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王曉明認為，在“工業4.0”時代，因為互聯網、物聯網、大數據和云計算的出現和應用，在這些傳統部門之上，會產生一個數據收集處理部門。這個部門收集從終端產生的數據，進行處理，指導設計、生產乃至銷售環節的部門，成為所有部門的核心。

未來汽車就會成為這樣的數據終端。據介紹，雪佛蘭沃藍達(Volt)是這方面的領跑者之一，在每輛沃藍達上都具有數據采集設備和數據發送設備。消費者購買汽車后，這些設備會將汽車運行信息發送給通用總部，進行大數據處理，分析行為特征和偏好，所得出的數據反過來再指導生產制造。

“對數據的把控是未來汽車產業的制高點。基于數據平臺，可以做各種創新。”王曉明認為，技術創新如發動機、材料等是漸進式、慢變量創新，要通過大量的試錯、試驗來取得進展。信息技術則是快變量創新，如芯片、網絡寬帶都遵守摩爾定律，呈指數化增長。用快變量引導慢變量創新，是現在信息技術對汽車產業進行改造創新背后的原因。阿里巴巴牽手上汽，樂視牽手北汽，華為先后與東風和長安兩大汽車公司簽約，就是搶占產業鏈的制高點，獲取更多利潤。

中國汽車企業在傳統技術上追趕，傳統制造技術和其他國家相當時，在數據控制方面又落后了，這意味著汽車產業在新一輪競爭中又處在價值鏈的低端。汽車產業利用數據平臺進行模式創新，同時進行技術創新，模式創新可以引領技術改造，形成新的業態。

大規模定制化

王曉明認為，與“工業3.0”的流水線只能大批量生產不同，“工業4.0”流水線可實現規模定制生產。在智能工廠里，人、機器和資源如同在一個社交網絡里自然地相互溝通協作，生產出來的智能產品能夠理解自己被制造的細節以及將如何使用。在智能工廠中，機器設備將自行組織生產，供應鏈將自動相互協調，未加工的產品將向機器發送完成其加工所需數據，然后由后者將其變成商品。王曉明這樣解釋這一變化：“在智能工廠里，流水線可以回答‘制造什么’、‘怎么制造’、‘誰來制造’、‘為誰制造’這幾個問題。”