机器人需跨越三道鸿沟 工人不必担忧机器换人

发布者:Harmonious222最新更新时间:2015-11-26 来源: 科技潮人作者: Lemontree 手机看文章 扫描二维码
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   中国机器人尤其是工业机器人产业现状可谓忧喜交加。一方面,伴随产业转型和制造业升级,近年来中国机器人市场需求呈井喷式增长,已成为全球最大的机器人消费国;另一方面,绝大部分市场份额被洋品牌占据,国产机器人忝陪末座。这样的局面,不能不让人想起中国自主汽车产业和计算机核心软硬件技术发展过程中经历的一些曲折。国产机器人产业不应重蹈覆辙。

  环顾世界,主要工业大国纷纷制定新的机器人产业蓝图,抢占未来工业潮流先机。美国推出了“国家机器人计划”、“先进制造业计划”和两个版本的机器人发展路线图;德国提出工业4.0概念,其中对未来的工业机器人提出了新要求;老牌机器人大国日本在巩固产业机器人阵地同时,正在将视野扩展到生活服务型机器人和智能娱乐型机器人。

  中国机器人产业迎头赶上、甚至“弯道超车”为时未晚。正如美国人工智能进步协会前主席、卡内基-梅隆大学教授曼纽拉·维洛佐所言,机器人领域非常复杂,发展日新月异,包括中国在内,“都有大量机会在某些专门领域进行专业化的研发”。

  以业内公认的下一个发展热点服务机器人为例,微软创始人比尔·盖茨就曾预测,未来家家户户都有服务机器人,就像家用电脑一样普及。但就目前而言,服务机器人尚处于技术发展初期,产业规模尚未形成,各国几乎处于同一起跑线,都有机会自主选择一条跑道。

  以“机器人革命”撬动创新发展

  机器人从诞生之日起,就体现着卓越的创新精神,这与中国的发展理念高度契合。党的十八届五中全会提出“五大发展理念”,一马当先的就是“创新发展”,目的就是解决发展动力问题。这样一个对比引人深思:纽约一平方公里一年创造16亿美元,新加坡一平方公里一年创造4亿—5亿美元,而中国多数大中城市这一数字还不到1亿人民币。“经济产能密度”的巨大差距,反映出创新能力不足的深层原因。

  《中国制造2025》把机器人产业列入重点战略,就是要以“机器人革命”撬动创新发展,实现中国经济的结构优化、动力转换。这既有中国发展的内在逻辑,也有世界形势的外在压力。世界经济复苏乏力,而以机器人产业为标志的“智能制造”,极有可能是下一轮科技革命的“奇点”。与会专家认识到,从美国的再工业化到德国的工业4.0,从日本的机器人新战略到欧盟的“火花”计划,发达国家纷纷将发展重点瞄向机器人。可以说,谁能占据机器人产业的制高点,谁就能赢得创新的主动权。矢志于创新发展的中国,无论如何不能错过“第三次工业革命”。

  然而,创新能力不强,仍是中国这个经济大个头的“阿喀琉斯之踵”。仍以机器人为例,中国是机器人全球最大市场,但是核心技术仍然付之阙如;中国是应用机器人最多的国家,但是机器人拥有密度还不到世界平均水平的一半。创新起点不高、基础不牢,这是中国创新发展的“初始约束条件”,但换个角度看,差距本身也意味着潜能,后发赶超也有独特优势。中国的巨大市场,是孕育技术创新的重要“母体”,日本专家在大会上就指出,行业创新“正在向中国转移”。

  关于创新,《第三次工业革命》一书这样论述到,“经济革命并不会凭空而来。新通信手段和能源的采用通常是政府和产业力量共同努力的结果。”同样,推动创新发展,也需要通盘考虑。比如,“机器换人”在填补人口红利式微的空白时,是否会带来大量的失业人口?再比如说,如何从国家层面科学统筹、合理布局,避免地方政府在所谓的“创新项目”上一哄而上、盲目扩张?这都说明,以“机器人革命”为突破口,培育发展新动力、构建产业新体系,需要从经济社会发展的全局高度,作出更多顶层设计。

  当智能机器人越来越多地进入职场,人们也将感受到机器人“全面入侵”的威胁。“人工智能将导致机器人像删除垃圾邮件一样‘删除’人类”,这样的言论固然耸人听闻,但机器人带来的哲学反思与伦理困境,必将是未来社会的严峻挑战。无论如何,机器人潮流势不可挡,我们只有在创新中引领,在顺应中制变。

  劳动者不必为“机器换人”而悲观

  加工制造业让东莞成了“世界工厂”,但近一年来,“衰落”与“危机”成了外界新加给这个城市的标签。面对现实困境,东莞官方开始大力度推进“机器换人”运动。东莞市政府设立了“机器换人”专项资金,从2014年起每年出资2亿元,连续3年共6亿元支持企业实施“机器换人”,最高补贴比例可达设备总额的15%。

  别说产业升级,就是作为个案的企业调整,也是“三十年河东三十年河西”,变局总是难免。东莞稍稍转身,或者长三角珠三角率转型,要做到无风险、无成本,现实难度很大。世界在变,中国也在变,东莞今年的政府工作报告就提出:其他城市数倍于东莞的土地资源优势,北上广深等中心城市和自贸区的“磁吸效应”,制造订单的“去中国化”趋势等,都将是东莞“成长中的烦恼”。面对“用工荒”等困局,东莞主动选择了“机器换人”。可以预估的是,这也将是更多劳动密集型城市接下来转身的必选路径。

  在传统制造业转型、世界经济面临下行的双重压力下,“机器换人”的选择很容易被贴标签为“倒闭潮”,进而导致人心惶惶。厂房撂荒长草的的确不是没有,但这一轮“机器换人”,更多的还是积极意义上的大势所趋。自阿兰·图灵提出“人工智能”概念迄今,一晃大半个世纪过去,今天的工业4.0绕不开工业机器人的支撑;同理,《中国制造2025》也离不开“人工智能”的核心。据新战略机器人产业研究所的统计,2014年全球工业机器人销量增长26.4%,中国增势最为迅猛,达55%,年销售5.65万台左右。“机器换人”之后,企业人工成本与管理成本可能会大幅下降,而终端用人市场的倒逼,必然会促使产业工人适应数控要求、提升劳动技能,进而获得更体面的劳动价值兑现。

  这些道理,大家都懂,可依然有疑问:机器换了人,人往哪儿去?

  悲观主义者认为,换人之后,“打工者就像流通不出去的货币”。由于企业倒闭或换机器而“剩余”的劳动力,确实会遭遇一时迷茫期,职业没了,保障没了,生存也成了问题。但是,不管怎样的人工智能,都需要人来控制,在精度等问题上还需要人来校准。更重要的,在于下述两个层面:一是分工精细化,能部分解决制造专业化带来的岗位问题。就像一部手机,生产线上的工人越来越少,但它从贴膜到移动电源等环节,周边产品与服务却越来越丰富。制造业原有环节需要的人,肯定会日趋减少,制造业的链条却在精细化的趋势中延伸并拉长。二是伴随着实体经济转型,劳动技能培养的转型,也可以相得益彰。比如教育部、发改委、财政部近日联合下发《关于引导部分地方普通本科高校向应用型转变的指导意见》,鼓励创新应用型技术技能型人才的培养模式。人与市场更近一点,就不怕岗位太空悬。

  “机器换人”开始了,劳动者倒无须太过悲观。因为,我们的人口红利时代即将终结,劳动力越来越昂贵、越来越稀缺。公共服务部门须引导劳动力有序流动,帮他们找到“心若在梦就在”的归处。把就业上的结构性问题解决好了,“机器换人”的就业阵痛并不会如金融危机年代那么复杂、沉重。

  机器人助力经济需跨越三道鸿沟

  实现“工业4.0”所需要的最重要智能部件就是网络化机器人,强调智能生产,利用数字化和网络化技术,将强大的机器群连接起来,实现机器之间的信息共享、自相控制、自行优化和智能生产。要求企业的信息化从车间延伸到整个工厂甚至整条供应链,因此工业机器人不仅是技术革命,更将引发企业乃至对应行业的战略转型。可以说,目前工业领域正在发生前所未有的革命,当我们正在追赶消费型服务业经济的时候,智能经济已经来了。中国经济的产业转型和稳定增长最终要有强大的现代工业实力做后盾,要想实现对欧美工业强国的弯道超车,中国不能放过智能工业这一机会,未来中国要围绕创新驱动不断开发经济新引擎。

  消费大国如何向制造强国转变,这是中国机器人经济面临的第一道鸿沟。2014年,全球工业机器人销量约22万台,中国销售5.6万台,较2013年增加54%,约占全球市场份额25%,成为全球最大机器人市场。然而,我国机器人产业的“产、学、研、用”脱节严重,难以支撑产业化发展。例如,国内从事机器人研究和应用开发的主要是高校及有关科研院所,在机器人科研方面硕果累累的同时,国内机器人制造企业很难通过有效渠道获得、掌握研究机构的最新成果。

  第二道鸿沟就是产业投资结构问题。各国对智能制造的投资方兴未艾,在整个欧洲工业领域,每年投资可达到1400亿欧元。其中,未来5年,德国企业在“工业4.0”解决方案上的投资将占其所有投资的50%以上,预计到2020年,德国公司每年投资将高达400亿欧元,生产效率则有望增长18%。相比较而言,我们的机器人产业投资倾向于对科研单位的课题研发,对企业的扶持性政策投入相对比较薄弱,尽管在“十一五”及“十二五”期间,国家863计划、国家科技支撑计划等多个重大项目涉及机器人领域,并通过研发补贴的方式支持工业机器人生产企业和用户强化研发,但这些扶持计划总体零散,难以形成协同发展,导致整体扶持效果并不理想。这亟待建立有效的公共技术平台,以加强关键共性技术和核心功能部件的协同研究与突破。

  第三道鸿沟也是最难迈过的一道坎,即原创性技术的培育。机器人核心技术和关键零部件长期依赖进口,造成成本高昂,价格不具有竞争力。部分高端核心零部件目前国内还无法制造,仍然依靠进口,工业机器每个关键技术要想取得研发上的创新突破比较困难,例如核心传感部件和控制技术的研发项目周期一般都在3到5年,短期内难以得到明显改观。

  总之,机器人产业将成为未来几十年内全球制造业的角力场。面对机器人产业诸多发展鸿沟,政府要有所为有所不为,调动市场积极性。在明确产业战略规划的背景下,要强化公共服务,搭建产需对接平台,推动自主品牌市场化应用;培育龙头企业,形成产业集聚;加强国际合作,鼓励开放创新。

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