解密為何「機器代人」進展緩慢 ？

儘管有著明顯的經濟優勢，全自動化時代的來臨還是比未來學家預期的慢得多。之所以這樣，癥結可能就在於「信任」二字。

寶馬工廠中，工人正在裝配新的寶馬i3電動汽車。

位於美國加州山景城(MountainView)的Infer公司擁有強大的人工智慧軟體，能夠幫助企業追蹤潛在客戶。而說起如何推廣這款軟體，其實和大多數美國公司的經歷相似。

美國企業有充分的理由去採用節省勞動力的技術——讓機器人取代工廠工人以及用智能軟體完成案頭工作。在某些領域，如金融，藉助機器做出決策正在迅速推進。但是在其他領域的推行也存在著一定的障礙。總體而言，自動化正在影響著經濟，但這比未來學家之前的預期要慢。

Infer公司聯合創始人兼首席執行官VikSingh向客戶解釋了自己的軟體是如何幫助削減銷售人員和增加收入的，這激起了客戶公司管理層的興趣，但是有時候他們並不願意將這種高接觸銷售業務(註：高接觸模式是指銷售服務人員在向顧客提供服務時，保持較多的面對面的接觸機會。相對於低接觸服務而言，高接觸服務需要更多的人員參與。)交給一台機器。

「他們就是想不通，」VikSingh接著說道，「而且他們也不相信」。

數百家企業正在試圖打亂我們目前的消費、工作和移動方式。如果智能設備能夠更多地參與到人類的工作中，那麼經濟增長將會更具潛力。我們知道，更高的生產效率或產量將會提高企業的利潤，而且可能有助於美國工人獲得更多的報酬。但是，這種「經濟天堂」還沒有出現。

招聘仍是進行時

去年，美國的生產率僅僅增長了1.1%，即便這樣，生產率的增長也不是由技術層面貢獻的，而是因為雇傭了更多的工人。到目前為止，僱主平均每月新增159,000個就業崗位，而此前的增幅為99,000個。在同一時期，對軟體等知識產權的投資在國內生產總值(GDP)中所佔的比例與上一周期相比幾乎沒有上升。

「勞動生產率低是最大的問題」，麻省理工斯隆管理學院數字商務中心的首席研究科學家和副主任AndrewMcAfee指出，他同時也是《第二次機器革命》(講述下一場技術革命的著作的)聯合作者，「這些具有深遠影響的創新需要花費時間去傳播」。

為什麼第二次技術革命進行得如此緩慢而沒有掀起市場經濟浪潮呢？這不是某一個例子就能說清楚的。彭博社(Bloomberg)採訪了幾位行業相關人士，試圖找出技術推進的路線。下面有幾種具有代表性的看法：

毫無疑問，機器人可以處理高度重複的任務，但是對位於美國南卡羅來納州斯帕坦堡的寶馬工廠(寶馬集團目前最大的工廠)來說，生產的複雜化和客戶定製化是目前的趨勢——這些任務仍需要人工投入。

全球領先的網路解決方案供應商思科(CiscoSystems)公司的高管認為，從高度自動化的製造業務中提取數據並不容易。

最後，當把關鍵操作交給計算機時，有一個最重要的癥結就是：信任。下面有些相關的案例。

Infer：智能軟體與人工依賴

SocialTables是一家幫助活動組織方進行活動規劃並提供管理工具的公司，其總部位於美國華盛頓，在三年前開始使用Infer公司的產品，之後發布了一款移動APP，這些幫助SocialTables新增了12,000位潛在客戶。

活動組織和規劃的市場廣闊多變，如果使用人工在海量的數據中去搜索潛在的用戶，任務就過於艱巨了，據SocialTables的首席營銷官TrevorLynn介紹，目前該公司每月都有將近3,000家新增的潛在用戶。

SocialTables曾面臨多個選擇，包括高價僱用一位資料庫工程師或者讓更多的銷售人員去篩選數據。但是最終他們選擇了Infer，因為Infer能夠根據潛在用戶的表現來進行排序、查詢以及提供實時反饋。這種大數據搜索的視野對於任何人來說都是難以實時複製的。

「我們並不需要那麼多具有領導資質的人才，」Lynn接著分析，雖然SocialTables並沒有通過Infer的軟體來取代任何人。「但是它絕對會影響未來的招聘藍圖。」

SocialTables是Infer公司的典型用戶——年輕、適應力強，同時也更加傾向利用技術來節約成本和快速發展。「少一個人意味著能夠迅速做出更多的決定，」Lynn說道。

但在Singh看來，讓更多的老牌公司使用該軟體頗具挑戰性。他曾在谷歌的母公司Alphbet工作過。據他介紹，Infer只有大約25%的客戶是成立10年以上的企業。

「機器學習的最大瓶頸是信任，」他說道，因此，即使找到願意信任一台機器而削減銷售團隊的「英雄CEO」，他的股東們也未必能夠贊同。「如果我們能創造出這些建立起值得信任的技術，我確信我們能以一種新的形式來展現影響力。」Singh說道。

賽威傳動：數據是「下一件大事兒」

不管是行李傳送帶，還是舞台升降台，SEW-Eurodrive(賽威傳動)的驅動技術都是現代化機械和設備製造業的關鍵組成部分，推動著企業向前發展。

這家德國企業生產的大部分精密的套管和齒輪傳動裝置都是來自其位於美國南卡羅來納州斯帕坦堡的一座繁忙的工廠。其中，該工廠80%的產品都出口海外。

在2000年，賽威傳動的生產車間還沒有機器人，而現在，每一個工人旁邊都配備了一台機器人，這些機器人大部分來自日本發那科公司(Fanuc)。

把自動化注入工廠車間並不意味著擠走工人，機器人的加入擴大了生產規模。該工廠預計今年能夠生產500,000個零部件，1999年這一數字為78,000(增長了6倍之多)，而員工人數僅僅增長了6%至148名。

機器設備的高效運轉，使得工人很難去全程追蹤機器人的需求和工作。我們稱之為「機器人飽和點」。

下一次生產力得到大幅提升可能會來自一個意想不到的地方——數字信息。該工廠的經理說道。

賽威傳動正在尋找一種能夠將生產設備中的數據直接顯示到電腦屏幕上的系統，這樣操作人員就能夠通過屏幕的實時顯示去觀察車間狀況而無需再跑去寫字板前。

「如果我們能在不影響質量和安全的情況下提升生產效率，那麼我們就能在競爭中勝出，」工廠的主管MelvinStory說道。如果一台機器人在零部件生產線上出現問題，工人可以更快地去解決。如果設備有維護計劃，工人也可以在故障發生之前及時進行維護。

將大數據與製造進行融合是大部分企業下一步面臨的課題，非常具有挑戰性。網路科技巨頭——製造和行業解決方案商思科公司的高管BryanTantzen說道。「你必須連接這些機器來進行改變，」他接著說，而這並不容易，因為不是所有的機器都裝有感測器，另外信息技術人員不同於業務技術人員，負責機器人技術的人員會認為網路是不安全和不可靠的。

「IT(信息技術)與OT(運營技術)相分離是一大障礙，」Tantzen說道，近幾年來，將新的信息技術融入到製造中的進展如此緩慢，很大程度上就是因為削減成本所致。

最終，大數據將會在工廠生產中成為現實，他說道，因為需要不斷地提高利潤和生產率，「我認為，它真的快要達到拐點並加速，從而推動生產力發展了」。

寶馬公司：人類不會被取代

位於美國南卡羅來納州斯帕坦堡的寶馬工廠是寶馬集團目前佔地面積最大的工廠，大約有600萬平方英尺(560,000平方米)，正如技術專家所言，這是一家高度自動化的汽車製造工廠。

當前圍繞著機器人技術的大部分觀點都認為，要減少製造業中的人力投入。然而，與寶馬工廠的經理們進行一番交談后發現，當產品定製化和複雜化成為挑戰的今天，如何將人類和機器正確組合才是當務之急。

在每天下線的1,400台寶馬X系列SUV車型中，幾乎都是按照客戶需求定製的。而大約有1,600台機器人在做焊接、鑽孔以及車身噴塗等工作，另外工人會在車周圍安裝音響系統或其他內飾。這些流程及分工確保了之後人們能通過外觀、觸覺、氣味甚至是汽車的聲音來識別——這是寶馬的品質。

寶馬斯帕坦堡工廠的發言人SteveWilson說：「你可以連續數月只生產一輛汽車，但是絕對不會製造同一輛車兩次。」

我們的團隊得出了一個結論，即機器人改變工藝流程，而人類改善了它們。產品整合副總裁RichardMorris說道，他從1993年就開始在斯帕坦堡工廠工作。Morris認為技術對於這種「相互作用的工作」是有好處的，他補充道：「有些事情我們可以稱之為變革，但只能夠由人類來完成。」

「單純地引入自動化，只是維持現狀罷了，但是和人類相結合就會獲得持續的改進，而且能夠找到方法去做得更好，」Morris強調，「有時候，從人開始會更好。」

經理們一直在尋找新的方法來引入更多的自動化。最新的一個案例是：一台小型「協作機器人」在工人旁邊對車門框架自動覆膜，讓一台機器人每天做幾百次這種簡單的工作，可以節省時間和人力。

然而，公司的持續進步，主要歸功於團隊人員不計其數的小改變，而不是因為一台機器人。

「我從來沒有因為受到機器人的激勵而去大張旗鼓的展開更多的工作，也沒有從車間的機器人身上獲得如何去提升的想法，」Morris坦言道，「每天進步一點點其實就可以提升效率，現在，我們的產量也不斷增加，而且我們仍在擴招人員」。

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