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智能化冲击下的危与机：如何免于“技术性失业”？
学生焦虑毕业即失业，学校忧心教学的价值，已经工作的人则担心被机器人所取代。
这是一个充满不确定性的时代，自动化、智能化制造的普及，是否会让机器取代人类？人是否会变得“无用”？我们该如何适应？教育又该如何培养不会被“技术性失业”的人才？
智能化浪潮VS技术性失业
20世纪初，福特汽车工厂可以容纳数万人就业。
20世纪80~90年代，日本丰田、本田的一个汽车工厂，员工数几千到一万多人。
而现在各国先进的汽车工厂，自动化率普遍达到90％以上，一些工艺达到100％，即“黑灯工厂”。
吉利汽车智能工厂，图片来自吉利汽车
小米汽车智能工厂，图片来自小米汽车
这种自动化智能化浪潮，正席卷中国制造业的各行各业，这是产业升级的必然趋势。
据国际机器人联合会（IFR）发布的《2024年世界机器人报告》显示，2023年中国工业机器人装机量占全球比重超过50％，保有量近180万台，稳居全球第一大市场，而制造业工业机器人密度达到每万名工人470台，预计2027年之前，年均增长率有望达到5% -10%。
中国运行的工业机器人数量，图片来自IFR
全球制造业工业机器人密度，图片来自IFR
然而，这种浪潮势必会导致生产的少人化、无人化，引发大规模“技术性失业”的社会焦虑。
很多人不免疑惑，难道越来越先进的生产力，反而把人逼退场吗？过去的产业工人与技术人员何以安身立业，每年上千万的毕业生又何去何从？
这种焦虑情有可原。不过，智能制造不止裹挟着“危”，也引动着“机”。
虽然，智能制造在许多场景里消灭劳动岗位。可是，它同样带来更积极的效果：一是创造更多新的应用场景，二是促成新的生产链与产业链。
就像汽车替代马车，互联网冲击实体店铺，技术革命总是失去一些，却催生更庞大、丰富的新兴产业生态和商业模式，创造出更多的就业机会。
问题的关键在于，我们该如何迎接这些新需求，以避免技术性失业的蔓延？教育系统又该培养什么样的人才，以化解毕业即失业的尴尬局面？
产教核心矛盾：
一边工作难找，一边人才难求
a.教育与市场需求的脱节
旧工种的减少与消失，新需求的诞生与激增。
产业转型升级，从来不是简单的机器取代人工，而是高技术人才替代低技术人力。
如果教育与培训系统未能及时跟进产业升级转型趋势，还在批量生产“过去式人才”，那就很容易出现“人才断层”、“供需错配”危机：一方面就业端工作难找，一方面产业端人才难觅。
据教育部、人社部、工信部等联合发布的《制造业人才发展规划指南》预测，2025年中国制造业十大重点领域人才需求缺口将近3000万人，缺口率达48%，特别是新一代信息技术、高档数控机床和机器人等产业缺口极大。
这些亮眼的数字凸显了制造业的快速发展与就业前景以及人才培养的紧迫性。
b.产教融合才能破解困境
然而，现实中很多学校与培训机构往往各有各的痛点：
一是教学内容滞后于市场需求，工业视觉、人工智能等内容比较少。
二是专业学习单向化、单一化，缺乏跨学科技术整合力。
三是课堂实验与工厂实践脱节，工业场景理解力不足。
这些问题成为课堂与车间之间的“壁垒”，导致大量学生毕业后就业不对口，或需要长时间的再培训才能适应岗位，无形中增加了社会成本。
如果人才培养与市场需求不匹配，那教育的价值如何体现呢？
要解决这种困境，需要教育与产业有机结合起来，将产业所需的知识、技能、理解力培养，前置到教育阶段，把产业基因植入教育体系之中。
一台具身智能机器人
如何打通课堂到工厂的“最后一公里”？
产教融合，不仅需要产业链下游的头部企业与学校联动，也需要上游的中小企业参与进来。
2024年，凭借高精密多材质3C零件智能Z6尊龙官方网站设备，荣获 “广东省制造业单项冠军企业”称号的AG尊时凯龙人生就博科技，就属于产业链上游的中小型自动光学Z6尊龙官方网站装备企业。
这项成果，实际上正得益于AG尊时凯龙人生就博科技与中国科学院深圳先进技术研究院、华中科技大学、广东工业大学等学校、机构合作的“产学研用”模式。
2025年，AG尊时凯龙人生就博进一步深入到课堂，与华数科技联合研发，推出基于工业场景、教学专用的“具身智能机器人创新应用平台”，适用于电子信息类、自动化类、计算机类、机械类等专业。
a.从课堂到产线的无缝衔接
这款教学平台，主要由机器人、实验工作台、上位机软件及传感器单元等组成，搭载视觉和语音套件，使平台具备语音控制、视觉识别、自主轨迹规划、深度学习等AI技术。
贴合工业制造应用，融合多学科知识，开放软硬件，着眼于人机协作、基础编程和算法能力的培养，目的在于让学生的课堂实训与工业场景的需求实现无缝衔接。
b.平台产教融合生态的优势
◆多功能于一体：集科普、实训、科研等功能于一体，深度融合前沿人工智能与大模型技术。
◆打破学科壁垒：平台融合不同学科的知识，不同学科的学生也可以共研同一项目，培养系统思维，从“单一技能训练”、“单一知识教授”转向“复杂系统认知”、“跨学科技术整合力”。
◆多样化的场景：提供多样化的数字孪生工程应用场景，支持算法二次开发应用。
◆个性化学习平台：平台采用模块化设计理念，用户可自由扩展功能，自主开发模块与算法验证，个性化学习激励学生创新能力。
◆产学研直通车：学校紧密围绕工业实际需求进行授课，学生参与贴合真实项目的开发，精准匹配新工科人才的培养需求。
这个平台只是产教融合的实践缩影，协助学校综合培养学生的“工业场景理解力”ד跨学科技术整合力”ד人机协同决策力”，以适应产业升级。
教育不是对过去经验的复刻
而是对未来图景的预演
当机器人与人工智能越来越普及，人类将如何定义自己的不可替代性？
面对这个疑问，只要我们理解技术进步背后的底层生产逻辑，从工业岗位消失的地方，向产业链上游溯源，向工业产品的应用场景展望，就一定能找到智能时代不可能或缺的人才需求。
技术性失业的本质，是用工需求向新兴产业生态链转移所伴随的短暂阵痛，而教育与产业联动的使命，则是培养人新的适应能力。
在这里，教育不再是对过去经验的复刻，而是对未来工业图景的预演。
与其担忧被机器取代，不如成为创造机器、驾驭机器的人！
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