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          機器人產業已經達到110度:每周新生兩個公司

          發布時間:2015-01-22 來源:《財經》雜志 王飛躍 類型:產業分析 人瀏覽
          關鍵字:

          機器人 機器換人

          導  讀:

          剛剛過去的2014年,可謂中國的“機器人元年”。全國各地機器人產業基地或園區如“雨后春筍”,平均每周新生兩個機器人公司,“機器換人”的口號此起彼伏,再加上形形色色的機器人發展建言或報告,熱度之高,按業內人士的話說“已經達到110度了”。

            剛剛過去的2014年,可謂中國的“機器人元年”。全國各地機器人產業基地或園區如“雨后春筍”,平均每周新生兩個機器人公司,“機器換人”的口號此起彼伏,再加上形形色色的機器人發展建言或報告,熱度之高,按業內人士的話說“已經達到110度了”。

            機器人是產業升級的關鍵之一,原因主要有兩個:一是,未來的智能產業對勞動人口的能力提出了更專、更深、更高,甚至是“非分”的要求;二是,新一代“QQ”式的勞動人口,伴隨智能手機、微博、微信等“碎片化”社會媒體長大,已很難適應上一代傳統的學習方式與工作要求,相對而言,“傳統能力”退化。這“一進一退”的差距擴大,須靠機器人這類智能機器來“補償”。否則,產業根本無法升級,這就是為什么近年來發達國家紛紛提出發展機器人和智能制造戰略與計劃的根本原因。

            毫無疑問,無論眼前還是長遠,中國的產業發展都需要強力的機器人技術支撐。然而,2014年機器人發展的態勢既讓人充滿希望,也讓人擔憂上世紀50年代末的大躍進再現。我們應該認真想一想,從哪個角度切入,從何處著手?該創新的地方創新,不該創新的地方,老老實實該怎么做就怎么做。

            換人

            就整個社會而言,機器如何換人?把人換到何處去?

            其實根本不是什么“機器換人”。從目前的技術來看,機器人的智能化程度還很初級,工業機器人的在線感知能力遠低于人,缺乏人機共處空間下的安全操作機制,機器還不可能完全替代人。所以,此處換下的人,別處會以另外的形式增加人,而且往往是換下了初等工種的勞動力,結果發現規劃、運營、維護機器的高級工種勞動力卻無處可尋。更合適的說法是“機器擴人”,因為機器人是既提高生產效率,又擴充勞動人口的特殊機器。“機器擴人”比“機器換人”的說法更準確,更人性。

            一般認為,社會的生產力甚至競爭力正比于生產效率和勞動人口之積,因此機器人能在提高生產力方面起重要作用,在生產效率和勞動人口之間產生化學式反應,使用得當、人機和諧可以神奇地提高一個社會的競爭能力。

            此時,機器人除了作為機器提高了生產效率、作為“人”又擴大了勞動人口之余,還創造出新的職業,比如機器人程序員、機器人工程師等,就像計算機發展起來之后,不但沒有減少就業人口,反而圍繞著計算機衍生出了更多的、前所未聞的新型工作崗位。30年前幾乎不存在,但今日十分龐大的計算機信息專業隊伍,就是明證。相信即將到來的機器人自動化專業隊伍,不會比計算機信息專業隊伍弱,特別是當服務機器人行業成熟起來之后。

            通過“機器換人”應對“用工荒”在邏輯上也不通,試想:面對低端勞動力市場的“用工荒”,引入短期成本更高的機器人后,其本身和應用過程的設計、實施、操作、運用、維護等長期所需要的高端專業人才在哪里?難道低成本的勞工短缺能夠很快地用高成本的人才稀缺去解決?因此,不是“機器換人”,而是“機器擴人”:先“機器渡人”、再“機器升人”、后“機器化人”。最終,機器向人靠、人向機器攏,合而為一,成為工業生產與社會服務中真正的“機器人”,實現智能制造,走向智慧社會。

            躍進

            在“機器換人”的思路之下,各地關于機器人產業發展的政策和樂觀態度也讓人擔憂。有的地方已經提出每臺機器人補貼8萬元的具體措施,有的城市要求機器人產業2020年銷售收入達到500億元甚至1500億元。日本作為目前機器人產業第一大國,預測其2035年機器人市場規模將達到9.7萬億日元,約5000億元人民幣,遠小于2013年中國九個城市規劃的2020年7000億元的機器人銷售收入,5年后的中國超過20年后的日本至少40%。

            全國已建和在建的工業機器人產業園近40家,相當于平均每個省有超過一家工業機器人產業園,而更多的園區還在籌備中。令人振奮之余,我真心希望,當年 “畝產萬斤”鬧劇,不要通過“機器人”來重演一回。

            更需慎重的是:如果“機器換人”,人真下了崗,而一臺臺上線的機器人卻因為質量、人才或其他問題而不得不被廢棄不用、成為廢鐵,其后果可能就不再是單純的經濟損失了。

            現狀是:2013年,中國機器人市場銷售3.7萬臺,同比增長60%,機器人概念公司已達430家;2014年上半年,中國已進口3.5萬臺工業機器人,同比增長92%。綜合已有數據,中國機器人產品的95%左右來自以ABB、KUKA、發那科和安川為首的歐日公司,而國產機器人多為低端產品,許多還是所謂的“廣義機器人”,即傳統的自動化產品再加語言上的渲染。

            至2013年,我們機器人累計裝機量近10萬臺,即每萬名制造工人的機器人數剛剛超過20臺,不到58臺/萬人的世界平均水平之一半,遠不及約350臺/萬人的韓日水平。特別是國產機器人的平均有效生命只有8000小時,與5萬到10萬小時的先進水平相距甚遠。這意味著,我們的機器人行業幾乎還處在“土法煉鋼”的階段,何談實現機器人的跨越性發展?

            未來的機器人是一種先進的、智能化的機器人,能夠從事一些靈活工作,而不是現在的主要用于焊接、搬運等機械臂。但我認為,國內企業必須想方設法盡快、扎實地補上目前作為主流工業機器人的機械臂這一課。在此基礎上,自然地“涌現”出新的智能機器人及其應用,實現跨越發展。

            我不贊成政府出資直接幫助企業購買機器人,但希望政府協助建立發展基金或融資平臺,幫助小微但專業的公司去推動機器人系統的研發、實際應用,以此開拓新的機器人市場。中國將近200家機器人和關聯企業,沒有核心技術,在關鍵技術和系統集成上多有欠缺,短期很難支撐起機器人的發展需要。應該促使機器人企業盡快通過實戰熟中生巧,在降低成本、提高質量和可靠性上下功夫,從具體應用去認識和利用“機器智能”與“人工智能”的差別,創建自己的智能機器人產業和應用體系。

            軟件機器人或知識機器人是機器人產業躍進的另一個十分重要的契機。半個世紀之前,汽車生產線上裝配任務的不定、多樣、復雜程度之提高催生了物理上的工業機器人;今天,虛擬空間,特別是網絡空間的知識任務具有更高的不定性、多樣性和復雜性,使得知識機器人及知識自動化大有用武之地,而專業、規模化的軟件機器人行業大有應運而生之勢。智能手機上的各色各樣的智能應用軟件,第三方開放iPhone平臺的成功,就是這一行業的端倪。

            軟件機器人可以迅速地以開源和社會眾包的方式召集社會智力,特別是年輕力量的廣泛參入。一定程度上,Google、百度、Facebook、騰迅、阿里巴巴等企業的興起,只是此類軟件知識機器人的初步應用而已。

            我們應從戰略的高度去思考軟件機器人及知識自動化,特別是軟件與物理機器人的融合,突破重視“硬件”、輕視“軟件”的傳統慣性思維。

            缺人

            人才,特別是面向應用的高端人才培養是機器人產業發展的瓶頸。

            機器人是典型的多學科交叉融合,且應用很難從一個行業直接地推廣到另一個行業。最近富士康試圖把機器人汽車行業的經驗移用到3C行業,使其“百萬機器人”計劃受挫,就是一個很好的說明。汽車行業的機器人精度低、位置控制相對簡單,而3C機器人,相比精度和位置控制等技術難度更高。

            機器人應用需要機器人專業知識、一般學科知識與特定領域知識的深度融合,對于教與學的人才之綜合素質要求較高。我做學生上導師的機器人課時,就感到非常吃力,覺得內容太亂,“天馬行空”,盡管導師還是機器人領域的創始人和開拓者之一。后來自己在海外教了整整20年大學生與研究生的機器人課程,每次學生很少超過30人,開始感觸最深的就是有些學生連哪里不懂都不知道,學期中間甚至有超過一半的學生不得不退出。自己曾經化過很大的氣力去改善機器人的教學,深知從理論到應用,機器人領域人才培養的不易,對老師的要求也很高。

            應用端的人才亦是如此。企業應用機器人,需要把工業機器人本體、機器人控制軟件、機器人應用軟件、機器人周邊設備結合起來成為系統,才能應用到實際的生產當中,更遑論,不同品牌的工業機器人的集成和應用模式也不相同。因此合格的應用人才不但要有理論的支撐,也需要有實踐的經驗。

            當務之急,是大量培養掌握機器人系統知識并能與專門領域要求相結合的應用工程人才,幫助用戶坐實機器人的應用,以此開拓機器人市場。顯然,現在的教學方式離此要求還有相當距離。

            其實,拉動機器人產業的智能制造之實質就是腦力資源的大開發,即人才的大開發。在中國,廉價勞力“優勢”的消失,“用工荒”的出現,是機器人產業及智能制造興起的主要原因。同樣,中國工程技術人員的年平均成本只有3萬美元,不及發達國家的十分之一,這為中國發展機器人與智能制造提供了動力和動機,也是實現機器人大躍進的最大優勢。通過有效合適的人才培養,廉價腦力將加速機器人發展,進而消滅這一“優勢”,培育新的高質、高效、高薪的機器人自動化就業大軍。

            作者為復雜系統管理與控制國家重點實驗室研究員

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