作者深刻地提出了一种对中国制造业“工业4.0”狂热实践的反思：中国制造业可能过早地将资源集中投入到了一个“伪第四次工业革命”（工业4.0），从而错失了同期萌芽的、更具颠覆性的技术趋势，特别是与人工智能（AI）相关的设计工具革命。

一、 观点核心：工业4.0的局限性与“下半场”的到来

作者认为，中国制造业的“天量”投入并未带来预期的“清场式遥遥领先”，原因在于：

1. 理论上的可比性不足： 工业4.0缺乏开创一个独立时代所需的宏大理论或技术愿景，与前三次技术革命（蒸汽机、电气化、信息化）的颠覆性相比，其意义被夸大了。

2. 资源过度聚焦“制造环节”： 全国性的热潮（工业机器人、工业互联网、智能制造热）将绝大多数资金和社会资源引向了自动化和工厂执行层，却偏离了制造业创新的核心——工艺能力和设计能力的构建。

3. 激化了结构性矛盾： 这种资源错配导致中国制造业“创新不足但产能过剩”的问题更加尖锐。

4. 错失下一场“大赌局”的筹码： 当下半场，即由AI驱动的变革真正开始时，门槛更高、规则更复杂，而中国恰好在关键的设计和工艺短板上没有积累足够的筹码，导致“跟了两把就下桌了”。

二、 缺失的关键：设计与工艺的“欠账”

 作者指出，在“工业4.0热”中，最被忽略且对未来影响深远的是与AI相关的技术革新，尤其是**“生成式设计”（Generative Design）**。

• AI赋能的颠覆性： 生成式AI在当前获得突破后，真正收益最大的将是设计和工艺环节。AI能够创造出人类工程思维难以想象的全新结构和方法。

• 中国制造业的劣势所在： 这恰好是中国制造业长期以来欠缺的环节——原创性设计能力。

• “山寨”失效： AI生成的设计结构极其复杂，人类无法通过传统的“逆向工程”来获取其设计思路。即便仿制外观参数，也无法跟上AI的创新速度。

三、 历史的假设：如果视野更广

作者遗憾地表示，如果十年前的关注点没有被“工业4.0”锁死，资源可能分散投入到更多前沿、更具底层创新性的领域，例如：

• 生成式设计

• 自适性拓扑结构优化

• 智能材料

• 轻量化设计

这些领域本应实现“百花齐放”，为后续的AI革命打下坚实的设计与材料基础。

四、 实践者的困境与良知

 作为早期参与者和推广者，作者在蹭流量的同时，也扮演了“泼冷水”的角色，客观指出了工业4.0的局限性。然而，这种理性的声音在国家战略和行业狂热面前，显得势单力薄，甚至被认为是对既定战略的否定，侧面反映了当时政策导向的强大惯性。

 总结： 这篇文章是对中国制造业过去十年发展路径的一次深刻“复盘”。其核心论点是：中国在“执行层自动化”（工业4.0）上投入了巨大资源并取得了局部成功，但未能同步投资于更难、更底层的“创新层”（设计与工艺），而真正的革命性突破正起始于后者。