文|江卿曻

编辑|江卿昇

前言

在当今快速发展的智能制造行业里，一场隐秘却剧烈的变革正在上演，小米汽车的生产线，平均每76秒就能下线一辆新车，工厂几乎无人，只有少数工程师在背后默默监控数据。

这一效率与生产方式，打破了我们对传统工厂的固有认知，与此相对应的是，越来越多传统工人的岗位正在被自动化和智能化设备所取代。

这是否意味着，曾经的流水线工人注定会被时代淘汰？技术飞速发展的同时，底层工人又该如何面对这场前所未有的挑战？在智能化浪潮中，他们的未来该何去何从？

小米“黑科技”工厂的崛起

小米汽车的超级工厂，是这个行业最具代表性的“黑科技”车间，位于2024年开始全面投入生产的小米工厂，迅速在市场中崭露头角。

与传统车企的生产线不同，小米汽车的生产方式令人瞩目，其生产线的每一个环节几乎全由机器人和智能设备负责。

高度自动化的工厂内，工人数量稀少，只有少数工程师负责监控数据流和优化生产流程，这些机器人就像“快乐的打工人”，全天候工作，效率和精度远超人力。

小米的生产线不仅仅是快，它的效率几乎达到了一个令传统车企汗颜的地步，平均每76秒，一辆全新的汽车就能从生产线下线。

这一生产速度，无论是在国内还是国际市场上，都处于领先地位，相比之下，特斯拉生产一辆车的时间为40秒，比亚迪则需要约58秒。

可以说，小米已经在这个速度上追赶上了特斯拉，甚至在某些方面超越了传统车企。

这背后的“秘密武器”就是小米的自动化生产线，机器人在压铸、冲压、涂装等多个环节都能高效、无误地执行任务。

每一个环节几乎都完全由机器人代替人工操作，整个车间的自动化率达到了91%，而关键的工艺环节则实现了100%自动化。

更为令人震惊的是，小米工厂内的机器人使用了全球领先的压铸设备，效率比特斯拉美国工厂的压铸机提高了10倍。

每120秒，一个压铸件便可完成，生产效率远超传统手工工艺，除此之外，小米的AI视觉检测系统极为先进，2秒钟就能精准检测出车体的任何缺陷，比人工检测的速度快十倍，精度也提高了5倍以上。

这种技术的引入不仅提高了生产效率，也降低了生产过程中的错误率，同时车间内配备了400多台高精度机器人，配合400多个摄像头，能够在夜间“关灯生产”，全天候无间断地运行。

并且搭载激光雷达的无人驾驶机器人负责材料的精准配送，这些机器人不仅能避开障碍，还能自动规划最优路径，精准地将所需零部件送到各个工位。

小米汽车工厂的这一切变化，背后都离不开小米对高科技的不断投入与创新，在电池技术方面，小米自研的电池技术更是获得了业内的高度评价。

通过大胆的创新，小米不仅保证了电池的安全性，还大幅提升了汽车的续航里程，进一步提升了消费者对其产品的认可度。

然而这样的生产模式也在悄然改变着传统汽车制造业的面貌，小米这种自动化程度极高的生产方式，导致了工人数量的急剧减少。

小米工厂的员工人数不到1300人，而传统车厂生产同样数量的汽车，往往需要数千人甚至上万人，机器人的迅速崛起，使得传统流水线工人的地位变得岌岌可危。

随着智能化技术不断发展，传统工人将如何适应这场变革？而工厂中被机器替代的岗位又该由谁来填补？

谁是未来的工人？

尽管工厂内机器人和自动化设备高效运转，但这一转型并非没有代价，自动化技术的崛起，使得大量的低技能工人面临被取代的命运。

那些曾经在流水线上的工人，随着智能机器人的普及，正逐步失去他们的工作岗位。

在过去，汽车制造业是一个依赖大量人工的行业，车间里，数百名工人负责搬运、装配、焊接、涂装等环节，几乎每一个环节都需要人工参与。

但随着自动化技术的不断进步，机器人和AI设备的高效引入，使得这一生产模式发生了巨大的变化。

如今小米工厂的机器人不仅能够执行精准的焊接和组装任务，而且在质量控制、检测、搬运等方面，都能完成高效的工作，取代了大量传统工人的角色。

然而技术带来的并非只有效率的提升，随着机器人逐渐代替人工，传统工人的岗位急剧消失，尤其是从事体力劳动的低技能工人。

他们的工作本来就重复单一，技术含量低，因此非常容易被机器人所取代，例如装配工人、搬运工等传统岗位，传统工厂中那些重复性的工作，已经无法与机器人和自动化设备的高效性竞争。

同时这种大规模的岗位替代，也带来了技术岗位的崛起，新的工作岗位已经不再是过去那种简单的体力劳动，而是高度依赖技术的岗位。

工程师、数据分析师、机器人运维专家等新兴职位逐渐占据主导地位，这些岗位的要求远超传统工人。

因此那些长期从事简单体力劳动的工人，若想继续在这个转型后的劳动市场中生存下去，就必须适应这个变化，提升自己的技术能力和综合素质。

虽然目前许多企业和教育机构都在开设技术培训课程，但对于那些缺乏基础教育、没有技术背景的工人来说，转型的难度依然很大。

这也使得劳动力市场的结构发生了根本性变化，一方面，技术型岗位的需求快速增长；另一方面，大量的低技能工人则面临着严重的就业困境。

许多传统工人要想从事像机器人工程、数据分析或AI技术支持这样的高技能岗位，就需要具备一定的技术知识和专业能力。

现实情况是，许多低技能工人并没有接受过相关的教育或培训，想要快速适应这些新兴的工作岗位几乎不可能。

这使得他们面临着无法适应新兴劳动市场需求的困境，甚至可能彻底失业，对于一些年纪较大的工人来说，他们的再培训成本和转型难度会更加加大。

随着这种智能化的转型步伐不断加快，社会和政府是否能够有效提供支持，帮助这些传统工人进行技能转型，成为了一个重要的问题。

如果没有有效的教育体系和再培训计划，这些工人可能会面临更为严重的失业问题，甚至会加剧社会的贫富差距。

而对于企业而言，尽管智能化和自动化提升了生产效率，但大量低技能工人的失业却也带来了消费市场的萎缩。

低收入群体一旦失业，消费能力的下降将直接影响到市场需求，进而拖慢整个经济的复苏步伐。

小米汽车和类似企业所带来的高效生产模式，是其市场竞争力的体现，但如果这一过程不能妥善处理低技能工人的转型问题，企业也可能面临更为复杂的社会问题。

在这一进程中，传统工人如何通过转型适应这一全新的技术驱动的世界？企业和政府又能否为他们提供足够的支持，帮助他们顺利过渡到新岗位？

人工该何去何从？

要知道智能化技术的普及并非完全取代人工，反而在某些领域引发了对高技能人才的巨大需求。

随着机器人、AI和自动化设备的普及，传统工人的角色逐步边缘化，但与此同时，新的技术密集型岗位迅速崛起。

这些岗位不仅对从业者的技术要求更高，而且大多依赖于高等教育和专业培训，机器人工程师、数据分析师、人工智能算法调试员等职位，成为了工业领域的新“香饽饽”。

对于这些新兴岗位，需求远远超过了供应，且在未来一段时间内，这些岗位的增长势头将十分强劲。

但是许多曾在流水线忙碌的传统工人来说，转型的难度可想而知，大多数低技能工人缺乏必要的技术背景和教育，想要快速适应这些新兴岗位，几乎是不可能的。

在转型过程中，教育和培训显得尤为重要，但目前的教育体系和社会培训机制并没有充分准备好去接纳这些传统工人。

对于缺乏基本技能的工人来说，想要通过短期培训掌握编程、数据分析或机器人维护等技能，几乎是不现实的。

更进一步看，尽管一些传统工人能够通过培训获得新的技术，但进入新岗位的机会并非每个人都能轻易获得。

高技能岗位往往需要更高的教育背景和更丰富的经验，这让许多工人感到进退维谷，甚至有些人会因为缺乏与技术相关的基本素质，而在职场中找不到合适的位置。

与此同时，传统产业的转型，也在一定程度上冲击着消费市场，失业工人数量的增加，意味着低收入群体的消费能力下降。

过去工人们的消费贡献是支撑经济的重要力量，尤其是在汽车、房地产等行业。

而如今随着大量低技能工人的失业，消费市场的需求将受到影响，特别是在低端消费品和大众市场的购买力方面。

低收入群体的失业和收入下降，直接影响了社会经济的消费层级，这也可能导致整个经济复苏的进程变得更加缓慢。

此外随着自动驾驶技术、AI质检、机器人操作等技术的成熟，传统驾驶员、质检员等岗位也可能面临着被技术替代的风险。

当前特斯拉等企业的自动驾驶技术正在不断推进，未来当完全成熟后，司机这一岗位可能会被彻底取代。

尤其是快递、运输行业中的司机，人工智能的普及使得他们的工作越来越“危险”。

结语

面对未来的智能化世界，我们需要更全面的教育体系、更有效的社会支持，帮助工人顺利过渡，迎接新的机遇和挑战。

在这一变革中，我们应保持积极的心态，并相信每一个时代的挑战背后，都会孕育出新的机会和希望。

参考文章

手机中国2024-04-16《撒贝宁探访小米汽车工厂：整个园区相当于故宫面积》

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