其实也不知道工业1.0，2.0，3.0是个什么概念，亦或中间还有个2.5半分数什么的，就突然在一夜间被各种的媒体宣传和演讲者充斥了“工业4.0”这个说法。
记得小时候学习的课本里一直有提及的是仿生学，“人们研究生物体的结构与功能工作的原理，并根据这些原理发明出新的设备、工具和科技，创造出适用于生产，学习和生活的先进技术。”譬如：潜水艇是模仿鱼鳔，雷达是模仿海豚声纳系统等等。这是一个人类向生物体学习，模仿并制造机器的实现的过程。
而工业4.0在我来看，是一个人类使得机器变得更像人类的学习，模仿和实现的过程。是一个机器向高级生物-人类学习的过程，是仿生学的现代衍生。
人类的主要的信息搜集及识别体系是依靠眼，耳，口，鼻，四肢形成的视觉，听觉，味觉，嗅觉和触觉。而后由人脑进行数据分析做出判断，并通过群体交流交换并获得他人的知识经验，再进一步自我学习改进提高建立更完善的思考模型。
第一阶段的信息搜集和识别是目前工业4.0在工业企业的主流研发和推广项目。以最近参加几个行业现状和趋势研讨会来看，所有的设备行业都在开发：
高分辨率的扫描成像识别系统高速高效的数据转换处理系统
相比工业工人而言，主要取代其视觉，触觉和手工输入的功能。模仿人眼目视，人手使用工具进行检测和数据输入。
第二阶段，进行数据分析并做出判断。譬如，1996年IBM的“深蓝”超级国际象棋电脑，就是被输入了一百多年来优秀棋手的对局两百多万局作为数据基础进行判断，”深蓝”机器人战胜了国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫。在一些有规则可遵循的领域，譬如国际象棋领域已经被机器人征服。
第三阶段，接近人类思维改进提高模型。最新的AlphaGo是最好的例证。二十年后AlphaGo战胜人类最强的围棋选手，就是模仿了人类的多层的人工神经网络。AlphaGo的能力比前一阶段的机器人出现了质的飞跃，它不再需要人类数据。也就是说，AlphaGo一开始就没有接触过人类棋谱。研发团队只是让它自由随意地在棋盘上下棋，然后进行自我博弈,通过不断的自我学习进行螺旋提高到战胜人类。如果说，一个围棋大师需要至少或者超过二十年才能跃居世界级水平，那么AlphaGo及后一代系列都可以快速超过人类的学习速度。
工业4.0对于绝大多数企业目前都处在第一/第二阶段和第三阶段的初期：进行对人类本身具备的基本生存工具手段的仿生。比如多角度自由活动和操作用的机械手臂，扫描成像识别系统类似人眼功能，大量数据搜集和分析之上形成的经验知识体系类似人脑初级功能，知识平台化的云端系统类似人类的群体合作经验知识交流模式。
第一和第二阶段可以想象，机器的可塑性更强，在结合了人类的所有经验失败，将完美集合于一身后开发出来的机器，在不久的未来一定是可以超越绝大多数单个个体人类。AlphaGo战胜人类最强的围棋高手花了二十年改进，在更为日趋进步抬高的基础建设平台上，这个速度也预计会加速。
第三阶段，基于经验知识体系的学习对于机器是否会得到更淋漓尽致的发挥？人类一直困惑于无法将知识体系向通过母体向后代的生育来传递。而机器的一块存储条就已经可以传递大量信息。MATRIX电影中，上载驾驶直升飞机的驾驶知识便立刻可以掌握技能，上载功夫的武术知识便立刻可以像李小龙一般精通武艺。当然发展到这一阶段的最高境界，所有科幻电影中，机器崛起与人类抗衡都将会是可能。
多虑了，让我们先将眼前的工业4.0进行到底，让人类与生俱来的高级生物属性先被作为仿生学利用到最佳境界。
