麻省理工学院CEO和CMU CTO共同举办浪潮对话座谈会，在线交流未来智能制造和科技创业经验。
龚朝辉博士受邀作为晚会的分享嘉宾。
龚朝辉
佟彬智能公司创始人兼首席执行官
卡内基梅隆大学博士，主攻人工智能，研究复杂多自由度系统的规划与控制理论，用于复杂系统的决策与调度。该技术可广泛应用于各种制造管理和机器人控制，在全球主要学术期刊上发表了40多篇论文，包括世界顶级期刊《科学》、《PNAS》等。
引领波音、宝马等智能供应链、智能制造项目。博士后期间担任富士康智能制造项目负责人。
曾入选上海市35名青年科技人员，获得Capek新锐企业家、年度数字化转型先锋、全球科学企业家TOP30等多个奖项。
龚朝辉学长真诚分享了对未来智能制造的思考和自己的创业经历，包括创业经验分享、未来智能制造和社会变革与产学研结合。参与者包括博士生和相关领域的博士生。
本文字数3000字。建议10分钟看完。
一、创业过程经验分享
1.回国创业的机会和投身智能制造行业的动力？
佟彬智能于2017年12月在上海注册，决定将上海公司打造成全球母亲。原因很简单。第一，中国的制造业非常庞大，约占全球的30%。第二，中国的产业链非常复杂，需要用数字技术和人工智能技术把整个产业连接起来、整合起来，使其整体效率得到革命性的提升。
中国原来的制造端，或者说供给端，虽然数字化基础薄弱，但是需求端的数字化水平很高。如果能在中间创造一个桥梁，有一个真正的方式把数据连接到供给侧，通过数据驱动整个制造行为，发展潜力会非常大。
2.面对大厂垄断，初创企业如何应对？
越来越多的立法、法规、数据资本化、产权问题引起社会热议。滴滴上市前，我国紧急颁布了《数据安全法》。应该如何管理数据？立法层面的研究和推动开始了。它是数字数据时代全新的生产要素，是控制产权、实现生产力和产权分配的关键生产要素。
3.创业过程中有哪些战略方向的调整？
具体过程中有很多调整。比如佟彬智能一开始考虑的是硬件，但是因为团队硬件不强；如果做不好，不如找个合作伙伴做，不消耗自己的资源。我们想的第一件事是价值大，第二件事是能做好。
4.如何在有限的时间和资源内把想法变成现实？
尽量缩短产品上市时间。当一个产品投放市场后，它的市场价值和用户反馈就会一目了然。哪怕是一个负反馈，也要缩短这个时间，在最快的时间内得到这个负反馈。
而如果你不确定只有做这个软件才能有巨大的价值，那就不要做。这就是创业核心的拒绝逻辑。勇于说不。
5.佟彬如何建立一个信用体系，让工厂主可以安全地将数据交给佟彬？
今天，生产和销售的分离非常明显。而且很多代工制造企业对数据并没有那么敏感，技术才是核心竞争力。他们生产部件的进度数据可以毫无风险地公开。
第二，数字化工厂
1.为了数字化连接中国所有工厂，中国制造业还缺少哪些东西？
首先，许多传统设备很难进行数字化改造。但是今天，许多工厂已经开始使用5G和4G技术。只要他们可以连接到互联网，软件运行在云中，整个对IT基础设施的依赖就非常小。
其次，数字化其实是组织、运营模式、管理模式的根本性变革，甚至是文化的革命性颠覆。数字化的本质是让每个人的行为和决策以数据的形式高速透明地跨部门、跨社会流动，让人与人之间有更多的信任和更好的合作。
2.工厂数字化不一致提供通用解决方案的难点是什么？
当我们在工厂中登陆系统时，并不是所有的数据和指令都发送到自动化设备，也发送到个人手机。人接触到这个指令后，就知道什么时间，什么地点，做什么任务，也就进入了一个闭环。在安排和管理人的时候，要考虑到不严谨，增加一些宽容。不同的误差给一般解的应用带来一些困难。
3.传统企业由于结构庞大，风控严格，在逻辑上是否遇到一些与人相关的问题？它们是如何解决的？
把两个问题分开讲。首先，如果能按照APP进行功能拆解，先在不同部门推出单点功能，一定程度上可以解决组织架构庞大的问题。其次，风险控制确实很重要。数据的自由流动会导致决策权的分散，部门之间会上升一些不必要的管理成本。因此，必须在本系统的后台建立一个完善的数据权限配置系统。
4.模型驱动如何帮助或辅助数据驱动实现安全生产？
尽可能多地对base建模，因为它的可验证性对我们来说非常重要。如果没有模型，数据驱动计算出来的结果必须有一个严格的监控过程来验证结果，然后连接到物理控制系统。先在不同部门推出单点功能，可以在一定程度上解决组织架构庞大的问题。其次，风险控制确实很重要。数据的自由流动会导致决策权的分散，部门之间会上升一些不必要的管理成本。因此，必须在本系统的后台建立一个完善的数据权限配置系统。
三。社会变革
1.产业转型和社会结构转型有什么关系？
其实世界上有很多企业，包括中国，都是因为竞争不充分。当它们被数字化后，效率会更高，一些企业会被淘汰，这是短期的痛苦。但长期来看，我们的基础生产能力更强了，人们会开始做更多个性化的产品设计，调动现有的生产能力去做产品创新、个性化创新、体验创新，可以在体验端创造更多的附加值。
2.算法能否完全取代人与人之间的交流？
随着AI和数字化的升级，哪一个是推动者，哪一个是享受福利的执行者，他们之间的角色会越来越被取代，人与人之间的交流会越来越自动化。实际上，算法是帮助人们相互交流的一种方式，而不是取代它。
3.佟彬智能的一些现有产品如何感知中国数字化进程的潜在能力？
通过三层产品，即基于数据的决策系统——刘邦、基于数据的流程调度系统——韩信、自动控制系统——龚玉，将决策、调度、自动执行形成完整的数据流闭环，然后工厂就变成了机器人，这个工厂就不再是传统意义上大家理解的工厂了。
四。产学研
1.把学术界的前沿框架应用到工业界会遇到哪些障碍？
学术界会有更宽松的环境，它的容错率会更大，也会给你更大的试错空间空。但是对于初创企业来说，它的资源非常有限。如何做出每一个商业决策，对CEO来说都是一个巨大的挑战。
2.传统的控制理论无法突破产、供、销之间的数据鸿沟，从更高的层面进行统筹规划。这对控制理论或人工智能算法提出了什么挑战？
今天很多最前沿的挑战已经在这个行业了，这个行业的数据最多，所以很多数据分析师，很多好的学者教授都在这个行业。学术界更多的是一种全新的理念和突破性的创新。更前沿的技术挑战和性能挑战实际上已经转移到了今天的行业。
佟彬智能
上海佟彬智能科技有限公司是一家以智能算法为核心，提供柔性制造和智能物流系统解决方案的高科技公司。
o BITO的主要创始成员均来自卡耐基梅隆大学机器人研究所，该研究所积累了国际知名的机器人核心技术，开发了优秀的基因。O BITO掌握了人工智能算法、视觉识别感知、机器人软件架构、电子硬件控制等关键技术。，赋能各行各业。
