​在上一篇文章《從自動化理論看工業互聯網——物聯網》中，介紹了物聯網與自動化的相似之處。從結構上，物聯網與自動化都包括傳感器、控制器和執行器。但是物聯網的執行器還有待發展，物聯網的控制器将是通過大數據的智能算法，而自動化的控制器是自動控制理論。

既然物聯網與自動化有相似之處，物聯網在處于發展階段，而自動化已經非常成熟。自動化的基礎理論非常完善了，可以将自動化的一些結論應用于物聯網領域。

自動化理論中，一個最重要的目的是設計具有穩定性的系統。而系統是否具有穩定性是自動化理論中最重要的内容。

通常正反饋的系統是不具有穩定性的，而負反饋的系統具有穩定性。自動化理論中，時域分析的穩定性判據可以判定系統是否具有穩定性；閉環控制的穩定性和性能指标與閉環極點有很重要的關系，根軌迹就是閉環極點軌迹，根軌迹法也是解決自動化系統穩定性的工具；而頻域分析，利用奈奎斯特穩定判據來判斷系統的穩定性。

既然自動化理論對物體控制，要保證系統的穩定性。當物聯網的控制器（智能技術）、執行器都完善後，物聯網系統必然需要具有穩定性。

自動化的基本理論是對一個設備形成傳感、控制、執行的閉環。這是基本理論，對于複雜的，多個系統的複雜關系，自動化的理論還在完善的過程中。

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物聯網如果普及并創造價值，必然需要多個設備形成穩定的系統。多個設備之間交互，穩定性不一定收斂于同一個值。

以生物為例來分析：

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這是一個草原食物鍊，其中一個環節是：蛇是貓頭鷹的食物，貓頭鷹與蛇的數量之間有一個負反饋：

如果蛇多了，貓頭鷹的食物多，貓頭鷹會增加繁殖，吃更多的蛇；而如果蛇的數量減少，貓頭鷹的食物減少，減少吃蛇的數量。

貓頭鷹與蛇之間的數量關系，存在負反饋閉環，具有穩定性。

但是還存在另外一個關節：貓頭鷹不僅吃蛇，還吃老鼠；蛇也吃老鼠；貓頭鷹與老鼠之間也有負反饋閉環，蛇與老鼠也有負反饋閉環。貓頭鷹、蛇、老鼠之間的數量關系，因為多個負反饋的閉環，具有多個穩定性的數量關系【不是具有單一的穩定性】，因而具有不确定性。

對于健康生态而言，通常都是穩定的，但卻具有不确定性。

凱文凱利在《失控》一書中，介紹過一個例子：一位科學家研究多種微生物構建的生态。在一個環境中，投放相同的微生物，但是每次投放微生物的種類的順序不同，最後都構建了穩定的系統。不過不同順序的微生物最後的生态不同【生态顔色不同】。

複雜的、具有多個閉環的生态之間具有不确定性，但卻是穩定的。

未來物聯網的控制器的算法，會與生物的類似：穩定、卻不确定。

工業時代，自動化是核心理論，穩定性、确定性是追求目标。

智能時代，智能化是趨勢，穩定性是目标，卻無法實現确定性。如何管理不确定性，是物聯網時代的課題。

具有确定性的系統，可以通過規範、通過标準來保證質量的一緻性。

當系統具有不确定性，如何保證質量一緻性？

在不确定性條件下，保證業務質量的一緻性，是物聯網時代需要解決的課題。

凡是具有确定性的，未來都可以通過機器來替代；但具有不确定性的，是最具有創新性的工作。物聯網的”控制器“【智能算法】是創新的工具，在物聯網時代，創新将是最主要的話題，人的工作将從以前重複性的事務中解放，更多的借助智能工具，實現更大附加值的創新工作。

人的主要工作發生了變化，必然意味着人類的組織形式發生變化。

自動化時代，将人類帶入金字塔模式的組織形式。物聯網時代，人類的組織形式會怎樣？必然會形成管理模式的巨大變革。

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