“因為納米技術它可能最早在科研院所，大學里搞出來的，而不是工廠，而制造業里的從業人員，他沒有必要也不可能從基礎的材料科學去做研究，發表大量論文，做大量實驗去驗證它的概念，最后才搞出這樣的一個技術來，正常的規律它一般是采購回來就直接用。”
    “所以在這個過程中就會發現，對于他來說，新的知識創造是產生于不同的行業，已經是在制造業體系之外了，而對于制造業本身來說，當他用納米材料來替換以前的鋼鐵或者其他材料的時候，它以前所熟知的知識量就損失掉了、淘汰掉了，因為沒用了，沒競爭力了。”
    “這個時候就會發現，新興技術引入工業制造，從知識的角度來看，是制造業的知識量在不斷的縮減，而其他新興行業的知識量在不斷擴大，這也是一個必然的規律，因為社會是進步的，而這必然導致進一步的分工。”
    “我們在提到這樣那樣的科技創新，它從根本上來說一定是增加了從原材料到消費者中間所有的信息總量，這一直是增加，這個核心邏輯必須要反復強調。”
    “但是會發現，在這個增加的過程中，越來越多的份額開始屬于服務業等第三產業，或者輔助制造業的其他新興行業，所以我們看到發達國家的第三產業在國民經濟中占據主導地位。”
    “而工業制造本身的市場份額是在縮減的，比如傳統工業中一個工程技術人員、老師傅，他有一個基本功，就是必須得畫圖，上一代的技術工人在學機械制圖的時候應該都畫過，那你得有個畫板，要用透視法畫出機械零件甚至整個機器來，這個東西是相當耗時費力的，這就是知識量的體現，這就是你所掌握的信息和重要的技能，掌握在誰手里？技術工人，工廠。”
    “但隨著計算機的興起，CAD出現了，也就是計算機輔助設計系統出現了，電子工業軟件興起了。”
    “你就會發現，新興行業和新技術把大量的這些傳統技術人員所擁有的知識全都轉移走了，這些技術人員自然失業了，而轉移走的知識，變成了計算機標準的輔助繪圖，所有的這種基礎模塊，你只需要購買軟件公司，比如微軟的產品，調用它就完事了，所以微軟公司、甲骨文公司等軟件公司應該砸了很多技術工程師的飯碗。”
    此時此刻，葉華在臺上侃侃而談，而場下的人居然都聽得頗為入神，即便是那些大佬們也都時不時的點點頭。
    難怪這場大會來的人超過了10萬之巨前來瞻仰，參加這種高端論壇交流大會能夠吸收很多精華知識，這是毋庸置疑的，聰明的人就吸收的多一點。
    而葉華在說到這里的時候，直播這場大會的導播，把主鏡頭給了與會的比爾·蓋茨，他帶著一個翻譯器，也不由得笑了，蓋茨雖然不在管微軟公司了，他在微軟的股份都在5%之下，但誰都知道微軟科技的精神領袖他叫比爾·蓋茨。
    這時，臺上的葉華繼續說道：
    “……所以在生產設計的過程中，像數字建模、仿真等，在極大程度上把這個工程技術和它原來儲備的知識最終轉移到了軟件工業這個新興行業中去。”
    “那么在生產過程中，以前靠老師傅的經驗來控制生產流程和標準，現在計算機控制自動化生產線興起了，海量的編程精確控制的參量都被集中在傳感器、內嵌的操作系統等，這一系列的生產工具和設備通過工業軟件來進行控制，那么老師傅以前對工廠、對工業、對制造業的那種知識和經驗就被工業軟件替代了。”
    “工廠老板就不要老師傅了，而是要買計算機，聘請程序員了。”
    “又比如傳統的市場銷售，以前都是依靠人與人之間的關系來批貨，我通知我的客戶讓他來提貨、來采購，現在呢，被電商取代了，在互聯網C2C模式下就能完成交易，并且所有消費者的消費信息全都抓住，于是大數據興起了！”
    “那么很顯然比你自己靠人工要強大無數倍，而且成本更廉價，最重要的是你因此掌握了信息大數據，這可能是最寶貴的財富，比交易的產品本身都還具備價值，事實上也正是如此，不然現在都玩命建數據中心干嘛？”
    “所以在傳統工業和制造業中，大量的這種知識實際上是被新興行業這種知識所取代，但總的知識量是在呈指數暴增，所以我們的社會不斷在進步，科技不斷在發展。”
    “這就得出了一個基本的規律，制造業的知識量是在不斷的流逝，如果我們相信一些科幻電影中，比較極端的例子，全自動無人化的工廠，里面一個人都沒有，這些工廠所有的東西全靠自動化生產，靠傳感器、計算機、工業機器人來完成所有的生產活動。”
    “這種情況之下，傳統工業制造的知識，那就100%全部都被抽空了，全部都被轉移到其它行業中去了。”
    “所以我個人大膽的預測，今后的制造業越往后發展，它會越發達越強大，它所需要的輔助性的行業越來越多，或者中間大部分屬于第三產業，它會越來越龐大，第三產業所雇傭的人也會越來越多，而制造業本身的從業人員會不斷的下降，也會被轉移。”
    “其實這個規律現在不管是在哪一個國家，都已經出現了，而且是一個非常明顯的趨勢。也就是制造業在整個經濟中間的比重，它始終不斷在下降，這是大趨勢，也是大潮流。”
    “所以當大家都在議論美國要求制造業回流，那回流的主要目的和動機是什么？我們都知道，是為了在美國創造新的就業崗位。”
    “所以我就覺得美國的這條路這么去定位，它就走偏了，而且偏的比較嚴重，那種傳統的崗位是必然會失去的，因為它在未來沒有競爭力，所以你阻止不了這種大潮流，美國也不行，誰都不行。”
    此話一出，擲地有聲，鏗鏘有力，有理有據。直播鏡頭給了不少的美國科技大佬們，不少人都默默點頭，又給了出席的幾位美國政要，他們都面無表情。
    葉華說“走偏了”其實很委婉了，說的直接一點，老美你是走了一條注定會失敗的不歸路啊。
    臺上，葉華停頓了片刻，環顧全場而舔了舔嘴唇潤了潤，接道：
    “所以，我認為這對我國乃至社會各行各業的人也是一種啟發，那就是到底什么樣的就業崗位在未來是一種有前途、有競爭力的工作崗位？”
    “它一定不是要保護以前傳統工業制造中間的那些生產線崗位，而是創造新的工作崗位，這種崗位的主要目的是不斷的抽空傳統制造業的知識，這種才是未來最有前途的工作。”
    “這樣一種新興的工作，在這個過程中你會發現，它總的趨勢是讓制造業變傻瓜，當然我知道大家都在提智能制造，制造業越來越智能，你卻說越來越傻，還是在這么一個大會上，你這不來拆臺的嘛……”
    葉華微笑的自侃，現場也是迎來了一片哄笑聲，原本都認真傾聽的場面也變得輕松了不少，氣氛活躍了不少。
    小插曲過后，葉華繼續說道：“這個我認為要從不同的角度去看待它，智能制造是站在內部，是站在工業體系內部去看工業制造，就會發現它多么有智能，變得如此復雜。但是我認為更應該要從使用者的角度、站在工業體系外部去看，在這個全新的視野之下就會發現，制造業一直就是變得越來越傻，越來越簡單。”
    “就拿二十多年前的傻瓜相機為例吧，大家覺得傻瓜相機都感覺相機很傻，其實不是相機傻，是傻瓜都會用的相機，以前你要照相，你要會對光圈、考慮天氣、懂調快門，然后才能照相。”
    “這就要求使用者掌握大量專業知識了，對使用者的要求會很高，你要是沒有這些專業知識，就不能照相。”
    “但傻瓜相機的出現，它把這些知識量抽出來了轉移到它身上，它自動給你調整光圈、快門等，使用者只需要一按，一張優美的照片就出來了。”
    “所以說傻是相對于使用者而言，就是方便，越方便的東西對使用者越便利。”
    “再說我們海岸線公司的PHC，也有著異曲同工之妙，從工業體系內部去看，半導體工業它很復雜，軟件工業也很相當復雜，但跳出這個體系之外，從使用者的角度去看，PHC比PC更傻，使用者只需要動手就能玩轉，要是不懂，那就直接找人工智能助手‘小音’告訴她你想做什么。”
    “那么，制造業難道不也是如此的嗎？”
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