在特定任务环境中，自动化把可复现的流程锁进“复”的确定性闭环，智能化用算法把多源、异质、带噪的“杂”信息转化为概率化决策，而人机协同让这两股力量在同一生态位里纠缠：机器持续复现、人随时纠偏，确定性的节拍与不确定性的扰动相互喂养、共同演化，形成一个既稳定又开放、既可控又不可预测的“复杂”融合生态。

  1. 自动化是 “复”

自动化通常是指让机器、设备或系统按照预先设定的程序或规则来执行确定性的任务。在汽车生产线上，各种自动化设备如机械臂会按照固定的程序进行车身焊接、喷漆等工作。这些过程是基于预设好的、相对固定的规则和流程。它所涉及的主要是机械的、程序化的重复性操作，虽然可能包含多个步骤和环节，但每个环节的逻辑相对简单，主要是对已有的、确定性的任务进行重复和执行。  

2. 智能化是 “杂”

智能化系统则具有一定的自主学习和适应能力。以智能语音助手为例，它能够理解用户的语音指令，并且可以通过学习用户的使用习惯来提供更个性化的服务。这种系统需要处理多种复杂的信息，包括语音识别、自然语言处理、知识图谱等多个复杂的技术模块。同时，智能化系统还会面临各种不确定的输入和环境变化。例如，在智能安防系统中，不仅要能够识别正常的人脸和行为模式，还要应对各种复杂的场景，如光线变化、伪装等情况。这使得智能化系统所涉及的不确定因素众多且相互交织，呈现出 “杂” 的特性。  

3. 人机协同是 “复杂” 

系统人机协同既包含了机器的自动化和智能化特点，又融入了人的因素。人的思维、决策过程往往是非线性的、带有情感和经验因素的。在医疗手术中，医生（人）和手术机器人协同工作。机器人凭借其精准的操作和稳定性能完成一些精细的动作，但医生需要根据病人的实时情况、复杂的病情等做出判断和决策。人和机器之间需要进行有效沟通、任务分配和相互配合。这种协同过程要考虑机器的能力边界、人的心理和生理特点、任务的多变性等多种因素，是一个典型的复杂系统。系统中的各个部分相互影响，任何一个环节的变化都可能对整个协同过程产生连锁反应。

不过，在一些简单的人机协同任务中，也可能并不呈现特别复杂的特征。把这三个词拆开来看，确实可以玩一把“拆字游戏”——

复＝重复、复现、复刻。自动化就是把“一次做对”的流程无限复现，追求零偏差、零意外。

杂＝混杂、杂多、杂音。智能化必须把不确定、不完整、甚至自相矛盾的海量信息揉在一起，用概率、用学习、用模糊决策去“消化杂音”。

复＋杂＝复杂。人机协同既要让机器继续“复”（稳定复现），又得帮人类处理“杂”（不确定、高维、多目标）。结果人机环境系统里同时存在：机器世界里的确定性因果链（复），人类世界里的意向性、情绪、价值判断（杂），两条逻辑彼此嵌套、来回耦合，于是不可还原、不可拆分，就成了真正的“复杂系统”。简而言之，自动化解决的是“重复做”，智能化解决的是“怎么做都行”，人机协同解决的是“怎么一起做得又好又稳又有人味”。人、机、环境这三层累加，才构成复杂智能生态体系。

对于我们的世界来说，算法或许过于简单了......