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• 1、SolidWorks只要一保存就闪退，原因终于找到了！收藏备用
• 2、谷歌大牛Jeff Dean单一作者撰文：深度学习研究的黄金十年
• 3、从修火车到制作国产PS5游戏，这位中年大叔有多朋克？
• 4、可免费下载REVIT族的国外20个网站，BIM从业者必备收藏
• 5、机械工业信息研究院先进制造发展研究所所长陈琛：变局之下的制造业重构逻辑 | 数字时氪·未来交通论坛

SolidWorks只要一保存就闪退，原因终于找到了！收藏备用

不知道溪风博客的博友们有没有遇到这种情况，那就是SolidWorks新建零件之后点击保存没有反应，点击另存为也没有保存上，屏幕一闪就没了，如下图所示，我们点击保存就闪没了，文件也没有保存

但是明明我们的安装都是正确的，建模也没有问题，到底是什么原因导致我们的SolidWorks无法保存和另存为呢？？？下面亲测能用的解决办法分享给博友们：

出现SolidWorks点击保存屏幕一闪，文件没有保存成功的原因其实是我们打开了某些“教程视频播放器”专用的播放器与我们的SolidWorks不兼容，所以只要我们关闭这些视频播放器，我们的SolidWorks就可以正常的保存零部件了。

谷歌大牛Jeff Dean单一作者撰文：深度学习研究的黄金十年

选自D?DALUS

作者：Jeff Dean

机器之心编译

编辑：杜伟、陈萍

Jeff Dean 亲自撰文，探讨 2010 年代的十年时间里，促进深度学习快速发展的原因有哪些？他还对未来的 AI 发展做出了自己的展望。

自从计算机诞生之初，人类就梦想着能够创造出会思考的机器。1956 年在达特茅斯学院组织的一个研讨会上，约翰 · 麦卡锡提出人工智能这个概念，一群数学家和科学家聚集在一起寻找如何让机器使用语言、形成抽象理解和概念、以解决现存的各种问题，当时研讨会参与者乐观地认为，在几个月的时间里这些问题能取得真正的进展。

人工智能是由约翰麦卡锡于 1956 年在达特茅斯学院组织的一个研讨会上创立的，一群数学家和科学家聚集在一起寻找如何让机器使用语言、形成抽象和概念、解决现在保留的各种问题，当时研讨会参与者乐观地认为，几个月的集中努力将在这些问题上取得真正的进展。

1956 年达特茅斯人工智能会议的参与者：马文 · 明斯基、克劳德 · 香农 、雷 · 所罗门诺夫和其他科学家。摄自：Margaret Minsky

事实证明，预留几个月的时间安排过于乐观。在接下来的 50 年里，创建人工智能系统的各种方法开始流行，但后来又遭遇过时，包括基于逻辑的系统、基于规则的专家系统和神经网络。

直到 2011 年左右，人工智能才开始进入发展关键阶段，取得了巨大的进步，这得益于深度学习中神经网络的复兴，这些技术的进步有助于提高计算机看、听和理解周围世界的能力，使得人工智能在科学以及人类探索的其他领域取得巨大进步。这其中有哪些原因呢？

近日，谷歌大牛 Jeff Dean 发表了一篇文章《 A Golden Decade of Deep Learning: Computing Systems & Applications 》，文章探索了深度学习在这黄金十年里，计算系统以及应用进步的原因都有哪些？本文重点关注三个方面：促成这一进步的计算硬件和软件系统；过去十年在机器学习领域一些令人兴奋的应用示例；如何创建更强大的机器学习系统，以真正实现创建智能机器的目标。

Jeff Dean 的这篇文章发表在了美国文理学会会刊 D?dalus 的 AI 与社会（AI & Society）特刊上。

文章地址：https://www.amacad.org/sites/default/files/publication/downloads/Daedalus_Sp22_04_Dean.pdf

深度学习的黄金十年

人工智能硬件和软件的进步

人工智能的硬件和软件：深度学习通过组合不同的线性代数（例如矩阵乘法、向量点积以及类似操作）进行运算，但这种运算方式会受到限制，因此我们可以构建专用计算机或加速器芯片来进行处理，相比于通用 CPU，这种专业化的加速器芯片能带来新的计算效率和设计选择。

专为支持此类计算而定制的计算机或加速器芯片。相对于必须运行更广泛种类的算法的通用 CPU，这种专业化实现了新的效率和设计选择。

早在 2000 年代初期，就有少数研究者开始探索使用 GPU 来实现深度学习算法。之后到了 2004 年，计算机科学家 Kyoung-Su Oh 和 Keechul Jung 展示了使用 GPU 对神经网络算法近 20 倍的速度提 sheng。2008 年，计算机科学家 Rajat Raina 及其同事演示了在某些非监督学习算法中，使用 GPU 与使用基于 CPU 的最佳实现相比，GPU 速度提升可达 72.6 倍。

随着计算硬件的改进，深度学习开始在图像识别、语音识别、语言理解等方面取得显著进步。深度学习算法有两个非常好的特性可以构建专门的硬件：首先，它们对精度的降低非常宽容；其次，深度学习的计算方式，其由密集矩阵或向量上的不同线性代数运算序列组成。

为了使深度学习和计算变得更容易，研究人员开发了开源软件框架，如今，开源框架帮助大量的研究人员、工程师等推进深度学习研究，并将深度学习应用到更广泛的领域。

早期的一些框架包括 Torch、Theano、DistBelief 、Caffe 等，还有谷歌在 2015 年开发、开源的 TensorFlow，它是一个允许表达机器学习计算的框架，并结合了 Theano 和 DistBelief 等早期框架的想法。到目前为止，TensorFlow 已被下载超过 5000 万次，是世界上最受欢迎的开源软件包之一。

TensorFlow 发布的一年后，PyTorch 于 2016 年发布，它使用 Python 可以轻松表达各种研究思想而受到研究人员的欢迎。JAX 于 2018 年发布，这是一个流行的面向 Python 的开源库，结合了复杂的自动微分和底层 XLA 编译器，TensorFlow 也使用它来有效地将机器学习计算映射到各种不同类型的硬件上。

TensorFlow 和 PyTorch 等开源机器学习库和工具的重要性怎么强调都不为过，它们允许研究人员可以快速尝试想法。随着世界各地的研究人员和工程师更轻松地在彼此的工作基础上进行构建，整个领域的进展速度将加快！

研究成果激增

研究不断取得进步、面向 ML 硬件（GPU、TPU 等）的计算能力不断增强、开源机器学习工具（Tensor-Flow、PyTorch 等）被广泛采用，这一系列进展使得机器学习及其应用领域的研究成果急剧增加。其中一个强有力的指标是发布到 arXiv 上关于机器学习领域的论文数量，arXiv 是一个广受欢迎的论文预印本托管服务，2018 年发布的论文预印本数量是 2009 年的 32 倍以上（每两年增长一倍以上）。通过与气候科学和医疗保健等关键领域的专家合作，机器学习研究人员正在帮助解决对社会有益、促进人类进步的重要问题。可以说我们生活在一个激动人心的时代。

科学和工程应用激增

计算能力的变革性增长、机器学习软硬件的进步以及机器学习研究成果的激增，都使得机器学习应用在科学和工程领域的激增。通过与气候科学和医疗健康等关键领域的合作，机器学习研究人员正在帮助解决对社会有益并促进人类发展的重要问题。这些科学和工程领域包括如下：

神经科学

分子生物学

医疗健康

天气、环境和气候挑战

机器人

可访问性

个性化学习

计算机辅助的创造性

重要的构建块

Transformers

计算机系统的 ML

每个细分的详细内容请参考原文。

机器学习的未来

ML 研究社区正在出现一些有趣的研究方向，如果将它们结合起来可能会更加有趣。

首先，研究稀疏激活模型，比如稀疏门控专家混合模型（Sparsely-Gated MoE），展示了如何构建非常大容量的模型，其中对于任何给定的实例（如 2048 个专家中的两至三个），只有一部分模型被「激活」。

其次，研究自动化机器学习（AutoML），其中神经架构搜索（NAS）或进化架构搜索（EAS）等技术可以自动学习 ML 模型或组件的高效结构或其他方面以对给定任务的准确率进行优化。AutoML 通常涉及运行很多自动化实验，每个实验都可能包含巨量计算。

最后，以几个到几十个相关任务的适当规模进行多任务训练，或者从针对相关任务的大量数据训练的模型中迁移学习然后针对新任务在少量数据上进行微调，这些方式已被证明在解决各类问题时都非常有效。

一个非常有趣的研究方向是把以上三个趋势结合起来，其中在大规模 ML 加速器硬件上运行一个系统。目标是训练一个可以执行数千乃至数百个任务的单一模型。这种模型可能由很多不同结构的组件组成，实例（example）之间的数据流在逐实例的基础上是相对动态的。模型可能会使用稀疏门控专家混合和学习路由等技术以生成一个非常大容量的模型，但其中一个任务或实例仅稀疏激活系统中总组件的一小部分。

下图 1 描述了一个多任务、稀疏激活的机器学习模型。

每个组件本身可能正在运行一些类 AutoML 的架构搜索，以使组件的结构适应路由到它的数据类型。新的任务可以利用在其他任务上训练的组件，只要它有用就行。Jeff Dean 希望通过非常大规模的多任务学习、共享组件和学习路由，模型可以迅速地以高准确率来完成新任务，即使每个新任务的新实例相对较少。原因在于模型能够利用它在完成其他相关任务时已经获得的专业知识和内部表示。

构建一个能够处理数百万任务并学习自动完成新任务的单一机器学习是人工智能和计算机系统工程领域真正面临的巨大挑战。这需要机器学习算法、负责任的 AI（如公平性和可解释性）、分布式系统和计算机架构等很多领域的专业知识，从而通过构建一个能够泛化以在机器学习所有应用领域中独立解决新任务的系统，来推动人工智能领域的发展。

负责任的 AI 开发

虽然 AI 有能力在人们日常生活的方方面面提供帮助，但所有研究人员和从业人员应确保以负责任的方式开发相关方法，仔细审查偏见、公平性、隐私问题以及其他关于 AI 工具如何运作并影响他人的社会因素，并努力以适当的方式解决所有这些问题。

制定一套明确的原则来指导负责任的 AI 发展也很重要。2018 年，谷歌发布了一套 AI 准则，用于指导企业与 AI 相关的工作和使用。这套 AI 准则列出了需要考虑的重要领域，包括机器学习系统中的偏见、安全、公平、问责、透明性和隐私。近年来，其他机构和政府也纷纷效仿这一模式，发布了自己的 AI 使用准则。Jeff Dean 希望这种趋势能够延续下去，直到它不再是一种趋势，而成为所有机器学习研究和开发中遵循的标准。

Jeff Dean 对未来的展望

2010 年代的确是深度学习研究和取得进展的黄金十年。1956 年达特茅斯人工智能研讨会上提出的一些最困难的问题在这十年取得了长足进步。机器能够以早期研究人员希望的方式看到、听到和理解语言。核心领域的成功促使很多科学领域迎来重大进展，不仅智能手机更加智能，而且随着人们继续创建更复杂、更强大且对日常生活有帮助的深度学习模型，未来有了更多的可能性。得益于强大机器学习系统提供的帮助，人们将在未来变得更有创造力和拥有更强的能力。

原文链接：https://www.amacad.org/publication/golden-decade-deep-learning-computing-systems-applications

从修火车到制作国产PS5游戏，这位中年大叔有多朋克？

「 游戏上线了，快去索尼商店看看排名 」

9 月 6 号晚上，我从杭州赶到上海，在一家游戏公司跨过了那一天到 9 月 7 号的午夜，经历了上面这一幕。

前面提到的刚刚在索尼 PS4 和 PS5 上线的游戏，叫《 暗影火炬城 》，这家游戏公司叫做上海钛核网络科技有限公司。

最近这一周，它的风头一时无两，很多主播纷纷体验。

无论是游戏画面，还是动作打击感，哪怕抛去国产游戏的光环，它的卖相都可圈可点，各路媒体也普遍给出了 8 分以上的评价。

不过，差评君今天不打算细聊游戏，因为这一周以来你去看看各大网站的游戏内容里，都能见到关于《 暗影火炬城 》的评价。

今天我们要聊的，是它的制作人 —— 张弢（tāo），他的故事我觉得可不止打个 8 分。

我可以打包票，79 年生的弢哥和我这个 90 后聊起天来，一丁点代沟都没有。

刚认识弢哥的人可能想象不到，这位独立游戏制作人，前腾讯游戏研发中心的技术大佬，曾经是一位铁路检修员。。。

弢哥老家在江西南昌，从小就生活在铁路局职工圈子里长大，在那个年代，当地有这么个说法「 铁老大 」—— 铁路就是老大。

可能年轻一些的差友们对职工家庭没什么概念：就是父母、祖父母、亲戚甚至街坊邻居都是一个工厂里的职工。

弢哥从小就是这种家庭，成长轨迹经历了铁路子弟幼儿园，铁路子弟小学，铁路子弟中学。。。

弢哥也没啥学业压力，因为早在 13 岁的时候父母就给弢哥找好了 「 指标 」 ，等着进铁路系统内部的职校，三年以后就能分到一个站段。和父母期待的一样，吃一辈子大锅饭。

1996 年，从职校毕业以后，17 岁的弢哥被分配到京九铁路沿线的向塘火车站（ 现在叫做南昌南站 ）当起了铁路货车检修员 —— 拿到了家里所希望的铁饭碗，一个月赚 400 块。

这一切，看起来似乎和游戏开发没啥关系，一丁点都没。

这份工作在当时甚至不需要接触电脑，而且那会儿玩电子游戏的孩子也不多。

不过弢哥的童年是接触过电子游戏的：

在 80 年代，张弢的舅舅公派出国援建非洲项目，那会儿出远门要到处转机，舅舅回来给小外甥带了一台山寨版的 FC，以及一张卡带《 魂斗罗 》。

就一个《 魂斗罗 》一打就是两三年，他后来闭着眼睛都能一命通关，再跟着新开的电玩店老板的推荐，还接触了《 超级玛丽 》等经典游戏。

参加工作以后，弢哥在铁路局的职责是货车的检修工作。

当年他的作息叫做 「 四班三运转 」 ：

第一天，早上 8 点到晚上 7 点，工作 11 小时。

第二天，晚上 7 点到次日早上 8 点，通宵工作 13 小时。

第三天，回家睡觉。

第四天，休息。

这个工作看起来和做五休二差别很大，而且休息时间很多，其实每天都在调整作息，非常难受 —— 通宵到早上 8 点，睡到傍晚人肯定就精神了，也就睡不着了。。。

于是晚上睡醒到后半夜就成了弢哥玩游戏的时候，也亏得十六七岁的小年轻，扛得住来回倒班加通宵打游戏。

本来呢，这样一份铁饭碗确实是可以干到头的，而且空闲时间密集得让当地的年轻人都喜欢上了打麻将。

但弢哥觉得没劲，于是他有了一份兼职工作：白天空闲时间去电脑城打工帮人攒电脑。

当时张弢接触的最多的，就是英特尔的奔腾 1，频繁接触电脑的他给自家也攒了一台电脑，而且没少接触电脑游戏，例如《 仙剑奇侠传 》《 三国志 》《 模拟城市 》等等。。。

在那个年代电脑普及率并不高，像他这样这么热爱电脑的年轻职工其实很特别，而且靠这份打工弢哥一个月居然能挣五六百块。

接触到这些，一般人肯定会觉得弢哥肯定不会干一辈子铁路工人了，好歹以后也会去倒卖电脑或者电玩吧？

但有时候命运真奇妙，在打工攒机的过程中弢哥认识了一位当地的大学老师，他不仅是教计算机的老师，而且还会 3D 软件 3D Studio（ 也就是 3DS MAX 的前身 ）。

弢哥后来和差评君说，20 多年过去了他依然忘记不掉在老师家看到的这段三维动画：

一颗苹果在一个三维空间里跳动，落地的时候它的碰撞面会压扁，随后弹起恢复原状。

弢哥一下子就来劲了，求着这位大学老师教教他。

这位老师也许并没有多在意，就推荐了两本书，没指望一个平时修火车，混电脑市场的小屁孩儿能学进去多少。

但弢哥真去电脑城二楼的新华书店买到了这两本书，开始认认真真地学 3D 动画。

于是在 97 - 98 年，除了上班他就在学习怎么用电脑做 3D 动画。

这一学才发现，自己美术底子还不错，学起来进步很快，接触了 3DS MAX 之后，甚至还能接活儿。。。

在那会儿，建筑公司有时会想要将 CAD 图纸做成建筑外立面 3D 渲染图做宣传，弢哥学了一两年以后，甚至能接这种私活儿，一千块一张图。

在当时，这收入水平加起来在当时绝对不低了。

这一路下来，弢哥成了小地方同行里技术最好的，可他也发现自己这水平没啥突破空间了。。。

于是，弢哥决定找个地方「 深造 」一下：在 2000 年，他和单位申请留职停薪，带着两三千块钱，只身前往北京，在首师大报了一个培训班。

一开始，他觉得自己挺有钱的，不过在北京几个月把钱花完了以后，他对钱有了新的认知。。。

年轻的张弢在北京 ▼

在这里，弢哥发现了许许多多和他类似的年轻人：来自五湖四海的欠发达地区，想学一点东西来改变命运。

同时，弢哥也发现了一件事儿，从小到大没体会过升学压力，也没正经学习过的自己，学习能力还真就是挺强的：在四五十人的班里就数他学得最好。

培训班学期不长，三四个月后弢哥就回到了南昌，但这一回他是真呆不住了。

在培训班的同学介绍之下，他回到了北京，去了一家非常野生的「 游戏公司 」当起了游戏美术，正式将他的职业生涯从铁路搬到了游戏研发里。

这家公司的名字叫思软互动，现在搜索不到了。

创办公司的老板是海归毕业的硕士，属于最早的一批互联网创业者之一。

在当年的互联网流量主要跑向门户网站，比如说新浪、网易和搜狐等等，而它们往往靠提供免费邮箱服务来获取流量。

这位老板的第一桶金也是靠开发邮箱系统，靠着免费邮箱引流，在当时一个月能挣十几万。

不过和马云、张朝阳、丁磊等大佬们不同的是，这位创业老板还有个游戏梦：

作为一名 MUD（ 武侠文字冒险 ）游戏爱好者，以及侠客行（ 当时的武侠游戏爱好者论坛 ）的其中一任站长。。。

他想做有图形的 MUD 游戏，最好做成 MMORPG，也就是大型多人在线角色扮演游戏，这在那个年代属于王道。

不过很可惜的是，喜欢玩是一回事，能做是另一回事。

因为不专业，每个人什么事情都要干一点，弢哥也不例外。

项目是一个基于射雕改编的武侠游戏

游戏画面里的紫衣服女侠就是弢哥当年做的 ▼

当时十多个人拉起来的草台班子，自然是没法顺利地开发出游戏。

在 2002 年，眼看这公司和项目都没啥希望，弢哥也就离开了，他后来再也没见过这位老板，只在 07 年通过老同事听说老板在无锡开了一家 IT 外包公司，和游戏无关了。

可以说弢哥的第一份游戏开发工作非常不顺利，但他用一年多的时间明确了自己这辈子想要做游戏。

02 年弢哥辞职后，选择来到上海，一方面是因为他不喜欢北京的气候，冬天太冷。

另一方面，当时在上海有太多的大牌外资游戏公司了，像育碧、科乐美、世嘉等等。。。

但很可惜的是，02 年末到 03 年发生了一件事，只要不是太晚出生的差友们读到这里应该知道我要说的是什么：

非典。

在当时，找工作是不靠互联网平台的，公司们参加大型公开招聘会，求职者们拿着打印好的简历去现场找工作。

但一场非典下来，毫无疑问人员流动密集的招聘会是没法办了，弢哥不得不失业一段时间。

好在上海有亲戚接纳了他一段时间 —— 这也是弢哥选择来到上海的又一个小原因，不过在非典时期确实帮了他大忙。

虽然说 03 年的弢哥已经算是个有工作经验的游戏美术了，但在以国际大厂的标准来看，肯定不够意思。

因此深知这一点的弢哥，也不挑活儿，选择进入了一家游戏代理公司。

虽然在这家代理公司弢哥做的也是美术工作，但主要围绕着游戏宣发相关的包装内容为主。

由于不算研发岗位，弢哥干得三心二意，不到一年半就选择离开了。

04 年是韩国游戏风靡中国网游市场的年代，网吧电脑都是《 传奇 》《 魔力宝贝 》《 冒险岛 》等韩国网游。

而放眼行业，webzen、T3、天城等韩国游戏公司也纷纷落户上海开办分部。

弢哥进了一家韩国游戏公司，确实做到了研发岗位，而且还成为了美术小组长，负责 4 - 5 个人的团队。

做什么项目呢？

开发《 劲乐团 》的抄袭游戏 —— 创始人是前劲乐团游戏团队出来的。

说实话，这样的研发工作听着就没啥意思。

当年，弢哥也这么认为，而且这家公司的企业文化也令他非常不满意：

这游戏公司就像那个年代的其他驻华韩国游戏公司一样，公司的高层员工都只是会韩语的朝鲜族同胞，对游戏开发一窍不通。

于是弢哥也就干脆把这段不那么顺心的工作时间，统统拿来充实自己。

在这段时间，他精进自己的 3D 建模技术，自学了大量的软件和技能，从外挂渲染器到包括 AE、PR、AU 等在内的一众创作软件，只为潜心打磨一个非常牛逼的技术演示片。

注意，这玩意儿是 05 - 06 年做的，那时候视频网站还把 480P 视频标称高清，但演示已经用了 720P。

不仅如此，里面的建模、粒子效果、运镜手段等等，放现在都没有很过时。

想来也是，这可是弢哥在那家公司摸鱼摸了一年多摸出来的，有事儿没事儿就学一点做一点，然后偷偷用公司的高配置机器渲染。。。

弢哥的学习过程相当艰辛，当时很多软件并没有中文教程，只有英文说明，于是他干脆自学英文，偷偷拿公司打印机把说明书一本一本打印出来，用手写方式来翻译。

好在当时弢哥在公司里已经可以带领 4 到 5 人的美术小组，而且能非常轻松地做完公司的任务，这给了他大量的空闲时间。

同年代，别人都在玩《 魔兽争霸 3 》里的地图澄海 3C，他还是在学习新技术。

总之，靠着这份很难得的「 Showreel 」弢哥在 2006 年中满怀信心地去投了一圈在上海开着的 3A 游戏公司。

在机缘巧合之下，刚刚面试完 2K 上海分部的弢哥，发现楼上也有一家游戏公司正在装修，它就是后来大名鼎鼎的 Epic Games。

据后来弢哥回忆，当时这公司连牌子都没挂，完全处于秘密筹备的阶段，他进门随口一问，记在了心里。

巧的是，弢哥刚好在 06 年 10 月的时候，通过 Xbox 360 玩到了 Epic 用虚幻 3 引擎做出来的《 战争机器 》，他当时就一个感觉：这个游戏画质实在是太牛 X 了！！！

所以别人看到 Epic 上海的办公室毛胚没啥感觉，但弢哥嘴里说着「 我就参观参观 」，实际上已经有了打算。

回去以后，把他的作品集刻录在了两张 CD-ROM 上，放入自己的简历，通过 EMS 邮寄了过去，并在不久后就接到了电话，然后考试考了两天拿到 offer。

于是，手握 EA 和 2K 的 offer 的弢哥，还是选择去了刚成立的 Epic 上海分部，他当时的判断依据如下：

1、这家公司这么多老外，看着很厉害。

2、这家公司刚成立人不多，职场好混。

3、《 战争机器 》牛 X 嗷嗷嗷嗷嗷！！！

就这样，10 年前在南昌的一位年轻铁路检修员，10 年后捣鼓起了刚起步的虚幻 3 引擎。

当时 Epic 游戏主要的业务有这两块：虚幻引擎的授权服务，以及给别的公司做外包开发。

弢哥在 Epic 负责外包项目里的场景美术工作，还得熟悉虚幻 3 引擎 —— 这玩意儿在当时属于他自家公司的前沿产品，外部教程自然是不存在的，只能自己啃英文的文档学。

接着，马上就接到了一个大活儿：《 Dust 514 》，也就是冰岛工作室 CCP 的大型星战游戏《 EVE 》的姊妹联动游戏，由上海 CCP 负责。

在给《 Dust 514 》做美术外包的工作过程中，弢哥再次展现了他的学习天赋，几个月以后就可以用虚幻 3 做关卡了。

也正是因为他的技术在项目里体现得越来越重要，于是公司干脆让他负责整个外包项目，每周三去上海 CCP 开会，最后做出了这个游戏的演示关卡。

在这一年多时间的锻炼里，弢哥成为了 Epic Games 中国分部的第一个 TA —— 技术美术。

通俗点讲，技术美术就是代码和美术都要掌握，能够做出游戏里比较高级的美术素材。

转型以后，弢哥同时也负责 Epic Games 工具链对外授权时的技术支持专家，除了线上教别人怎么做，有时候还要跑到其他公司去教。

在这个过程里，他不仅锻炼出了很强的口才，也教出了一些日后一样成为游戏圈技术大佬的学生，还有人甚至现在还在弢哥创办的公司里。

与此同时，弢哥的职业生涯在 2008 年底开始迎来了一个重要转机：Epic Games 打算做自研游戏。

在那个年代属于自研游戏公司热潮，靠着一个游戏就干上市的公司没少见。

最终弢哥分到了一个射击游戏的项目 —— 那会儿 Epic 有的虚幻竞技场的基础，而 CF 又隐约要火，可以说既有技术又有市场。

于是在程序员都还没到位的情况下，弢哥和团队从头开始做起了项目原型。

这个游戏就是《 全球使命 》，直到今天都在运营。

如果你同时玩过这个游戏和《 战争机器 》，会发现它俩出奇地像：都是带掩体系统的第三人称射击，奔跑和翻滚的姿势都很接近，连换子弹要卡时间的小玩法都神似。

那可不就是因为弢哥太喜欢《 战争机器 》了，想要把他在 Epic Games 的新项目做成精神衍生作品来着。。。

游戏在本部过得很快，到了 2009 年就立项了，而一开始弢哥负责游戏的美术，后来逐渐也负责游戏的玩法设计，主策划主要就负责数值、道具、商业化部分。

《 全球使命 》在 2011 年上市开始商业化，一直到 2014 年弢哥才离开，在这个项目上他花费了 6 年的时光。

这段时间是弢哥成长最快的时候，他从一个游戏美术专家，成长为了有独立大型游戏项目经验的游戏产品专家。

在这个期间，公司每次卖引擎授权，弢哥跟去做技术支持的时候，别的游戏公司都想挖他，但弢哥都没去，留在公司好好做《 全球使命 》。

2014 年，上海的 Epic Games 因为各种原因和美国总部分家了，这家公司改名成了一家内资的自研游戏公司，叫做「 英佩游戏 」。（ 之后的上海 Epic 主要做引擎 ）

在 2013 年底闻讯风声的弢哥，也在这公司内部动荡的期间选择了离开。

此刻不同于 2000 年初，出去重新找机会的弢哥有的是机会选，当时网易给他面试的面试官甚至是他教出来的学生。

最终在 2014 年，弢哥去了腾讯，在研发部前沿技术中心工作。

这个前沿技术中心在弢哥离开以后与其他项目合并，叫做 Next Studio，整天逛 Steam 的小伙伴应该对它挺熟的，不过这是后话了。

总之，在当时，这个前沿技术中心的部门职责就是。。。啥都干，凡是天美（ 代表作《 王者荣耀 》 ）或者光子（ 代表作《 和平精英 》 ）这些 「 主流游戏 」 工作室不做的，他们都可以尝试。

举个例子，在体感游戏的技术拓展上，弢哥当时带队 5 个人，用 7 个月时间吧《 无尽之剑 》搬上 Xbox One 用 Kinect 玩。

这可能是弢哥整个职业生涯里，相对清闲的时光了，按照他的说法自己在大厂混的挺舒适。

刚入职时，他在内部推进虚幻引擎 4，在腾讯学院开内部课程，混到了不错的影响力。

接着 VR 引进，在内部又开设 VR 课程，由于当年在 Epic 有过培训别人的经验，弢哥的课场场爆满。

再加上国内外两头跑，游戏活动跑了个遍，可以说无论是工作上，还是行业圈子里，弢哥都很吃得开了。

本来呢，也许弢哥也许就这么在腾讯一直干下去了：眼看自己也快升专家了，在内部输出技术，股票到账以后都可以在这养老了。。。

但是，弢哥真有个游戏梦，他还是喜欢做自己的作品，但前沿技术中心主要项目都是做技术演示，没有独立的产品能立项。

所以，他选择踏出自己的舒适圈。

2016 年，当时互联网正在经历真正的创业热，很多人随便拿点什么想法，都能要到融资。

而弢哥创业的第一个选择，是做 VR 游戏，也是在五六年前超级火热的技术。

弢哥带着孩子经历 VR 游戏启蒙 ▼

于是他找到了做《 全球使命 》的老伙计，一个个去劝说。

最终，也念在曾经的项目经历，大家都很信任弢哥，最后成功找到了六七个人，开了一家新的游戏公司，也就是现在的钛核网络。

钛核网络的第一张合照

照片里有五位依然在团队里 ▼

弢哥的游戏公司注册时间是 2016 年 2 月 29 日，照道理这家公司每隔四年才会有一次周年庆。

而第一个游戏项目，从面向融资的角度考虑，自然是一个 VR 游戏，名为《 奇境守卫 》。

老同事的搭档干活效率贼高，大家伙在 2016 年 5 月开始做，到了 10 月从玩法上已经接近成品了，剩下的只需要把一两个关卡的游戏内容做得丰富一些。

同时，那会儿索尼也想在 VR 市场杀出一片天，准备推出 PSVR ，而弢哥的游戏成为了首选的 VR 游戏。

在 2017 年 3 月，《 奇境守卫 》第一个版本做完了，作为一个流程长达三四个小时的阖家欢 VR 游戏，和当时市面上大部分的恐怖主题打僵尸 VR 游戏和体验只有几分钟的 demo 形成了鲜明的对比。

2016 年弢哥和伙伴们在 E3 ▼

《 奇境守卫 》上手简单，关卡丰富有趣，画面性能也很拔尖，还有联机模式，很受家庭和小朋友的喜爱，索尼觉得非常适合拿去做展会或者干脆在线下商店里体验。

这个游戏在 17 年 5 月就正式上市开卖了，并且在 7 月份拿到了版号在中国大陆销售，反响普遍还行。

但是。。。《 奇境守卫 》不赚钱。

2017 年 10 月，做完游戏的 DLC 之后，回头一算：12 个人做一年成本花去了几百万，但游戏开卖到当时距离回本差了一个零。

最后只能得出一个结论，起码在当时，VR 游戏的市场回报是不行的。

于是在 2017 年底，哪怕 VR/AR 领域依然很火，但弢哥和团队清楚这个方向要结束了，他们得好好利用融资的钱。

于是第二个项目从战略上定了一个玩法设计极其保守的游戏，不求创新，只求做一个高质量的完整游戏。

也因为团队都是身经百战的游戏行业老兵，大家都很清楚如果做一个 3D 游戏成本肯定收不住，但是做 2D 游戏的话他们能把画面做到顶级。

而 2D 游戏做到极致，就是类银河恶魔城的开放世界，刚好几位主创也爱玩，于是就这么定了。

《 暗影帝国 》就是这个类型的经典之一 ▼

这个游戏就是《 暗影火炬城 》。

当时团队内部给这个新游戏明确了几个方向：

首先游戏体量够大，时间足够长；

其次世界观要引人入胜；

团队没有擅长做数值的，所以玩法要注重街机式的动作体验；

最后，游戏卖相要牛逼，放在全球上也得是第一档的画面水准。

无论是美术还是故事上，弢哥都认为抗战时期的老上海很值得作为一个游戏世界背景。

于是《 暗影火炬城 》的前身，是一个地下组织在上海滩抗日的故事，并不是兔子。

但是问题来了，如果是这个设定的话，这个游戏的玩法就太难展开了。

你想想，一个地下组织战士二段跳，很奇怪吧？

作为 2D 动作游戏想要拓展难度，常见操作就是把敌人变大，但一个日本鬼子变成巨人也很奇怪呐。。。

而且在这个设定下，游戏的基调非常沉闷，更像一个潜入游戏，一点都不热闹，和街机风格沾不上边。

这样的游戏，弢哥觉得在国际市场上卖不出去。

于是，重新开会，把角色做成了小动物：和迪士尼的思路类似，小动物是没有文化属性和理解门槛的，全世界的玩家都能代入角色。

说个题外话，一开始《 暗影火炬城 》的主角雷德文不光打拳，也打枪。（ 现在游戏里只有消耗能量的火箭 ）

不过弢哥的团队依然维持着高效，做什么都很快。

在 2018 年 5 月他们带着游戏去参加了 Epic 的一个行业展示会，自觉项目看起来和别人比过于诡异，也不怕被抄。

结果在展会上《 暗影火炬城 》得到了一致好评，也获得了 Epic 和索尼的青睐，于是大家伙就冲着这个正确的方向干了起来。

最初亮相海报 ▼

直到 19 年 3 月之前，弢哥加起来只发了五六条微信朋友圈，而且都是帮同行抬轿子，转发一下而已，关于自己啥也没有分享。

大伙儿潜心开发了将近一年，在 19 年 3 月游戏公开，紧接着弢哥开始忙碌了起来：

7 月份去了 Chinajoy，随后参加 TGS、Gamescom、Bitsummit，因为游戏卖相好，找发行商都没咋碰壁，甚至被一些名气很响的大厂要走 demo。

银河恶魔城类型创始人五十岚孝司玩了以后，对《 暗影火炬城 》的评价也很高。

一切看起来都很顺利，在 2019 年底决定在 2020 年的 GDC 上参展，一举搞定海外发行商，而且 Epic Games 还免费给《 暗影火炬城 》办展台。

结果，疫情来了。

展会在美国，展方先是不让海外游戏厂商参展，随着疫情演变，干脆取消了展会。

这对于游戏找发行商来说，其实特别难受，因为游戏尚未打磨到完整的发售阶段，为了让发行商了解自己的游戏还是很需要线下展会的。

2019 年 GDC 虚幻引擎展台

2020 年就没办成 ▼

同时，本来打算花到 20 年底的成本，因为疫情这一拖延，资金问题开始不可忽视，而这会儿弢哥也没地方去找融资。

就这么顶着巨大的压力下，到了 2020 年 5 月，疫情一好转，弢哥就开始全国各地跑融资，找发行商签约，最终选择了 B 站作为《 暗影火炬城 》的全球独家代理。

而且 B 站还算厚道，直接给了 MG（ 保底分成金 ），帮助弢哥度过了资金难关，接着游戏亮相 B 站的首个游戏发布会。

随后在那一年，弢哥把游戏预告带入 TGA，短短 1 分钟的视频播放量有 80 多万。

最大的难关过去了，游戏的开发周期又经历了一些小波折。

弢哥和索尼的关系一直都很紧密，《 暗影火炬城 》自然会成为 PS5 首批国产游戏之一。

时任 PS 中国总裁添田武人来工作室交流 ▼

但让他没想到的是，在疫情之下 PS5 居然照常上市，于是团队在年初加班加点做 PS5 版本，发布日期也从原定的 4 月份，一直拖到今年的 9 月 7 日。

但好在其他变数已定，在 9 月 7 日这天游戏顺利发售，冲上了索尼 PS5 游戏商店独立游戏销量前十。

国内外的主机玩家们都在讨论《 暗影火炬城 》，海外游戏公开评分网站 Metacritic 评分也来到了 83 分。

弢哥这波算是讨了个头彩，接下来的故事就看 PC 版本上线以后了。

这就是《 暗影火炬城 》的故事。

随着游戏在 PS4/PS5 上线，各大媒体评分解禁，我和弢哥在他们工作室吃了一顿烧烤。

同时，大伙一起盯着屏幕上的微博评论，游戏主播的直播间里的弹幕，以及 Playstation 商店里的畅销榜。

第二天，工作室一起拍了张合照，然后大家伙就去修 BUG 了。

游戏里放着各种各样的彩蛋：

有一关致敬了《 超级马里奥兄弟 》，水管做成了绿色。

有一个挑战任务是打水桶，致敬了《 街头霸王 》。

游戏里有一张海报，致敬了旺旺公司，因为弢哥的太太有位朋友在旺旺工作，经常给他们免费送一些临期食品吃。

有一个 BOSS 是一串珠子组成的，因为弢哥很喜欢祖玛，那个 BOSS 的身体由三个红色、三个绿色、四个蓝色的球组成，打爆以后身体就会缩短。

听到这些，我也想自己做游戏了，把自己喜欢的东西一股脑儿塞进作品里让别人玩，实在是太爽了。

《 暗影火炬城 》作为一个品质过关的国产游戏，想必也会让喜欢玩它的外国玩家因为喜爱而尝试去了解游戏的背景，尝试了解 30 、 40 年代的中国上海滩，这是文化输出。

我们常常听到的独立游戏开发过程总是有些艰难险阻的，不过弢哥在那个晚上说：「 兔子能上线肯定也不容易，我现在只有一个心情，就是开心。 」

至于工作室，以后也不指望做得太大，只要能稳定输出一定品质的单机游戏，不亏本做下去就好，他所想的是做成中国的白金工作室。（ 《 尼尔 - 机械纪元 》《 猎天使魔女 》的开发组 ）

从铁路检修员到游戏技术大佬，他本可以在腾讯做一个技术骨干一直混着大厂福利，却跳出了自己的舒适区，成立独立工作室追逐自己的游戏梦想。

弢哥告诉我，游戏的主角雷德文，其实刻画的是一个中年男性的形象，也就是他自己。

这就是弢哥的故事，从铁路检修员到 PS5 国产单机游戏制作人，这位中年大叔就是这么神奇。

可免费下载REVIT族的国外20个网站，BIM从业者必备收藏

注：下面的部分资源网站需要具备科学-上网知识才能下载，不懂者请自行学习，本网不负责解答。

想要下载免费的REVIT族系列？从这里开始：我们所有人都需要良好的族来填充我们的模型，如果它们是免费的，那就更好了！确保开箱即用的Revit系列做得很好，当然，我们总是可以自己做。但是从零开始建立族需要：a） REVIT族创造知识 b） 大量的空闲时间！我们大多数人都在紧迫的期限内工作，并且一天中没有足够的免费时间来建立自己的Revit库。这是在线族库如此有价值的地方。它们可以通过下载现成的内容来帮助您节省时间并显着增加模型选项。许多可用的内容是特定于制造商的，这意味着您可以在早期将“现实生活”产品集成到项目中，从而节省建模时间，从而节省金钱。但是有一个陷阱——并非所有内容都是平等的。很难说出一个族的制作方式，以及将其引入模型后的行为方式。很多免费的Revit族系列都很受欢迎，有些不错，有些不好，有些只是胡扯！因此，当心下载的族，您可能最终会花费大量时间使他们达到自己的标准。在此，我整理了一个受欢迎的BIM和Revit在线族库的列表，这些族库提供免费内容供您下载。尽管它们从1到21编号，但这不是“排名”列表。请亲自检查一下，让我知道您发现最好的。

1. NBS国家BIM图书馆（http://www.nationalbimlibrary.com/）我认为，这是找到免费Revit系列的最佳网站之一。您可以找到制造商特定和通用的各种不同系列。英国一直在BIM采用和标准方面处于领先地位，因此，所有可用的系列都已按照NBS BIM对象标准创建。这使诸如IFC和COBie参数之类的东西标准化，这意味着它们包含许多对互操作性有用的数据。2. BIM商店（https://www.bimstore.co.uk/）来自英国的另一个很棒的网站。与NBS相似，BIMstore根据 “ BIM商店圣经store bible"创建所有免费的Revit家族， 这是最佳实践族创建指南。包含IFC和COBie参数，英国制造商提供了广泛的内容-这是查找内容的绝佳网站。

3. BIMsmith（https://market.bimsmith.com/）BIMsmith是一个很棒的在线资源，可以下载许多免费的Revit系列。产品种类繁多，但通常以建筑族（很多家具，照明设备等）为中心，这是有意义的，因为场地和内容是由前建筑师创造的。他们还有一个很酷的工具叫做BIMsmith Forge，它可以帮助您逐层创建地板，墙壁，天花板和屋顶组件，然后可以将其作为系统下载（真酷！）。最重要的是MyBIMsmith ，它为这些系列中的任何一个提供免费的私有云存储，因此您可以保存自己喜欢的系列或配置，并稍后再下载。非常值得注册！

4. Autodesk Seek（http://seek.autodesk.com/）更新：Autodesk Seek的BIM内容已移至BIM Object网站。见下文：

5. BIM对象（http://bimobject.com/en-us）现在，BIM Object承载了Autodesk Seek的所有BIM内容，这意味着您可以从世界各地找到大量制造商特定的内容。轻松搜索品牌，类别，材料，建筑类型和功能空间。最好的族下载网站，大部分族均由厂商制作，特别规范。

6. 模数（http://www.modlar.com/）另一个范围广泛的BIM库，您可以找到制造商特定的内容以及用户创建的通用内容。一个有用的功能是可以按国家/地区搜索，因此可以查找与您的位置/市场相关的家庭。

7. RubySketch（澳大利亚https://3dlibrary.rubysketch.com/specific_search/5）该网站包含很多SketchUp内容-也包括大量Revit系列。产品种类繁多，并配有许多机械和卫生设备。

8. SpecifiedBy（https://www.specifiedby.com/search）对于大量产品目录中的制造商特定内容，这是一个很好的资源。他们声称拥有“英国最大的BIM内容库”，并且该站点易于浏览，搜索和过滤，以准确找到您要寻找的内容。所有Revit系列均由制造商提供（而不是由SpecifiedBy提供），因此内容质量可能因产品而异。不过，如果您喜欢Free Revit内容，那么这是一个不错的网站。

9. 家族（http://www.familit.com/?mod=2）我指的是Free Revit系列的HEAP，从2009、2010和2011格式开始。内容丰富，质量可能有点差，但是请您试试运气。

10. 雷维特城 （http://www.revitcity.com/downloads.php）与上面类似–家庭的HEAPS供您下载（最新检查为17096！）。创建无标准且由许多不同的用户创建的产品–屡见不鲜，但值得一看。小编常用的网站，族不规范但总能找到你想要的东东。

11. 阿尔卡特（http://www.arcat.com/bim/bim_objects.shtml）该站点包含大量制造商特定和通用的内容，提供了许多免费的Revit系列。但是，我发现很难浏览家庭。

12. 智能BIM库（http://library.smartbim.com/）另一个很好的站点，范围很广，很容易找到Revit家庭。特定于制造商的内容和通用内容，这是一个非常棒的结帐网站。

13. BIMetica （西班牙，http://bimetica.com/en/）同样，另一个具有大量Revit系列的BIM库。有些分类是空的，但是可能很烦人！

14. BIM目录（https://bimcatalogs.partcommunity.com/portal/portal/bimcatalogs）查找制造商特定内容的好地方，在不首先了解制造商的情况下很难导航和查找产品。但是值得一看。

15. Polantis（http://www.polantis.com/objects/types）该站点提供范围广泛的3d内容，但是许多Revit族并不是“真正的” Revit族，因为它们是在其他3d程序中创建的，只是导入并保存为Revit族文件。好网站，如果您只是为了视觉目的而关注内容。更新： 现在大多数（如果不是全部）3D内容都是使用Revit制作的，因此，如果它们不是“真正的” Revit系列，那么您应该没有问题。

16. BIMbox（http://bimbox.co.uk/library/）BIMbox是英国的另一个很棒的网站，可免费下载大量Revit内容。大部分内容都针对室内装饰（沙发，桌子，搁板等），并且网站展示得很好。大多数Revit内容都符合IFC标准，这很棒。

17. CADdetails.com（https://www.caddetails.com/BIM-Models）这是一个很棒的网站，其中包含大量的免费Revit系列以及Sketchup内容。他们从各种各样的产品中提供制造商特定的内容。该网站易于使用，Revit系列的质量令人赞叹–快来查看！

18. ProdLib（http://www.prodlib.com/library/）ProdLib是一款软件，您可以在其中从Revit本身下载和管理族。他们还提供了一个免费的网络库，您可以在这里从众多制造商那里下载BIM文件和文档。非常值得探索。

19. CAD论坛（http://www.cadforum.cz/catalog_en/）这里有大量的免费Revit内容（超过10,000个！），类似于RevitCity和Familit –您一定会发现值得追求的东西。

20. 黛安·巴特沃思（https://www.dianebutterworth.com/revit-resources/）黛安·巴特沃思（Diane Butterworth）专门为工作场所行业（办公家具等）创建Revit系列。它们托管了从少量制造商发展到高标准的一系列Free Revit系列。如果您需要一些工作空间内容，则值得一看。

21.块Revit（https://www.blocksrevit.com/?lang=en）该网站免费提供了精选的各种Revit系列产品。您下载的是整个收藏集，而不是单个族，这有点不同。如果您只想下载单个族，请记住这一点。超高质量，超多细节的族，不过部分族需要购买。

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机械工业信息研究院先进制造发展研究所所长陈琛：变局之下的制造业重构逻辑 | 数字时氪·未来交通论坛

2022年8月17日，36氪「数字时氪·未来交通论坛」在北京举办。论坛以产业发展视角，汇聚政策、学界与产业专家，共同探讨交通与新能源产业的发展路径与解法。

根据《新能源汽车产业发展规划（2021-2035）》，到 2035 年，纯电动汽车成为新销售车辆的主流，公共领域用车全面电动化，燃料电池汽车实现商业化应用，高度自动驾驶汽车实现规模化应用，有效促进节能减排水平和社会运行效率的提升。

在「数字时氪·未来交通论坛」中，机械工业信息研究院先进制造发展研究所所长陈琛以《变局之下的制造业重构逻辑》为主题，分享了以下重点内容：

1.中国整个价值链的构建借助了全球的力量，中国的制造业高质量发展未来也需要高质量，高水平的借助全球的优势资源。

2.发展智能制造不是目的，智能制造只是手段，是以创新的方式实现资源的优化配置。

3.任何产品都已经变为了信息体，生产的本质是构建一个复杂的网络，去把知识和信息注入到产品中。

机械工业信息研究院先进制造发展研究所所长陈琛

以下为嘉宾演讲实录，经36氪编辑整理：

大家好，我是陈琛。

大概5年前，有包括芯片、零部件、汽车整车等相关企业找到我问到一个问题，整个制造业即将发生翻天覆地的变化，那么汽车行业变化的方向是什么，终点会是什么，变化的关键节点又是什么？最近五年，我们帮助一些跨国公司、国内头部汽车零部件企业做了一些梳理，今天我们尝试从更宏观的角度做一个分享。

首先需要了解，新的挑战到底是什么。我们看每年的政府工作报告、“十四五”的报告、研究机构的报告，再调研了几百家企业之后，发现一个明显的方向是中国整个价值链的构建借助了全球的力量，中国的制造业高质量发展未来也需要高质量、高水平的借助全球的优势资源。

我们在过去几年调研了十余家跨国公司，发现它们最厉害的地方是通过庞大、复杂的管理组织，去合理的整合全球最细分领域的竞争优势。波音787客机可以在全球22个国家里面整合几百个供应商。波音有20万人，每天从事复杂的知识创造工作，他们的资源整合是高度国际化的。

特斯拉也是同样，在与特斯拉以及大量造车新势力的沟通中可以发现，这些企业之所以能够实现快速发展，本质上是能够整合全球的优势竞争资源。通过观察特斯拉我们可以发现，这个公司对于知识的掌握深且广，一方面需要项目管理人员非常了解细分的技术，另一方面通过科学管理、整合和系统化的知识，快速从中国供应链选出具有比较优势的供应商，或者称之为合作伙伴。

所以全球化是一个大的趋势，而中国的企业需要越来越多的专业知识，以及整合知识的知识。这两年一直谈中美竞争，或者美国制造业的回归，从2011年左右先进制造业成为全球经济的制高点，我们做了很多调研和访谈，无论投资界还是科技界，谈的更多的是如何去发展更好、更具有比较优势的产业。

第二个趋势是深度的信息化。在1985年-2007年之前，全球的商品贸易保持增长的态势，这主要来自中国或者东亚地区的崛起。但是2007年之后，全球贸易持续陷入低迷，2016年全球的贸易增速1.7%，2019年出现了负增长，疫情也造成了一些影响。

货物、资本、人员流动放缓的时候，我们看到数字贸易或者基于跨境数据流动的速度在加快。全球互联网协议从1992年每天的100GB增加到2017年每秒45000GB，我们看到大量的知识、大量的服务和大量的资源通过互联网、通过数据实现流动。

从最近10年我们可以看到，我们国家和我们的企业更加重视智能制造。工业和信息化部对智能制造提出了比较高的愿景和目标，2025年规模以上的制造业基本实现数字化制造，重点行业、骨干行业初步实现网络化制造。到2035年，规模以上的制造业企业全面普及数字化、网络化制造。

在与企业的交流中，他们会问到当下的增长究竟来自哪里，曾经做的事情已经达到了饱和，已经开始放缓，未来该怎么做？

我认为在智能制造。发展智能制造不是我们的目的，智能制造只是手段，是以创新的方式实现资源的优化配置。

智能制造需要大量的知识。去年对一家德国的公司进行调研发现，他们的劳动生产率人均在1000万-1500万之间，而中国的制造业人均产值100万，也就是能达到中国的10倍以上，这更多是靠新的知识去整合新的资源和要素。

所以说，智能制造不仅是制造，还是创新。从我们自己的观察，无论是家电行业还是工程机械行业、汽车行业，大量的企业通过数字化挖掘新的价值，通过数字化连接新的资源，通过数字化创造新的服务模式和商业模式。

我们产业价值创造的系统正在发生重构，汽车原来是机械的结构，但是我们看到越来越多的汽车从机械结构走向电子电气网络这样的结构。高端的车里面代码数已经呈几何状的增长，电子电气工程师能够通过新的价值创造改变这个产业，创造新的产品。

产业边界也在重新定义，我们可以看到不仅是汽车，汽车之外大量的产业在发生快速的重构。我们昨天调研的农业企业通过与一些互联网公司的合作，在农业现场和设备上加上传感器，加上大数据的软件分析，帮助农户更好的种植。这家企业明确表示，他们关心的不是机械本身，是农户如何在服务支撑下做得更好。

我们今年调研了几十家企业，像小米这样的公司在考虑如何拓展产业边界，如何进入新的领域。随之发生的是生产方式正在被重新定义。2019年我去到碧桂园调研，大家都以为它是房地产公司，但他们已经有8000人的团队从事数字化、自动化、软件、工业互联网相关的研究了。

我们看到制造系统被重新定义，如果看三一重工、徐工、特斯拉，每家企业都在重构产品、重新定义产业边界的同时，重新定义制造系统。在与一家国内企业的交流中，他们表示现在最核心的目标是如何在快速波动的复杂环境下重构一个柔性的实时迭代的，软硬结合的生产系统。

产业生态正在日趋复杂，无论是大型的机械、还是生活用品、家电行业，产品的系统越来越多，复杂性越来越高，资源配置的方式从静态的配置走向动态优化。

我们从去年开始调研中国供应链的情况，大家其实是在一个复杂环境下去优化运营。每家企业都开始重视通过实时的优化，或者实时询价保障供应链的安全可靠，成都有一家公司在美国刚看上3000万的一套芯片，工作人员准备向老板汇报，大概中间只过了25分钟，芯片就被采购空了。

这个产业生态，在疫情和供应链冲击、以及在数字化的影响之下越来越复杂，我们调研的家电企业，已经从传统的做电饭锅，做冰箱的业务转向开始做电动化的汽车零部件，如何在瞬息万变的环境下通过自己复杂的供应链，价值链创造价值，我们无时无刻不思考这样的问题。

汽车行业也是一样，宝马10年前有二三十种车型，到现在已经接近50种，每个汽车制造企业，甚至每个汽车零部件制造企业都在时刻思考通过制造更复杂的、更适配的产品满足用户的需求，这让整个链条都在发生大的变动。我们去调研的一家汽车企业在思考，提供系统化、模块化的产品，通过产品进一步的轻量化，满足中国新能源汽车的轻量化的需要，这种复杂性让我们看到任何一个冲击，对我们制造系统带来的作用都是巨大的。

现在我们每周都要调研三家企业，这些企业给我们比较明确的反馈，环境太复杂了，形势变化多样，如何寻找自己的增长主线，是增长自己团队扩大研发力量、营销渠道，还是借用互联网平台连接更多的资源，每一家企业都在找答案。

外部复杂性带来的一个影响是让企业内部的复杂性也越来越大。当这些企业扩展自己的团队、增加复杂性时没有找到合适的增长方式，就会进入低效率运转，或者进入一种低水平运转的状态。如果持续很久都找不到增长路径，就有可能走向灭亡，所以找到增长主线至关重要。

如何在未来价值创造中实现引领，我们也调研了数百家企业。有一点很重要的是我们发现生产系统的本质越来越像一个网络系统。

目前，任何产品都已经变为了信息体，生产的本质是构建一个复杂的网络，去把知识和信息注入到产品中。一个简单的塑料产品如果注入足够的知识，可能卖500美金、600美金，就像手机一样。

一辆豪华的汽车价格超过200多万美金，如果按公斤看每公斤价格10美元，顶级的宝马车60美金，每公斤的白银1000美元。我曾经以这个数据去与一家河北的企业聊，他们算自己的产品每公斤值多少钱，大概的数据都是每公斤60人民币。这样的企业可以算中国做的比较好的企业，可以想一想，中国大部分的企业创造的价值还不足每公斤60元人民币。

如果看每个企业的价值单元，或者每个企业的价值创造过程，其实也是构建了一个复杂的网络系统。我们调研企业的时候做了一些拆解，发现2000万营收规模以上的企业，要经过20个或30个信息的节点的传递，才能实现知识的集成，最终把产品造出来。而规模超1000亿的企业，就要构建更庞大的网络来实现这种价值的创造。

所以说产业知识和信息网络决定我们价值创造的方式，我们总是说中国从制造业大国变成制造业强国，本质上是构建新的网络体系。丰田大家都知道，把精益制造发扬光大，它的本质是构建新的信息系统，提高信息输入和转化的密度，从而在整个系统层面提高生产的效率。

如今特斯拉可能会成为第二个或者第三个丰田，我最近看到很多的行业，我们发现基于特定的生产网络，用户网络，高价值产品的创造，其实是特定时间，特定环境的产物。我们曾经梳理了CAD工业软件行业的发展，我们发现它就是构建在美国合适的时间，在70年代左右构建了这样合适的价值网络，我们曾经看到美国的数字化产业的发展，或者美国高附加值产业的发展，更多在全球构建了这样的合适的价值网络。

从历史上看，美国成为世界强国是由于从20世纪50年代开始到90年代之间经过网络持续的产生一个数字制造技术的大爆炸。从1952年的第一台数控机床，到后面的机器人，到CAD，这些革命性的技术都是在美国诞生的。

如今我们看到中国的制造业，或者中国的汽车工业，正在实现新技术网络的形成，新社会网络的形成，新价值链网络的形成，和新的技术群的形成。

最后需要我们深刻认识制造业重构的内核，无论是汽车工业、还是装备制造业还是家电行业，各个行业价值链在加速的重构，原来中国是价值链的参与方，嵌入到美国或者日本价值链的一个环节，提供零部件或者生产活动，最后实现产品的输出。

现在中国已经有一批企业开始实现这种价值链的重构，从零件到整机的构建，基于先进制造、自动化、智能制造的技术链，从工艺到装备，到制造工程的一种技术链在逐渐的形成。中国是最强的装备制造业国家，拥有全球最强的技术和工程供给能力，同时看到大量的企业逐渐延伸和孵化服务链，从海尔、华为、美的衍生出大量的服务链。

基于软件、数字化系统、智能制造的信息链，也在把这些链条逐渐的架构起来。在中国新能源的发展下，我们的企业、产业的应用链在逐渐的壮大，价值链逐渐解构成价值网络，很多的价值模块拿出来都是全球的专精特新，在全球可以实现引领，我们可以看到中国有一批企业拿着这些价值模块重新组合，形成新的价值能力和基础。

比如说美的和华为，还有徐工和三一，他们不是在某一个产品上实现突破，而是把基于中国的制造能力，基于中国的制造知识的价值网络进行重构。

所以我们可以看到在汽车行业乃至任何一个制造业里面，价值创造体系加速走向全球的网络化。产业升级的背后是价值创造体系能效的升级，中国现在已经拥有世界级的制造能力和制造效率，让人们看到产品的质量、产品的国际竞争力等多主体协同、多价值链交互的结果。

在这种交互的结果里面可以看到不可见的价值正在成为价值创造的主体，在很多行业里面无形资产，基于产品的服务、基于软件的服务、基于平台的服务或者基于人的服务，已经可以提供更多的价值，这种价值越来越多的超过基于硬件、基础设施、资本提供这样的一种价值创造，所以价值创造的方式或者价值本身也发生变化。

我们也可以看到在这种中国的制造业发展之下，供应链千丝万缕。我们跟踪中国大型公司的供应链，可以看到一些现成的数据。全球的供应链越来越复杂，相互交织、嵌套，给我们提供了一些机会。

例如一家汽车企业拥有250家一级供应商，如果在汽车产业链进一步放大，1800家各级供应商。我们曾经在江苏的无锡调研一家汽车涡轮增压机的企业，年均增速近几年增长50%，在美国可以服务14000家客户，主要是4S店。他们的产品由70个零部件组成，企业自己负责涡轮叶片，其他的还有很大的一部分交给周边的300家供应商，他们要实现图纸的交换，订单的转换，实现加工中心的派单。这个企业在探索一种方式，如何经过新的数字化连接，实现效率的倍增，实现成本控制的情况下实现更快的反应、更敏捷的反应、更好产品的开发。

已经有一些企业尝试重新借用他们的资源，不仅是数字化，还有可能是政府提供的资源，有可能是企业本身的资金或者一些社会关系，甚至还有可能和大学提供的一些合作重新构建一种价值创造的合作，他们基于网络创造新的知识，创造新的产品，创造新的工艺。

如果我们拿起放大镜，可以发现网络上的突破其实是一个又一个节点的突破，就是通过这样的一个节点的突破，中国或者全球的新能源汽车或者汽车产业的革命似乎掀开了小小的波浪。我已经感觉不仅是这里面，包括芯片领域，包括控制领域，包括我们的车内娱乐系统，我们调研很多企业，我们发现星星之火以群体性突破的方式发生对原有产业的改变。

在中国高质量发展里面汽车肯定是一马当先，在汽车的这种突破里面我们认为中国的头部企业，有一些关键制造企业和初创公司他们不是单打独斗的，已经形成了协同效应，通过政府的规划，他们试图构建一体化的、生态型的产业革命的力量，试图在新的汽车革命里面实现领先。

中国的产业发展不仅是单点优化，要先认识系统重构，知道系统重构的方向是什么，重点是什么，通过合理的政策，合理的环境塑造还有法律的改变，实现流程的改造，在这个情况下帮助一些企业，或者一些企业自然而然看到方向，去实现他所擅长的领域里面的单点优化，我昨天调研的农机企业，敢用一个300人的小企业冲击世界级的企业，所以我感到非常的高兴。

最终我们价值创造肯定是全面的网络化，未来的工厂肯定基于数字化的连接，基于全球价值链实现高度的协同，我们看到汽车产业已经发生了变化，一些企业基于互联网的协同开始新产品新的价值的创造，虽然在过程中，但是我感觉一旦力量集聚到一定的程度，这种突破在行业中可以看到，或者在中国的行业里看到。

这里面数字化技术很重要，除了数字化技术，提取我们对行业的认知，对基础加工能力，对于制造机理的掌握或者核心技术的掌握，也是至关重要的。未来10年既是产业革命的10年，也是我们深化产业认知，创造更多产业发展洞见的十年。

我的汇报到此结束，谢谢大家。