對製造業的未來有一個普遍的看法。這就是：人類，走開。我們不再需要你了。從現在開始，機器人可以接管。

但事實並非如此。製造業的未來不會是這樣的。

幾個世紀以來，人類一直擔心機器的演變。然而，到目前為止，雖然機器已經改變了人類的工作，但它們還沒有取代人類。第四次工業革命也不例外。——即使使用自動化的、自動裝配線。當這種新的商業模式成為現實時，人和機器都將在製造業的飛躍中發揮關鍵作用。

原因，我想有以下幾點。

首先，數字化生產確實減少了生產中間的工人數量。越來越多的每日、重複組裝工作將被機器取代。但隨著一些工作崗位的消失，工廠的其他領域將出現新的工作崗位。德國在很多方面都很好地證明了這一趨勢。目前，德國製造公司使用的機器人數量是美國公司的三倍，但他們僱用的工人也比美國多。與兩國經濟相比，德國的製造業工人數量是美國的兩倍。

其次，對於製造業而言，第四次工業革命自成立以來所帶來的主張從來就不是“機器人”或“人類”之間的選擇，而是兩者的完全結合。最終，人工智慧與人類智慧的整合將使製造業進入21世紀快速、靈活的、效率和連線的新時代。機器可以以人類無法比擬的速度組裝，但人類具有解決問題和最佳化生產所需的分析技能。、行業技能和寶貴知識。

這正是我們在西門子安貝格工廠看到的。這家工廠位於德國。在過去的25年中，安貝格工廠已發展成為一家全數字化工廠，其自動化程度顯著提高。但這一時期最大的變化不是員工人數，而是生產效率。透過對工廠約1,200名工人的數字化生產進行培訓和再培訓，工廠在不改變人員規模的情況下將生產效率提高了10倍以上。

目前，安貝格工廠可能仍然是一個特例，但這不會持續很長時間。我們還處於早期階段。人工智慧已經到來並正在迅速投入商業用途。無論是面向製造業的應用還是能源、醫療和石油天然氣應用，都有無窮無盡的應用流。這將改變我們的商業模式。我們正面臨著為客戶帶來更多價值的前所未有的機遇。——因此，機器人新時代的到來是不可阻擋的。

與此同時，企業還必須投入相同數量的工人，這不僅是企業的需要，也是社會責任。工廠車間的改造需要透過對願意學習的員工的公司領先的、進行大規模再培訓來實現。我們的責任是確保所有願意學習、且希望透過再培訓實現職業發展的員工全面參與數字化生產。

德國長期以來一直採用雙重教育來應對人力資源的挑戰。該教育系統透過傳統和新興產業的公私夥伴關係促進並不斷改進培訓和教育途徑。參與者可以進入公立職業學校，並在私人公司接受帶薪實習的在職培訓。

這種教育系統還具有滿足商業和社會需求的雙重作用：公司可以從擁有相關技能和知識的源源不斷的人才中受益;對於社會而言，年輕人將很快獲得有報酬的工作，激動人心的職業發展前景將有助於增加經濟發展機會和加強中產階級。

別說將來，現在就有部分工廠已經實現無人制造了，比如前段時間網路上熱傳的特斯拉汽車組裝車間影片，完全自動化，沒有一個人在車間裡，科技感十足。

隨著世界人們生活的不斷提高，個人素質的不斷提高，中國的製造業不再有廉價勞動力的優勢了，很多企業為了節省成本，提高生產效率，選擇性的新增一些人工智慧裝置來幫助生產製造已成為事實。我曾在印鈔廠做過三年多的鈔票檢測工作，短短一個多小時印一萬大張人民幣，靠人去檢測確實費時費力，單靠以前的傳統人工檢測成本太高，換成人工智慧去檢測既準確又高效。現在90後00後要求高，而且一言不和就離職，導致製造業企業越來越傾向於人工智慧。

資本的投入、企業的青睞、人工智慧人才的不斷增加，將來的製造業一定會全面向智慧製造發展。新制造的出現解放了流水線操作的勞動力，同時也增加了符合新制造的就業職位。人工智慧並不是說不需要人了，而是在某些方面不需要人去做事情了，人們只是換了另一種事情做。比如原始人取火需要鑽木，現在的人只需要打火機，所有的發展都是為了方便人類生活。

流水線的一些重複性高、技術含量低或需要重體力、危險性高的崗位將會被機器人取代，這將毫無疑問，會計被取代都很正常。

將來流水線上需要兩類人：一是能很好地與機器人協同的人，機器人成為其助手；另一類是不斷學習並將知識內化為處理複雜問題的人，這種崗位機器無法代替。

所以，我的結論是，不光是流水線，即使辦公室，服務業，也將有很多崗位被人工智慧取代。但能取代的是“資源”，不是“資本”，人要努力使自己成為資本。

會，一定會，現在就在一步步的取代，你去工廠看看就知道了，越來越多的生產線變成了全自動化，而且這些裝置的操作越來越簡單。

簡單的機械勞動是一定會被替代的，比如會計、包裝工、裝配工等等。

不能替代的就是有創意能力的工作，這些創意是不會被機器替代的，以及一些有溫度的服務業，人與人之間的交流溝通能，這些事下個階段的重點。