第四次工業革命的機遇與挑戰第四次工業革命是由物聯網、大數據、機器人及人工智能等技術所驅動的社會生產方式變革。這場技術革命的核心是網絡化、信息化與智能化的深度融合。它推動了工廠之間、工廠與消費者之間的“智能連接”，使生產方式從大規模制造向大規模定制轉變，工業增值領域從制造環節向服務環節拓展，程序化勞動被智能化設備所替代。世界主要工業國家及中國已經開始了新一輪的產業結構轉型升級，這在制造過程、終端產品、生產設備、數據分析平臺、價值鏈等方面帶來了全球競爭格局的變化。同時，新的產業結構會影響到勞動就業，一些國家已出現了勞動市場兩極化或職業結構分化現象。中國應該以關鍵技術的創新與應用為突破口，加快相關領域的轉型升級，適應第四次工業革命的要求，推動社會經濟向前發展。同時，在教育、勞動就業各方面做好準備，借助數字技術發展契機，促進勞動者實現勞動技能轉型，提升勞動價值。一、引言以物聯網、大數據、機器人及人工智能等技術為驅動力的第四次工業革命正以前所未有的態勢席卷全球。第四次工業革命是繼蒸汽技術革命、電力技術革命和信息技術革命后的又一次使人類社會經濟生活大為改觀的大事件。這場技術革命的核心是網絡化、信息化與智能化的深度融合，它在提高生產力水平、豐富物質供給的同時，也會重塑人力與機器力結合的勞動形式和要求，在教育及產業政策方面增添新內容和新方法。第四次工業革命對中國經濟社會發展是一個極好的機遇，數字技術的利用有可能加速提高制造業在產品研發、質量以及生產率方面的國際競爭力，還可能形成新產業、新業態。但同時它又亟需符合數字技術要求的高素質人力資源，這是我們必須認真對待的挑戰。目前國內外已有一些學者對第四次工業革命及其影響進行了討論，本文在綜合這些文獻觀點的基礎上，通過闡述第四次工業革命的內涵與特征，進一步考察第四次工業革命在國外及中國的進展，分析第四次工業革命對產業發展的推動作用以及給勞動就業帶來的挑戰，最后結合中國國情提出推動社會經濟發展的政策建議。二、何為第四次工業革命？人類社會的發展進程，與新技術的發明和應用有著密切關系。近代史上已經發生過三次工業革命，現在正迎來第四次工業革命[1][2]。第一次工業革命跨越19世紀末期到20世界初期，蒸汽機的發明帶來了機械化，開啟了工業生產時代。第二次工業革命從20世紀初期到20世紀60年代，電力應用催生了大規模生產方式，推動了鋼鐵、機械等工業的崛起。第三次工業革命始于20世紀70年代，計算機技術促進生產自動化，使生產力得到了進一步提高。而第四次工業革命，則是在21世紀以后發展起來的，以物聯網、大數據、機器人及人工智能為代表的數字技術所驅動的社會生產方式變革。它推動工廠之間、工廠與消費者之間的“智能連接”，使生產方式從大規模制造轉向大規模定制。第四次工業革命的核心是網絡化、信息化與智能化的深度融合。在這場技術革命中，工廠內外的生產設備、產品及人員之間將連接在一起，收集分析相關信息，預判錯誤，不斷進行自我調整，以適應不斷變化的環境。越來越多的技術系統或產品能夠在無人介入的情況下自主執行某些功能。比如，裝載了GPS的汽車能夠“知道”自己在哪里；通過內置微型相機和傳感器，一個系統可以“辨認出”另一個系統；通過優秀的程序化控制，一個系統能夠獨立地對外界條件作出反應，在一定程度上優化自己的行為。在第四次工業革命中，社會生產方式將發生深刻變化。一是產品生產方式從大規模制造向大規模定制轉變。以人工智能為基礎的自動化設備、連接企業內外自動化設備和管理系統的物聯網，能夠使研發、生產以及銷售過程更加迅捷、靈活和高效。簡單地說，消費者的需求會更及時地傳遞到工廠，而工廠也會更靈活地切換生產線以滿足不同需求。原來的單一產品大規模制造方式將逐漸被大規模定制方式所取代。二是工業增值領域從制造環節向服務環節拓展。在大數據、云計算等技術的推動下，數據解析、軟件、系統整合能力將成為工業企業競爭力的關鍵與利潤的主要來源。利用大數據研究客戶或用戶信息，能夠為企業開拓新市場，創造更多價值。比如，設備制造企業借助大數據技術，向設備使用企業提供預測性維護方案與服務，可以延伸服務鏈條，實現競爭力的提升和價值增值。如通用電氣公司原來是以制造為主的企業，但現在將業務領域拓展到技術、管理、維護等服務領域，這部分服務創造的產值已經超過公司總產值的2/3。三是程序化勞動被智能化設備所取代。由于數字技術的飛速發展，機器人在速度、力量、精度優勢的基礎上，識別、分析、判斷能力也大大提高。2017年5月，人工智能圍棋程序“阿爾法狗”（AlphaGo）與世界排名第一的中國圍棋選手柯潔進行三場比賽并全部獲勝，這說明人工智能在某些分析博弈領域已經超越了人類。從生產服務過程來看，原來認為只是重復性、手工操作的業務可以被自動化設備替代，但現在的設備已經可以識別多種業務模式，能夠在相當廣的范圍擔任非重復性、需要認知能力的工作。比如，在律師業務中，計算機系統已經代替了法律助理、專利律師的一部分工作。環境復雜或需要與人互動的體力作業，以前一直被認為難以程序化，只有人才能勝任，但由于傳感器、大數據和人工智能的進步，這個領域中的自動化也有了顯著的進展。比如，“機器人床”可以變身為輪椅并自動行走，能夠自動升降，平穩地將病人扶起坐上輪椅。未來，大多數程序化工作以及部分非程序化工作將被智能設備所替代，或得到智能設備的輔助而大幅度提高效率。總體來看，第四次工業革命將極大地提高生產力，推動產業結構與勞動力結構的轉變，進而改寫人類發展進程。每一次工業革命的發生，世界各國的競爭地位就會發生變化，一些國家崛起并成為某些領域甚至世界經濟的主導者。在第一次工業革命中，英國憑借蒸汽機等技術成為“世界工廠”。在第二次工業革命中，美國依靠大規模生產方式成為世界工業及科技霸主。在第三次工業革命中，日本依托精益生產方式在汽車、家電等行業崛起。而這次的工業革命也和以往一樣，必將引起經濟格局的變化。誰抓住了機遇，以最快的速度實現超越行業、企業邊界的“智能連接”，誰就能率先進入大規模定制生產時代；誰有效地應用了大數據和智能設備，誰就能在價值鏈中占據優勢；誰順利地完成了勞動力轉型，誰就能使國民收入快速增長。從這個意義上說，第四次工業革命不僅會重塑未來經濟格局，而且還會改變國家競爭格局。三、第四次工業革命在各國的進展第四次工業革命是全球性現象，已經引起了世界各國的高度重視。世界主要工業國家近年已經制定了相應的戰略措施。德國走在前列，它在2011年提出了“工業4.0”戰略，目的是利用物聯網等技術，將產品、設備、資源與人連接起來，實現產品制造流程的自動化，構成產業鏈中企業之間的合作系統。現在德國企業正在積極推進的工作，一個是建立信息物理系統（CPS），對設備進行智能化升級，并將它們連接起來，使之能夠自動交流信息、發出指令并控制，而不必通過人工操作。系統可根據市場及工廠狀況進行適時分析，自動調整生產量，維持最優生產狀態。另一個是引進產品生命周期管理工具，對產品從設計、制造到銷售與售后服務的信息進行及時共享、跟蹤與控制。在虛擬空間進行產品設計和試制，并將數據直接輸送到制造現場，使品種批量多變的變種變量生產成為可能，縮短新產品開發時間。另外，就是把辦公室與工廠連接起來，整合經營管理系統和生產控制系統，使市場需求與制造現場相連接、靈活地改變生產計劃和機械配置、實現生產周期的最優化。設備網絡接口的標準化也是重要工作之一。工業4.0戰略提出“即插即用”方式，就是預先對生產機械按功能進行模塊組合，模塊之間采用標準化的連接接口，這樣就可以按照市場需求迅速地組合設備。目前，西門子、SAP、博世等大企業為提供網絡平臺技術展開了競爭。德國政府、行業協會等成立了指導委員會與工作組來推進工業4.0戰略，并且在標準、商業模式、研究開發與人才方面采取了一系列措施，比如融合相關國際標準來統一服務和商業模式；建立適應物聯網環境的新商業模式，使整個ICT產業能夠與機器和設備制造商及機電一體化系統供應商工作聯系更緊密；支持企業、大學、研究機構聯合開展自律生產系統等研究；加強技能人才培訓，使之符合工業4.0的需要。工業互聯網是美國企業應對第四次工業革命的代表性措施。通用電氣公司、電話電報公司、國際商用機器公司、英特爾公司和思科公司聯合成立了“工業互聯網聯盟”，美國、日本及德國等100家企業及機構加入其中，共同商定物聯網標準化的基本框架以及分析應用創新實踐[5]。工業互聯網的目標，是通過感應器收集設備及零部件運行狀況數據，進行大數據分析，實現成本降低、效率提升和系統優化，大數據管理、大數據分析軟件是其中的關鍵。通用電氣公司為了推進工業互聯網，2011年建立了通用電氣軟件中心，作為軟件開發和推廣使用的基地，并與EMC等公司共同出資成立了Pivotal軟件公司，處理工業互聯網中的大數據管理業務，2014年開始向外部客戶提供工業互聯網核心數據分析軟件“Predix”。工業互聯網使行業邊界變得模糊，大數據解析成為新價值來源，像通用電氣公司這樣的制造業企業開始在數據解析方面創造價值，而像谷歌公司這樣的信息企業也開始涉足自動汽車等制造業領域。日本于2015年提出“機器人戰略”，目標是利用云儲存、人工智能等技術，將傳統機器人改變成不需要驅動系統、可與外部物體和人相連接的智能機器人。以日本機械工業聯合會為中心成立的“機器人戰略協議會”，與政府的產業政策、科技創新機構合作，研究機器人生產體制，推介與普及先進實踐做法，制定機器人國際標準及數據安全規則。現在日本從三個方面推進機器人戰略[10]：一是推進工廠內、企業內以及企業間的網絡連接。一些企業已經引進了產品周期管理系統，將開發到生產的所有工序進行統一管理。二是一些大企業開始對各個獨立系統進行整合，或自制軟件加以補充。為了整合工廠控制系統和企業經營系統，實現整體最優控制，日本機器人工業會開發了ORiN軟件系統，對不同通信規格的數據進行轉換。三是為了在企業之間進行數據共享與社會整體最優控制，日本提出分步驟推進措施，研究企業之間如何劃分競爭與協調領域、如何通過數據分享實現能超越單體最優的整體最優，并采取措施以清除數據共享的障礙。第四次工業革命在世界主要工業國家的進展表明，物聯網、大數據、機器人及人工智能技術為現有工業結構的轉型升級開拓了新空間。傳統工業從依靠單體設備功能提升、制造單元局部改革發展到今天，向上提升能力的空間逐步變小，但借助數字技術仍然可以進一步優化制造全過程，取得降低成本、提升效率的成效。不僅如此，還可以利用大數據儲存與分析技術，開發各種軟件，應用到設計、開發、維護等高價值服務領域，從而使工業企業同時兼有制造和服務兩種功能，既滿足社會需要，同時也增加企業利潤。世界主要工業國家已經借助數字技術開始了新一輪的產業結構轉型升級，這將在制造過程、終端產品、生產設備、數據分析平臺、價值鏈等方面帶來全球競爭格局的變化。四、第四次工業革命中的中國態勢第四次工業革命也影響到了中國的產業發展，使中國產業結構發生了變化。首先，第四次工業革命催生了數據分析、云計算、人工智能等新興行業，軟件、機器人、互聯網等行業也進入了快速發展階段。數字技術與傳統制造技術相結合后，創造出了許多新產品與新服務。行業之間相互滲透、融合，以制造為主的企業進入到服務領域，從而轉型為提供解決方案的服務商，而信息企業則利用大數據技術進入到制造領域，進而開發出新產品。比如，華為成為信息與通信解決方案提供商，騰訊、百度投資開發電動汽車等。未來，這些行業勞動生產率相對更高，創造價值更多，收入增長相對更快，是推動制造業乃至整個經濟發展的重要引擎。數字技術也催生了數據分析工程師、機器人協調員、現場服務工程師等新職業，同時減少了傳統的機器操作工、物流運輸、設備維護等職業的需求。其次，第四次工業革命提高了中國制造業的生產率，減少了能源浪費和污染排放，促進了產業與環境間的協調發展，改善和優化了經濟結構。物聯網將市場需求精確、快速地傳遞給企業，企業的全自動化生產系統接到指令后立即調配零部件并開始生產，完成后立即傳送給用戶，生產過程的零部件及成品庫存理論上可以接近為零，極大地提高了生產率。高精度、智能化設計軟件在金屬加工、鑄造鍛造成型、化學合成等工藝中提高了材料利用率，一些企業應用3D技術使制作程序達到了不產生任何邊角廢料的要求。精確、耐高溫高濕嚴寒的傳感技術與無線傳送技術的結合，24小時全天候監視污染排放，為企業節能減排指出具體目標，為社會監控管理提供客觀依據。為應對第四次工業革命，中國于2015年出臺了“中國制造2025”戰略并明確提出，到2020年，要基本實現制造業信息化，在制造業數字化、網絡化、智能化方面取得明顯進展。為推進戰略實施，國家制定了一系列扶持政策，從經商環境、中小企業、人才、財稅等方面支持企業進行技術轉型升級。2017年工信部、中國電信技術標準技術研究院等機構聯合啟動了“CPS信息物理系統專家宣講團”活動，開始推動制造業信息物理系統的綜合應用。事實上，在方興未艾的第四次工業革命中，中國在一些領域取得了顯著的成績。在超級計算機方面，核心部件全部國產的中國超算“神威·太湖之光”以每秒9.3億億次的浮點運算速度，在國際TOP500組織2017年6月19日發布的全球超級計算機500強榜單中首次奪冠，并且，排名第二的是中國超算“天河二號”。在電子通信行業，中國正在積極研發5G通信技術，處于全球認可的領先地位，并有望被國際電聯采用作為新的國際標準。在互聯網領域，阿里巴巴、騰訊、百度已躋身世界十大互聯網公司。在工業機器人領域，2016年中國工業機器人安裝臺數達到8.5萬臺，超過全球新增工業機器人數量的30%。另一方面，中國的傳統制造業也在向互聯網智能化方向轉變，生產制造與服務的自動化、信息化水平較以前大大提高。比如，軌道車輛制造企業在物流管理中引進編碼設備系統、定位系統、微型立體倉庫、自動運送車輛（AGV）等自動化設備，減少了用工人數，提高了生產效率。石化煉油企業應用物聯網、紅外線及機器人技術，建設全封閉、全自動、無人操作的立體倉庫，實現了固體產品包裝、倉庫作業的自動化管理和無人裝車發貨。中國目前所面對的課題，就是要加快科研成果的應用化過程，跟蹤外國先進企業，縮短與國外企業在新技術使用上的時間差，用信息化改造帶動制造業在產品性能、質量方面的提升，在以往的勞動成本優勢之外，提升在產品、質量以及信譽上的國際競爭力。五、第四次工業革命中勞動就業面臨的挑戰社會生產方式的變革和生產效率的提高帶來了一些社會問題，其中最突出的就是勞動就業的變化。進入21世紀以來，以物聯網、大數據、人工智能、機器人為代表的數字技術在生產、經濟管理以及社會治理各方面得到廣泛應用，給勞動就業帶來了極大影響。英國學者弗雷（CarlBenediktFrey）和奧斯本（MichaelOsborne）認為，未來20年里，美國約有47％的工作可能被人工智能和機器人取代[14]；野村綜合研究所認為，未來10-20年里日本約有49％的工作可能被人工智能和機器人取代[15]。韓國雇傭信息院調查顯示，到2025年，韓國將有70.6%的業務內容可以被人工智能和機器人所取代，涉及1575萬多個勞動崗位[16]。還有研究認為，人工智能和機器人對勞動的替代，會導致程序化工作的需求減少，非程序化工作的需求增加，使職業結構向兩極化方向發展，具體表現為中等技能職業（以程序化工作為主）的就業減少，高技能和低技能職業（以非程序化工作為主）的就業增加。現在，發達國家及部分發展中國家已經出現了這種現象。美國中等技能職業的就業增長，在1979-2007年間低于經濟整體平均水平，并在2007-2012年間出現了5％-10％的下降，而高技能和低技能職業的就業則持續增長[7]。據經合組織調查，歐盟28個國家、日本及美國的中等技能職業人數比重，在2002-2014年間分別下降約9％、4.3％和9.5％，而同期，高技能和低技能職業則有所增加[9]。在世界銀行調查的34個發展中國家里，有27個國家在1995-2012年間，中等技能職業的就業比重下降，而高技能和低技能職業比重上升[17]。中國是否也會或已經出現勞動市場兩極化或職業結構分化現象？根據筆者對現有資料的分析發現，此種現象在中國尚不明顯。中國沒有像國外那樣的職業細分的就業統計，公開發布的只有國家統計局的六種職業的人數資料（單位負責人、專業技術人員、辦事人員、商業和服務業人員、生產運輸設備操作人員、農林牧漁水利業生產人員）。按照發達國家的規律，生產運輸設備操作人員是最容易被自動化設備替代的，但在國家統計局的數據中，生產運輸設備操作人員年均增長率在2002-2015年間高達6.7％，在職業結構中的比重從10.6％上升到23.4％，提高了12.8個百分點，在所有職業中上升幅度僅次于商業和服務業人員（見圖1和圖2）。此外，勞動市場數據也表明，在過去的十余年里，生產運輸設備操作人員的勞動需求大于供給，緊缺程度甚至超過了專業技術人員。另外，行政辦公人員在發達國家呈現減少趨勢，而在中國則持續增長。在中國的職業結構中，只有農林牧漁水利業生產人員的比重是明顯下降的。這些都表明，中國至今未出現職業結構兩極化現象，因為中等技能職業（設備操作類、行政辦公類職業）的需求有較大幅度的增長。同時這也說明多數中國企業仍高度依靠勞動投入，也反映出中國的自動化普及程度并不高，可以說未出現機器大規模替代人工的情況。但是，由于勞動力成本上升，一些企業已經將機器人或自動化作為決策選項。富士康公司在昆山的工廠從2010年起引進機器人，已減少了6萬名員工。近年來工業機器人的價格以年均10%的速度下降，也極大地推動了機器人的應用。今后，隨著機器人等自動化設備的普及，生產過程中的程序化人工作業將會大量地被替代，這意味著勞動市場對中等技能工人的需求將會減少，中國的職業結構也可能出現兩極化現象。事實上，在宏觀數據層面，我們已經看到生產運輸設備操作人員就業人數的年均增長率，在2002-2015年間逐漸放緩，并且在2011-2015年間轉為了負增長（見圖3）。六、推動中國社會經濟發展的必要措施第四次工業革命為中國的產業轉型升級、社會經濟發展帶來機遇，同時也對勞動就業、重塑人力資源結構帶來了挑戰。中國應抓住第四次工業革命的發展機遇，以關鍵技術的創新與應用為突破口，加快相關領域的轉型升級，適應第四次工業革命的要求，推動社會經濟向前發展。在國家層面上，要加快推進“中國制造2025”戰略的實施與落地。各國實踐表明，政府規劃的重點是關鍵技術領域。應該緊密跟蹤技術和企業發展，逐步聚焦發展重點，選擇最符合中國市場發展的技術，制定研發項目及相應措施。要充分發揮關鍵企業的引領作用。各國都有一批關鍵企業根據自身發展需求運用數字技術，帶動上下游企業及客戶，形成局部的物聯網，進而擴大了覆蓋范圍。關鍵企業是新技術推廣應用的重要主體。政府應該為企業推廣應用新技術、交流信息、合作開發提供平臺和服務，在稅收、土地、產業政策等方面為企業發揮作用創造良好條件。另外，應借助公共科研機構的力量，助力中小企業技術升級。一些國家通過公共科研機構為中小企業開發與物聯網相關的軟件，比如，德國弗朗霍夫協會研發了便于中小企業使用的“即插即用”設備整合技術、產品周期管理軟件，幫助中小企業進行信息物理系統建設。可以委托科研院校研究面向中小企業的軟件，供企業廉價使用。當務之急，還要對設備進行通信規格改造，統一架構。應加快標準制定，開發針對不同通信規格的數據進行轉換的軟件系統。加快制定信息安全配套措施。鼓勵開展企業間數據共享研究；在劃分競爭、協調領域的基礎上，通過建立基礎數據公共平臺、引進信息交易機制，實現基礎信息共享。此外，要加強教育培訓，建立強大的人才儲備機制。由政府出資在公共實訓基地等機構開設在線免費課程，邀請有實力的企業承擔課件、操作系統軟件開發及運營管理。對于緊缺人才，設置國家項目，采取產學研結合形式進行培養。比如，從計算機科學、信息通信、工程領域選拔優秀研究生，由大學、科研機構和IT企業派遣教師對其進行專業指導。政府提供資金資助，企業提供人才培養方案和制定教學大綱。從企業角度來講，要以智能工廠為終極目標，逐步提高生產制造與供應鏈管理的自動化與信息化水平。智能制造的技術基礎，是信息物理