在工業(yè)生產(chǎn)中使用機器人，和計算機在工業(yè)上大規(guī)模應(yīng)用的歷史幾乎一樣久。目前機器人最成功的應(yīng)用領(lǐng)域是汽車行業(yè)。全球有40%的機器人效力于汽車行業(yè)，在中國這個數(shù)字則為70%。去年全球汽車行業(yè)的價值是8650億美元。其中，機器人和自動化技術(shù)產(chǎn)生了6560億美元的價值?？梢哉f，沒有機器人，就沒有當代汽車工業(yè)。

主機廠青睞的機器人顯然并非好萊塢所展示的那樣，擁有類似人類智能的AI。事實上，主機廠雇傭的機器人最常做的活兒是兩樣：Pickandplace（拿起和放下）。

生產(chǎn)力之光

和公眾想象的相反，這些機械苦力絕大多數(shù)不擁有任何感官。他們不會看，也不會聽，更沒有其他感知能力。他們只會瞎子干活——固定開環(huán)跑一套動作。即使是這一套動作，也是工程師反復測試調(diào)出來的。

機器人被部署到位，接通電源，然后就按照生產(chǎn)線指令做事，這是機器人領(lǐng)域的“天方夜譚”——無數(shù)工程師暢想過這一美好前景——后者做夢都想讓機器人根據(jù)反饋，自主實時完成從識別到在線規(guī)劃路徑的全部過程。

可惜，現(xiàn)階段，“系統(tǒng)集成”仍然意味著砸錢花時間。如果汽車工廠的老板們能夠諒解，花上億元買一堆機器人，還要再花兩倍的錢和長達數(shù)月乃至一年的時間用于“調(diào)教”機器人，才算部署到位。那么這些掏了大錢的用戶，對機器人算是有所了解。

“調(diào)教”的學名叫“系統(tǒng)集成”——對機器人進行示教編程、測試，得到一套供機器人執(zhí)行的固定動作。如果生產(chǎn)線進行調(diào)整，更換產(chǎn)品，這個過程要再來一次（這次要省事兒得多）。

我們參觀新近建立的汽車生產(chǎn)線，會看到如下情景：

這是一個人跡罕至的機器人世界，在超過6個足球場的車身車間內(nèi)，所有領(lǐng)工資的人都在玻璃幕墻后面。

舉升機器人舉起超過1噸的底盤和車身。鉆孔機器人迅速鉆出車身大孔，焊接機器人走焊速度超過人類10倍，而結(jié)構(gòu)強度則超過20%。鋁激光焊接，則只有機器人能夠勝任。電光火石間，十幾個機器人配合，完成本道工序，走入下一個工位。

接下來沖壓成型、無煙鉚接、滾邊、涂裝、裝配，每個工位都配有“緊固作業(yè)機器人”——拿著改錐的低端工種。機器人會用螺絲刀吸起螺釘，移動到螺絲孔的位置并擰緊。1個工件上共有10多個螺絲孔，可一氣呵成連續(xù)完成。操作時間約為60秒，每一個螺絲的力矩都嚴格按照規(guī)定，不會出現(xiàn)偷懶而少擰半圈的現(xiàn)象。

整個工作場面看起來錯落有致、富于美感。除了關(guān)節(jié)電機運轉(zhuǎn)的高頻嗡嗡聲，只剩下節(jié)奏感極強的“砰砰”鉚接聲。

機器人工作的車間其實無須照明，除非它們的人類看守想看到它們?nèi)绾胃苫?。在機器人的可靠性達到新高度之前，恐怕必須如此。而玻璃幕墻后面的會議室，顯然只是給人類員工使用。

這一切的背后，是幾百名工程師花費數(shù)月時間進行的軟件調(diào)試、運動規(guī)劃、工序優(yōu)化、系統(tǒng)測試，極為繁瑣的部署過程。

機器人公司即將依賴專門的算法規(guī)劃公司，實現(xiàn)可靠的逆運動算法，以便減少令人疲憊的部署過程。能實現(xiàn)自我規(guī)劃、深度學習的機器人系統(tǒng)，按照樂觀的估計，可能在2030年以后出現(xiàn)。即便在那時，也因高昂的成本，很難大規(guī)模使用。

正在拉長的陰影

按照中國新建的主流汽車生產(chǎn)線布局水平，機器人占據(jù)的工作崗位，在10年前有40%曾屬于人類。波士頓咨詢集團發(fā)布的一項報告稱，到2025年，除掉初期昂貴的預算，機器人也能使汽車行業(yè)的人工成本下降33%。

機器人在中國汽車行業(yè)的大規(guī)模運用，帶來的影響是復雜的。一方面，隨著機器人的使用越來越廣泛，工人失去了更多的崗位，導致生產(chǎn)組織方式的革命；另一方面，隨著人工費用上漲，正在迫使汽車制造商更多地部署高度自動化生產(chǎn)線，以及將生產(chǎn)線設(shè)立在距離市場更近的地方，這無疑延緩了中國“失去”制造業(yè)的速度。

長期以來，汽車生產(chǎn)和服裝沒什么兩洋：生產(chǎn)已經(jīng)盡量轉(zhuǎn)移到低成本地區(qū)，唯一的阻礙似乎只是能否招募到足夠的熟練工人。而機器人的介入，使產(chǎn)能轉(zhuǎn)移逐漸變得不那么迫切。機器人使人工高成本地區(qū)部分恢復了競爭力。對供應(yīng)鏈的成熟度和市場深度的考量，可能壓過人工費用。

剩下的問題似乎是，在世界各地，智能機器人以多快的速度取代人類勞動力。

眼下的機器人部署方式，似乎已經(jīng)達到了瓶頸。無論將機器人產(chǎn)業(yè)分工如何劃分，持續(xù)提升效率、壓低成本的路已經(jīng)走到盡頭——如果機器人的智商還像30年前那么弱雞的話。

霍金和馬斯克都警告過人工智能帶來的危險性。在他們擔心的局面發(fā)生之前（AI達到某個門檻后會以超乎尋常的速度自我進化，并對人類的控制產(chǎn)生敵意），我們更應(yīng)該擔心人類的工作被AI搶走。

從經(jīng)濟學角度，如果機器人的AI進化到12歲兒童，并被廣泛使用的話，人類恐怕只剩下10%的就業(yè)崗位。這樣一來，可怕的事情就發(fā)生了：汽車行業(yè)可能快速垮臺：因為大多數(shù)人類因為失去工作，而喪失大部分出行需求，同時因為失業(yè)產(chǎn)生的經(jīng)濟困頓，也就沒有錢去消費汽車產(chǎn)品——無論他們被機器人多么完美地制造出來。

電力和內(nèi)燃機時代開始后，傳統(tǒng)人類工作消失了一大批——馬車夫(微博)、鐵匠和捕鯨船隊（除了日本人），但制造出大批新的崗位?，F(xiàn)在上學的小學生，也許有65%將從事我們從沒聽說過的職業(yè)。懷疑機器人與人類在崗位方面構(gòu)成生存競爭，恐怕無法實現(xiàn)。不過，轉(zhuǎn)軌時期仍然是痛苦和不人道的。對于缺乏新技能的工人來說，機器人的每一個新能力，都意味著災(zāi)難。

如果政府認識到這一點，至少大規(guī)模使用機器人的制造業(yè)強國——中國、美國、日本、德國等國家政府，就會認真考慮“基本收入保障”制度（不是目前坑爹的社會救濟或者最低工資制度）。它如果能保障人類在失去制造業(yè)崗位的時候，進行學習，轉(zhuǎn)而從事創(chuàng)造性、管理能力、社交能力有關(guān)的工作。至少在完成轉(zhuǎn)型之前，不會掐掉經(jīng)濟來源，保持體面生活水平。機器人的進化革命，就不會對人類產(chǎn)生根本性的威脅。

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