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經常聽到有人問：「某技術很難，沒有做出來」。對於這樣的問題，應該分情況去看。有的技術不是做不出來，而是質量不夠好、性能不夠穩定、安全性達不到要求。這些問題，確實考驗技術能力、是技術問題。要解決這些問題，不僅需要優秀的系統設計，還可能需要長期的積累、不斷地改進。非一日之功。但這種情況主要針對技術跟隨、模仿的場景，如高端發動機的製造。
對於真正創新的場景，情況就不一樣了。在科學家看來，如果創新技術做不出來，往往不是技術困難，而是技術定位錯了。我的老師經常舉的一個例子是：「養花如何不生爛葉子」。如果你真的按照這個要求去做，一輩子也做不出來。正確的做法是改變技術定位：「在您到辦公室之前，我先來看看。如果有爛葉子，就把它丟掉。」也就是說，先要把一個難以完成的技術問題重新定義，變成一個容易完成的工作。只要目標定義得合理，事先就能判斷一件事可行。這就是我說的「勝兵先勝而後求戰」。
新技術做不出來，更多的原因是經濟上不划算。我老師跟我談到數字孿生。問：國內有多少實際做出來的？我說：我知道有多家，但基本上是用來展示的。展示的目的是吸引眼球，但沒有多大的用處。熱點過了也就過去了，不會長久。為什麼不會長久呢？因為用處不大。開發它們是為了顯示能力、顯示原理，卻不創造價值。另外，有些問題有價值，但不值得花費太大的成本。這些場景的需求，需要等到相關成本大大降低以後，才能廣泛推廣。
所以，創新遇到的所謂技術困難，往往不是真正的技術困難。把技術看得太重，往往是視野狹窄導致的。以前國內對大學生的要求是「又紅又專」。在我參加工作的那年，帶我的一位五十年代初畢業於上海交大高材生告訴我：「自動化是為生產線服務的，所以最好的自動化工程師必須對整個生產流水線有著深刻的理解。」這句話讓我終身受益。
後來才明白這就是西方人所說的綜合型人才 - 1）對本專業有著深厚的理論知識功底和豐富的實踐經驗；2）對所服務的專業也有著一定的理論知識和實踐經驗；3）視野開闊，知識面要有一定的廣度。正像華爾街上從事IT的人士，比拼的不僅僅是編程水平，還有對金融業知識的理解。進入本世紀以來，一些新技術，如人工智慧，大數據，雲計算對各行各業產生了深遠的影響。以華爾街上從事IT的人士為例，現在除了要求他們掌握本專業編程技術及金融知識外，還要去他們會使用人工智慧，大數據等新技術。
小編認為這可以稱為全面綜合型人才 - 1）對本專業有著深厚的理論知識功底和豐富的實踐經驗；2）對所服務的專業有著一定的理論知識和實踐經驗；3） 對上游新技術也有著一定的理論知識和實踐經驗；4）視野開闊，知識面要有一定的廣度。
對一個自動化工程師而言，面臨的挑戰是巨大的。一個優秀的自動化工程師應該是這樣一個全面綜合型人才 -1）對自動控制有著深厚的理論知識功底和豐富的實踐經驗（PLC，DCS， MC， HMI， 機器人等）；2）對生產組裝工藝有著一定的理論知識和實踐經驗， 如裝配，連鑄，連軋，注塑等；3） 對上游新技術也有著一定的理論知識和實踐經驗， 如機器學習，大數據，雲計算，網際網路等；4）視野開闊，知識面要有一定的廣度。
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