“知识工作自动化”从何而来

　　这是2013年出现了一个奇怪的词语，让许多人摸不着头脑。

　　麦肯锡在《展望2025：决定未来经济的12大颠覆技术》中，研究了那些技术会对未来经济影响产生重大影响。

　　出乎意料，报告对“知识工作者自动化”（Knowledge-workerAutomation）备加推崇，将其视为位居第二的颠覆性技术。

　　麦肯锡2013年报告

       从这里开始，知识工作者自动化，一骑绝尘，进入了人们的视野。麦肯锡认为，知识工作者，如律师，设计师，医生等等，将会有大量的工作，可以通过软件来完成。 结论让人大跌眼镜。要知道，它是力压云计算、机器人、增材制造、甚至是物联网而登上亚军之位。

　　这个出乎意料的角度，引起了人们广泛地思考：人脑的工作，真的可以被自动化实现吗？

　　然而，这个问题并不给人留下太多的思考时间，人脑的挑战者便一一登上历史舞台。

　　2016年IBM的沃森在拉斯维加斯的电子消费品展上一炮打响，蓝色巨人瞬间点燃了全球的“认知计算”的火把。认知计算，陌生的词语，立刻挂在了所有的的嘴边。

　　随后谷歌的阿尔法狗AlphaGo在围棋赛中战胜人类顶级对手，直接挑战了人们对于机器和软件的思维极限。

　　一时间，人类的思维与机器的较量，炸窝了。而这一切，都是基于“知识工作者自动化”的实践和发展。在国内，我们将其定义为“知识自动化”。

　　工四100术语定义：知识自动化，是一种可执行知识工作任务的智能软件系统。

　　它除了包含传统的规则、推理和显性表达式之外，也对隐含知识、模式识别、群体经验等进行模型化，并借助软件化的方式，形成可执行的知识软件系统。这将大大解放知识工作者的重复性劳动。

　　中国的两化融合，IT技术搞得很快，引进的也很多。然而困境也很多，其中之一就是人低估了IT技术与工业化技术的分离度。

　　毫无疑问，信息化和工业化的投入有个匹配的关系。

　　目前在许多领域，信息化的投入已经力度很大，比如国内许多院所和企业，几乎拥有了所有的先进软件和IT系统，但跟国外的设计与制造能力相比，仍然有很大差距。

　　实际上，这就像写文章，原来是用纸和笔写，现在用word在计算机里写。手段虽然已经是信息化了，但word和计算机是不能保证能写出好文章的。

　　因为写出好文章的关键还是在人的大脑里存储的知识、经验、方法。

　　道理相通。要实现两化融合，就要实现工业技术的可描述性和显性化表达。而目前，我国的工业化目前受到的重视远远不够，尤其是工业技术体系，这方面比较匮乏。

　　而如果无法将工业技术表现为可以数字化的知识，那么IT技术就很难渗透进去。

　　工业技术体系不成熟，成为设计与制造最大的拦路虎之一。许多企业在搞设计研发，大量是靠直觉，没有可靠的知识传递，也没有知识积累。

　　实际上，知识自动化，是工业化和信息化深度融合的必经之路。

　　工程科技人员普遍存在“80%劳动，20%创造”的现象：一个设计开发工程师，往往大量时间花费在重复、搜找等工作上，80%的时间用于重复劳动，只有20%的创新时间。

　　可怕的浪费，耽误不起的时间，和脆弱的工业技术体系积累。

　　而知识自动化正是致力于将人从重复劳动中的沼泽地解放出来。