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制造業AI人才啟示錄

時間:2020-01-15 09:24:07

來源:億歐

作者:佚名

AI人才缺乏,并不是什么新鮮話題了。

高薪、高學歷,往往也與之捆綁在一起。縱觀企業招聘JD,動輒碩士起步,博士不嫌多,本科學士可能都不配擁有姓名。

當然,這些都是那些“高大上”職位才能擁有的配置,比如推薦算法開發、機器學習工程師之類的。諸多人工智能相關培訓機構,打出的旗號也往往與之有關,學員也大多有著JAVA、C++等從業經驗。

但AI的人才繁榮,是不是僅憑這類高等教育人才就夠了呢?

眾所周知,AI產業化開始逐步在制造、農業、服務業等各個領域落地,千行萬業的普通勞動者如何掌握與AI共事的基本能力,恐怕是繼高階人才荒之后的又一難題。

與AI共舞:下一代工人的必修課

以人工智能和機器自動化為形式的技術潮流,正在把我們帶入一個新的工業時代。

過去探討制造業融合AI時,如何改造設備、網絡等基礎設施,是主要的命題。但伴隨著一個個AI項目的落地,這個領域的勞動力技能短板也開始凸顯。

一方面,制造業正在被90后、00后年輕人所拋棄。此前大部分制造業工作相對重復枯燥,每天一遍又一遍地機械重復著一個動作,勞動力與機器人看起來也沒有什么差別,許多年輕人寧可送外賣也不愿意進廠。與此同時,人們也普遍認為,AI會取代那些從事流水線重復工作的工作。

但問題是,機器人替代了部分重復勞動和體力要求的常規操作型任務,同時也增加了許多非常規認知型工作任務的需求。舉個例子,即使機器人接受了工作,當機器人出現故障時,也必須有人修理它們。這也是為什么,在先進的制造業工廠,人才與AI機器的協作能力反而更加重要。

而另一個問題,就是在有限的制造業勞動者中,大部分技能水平不足,可替代性強。這就導致許多諸如半導體企業會拒絕新的招聘,寧愿雇傭成本較低的承包商,只因為承包商可能擁有市面勞動力所普遍不具備的必需技能。

當然,這個問題并不是“中國特色”。實際上,在美國也面臨同樣的困境,許多美國先進的制造企業,認為工廠自動化水平的不斷提高,勞動力已經無法勝任需要操作數控機床等技能的工作。

即使AI,也是需要有人去協同的,那么,智能化的工業4.0時代,勞動力到底需要什么?

山高水遠的AI職業教育

目前,許多國家已經開始將人工智能與職業教育結合在一起。從這些先遣經驗中,可以大致看到AI職業教育的兩個關鍵難題:

1.高等教育系統與人資市場需求的矛盾

盡管獲得自動化、算法等高級領域學歷的學生更有機會晉升到中高級技術職位,但現有的高等教育系統根本無法滿足工程勞動力的需求。

比如加州州立大學的教育官員就發現,每年該系統工程專家能夠收到約十萬份申請,來競爭1萬個名額。

此時,向社區學院系統探索職業教育,就成了一個非常重要的補充力量。比如加州社區學院系統是加州州立大學和加州大學系統的“支線”,學生不需要本科學位就可以獲得晉升需要的相關證書和技術工作。

電力、汽車和能源等領域,特別是太陽能安裝等領域,雇主迫切需要員工能夠跟上人工智能、機器學習這樣的新技術,于是加州社區學院也開始推出了類似STEM這樣的課程。

2.職業教育的技能衡量標準

提升制造業、服務業的AI工程技能,一個常規的挑戰是,如何確定課程內容符合現實的應用標準?

實際上,美國也并沒有成熟的解決方法。當前的做法是,將與機器協同的工作技能培訓提前至八年級。也就是在K12階段就對課程進行相應的調整,同時引入更多具有相關工作經驗的兼職教師的加入,并要求技術工人的公司加強指導和其他在職培訓工作,集合社會教育體系來共同摸索。

可以肯定的是,在這樣的探索中,一方面大量的勞動者有望通過持續學習重塑自我,跟上快速迭代的智能社會。同時,先進制造業也有望雇傭這些高素質工人,創造出從未有過的智力資產。最后,將是整個國家生產制造和經濟競爭力的全面提升和擴展。

那么,對于致力于在工業4.0實現制造業轉型升級的中國來說,這些舶來經驗是否值得借鑒呢?

用AI鍛造中國匠心,需要破除哪些桎梏?

在討論這個問題之前,我們必須正視的現實情況是:

首先,中國制造業過去十年都是以勞動密集(如紡織)、資本密集型(如鋼鐵)企業為主,在高技術制造業上與發達國家有著不小的差距,因此高素質技工的總量和質量相對也更少。根據國際機器人聯合會(IFR)統計,2017年中國工業機器人密度(每萬人擁有的工業機器人數量)僅為97臺/萬人,明顯低于日本、德國等傳統制造強國。

制造業AI人才啟示錄

同時,近年來環保、產業結構調整等政策的相繼落地,也導致制造業在“騰籠換鳥”的過程中出現了一定的“過渡期”,具體表現就是,大量勞動密集型低端制造開始流向東南亞等次內地,而創新企業對高端人才的吸納能力又出現暫時性的不足。

另外,長期以來,中國制造業的職業教育大部分是由企業來完成的,即傳統的學徒工制度,但“師傅帶徒弟”模式在AI時代顯然首先連師傅都找不到了,新的技能養成體系尚未建立。

而面對人工智能浪潮,技能人才的短缺,僅僅依靠市場力量來調節,勢必會經歷一段漫長的調整期,恐怕會導致錯過制造業AI落地的關鍵窗口期。

因此,在中國的AI職業教育中,恐怕也必須借助相應的政府和社會力量:

1.AI相關的技能形成體系有待全面鋪開。

目前,我國的職業教育主要是由公共財政支持的,受限于規模與資金,大部分職業學校更傾向于開展制造業所需要的適性技能。對于AI相關的培訓,往往需要大量投入來出儲備師資、研發課程,在現有條件下,盲目上馬AI技能培訓也難以保證培訓的質量和效果。

2.企業自主崗內培訓的激勵效果不足。

那么,讓有相關需求的制造企業自行開展對高技能工人的培養呢?一方面,企業處于經營管理的考慮,對于培訓投入往往都會有所限制,加上制造業人才短缺問題導致的流動性,企業投入高素質技工的風險也大大增加。

因此,能否在政策上對積極參與員工技能培訓的企業給予培訓經費返還、稅收優惠等政策支持;在科技項目立項、成果評定時,AI職業教育能否作為關鍵的考量標準,才有可能真正激發出制造企業主動與AI融合的積極性。

3.科技公司的社會化力量引入是重點。

培養高素質、AI化的技能人才,科技企業的力量也不可小覷。目前,已經有眾多AI領域的領軍企業,如百度、華為、阿里等紛紛建立了AI人才培養機制,推出了相應的公益培訓體系。不過,目前大部分AI項目還著眼于高精尖的崗位職業資格,以及與雙一級高等院校的研發合作,針對高素質工人的職業教育還很少。

但從市場需求與技術普惠的角度來看,科技巨頭的工業AI項目同樣對合作伙伴的技工質量提出了一定的要求,未來通過與職業學校合作,輸出相應的基礎課程和職業培訓,建立共享型公共實習實訓基地,也會幫助科技公司收獲合作方的高認可度。

每每提到工業4.0、制造業自動化等話題,人們總會第一時間想到德國的“工匠精神”,這是推動德國產品走向世界的品牌力量,也是中國制造在轉型升級中所迫切渴求的魂力。但“工匠精神”并非天生天養,而是伴隨著德國制造業和職業教育發展,所自然形成的人企之間的一種默契與規則。

從人海戰術到高素質技工,中國的工業AI,也是時候開始鍛造自己的“匠心”了。

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