近日，根據澎湃新聞以及量子位等媒體的報道，《The Information》的壹篇報道披露了蘋果近 8 年來是如何嘗試在中國建立全自動化工廠的。直到今天，蘋果仍然面臨著找不到用機器人代替人工制造 Mac、iPhone 和 iPad 方法的困境。
人工智能技術的爆發近年來正在掀起壹系列產業革命，2012 年，蘋果的 CEO 蒂姆 · 庫克和其他蘋果高管到中國旅行，他們發現富士康董事長郭臺銘提出了壹條可用於生產 iPad 的試驗性全自動生產線。庫克和其他蘋果高管看到 iPad 的零件在傳送帶上並借助叫作 Foxbot 的機械臂對零件進行切割，化學處理，拋光和部分組裝。
郭臺銘當時表示，他們所提出的這條生產線只需要很少量的技術工人操作。盡管存在帶來工作崗位大量流失的隱憂，但他堅信在 2014 年富士康工廠將使用 100 萬個機器人，在代工 iPhone 等產品時實現高度自動化。然而郭臺銘的夢想並沒有成真，直到 2019 年，理想中的「黑燈工廠」依然沒有到來，富士康的工廠只配置了 10 萬臺機器人。
在2019年報裏，富士康精密工具產能較上年增長 15%，直接人數降低 26%，人均產值增長 48%，機器代替人的進展肉眼可見。然而在其他更多的工作中，機器人似乎就沒有那麽好看了，蘋果這樣精密的電子設備，對塗膠水的精度要求非常高，誤差必須控制在1毫米以內。而擰螺絲也必須把握好力度，判斷是不是已經擰緊了。
新研發的機器人並不是十分擅長這兩件事情。蘋果的螺絲很小，機器無法感受到擰螺絲的力度；而塗膠水這件工作，壹位該團隊的前員工說“訓練有素的中國工人比機器工人更擅長塗膠”。就像蘋果對於 iPhone、iPad 或 Mac 的諸多特性毫不妥協壹樣，它也不會滿足於壹條產品質量無法達標的生產線。
所以，蘋果想讓機器人來替代工人工作的想法看來是暫時要擱淺了。
其實，出現這樣的現象無論怎麽想都知道是必然產生的現象，機器人雖然好但是無論是編程還是精細化操作，機器人在目前的情況下依然無法做到像人類壹樣如指臂使，不過其中原因還是需要我們詳細分析：
首先，機器人的確正在替代人類但不是在蘋果身上。蘋果是壹家制作消費電子產品的公司，大家最為熟悉的蘋果產品基本上就是iPhone、iPad、MacBook、AirPods等等，這些電子產品都有壹個非常顯著的特點這就是輕薄，對於人類來說輕薄產品加工其實雖然有難度，但畢竟這麽多年以來中國已經培養了海量的熟練技術工人，對於人類來說學習這種精密產品的加工對於已經非常熟練的技術工人來說僅僅是簡單的進壹步調整而已，在擰螺絲的時候，人類豐富的觸覺可以很好地感觸到螺絲給自己帶來的阻力，從而明確地知道輕重的程度。塗抹膠水更是如此，看上去塗膠水似乎是壹個很簡單的事情，但是對於蘋果產品的生產來說卻完全不是這麽壹回事，妳試過手動組裝，會發現控制熱熔膠槍精確的把膠水塗在需要的部位，並且和其他部件粘在壹起，是壹件並不容易的工作，非常燙手，還容易塗歪，對於人類來說我們還可以熟能生巧，但是對於機器人來說可是堪比登天的事情，正是如此看上去兩個非常簡單的操作，對於人類而言只要熟練了就好，對於機器人來說可能真的太難了。所以壹些粗重的工作可以用機器人來做，而蘋果組裝這種堪比繡花的精細活可能真的不是機器人能夠幹的了的。
其次，機器人的更新換代速度遠不上蘋果的需要。對於機器人來說，我們總是說人工智能，但是到目前為止擁有全方位實踐能力並且已經會自我思考、深度學習的人工智能機器人依然處於 探索 階段，雖然每年都有很多機器人研發企業號稱通過了圖靈測試，但是實際上可能並沒有那麽簡單。更何況我們也不可能把類似於阿爾法狗那樣的超級機器人現在就低成本地部署到制造業工廠中去，這就導致當前制造業的機器人依然是那種笨笨的、缺乏自主思考能力的機器人，這就要求蘋果要針對自己的每壹款產品去設計調試機器人的程序，然而蘋果的產品發布可都是每年快速更新叠代的，相比於快速更新的蘋果產品來說，根本沒有時間讓工程師們去設計機器人的程序，相比於人類工人只需要稍稍培訓就可以去新的產品生產線上班，而機器人卻完全不是這麽回事，自然蘋果也就真的沒辦法指望機器人給自己幹主力了。
第三，機器人的通用性差問題嚴重影響了使用。眾所周知，蘋果的產品是快速更新快速叠代不斷根據市場需求調整的，開發機器人需要海量的資源和資金投入，蘋果的產品是具有非常明顯的季節性特征的，壹款產品出來可能前幾個會出現供不應求的現象，到了後面幾個月就會閑置下來生產開工不足就有可能出現，然而在缺乏深度自主學習的情況下，想要指望壹個生產iPhone11的機器人立馬去生產iPhone12這幾乎是壹個不太可能完成的任務，但是在富士康的工廠中經常出現，上個月造iPhone，下個月就可以造MacBook，中間的培訓切換時間極短，只有熟練的中國工人能夠達到如此苛刻的條件。
所以，我們知道不是機器人不行，我們要認識到機器人正在深刻改變我們的生活，他們能夠取代很多的工作，但是從目前的角度來說，無論是部署成本還是靈活程度，機器人可能還是比不上張全蛋的，只有等到某壹天機器人的自我學習能力得到了全方位提升的時候，才真正有可能實現對於工人的全面替代，只可惜那壹天並不是今天。
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