李涛

過去，中國大陸是世界工廠；而現在，中國製造要成為世界品牌。

在數字時代，企業對勞動者的管理已經從人對人的管理變成了機器、演算法對人的管理。在從製造邁向「智造」的過程中，人工智能成為工業發展過程中不可改變的趨勢。

擁抱變化、利用變化是實現企業智能化發展的必由之路。

人口紅利消失帶來的最直接影響就是勞動力成本上升。中國大陸過去以低廉的勞動力市場為企業帶來了利益空間，隨著勞動力成本上升，企業生產成本逐漸增高。這些變化會如何影響中國製造業的發展？

近年來，隨著大陸人口結構的不斷變化，人口紅利正在逐漸消失。國家統計局發佈的《2020年農民工監測調查報告》顯示，2020年大陸農民工總量28560萬人，比上年減少517萬人。這其中，從事製造業的農民工占27.3%，比重繼續保持下滑態勢。

大陸第七次人口普查數據顯示，與2010年相比，15～59歲人口下降6.79%。事實上，2012年開始，大陸勞動年齡人口和比重已經連續多年下降，人力成本不斷提高。

人口紅利消失帶來的最直接影響就是勞動力成本上升。大陸過去以低廉的勞動力市場為企業帶來了利益空間，隨著勞動力成本上升，企業生產成本逐漸增高。這些變化會如何影響大陸製造業的發展？

趨勢——人口紅利消失 產業智能來臨

◆ 製造業工人去哪了

2020年，大陸中等職業教育體系培育了484萬職業技能人才，過去若干年，這個數字每年都接近500萬。但安世半導體（中國）人力資源總監吳敏認為，這其中大部分人並沒有流向製造業。吳敏認為，產業工人的高流動率依然是中國大部分工廠面臨的共通問題。安世的人員流動率在本行業內已經算相對較低，但儘管如此，新員工在三個月內的流動率依然能夠達到20-30%，一年計則達到50%～60%。吳敏認為，這使得工人的技術不容易沉澱下來，對生產水準的提升是不利的事情。

廣東省東莞市是一座以產業工人立足的城市，大幾百萬的製造業從業者塑造了這座城市的輝煌。儘管號稱中國製造之都的東莞在十幾年前就有季節性勞務緊張，但缺工如今已經出現顯著的結構性變化：相較於普工，東莞的工廠對技術工人的需求更顯得迫切。在東莞地區的就業市場，平均每1.5個相關崗位在等待著一名技術工人的上崗。東莞的多數工廠管理者都發現，90後尤其是95後的大陸年輕人真的不愛進廠了。「必須要面對一個事實，未來幾年，這會成為企業越來越大的挑戰。」徐福記營運總經理虞湛表示。他認為，這些年用工問題已經逐漸「從一個成本控制壓力變成一個保障供應壓力」。徐福記從那時起開始主動作為，投入自動化，優化人力結構，試圖控制或者抵消用工問題帶來的負面影響。

《2019大學生就業力報告》顯示，這一代職場新人最看重的就業條件是「能夠學習新東西」（54%），高於「待遇好」（47%）。從前，製造業勞動者在多數時候是簡單地賣力氣，但現在製造業對勞動者的要求是完全不一樣的，在今天這樣的智能化和數字化時代，或許「產業工人」的定義需要被重新定義。

中國企業聯合會、中國企業家協會常務副會長朱宏任（原國家工業和信息化部黨組成員、總工程師）也提到，隨著社會的進步，社會發展所需的勞動力結構會發生變化，機械重復性勞動和純體力勞動的需求會減少，高技術人才需求會更多。加上勞動年齡人口減少，企業人力成本提高，都對企業和產業發展帶來很大影響。順應潮流、加快數字化轉型步伐是企業轉型發展的不二之路。數字化轉型並不是簡單地安裝了電腦和自動控制裝備就完成了，而是要對企業所在領域、行業以及比較優勢、發展空間有清晰的認識，然後通過數字化轉型實施系統重構，不斷利用信息化手段提高生產效率，降低成本，提高品質。

◆ 產業智能化是大勢所趨

近年來，網絡配送、直播電商等迅速發展，勞動力加速流向第三產業，與此同時中國製造業比重出現快速下降。勞動年齡人口減少背景下，工人加速流向第三產業，對製造業產生較大的影響。在數字時代，企業對勞動者的管理已經從人對人的管理變成了機器、演算法對人的管理。

隨著智能製造的推進，製造業智能化發展已經成為大勢所趨。2017年，人工智能被首次寫入到中國政府工作報告中。2018年中国政府工作報告中提出：「發展壯大新動能，做大做強新興產業集群，實施大數據發展行動，加強新一代人工智能研發應用，在醫療、養老、教育、文化、體育等多領域推進『互聯網+』。發展智能產業，拓展智能生活。」2019年中国政府工作報告中，對人工智能的描述也由「加快人工智能等技術研發和轉化」「加強新一代人工智能研發應用」變為「深化大數據、人工智能等研發應用」。2021年，中国「十四五」規劃提出深入實施製造強國戰略，並首提保持製造業比重基本穩定。

新冠疫情防控期間，全球工業自動化與數字化趨勢加速推進。多國積極出台產業措施，加大教育培訓力度，提高企業競爭力，以抓住新的產業變革機遇。

世界經濟論壇發佈的《2020年未來工作報告》稱，全球自動化和數字化趨勢正加速發展。目前，全球超過80%的企業正在加速佈局，推進工作流程數字化，而50%的企業則希望加快實現部分崗位的自動化。

中國科學院院士懷進鵬表示，數字經濟已經成為世界各國紛紛佈局的重點領域，由此全球迎來了一輪新的成長空間和歷史機遇。隨著產業發展和世界製造業格局改變，數字經濟不僅改變了生產和管理過程，成為了新的經濟增長點，也蘊含了更大的機遇和挑戰。中國科學院院士丁漢也提出，當下，製造技術數字化、網絡化、智能化發展趨勢越來越明顯，智能製造成為世界各國搶佔製造科學技術制高點的突破口。

人工智能將廣泛用於製造業企業的工作自動化中，應用領域包括研發、市場行銷、金融和客戶服務等。這是數字化大趨勢的一部分，推動著企業工作方式的變化。 與其他行業的企業相似，製造業企業正在經歷數字化轉型，應用數據、線上系統和其他數字化工具來簡化工作流程，啟用新的業務模型。

演變——勞動力重構 人機協作起步

◆ 智能化浪潮下製造業勞動力將如何重構？

現代製造業已經經歷了逾200年的穩健發展，投入了大規模的勞動力，但在智能化浪潮的侵襲下，製造業將面臨巨大衝擊。「智能製造」便是智能技術與傳統製造業相融合後所誕生的新型業務模式——將物聯網、通信技術、大數據等基礎軟硬體和數據支持，以及生物識別、機器學習、AR/VR等演算法和解決方案貫穿於製造業價值鏈各環節，與其深度融合，具備信息深度自感知、智慧優化自決策、精準控制自執行等功能。

雖然當前製造企業的智能化程度仍然較為有限，各類智能技術部署比例多小於25%，只有感測器、通信技術等發展相對成熟，但行業普遍認為，認知技術、大數據、雲計算等與下一代智能製造產品密切相關的技術應用潛力巨大，預計未來五年的年複合增長率將超過50%。

「人工智能」的形成並非一蹴而就，而是會經歷應用廣度由低到高、組織形態逐步統一的三個發展階段。從業務覆蓋來看，生產領域是人工智能應用的起點，依託該基礎，各行業根據自身行業屬性，以客戶為中心，向研發、行銷、售後等各領域延伸部署：產品價值較高的行業將著力佈局研發、售後服務，而2C行業則對於面向消費者的精准行銷有更高需求。從組織變革的角度來看，領先企業通過部門整合及人才引入，建立獨立的智能化團隊，從而推動公司智能化戰略的順利落地。

產業變革催生新就業機會。世界經濟論壇的報告指出，數字化和自動化將帶來更多新的就業機會。一方面，由於自動化等新技術的使用，現有工作崗位需求減少，簡單重復勞動等低技能崗位最容易被機器所取代。預計未來5年，全球受此影響的崗位達8500萬個。但同時，由於新技術投入，未來5年將創造9700萬相關工作崗位，尤其是人機交互、演算法等相關崗位需求激增。

勞動密集型崗位減幅最大，這主要在於生產與售後維修領域的自動化所帶來的影響。

隨著報表分析與流程自動化，職能分析型崗位也將隨著技術的滲透，大幅減少，流程自動化機器人將代替審批流轉、行政等高重復性工作。

企業在技術領域相關的崗位需求將出現激增：隨著高精尖設備與工具的引入，設備使用和維護人員數量將增多；為智能技術的開發所配置的人員（如IT開發、演算法編寫、系統配置等）數量也將隨之增加；同時為確保智能技術正常運轉，技術維護人員（如安全管理、合規稽查等）數量也會出現相應增幅。

傳統的溝通管理崗位由於智能技術降低溝通成本而出現減員，但同時企業將增加情感與體驗領域的新興溝通管理型崗位需求。受智能技術影響，企業更強調人文關懷以及人機協作下企業凝聚力的建設，文化建設相關崗位增多；智能技術幫助實現企業與客戶之間觸點多樣化，相關崗位如體驗設計師、客戶旅程分析師等的需求增多；為幫助技術人員與業務人員實現有效溝通，技術講解員的角色也將相應增多。

◆ 製造業智能化的下一站——人與機器的協作

企業在實現自動化或智能化的進程裏，有幾個簡單直觀的衡量指標。在目前階段，工廠在生產製造端引入新技術時可能會碰到以下問題：

1.生產線產品的利潤是否足夠支撐新科技的導入

這其實是個「雞和蛋」的問題：當產品利潤不佳時，只有提高標準品的產量才有能力覆蓋科技的導入成本；而當產品只獲得極小量的訂單時，又會出現「智能不足的自動化導入」——即生產彈性不足的問題，最終還是看不到收回投入成本的時間表。所以一般情況下，除非工廠擁有充足的資金或者擁有足夠量的訂單，才有機會實現智能化升級。

2.是否有適合自身業務的完整的端到端解決方案

生產過程是具備流動性的，同時這個過程需要整合前期的供料、設計，以及後期的物流等環節。新科技的直接深度導入，可能會導致任何單一環節的停滯，或者即便單一效率出現增長，卻無法解決最終產出的問題。

3.是否能夠讓系統、機器與人快速磨合適應

工廠由人、系統、機器三者共同組成，有一定的管理流程包袱，且三者之間環環相扣。工廠的專案經理們經常會抱怨，大量的時間成本會消耗在處理系統與人之間的協調問題上。

4.是否有健全的數字化基礎設施

許多機器、流程、環境數據、採購檢測等都缺乏完整的數據整合，或者乾脆還是在用紙來記錄。但這方面的主要問題不在於工廠不願智能化，而是單次升級的成本對他們來說過於巨大。

因此，所謂的「協作」，指對生產製造環境進行最小限度的改造，充分將現場的作業人員與既有的環境流程進行整合。

對於人機協作，北京理工大學教授王湧天認為，其目的是提高生產力，同時，增強現實可能是未來一段時間的發展趨勢。王湧天認為，增強現實可能是今後終極的人機交互介面或手段的發展趨勢。他解釋，增強現實實際上就是幫助人更好地認識世界，或是幫助人更好地和智能機器人交互。

歐洲智庫布魯蓋爾研究所認為，不管自動化和人工智能技術多麼先進，高素質人才依然急缺，不僅需要管理人才，還需要大量的數據科學家、程式員、技術商業化人才。「未來自動化浪潮下，勞動力市場面臨的一大挑戰在於，勞動者必須適應新的崗位要求，為此必須要加大培訓力度。」

中國信息通信研究院政策與經濟研究所主任工程師秦業提出，作為一項極具發展前景的前沿領域，人工智能與製造業的融合發展尚需政府和產業界多方發力。

培育產業發展環境。針對系統開發、現場操作、管理規劃等不同層面的需求，分類型、分等級推進人工智能階梯形人才隊伍的培育工作，加強企業員工的再培訓，做好工業智能化變革下新舊動能的承接工作。

加快合作推進行業標準。通過組織聯盟等形式開展多方合作，面向各工業分類的人工智能應用對數據採集、應用部署等方面的需求，聯合制定機器設備、工控系統、工業互聯網平台的標準化數據介面及應用參考架構，確保支撐人工智能應用的工業數據能快速有效得以應用。

統籌協調構建保障體系。面向人工智能技術在未來可能大範圍覆蓋的工業應用場景，由立法部門及行業協會共同研究制定應用規範、開發守則等涉及到應用安全、倫理道德的行業標準，盡可能規避未來可能出現的相關風險。同時政府需要加快建立工業智能公共評測服務平台，加強對工業智能系統的安全測試服務，制定完善人工智能裝備、系統在工業生產應用場景中的安全操作規範守則。

應對——企業的技術顛覆和挑戰

隨著創新的深入，人工智能不斷發展。目前，很多行業已經出現了智能機器人代替真人工作的場景，如餐館裏的機器人服務員，工廠裏的無人搬運機器，流水線上的自動化機器人等。人工智能已經無處不在，傳統企業不想落伍，又該如何面對技術顛覆和挑戰？

中國企業聯合會、中國企業家協會常務副會長朱宏任（原國家工業和資訊化部黨組成員、總工程師）表示，對於技術、資金缺乏的中小企業，加快數字化轉型的過程中，要勇於創新。比如，可以採用新的合作模式，委託第三方機構深度參與為中小企業服務，從市場的角度把握效率提升、成本降低、盈利提高，並共同分享發展成果，而不用中小企業直接購買技術、服務等。

在這一過程中，大型企業應該旗幟鮮明地加大數字化、信息化的投入，充分建好自己的信息化平臺，並且在形成以數字化手段做支撐的體系之後，讓成果更大程度地外溢，幫助上下游有需要的中小企業，這是大企業獲得新發展機會、抵禦勞動成本提高的路徑，也是它們履行更多社會責任、對社會多做貢獻的體現。

數字化轉型不是單一的技術，更多強調的是體系和生產系統的重構，整個產業鏈上的所有企業都利用數字化，效率才能夠顯著提高。真正數字化轉型是要供應鏈上的合作夥伴，縱向和橫向的相關方組成一個生態系統，共同實現品質和效率的提高，才能充分顯示其作用。

哈佛大學商學院管理教授克裏斯坦森在《創新者的困境：當新技術使大公司破產》一書中，首次提出了「顛覆性技術」一詞。「反復的事實讓我們看到，那些由於新的消費供給方式的出現而死亡的企業，本應該對顛覆性技術有所預見，但無動於衷，直至為時已晚。」克裏斯坦森說，「真正決定企業未來發展方向的是市場價值網，而非管理者；真正主導企業發展進程的是機構以外的力量，而非機構內部的管理者。管理者只是扮演一個象徵性的角色。」

企業與社會的信息化、數字化、智能化的趨勢已經非常明顯，企業面對這個浪潮的到來，擁抱變化、利用變化是實現企業智能化發展的必由之路。