物料|AI 与「制造」的联姻、冲突与破局双11|李佳琦|薇娅|欧莱雅|直播

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双十一的夜晚，珠三角地区，某工厂生产车间。
一个机器人正转动机械臂，将履带上的物料转移到另一个机器人的托盘上。装满之后，这些物料被送至加工处，早已准备好的机器人正在对物料进行检测，部分物料因不合格而被“剔除”，剩下的合格物料将进入生产环节。
另一侧，监控机器人正在记录该环节，目的是保存视频数据，实现生产过程的可溯源。与之同时进行的，是在二十多米高的仓库里，机器人正在“取货”，将打包好的商品装车，准备出库。
整个车间里，都是机器运转的声音，偶尔有几个人在走动。在车间外的办公室里，人们正盯着电脑屏幕上的数据，关于商品的一切数据，诸如品类、价格、销量、销售额等等一目了然。
掌握这些数据之后，生产计划随之进行改变，人们只需按调整计划进行部署，便可将具体生产交由机器完成，甚至，打包入库、分拣、出库等工作也可实现机器化处理。
这就是智能制造的缩影。
所谓智能制造，即是利用新一代信息技术，来提高生产效率、产品质量、降低能耗等，贯穿设计、生产、管理等制造的各个环节，和产品的整个生命周期。
2015年5月19日，国务院正式印发《中国制造2025》。其中，智能制造作为五大核心工程之一，重要性不言而喻：人口老龄化、产业升级、提高附加值......都需要“智造”。
当前，“智造”的核心表现为整个生产流程的智能化，而在这一过程中，人工智能技术的运用与落地，为其提供了最为底层的应用能力。
基于人工智能（譬如机器学习），机器能够代替人力，并且在安全、效率上得到很大提高；而通过数据来实时反馈市场需求，则为再生产提供数据支撑；从而对整个产业的生产——扩张——再生产，带来颠覆性改变。
但人工智能技术对制造业带来的改变，又不止于此。
AI给制造带来了什么？“以前，车间的原料、半成品、成品等物料都是通过人工或叉车搬运，劳动强度高且效率较低，并且作业区域人、车、货交集，也带来了安全风险。”
某生产车间主任表示，这类工作强度大，环境也不好，属于技术含量低的重复性劳动，由人力完成不仅效率较低，且不利于工人的身体健康。
在引入了新的技术改造方案后，搬运工作可完全实现自动化，事故率降低的同时，搬运效率是之前的2～3倍。并且，整个环节避免了人与物料的接触，避免了可能存在的人力导致的产品异物问题。
“最直接的感受就是效率提高了，以前三个人干一天的活儿，现在一个‘人’就能完成。”
除此之外，管理也变得更加容易。
比如，生产出的产品需要进行检测，检测合格方可入库，而对于不合格的产品，需要分析原因，来提高良率。
“放在以前，我们只能一个环节一个环节去调数据、找原因，一步步核实，还不一定能有结果。”
该车间主任表示，现在有视频监控，各项检测机器都记录下数据，有问题直接调用数据，“效率和准确率都提高了好几倍，还节约了人力成本。”
总而言之，AI带来的可量化的改变，通常是效率得以提高，解放了人的部分劳动。不过，技术改变社会，往往从效率开始，但并不以效率为结束。
正如瓦特改良蒸汽机给纺织业带来巨变一样，最初的表现是纺织品生产规模化扩张、成本下降、产品价格下跌，使其具备价格竞争优势。
更深层次的影响是，整个纺织业产业链都因此调整：上游原材料供给扩大；中游，技术代替人力成为主导性生产要素；下游，成本下探带来价格竞争优势。