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经常听到有人问：“某技术很难，没有做出来”。对于这样的问题，应该分情况去看。有的技术不是做不出来，而是质量不够好、性能不够稳定、安全性达不到要求。这些问题，确实考验技术能力、是技术问题。要解决这些问题，不仅需要优秀的系统设计，还可能需要长期的积累、不断地改进。非一日之功。但这种情况主要针对技术跟随、模仿的场景，如高端发动机的制造。
对于真正创新的场景，情况就不一样了。在科学家看来，如果创新技术做不出来，往往不是技术困难，而是技术定位错了。我的老师经常举的一个例子是：“养花如何不生烂叶子”。如果你真的按照这个要求去做，一辈子也做不出来。正确的做法是改变技术定位：“在您到办公室之前，我先来看看。如果有烂叶子，就把它丢掉。”也就是说，先要把一个难以完成的技术问题重新定义，变成一个容易完成的工作。只要目标定义得合理，事先就能判断一件事可行。这就是我说的“胜兵先胜而后求战”。
新技术做不出来，更多的原因是经济上不划算。我老师跟我谈到数字孪生。问：国内有多少实际做出来的？我说：我知道有多家，但基本上是用来展示的。展示的目的是吸引眼球，但没有多大的用处。热点过了也就过去了，不会长久。为什么不会长久呢？因为用处不大。开发它们是为了显示能力、显示原理，却不创造价值。另外，有些问题有价值，但不值得花费太大的成本。这些场景的需求，需要等到相关成本大大降低以后，才能广泛推广。
所以，创新遇到的所谓技术困难，往往不是真正的技术困难。把技术看得太重，往往是视野狭窄导致的。以前国内对大学生的要求是“又红又专”。在我参加工作的那年，带我的一位五十年代初毕业于上海交大高材生告诉我：“自动化是为生产线服务的，所以最好的自动化工程师必须对整个生产流水线有着深刻的理解。”这句话让我终身受益。
后来才明白这就是西方人所说的综合型人才 - 1）对本专业有着深厚的理论知识功底和丰富的实践经验；2）对所服务的专业也有着一定的理论知识和实践经验；3）视野开阔，知识面要有一定的广度。正像华尔街上从事IT的人士，比拼的不仅仅是编程水平，还有对金融业知识的理解。进入本世纪以来，一些新技术，如人工智能，大数据，云计算对各行各业产生了深远的影响。以华尔街上从事IT的人士为例，现在除了要求他们掌握本专业编程技术及金融知识外，还要去他们会使用人工智能，大数据等新技术。
小编认为这可以称为全面综合型人才 - 1）对本专业有着深厚的理论知识功底和丰富的实践经验；2）对所服务的专业有着一定的理论知识和实践经验；3） 对上游新技术也有着一定的理论知识和实践经验；4）视野开阔，知识面要有一定的广度。
对一个自动化工程师而言，面临的挑战是巨大的。一个优秀的自动化工程师应该是这样一个全面综合型人才 -1）对自动控制有着深厚的理论知识功底和丰富的实践经验（PLC，DCS， MC， HMI， 机器人等）；2）对生产组装工艺有着一定的理论知识和实践经验， 如装配，连铸，连轧，注塑等；3） 对上游新技术也有着一定的理论知识和实践经验， 如机器学习，大数据，云计算，互联网等；4）视野开阔，知识面要有一定的广度。
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