當時這些標準化的知識相對簡單，往往就是一個數據結構。我們編程序的人都知道什么叫數據結構，一個表格，比方說碳硅錳硫磷，厚度多少，強度多少等等，構成這個表格。那個時候的標準，往往可以變成一種表格來表達，這種表達有什么好處？它可以被計算機直接用。為什么要被計算機直接用？因為要自動化的生產就必須這樣。比方說一小時軋幾十卷鋼，一卷鋼生產者，馬上另外一卷鋼就要過來了，幾十個參數要進行切換，人來切換是根本來不及的，必須讓計算機去做。計算機對這卷鋼進行識別，整條線上應按照什么工藝參數進行操作，就馬上切換成它所對應的標準。所以，必須要跟計算機相結合，這些知識標準才能落地執行。這就是何老當時提的最重要的知識，其實就是這些標準。

隨著技術的發展，我們發現還有另外一些知識。鋼材是標準情況下的生產，但是有些生產是有波動的。比如化工廠的催化劑，慢慢地它會變性，這個時候就要對這些標準進行不斷的修改，如果想要實現標準隨著外部的變化而變化，就更要跟計算機相結合了。這個在鋼鐵行業叫模型，在化工行業叫APC（先進控制），或者叫做RTO（實時優化），有各種各樣不同的叫法，其實它也是一種知識，這種知識就非常像我們現在的工業APP了。20年前，我們意識到這是一種非常重要的知識，所以寶鋼花了20年的時間，把引進的相關技術全部消化吸收，變成自己的知識，落地應用。那么，是不是到這里就結束了？知識全部就這么多了？后來發現不是，還有一種知識，非常重要，但是完全在我們的意料之外。

再跟大家講一個小故事。大家都知道，寶鋼有一種拳頭產品叫汽車板，當時引進技術的時候，老外沒有告訴我們汽車板應該怎么生產，因為我們的產品大綱中沒有這個產品，要生產的時候，糟糕了，軋機的能力不夠，軋不了這么薄。怎么辦呢？老外給的解決方案是要換馬達，要多少錢呢？1.3億。換馬達￥1.3個億，再加上停產，各方面的損失就不計其數了。怎么辦呢？

我們有一位老先生注意到一件事，我們是五個軋機一起軋，就像五匹馬拉車一樣，有的馬使出了95%的力氣，有的馬只使了60%的力氣，把參數同時往上提，或者同時往下拉，是做不到的，因為有的已經接近100%負荷了。為什么有的60%，有的95%？其實這個表格，也就是我剛才說的知識，是老外給的，老外的這個表格是根據什么算法原理生成的？不知道。這才是人家的核心技術，人家告訴你這么軋就行了，為什么這么軋？人家不告訴你。算法人家是有的，但是不能告訴你。好在我們老師傅了解這個參數的來源，他按照自己的理解編了一套程序，來計算這一個數據結構，計算出來了之后，沒有進行改動，按照他計算的，讓這五匹馬平衡了，汽車板就軋出來了。

這件事給了我們一個重大的體會，還有一類模型，人家沒有告訴我們，就是產生知識的知識！這種知識在做產品研發的時候才會重要，一開始的時候，我們不搞產品研發，我們想的是產品大綱中有哪些我們就生產哪些，人家也從來不宣傳，你也不知道人家有，后來實踐中要做創新時，才發現這是一個很大的問題。當你要做產品研發的時候，你會發現，我們缺少點“東西”，因為缺少這點“東西”，你會付出巨大的代價。如果你的批量很小，你可能根本就沒有辦法來應對這樣的“東西”，所以我們的工業知識必須軟件化。

在軟件化之前，全靠專家拍腦袋，拍的對就行，拍得不對就不行。什么叫專家拍腦袋？老外不是給了很多數據結構么，新的鋼種來了之后，我們就找一個類似的去套用，后來發現這種邏輯走不通了，必須得從根源上找出計算方法。這個時候，工業知識軟件化就進入了第二個階段，其實工業技術軟件化通常都是在研發的過程當中產生的，而我們是從生產過程當中發展到研發過程當中，發現它越來越重要了。