機器人導致的失業潮已經降臨

富士康“機器換人”計劃一直都是社會關注的焦點，當人們還在為科幻影片中幻想同機器人做朋友或者面臨機器人叛亂該如何自處問題時，機器人已經開始替代人們走向工作崗位。對于大多數人而言，是否應該賦予機器人智能這個話題或許太過遙遠，但自己的飯碗被機器人拿走已近在眼前。

概況

焦點中的富士康“機器換人”計劃

雖然富士康的崛起解決了很多人的就業問題，其龐大的制造實力成為IT硬件發展的有力支撐，但其發展模式始終擺脫不了人力密集型企業的帽子，當我國人口紅利逐漸消失，人力資源成本逐年遞增時，“機器換人”成為富士康想要持續發展的必然選擇。

從提出到執行，富士康的“機器換人”計劃一只穩步推進，國慶節后，蘋果公司主要代工商富士康已在中國內地工廠部署了4萬臺機器人，并初步投入實裝，希望以此降低工廠的工人數量，僅在昆山工廠，富士康就已削減6萬名員工。這種 行為在國內由富士康開始，但絕不會以富士康為結束，后續效仿者將會逐漸增多，那么我們之前在科幻雜志中擔憂多年的機器人壓榨人類工作空間的問題儼然成為現實。

同員工搶飯碗的機器人

2014年，東莞市在珠三角率先提出啟動“機器換人”計劃。從2014年8月到2016年1月，東莞申報“機器換人”的項目有1319個。其中2015年東莞“機器換人”的項目有881個，減少用工4萬多人，產品的合格率從92%提升到97%，單位勞動成本下降了11.05%，勞動生產率提升1.66倍。

東莞只是“機器換人”浪潮下的一個縮影，隨著我國經濟結構轉型、人口紅利下降、國際金融格局不穩等諸多問題的顯現，以制造業為代表的實體經濟轉型中將“機器換人”作為一種必要手段。但中智人力資本調研與數據服務中心公布的《2016年一線用工管理調研報告》顯示，2009年后，長三角、珠三角等制造業密集地區開始大規模出現“用工荒”。東莞市人力資源局2016年春節后的調查顯示，即使在推行“機器換人”的東莞，仍存在企業缺普工的問題。一些勞動密集型制造業企業，無法為普工支付有競爭力的薪酬。

原本“機器換人”就是為了解決“用工荒”問題，可雖然機器人搶走了員工的飯碗，可企業依舊存在缺乏普通的問題。

智能制造的艱難踐行

從成本到技術乃至于社會情感輿論，“機器換人”面臨著相當大的阻礙，但從全球制造業發展規律看，“機器換人”的必要性毋庸置疑。我國近期發布的《機器人產業發展規劃（2016-2020年）》明確提出，到2020年實現工業機器人密度（每萬名工人使用工業機器人數量）達到150臺/萬人，看似不錯的目標，可放眼全球，德國在2014年已實現工業機器人密度282臺/萬人，鄰國日本和韓國在2014年的工業機器人密度分別為323臺/萬人和437臺/萬人。

無論是全球平均水平還是領先的幾個國家，我國工業機器人密度顯然還有很大的提升空間。市場調研機構認為，2016年～2017年，美洲和歐洲的機器人銷量預計年均增長6%，在亞洲/澳洲預計年均增長16%，中國自然是亞洲機器人銷量上升的重要市場。

工業機器人銷量及預測數據越好，意味著會有越來越多的機器人搶走員工的飯碗，而人工智能、大數據、云計算等技術的完善，變得越來越“聰明”且具有感知計算能力的機器人完全有可能從工業生產拓展到其它行業，進而全面滲透進入用戶日常生活。

從工業到金融、服務行業的梳理

掀起大規模下崗潮的工業機器人

大多數工業機器人并不具備人類外觀造型，其將數控機床的伺服軸與遙控操縱器的連桿機構聯接在一起，預先設定的機械手動作經編程輸入后，系統就可以離開人的輔助而獨立運行。簡單來講，工業機器人可以代替人工完成簡單、枯燥、重復的重復勞動，除本身效率和準確性遠高于工人外，長時間維持高強度工作也是工業機器人被制造業者看重的關鍵。

大多時候，工業機器人以仿人類手臂的形態出現，未來形態即使改變，也會根據市場需要以雙臂形態為主，講究實用性的工業機器人領域追求的便是效率，而正是對效率的追求，讓其能大規模替代傳統人工，制造出大規模下崗潮。無論怎么美化工業機器人應用的美好未來，都避不開制造業底層工人丟失飯碗的現實問題。

滲透進入生活的服務機器人

相比工業機器人造成的大規模下崗“爭議”，服務型機器人的崛起更為溫柔。服務型機器人根據應用場景的不同可分為家庭服務機器人和專業服務機器人兩種，掃地/拖地機器人、幼兒詩歌朗讀機器人、老人陪護機器人等都屬于前者，而醫療機器人、物流機器人、客服機器人、軍事機器人等則屬于后者。

服務機器人在外觀形態上更注重擬人化，強調同人們日常生活的無縫結合。人們對服務機器人的抗拒心理遠小于工業機器人，無論是以餐廳為代表的服務型企業還是居民家庭市場，服務型機器人的出現更多是對人們生活的輔助或者純粹作為吸引消費者的新鮮亮點存在，其“替代”作用并不是很強，更多以“增量”存在市場，其對人們生活的改變更多是循序漸進的。

服務型機器人對人工替代不明顯的原因也在于服務應用本身相對復雜，受制于人工智能以及軟硬件設計難點，當前服務型機器人很難徹底替代人工完成各項服務工作，以市場“增量”產品的心態出現，反而讓服務型機器人溫和地滲透進入用戶生活。

讓華爾街大咖們下崗的人工智能

無論是工業機器人還是服務機器人，其替代的往往是處于各行業底層的體力勞動者，可谷歌人工智能“AlphaGo”（阿爾法圍棋）的出現，讓人們看到了這些沒有具體形態機器人的崛起，其憑借龐大而縝密的計算能力，替代的往往是原本社會的“精英人群”。

如果說圍棋這樣的應用還偏娛樂，那人工智能在金融領域的大規模應用則注意成為實例。在大眾為李世石敗于AlphaGo惋惜的時候，大洋彼岸的華爾街早已大規模運營人工智能代替傳統的分析師或基礎投資咨詢顧問。人工智能通過已有數據實現建模，一定程度上可預測行業或者公司走勢，從而做出投資建議。雖然金融業一直是食物鏈頂端的存在，但以銀行為代表的傳統金融行業長期以來面臨效率低下、成本高昂，充斥著利益沖突，容易滋生不道德行為等等問題，金融圈其實在很早以前就引入機器人（準確的說是人工智能）幫助統計和計算。

日本三菱UFJ摩根士丹利證券資深股票策略師Junsuke Senoguchi就發明了一個機器，該機器可以預測日本股市的走向。每月10日，Senoguchi對結果進行檢測：日本股市在30天后將上漲還是下跌？四年測試后，該模型的正確率為68%。

人工智能不單單在數據統計、處理和分析上依靠機器擁有強大的運算能力，其本身成本無論是對于公司還是客戶而言都具有相當大的吸引力。在美國，理財顧問費按小時收費，約三百美金一小時，一般投資者難以承受。一些Fitech公司抓住行業痛點，通過先進的算法和互聯網技術，把各式投資服務以低廉的價格推廣給投資者使用，這樣的必然結果是—華爾街大咖們下崗。

人工智能投資理財絕對會讓金融領域的精英人才感到危機，對于任何一個投資公司而言，一套符合公司運行、能夠給出投資建議的人工智能模型已經成為必備，未來，只會越來越普及。當然，其實隨著人工智能的進化，新聞從業者、經紀人中間商、模特等行業都有可能出現被替代的情況，相比工業機器人和服務機器人，人工智能在“機器替人”應用上顯然具有更廣的覆蓋。

員工的問題

靈活性牽制機器人發展

科幻影片和小說中，創造力往往成為機器人和人類區別的關鍵，但機器人當前的狀況僅僅是靈活性就足以牽制機器人大規模發展。以工業機器人為例，制造業企業愿意一次性投入巨額資金購買機器人生產線，往往是看重其后期較低的使用成本，通過全生命周期計算的方式降低企業生產成本。雖然工業機器人都支持編程控制，但當工藝或者需求的改變超過該生產線轉換可能的時候，制造業者只能再次投入成本進行替換式升級。

當制造業企業所在的行業技術更迭較快或者整體市場行情發生變化的時候，前期在機器人生產線上投下巨資的企業會在很短的時間內陷入進退兩難的局面，傳統人工不但可以靈活地學習各種技能滿足企業技術轉型需要，企業更可以靈活地通過裁員手段控制運營成本。靈活性成為工業機器人大規模普及的制約，同時也成為傳統人工的優勢，在機器人普及化趨勢面前，被換掉的工人又去哪里了？

被換的人去哪了

以出賣體力為主的制造業和服務業底層員工往往成為“機器換人”的主要對象，當企業用“自動流失”來形容這類工人的去向時，求職人員“短工化”變得非常明顯，一方面是機器人的引入降低底層工人存在的必要性，另一方面是底層工人本身看不到自身成長的可能性。“機器換人”加速了底層工人的流動性，更推動了底層工人學習和升級的需求。

通過升級學習，底層工人有望從簡單、重復的機械操作崗位走向技術、管理崗位，通過不同性質的工作，實現自我價值的提升，或許短時間內會出現陣痛，但隨著人口紅利的消失，本身地域、行業對人員的分流，其長期價值顯然能得到提升。

隱約可見的轉變與變革

“如果機器換人只為資本服務，那結果就是工人下崗；如果是為工人服務，就能減少工作時間和勞動強度，讓工人改善生活。”—不同的應用思路帶來不同的結果，機器顯然只能替代人工完成最簡單、初級的重復勞動，而機器本身軟件系統中后臺管理、硬件維護需求都會帶來新的就業機會，這樣也會補齊供給側改革對人才短板的革新。

以堅持推行“機器換人”戰略的富士康為例，其早在2011年提出“百萬機器人”計劃的同時，就有意識地引導內部員工轉型，除通過短期封閉培訓讓員工熟悉自動化操作外，還同高校、培訓機構合作開設IE學院，拿到大專學歷后再參加培訓。其中，課程深造的費用是工廠與員工各出一半，比如要拿到武漢理工大學的大專學歷，兩年學費16000元，工廠會補助員工8000元。即便如此，富士康機器人換人的速度與技術人才數量、質量的儲備依然難成正比，這也是企業升級智能制造面臨的共同問題。

從企業對員工轉型的態度和策略看，“機器換人”并非一味單純地搶奪底層員工飯碗，完全可以做到共同升級發展的共贏局面。而服務機器人本身便是以“伙伴”角色登場的，以當前滲透率較高的掃地機器人為例，其本身無法完全勝任家庭清潔所需，但卻從掃地入手，減輕了家庭成員勞動壓力，“替代”和“輔助”的角色很好地融合在了一起。

“工作未來”的四種情境

“機器換人”加上人工智能的滲透，未來人類工作注定會和機器交織在一起。智能技術的增強效果要遠比替代效率更有價值。如果我們追求“增強的人力資本”策略，為“價值流域，職業新物種”的情境創造條件，未來智能技術不僅不會消滅人類，而且能夠解放人的局限性。回頭看珍妮紡紗機，其的出現是否也像當前“機器換人”一樣充滿了各種爭議與糾結呢？

工業4.0，智能制造格局

工業革命的新基石

“機器換人”其實不僅僅是制造業就業問題，更多體現的是全球化發展的趨勢和整個工業的升級變革。放眼全球，美國啟動《先進制造業國家戰略計劃》、實施“再工業化”，日本出臺《日本復興戰略》，德國則提出“工業4.0”計劃。誰能引領產業革命，誰將能主宰全球。而沒有強大的制造能力，產業革命無從談起。以信息化為先導的新一輪產業革命，以自動化、智能化生產為表征，帶動制造業一舉步入智能化時代。在此時代背景下，無論是從后發國家角度而言，還是從產業升級規律來看，我國都必須進行一輪大規模的“機器換人”。

“機器換人”僅僅是整個社會工業體系變革的一環，通過近期人生產線的引入，讓工業生產信息化指令落地并起到提升制造效率的作用，其可以說是新一代工業革命的基石之一。這里需要注意的是“機器換人”改變的是傳統制造企業工作方式，而不是運營模式，其代表制造業企業某一個工作環節的改變而非整個制造流程和運營流程的變革。

機器換人≠智能制造

我國《智能制造2025》勾勒出一幅宏達的工業體系未來發展藍圖，但“機器換人”并不能與智能制造畫上等號，“沒有數據，再多的機器人也是傳統制造業”的說法或許有失偏駁，卻有一定道理。社會工業體系的變革，需要軟件和信息技術產業、大數據產業、新材料產業等多個戰略新興產業共同推動才能實現，“機器換人”顯然是最基礎和底層的存在。

以工業化程度相對較高的云印刷行業為例，針對個人和小微企業小批量定制化產品印刷需求，工廠通過網絡接單、集中采購原材料、物流配送等方式，以云和大數據應用為依托，改變傳統運營模式的同時，各種機器人、物聯網設備被廣泛應用的同時，企業本身完成轉型。享譽全球的Shutterfly、CAGR、VistaPrint公司、我國長榮股份、建豪公司等都成為云印刷行業變革的紅利分享者，企業不斷布局智能制造的同時，也從眾多競爭者中脫穎而出。

個性與智能才是舞臺的主角

人有千萬面，需求千萬種。機器人和人工智能的引入，有望讓傳統制造行業改變“視眾人為一”的傳統制造模式，無論是工業制成品還是個體化的數據以及個性化服務，隨著機器人智能的提升，對市場個性化需求的滿足才是主旋律。

服務機器人的發展方向上對個性元素的滿足相當重視，各種專屬應用設備的出現為市場增添了不少亮色，而工業機器人未來同樣會以個性化和差異化為發展方向，滿足終端市場需求的同時，解決靈活性不足的問題。而人工智能當前成本相當高，加上對網絡和數據的依賴，注定人工智能的發展只能在“云端”，不過一旦社會總體工業發展到一定程度，人工智能開始同機器人結合的時候，科幻片里面的故事也不會太遙遠。

寫在最后：機器人交換的是未來

如果說，德國是在工業3.0的基礎上向4.0探索，那么中國制造企業則要2.0、3.0、4.0同步并行展開。從2008年至今，海爾實現了從產品到制造模塊化升級，從傳統制造到無人生產線、黑燈工廠、數字化工廠、互聯網工廠的逐步改造升級。“在這個過程中，海爾實現了創新驅動、質量效益、綠色制造、服務型制造四大轉變，這正好與中國制造2025的戰略目標高度契合。從海爾的發展軌跡，我們看到了工業生產的未來，而機器人，正是開啟未來大門的鑰匙。