2020年11月，美国麻省理工学院未来工作特别小组（MIT Task Force on the Work of the Future）发布了三篇关于美国制造的研究简报，引发不少业界关注。我们报道了其中一篇Manufacturing in America: A View from field。研究人员花了两年时间进行当地考验查证，最终形成了这份28页的工作简报。他们走访调查了麻萨诸塞、俄亥俄以及亚利桑那州制造业工厂自动化、智能化等新技术应用情况，研究方法很独特——「自下而上」还原出美国企业（特别是中小企业）为何、何时以及如何采纳新技术，并揭示新技术对就业、工人以及职业技能提升的影响。
最近，资深业内专家、美国联邦快递公司的技术规划与研究高级顾问 Aaron Prather在自己的LinkedIn 对这篇简报做出了自己的分析和回应。
美国制造业中小企业占全国制造业企业的98.4%，中小企业雇佣了43%的制造业工人。但令人担忧的是，在生产率方面，中小企业落后于大型制造业同行。作者觉得，美国制造业要想在世界舞台上竞争，就需要引入更多的机器人和自动化技术。然而，假如没有可行的方法来解决中小企业对机器人的财务担忧，那么，美国在这个舞台上很难取得任何进展。
所谓财务担忧，不仅包括机器人成本，更包括加上末端执行器、传感器、安全设备、安装成本和培训成本在内的支出，后者占总部署成本的四分之三左右。
值得一提的是，作者在联邦快递工作了近25年，开发和部署了大量技术应用，目前负责为联邦快递的运营寻找并部署新技术，包括机器人和自动化。同时，作者还与各大学和学院合作，为下一代物流技术人员开发教育项目。
是什么阻碍了美国制造业全面「机器人革命」?麻省理工学院未来工作特别小组提出了这样的一个问题，还发现了一些有趣的原因。
多年来，我们从始至终被告知机器人马上就要来临，但今天走进大多数生产设施，你不会看到很多机器人。一些大型制造商确实在投资可能被视为「关停」的业务，但是其他一些制造商在投资机器人和自动化方面则表现得更为犹豫。即使由于COVID-19大流行，许多公司希望将生产转回美国，但是，投资生产车间里的机器人的巨大推动力，还没有到来。
部分原因主要在于，尤其是在中小企业，领导人担心公司不会有训练有素的工人，充分使用机器人。除了机器人本身要花钱，获取训练有素的劳动力也是一笔钱，这些会让中小企业的总投资太大，却无法证明其合理性。
那么，在美国制造业中推出更多机器人，是不是真的存在先有鸡还是先有蛋的问题?公司不将机器人部署到运营中，是因为他们没现成的劳动力来最大化投资回报率? 还是说，他们不想要机器人，因为他们要在培训上砸钱以证明购买机器人的合理性?
虽然大企业能承担机器人应用本身和IT培训的成本，但中小企业很难在劳动力或机器人方面做投资，因此也不会投资。
我们能做些什么呢?是否对劳动力进行公共投资，并希望中小企业从劳动力中招聘员工? 如何确保工人接受中小企业所需的培训?
大多数首席执行官和政策制定者都认为，美国制造业要想在世界舞台上竞争，就需要引入更多的机器人和自动化技术。然而，在寻找能够充分使用机器人的工人方面，假如没有可行的方法来解决中小企业相关财务方面的担忧，在美国竞争力这个更大的问题上就不会取得任何进展。
美国制造业中，中小企业占全国制造业企业的98.4%，根据美国人口普查，中小企业雇佣了43%的制造业工人。但令人担忧的是，在生产率方面，中小企业落后于大型制造业同行。
麻省理工学院的研究小组指出，在20世纪70年代，大公司的生产率仅比中小企业高22%。然而，到2012年，生产率差距跃升至96%。如果大公司是唯一在机器人和自动化上投入巨资的公司，这个差距只会继续扩大1.6%。
麻省理工学院的研究小组在他们多年的研究中注意到，大型公司不仅在设备中增加了机器人和自动化设备，同时还增加了员工数。然而，很少有中小企业在运营中加入机器人技术。当然，这并非是说中小企业没有升级他们的制造技术或增加他们的员工。许多企业在增加员工数的同时，还投资了数字控制机床和类似设备等技术。然而，当谈到机器人时，麻省理工学院的研究小组在他们的研究过程中发现，在参与研究的中小企业中，机器人很少出现。
其中一个原因是初始部署后，要将机器人重新用于其他目的，重新编程十分艰难。由于大多数中小企业都是多样/低产量，他们要灵活性来快速地从一份工作转向另一份工作。除非长期/大批量运行，否则他们没办法证明机器人的成本是合理的：
如果加上末端执行器、传感器、安全设备、安装成本和培训成本，成本机器人只占总部署成本的四分之一左右。如果中小企业能找到控制再利用成本的方法，在运营中使用更多机器人的争论才会开始变得更有意义。
当麻省理工学院的研究人员问及中小企业在个人身上寻找什么技能时，大多数中小企业并不强调特定的证书或学位，而是强调「按时上班」和「职业道德」等软技能。如果应聘者具备这些软技能，雇主认为就可以为公司所需培训他们。这并不是说，他们不会寻找有经验的人使用特定的设备（比如数字控制机床），这些人通过在另一个企业或通过完成一个短期课程掌握相应技能，而是说一张纸文凭变得不那么重要。
麻省理工学院的研究团队还发现，中小企业对当地社区大学越来越不满，副学士学位（修满两年的肄业证书-译者注）对他们的需求毫无意义。一家金属加工公司的老板在对当地技术学院的评估中直言不讳:
「他们有漂亮的数控和焊接设备，但他们没真正培训任何人……我们试图让他们使用老式的机械设备，但没有人感兴趣。他们忙于3D打印等花哨的东西。但我们在大规模生产。我甚至不能用增材制造降低工具的成本。我不需要孩子们接受3D打印训练。」
学术界和雇主之间的这种技能脱节并不是什么新鲜事。有很多人呼吁学术界开始适应那些打算雇佣他们学生的雇主的需要。大流行可能最终成为推动这一变化的催化剂，因为许多人要重新掌握技能或提高技能，以适应后covid - 19时代产生的业务转变所创造的就业岗位。
现在比以往任何一个时间里都清楚的是，个人在一生中会有无数个「工作」，即使他们确实呆在同一家公司。随技术的慢慢的提升和新的服务和产品的创造，终身学习将成为新的规范。现在，你从任何机构赚到的「一张纸」，在你把它开出停车场的那一刻，就更像一辆汽车了，会开始贬值，因为你当时学到的东西在未来几年内将不再适用。
人们总是需要更新他们的技能集。对熟练工人的需求迅速变化，迫使许多中小企业将培训纳入内部，进行更多的在职培训。正如一位经理所言，如果应聘者具备「基本的数学技能、基本的天赋和态度，以及准时上班和与他人相处融洽的人」，他就可以培训他们了解公司需要什么。
那么，在制造商的劳动力发展方面，学术界现在扮演着什么角色呢?一些中小企业已经成功地与当地的学术机构合作，建立了适合他们的项目。有一些联盟，如合作基金会联盟，已经成功地与机构合作，开发项目，更好地与他们的成员公司保持一致。
不幸的是，全国只有少数的这种类型的联盟，让所有的中小企业与当地的学术界合作，解决他们的劳动力问题。
近年来，美国安装机器人的增长已经放缓。从2017年到2019年，美国制造业每1万名工人安装的机器人数量从200个增加到228个。这两年内的增长率仅为14%。
相比之下，韩国同期的经济增长率为20%，已经远远领先于美国和世界其他几个国家。更令人担忧的是，按照同样的标准，中国的机器人密度增长了93%。
如果美国政策制定者的目标是将制造业工作岗位从中国等国回流，那么，通过机器人提高制造业生产率(而且成本更低)，将使回流成为一场艰苦的战斗。
为了将工作岗位转移到国内，我们应该制造商在机器人技术方面加大投资，提高生产效率。我们应该缩小大型制造企业和中小企业之间的生产率差距。
如前所述，美国制造业中小企业占全国制造业企业的近99%，就业人数近一半。如果我们想推动更多机器人在美国安装，并逃避生产率差距，就需要在中小企业层面采取行动。
像德国和中国这样的国家已经制定了国家战略计划来支持他们的制造业，特别是中小企业，帮他们投资自动化和机器人。这些计划包括就业政策和劳动力发展计划。
美国在联邦和州一级都有许多项目，如美国制造业和美国商务部的国家标准与技术研究所(NIST)的制造业扩展伙伴关系(MEP)。然而，在麻省理工学院团队采访的中小企业中，他们发现绝大多数都没有参与其中。
这很有趣，因为研究人员发现，参与的公司不仅在诸如员工发展等重点领域确实得到了支持，而且他们与参与项目的其他中小企业建立联系，打造出一个微观生态系统，在其他领域彼此支持。这与之前合作联盟基金会(Alliance for Working Together Foundation)等联盟所宣称的成功很相似。
「我们都在一起」的咒语似乎是条走出许多这样一些问题的道路。关键是我们如何在现有的联盟和伙伴关系中创造更多的参与，并在该国缺乏的地区创造新的联盟和伙伴关系。
麻省理工学院研究人员的这份报告对阻碍大多数中小企业投资机器人的原因提供了一些深刻的见解。
中小企业仍然认为，投资机器人是一个有风险的提议，除非他们有一个大的生产订单，投入机器人后能够正常的使用很长一段时间。否则，他们没办法证明所有与之相关的成本——包括培训成本。人们非常担心机器人在完成工作后会变成压纸用的文具。一个文具机器人不会为任何人赚钱。
这意味着，当涉及到劳动力开发工作时，需要对员工做培训，让他们了解如何快速地将机器人用于新的工作。这不仅包括重新编程机器人的技能，还包括为手头的新工作设计和建造新的末端执行器的技能，重置安全传感器和保护，甚至知道怎么对重新部署进行新的风险评估。识别在操作中重新部署机器人所需要的所有技能是未来劳动力开发工作中需要的技能。
近年来，我们正真看到了「机器人即服务」(RaaS)商业模式的兴起，它通过降低使用机器人的成本来提高机器人对客户的吸引力。我们应该有更灵活的培训计划，让中小企业不仅能在新的机器人部署上迅速培训他们的小组成员，还能在生产车间的其他任务上迅速重新部署机器人。随着在线学习的兴起，肯定有很多办法能够远程完成大部分培训，从而使其在全国范围内普及。研究人员采访的许多员工都将YouTube列为他们学习工作新技能的首选场所之一。有志者，事竟成。
很明显，自动化/机器人和劳动力开发是同一枚硬币的两面。要解决其中一个，我们要解决另一个。关键是，如果你只看到硬币的一面，那么，这对另一面意味着什么? 只要我们承认双方都存在，我们就能解决两方面的问题。
通过解决一直增长的劳动力发展问题，我们也解决了一直增长的生产力问题。通过这一切，我们解决了制造业就业岗位回流美国的问题。麻省理工学院的研究小组在发现阻碍这些中小企业发展的因素方面做得很好。我们只需要想出一个计划，让我们有办法从一个鸡蛋到另一个鸡蛋。