IT之家 1 月 19 日消息，隨著汽車行業(yè)全力推進(jìn)全自動(dòng)化裝配線建設(shè)，工廠作業(yè)的定義正被徹底改寫，汽車制造業(yè)的勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)也即將發(fā)生根本性變革。

來自美國(guó)咨詢巨頭 Gartner 與德國(guó)金融分析機(jī)構(gòu) Warburg Research 的行業(yè)分析師預(yù)測(cè)，到 2030 年，至少有一家汽車制造商將實(shí)現(xiàn) 100% 的裝配自動(dòng)化。這一轉(zhuǎn)型的意義遠(yuǎn)超提升運(yùn)營(yíng)效率本身，它標(biāo)志著人工智能、人形機(jī)器人與數(shù)字化制造技術(shù)的融合達(dá)到拐點(diǎn)，裝配流程中的人工崗位將被大幅削減。

其影響范圍不僅局限于工廠車間，更將重塑汽車設(shè)計(jì)理念、勞動(dòng)力培訓(xùn)體系乃至汽車生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)模式。

Gartner 研究副總裁佩德羅 · 帕切科在接受《Automotive News Europe》采訪時(shí)表示，到本十年末（2030 年左右），美國(guó)或中國(guó)的汽車制造商有望率先建成全自動(dòng)化裝配線。他指出，這兩個(gè)市場(chǎng)的多家車企“已在布局顛覆性生產(chǎn)流程，且對(duì)人形機(jī)器人的關(guān)注度日益提升”。

與此同時(shí)，Warburg Research 分析師法比奧 · 霍爾舍稱，預(yù)計(jì)到 2030 年，中國(guó)有望誕生全球首座完全‘熄燈運(yùn)行’的汽車工廠 —— 即所有工序均由機(jī)器人完成，這一目標(biāo)并非不切實(shí)際。

現(xiàn)代汽車集團(tuán)與梅賽德斯-奔馳等車企已率先采取行動(dòng)，擴(kuò)大人形機(jī)器人在生產(chǎn)中的應(yīng)用規(guī)模。

現(xiàn)代汽車計(jì)劃于 2028 年起，在其位于美國(guó)佐治亞州的生產(chǎn)基地部署波士頓動(dòng)力公司的人形機(jī)器人，該戰(zhàn)略于 1 月 5 日在美國(guó)拉斯維加斯消費(fèi)電子展（CES）上正式公布?，F(xiàn)代汽車的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)人形機(jī)器人在汽車制造領(lǐng)域的量產(chǎn)級(jí)應(yīng)用，并搭建一套具備規(guī)?；a(chǎn)能力的系統(tǒng)，最終達(dá)到年產(chǎn) 3 萬臺(tái)機(jī)器人的水平。

梅賽德斯也已啟動(dòng)人形機(jī)器人試點(diǎn)項(xiàng)目，預(yù)計(jì)到 2030 年，這些機(jī)器人將能與裝配線工人協(xié)同作業(yè)。

埃森哲全球汽車與移動(dòng)出行業(yè)務(wù)高級(jí)董事總經(jīng)理于爾根 · 雷爾斯表示，將生成式人工智能、智能體技術(shù)、實(shí)體人工智能與機(jī)器人技術(shù)、數(shù)字孿生技術(shù)相融合，已顯著提升了工廠的運(yùn)營(yíng)效率。他指出，這種融合有望幫助車企將成本降低、產(chǎn)品上市時(shí)間縮短 50% 甚至更多，潛力巨大。

麥肯錫的一項(xiàng)研究顯示，大型汽車企業(yè)若加速相關(guān)研發(fā)，每年有望釋放 1500 億美元（IT之家注：現(xiàn)匯率約合 1.05 萬億元人民幣）的經(jīng)濟(jì)潛在價(jià)值，這充分彰顯了人工智能在提升生產(chǎn)力方面的巨大機(jī)遇。

Gartner 分析師馬爾科 · 桑德羅內(nèi)在該機(jī)構(gòu)發(fā)布的 2026 年行業(yè)預(yù)測(cè)中指出，全球排名前 25 的車企中，已有 12 家在工廠內(nèi)開展先進(jìn)機(jī)器人試點(diǎn)應(yīng)用。這些技術(shù)的落地有助于降低勞動(dòng)力成本、提升產(chǎn)品質(zhì)量、縮短生產(chǎn)周期，最終實(shí)現(xiàn)“產(chǎn)品更優(yōu)、價(jià)格更低”的目標(biāo)。

帕切科補(bǔ)充道，目前汽車裝配線中，僅線束安裝與座艙部件裝配這兩個(gè)環(huán)節(jié)尚未實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)化。

車企若要實(shí)現(xiàn) 100% 的整車裝配自動(dòng)化，一方面需要引入更先進(jìn)的機(jī)器人技術(shù)，另一方面則需優(yōu)化汽車設(shè)計(jì) —— 例如將線束分段設(shè)計(jì)，或直接嵌入車身面板，從而降低自動(dòng)化裝配的難度。

他還提到另一種解決方案：在進(jìn)行座艙裝配前，不必完成“白車身”（即未經(jīng)涂裝、焊接完成的基礎(chǔ)金屬車身殼體）的整體組裝，以便機(jī)器人更便捷地進(jìn)入乘客艙作業(yè)。

帕切科認(rèn)為，車企對(duì)人形機(jī)器人的依賴度將持續(xù)提升?！罢\(chéng)然，目前人形機(jī)器人尚未對(duì)汽車裝配產(chǎn)生決定性影響，但考慮到眾多車企正投入大量資源進(jìn)行研發(fā)，預(yù)計(jì)在未來十年內(nèi)，其技術(shù)能力將實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展?！?/p>

不過，即便裝配線實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)化，工廠內(nèi)的其他崗位仍需人工參與。雷爾斯強(qiáng)調(diào)，將人工智能技術(shù)與“人類智慧”相結(jié)合，才是車企未來成功的關(guān)鍵。

德國(guó)最大工會(huì) —— 金屬工業(yè)工會(huì)（IG Metall）執(zhí)行委員會(huì)的人工智能與數(shù)字化專家德特勒夫 · 格斯特指出，從員工角度來看，數(shù)字化產(chǎn)品與人工智能技術(shù)的普及，正讓工程與制造類工作的難度不斷加大。

“產(chǎn)品更新?lián)Q代速度加快、車型種類日益豐富，這就要求人工智能技術(shù)必須與高素質(zhì)、高適應(yīng)性的員工協(xié)同配合?！备袼固卣f。

他補(bǔ)充道，數(shù)字化工具正在改變?nèi)祟惖墓ぷ鲀?nèi)容與所需技能，因此加強(qiáng)員工再培訓(xùn)與人才培養(yǎng)，已成為車企的當(dāng)務(wù)之急。

員工必須具備理解和評(píng)估數(shù)字化技術(shù)的能力，換言之，他們需要掌握高水平的專業(yè)知識(shí)。

國(guó)際勞工組織指出，除了對(duì)數(shù)字技術(shù)、先進(jìn)制造以及電動(dòng)汽車轉(zhuǎn)型相關(guān)技能的需求持續(xù)增長(zhǎng)外，勞動(dòng)者還需進(jìn)一步提升應(yīng)變能力、終身學(xué)習(xí)能力、問題解決能力、團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，以及在技術(shù)密集型環(huán)境中的安全作業(yè)能力。

但值得注意的是，裝配線的完全自動(dòng)化未必會(huì)導(dǎo)致大規(guī)模失業(yè)。帕切科表示：“這些員工可被重新分配至其他支持性崗位，例如設(shè)備維護(hù)、工程研發(fā)、物流倉(cāng)儲(chǔ)、物料管理或質(zhì)量檢測(cè)等領(lǐng)域。”

通過系統(tǒng)的再培訓(xùn)，員工還可勝任人工智能監(jiān)控、機(jī)器人維護(hù)與軟件開發(fā)等崗位。

國(guó)際勞工組織同樣預(yù)測(cè)，盡管部分重復(fù)性手工崗位可能會(huì)減少，但多數(shù)崗位的工作內(nèi)容將發(fā)生轉(zhuǎn)變，同時(shí)新的工作崗位也將應(yīng)運(yùn)而生。

該組織在汽車行業(yè)未來工作形態(tài)技術(shù)會(huì)議中得出結(jié)論：“行業(yè)的核心趨勢(shì)是崗位的演變與轉(zhuǎn)型，而非簡(jiǎn)單的‘機(jī)器換人’?！?/p>