古代没有粮食吃的时候，人的脑子中想的可能都是粮食：种粮食、借粮食甚至抢粮食。总而言之，脑子里想的都是粮食。
工业革命发生以后，人们找到了另外的办法。比如，你可以去织布，然后用你的布去换粮食。如果你布织得好，可能比地主家的粮食都多。如果你确实喜欢地主的生活，也可以先从织布开始：织布赚了钱，可以去买土地、买农具，成为大地主。反之，如果你的脑子里只想着种地、每天起早贪黑，可能永远都做不了地主。
经济学的奇妙之处就在于此：人们可以通过间接的方式获得你想要的东西——关键是你的做法更具经济性。
我讲这个例子的用意，是希望帮助人们，从经济学的角度认识智能化、数字化相关技术。
前几年，有人说：不能减人的智能化就是耍流氓；还有人把上机器人看做智能化。我不能说他们的观点是错的，但却有严重的局限性。这种局限性就像认为没有粮食吃，只能自己种粮食一样。
事实上，智能化并不是自动化的自然延伸，自动化是提高蓝领工人的效率；智能化是提升白领和灰领的劳动效率、提高管理者和技术人员的劳动效率。通过提升质量、提升研发能力、提高管理水平来获得经济性。经济性的发展会带动整个社会的进步。社会进步了，劳动力的价格就会上升。这时，企业“机器换人”、“提高自动化水平”的工作就具备了经济性了，就成了自然而然的工作。这就像布织得好，就会有粮食吃。
再进一步分析，智能化和自动化的逻辑不一样。学术研究常见的特点之一，是问题越来越难。很多人认为：智能化也会比自动化更难，一定有更难的理论。但事实却是：自动化研究是学术界的“红海”、智能化是“蓝海”。蓝海靠的不是数学上的算法有多难，而是把领域找对。有些学院派的大专家，一定要找点“难事”。其实，这是二流学者的通病。没有思想的人，只能跟在别人后面，做别人剩下的题目，只能越做越难。于是，他们就把人工智能、深度学习这些普通人不懂的东西拿来说事；把大量的新名词拿来说事。
这些学院派的著名专家，很像《皇帝新装》中的大臣：自己不懂、以为别人懂；但却害怕别人说自己不懂，有损于自己的专家形象，一定要把技术搞复杂才行。
数字化、智能化的技术其实没有那么难：先设法把手头的事情做好。做不好的时候，借助数字化的手段；借助数字化的手段时，往往是用人明白的道理，让计算机去做；继承现代工业成熟的管理思路，用计算机来做得更好。采用数字化手段时，要考虑成本、效率、质量等经济性指标。然后，通过平台、大数据、工业APP等技术，把这些工作的经济指性提上来。
企业如果能把这些数字化技术用得好，效率就会提高。就像别人手工织布、你用机器织布。你织布织得好，就能用来换粮食吃、甚至可以去做地主。
来源：仪表圈/作者：郭朝晖(工学博士，教授级高工。企业研发一线工作20年；优也科技信息公司首席科学家；东北大学、上海交大等多所院校兼职教授。国内知名智库、走向智能研究院的发起人之一。原宝钢研究院首席研究员)
