李培根院士在《三體智能革命》的薦言寫了一句話“當我們周圍越來越多的物體富有智能時，千萬別讓人類的智慧被那些智能所淹沒” 。揣摩這句話的含義是提示我們，AI洪流正在改變這個世界，但是和人類智慧相比只是“大海中的一粒米”。 李院士最近的一次會議上又提出：關注車間現場，智能制造離我們并不遙遠。那么，生產現場就是管理問題，是科學的指揮決策。

　　制造業研究的“智能”和學術界研究的“人工智能”是同向不同軌的“兩輛車”。
　　人在智能制造中的位置

　　當我們在系統科學的視角下觀察人在一個運營系統中的作用時，人的角色只有兩個，或是決策者，或是執行者。人在不同的時間空間，他可能是不同的角色。

　　我們在一個工業運營系統的簡圖里標出了人在系統中的位置。既然人在這個工業系統中存在兩個領域的角色，那么工業領域的“智能”必定包含了決策智能和執行智能。這是兩個層面的事情。智能決策和智能執行是實現智能制造的不可或缺不可分離的兩個重要方面。我們不能將決策和執行割裂去獨立研究決策層或研究執行層，也不能將決策和執行混同在一起。

　　在當前我國實施智能制造戰略中，尤其不能缺少、弱化在智能在決策領域中的研究，我們需要先對于工業系統的決策、決策層、執行、執行層以及加入“智能”做一個定義，才能繼續下面的討論。

　　決策就是在無限需求（目標、任務）和有限資源實施的配置。

　　工業系統是一個層層嵌套分割的系統。一個工業企業系統可以分為資源和任務（目標）這兩個子系統。

　　資源系統包含企業自身的層次結構的決策管理團隊以及研發、生產、銷售、行政、財務等子系統；包含企業的軟件和硬設備、物料資源、資金、能源；也包括供應商、客戶等外部資源；除此之外還必須包括我們看不見的信息資源和時間資源。

　　企業的任務（目標）系統有長期、中期、短期目標，或者叫做規劃、計劃、調度目標。目標也一定是分層嵌套的。但不管怎么劃分，終端的目標一定要落實到具體的可以執行的實體/或服務上。我們必須注意到，企業的目標常常是多目標、多約束、動態變化的。比如最好的服務和最低的成本，比如不能加班且完成任務，比如這個月即使影響產能也保幾個訂單的交期，下個月再挖掘產能。

　　一個工業系統的運營決策執行系統是，高層次的決策就是依據企業到高層次目標配置高層次的資源；次一層的決策是依據相應的子目標配置子資源；以此類推。當確定的目標和確定的資源成為確定的配置關系并無法再分割的時候，系統則進入了執行層。在此之上，都屬于決策層。

　　在人類發明石器工具的時候開始，人的智能就開始在工具上固化。工業文明史就是人類在工業工具、工業產品和生產模式上不斷通過軟、硬兩種方式固化人類智慧的歷史。所以，關于“工業智能”的定義并不重要。

　　在工業企業作業的一線也就是決策層，如果我們用匯集人工智慧的工業設計工具、生產工具和設備、市場分析和營銷網絡和技術，輔助我們或者代理工人完成決策目標的物化，這就是執行智能。

　　工業系統的決策智能是指對決策目標和有限資源的優化配置能力。這是一種基于系統科學、管理科學和信息技術綜合集成的能力。智能決策屬于21世紀的科學。