机器换蓝领:中国制造的思考

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在劳动密集型产业人力成本上涨的今天,老板们开始考虑如何让工厂车间里“一人不留”。

机器换人的人工智能潮流和人类员工的事业大潮并不是杞人忧天。因为这个过程,确实在发生的路上。我们只要看看央视等媒体的报道就好了。2017年11月山东如意,车间智能化改造,让单位工时用工数量从200人降到15人。2018年9月,东莞劲胜利,装夹环节工序的机器人替代,让七成在此工序上的人员成为了冗余——林林种种,我们还能发现很多可怕的,因为机器人和人工智能的出现,企业用人需求的大跨度下降。

那么多工人,被机器人取代的人们,应该何去何从?——第二产业人数的数据,包括制造业和建筑行业,自2012年达到2.3亿人以后,连续五年一直在下降。并且在2015年时,还产生大幅度的下降。这五年的下降趋势,无论是下降的幅度还是速率,都在节节攀升。

在大行业大环境之下,是随着人工智能发展之下的我们,个人能力和技术的恐慌。人工智能正在悄然前进中,而我们或许稍有所察觉。然而,在我们想当然地认为个人能力的提升、核心竞争力的增强,或许可以对抗人工智能的潮流,未来之后的现实,可能会让我们无法想象。

并非我们想象的那么糟糕,而是一种正常的情况。实际上,透过数据来看第二产业的从业人数下降,五年6.2%,这个速度远远不及媒体或是网络上,动辄以百分之几十的夸张速率。

第二行业从业人员的下降,和人工智能发展并没有强相关性。2015年第二行业从业人员人数断崖式下跌,主要的原因并非这一年的机器人和人工智能的加速。实际上2015年期间,我国的“三去一降一补”的去产能政策,才是第二行业从业人员数据波动的原因的。因为这个政策,类似鞍钢集团等大型行业,裁员的人数都以万计算。光是钢铁行业,在2015年至少2018年期间,就减少了135万人。

钢铁行业还只是第二产业的一个缩影。还有更多的,需要人海来维系运作的产业或是行业,例如石化、水泥、煤炭等等。2015年,第二行业下降了406万人,2016年下降343万,不过到了2017年不降反升。

这实际上又和2017年的产业变革有关。2017年时,我国掀起了“环保风暴”,实现严格的环保检查和整治。例如,根据报道,整个2017年11月,环保风暴的行动让河北6.9万家企业被关停,10.2万家企业被整治。因为环保风暴,各个企业不得不投入更多的人力成本在节能排污上。

所以说,人数的增减,主要在于产能政策和行业上,全都和人有关,而和人工智能和机器人的取代无关。然而,人工智能和机器人的影响还是有一点点的。

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机器人换人的过程,可能在不知不觉中完成。这是一个润物细无声的过程,而非一朝一夕。我们可以以家庭智能化设备为例子。像是扫地机器人、洗碗机、洗衣机这类我们今天看来司空见惯的家用设备,并非在一两年之内就走进千万家。还有汽车的普及,也是用了二十至三十年的时间。对于企业也是一样,两个因素会产生制约:

技术制约:

并非所有制造行业都具备换人的场景,即便机器人可以替代工序,但是效率上还是不如人工。这个说法很简单,因为在大众集中消费的电子行业和汽车产业,机器人制造厂家或许会将机器人的研发重点倾向这里。但是对于制造行业的其他门类,细分的岗位成千上万,不可能每个岗位,机器人公司或是研发机构都会分配相应的资源,去研发工序研制机器。

投资回报率

机器人和工人的投资,从长远看,肯定是机器人的投资划算。机器人人力成本的投入是一次性买断的,例如这个岗位人工成本每年4万,用机器人的话是一次性买断20万,虽然机器人的效率可以让这个岗位更高效,但是大多数企业显然会在一次性买断时踟蹰犹豫。

还有,机器人员工实际上也有“月薪”和“年薪”的概念。维护机器人的运作,也需要成本。

所以基于以上两点考虑,必须是两个前提条件成熟:

一是技术已经成熟,已经可以大规模投入实际运用。就像是洗衣机电视机进入千家万户,代步车逐渐替代自行车。

二是应用成本大幅度下降

中国制造业用机器人换人和人工智能改造,推动其发展的肯定不是技术潮流或是历史趋势这种虚无缥缈的原因。而是最实在的,也就是成本问题。

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成本问题是制造业的死穴。这也就是为什么,欧美、中国香港、韩国等等发达国家,劳动密集型产业都出现了外迁,而高端制造业都留在日本。这也是为什么中国能成为“世界工厂”。因为人力成本的高低,导致了劳动密集型产业的行业选择。

所以说实际上,机器人换人和人工智能改造,对于劳动密集型产业又会进行一轮新的,缓慢的洗牌。同时,因为成本的问题——在企业结构中,越具备核心竞争力的岗位,且行业通用技能胜任力越高的岗位,不必要的薪酬成本越高。在中上游至管理阶层以下,企业会考虑用人工智能取代。而太低端的岗位,低端到连使用机器人都是一种浪费,企业依旧会采用人类员工。

没有被取代,恰好是个两极分化,要么是层级太低,要么是无可替代的管理层——当然很难说,管理层或许也会在中层之后被人工智能决策系统所取代。

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