在丰田肯塔基州乔治城的大型工厂的装配线上，工人的手艺用在了一些最让人意想不到的地方。例如，通常来说，在汽车工厂，安装油箱是一个单调乏味而又相对复杂的工序。因为油箱很重，通常要由升降架将它置于车架内。与此同时，员工在底盘下拧紧皮带和螺栓，这是一个非常累人且很耗时间的工序，需要长时间举起双手作业。

为了解决这一过程显而易见的不足之处，丰田的一个团队设计了一款新颖的设备——该有多个手臂的工业机器可一下子就将油箱举在空中，将其置于缝隙，然后再将手臂伸到车身结构底下，将油箱固定在底盘上。这一过程相当快速，无缝顺畅，从工效学角度来看也很安全。

从固定螺栓的任务中解放出来的工人（新设备的设计师）似乎有些多余。然而，实际情况并非如此。在那条装配线上，员工数量仍然跟以前一样多。但他们不再是负责固定狭窄缝隙的螺栓，而是从事那些制造商在引入自动化技术后往往会剔除掉的看似没那么重要的人工任务；它们就是进行艰苦的手感和目视检查工作，检查和复查油箱的缺陷、它的连接性以及重要燃油管道的小孔或者薄弱环节。

工人在该乔治城工厂的这个角落扮演的重要角色，在该工厂的各个区域也都得到了不同程度的体现，这凸显了丰田独特的制造理念：在走在行业前沿的同时，仍然出奇地致敬过往的传统。尽管该汽车厂商为其备受吹捧的生产系统“丰田新全球架构”（TNGA）发布了升级版本，但它仍能抵挡住现代自动化技术的诱惑——在自动化日渐普及的汽车行业，它却反其道而行之。据估计，该行业占北美市场商用机器人销量的一半以上。

“我们目前的自动化率没比15年前高。”丰田汽车制造总裁威尔·詹姆斯（Wil James）在占地810万平方英尺（约170个足球场那么大）的肯塔基州工厂接受采访时称。自动化率可以说偏低：至少在过去10年里，机器人承担了丰田全球装配线不到8%的工作。“机器适合做重复性的工作，”詹姆斯接着说道，“但它们无法提升它们的工作效率或者质量。只有人类才能做到这些。”他还说，丰田进行过内部调查来比较人工和机器装配汽车的时间；人工一次又一次胜出。

机器人的奥秘

这种思维似乎是异类，但考虑到丰田闻名于世的制造系统，这并不令人意外。该公司的制造系统变得为人所熟知，是因为三位麻省理工学院学者在1990年代初期合著的《改变世界的机器》（The Machine That Changed the World）一书。该书出乎意料地成为了畅销书。尽管题材枯燥，但该书在商界内外都产生了很大的影响——首次揭开了日本工业技术的神秘面纱，同时也普及了多个术语，如精益生产，持续改进，Andon装配线，七大浪费，产品流程。在《改变世界的机器》出版以后，大大小小的制造商都至少口头表示要效仿丰田的生产战略。

但数十年过去，你觉得那本书中描述的众多装配线系统已经不合时宜也无可厚非，尤其是那些涉及人类工人的系统。从根本上说，丰田的生产原则的一个关键理念是，人不可或缺，是装配线上的眼睛、耳朵和手——鉴别问题，提供创造性的修复建议，提供改良产品或者工序的新解决方案。如今，那种理念似乎有些怪异。在当前的工业世界，制造实力更多地看机器的敏捷性，而不是人的手艺。精益生产将让位于熄灯生产——特斯拉CEO伊隆·马斯克（Elon Musk）为他的Model 3工厂提出的一个制造概念，意思是说工厂最终将不需要用到照明，因为它将没有人类工人。我们还没有达到那一步，但起亚等汽车公司——总部位于韩国，该国制造业的机器人使用量超过所有其它的国家——已经声称自动化技术让它们的生产能力提升了近200%。部分工厂一条装配线上就有1000多台机器人——人类工人则不到1000人。

如今，人们对于自动化技术近乎迷信的热爱普遍存在。备受尊崇的领袖、高管和行业顾问所撰写的各种文章、白皮书和书籍描述了一个机器人无处不在的工业未来。在他们看来，机器人将能够像人类一样高效地处理大多数的复杂任务。这些给发展计划取决于人工成本削减的多数制造商敲响了警钟，人工成本通常最多占产品总价值的25%。部分对机器人袭来盲目乐观的论调预言，未来个人将会有空前多的空闲时间去发挥自己的想象力，我们所有人都将变成自由职业手艺人和创业者。其它相对悲观的预测则担忧没有了工作带来的满足感和稳定的工资，人们的日子会变成什么样。传统观点认为，不管怎么样，一场革命在等待着我们。牛津大学常被引用的一项分析预计，未来20年，大约47%的美国工作岗位将因为自动化技术而流失；在中国和印度，该比例甚至会更高：分别达到77%和69%。

老派思维

然而，丰田创造了一条截然不同的路径。该正与大众和雷诺-日产争夺全球市场头把交椅的汽车厂商一直以来都拥有业界最高的利润率——通常达到8%或以上。为了维持这一表现，丰田没有寻求主要依靠削减成本（或者说自动化）来实现增长，而是通过专注于提升汽车的性价比。该战略被称作“丰田新全球架构”（TNGA），它并不是从人工着手来降低生产成本，而是倾向于依靠更加聪明地利用材料；再设计汽车，使得它们的零部件能够变得更轻更紧凑，它们的重量分布能够让性能发挥和燃油效率最大化；减少全球的引擎和汽车车型（从100多个不同的平台削减到不到10个）；重新强调精益概念，比如实施流程让装配线能够无需停工就能接连生产不同的汽车。在TNGA的架构中，机器人并不是战略核心，而只是助益因素和辅助工具，帮助装配人员更好地完成工作，激发员工的创新能力，甚至提升成本收益。

河合满

丰田2015年做出了一次不同寻常的高层任命，仿佛是要强调这种思维方式如今多老派。该汽车厂商出乎意料地任命52岁的资深技工河合满（Mitsuru Kawai?，15岁就进入丰田）来领导全球制造工作，这是一位曾是蓝领的员工获得过的最高职位。河合满是丰田仅存的与精益制造和丰田生产系统“教父”大野耐一（Taiichi Ohno）有过渊缘的员工之一。1990年去世的大野耐一标榜经验丰富的个体技工的重要性，认为整家公司的成功离不开他们。河合满回忆称，这种态度提升了员工的自尊感，反过来也提升了丰田装配线的工作质量。他刚进入公司的时候，经验老到的工厂员工被称作上帝，因为他们可谓大师，双手能够做出任何东西。他说，遗憾的是，近期丰田没那么热衷于“利用人的技艺和智慧”了。

河合满现在的职责是，通过将人类技艺重新置于显要位置，给TNGA注入大野耐一的理念。他称他用来实现这一切的制造理念并不复杂：“人类应当手工生产商品，让整个过程变得尽可能简单。然后，当该过程经过完全简化以后，机器就能接管。但我们应当使用精于完成单一简单任务的设备，而不是巨型的多功能机器人。”

一系列的基础创新

TNGA的方方面面应用于丰田全球各地的多数工厂。不过，该公司投入了13亿美元来彻底改造乔治城工厂（它最大的一家工厂，每年生产55万辆凯美瑞、亚洲龙和雷克萨斯），以其作为全球推行TNGA之前的试点工厂。在该肯塔基州工厂，河合满和大野耐一的印记在大大小小的方面都已经显而易见。例如，原来用于将引擎稳定运送到装配线的超大高架输送带，已经被置换，转而用来运送支架。那些支架在地面上的电子传感器的指引下在工厂四处移动。这种新的引擎运送系统（毕竟只是用一台机器替换另一台机器）可完成一系列的制造目标。通过去除错综复杂的输送带网络，丰田能够大大缩小工厂的规模：由3层缩小到只有一层。这反过来能够大量节省建设、不动产、冷藏、加热和维护方面的费用，这些占工厂网络管理成本很大的一部分。

大野耐一

此外，支架的净负荷是由计算机控制的，每个引擎与客户订单直接匹配。也就是说，丰田理论上能够一个小时每生产1辆轿车就生产3辆SUV，下一个小时反过来，每生产1辆SUV就生产3辆轿车，具体看市场订单情况。这种灵活的依次生产堪称汽车行业难以捉摸的“圣杯”。

同样重要的是，摆脱了输送带，装配线工作区相对比较整齐，没有滑轮、导管和管线。因此，装配工人能够将他们有限的时间（通常不到一分钟）用在完成他们的任务以及检查是否存在缺陷上。

丰田乔治城工厂更为基础的一项创新是浮动椅，它与TNGA理念完全吻合。该装配线辅助工具可在车辆内外的钢轨滑行，可返回到车内，让安装工人不必弯腰或者做出不舒服的姿势就能畅通无阻地到达中控台等难以触及的地方。

除了人体工学方面的好处以外，该浮动椅可帮助将生产时长减少数秒钟，这是丰田制造系统长久以来的一个目标。在装配线上反反复复减少一点时间，就能积累起显著的生产效益。丰田肯塔基工厂制造总裁詹姆斯说道，“我们鼓动我们的工人能将工序减少一两秒钟就减少一两秒钟。如果我们在整家工厂内多赢得55秒钟，那我们就能减少一个岗位，将那名工人转移到另一个岗位，让他们能够再一次开始创新过程。”

乔治城工厂目前更引人注目的实验包括一项旨在灌输自动化应当仅依靠人类创新来有机发展的TNGA理念的培训练习。为此，装配工人被授予一项机器人任务——要求工人打造可依靠自己的力量提升工作车间的活力的复杂装置。一个团队重新打造了流动式货架，无处不在的流动式货架每个装配站旁边都有，用来存放执行本地任务所需的零部件。目前，货架清空的时候，工人必须要手动地将它们放在一边，然后用一整箱的零部件替代它们。而“现代化”版流动式货架，在按下按钮以后，则将同时依靠弹簧、绳索和重块完成该项任务。当该低科技设备完善好以后，丰田计划将该原型用作模拟该流程的机器人的蓝图。

走出困境

据丰田预计，TNGA对于制造支出的削减幅度将高达40%。TNGA诞生于2000年代初的黑暗时期，当时该汽车厂商过于执迷于尝试超过通用汽车和大众汽车，成为全球第一大汽车制造商。丰田承认，由于当时寻求过于快速的产能增长，产品质量、制造控制和工厂生产力都被放在次要位置。这导致丰田在2009年出现59年来的第一次亏损（部分因为全球金融危机），在接下来的两年里，由于一连串的突然加速事故，它召回了超过1000万辆汽车。2014年，丰田同意支付创纪录的12亿美元罚款来结束美国司法部对它的调查，当时它涉嫌试图误导公众，隐瞒其汽车的危险问题的真相。丰田的CEO丰田章男（Akio Toyoda）为公司的问题公开致歉，称丰田“将迫切寻求自我拯救”。随后，该公司内部开始进行深刻的自我反省，这反过来催生了新的制造系统，最终促使河合满被任命领导该系统的实施，回归工匠精神。

作为实行TNGA计划的一部分，河合满要求工厂为关键的工序制定手工工作区，在一些情况下清理掉丰田在过度扩张产能期间安装的自动化技术。河合满的目标包括两个方面。首先，为了确保丰田的工人拥有手动制造一辆汽车所需的专业知识和技艺，即便他们不再被要求去那么做。河合满认为，没有这种知识体系的话，装配工人会目光短浅，完全着眼于整个运营中他们的那一小部分，看不到自身为整个团队努力带来设计改良的责任。那些设计改良对于持续不断地打造出高质量的汽车必不可少。更糟糕的是，在那种狭隘的眼界，工人往往会误以为机器人是人工的替代品，而非能够用于提升工厂运营表现的基础性工具。

河合满用人工来替代自动化工厂区域的另一个目标是，带着清晰的头脑（从大幅提升产能的焦虑中解脱出来）重新评估机器人实际上是否有提升独立工厂活动的效率。该实验的部分结果让人意想不到。例如，在丰田的一家日本工厂，工人从自动化设备中接过从金属锻造曲轴的任务，他们后续的创新让材料浪费减少了10%，同时也将曲轴生产线缩短了96%。

机器人真是威胁？

值得注意的是，丰田厌恶自动化，是因为一个显而易见的原因：该汽车厂商是史上最具创造性、最成功的制造公司之一，从来不随大流，而是引领风向。然而，除此之外，同样值得密切关注的是丰田的方向选择所引发的一个问题：机器人究竟是扼杀工作岗位，还是创造工作岗位？当然，丰田会说，尽管部分制造商在热情拥抱自动化技术，未来也将如此，而且将会更大范围地采用，但机器人最好用来促进而不是减少人类的工厂活动。

近期的就业数据分析支持这种似乎与一般大众想法想法的观点。波士顿大学法学教授詹姆斯·贝森（James Bessen）在研究中发现，虽然自1950年以来自动化在各类服务和制造行业日益普遍，但期间人口普查局分类的270种职业只有一种遭到技术的淘汰；它就是电梯操作员。其它的工作职位被部分自动化，在很多的情况中，自动化技术带来了更多的工作岗位，它们通常是企业的高技能职位。这些职位利用技术设计和开发新产品以及新方式，来触达消费者。

例如，ATM机彻底改变了消费者使用银行服务的习惯，但自该类机器在1990年代末期开始部署以来，银行分行员工数量出现了增长。“为什么银行员工数量没有减少呢？”贝森写道，“因为ATM机让银行能够以更低的成本设立分行；这促使它们开设了更多的分行（它们的需求有弹性），抵消了原来的出纳员岗位的减少。”与此同时，银行演变成了金融服务公司，推出各类定制化产品让出纳员去出售。

此外，从历史来看，生产力增长（机器人应该有贡献）和就业机会之间存在直接的关联性。理论上，能够更快更高效地制造产品的公司，会将销售额增长带来的资金投入到资产和创新当中，反过来创造了更多的工作岗位。又或者，它们可能调低产品价格，驱使人们增加消费支出，推升GDP，进而带来更好的就业前景。信息技术和创新基金会（以下简称“ITIF”）就该话题展开的深入研究，通过分析二战以后的经济数据来说明生产力与就业之间的关系。ITIF发现，在1960年代，美国生产力年增长率为3.1%，失业率平均在4.9%。数十年后，生产力年增长率下降至不到2%，失业率平均在7.3%。在1990年代和2000年代初期的互联网繁荣时期，生产力年增长率再一次接近3%；反过来，失业率出现下降。从2008年到2015年，生产力增长率再一次下行，至只有1.2%；与此同时，就业市场不如经济衰退前景气。

这些生产力数据，促使研究者就当前的自动化技术作出了一些重大的结论。一方面，机器人到目前为止在制造活动中所占的比重并不是很大——根据一些估算，仅占工厂大约10%的工作——拥抱自动化的公司也还没有因此取得很大的回报，因为生产力增长率持续下行。此外，自动化对于就业的影响并不大。在这方面另一项值得一提的数据是：工作者离职没有过往数十年那么频繁了——根据经济政策研究所的数据，2000年代职业变换率比1940年至1980年的时期低出45%，比1990年代低出33%。

ITIF主席罗伯特·阿特金森（Robert Atkinson）认为机器人不久以后将会大量出现于全球各地的工厂，不过他并不认为自动化对人类的工作岗位构成威胁。他称，生产力的下降反映的是近年创新放缓。阿特金森指出，过往，持续很久的科技浪潮会改变整个社会，让经济充满活力，但IT的增长已经失速，处在S曲线的底部。“在1990年代，我们从拨号上网走向3M宽带网络，那有很大的变革性。”阿特金森说，“但从10M到50M，变革性并不大。芯片在1990年代同样取得了巨大的性能跃进，但如今不再是那样了。”

在阿特金森看来，人工智能进展比较缓慢抑制了机器人技能的提升。美国国防部高级研究计划局（DARPA）的信息创新办公室主任约翰·劳恩契贝利（John Launchbury）有着同样的看法，他说，AI伸手可及，但还远未达到真正的工厂自动化所需的那种情景适应能力；换言之，AI系统仍缺乏认知技能来理解和控制基本的解释模型，以及识别和分析现实世界中的物品。据劳恩契贝利称，当前的第二波AI系统能够进行统计学习；根据数百万比特（字节）的数据，它们能够辨别两种不同的声音，或者辨别猫和狗，能够进行众多其它的更为复杂的辨别任务。然而，他指出，情景适应系统，“随便看一眼就能够判断它看到的特定动物是否有耳朵、爪子或者软毛，能够判断它们与另外的动物最细微的区别。”

阿特金森认为，当那种级别的AI出现的时候，下一波技术浪潮——机器人时代——将随之到来。年度生产力增长率有望达到3.5%之高。“这将会创造数十万个工作岗位，让人类与机器人共事，以及围绕它们工作。”他说。

不管怎么样，那正是丰田在期望的事情——或者说，是它要确保发生的事情。