文/陆星集

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某种程度上说，“两会”代表的建言，是社会思潮和先进的思维火花的风向标。

今年全国”两会“期间，“机器人”成为代表委员建言的高频词，Robotics（机器人学科）这个词更是首次在这一场合被提出。

值得注意的是，关注机器人应用的，并不仅仅是科学界别的代表委员，还有来自于服务、建筑、农业、教育、养老、生物医疗等领域和界别，他们纷纷呼吁，要推进服务应用型机器人发展。

然而，一直以来有一种说法是，一个机器人会造成6个工人失业，这是真的么？

如果不是，那真相又是什么？

1、Robotics来了，”两会“上的机器人热

日前，全国政协委员、埃夫特董事长许礼进接受媒体采访时建议，要加快恶劣环境工种的Robotics替代。

一般而言，Robotics这个单词指的是机器人学科。不过，在许礼进委员的语境中，Robotics被具象化为“具有智能化、自动化等特点，且能够辅助人类完成任务的场景化机器人，包括了自动化设备和软件系统”。

虽然早在2019年，就有机器人开始服务“两会”，而在刚刚结束的冬奥会上，各类型场景机器人更是大显身手，但Robotics一词，却是首次在两会期间出现。

如果说许礼进委员的发言主要是代表行业观点（埃夫特公司是科创板上市企业、中国机器人TOP10企业）。那么，建筑、农业、教育、养老、生物医疗界别的委员、代表们就机器人话题的纷纷建言，说明这一命题已经具有了一定的社会成熟度。

全国政协委员杨国强提出，传统建筑业因劳动强度较大、工作环境较差等特点对年轻人吸引力持续下降，“招工难”“用工荒”现象不断加剧，建议大力支持建筑机器人及智能施工设备推广应用，加快建立智能建造相关标准体系。

提倡支持农业机器人应用的则是全国政协委员、新希望集团董事长刘永好，他指出，建议将畜牧、食品加工、冷链运输等机器人纳入农业机械购置补贴、产业基础再造和高质量发展专项鼓励农业机器人设备使用、场景示范应用。

某种意义上，如此多领域的代表争相就机器人进入产业界的建言，一方面是对2021年底工信部等15个部门印发的《“十四五”机器人产业发展规划》的响应，另一方面更宏观的背景则是，中国正在面临前所未有的劳动力短缺挑战。

国家统计局2月28日发布的《中华人民共和国2021年国民经济和社会发展统计公报》显示，2021年末全国人口14.126亿人，比上年末净增加48万人，自然增长率仅为0.34‰，创下60年以来的新低。

如果考虑14亿人口这个基数，2021年的状况已经基本等同于人口“零增长”，而是否会在未来几年出现人口的负增长，也是诸多人口学家、社会学家关注的话题。

从1980年到2010年，中国的劳动年龄人口从5.60亿增长到9.18亿，几乎翻了一番。也正因为有此基础，在过去的三十多年里，支撑了中国几乎全盘承接了低、中、高端的国际供应链，支持了GDP的持续增长；也因为有如此强大的劳动力保障，中国的制造业、服务业、基础设施建设才能全面井喷。

劳动力，是成就了中国辉煌盛世的基石。

然而，近年来围绕“劳动力短缺”的讨论，也是“两会”上的重要议题。

当前，虽然15-64岁的“劳动年龄人口”仍有8.8亿人，显示人口红利仍然存在，但劳动年龄人口占总体人口的比重在这十余年来一直处于持续小幅微降的状态——如果以10年为单位来看，现在的劳动年龄人口已经比十年前减少了数千万，这说明，劳动力供给问题需要给予更多关注。

“建议鼓励年轻人少送外卖、多进工厂”，3月5日，全国人大代表、小康集团董事长张兴海的这条建议冲上热搜。他表示，近年来，很多年轻人不愿意去工厂，导致产业工人空心化现象愈加突出。

张兴海提供的一组数据显示：2020年我国制造业人才缺口2200万，近5年平均每年150万人离开制造业。

但是从全局来看，缺人的并不只是制造业。

人社部发布了2021年第四季度全国”最缺人“的100个职位，其中，营销员、餐厅服务员、商品营业员、车工、家政服务员、保安员、包装工、客户服务管理员、保洁员、快递员，排行前十，其中属于服务业的岗位占据了8个，如果放大到前100个职位，则有43个属于制造业。

由于生育观念等因素的变化，中国劳动年龄人口将不可避免进入一个漫长的下行通道，从某种意义上来说，服务业、制造业、农业等劳动密集型行业的“缺人”问题和“争人”问题，只会加剧而不会减低。

机器人的替代性，已经不再是科技小说的主题，而是迫在眉睫的现实话题。

2、Robotics不是来抢饭碗的

虽然一组组权威数据已经向我们昭示了未来出现劳动力缺口的必然性和机器人替代的必要性，但大多数人对于机器人的观感，却是复杂又有些幼稚。

其中，一个甚嚣尘上的说法是，根据1990年至2007年间工业机器人对美国就业市场的影响调查，每千名工人中多一个机器人，就会使就业与人口的比率减少约0.2个百分点。

翻译过来就是，在美国，每多用一个工业机器人，就会取代6个工人。

这种说法，因为迎合了人们对于就业的担忧而广为流传，但事实上，它只是诸多研究结论中的一个，且绝非无可争议的结论。

比如根据欧盟部分国家数据的另一项统计调研就显示——使用自动化技术的企业，对促进就业有直接的积极影响。

又比如《经济学人》杂志就提出，2019年发达经济体的就业率飙升至历史最高水平，机器人使用率最高的日本、韩国的失业率恰巧是最低的。

这种截然不同的观点，是从另一条路线来论证的。

这种观点认为，使用了机器人（自动化）的企业，生产力自然会得到提高。因此可以在保证高质量的情况下降低成本，而产品因为品质高又有价格竞争力，所以会卖的更好，公司会多赚钱，从而扩大规模，因而能提供更多的招聘岗位。

简单说就是，应用了机器人的企业对没有应用的同类企业而言，是降维打击。而如果考虑到如今供应链的全球化，机器人应用的一个溢出效应是，拥有更多机器人的国家的企业会更有竞争力，而在国际市场上争夺更多的份额，而没有能力积极应用此类技术的国家/市场，将会失去更多的就业机会和全球竞争力。

另外，根据国际机器人联合会的一份报告，2020年，中国的机器人密度——其衡量标准是每万名员工使用的机器人数量——在全世界名列第9，而5年前中国是第25名，这说明在近5年来中国的经济增长中，机器人已经在扮演重要的角色。

从这个角度看，“机器人替代悲观论”的讨论，可以休矣。

3、A面高科技，B面劳动力

很多人认为制造业是机器人的第一场景，其实，高科技服务业也有类似的需求。

其实，“高科技服务业”可以看做是一种近乎中国独有的经济现象。

和发达国家高技术、高人工成本的状况不同，中国在过去的十多年中，通过移动互联网等新技术的发展，和相对于发达国家而言较低的人力成本，形成了一种新兴的实体经济形态，我们姑且称之为“高科技服务业”。

这些企业中，就有我们熟系的滴滴、美团、京东等企业。

这些平台有的主攻零售和物流供应链，有的主攻本地生活服务、出行。但它们有一些共同的特点，就是用高科技（移动互联网、人工智能、智能手机）发展出了高效率的互联网平台，这些平台的出现极大加速了服务与需求匹配的效率，提升了资源的优化分发，通过数字化手段加速了生产要素的流动，从而催生出了海量的消费需求。

然而，对这些海量需求的满足过程中，虽然已经开始应用先进的数字化生产力，但这些服务的落地，仍然需要大量的密集劳动力。因此，从某种程度上，高科技服务业的B面仍然是劳动密集型产业。

从这些企业的规模和调用的劳动力资源，就可以看出这些行业对人力的密集需求。

例如有极致供应链能力的京东，其员工已接近40万人；在网约车平台，每天有数百万兼职和全职司机从平台获得收入；美团这样的本地生活服务公司的骑手超过400万……如果算上各大电商平台的客服、小二、促销员等岗位……这个名单还可以开的很长很长。

在近十年里，这些平台通过持续性的为社会提供服务，创造了新的实体形态和商业模式，让商品和服务的可及性空前提升，仅外卖场景的日均订单量就实现了从0到50000000的转变，而需求爆发更为创造就业岗位提供了不可磨灭的贡献。

但是，如果再以十年为跨度往后看，同样是在外卖市场，在产业效率不变的情况下，由于服务商品的供给能力只取决于劳动力的供给量，所以在这期间内产业规模仅增长100%，劳动力供给就需要增长100%。

笔者以一个比较粗的维度，大致统计了各大平台发布的类似于快递小哥、骑手、客服等职位的平均年龄，会发现其大致平均数目前已经超过30岁。换言之，10年以后，如果没有源源不断的新增劳动力加入，这类“高科技服务业”将面临人力资源洼地，必将陷入和其它的人力密集型行业如制造业争夺有限的适龄劳动力的困局，所以这些“高科技服务业”企业就必须加紧解决供给和效率的问题。

十年，并不是一个很长的时间。

4、起来，从现在开始储备Robotics能力

有人经常问一个问题，AI（人工智能）和Robotics是什么关系。

1956年，达特茅斯会议催生了AI这个概念的出现，Robotics则可以看做是AI这个大领域的一个子领域，因为没有一定的人工智能，也就谈不上所谓的机器人。

AI概念刚刚提出的时候，领域之间没有划分的这么清楚。不过，大约在上世纪八十年代左右，机器人学科逐渐分成了不同的流派和方向。

其中，基于机器人学科和控制论的AI发展出的是有物理实体的机器人，也就是我们说的工业机器人、场景机器人、服务机器人等。而基于计算机科学、算法等研究的AI则发展出了RPA（机器人流程自动化），也就是藏在电脑中、没有物理形体的智能软件机器人，比如我们现在已经开始应用的智能客服等等。

不过，从Robotics的本质来看，利用计算机来学习、模仿和替代人类行为的能力，是所有AI功能的核心，也是所有机器人“智能”的来源，所以两个流派又有了重新合并的趋势，相互之间的联系和交流也越来越紧密。

基本上以2015年为分水岭，意识到互联网进入“下半场”后，基本上所有的头部互联网企业都开始了对Robotics的技术储备。只是，当初还有一些人对此不够理解，认为纯粹是一种“技术PR”。

但从现在的行业应用前景来看，中国的高科技领域特别是具有强大互联网基因的高科技服务业，是制造业之外一个发展Robotics的极为重要的场景。

我们可以看到，滴滴这样一直为刚性运力和弹性运力的分配而苦恼的出行企业，一直在积极寻找发展无人驾驶技术的合作伙伴，其无人驾驶的样车也已经与世人见面。

在被称为“人工智能的温床”的搜索引擎领域，百度以极大的投入推动了深度学习框架、大模型、无人驾驶和智能交通生态，其创始人李彦宏更是提出了“无人驾驶汽车就是汽车机器人”这样的观点。

有物流和配送需求的零售业、本地生活服务业的巨头美团等也在无人领域投入了大量的资源，它们对餐厅机器人、送货机器人、仓储机器人以及自动配送机器人的研发也可谓不遗余力。

而这些种种的努力，除了为了避免前述的劳动力短缺趋势之外，我们也可以发现，高科技服务行业的机器人可以在提高效率、降低成本和创造更好的体验方面拥有巨大的潜力，它们可以不知疲倦的7x24小时服务，可以极大的延长和拓展服务的范围，甚至重构服务的要素和场景。

不过，我们也不能对未来过于乐观。

从技术角度，制造业机器人可能对于操作精度要求更高，比如自动制造中的喷漆机器人，工作误差不能超过毫厘之间。但实际上，由于环境相对简单、操作模式相对固定，这类机器人的总体研发难度并不算太高，因此也得到了极大的普及。

相反，服务业的机器人，可能在单一维度的精度上要求相对低，但是面对的是开放的、随机变化的环境，比如送餐、送快递等等。而从目前来看，面对开放环境的无人驾驶、无人配送的难度是更高的，即使已经有在开放环境中的自动配送机器人投入商用，但也多半局限于某个区域，真正的开放环境无人驾驶、无人送货则受制于高精度地图、车端算力、通讯能力等，距离广泛投入产业应用，还有一段距离。

如果纵观人工智能和机器人科学的发展速度，就不难发现，近十年取得的成果比之前五十年的成果加起来还要多，但即使如此，当前关于Robotics的主要命题，也不应该是什么“抢饭碗”的陈旧观点，而是十年后谁来“端饭碗”的问题。

新冠疫情开启了一个高不确定性时代，国际供应链震荡和国际关系重构使得经济发展更加依赖于技术创新。某种程度上，随着中国走向前所未有的盛世，各个领域包括基建和新基建、农业和农村振兴、制造业和服务业的消费升级，对人力资源的争夺不可避免。

有限的劳动力无论流向哪个行业，都必然引发其它行业的用工紧张。所以对于中国这样的人力需求大国来说，唯一的办法是把劳动力的“新供给”增量做大，无论是工业、还是服务业甚至是农业产业，都必须也必然在下一个十年中出现通过Robotics来大规模补充劳动力缺口的局面。

可以比较乐观的是，高科技服务业有强大的互联网基因，有数字技术的多年应用经验，又有发展AI+Robotcis必备的场景、数据、研发能力，因而是有望在工业之外，又一个率先在Robotics形成突破的领域。而随着人工智能泛化能力的增加，这些领域一旦实现突破，不但解决了长期的人力资源问题和把更多的劳动力留给了社会，也会形成良好的技术溢出效应，从而反向推动这一代互联网企业向智能科技企业的跃迁。

Hello，Robotics！未来已来，未来早来！