智能系统的五个典型特征
可以提炼为状态感知、实时分析、自主决策、精准执行、学习提升。
状态感知是能准确感知系统外部工况，如市场、客户、输入的实时运行状态;
实时分析是对获取的实时运行状态数据进行快速、准确的推理与分析;
自主决策是根据数据分析的结果，按照设定的规则，自主做出选择和判断;
精准执行是对外部需求、企业运行状态、研发或生产等做出快速应对;
学习提升是在系统运行和反复执行的过程中，不断通过深度学习而提升系统智能。
对于基于科学效应而构成的初级智能系统，只需要具备状态感知→自主决策→即刻执行的能力。基于计算内核而构成的恒定智能系统，需要做到状态感知→实时分析→自主决策→精准执行。而基于人工智能而构成开放智能系统，除了状态感知→实时分析→自主决策→精准执行之外，还要能做到不断地学习提升，像alphaGO一样。
各种机器、设备、产品或管理系统都是人造系统，实践表明，人造系统正在不断走向智能化。人造系统走向智能化有三个基本路径：
第一，数字化一切可以数字化的事物。基本做法是在物理设备中嵌入数字化计算内核。从研发手段、管理手段、服务手段等环节的数字化，发展到产品、设备本身的数字化。各种芯片、传感器、智能微尘等都形成数字化计算内核(嵌入式系统)，把各种芯片、传感器、智能微尘等嵌入式系统，嵌入到设备、产品或管理系统中。
第二，网联一切可以联接的事物。基本做法是把不同要素以网络形式联接起来。首先是物质(机械，如螺栓、导线)联接，其次是能量(物理场，如传感器、WiFi)联接，然后是信息(数字，如比特)联接，最终是意识(生物场，如意识)联接。在联接范围上，要从局部的、阶段性的信息集成，发展到全企业、全产品生命周期的信息集成。从企业内部的信息(集成)联接，发展到与外部供应商、合作伙伴、客户等的信息联接。从软件和数据之间的(集成)联接，发展到与物理设备之间的联接，让其变身成为可以入网的“终端”。最终发展到人、机、物的全面联接。
第三，加速知识流动，形成知识泛在。基本做法是把人的思维过程与思考结果沉淀成为知识和算法，知识和算法嵌入芯片，芯片嵌入硬件(嵌入式系统)，硬件嵌入物理设备。万物互联，是形成智能的基础与前提。最终形成智能的关键在于数据的有序、自由的流动。数据承载了信息，信息承载了知识，知识触发和形成了智能。当网络无处不在、知识在任何场景下以数字化形式调用(知识泛在)式，则可以形成：用尽可能多的数据流动与尽可能少的成本物耗来满足个性化定制的需求。智能制造的实质，就是快速、高质量、低成本的大批量定制。
软件让知识载体和思考载体发生了改变，几只小小的芯片，就可以运行和存储百万行的软件代码。软件成为了知识的最佳载体，把原本需要人思考的过程和使用的知识/数据等都录入了计算机，按照人的思路和意志来进行处理，由此而最大限度地存储和延伸了人类的知识与智能。
软件也重构了知识，形成知识泛在，软件本身就是人类知识的数字化结果，软件中所有的语句、函数、算法，所有的数据的输入与输入的时间与地点的选择，都是人脑思维过程中经常使用到的各种知识的显性表达。软件实际上已经对其所承载的知识，在使用过程中，进行了全方位的重构。重构后的新形态知识，可以藉由互联网而跨越时空来传播使用，并且由此而极大地增值。例如，一组产品设计数据，可能是网络上不同地方的多个团队/多个人协同生成，又被其他地方的多个团队/多个人优化和修改，然后发送到多个工厂去生产，或者发送给某个工作坊去做3D打印。
状态感知是能准确感知系统外部工况，如市场、客户、输入的实时运行状态;
实时分析是对获取的实时运行状态数据进行快速、准确的推理与分析;
自主决策是根据数据分析的结果，按照设定的规则，自主做出选择和判断;
精准执行是对外部需求、企业运行状态、研发或生产等做出快速应对;
学习提升是在系统运行和反复执行的过程中，不断通过深度学习而提升系统智能。
对于基于科学效应而构成的初级智能系统，只需要具备状态感知→自主决策→即刻执行的能力。基于计算内核而构成的恒定智能系统，需要做到状态感知→实时分析→自主决策→精准执行。而基于人工智能而构成开放智能系统，除了状态感知→实时分析→自主决策→精准执行之外，还要能做到不断地学习提升，像alphaGO一样。
各种机器、设备、产品或管理系统都是人造系统，实践表明，人造系统正在不断走向智能化。人造系统走向智能化有三个基本路径：
第一，数字化一切可以数字化的事物。基本做法是在物理设备中嵌入数字化计算内核。从研发手段、管理手段、服务手段等环节的数字化，发展到产品、设备本身的数字化。各种芯片、传感器、智能微尘等都形成数字化计算内核(嵌入式系统)，把各种芯片、传感器、智能微尘等嵌入式系统，嵌入到设备、产品或管理系统中。
第二，网联一切可以联接的事物。基本做法是把不同要素以网络形式联接起来。首先是物质(机械，如螺栓、导线)联接，其次是能量(物理场，如传感器、WiFi)联接，然后是信息(数字，如比特)联接，最终是意识(生物场，如意识)联接。在联接范围上，要从局部的、阶段性的信息集成，发展到全企业、全产品生命周期的信息集成。从企业内部的信息(集成)联接，发展到与外部供应商、合作伙伴、客户等的信息联接。从软件和数据之间的(集成)联接，发展到与物理设备之间的联接，让其变身成为可以入网的“终端”。最终发展到人、机、物的全面联接。
第三，加速知识流动，形成知识泛在。基本做法是把人的思维过程与思考结果沉淀成为知识和算法，知识和算法嵌入芯片，芯片嵌入硬件(嵌入式系统)，硬件嵌入物理设备。万物互联，是形成智能的基础与前提。最终形成智能的关键在于数据的有序、自由的流动。数据承载了信息，信息承载了知识，知识触发和形成了智能。当网络无处不在、知识在任何场景下以数字化形式调用(知识泛在)式，则可以形成：用尽可能多的数据流动与尽可能少的成本物耗来满足个性化定制的需求。智能制造的实质，就是快速、高质量、低成本的大批量定制。
软件让知识载体和思考载体发生了改变，几只小小的芯片，就可以运行和存储百万行的软件代码。软件成为了知识的最佳载体，把原本需要人思考的过程和使用的知识/数据等都录入了计算机，按照人的思路和意志来进行处理，由此而最大限度地存储和延伸了人类的知识与智能。
软件也重构了知识，形成知识泛在，软件本身就是人类知识的数字化结果，软件中所有的语句、函数、算法，所有的数据的输入与输入的时间与地点的选择，都是人脑思维过程中经常使用到的各种知识的显性表达。软件实际上已经对其所承载的知识，在使用过程中，进行了全方位的重构。重构后的新形态知识，可以藉由互联网而跨越时空来传播使用，并且由此而极大地增值。例如，一组产品设计数据，可能是网络上不同地方的多个团队/多个人协同生成，又被其他地方的多个团队/多个人优化和修改，然后发送到多个工厂去生产，或者发送给某个工作坊去做3D打印。
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