在未来，煤炭早已不需要人工开采，初中生完全不了解传统煤矿的工作方式，被井下的各种事故、危险吓坏了，很不理解为什么会挖煤，居然采用那么原始的方式，于是在作文中写下这句线年前，矿难还是一个经常出现的新闻。刘慈欣的小说，寄托了未来不再有矿难的愿望。
他的愿望实现得很快，科技很多时候远比想象中更快。在数字技术的赋能下，中国煤矿行业已经发生了巨大的变化。
很多时候，这两个诉求是矛盾的。过去，煤矿，追求生产效率，就不重视安全，一旦重视安全，生产效率就会下降。但在新的数字技术的赋能下，这两个诉求可以同时实现。
2020年，八部门联合印发《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，其中就提到，到2021年，基本实现掘进工作面减人提效、综采工作面内少人或无人操作、井下和露天煤矿固定岗位的无人值守与远程监控；
采煤机在前方切割，液压支架跟着自动拉移，运输机自动推到位，支架护帮板自动收回或打出，完全无人操作。
传统中，所有的煤矿的生产都是在地下去进行的，人员和设备需要进到井下的，地下环境的复杂性导致了安全隐患。如今，通过数字化的集控中心，所有井下设备的控制和数据采集，都拿到集控中心进行。工人或工程师，就可以在集控中心去远程控制采煤机，就可以避免人员下到井下，保证人员的安全。
不仅是安全的提升，当所有的数据都在集控中心中进行处理和分析，基于数据，企业就可以从人员、能耗、设备的角度去整体进行优化，提升生产效率。
刘慈欣出生于六十年代的一个煤矿工人家，《地火》带有他的出身印迹，刘慈欣对井下环境的危险深有感触，曾经在采访中提到：
比如在一次演讲中，他对互联网与制造业的关系，其实带有某种失望，他用了一句著名的话描述自己的失望：“说好的星辰大海，你却只给了我Facebook。”
在电影《黑客帝国》中，尼欧与长老对话，长老说，这些城市下面的机器，在默默的运行，构成了我们生活的基础，但我们不关注它们，会忽略它们正在发生的变化。
在距离杭州2000公里以外的吉林省长春市，一汽红旗携手阿里云，还有机械九院，一起为一汽红旗的新能源工厂打造了一个汽车孪生工厂。
这个孪生工厂，是目前汽车行业场景覆盖最完整，数据规模最大的一个孪生工厂。通过7000个设备的数字化模型，搭建起来了汽车冲压、焊装、涂装、总装、电池5大车间。
，不再是传统人工进行设备检查，而是利用数字孪生技术和大数据分析技术，在一些设备数据异常，或汽车出现质量故障时，实时的进行一些生产过程的还原，找到维修点，及时告诉维修技师，进行生产线的故障恢复。在这个基础上，可以进一步帮助质量部门、工艺部门找到汽车质量故障发生的一些工艺点位，进而优化工艺，提升产品的质量，最终提升工厂的运营效能。
一方面，技术创新的规律一般是“重大发明——应用——微创新——再次重大创新”，数字经济的底层IT技术也是如此。
另一方面，这与制造业本身的特点也有关。制造业投资大，回收成本周期长，技术改造的周期也长。这就注定了它对新技术的采纳会慢一些。
从整体上说，数字经济，最初是集中在自身领域发展，比如游戏、短视频、社交媒体这些纯信息领域。然后，数字经济开始改造服务业。
相对来说，服务业不像制造业那么重，比较好改造。比如，一家餐厅，增加客户管理系统，接入外卖平台，改造成本相对较小。
在这个阶段出现了外卖、共享单车以及各种电商平台这些新形态。接下来，数字经济就会符合规律的与制造业结合。
制造业领域的改变是困难的，有着巨大挑战的，也是相对缓慢的，这符合规律。但带来的改变是巨大的。在工业领域，1%就很了不起。因为工业具有巨大的规模，1%的改变，就会产生巨大的效益。
在协鑫光伏，在引入阿里云“工业大脑”的第一年，就提高1%了良品率，从而带来上亿元的成本收益。
在工业生产中，数据有它的特殊性——设备持续生成实时数据，数据种类繁杂、数据量大、数据源头多、数据链路长。
据这些算法工程师说，观察火焰可以帮助构建出一套成熟的算法模型，优化锅炉中的原材料配比和流程数据，最终——实现远程一键炼钢。
其实，这样的例子并非孤例。2020年起，首钢迁钢与阿里云合作，打造基于AI算法的加热炉智能燃烧系统，实现加热炉温的精准控制，自动控制率达到93.5%，减少80%的人工看管时长，且生产每吨钢的能耗降低3.5%，减少碳排放2.6万吨。
过去老师傅的经验，现在通过云计算、大数据、人工智能的结合，完全可以变成一套精密的数据算法。这样，一个人的经验就可以快速复制，分享给很多人。
事实知识（Know-what）：指可以直接观察、感知或以数据表现的知识，如统计、调查资料等；
其中，know-what属于显性知识；know-how属于隐性知识，这就是所谓的那些“给你图纸你也不会做”的知识。
形知识的关键所在。未来，通过进一步的数字化赋能，这些制造业中的know-how，有可能逐渐被中国制造业揭示出来，并且快速传统，从而为中国制造业开拓出无尽的新前沿。知识无非是有组织的信息。
制造业的本质是改变物质的形态、结构，这就涉及到能量、信息两个维度——能量在信息的指导下改变物质。
对信息的更大范围的收集、更精确的测度、更专业、更科学的分析，意味着人类改变物质的能力的进一步提升。这就是制造业不断向前的本质科技驱动力。
