疫情过后，这个行业或将加速「换人」_风闻

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全文6411字  |  阅读13分钟

「机器换人」的另一面，是行业缺人。

作者 | 刘爱国、张敬业

研究 | 中国机器人产业蓝皮书课题组

数据支持 | 钛禾产业研究院

特别观察

No.02

熬过2019年寒冬，原本满怀希望期盼2020年春天的中国制造业，却在新年来临之际，再度遭遇一场猝不及防的「灭顶之灾」。

生命重于一切的当下，除了那些可以远程办公的IT和金融白领外，拥有庞大固定资产的制造业主、等待复工挣钱的一线打工者们，都在「围城」中煎熬度日，祈祷着疫情的早日结束。

在新华社的采访视频里，第一批复工的工厂大概是这样的画风：

人类肉体的脆弱，在这场灾难中再度体现。劳动力聚集的传统工厂，成为复工潮中重点防控的高风险地带。而各地抗疫前线，机器人同样火线登场，在某些场景替代人力，成为这次「战疫」的中的特殊「援军」。

有分析认为，这次疫情过后，中国机器人产业或将引来新的一轮爆发机遇。技术的进步，也让机器人介入我们的生产生活具备了条件。

2019年，「钛禾智库」联合哈工大机器人集团（HRG）、中智科学技术评价研究中心，对中国机器人产业进行了一轮集中研究，**编写了首部由权威机构公开出版的机器人产业发展蓝皮书。**书中系统分析了当前中国机器人产业的现状和面临的挑战。

在研究中，我们发现一个趋势背后的隐藏矛盾——机器「换人」的速度，除了取决于需求增长外，人才供给也是制约产业发展的重要因素。

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机器人在火线

这次疫情期间，第一则被人们广泛关注的机器人新闻，是美国首例「新冠肺炎」确诊病例患者由机器人治愈出院。

1月15日，这位35岁的中国男子结束武汉探亲回到美国，5天后被确诊为新冠病毒肺炎，随即转移到普罗维登斯地区医疗中心（ProvidenceRegional Medical Center）隔离治疗。

他住进的这个36平米的特殊病原体病房，原本是为埃博拉病毒感染者所准备。在这里，医生并不直接与患者接触，而是采用一种名为Vici的机器人，透过屏幕与患者互动。

19天后，这名患者正式康复出院。这则新闻也迅速传到中国，成为正在水深火热的中国网友纷纷唏嘘的话题。

但是这次带有试验色彩的「黑科技」治疗的背后，且不说难以计算的治疗成本，仅人员配置上，就需要至少8-10名专业医护人员轮流维护。在武汉这样的疫情规模面前，远远抵不上两座「神山」和方舱医院的实用价值。

医疗机器人产业链

事实上，这次武汉疫情中，投入到「战疫」前线的机器人战士也并不罕见。在「医疗机器人」尚属奢侈品之时，相对更能发挥实用价值的是「公共服务机器人」和「特种服务机器人」。

例如，上海钛米科技为武汉医院捐赠的消毒机器人，可在医院隔离区内沿途消毒，减少医院工作人员的暴露：

广东省人民医院引进的双胞胎机器人「平平」「安安」，负责为隔离病房配送餐食和药品：

上海某医院引进的机器人拣选系统，可自动根据需求拣选出医药耗材，分配到每个病区的智能存储柜：

在医院之外，各种机器人也纷纷「火线支援」，花式助攻防疫工作。

例如，HRG向哈尔滨经开区捐赠的防疫消杀机器人，可有效解决疫区户外防疫、消杀、消毒等作业问题：

京东物流智能配送机器人，将医疗物资配送到武汉第九医院：

百度AI多人体测温机器人，可对200人级别的单波次旅客体温进行快速实时检测： 

还有一类常常被忽略的机器人——无人机，正在逐步进化成**「空中机器人」**，完成一些特殊任务。

例如，鄂尔多斯东胜区，执行空中喷洒消毒任务的无人机：

当然，还少不了这种最「人工智能」的基础操作。（虽然考虑安全和空管因素，我们并不提倡）

无人机送火锅：

以及无人机给村民空投食物：

这些在抗疫前线「八仙过海」的机器人，虽然部署规模尚小，作用范围还十分有限，但是已经向我们隐约传递一些关于未来的信号。

在「钛禾智库」此前的调研中，服务型机器人和特种机器人由于应用场景模糊、采购性价比等问题，「换人」的道路仍然非常艰巨。而仓储物流机器人，则更多适用于超大规模的智能仓库。

在太平时期，这类机器人的实用价值并不明显，部分存在劳动力岗位替代的矛盾，或者需要配置专业人员维护——因此在诸多单位的采购计划中，优先级往往排在最后，甚至沦为高级「玩具」。

疫情给这类产品带来的机会思考在于，危机是否能够帮这个行业激活部分「刚需」，让一些已经达到应用水平的机器人技术借此落地开花？

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「换人」的制造业

与物流、服务和特种机器人相比，「工业机器人」是目前中国成熟度最高、市场占有率最大的机器人品类。

疫情危机给正处于「去产能、去库存」关键时期的中国制造业带来的直接后果是——**大量低效率、高负担的中小企业可能面临直接淘汰出局。**而幸存下来的企业，亦需要反思如何加快提升工厂的智能化水平，提高类似风险的应对能力。

中国制造业进入下半场，廉价、低素质的劳动力，反而可能成为随时引爆企业的「定时炸弹」。

深陷于「招工难」痛苦的制造业老板，都知道「机器换人」的重要性，但是具备现实可操作性的企业并不算多。

首先，目前工业机器人的应用领域尚有明显局限——主要还是集中在汽车制造、3C数码、金属加工等标准化和自动化较高的生产领域，能承担的工序也十分有限。

不同行业的企业平均拥有的机器人数量

其次是企业经济账。相对于人员工资可以按月支付，机器人的采购费用往往是一次性的。这笔不小的前置成本，让许多原本资金链就颇为紧张的制造企业望而却步。

**这笔固定投入之外，还涉及到若干的隐性成本。**包括生产线改造、技术人员的培训、设备调试维护、管理层重组……有能力承担这笔改造费用的企业，往往需要良好的现金流和雄厚的势力。

终端企业的资金压力，直接传导到供应链上游——以系统集成环节为例，目前与终端企业的结款方式一般为「3331」「361」「252」模式。所谓「3331」，即设计方案审核通过后拿到30%定金，产品发货后拿到30%，安装调试完成后拿到30%，最终项目验收之后拿到剩余10%保证金。在拿到账款前，研发企业需独自承担前期所有的设计、生产、采购、人力、研发等费用成本。

工业机器人产业链

严重的前期垫资，和时有出现的欠款情况，大大增加了研发企业的资金压力。客观环境的恶化，让不少企业转将发展重心聚焦在如何获取政府补贴、资本投资上，而忽略了自身能力建设——缺乏核心技术、未找到精确市场定位、陷入价格战的泥潭……也带来了国内工业机器人产业的大面积浮躁。

从技术逻辑上来讲，「工业机器人」是一个需要长期积累的技术领域。相对于「四大家族」（ABB、安川、发那科、库卡）这样的全球「老字号」，起步较晚的中国工业机器人，本体国产化率的比例依然偏低，尤其在多关节机器人、SCARA机器人等中高端产品中，依然是外资品牌的天下。

 2017-2018年中国工业机器人细分市场国产\外资占比

「机器换人」，所替代的是大量简单劳动力和一般技术工人。但随之而来的，是相应的机器人技术研发、操作、维修、营销及管理人员需求的大幅度提升。

**这就涉及到一个深层次问题——中国制造业人才的全面升级。**毕竟再先进的机器人，也是由人研究出来的，绝大部分也需要由人来操作。

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「比招工还难」

大年初八一大早，佛山某工业机器人公司董事长老蔡便起床在家办公。

老蔡打了三个电话，第一个电话打给了佛山市政府，希望能协调批准公司早日复工，以便完成年前积压的订单。第二个电话打给公司行政总监，要她按照人均50个的标准为员工筹措口罩。第三个电话打给了研发部总监老张，让他多留意手下核心员工，严防在跳槽季被友商趁机挖人。

与老蔡公司仅数百米之隔的一家机器人公司，是某龙头地产商2018年重金打造的全资子公司，也是佛山各家同行「重点盯防」的挖人对手。

「目前这个行业，算法工程师屈指可数，优秀的集成工程师也十分稀缺。但即便是还在学习状态的集成工程师，依然有公司愿意以翻倍薪资来挖。」

老蔡公司的首席科学家和算法工程师团队，都是高薪从日本挖来的。而竞争对手也毫不客气，面对这些国内稀缺人才，曾有友商开出数百万年薪的天价抢人。

2019年，在就业大环境遇冷、大厂裁员屡屡不断的背景下，机器人产业却出现局部过热的「抢人潮」。

在无锡某地当年应届毕业生双选会上，与火了二十年的计算机专业如今工作难找形成鲜明对比的，是机器人专业学生早早被各大企业抢订一空。上海某地的人才交流会上，有机器人企业以60万底薪招聘技术总监，却仍然「一将难求」。

劳动力红利逐步消退的「世界工厂」，终端企业对工业机器人的需求迅速膨胀。在制造业集中、劳动力矛盾最为突出、政策补贴充足的长三角和珠三角地区，「机器换人」的大幕率先拉开。

**机器人密度是衡量国家制造业自动化发展程度的重要标准之一。**根据IFR数据，中国工业机器人密度增长迅猛——从2013的25台/万人增长到2018年的 121 台/万人，五年内就远远甩开全球平均水平（85 台/万人），一跃成为全球工业机器人密度增速最快的国家。

「机器军团」在中国工厂快速集结，背后的人才缺口却日益加大。

我国工业机器人装机量及应用人才需求量预测

2016年，教育部批准「机器人工程」专业成为本科新专业，当年共有25所高校审批备案。此后三年，这一数量每年呈几何倍数增长。到2018年，开设「机器人工程」专业的本科高校以增加至186所。这些高校中，985/211高校共计17所，普通院校、独立学院和民办本科共计169所。

与此同时，高职院校也加入到应用型人才培养的阵营中，争相开设「工业机器人技术」专业。这些高职院校大多选择校企联合，「2+1」的模式培养人才，与企业直接建立对口人才输送关系。如徐州工业职业技术学院，采用两年校内授课，半年职前综合实践，半年顶岗实习，校企双师指导的模式，让学生可以率先接触到企业现场操作。

高职院校工业机器人技术专业开设数量

然而，即便以这样的速度扩张，合格人才还是远远无法填补需求缺口。学生至少需要经过3-4年的学习才能进入市场，而急需用人的企业却还在等米下锅。

缺口不仅存在于工程师梯队，操作、运维人才需求量也在迅猛增长。从上游研发到下游应用、维护，各个环节都需要大量的人才。

系统操作员是工业机器人的「指挥员」，负责让它「乖乖干活」。系统运维员则是机器人的「保健医生」，确保机器人身体健康不出差错。2019年4月，这两个职业被列入人社部等部门发布的13个新职业名单。

制造企业机器人应用人才岗位需求

根据中国电子学会测算，2020年我国工业机器人装机量将达到100万台，届时人才需求超过20万人。然而解决缺口问题，还远远不止数量的弥补。

作为一项典型的工程应用型技术，机器人产业的人才培养需要一个漫长的周期。而目前的培养模式仍然有速成式嫌疑。这带来的直接问题，是人才素质的参差不齐。刚从象牙塔走入企业的毕业生，常常出现「水土不服」的情况。

智能制造企业一线普通工人与技术工人平均薪酬对比

**「有人总比没人好」，这个理念未必通用于所有领域。**对于精度要求极高的高端制造企业来说，任何一个环节出现偏差，都有可能带来难以预计的损失。而对于刚毕业的「新手」进行二次培训，需要大量消耗本就稀缺的「熟手」和昂贵的设备资源，这对企业来说本身就是一种负担。

招到一个能即插即用的合格工程师，对于「没有耐心」培养人才的企业来说，是最头疼的难题。浙江三家智能制造企业的人力资源总监在某场招聘会后同时感慨：

「比招工还难」。

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换「人」先换「脑」

目前的焦点，已经不是如何扩大人才培养规模的问题，而是如何加强人才培养的质量。

从高校毕业生增长率来看，产业人才数量的缺口将会很快填上。但是从用人企业的反馈来看，对于人才的质量并不乐观。

机器人相关专业毕业生增加数量与人才缺口增长数

与需求膨胀相伴随的是，「机器人」也在快速升级换代。

早期的工业机器人和人工智能没有多大关系，大多是通过编程语言实现几个单一动作，解决流水线上部分重复机械操作工序。随着技术的进步，下游需求端发生了很大变化，工业机器人从单一的机械手、机械臂，过渡发展为需要适应复杂环境，完成更多样化的任务。

人工智能、物联网（IoT）、云计算、大数据等技术突飞猛进，让机器变得更「聪明」。仿生学、材料学、机器视觉等前沿技术也加入助阵，让机器变得更「灵活」和「强壮」。

2016年以前，国内本科院校的机器人课程，大多是放在自动化大类专业下的一个小专业，对机器人产业人才的培养，基本分散在各学科领域。

而当各家高校纷纷开设机器人专业学科之后，**师资、教材、硬件都成为现实的问题。**从不同院系拼凑起来的师资队伍、短缺的设备资源、落后的理论教材，让人才培养陷入「纸上谈兵」的状态。

另一个问题是，**知识体系的交叉跨界，带来思维路径的差异。**学科语系的不一致，也对教学和实践体系设计提出了严峻挑战。

在工程应用领域，一个优秀工程师的成长，往往是靠大量业务实践中暴露出的问题「喂」出来的。通过足够的业务量，在足够多的问题中实践解决方案，是培养高水平工程师的必要条件。

在研发领域，积累同样重要。四大家族目前的优势地位，也正是因其有着30-50年的技术积累。其所积攒的经验、搜集信息和需求的能力、可触及的应用场景、累积的数据模块和原件相对后来者都要多得多。

而对于后发的国产研发企业来说，要想实现弯道超车，通常有三种途径：

1.砸钱挖人

2.持续不断积累

3.从新学科中率先突破

**打通「产-学-研-用」的链路，是破解人才培养难题的钥匙之一。**而对于终端应用企业来说，一种具备可能性的解法是——在「学」和「用」之间的衔接地带，开设专业的社会培训机构。

这种探索在某些地区已有案例。一类是与产业园区同步配套的培训机构，如2014年12月底落户重庆两江新区的机器人培训及应用中心，由职业技术学院与国资企业联合投资，占地85.7亩。目标是建成在校生3000人、年培训5000人以上的人才孵化基地。

另外一类则是市场化的培训机构，需取得国家的相关认证。其中又可具体分为两种，一种是由机器人研发厂商组建的，在教育市场、服务用户的同时，又可兼顾带动自身产品销售，如哈工大机器人集团旗下的哈工海渡，以及华航唯实、江苏汇博等。另一种则是纯职业培训机构，如杭州指南车等。

**但是应用型人才的实操训练无法一蹴而就，目前这些机构的培训规模和培训速度，尚远远不能满足市场需求。**以哈工海渡为例，目前针对工业机器人操作调整工和装调维修工的操作培训，每个教学点每月开班三次，均以小班化实操培训方式开展，学员人数控制在20人以内。

站在产业层面要考虑的问题是：这种突击式的短期培训，也仅仅只能解决部分眼前问题。

从国家长远发展来看，正如当年「学电脑」一样，机器人的教育也要从青少年抓起。

2017年1月，教育部发布了《义务教育小学科学课程标准》，倡导跨学科的STEM学习方式。2018年1月，编程课程被正式划入高中新课标。

目前，在青少年中推行的机器人教育，主要方向仍然是以兴趣教育为切入，提高青少年的机器人技术知识水平。在国家的倡导之下，各类教育培训机构也纷纷开设针对中小学生的机器人教育相关课程，各种大赛也在各省市区蓬勃兴起。

虽然参加培训和大赛好处多多，但也容易陷入另一个误区：

例如，很多学校与机构以竞赛成绩作为主要噱头，获奖与升学挂钩，以此来吸引儿童与青少年参与。尽管在短期内可能产生一定效果，但这种「投机取巧」式的培养方式也带来了功利性，限制了对学生创新能力的开发和培养。

这个逻辑偏差，最终还是要回归到教育的本质上来纠正。「从娃娃抓起」并不是一句口号，更不应该成为某些人牟利的工具。

5

尾声

目前产业频频提及的「机器换人」，本身具有双重语境。一方面是用机器替换大量简单、重复劳动力；另一方面，管理机器的「人」也需要随之更换。

「机器换人」背后所集中体现的，是中国制造业思维方式的整体转型。

疫情对中国产业经济的影响具有两面性，一方面给诸多制造企业带来灾难性打击；另一方面加速摧毁旧的生产方式，倒逼企业改革。

**「改革首先改人」，这是任何领域都绕不开的话题。**从手工作坊式的生产到智能化制造，这是两种天壤之别的管理方式。

而在更大的社会生活层面，智能化机器带给我们的便利也在这场危机中尽显。

从历次经验来看，大的危机之后，往往能重塑一些行业。尤其在各种前沿新技术纷纷进入落地应用阶段的当下，危机既能催生场景应用的成熟，也能促使人们对原有生产生活方式的深入反思。

但是最终，技术的方方面面都会回归到人。那些能从危机中抓住机遇、洞悉未来、驾驭能力的人，才是未来真正的赢家。毕竟，技术在进化，人也需要同步进化。

注：本文所有素材，均来自于机器人蓝皮书课题组；文中老蔡为化名。转载请联系主编授权（ID：taizhubian）

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