我记得几年前，以苹果为首的大型手机制造商纷纷试制机器人生产线，用机器人代替中国富士康这样的劳动密集型企业生产手机，以降低人工成本的增加给企业带来的压力。 但是，最近的新闻显示，苹果的机器人战略似乎遇到了瓶颈。 那么，为什么富士康的“kndbmh”们比机器人强呢？
一、苹果机器人工厂面临难题
最近，《澎湃新闻》和量子比特等媒体报道称，《The Information》的报道揭示了苹果近8年来在中国建立全自动化工厂的途径。 即使是今天，苹果也面临着找不到用机器人代替人工制作Mac、iPhone、iPad的方法的困境。
人工智能技术的爆发近年来引起了一系列的工业革命。 2012年，苹果首席执行官怡和其他苹果高管去中国旅游时，他们发现富士康董事长qsdyx提出了一条可用于生产iPad的试验性全自动生产线。 库克和其他苹果高管看到iPad的零件坐在传送带上，用一种叫做福克斯Bot的机械臂切断零件，进行化学处理，研磨，部分组装。
qsdyx当时说，他们提出的这条生产线只需要一点技术工人的操作。 虽然有可能导致职场大量流失，但我相信2014年在富士康工厂将使用100万台机器人，代理iPhone等产品时将实现高度自动化。 但是，qsdyx的梦想没有实现，直到2019年，理想的“黑光灯工厂”还没有到来，富士康的工厂只配置了10万台机器人。
在2019年的年度报告中，福克斯精密工具的生产能力同比增长15%，直接人数减少26%，人均产值增长48%，可见机器正在被人取代。 但是，在其他许多工作中，机器人似乎不那么漂亮。 像苹果这样精密的电子设备，涂层水的精度非常高，误差必须控制在1毫米以内。 拧紧螺丝也要把握力量，判断是否拧紧了。
新开发的机器人不擅长这两件事。 苹果的螺丝小，机器感觉不到松螺丝的力量； 关于刷水工作，一个团队的前员工说：“熟练的中国工人比机械工人更会擦口香糖。” 也不会满足于产品质量达不到的生产线，以免苹果向iPhone、iPad、Mac的诸多特性妥协。
所以，苹果想让机器人代替工人工作的想法似乎暂时搁浅了。
二、为什么富士康的kndbmh比机器人强？
其实，我们知道这种现象的发生是无论怎么想都是必然的现象。 机器人很好，但是无论是编程还是精细化操作，机器人在现在的情况下依然不能像人一样指手画脚。 但是，其原因还需要详细分析。
首先，机器人确实取代了人类，但不是苹果。 苹果是制造家电产品的公司，最广为人知的苹果产品基本上是iPhone、iPad、MacBook、AirPods等，这些电子产品有非常显著的特点。 这是轻薄的。 对人类来说，薄型轻量产品的加工其实很难，但这几年中国培养了庞大的熟练技术工人。 对人类来说，学习加工这种精密产品，对已经熟练的技术人员来说不过是一种调整，拧螺丝时，人类丰富的触觉可以很好的感受到螺丝对自己的阻力，明确知道轻重的程度。 涂粘合剂就更不用说了。 虽然涂水看起来很简单，但对苹果产品的生产来说完全不是这样。 即使尝试手动组装，控制热焊枪，在需要的部分正确地涂抹粘接剂，使之与其他部件粘接也不是一件简单的工作。 虽然容易烫手、弯曲，对人类来说还很熟练，但对机器人来说就像上天一样，所以有些粗重的工作可以用机器人来做，但像苹果组装这样的刺绣一样的精细工作可能真的不能用机器人来做
其次，机器人的更新换代速度远不上苹果的需要。对于机器人来说，我们总是说人工智能，但是到目前为止拥有全方位实践能力并且已经会自我思考、深度学习的人工智能机器人依然处于探索阶段，虽然每年都有很多机器人研发企业号称通过了图灵测试，但是实际上可能并没有那么简单。更何况我们也不可能把类似于阿尔法狗那样的超级机器人现在就低成本地部署到制造业工厂中去，这就导致当前制造业的机器人依然是那种笨笨的、缺乏自主思考能力的机器人，这就要求苹果要针对自己的每一款产品去设计调试机器人的程序，然而苹果的产品发布可都是每年快速更新迭代的，相比于快速更新的苹果产品来说，根本没有时间让工程师们去设计机器人的程序，相比于人类工人只需要稍稍培训就可以去新的产品生产线上班，而机器人却完全不是这么回事，自然苹果也就真的没办法指望机器人给自己干主力了。
第三，机器人的通用性差问题严重影响了使用。众所周知，苹果的产品是快速更新快速迭代不断根据市场需求调整的，开发机器人需要海量的资源和资金投入，苹果的产品是具有非常明显的季节性特征的，一款产品出来可能前几个会出现供不应求的现象，到了后面几个月就会闲置下来生产开工不足就有可能出现，然而在缺乏深度自主学习的情况下，想要指望一个生产iPhone11的机器人立马去生产iPhone12这几乎是一个不太可能完成的任务，但是在富士康的工厂中经常出现，上个月造iPhone，下个月就可以造MacBook，中间的培训切换时间极短，只有熟练的中国工人能够达到如此苛刻的条件。
所以，我们知道不是机器人不行，我们要认识到机器人正在深刻改变我们的生活，他们能够取代很多的工作，但是从目前的角度来说，无论是部署成本还是灵活程度，机器人可能还是比不上kndbmh的，只有等到某一天机器人的自我学习能力得到了全方位提升的时候，才真正有可能实现对于工人的全面替代，只可惜那一天并不是今天。
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