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，工業人思維更偏重系統思維。系統思維，就是重視整個系統的表現，而不是過于在乎每個模塊的優化。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”。“標準化、流程化”是現代工業最基本的特征之一。企業執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、可穩定控制的，卻不一定是最優的。原因很簡單：真正的最優往往是可遇不可求的。
學術界很喜歡研究“最優”。從理論上看，“最優”是很美的。但在大多數情況，盲目追求最優往往導致誤入歧途。即便有所謂的“優化”，也往往是“局部最優”——也就是某個工作點附近的最優。企業追求“全局優化”時，往往只是著眼于全局的“全局更優”。工業界一般的追求不是“最優”，而是“更優”。
按照我的經驗，技術創新有兩個關鍵要點：經濟性和技術可行性。創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”要求，往往容易失敗。工業界追求一流的辦法應該是：先做成、再做好；重視持續優化；讓持續優化的效率更高、成本更低。
作者：郭朝暉(工學博士，教授級高工。企業研發一線工作20年；優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起人之一。原寶鋼研究院首席研究員)
