2023年初，一則人口負增長的新聞迅速登上熱搜。勞動人口數量下滑、勞動力成本升高
、一線工人高齡化，已經是不爭的事實
，“招工難、管理難
、和外賣平台搶工人”的痛點
，也帶動市場對“機器換人”概念的高度關注。

圖一：中國人口結構變化

圖二：製造業就業人員工資變化

隨著人口問題不斷惡化
，人們想象中，自動化設備的推進、工(gong)廠(chang)對(dui)自(zi)動(dong)化(hua)的(de)擁(yong)抱(bao)，理(li)應(ying)是(shi)一(yi)篇(pian)欣(xin)欣(xin)向(xiang)榮(rong)的(de)景(jing)象(xiang)。然(ran)而(er)作(zuo)為(wei)深(shen)耕(geng)工(gong)業(ye)賽(sai)道(dao)的(de)投(tou)資(zi)人(ren)

，我(wo)們(men)發(fa)現(xian)結(jie)果(guo)並(bing)不(bu)盡(jin)然(ran)。這(zhe)其(qi)中(zhong)，有(you)一(yi)定(ding)周(zhou)期(qi)性(xing)的(de)原(yuan)因(yin)，也(ye)有(you)更(geng)深(shen)層(ceng)次(ci)的(de)結(jie)構(gou)性(xing)的(de)原(yuan)因(yin)。

作為理論上的“藍海市場”，自zi動dong化hua設she備bei的de實shi際ji增zeng速su為wei何he呈cheng現xian成cheng熟shu行xing業ye才cai有you的de周zhou期qi性xing波bo動dong情qing況kuang？人ren口kou結jie構gou的de巨ju大da痛tong點dian和he自zi動dong化hua滲shen透tou率lv遭zao遇yu瓶ping頸jing
，這zhe兩liang個ge看kan似si矛mao盾dun的de事shi實shi同tong時shi存cun在zai，究jiu竟jing應ying該gai作zuo何he解jie釋shi
？

1

工業自動化：Where we are today?

Question 1: 當我們在談論“機器換人”的時候，我們在談論什麼？

工業自動化≠機器人！機器換人的“機器”也≠機器人！

shishishang，zidonghuashigehenguangfandegainian。womenkeyifenweizhuanjishebeihetongyongshebei。dangwomenzoujinyijiagongchang，zidonghuadeguocheng，shiyouwushutaibutongdejiqitonglixiezuoerchengde
，xiatuzhongjuedabufenjiqi，qiaqiashi“專機設備”，而專機設備本不是新東西
，屬於妥妥的“存量市場”，有些機器的發明甚至可以追溯到工業革命時代.....

圖三：工廠生產流程與設備示意圖

而人力的重災區在哪裏呢？下圖我們點出了工廠裏經常看到人力的地方。基本分為三類
，第一是上下料
、拆碼垛等專機和專機之間連接的環節，以及在機器報錯時進行人工幹涉的“看機器”環節。第二是裝配、縫製
、damodengshejigongyidehuanjie。disanshijiancehuanjie。zheqizhong，youdebufendabufendoushirenli
，lirufengzhi
，youdehuanjieshirenjixiezuo，lirurennazhelingjianzaizhuanjishebeishangjinxingdamo，yeyoudebufenshuyujiqinengzuo
，danyidanshejidaorouxing
，jiubaixiazhenlai。

“機器換人”的目標，就是這些環節的人力替代。

圖四：工廠生產流程、設備
、與人力密集環節示意圖

Question 2：那麼，如果我們用這些“增量市場”的增長情況
，來評估“機器換人”的滲透進度
，真實情況到底如何呢？

這個問題

，在一段時間內非常令人困擾 – 因為

，當我們評估這幾年人口結構性問題的背景下，“機器換人”的緊迫性，與一線調研到的企業實際增長情況
，並不符合。

下圖工業機器人的密度與發達國家的客觀差距
，是我們在各種BP和報告裏用來佐證行業“無限藍海”最常見的圖表。但很少有人呈現的，卻是增速的周期性變化：可以看到，2018年之前，雖然也有波動，但總體呈現高水平波動。但2018年之後
，工業機器人呈現出的卻是隻有成熟存量行業才有的
，跟隨經濟景氣度的周期性波動特征。

圖五：全球工業機器人密度分布

圖六：中國工業機器人市場情況

當然
，如果隻看一個指標，未免有失偏頗。我們不妨再看看機器視覺的市場情況：從增速來看，似乎比機械臂要好不少。然而如果我們用今天實際的市場規模，去對比理論市場空間，就會發現
，在市場尚在增長初期、存在巨大空白的情況下，目前的滲透節奏仍然是相對平緩的。

圖七：中國機器視覺市場情況

圖八：中國機器視覺市場規模測算

以yi上shang分fen析xi僅jin僅jin從cong市shi場chang規gui模mo和he增zeng速su的de角jiao度du來lai看kan。事shi實shi上shang，如ru果guo看kan市shi場chang競jing爭zheng的de激ji烈lie程cheng度du，同tong樣yang可ke以yi反fan映ying出chu市shi場chang目mu前qian並bing不bu在zai藍lan海hai狀zhuang態tai中zhong。相xiang信xin高gao度du關guan注zhu行xing業ye發fa展zhan情qing況kuang的de朋peng友you
，對dui此ci都dou有you切qie身shen的de體ti會hui。

2

阻礙當今中國工業進一步實現人力替代的原因是什麼
？

視角1：從技術難度和勞動附加值的角度，存在錯配，換句話說，打蚊子請不起高射炮....

所有問題的解決
，都伴隨著對應的成本。同理，招人和用人的成本固然是高，但當自動化的成本更高時，一味進行“機器換人”似乎並不是理性的選擇。最終
，是否采用機器換人，並不是人力成本和人口問題的單向線性外推，而是技術實現成本
、替代的工時數量

、替代工種難度的綜合平衡。

我們把需要進行自動化的場景分為四個象限：

圖九：自動化場景分類

1. 高附加值低難度：技術實現成本低、容易規模化複製、替ti代dai人ren工gong工gong時shi價jia值zhi高gao的de機ji器qi，是shi自zi動dong化hua替ti代dai最zui最zui合he理li的de場chang景jing，早zao在zai工gong業ye革ge命ming時shi期qi出chu現xian的de紡fang紗sha機ji，就jiu是shi典dian型xing代dai表biao。這zhe正zheng是shi典dian型xing的de成cheng熟shu自zi動dong化hua應ying用yong，並bing不bu在zai當dang今jin討tao論lun“機器換人”增量市場的範疇內。
2. 低附加值低難度：可以替代
   ，但不剛需。例如一些簡單上下料、簡單物料搬運，即使在長三角地區一些稀缺技術工種月薪接近2萬的今天，同一個工廠裏也存在著月薪6000的普通工種。技術實現並不是瓶頸，屬於“可以但沒必要”，有補貼就做一做的場景。
3. 高附加值高難度：我們常見的進口高價設備
   ，例如單套數百萬的檢測設備、和高精度高穩定的半導體設備
   ，大多屬於此類。在這類應用上，技術難度和附加值得到了較好的平衡
   ，所謂“重賞之下必有勇夫”，超高的附加值給了頂尖技術人員無限動力。當然，這類應用仍然有一些技術尚未攻克的領域....
4. 低附加值高難度：本章要討論的核心問題，機器換人真正的“硬骨頭”
   ，大部分出在這類應用上。

a) 例如，在服裝廠內
，柔軟麵料車縫環節，從技術實現的角度
，研發難度極大
、成本極高

，但計件工人的工資仍然微薄

b) 再比如3C組裝
，當“去電子廠”成為網絡上的一個梗

，側麵反映出，流水線上的電子廠普工，對技能要求並不高

這一現象的存在是多方麵的：

a) 工時附加值低：工業革命前

，用舊式紡車1億人才能完成的工作
，在紡紗機發明後，隻需要50萬人即可完成。而今天這樣的環節絕大部分都已經被各式專機設備替代完畢，剩下的人工工位，大多在流水線上
，一個蘿卜一個坑（縫紉
、組裝、搬運），相應的附加值
，自然大大降低

b) 能做一年是一年：團隊之前在一家三線城市的工廠調研時
，發現工人年齡平均已經接近50歲了
，大量女工是退休返聘....也許，今日的人口老齡化問題，一定程度可以通過延長一線工人的工作年齡
，再拖延個10年
，20年....直到他們真的幹不動的那一天

c) 企業實力和短期投入的錯配：一些中小企業為主的行業，沒有支付能力。新技術在研發出來之後
，往往可以隨著大規模推廣、攤薄開發成本，得到普及，但總要有第一個吃螃蟹的人。今天我們看到的燈塔工廠，很多在ROI方麵未必有大規模推廣的意義，但正式這些值得敬重的頭部企業，先行在技術方麵完成打樣，為未來時機成熟時大規模推廣打下了基礎

圖十：全球燈塔工廠情況

視角2：“羅馬非一日建成”。尊重行業本質，正視“時間”的必要性

工業，本質是一個傳統行業。技術≠方案，從院校裏麵 “理論可行”的技術
，到產線上運轉自如的解決方案，中間跨越了場景理解、工藝實現，以及實操過程中各種意想不到的“工程bug”。同樣
，設備≠產品，實際操作中，並不是買來設備就萬事大吉，硬件永遠隻是工作站裏麵的一小部分，如何結合行業特征、現場工況、工藝要求

，執行設備和感知設備、硬件和軟件
、人與設備，如何共同完成一項任務
，更是巨大的命題。

工業上一個問題的解決，絕不是單一“rocket science”的解決
，而是一係列工程學問題的攻克。這個過程
，是通過時間累加起來的。很多尚未實現自動化的場景，在技術、成本、附加值方麵，都沒有大問題，隻不過需要時間。

時間需要去解決的，第一是行業滲透，第二則是人才培育。

從行業的角度
，鋰電、光伏
、汽車、3C“四大金剛”是絕大部分自動化企業的香餑餑。因為行業TAM大、企業支付能力強、標(biao)杆(gan)客(ke)戶(hu)可(ke)以(yi)打(da)品(pin)牌(pai)，新(xin)能(neng)源(yuan)行(xing)業(ye)還(hai)自(zi)帶(dai)擴(kuo)產(chan)紅(hong)利(li)加(jia)持(chi)
，自(zi)然(ran)成(cheng)為(wei)了(le)競(jing)爭(zheng)激(ji)烈(lie)的(de)戰(zhan)場(chang)。然(ran)而(er)，其(qi)他(ta)一(yi)些(xie)行(xing)業(ye)，同(tong)樣(yang)具(ju)備(bei)自(zi)動(dong)化(hua)的(de)需(xu)求(qiu)和(he)痛(tong)點(dian)，隻(zhi)是(shi)單(dan)一(yi)客(ke)戶(hu)體(ti)量(liang)和(he)支(zhi)付(fu)能(neng)力(li)不(bu)足(zu)以(yi)吸(xi)引(yin)自(zi)動(dong)化(hua)企(qi)業(ye)的(de)關(guan)注(zhu)。近(jin)期(qi)，我(wo)們(men)也(ye)越(yue)來(lai)越(yue)多(duo)的(de)發(fa)現(xian)

，很(hen)多(duo)做(zuo)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)的(de)企(qi)業(ye)，也(ye)都(dou)在(zai)尋(xun)找(zhao)第(di)二(er)第(di)三(san)增(zeng)長(chang)曲(qu)線(xian)
，將(jiang)自(zi)己(ji)的(de)底(di)層(ceng)技(ji)術(shu)積(ji)累(lei)，在(zai)其(qi)他(ta)行(xing)業(ye)發(fa)掘(jue)應(ying)用(yong)。

圖十一：工業機器人分行業滲透率分析

從人才的角度
，中國製造業的人力資源問題
，不僅僅是藍領的問題
，更是白領的問題。社會更多關注的，是一線操作工人招工難、工資高，但在工程師的層麵，同樣存在技能的錯配。一方麵，是一千多萬大學生迎來“史上最難畢業季”，但另一方麵，一線工廠裏又懂編程、又懂工藝的“工藝實現工程師”，卻大量缺位。也許，學科教育、職業教育
、一線應用
，需要更長時間的磨合，才能給自動化的實現提供更好的土壤。