“自動化”一詞最早是在1945年提出的，當時福特汽車公司的工程部門用它來描述其新型轉移機器的操作，這些轉移機器從車身壓力機上機械卸載沖壓件并將其放置在機床的前面。如今，它指的是由機器控制的任何生產過程，幾乎不需要或幾乎沒有操作員的輸入就可以以高度自動化的方式進行生產。有許多技術可以使生產過程實現自動化，而機器人技術正變得越來越重要。雖然沒有“機器人”的確切定義，但該術語通常是指可以編程以執(zhí)行各種不同任務并與環(huán)境進行某種程度的交互作用的物理機器。

機器人是提高生產力的關鍵工具。迄今為止，大多數機器人的采用都發(fā)生在制造業(yè)中，機器人比人類更有效，更一致地執(zhí)行各種手動任務。但是隨著不斷創(chuàng)新，機器人的使用正擴展到其他領域，從農業(yè)到物流再到酒店業(yè)。機器人變得更便宜、更靈活、更自治，部分原因是通過整合人工智能，一些機器人代替了人工。其他機器人（與工作人員一起工作的“協作機器人”）對此起到了補充作用。隨著這一趨勢的繼續(xù)，機器人的采用將可能成為生產率增長的關鍵決定因素，并有可能重塑全球供應鏈。

機器人的采用可能會成為生產力增長的關鍵決定因素，并有可能重塑全球供應鏈。從1993年到2016年，機器人投資占經濟合作與發(fā)展組織（OECD）國家人均GDP增長的10%。Graetz和Michaels發(fā)現，在2002年至2007年期間，機器人致密化技術在17個國家（地區(qū)）中使GDP和勞動生產率的年增長率分別提高了約0.37%和0.36%，占GDP總增長的10%，而預計的總貢獻為0.35%。他們隨后的一項研究發(fā)現，從1993年到2016年，經合組織國家對機器人的投資對人均GDP增長的貢獻率為10%。同一項研究發(fā)現，機器人密度每增加一個單位（研究定義為每百萬小時工作的機器人數量），勞動生產率就會提高0.04%。就業(yè)研究所的一項研究發(fā)現，從2004年到2014年的10年中，機器人的采用使德國的人均GDP增長了0.5%。隨著機器人的功能不斷提高，成本不斷下降，它們對生產率的潛在影響將更加顯著。至少有六種技術似乎構成了下一波創(chuàng)新浪潮的引領：物聯網、先進的機器人技術、區(qū)塊鏈、新材料、自主設備和人工智能。人工智能和機器人技術也許是最重要的。人工智能具有許多功能，包括但不限于學習、理解、推理和互動。易于編程、靈巧且價格相對合理的機器人可以實現農業(yè)、制造業(yè)和服務業(yè)中一系列功能的自動化。

盡管這些技術已經投放市場，但它們通常都過于昂貴且效率低下，無法被廣泛采用以推動整個經濟范圍內生產率的提高。例如，為什么我們感覺“工業(yè)4.0”技術有潛力，但它們似乎并未被大規(guī)模采用。部分原因是發(fā)達國家的大多數制造商似乎正處于采用的早期階段。同樣，為什么機器學習軟件系統(tǒng)盡管一些有希望的早期應用程序令人感覺很有前景，但它們當前的功能仍然相對有限。到2030年甚至2040年之前，完美的機械手不太可能出現在市場中。正如麻省理工學院機器人學家寫道：擁有想法很容易，將它們變成現實很難，將它們變成大規(guī)模部署更加困難。如果這些技術真的“準備就緒”，人們將有望看到更高的生產增長率。 下一波生產系統(tǒng)采用機器人的模式。即使面臨這些挑戰(zhàn)，下一代生產系統(tǒng)技術仍在開發(fā)中，并且在越來越多的情況下進入使用中，其中之一是機器人技術。因此，一個關鍵問題是各國在采用機器人方面如何進行比較，最常用的指標是工業(yè)機器人在制造工人中所占的比例。根據國際機器人聯合會（IFR）的數據，全球每10000名制造業(yè)工人的工業(yè)機器人平均值從2015年的66個增長到2017年的85個，韓國是世界上最先進的采用國，每10000名工人擁有710個機器人，隨后是新加坡、德國、日本和瑞典，美國以每10000名工人200個工業(yè)機器人排名第七，俄羅斯和印度排名最后，每10000名工人分別只有4個和3個機器人。

較高工資的國家比較低工資的國家在采用機器人方面更具經濟優(yōu)勢，因為對機器人的投資通常可以通過節(jié)省勞動力成本來規(guī)劃和計算，這就是波士頓咨詢公司（BCG）估計發(fā)展中國家使用機器人技術節(jié)省的勞動力成本要低得多的原因。因此，更貼切的問題是：考慮到工資水平，各國在采用機器人方面的立場如何，要對此進行評估，必須計算安裝機器人的估計投資回收期（以月為單位）。

在給定補償水平與實際工資差異的情況下，比較預期機器人采用率的排名，出現了幾種模式。首先，東亞國家處于領先地位，在排名前7位中占據了6位：韓國的機器人采用率比預期高2.4倍，而新加坡、中國、泰國和臺灣緊隨其后，日本排名第七。相比之下，英聯邦國家則明顯落后，加拿大排名第14位（比預期采用率低44%），英國排名第23位（比預期采用率低73%），澳大利亞排名第24位（比預期采用率低80%）。

總體而言，歐洲在這方面是落后的，鑒于其工資水平，只有兩個東歐國家的采用率高于預期：斯洛文尼亞（比預期的采用率高37%）和捷克共和國（比預期的采用率高25%）。其他所有歐盟國家的采用率均低于預期。國家要實現其偉大復興，必須要有自己的高科技人才，要有創(chuàng)新的能力。而高中教育也在努力地改變轉型中，從考卷中我們可以看出，題目不再是簡單的古詩文默寫、公式套用等，更多的是去考察考生背后的思維和綜合能力。而這些潛在的軟實力并不能在一年兩年內迅速提升。 能力和思維是通用的，自小培養(yǎng)鍛煉出來的思維模式對今后有很大影響。就如自小在機器人教育里獲取的素質能力，就能在各類考試中產生潛移默化的影響，甚至成為一個加分點。

審核編輯：湯梓紅