机器人导致的失业潮已经降临

焦点中的富士康“机器换人”计划

       虽然富士康的崛起解决了很多人的就业问题，其庞大的制造实力成为IT硬件发展的有力支撑，但其发展模式始终摆脱不了人力密集型企业的帽子，当我国人口红利逐渐消失，人力资源成本逐年递增时，“机器换人”成为富士康想要持续发展的必然选择。

富士康

         从提出到执行，富士康的“机器换人”计划一只稳步推进，国庆节后，苹果公司主要代工商富士康已在中国内地工厂部署了4万台机器人，并初步投入实装，希望以此降低工厂的工人数量，仅在昆山工厂，富士康就已削减6万名员工。这种 行为在国内由富士康开始，但绝不会以富士康为结束，后续效仿者将会逐渐增多，那么我们之前在科幻杂志中担忧多年的机器人压榨人类工作空间的问题俨然成为现实。

富士康机器

同员工抢饭碗的机器人

        2014年，东莞市在珠三角率先提出启动“机器换人”计划。从2014年8月到2016年1月，东莞申报“机器换人”的项目有1319个。其中2015年东莞“机器换人”的项目有881个，减少用工4万多人，产品的合格率从92%提升到97%，单位劳动成本下降了11.05%，劳动生产率提升1.66倍。

机器换人

         东莞只是“机器换人”浪潮下的一个缩影，随着我国经济结构转型、人口红利下降、国际金融格局不稳等诸多问题的显现，以制造业为代表的实体经济转型中将“机器换人”作为一种必要手段。但中智人力资本调研与数据服务中心公布的《2016年一线用工管理调研报告》显示，2009年后，长三角、珠三角等制造业密集地区开始大规模出现“用工荒”。东莞市人力资源局2016年春节后的调查显示，即使在推行“机器换人”的东莞，仍存在企业缺普工的问题。一些劳动密集型制造业企业，无法为普工支付有竞争力的薪酬。

        原本“机器换人”就是为了解决“用工荒”问题，可虽然机器人抢走了员工的饭碗，可企业依旧存在缺乏普通的问题。

智能制造的艰难践行

         从成本到技术乃至于社会情感舆论，“机器换人”面临着相当大的阻碍，但从全球制造业发展规律看，“机器换人”的必要性毋庸置疑。我国近期发布的《机器人产业发展规划(2016-2020年)》明确提出，到2020年实现工业机器人密度(每万名工人使用工业机器人数量)达到150台/万人，看似不错的目标，可放眼全球，德国在2014年已实现工业机器人密度282台/万人，邻国日本和韩国在2014年的工业机器人密度分别为323台/万人和437台/万人。

工业机器人密度

         无论是全球平均水平还是领先的几个国家，我国工业机器人密度显然还有很大的提升空间。市场调研机构认为，2016年～2017年，美洲和欧洲的机器人销量预计年均增长6%，在亚洲/澳洲预计年均增长16%，中国自然是亚洲机器人销量上升的重要市场。

中国机器人销量

       工业机器人销量及预测数据越好，意味着会有越来越多的机器人抢走员工的饭碗，而人工智能、大数据、云计算等技术的完善，变得越来越“聪明”且具有感知计算能力的机器人完全有可能从工业生产拓展到其它行业，进而全面渗透进入用户日常生活。

掀起大规模下岗潮的工业机器人

        大多数工业机器人并不具备人类外观造型，其将数控机床的伺服轴与遥控操纵器的连杆机构联接在一起，预先设定的机械手动作经编程输入后，系统就可以离开人的辅助而独立运行。简单来讲，工业机器人可以代替人工完成简单、枯燥、重复的重复劳动，除本身效率和准确性远高于工人外，长时间维持高强度工作也是工业机器人被制造业者看重的关键。

        大多时候，工业机器人以仿人类手臂的形态出现，未来形态即使改变，也会根据市场需要以双臂形态为主，讲究实用性的工业机器人领域追求的便是效率，而正是对效率的追求，让其能大规模替代传统人工，制造出大规模下岗潮。无论怎么美化工业机器人应用的美好未来，都避不开制造业底层工人丢失饭碗的现实问题。

渗透进入生活的服务机器人

         相比工业机器人造成的大规模下岗“争议”，服务型机器人的崛起更为温柔。服务型机器人根据应用场景的不同可分为家庭服务机器人和专业服务机器人两种，扫地/拖地机器人、幼儿诗歌朗读机器人、老人陪护机器人等都属于前者，而医疗机器人、物流机器人、客服机器人、军事机器人等则属于后者。

服务机器人

         服务机器人在外观形态上更注重拟人化，强调同人们日常生活的无缝结合。人们对服务机器人的抗拒心理远小于工业机器人，无论是以餐厅为代表的服务型企业还是居民家庭市场，服务型机器人的出现更多是对人们生活的辅助或者纯粹作为吸引消费者的新鲜亮点存在，其“替代”作用并不是很强，更多以“增量”存在市场，其对人们生活的改变更多是循序渐进的。

服务机器人组图

        服务型机器人对人工替代不明显的原因也在于服务应用本身相对复杂，受制于人工智能以及软硬件设计难点，当前服务型机器人很难彻底替代人工完成各项服务工作，以市场“增量”产品的心态出现，反而让服务型机器人温和地渗透进入用户生活。

让华尔街大咖们下岗的人工智能

        无论是工业机器人还是服务机器人，其替代的往往是处于各行业底层的体力劳动者，可谷歌人工智能“AlphaGo”(阿尔法围棋)的出现，让人们看到了这些没有具体形态机器人的崛起，其凭借庞大而缜密的计算能力，替代的往往是原本社会的“精英人群”。

         如果说围棋这样的应用还偏娱乐，那人工智能在金融领域的大规模应用则注意成为实例。在大众为李世石败于AlphaGo惋惜的时候，大洋彼岸的华尔街早已大规模运营人工智能代替传统的分析师或基础投资咨询顾问。人工智能通过已有数据实现建模，一定程度上可预测行业或者公司走势，从而做出投资建议。虽然金融业一直是食物链顶端的存在，但以银行为代表的传统金融行业长期以来面临效率低下、成本高昂，充斥着利益冲突，容易滋生不道德行为等等问题，金融圈其实在很早以前就引入机器人（准确的说是人工智能）帮助统计和计算。

        日本三菱UFJ摩根士丹利证券资深股票策略师Junsuke Senoguchi就发明了一个机器，该机器可以预测日本股市的走向。每月10日，Senoguchi对结果进行检测：日本股市在30天后将上涨还是下跌？四年测试后，该模型的正确率为68%。

        人工智能不单单在数据统计、处理和分析上依靠机器拥有强大的运算能力，其本身成本无论是对于公司还是客户而言都具有相当大的吸引力。在美国，理财顾问费按小时收费，约三百美金一小时，一般投资者难以承受。一些Fitech公司抓住行业痛点，通过先进的算法和互联网技术，把各式投资服务以低廉的价格推广给投资者使用，这样的必然结果是——华尔街大咖们下岗。

        人工智能投资理财绝对会让金融领域的精英人才感到危机，对于任何一个投资公司而言，一套符合公司运行、能够给出投资建议的人工智能模型已经成为必备，未来，只会越来越普及。当然，其实随着人工智能的进化，新闻从业者、经纪人中间商、模特等行业都有可能出现被替代的情况，相比工业机器人和服务机器人，人工智能在“机器替人”应用上显然具有更广的覆盖。

灵活性牵制机器人发展

         科幻影片和小说中，创造力往往成为机器人和人类区别的关键，但机器人当前的状况仅仅是灵活性就足以牵制机器人大规模发展。以工业机器人为例，制造业企业愿意一次性投入巨额资金购买机器人生产线，往往是看重其后期较低的使用成本，通过全生命周期计算的方式降低企业生产成本。虽然工业机器人都支持编程控制，但当工艺或者需求的改变超过该生产线转换可能的时候，制造业者只能再次投入成本进行替换式升级。

         当制造业企业所在的行业技术更迭较快或者整体市场行情发生变化的时候，前期在机器人生产线上投下巨资的企业会在很短的时间内陷入进退两难的局面，传统人工不但可以灵活地学习各种技能满足企业技术转型需要，企业更可以灵活地通过裁员手段控制运营成本。灵活性成为工业机器人大规模普及的制约，同时也成为传统人工的优势，在机器人普及化趋势面前，被换掉的工人又去哪里了？

被换的人去哪了

          以出卖体力为主的制造业和服务业底层员工往往成为“机器换人”的主要对象，当企业用“自动流失”来形容这类工人的去向时，求职人员“短工化”变得非常明显，一方面是机器人的引入降低底层工人存在的必要性，另一方面是底层工人本身看不到自身成长的可能性。“机器换人”加速了底层工人的流动性，更推动了底层工人学习和升级的需求。

工人学习

           通过升级学习，底层工人有望从简单、重复的机械操作岗位走向技术、管理岗位，通过不同性质的工作，实现自我价值的提升，或许短时间内会出现阵痛，但随着人口红利的消失，本身地域、行业对人员的分流，其长期价值显然能得到提升。

隐约可见的转变与变革

         “如果机器换人只为资本服务，那结果就是工人下岗；如果是为工人服务，就能减少工作时间和劳动强度，让工人改善生活。”——不同的应用思路带来不同的结果，机器显然只能替代人工完成最简单、初级的重复劳动，而机器本身软件系统中后台管理、硬件维护需求都会带来新的就业机会，这样也会补齐供给侧改革对人才短板的革新。

         以坚持推行“机器换人”战略的富士康为例，其早在2011年提出“百万机器人”计划的同时，就有意识地引导内部员工转型，除通过短期封闭培训让员工熟悉自动化操作外，还同高校、培训机构合作开设IE学院，拿到大专学历后再参加培训。其中，课程深造的费用是工厂与员工各出一半，比如要拿到武汉理工大学的大专学历，两年学费16000元，工厂会补助员工8000元。即便如此，富士康机器人换人的速度与技术人才数量、质量的储备依然难成正比，这也是企业升级智能制造面临的共同问题。

          从企业对员工转型的态度和策略看，“机器换人”并非一味单纯地抢夺底层员工饭碗，完全可以做到共同升级发展的共赢局面。而服务机器人本身便是以“伙伴”角色登场的，以当前渗透率较高的扫地机器人为例，其本身无法完全胜任家庭清洁所需，但却从扫地入手，减轻了家庭成员劳动压力，“替代”和“辅助”的角色很好地融合在了一起。

“工作未来”的四种情境

          “机器换人”加上人工智能的渗透，未来人类工作注定会和机器交织在一起。智能技术的增强效果要远比替代效率更有价值。如果我们追求“增强的人力资本”策略，为“价值流域，职业新物种”的情境创造条件，未来智能技术不仅不会消灭人类，而且能够解放人的局限性。回头看珍妮纺纱机，其的出现是否也像当前“机器换人”一样充满了各种争议与纠结呢？

四种工作情景

工业革命的新基石

         “机器换人”其实不仅仅是制造业就业问题，更多体现的是全球化发展的趋势和整个工业的升级变革。放眼全球，美国启动《先进制造业国家战略计划》、实施“再工业化”，日本出台《日本复兴战略》，德国则提出“工业4.0”计划。谁能引领产业革命，谁将能主宰全球。而没有强大的制造能力，产业革命无从谈起。以信息化为先导的新一轮产业革命，以自动化、智能化生产为表征，带动制造业一举步入智能化时代。在此时代背景下，无论是从后发国家角度而言，还是从产业升级规律来看，我国都必须进行一轮大规模的“机器换人”。

        “机器换人”仅仅是整个社会工业体系变革的一环，通过近期人生产线的引入，让工业生产信息化指令落地并起到提升制造效率的作用，其可以说是新一代工业革命的基石之一。这里需要注意的是“机器换人”改变的是传统制造企业工作方式，而不是运营模式，其代表制造业企业某一个工作环节的改变而非整个制造流程和运营流程的变革。

机器换人≠智能制造

        我国《智能制造2025》勾勒出一幅宏达的工业体系未来发展蓝图，但“机器换人”并不能与智能制造画上等号，“没有数据，再多的机器人也是传统制造业”的说法或许有失偏驳，却有一定道理。社会工业体系的变革，需要软件和信息技术产业、大数据产业、新材料产业等多个战略新兴产业共同推动才能实现，“机器换人”显然是最基础和底层的存在。

自动化

       以工业化程度相对较高的云印刷行业为例，针对个人和小微企业小批量定制化产品印刷需求，工厂通过网络接单、集中采购原材料、物流配送等方式，以云和大数据应用为依托，改变传统运营模式的同时，各种机器人、物联网设备被广泛应用的同时，企业本身完成转型。享誉全球的Shutterfly、CAGR、VistaPrint公司、我国长荣股份、建豪公司等都成为云印刷行业变革的红利分享者，企业不断布局智能制造的同时，也从众多竞争者中脱颖而出。

个性与智能才是舞台的主角

       人有千万面，需求千万种。机器人和人工智能的引入，有望让传统制造行业改变“视众人为一”的传统制造模式，无论是工业制成品还是个体化的数据以及个性化服务，随着机器人智能的提升，对市场个性化需求的满足才是主旋律。

       服务机器人的发展方向上对个性元素的满足相当重视，各种专属应用设备的出现为市场增添了不少亮色，而工业机器人未来同样会以个性化和差异化为发展方向，满足终端市场需求的同时，解决灵活性不足的问题。而人工智能当前成本相当高，加上对网络和数据的依赖，注定人工智能的发展只能在“云端”，不过一旦社会总体工业发展到一定程度，人工智能开始同机器人结合的时候，科幻片里面的故事也不会太遥远。