美國制造業(yè)有望大范圍復(fù)蘇。新冠疫情造成的供應(yīng)鏈崩潰，已經(jīng)充分暴露出依賴長供應(yīng)鏈可能引發(fā)的現(xiàn)實風(fēng)險，因此美國正努力將更多供應(yīng)環(huán)節(jié)收回國內(nèi)。

此外，與中國日益緊張的關(guān)系也迫使美國重新審視依賴中國制造業(yè)實現(xiàn)本國經(jīng)濟成功的基本戰(zhàn)略。在這一背景之下，美國制造企業(yè)紛紛決定還崗位于本地。

但問題在于，美國制造業(yè)嚴(yán)重缺乏推動這場革命所必需的勞動力。既沒有充足的從業(yè)技術(shù)工人，非技術(shù)群體也沒有學(xué)習(xí)制造技能的打算。

但需求永遠(yuǎn)是發(fā)明之母。制造業(yè)勞動力短缺的現(xiàn)狀，也給制造業(yè)AI領(lǐng)域的創(chuàng)新成果鋪平了實踐的道路。這部分成果已經(jīng)相當(dāng)充裕，麥肯錫預(yù)測到2025年，由其創(chuàng)造的價值將高達約3.7萬億美元。

在切入正題之前，我們先來了解這輪影響深遠(yuǎn)的勞動力危機。

美國制造業(yè)的勞動力短缺問題有多嚴(yán)重？

即使把所有技術(shù)工人全都動員起來，日用品制造業(yè)的空缺職位仍比從業(yè)者整體多出35%。德勤預(yù)測，到2030年，全美制造業(yè)勞動力短缺量將超過200萬，核算為年度機會成本達1萬億美元。

如果不加以控制，事態(tài)只會進一步惡化。目前，美國的勞動力主體仍然是總量約4000萬的嬰兒潮一代，占全部勞動力市場的四分之一，而且其中大部分仍在從事“傳統(tǒng)”制造業(yè)。而隨著嬰兒潮一代的退休，年輕工人普遍不愿從事制造業(yè)工作，明顯更青睞技術(shù)、醫(yī)療保健和其他工作條件更好、薪酬更具吸引力的職業(yè)方向。

美國當(dāng)然可以從希望移民的國外群體中快速引進勞工，但這也會帶來一系列相關(guān)挑戰(zhàn)，甚至進一步增加美國的政治動蕩。再有，除非又來一波疫情封鎖引發(fā)的供應(yīng)鏈中斷，否則企業(yè)雇主明顯不想自己費力培訓(xùn)這些制造業(yè)新人。

所以為了保持設(shè)備運轉(zhuǎn)，美國制造企業(yè)迫切需要尋求新的人工替代方案。

AI有望助行業(yè)解決勞動力短缺難題

AI技術(shù)，無疑將成為解決這場危機的一股重要力量。與其他行業(yè)一樣，制造業(yè)中也有不少崗位勢必要被AI所取代。但面對勞動力短缺的現(xiàn)狀，我們要擔(dān)心的不是AI會不會消滅工作，而是AI如何幫助企業(yè)保持運營、填平致命的雇員缺口。

下面，我們一起來看AI有望緩解制造業(yè)勞動力短缺、并徹底改變美國本土制造方式的幾種可能性：

機器人自動化

數(shù)十年來，機器人已經(jīng)在汽車制造和鋼鐵冶煉等領(lǐng)域長期效力，肩負(fù)起起重、接頭焊接等高危重復(fù)性工作。然而，這些傳統(tǒng)機器人在設(shè)計上只能對接高度可預(yù)測的場景，并執(zhí)行非常明確的特定任務(wù)。

如今，西門子Simatic神經(jīng)處理單元等AI應(yīng)用正引導(dǎo)機械手臂抓取并操縱物體，全面適應(yīng)各種朝向、速度和位置。這意味著機器人和“協(xié)作機器人”（專門與人類協(xié)同工作的機器人助手）也能在訓(xùn)練之下，像人類那樣執(zhí)行各種更復(fù)雜的流水線操作。此外，配套地圖、表面異常檢測和物體避讓等AI技術(shù)，已經(jīng)能讓自動導(dǎo)引車（AGV）替代裝卸員和叉車駕駛員在倉庫和工廠之間靈活運送零件和成品。

綜合來看，這些AI驅(qū)動的機器人創(chuàng)新方案至少能節(jié)約75%的人工成本，保持24小時連續(xù)生產(chǎn)，同時消除裝配線、重型材料處理和重復(fù)操作所引發(fā)的潛在損害。無怪乎現(xiàn)代機器人技術(shù)已經(jīng)在新加坡和韓國等地掀起制造業(yè)革命，美國也是時候邁出這重要的一步了。

增材制造

AI緩解制造業(yè)勞動力短缺的另一大途徑在于3D打印。根據(jù)傳統(tǒng)方法，高水平設(shè)計師和工程師需要利用多年經(jīng)驗和“直覺猜測”的方式給出最佳設(shè)計方案。但AI如今已經(jīng)能夠快速產(chǎn)出復(fù)雜且高度優(yōu)化的設(shè)計成果，并以3D打印的方式快速交付成品。

以Autodesk的Netfabb為例，這類軟件系統(tǒng)中的機器學(xué)習(xí)技術(shù)能夠接收制造商輸入的設(shè)計參數(shù)，并給出最高效的可制造方案。在選定設(shè)計藍圖之后，NNAISENCE等廠商的AI方案會使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加數(shù)字孿生來預(yù)測、監(jiān)控并消除增材制造流程中的缺陷，避免引發(fā)生產(chǎn)延誤和錯誤。Intellegens Alchemite等AI軟件甚至能夠發(fā)揮想象力，提供適應(yīng)特定制造和產(chǎn)品使用需求的新奇主材建議。

如果這些復(fù)雜功能全部由人類執(zhí)行，無疑需要龐大的高水平工程師和設(shè)計師團隊，而且最終成果也未必令人滿意。

機器視覺

說起制造裝配線，大家首先想到的往往是一條產(chǎn)品傳送帶，不同工位上都有工人隨時操作、隨時檢查。但這種重復(fù)性的勞動密集型工作往往極易出錯，很難提供令人滿意的質(zhì)量保證。

這就引出了Inspekto和Matroid等AI廠商提供的自主機器視覺（AMV）技術(shù)。自主機器視覺系統(tǒng)能夠在不同照明條件下準(zhǔn)確識別出裝配器產(chǎn)品的形狀、朝向和狀況，利用攝像頭加AI在產(chǎn)品經(jīng)過時完成計數(shù)和跟蹤，快速發(fā)現(xiàn)缺陷并做出相應(yīng)分類。這就消除了QA流程對于人力的高度依賴。

機器視覺適用于包裝、碼垛和貨物裝載，能夠極大節(jié)約勞動力、時間和成本。RobitIQ和Spiroflow等廠商的解決方案可以確定最佳碼垛方法，指揮機械手臂自動抓取紙箱并放置在運送托盤上。

生產(chǎn)優(yōu)化

一旦生產(chǎn)設(shè)備出現(xiàn)故障，往往需要設(shè)備商方面的專業(yè)分析和維修人員介入，既耗時又費錢。Vanti和3DS等廠商的AI成果不僅可以監(jiān)控機器和模具磨損，借此選擇最佳時間安排預(yù)防性維護，還能監(jiān)控不同產(chǎn)品及材料的溫度、濕度和運行狀態(tài)，根據(jù)實際生產(chǎn)條件對設(shè)備做出優(yōu)化。

一旦出現(xiàn)問題，AI可以分析所有潛在原因并提出最佳應(yīng)對方案。以往，大多數(shù)工廠只能依賴經(jīng)驗最豐富的維護工程師完成這項工作。

這項技術(shù)的適應(yīng)范圍還遠(yuǎn)不止于維護和損壞控制。通用電氣的Brilliant Manufacturing Suite和西門子的Mindsphere等AI驅(qū)動云/邊緣系統(tǒng)甚至可以接入并管理整個端到端制造流程，具體涵蓋需求規(guī)劃、材料庫存、能源消耗乃至最終物流。

制造業(yè)的AI需求遠(yuǎn)超想象

想象一下，如果有一臺能夠廣泛適應(yīng)生產(chǎn)需求、并由AI驅(qū)動的擬人機器人，甚至可以全面接管人類當(dāng)前可以完成的幾乎所有體力勞動，結(jié)果會如何。當(dāng)這一切成為現(xiàn)實，發(fā)展中國家引以為傲的勞動力成本優(yōu)勢將化為烏有，AI驅(qū)動型制造商不必依賴于眾多人類雇員，不再受制于未來可能出現(xiàn)的疫情和隔離封鎖。從這個角度來看，目前困擾全球的供應(yīng)鏈危機也將不復(fù)存在。

隨著AI系統(tǒng)所吸納的數(shù)據(jù)越來越多，模型自身也會不斷改進、產(chǎn)生飛輪效應(yīng)，而任何跟不上這波潮流的企業(yè)都必將被歷史所淘汰。這場革命也有望讓美國制造業(yè)再次煥發(fā)活力，甚至再次成為全球最具市場競爭力的國家之一。

AI制造革命正在發(fā)生——不在未來，而在當(dāng)下。請注意，目前的勞動力危機并不是一時之急，而是未來幾年仍將持續(xù)存在的商業(yè)新常態(tài)。因此，以AI為核心驅(qū)力的制造商將在這個十年內(nèi)逐漸勝出，并牢牢保持住這一新興競爭優(yōu)勢。