這個隊得高分是有原因的：別人考慮的是，有干擾的時候怎樣識別對象；他們考慮的是，如何阻止干擾的產生、易于識別。這就是工業(yè)思維。我遺憾的是：他們沒有完全擺脫學術思維：他們做了機器自學習。我遺憾的是：為什么不設法取消自學習？
與學術界相比，工業(yè)人思維更偏重系統(tǒng)思維。系統(tǒng)思維，就是重視整個系統(tǒng)的表現(xiàn)，而不是過于在乎每個模塊的優(yōu)化。也就是說，先要設法把問題變得簡單，然后再解決問題；而不是去炫耀解決難題的能力。
學術界還有個問題，過度追求“最優(yōu)”。“標準化、流程化”是現(xiàn)代工業(yè)最基本的特征之一。企業(yè)執(zhí)行的標準和流程是不是最好的呢？不一定！好的標準和流程是可行的、可穩(wěn)定控制的，卻不一定是最優(yōu)的。原因很簡單：真正的最優(yōu)往往是可遇不可求的。
學術界很喜歡研究“最優(yōu)”。從理論上看，“最優(yōu)”是很美的。但在大多數(shù)情況，盲目追求最優(yōu)往往導致誤入歧途。即便有所謂的“優(yōu)化”，也往往是“局部最優(yōu)”——也就是某個工作點附近的最優(yōu)。企業(yè)追求“全局優(yōu)化”時，往往只是著眼于全局的“全局更優(yōu)”。工業(yè)界一般的追求不是“最優(yōu)”，而是“更優(yōu)”。
按照我的經驗，技術創(chuàng)新有兩個關鍵要點：經濟性和技術可行性。創(chuàng)新如果遇到技術困難，最好的辦法就是“化解困難”。談到智能化時，我常說“先人做、后機器做”；“用人明白的道理，讓機器做得更好”。這些思想都是為了降低技術的難度。
面對新問題，如果腦子中有過多的“最優(yōu)”要求，往往容易失敗。工業(yè)界追求一流的辦法應該是：先做成、再做好；重視持續(xù)優(yōu)化；讓持續(xù)優(yōu)化的效率更高、成本更低。
作者：郭朝暉(工學博士，教授級高工。企業(yè)研發(fā)一線工作20年；優(yōu)也科技信息公司首席科學家；東北大學、上海交大等多所院校兼職教授。國內知名智庫、走向智能研究院的發(fā)起人之一。原寶鋼研究院首席研究員)
