承接的项目，最终还要请国外的注册认证工程师签字，白白浪费一笔钱。有了中德互认体系，这样的情况将大大减少。”陈明说，“此外，有了这样高含金量的证书，还能吸引更多人投身智能制造行业，对行业吸引人才有着更为深远的意义。”

来临港，来对了

“2011年，德国率先提出工业4.0理念，并于2013年上升为国家战略。工业4.0带来的智能制造是连接、是集成、是数据、是创新，或是转型；所需要的并不仅是设备的升级或单纯的人工智能开发，而是要依靠信息化、物联网技术，对整个制造行业进行水平整合和垂直整合。”长期与德方接触的陈明敏锐地意识到，这将是继蒸汽机、电机、计算机之后，“人类的第四次工业革命”。2014年10月，他吸收工业4.0理念，与德国合作伙伴在嘉定建起了国内首座工业4.0智能工厂实验室。

实验室建成后，吸引了大量学界、业界人士及政府人员参观。不久，当时的临港管委会也找上了陈明，希望他能在临港建设一个新的实验室。陈明很快答应，他觉得，临港定位上海智能制造产业中心，有丰富的应用场景与上下游企业；临港还布局了与工业4.0息息相关的信息通信产业，未来可期。

“中国在传统工业上与世界先进制造业还存在差距，但在信息通信技术方面有更好的基础。”陈明说，“工业4.0为中国提供了更好的弯道赶超机会。人才与技术密集的临港新片区，拥有更多的机会。”

搬来临港后，同济大学工业4.0学习工厂成为了展示工业4.0技术的橱窗。作为未来特定生产过程的展示场所，学习工厂让临港新片区的众多企业有机会学习、观摩并更好地适应工业4.0的发展。陈明说，学习工厂打算与临港新片区的企业在技术上合作，为企业研发试验新技术；研究与生产对接，也将让学习工厂更好地实现技术的更新和持续改进。

学习工厂还将为企业提供量身定制的在职人员培训。“产业会转型升级，工业4.0也可能在未来某日落后。”陈明说，“但只要人才紧跟着升级自己的能力，就总能适应新的时代。”