文|當下Tech 陸星集

某種程度上說，“兩會”代表的建言，是社會思潮和先進的思維火花的風向標。

今年全國”兩會“期間，“機器人”成為代表委員建言的高頻詞，Robotics（機器人學科）這個詞更是首次在這一場合被提出。

值得注意的是，關注機器人應用的，并不僅僅是科學界別的代表委員，還有來自于服務、建筑、農業、教育、養老、生物醫療等領域和界別，他們紛紛呼吁，要推進服務應用型機器人發展。

然而，一直以來有一種說法是，一個機器人會造成6個工人失業，這是真的么？

如果不是，那真相又是什么？

1、Robotics來了， ”兩會“上的機器人熱

日前，全國政協委員、埃夫特董事長許禮進接受媒體采訪時建議，要加快惡劣環境工種的Robotics替代。

一般而言，Robotics這個單詞指的是機器人學科。不過，在許禮進委員的語境中，Robotics被具象化為“具有智能化、自動化等特點，且能夠輔助人類完成任務的場景化機器人，包括了自動化設備和軟件系統”。

雖然早在2019年，就有機器人開始服務“兩會”，而在剛剛結束的冬奧會上，各類型場景機器人更是大顯身手，但Robotics一詞，卻是首次在兩會期間出現。

如果說許禮進委員的發言主要是代表行業觀點（埃夫特公司是科創板上市企業、中國機器人TOP10企業）。那么，建筑、農業、教育、養老、生物醫療界別的委員、代表們就機器人話題的紛紛建言，說明這一命題已經具有了一定的社會成熟度。

全國政協委員楊國強提出，傳統建筑業因勞動強度較大、工作環境較差等特點對年輕人吸引力持續下降， “招工難”“用工荒”現象不斷加劇，建議大力支持建筑機器人及智能施工設備推廣應用，加快建立智能建造相關標準體系。

提倡支持農業機器人應用的則是全國政協委員、新希望集團董事長劉永好，他指出，建議將畜牧、食品加工、冷鏈運輸等機器人納入農業機械購置補貼、產業基礎再造和高質量發展專項鼓勵農業機器人設備使用、場景示范應用。

某種意義上，如此多領域的代表爭相就機器人進入產業界的建言，一方面是對2021年底工信部等15個部門印發的《“十四五”機器人產業發展規劃》的響應，另一方面更宏觀的背景則是，中國正在面臨前所未有的勞動力短缺挑戰。

國家統計局2月28日發布的《中華人民共和國2021年國民經濟和社會發展統計公報》顯示，2021年末全國人口14.126億人，比上年末凈增加48萬人，自然增長率僅為0.34‰，創下60年以來的新低。

如果考慮14億人口這個基數，2021年的狀況已經基本等同于人口“零增長”，而是否會在未來幾年出現人口的負增長，也是諸多人口學家、社會學家關注的話題。

從1980年到2010年，中國的勞動年齡人口從5.60億增長到9.18億，幾乎翻了一番。也正因為有此基礎，在過去的三十多年里，支撐了中國幾乎全盤承接了低、中、高端的國際供應鏈，支持了GDP的持續增長；也因為有如此強大的勞動力保障，中國的制造業、服務業、基礎設施建設才能全面井噴。

勞動力，是成就了中國輝煌盛世的基石。

然而，近年來圍繞“勞動力短缺”的討論，也是“兩會”上的重要議題。

當前，雖然15-64歲的“勞動年齡人口”仍有8.8億人，顯示人口紅利仍然存在，但勞動年齡人口占總體人口的比重在這十余年來一直處于持續小幅微降的狀態——如果以10年為單位來看，現在的勞動年齡人口已經比十年前減少了數千萬，這說明，勞動力供給問題需要給予更多關注。

“建議鼓勵年輕人少送外賣、多進工廠”，3月5日，全國人大代表、小康集團董事長張興海的這條建議沖上熱搜。他表示，近年來，很多年輕人不愿意去工廠，導致產業工人空心化現象愈加突出。

張興海提供的一組數據顯示：2020年我國制造業人才缺口2200萬，近5年平均每年150萬人離開制造業。

但是從全局來看，缺人的并不只是制造業。

人社部發布了2021年第四季度全國”最缺人“的100個職位，其中，營銷員、餐廳服務員、商品營業員、車工、家政服務員、保安員、包裝工、客戶服務管理員、保潔員、快遞員，排行前十，其中屬于服務業的崗位占據了8個，如果放大到前100個職位，則有43個屬于制造業。

由于生育觀念等因素的變化，中國勞動年齡人口將不可避免進入一個漫長的下行通道，從某種意義上來說，服務業、制造業、農業等勞動密集型行業的“缺人”問題和“爭人”問題，只會加劇而不會減低。

機器人的替代性，已經不再是科技小說的主題，而是迫在眉睫的現實話題。

2、Robotics不是來搶飯碗的

雖然一組組權威數據已經向我們昭示了未來出現勞動力缺口的必然性和機器人替代的必要性，但大多數人對于機器人的觀感，卻是復雜又有些幼稚。

其中，一個甚囂塵上的說法是，根據1990年至2007年間工業機器人對美國就業市場的影響調查，每千名工人中多一個機器人，就會使就業與人口的比率減少約0.2個百分點。

翻譯過來就是，在美國，每多用一個工業機器人，就會取代6個工人。

這種說法，因為迎合了人們對于就業的擔憂而廣為流傳，但事實上，它只是諸多研究結論中的一個，且絕非無可爭議的結論。

比如根據歐盟部分國家數據的另一項統計調研就顯示——使用自動化技術的企業，對促進就業有直接的積極影響。

又比如《經濟學人》雜志就提出，2019年發達經濟體的就業率飆升至歷史最高水平，機器人使用率最高的日本、韓國的失業率恰巧是最低的。

這種截然不同的觀點，是從另一條路線來論證的。

這種觀點認為，使用了機器人（自動化）的企業，生產力自然會得到提高。因此可以在保證高質量的情況下降低成本，而產品因為品質高又有價格競爭力，所以會賣的更好，公司會多賺錢，從而擴大規模，因而能提供更多的招聘崗位。

簡單說就是，應用了機器人的企業對沒有應用的同類企業而言，是降維打擊。而如果考慮到如今供應鏈的全球化，機器人應用的一個溢出效應是，擁有更多機器人的國家的企業會更有競爭力，而在國際市場上爭奪更多的份額，而沒有能力積極應用此類技術的國家/市場，將會失去更多的就業機會和全球競爭力。

另外，根據國際機器人聯合會的一份報告，2020年，中國的機器人密度——其衡量標準是每萬名員工使用的機器人數量——在全世界名列第9，而5年前中國是第25名，這說明在近5年來中國的經濟增長中，機器人已經在扮演重要的角色。

從這個角度看，“機器人替代悲觀論”的討論，可以休矣。

3、A面高科技，B面勞動力

很多人認為制造業是機器人的第一場景，其實，高科技服務業也有類似的需求。

其實，“高科技服務業”可以看做是一種近乎中國獨有的經濟現象。

和發達國家高技術、高人工成本的狀況不同，中國在過去的十多年中，通過移動互聯網等新技術的發展，和相對于發達國家而言較低的人力成本，形成了一種新興的實體經濟形態，我們姑且稱之為“高科技服務業”。

這些企業中，就有我們熟系的滴滴、美團、京東等企業。

這些平臺有的主攻零售和物流供應鏈，有的主攻本地生活服務、出行。但它們有一些共同的特點，就是用高科技（移動互聯網、人工智能、智能手機）發展出了高效率的互聯網平臺，這些平臺的出現極大加速了服務與需求匹配的效率，提升了資源的優化分發，通過數字化手段加速了生產要素的流動，從而催生出了海量的消費需求。

然而，對這些海量需求的滿足過程中，雖然已經開始應用先進的數字化生產力，但這些服務的落地，仍然需要大量的密集勞動力。因此，從某種程度上，高科技服務業的B面仍然是勞動密集型產業。

從這些企業的規模和調用的勞動力資源，就可以看出這些行業對人力的密集需求。

例如有極致供應鏈能力的京東，其員工已接近40萬人；在網約車平臺，每天有數百萬兼職和全職司機從平臺獲得收入；美團這樣的本地生活服務公司的騎手超過400萬……如果算上各大電商平臺的客服、小二、促銷員等崗位……這個名單還可以開的很長很長。

在近十年里，這些平臺通過持續性的為社會提供服務，創造了新的實體形態和商業模式，讓商品和服務的可及性空前提升，僅外賣場景的日均訂單量就實現了從0到50000000的轉變，而需求爆發更為創造就業崗位提供了不可磨滅的貢獻。

但是，如果再以十年為跨度往后看，同樣是在外賣市場，在產業效率不變的情況下，由于服務商品的供給能力只取決于勞動力的供給量，所以在這期間內產業規模僅增長100%，勞動力供給就需要增長100%。

筆者以一個比較粗的維度，大致統計了各大平臺發布的類似于快遞小哥、騎手、客服等職位的平均年齡，會發現其大致平均數目前已經超過30歲。換言之，10年以后，如果沒有源源不斷的新增勞動力加入，這類“高科技服務業”將面臨人力資源洼地，必將陷入和其它的人力密集型行業如制造業爭奪有限的適齡勞動力的困局，所以這些“高科技服務業”企業就必須加緊解決供給和效率的問題。

十年，并不是一個很長的時間。

4、起來，從現在開始儲備Robotics能力

有人經常問一個問題，AI（人工智能）和Robotics是什么關系。

1956年，達特茅斯會議催生了AI這個概念的出現，Robotics則可以看做是AI這個大領域的一個子領域，因為沒有一定的人工智能，也就談不上所謂的機器人。

AI概念剛剛提出的時候，領域之間沒有劃分的這么清楚。不過，大約在上世紀八十年代左右，機器人學科逐漸分成了不同的流派和方向。

其中，基于機器人學科和控制論的AI發展出的是有物理實體的機器人，也就是我們說的工業機器人、場景機器人、服務機器人等。而基于計算機科學、算法等研究的AI則發展出了RPA（機器人流程自動化），也就是藏在電腦中、沒有物理形體的智能軟件機器人，比如我們現在已經開始應用的智能客服等等。

不過，從Robotics的本質來看，利用計算機來學習、模仿和替代人類行為的能力，是所有AI功能的核心，也是所有機器人“智能”的來源，所以兩個流派又有了重新合并的趨勢，相互之間的聯系和交流也越來越緊密。

基本上以2015年為分水嶺，意識到互聯網進入“下半場”后，基本上所有的頭部互聯網企業都開始了對Robotics的技術儲備。只是，當初還有一些人對此不夠理解，認為純粹是一種“技術PR”。

但從現在的行業應用前景來看，中國的高科技領域特別是具有強大互聯網基因的高科技服務業，是制造業之外一個發展Robotics的極為重要的場景。

我們可以看到，滴滴這樣一直為剛性運力和彈性運力的分配而苦惱的出行企業，一直在積極尋找發展無人駕駛技術的合作伙伴，其無人駕駛的樣車也已經與世人見面。

在被稱為“人工智能的溫床”的搜索引擎領域，百度以極大的投入推動了深度學習框架、大模型、無人駕駛和智能交通生態，其創始人李彥宏更是提出了“無人駕駛汽車就是汽車機器人”這樣的觀點。

有物流和配送需求的零售業、本地生活服務業的巨頭美團等也在無人領域投入了大量的資源，它們對餐廳機器人、送貨機器人、倉儲機器人以及自動配送機器人的研發也可謂不遺余力。

而這些種種的努力，除了為了避免前述的勞動力短缺趨勢之外，我們也可以發現，高科技服務行業的機器人可以在提高效率、降低成本和創造更好的體驗方面擁有巨大的潛力，它們可以不知疲倦的7x24小時服務，可以極大的延長和拓展服務的范圍，甚至重構服務的要素和場景。

不過，我們也不能對未來過于樂觀。

從技術角度，制造業機器人可能對于操作精度要求更高，比如自動制造中的噴漆機器人，工作誤差不能超過毫厘之間。但實際上，由于環境相對簡單、操作模式相對固定，這類機器人的總體研發難度并不算太高，因此也得到了極大的普及。

相反，服務業的機器人，可能在單一維度的精度上要求相對低，但是面對的是開放的、隨機變化的環境，比如送餐、送快遞等等。而從目前來看，面對開放環境的無人駕駛、無人配送的難度是更高的，即使已經有在開放環境中的自動配送機器人投入商用，但也多半局限于某個區域，真正的開放環境無人駕駛、無人送貨則受制于高精度地圖、車端算力、通訊能力等，距離廣泛投入產業應用，還有一段距離。

如果縱觀人工智能和機器人科學的發展速度，就不難發現，近十年取得的成果比之前五十年的成果加起來還要多，但即使如此，當前關于Robotics的主要命題，也不應該是什么“搶飯碗”的陳舊觀點，而是十年后誰來“端飯碗”的問題。

新冠疫情開啟了一個高不確定性時代，國際供應鏈震蕩和國際關系重構使得經濟發展更加依賴于技術創新。某種程度上，隨著中國走向前所未有的盛世，各個領域包括基建和新基建、農業和農村振興、制造業和服務業的消費升級，對人力資源的爭奪不可避免。

有限的勞動力無論流向哪個行業，都必然引發其它行業的用工緊張。所以對于中國這樣的人力需求大國來說，唯一的辦法是把勞動力的“新供給”增量做大，無論是工業、還是服務業甚至是農業產業，都必須也必然在下一個十年中出現通過Robotics來大規模補充勞動力缺口的局面。

可以比較樂觀的是，高科技服務業有強大的互聯網基因，有數字技術的多年應用經驗，又有發展AI+Robotcis必備的場景、數據、研發能力，因而是有望在工業之外，又一個率先在Robotics形成突破的領域。而隨著人工智能泛化能力的增加，這些領域一旦實現突破，不但解決了長期的人力資源問題和把更多的勞動力留給了社會，也會形成良好的技術溢出效應，從而反向推動這一代互聯網企業向智能科技企業的躍遷。

Hello，Robotics！未來已來，未來早來！