工厂车间中，人类和机器人正在学习合作

走进几乎任何美国的小型或中型机械车间，你会看到一个新场景。伴随着磨床和钻床的熟悉声音，一台机器人臂可能正在照顾一台机器，堆叠零件，或协助检查，通常就在几英尺以外的-human操作员旁边。这些协作机器人，或称cobots，正在成为那些历史上缺乏预算或人员来实现自动化的车间中的固定装置。

它们的崛起与美国工业面临的最紧迫挑战之一相吻合：日益扩大的制造业劳动力缺口。德勤2024年的报告估计，2024年至2033年间，需要填补380万个制造业职位，并警告称，如果不解决技能和申请人缺口，高达190万个工作岗位可能无法填补。试图满足生产承诺的雇主越来越多地转向可以快速部署、可靠运行和与有限劳动力共存的自动化。

我在制造业领域度过了我的职业生涯，先是在福特公司担任工程师，然后联合创立了Fictiv，以帮助弥合数字设计和物理生产之间的差距。我在过去的十年中走过了无数的工厂车间。现在发生的事情感觉不同且令人兴奋。

Cobots并非新事物；它们是由北西大学教授J·爱德华·科尔盖特和迈克尔·佩什金于1996年发明的，并于2008年由Universal Robots成功商业化。但是，它们从未像现在这样容易获取。这些更安全、更智能、更小的机器人已经可以被那些没有足够资源支持大型、昂贵、复杂的传统自动化的公司所使用。其影响是巨大的。

劳动力缺口成为催化剂

制造商将cobots描述为对劳动力短缺的实际回应，这种短缺没有缓解的迹象。这些机器擅长于重复、令人疲劳或具有高风险的任务，如托盘化、机器维护、去毛刺和基本的在线检查；即，属于“四D”机器人化（Dull、Dirty、Dangerous和Dear，或“昂贵”）的任务，这些任务使得工厂车间难以留住员工。

普华永道最近对制造业机器人进行的分析描述了当前的环境：即使提供有竞争力的工资，许多制造商仍然无法填补关键的技术职位，“劳动力短缺正在加速自动化”。今天的cobots与过去的笼式工业机器人不同。普华永道指出，现代系统更安全、更智能、更经济，能够与人类在精确的任务中合作，而无需重型防护，得益于机器视觉、力度限制和直观编程界面的进步。

这对于小型和中型制造商尤为重要。当你没有自动化工程师团队时，你需要现有团队可以部署的工具。IBM关于reshoring和“数字劳动”的工作将cobots视为更广泛战略的一部分：使用自动化来承担重复、危险或复杂的任务，同时重新部署人员到更高价值的工作，如问题解决、流程优化和维护。

在实践中，这正是许多车间正在做的事情。随着cobots承担单调的工作，经验丰富的操作员花费更多时间在设置、故障排除、检查和持续改进上，这些领域需要人类的判断力。cobots不再与人类竞争，而是吸收了原本很难招聘的工作。

reshoring遇到经济现实

北美reshoring的势头是真实的，驱动力来自于多年全球中断后对供应链恢复力性的渴望。然而，重建国内生产能力是复杂的。更高的国内劳动力成本和缺乏熟练工人使得小型制造商难以通过“仅仅招聘”来扩大产量。

这就是cobots开始重塑经济等式的地方。

机器人不再是巨型全球制造商的专属领域。根据国际机器人联合会（IFR）的《2025年世界机器人报告》，2024年，全球工厂安装了54.2万台工业机器人，比十年前每年的安装量增加了一倍。2024年，美国占美洲安装量的68%。这种规模正在推动成本下降和可用性提高，包括协作系统。

与此同时，政策制定者和行业领袖将自动化视为使国内生产在经济上可行的杠杆。正在形成的共识是，下一个美国制造业竞争力时代将不会建立在低成本的海外劳动力上，而是建立在自动化、智能物流和高技能的国内劳动力上。

cobots完美地融入了这一图景。它们相对较低的前期成本、小尺寸和灵活的编程允许车间自动化单个流程或端到端的工作流程，而无需传统机器人单元的数百万美元投资。这种灵活性与美国生产的现实很吻合，在那里，许多操作都是高混合度、低产量（原型制作、定制机械加工、快速周转合同制造），而不是更常见的海外超大型工厂中的极高产量、单一SKU生产线。

讨论自动化时，提到中国是不可避免的。IFR数据显示，中国占全球机器人部署的54%，2024年安装了29.5万台工业机器人，创下了年度最高纪录。相比之下，美国是一个较小但快速增长的市场。这种对比很有用：中国依靠自动化来推动大规模生产和产量；美国制造商越来越多地使用cobots来使高混合度的本地生产在更高的劳动力成本下变得经济可行。

AI为小型工厂打开了大门

多年来，小型工厂自动化的障碍不仅是成本，还有复杂性。编程工业机器人需要专门的技能和长时间的调试周期。这正在迅速改变。

最近的一篇《工程结果》审查文章描述了如何将cobots与AI、机器学习和智能传感器集成，以实现更安全、更适应性和更以人为中心的自动化。AI驱动的cobots可以减少周期时间、提高产品质量和支持跨行业的适应性制造，如汽车和物流行业，同时具有力度限制和速度与分离监测等安全功能，使得在拥挤的工厂车间中的人类和机器人之间的密切合作成为可能。

在应用方面，AI被用于以具体的方式增强cobots：视觉引导的拾取和放置、预测性维护、动态路径规划等。这些增强功能正在将cobots的传统优势（灵活性、易于部署）提升到更高的性能和可靠性水平。制造商不再需要硬编码的例行程序，而是可以从示例中学习、适应零件的变化并响应生产计划的变化的系统。

这种转变正在市场数字中体现。Allied Market Research估计，2022年全球协作机器人市场规模约为14亿美元，预计到2032年将达到274亿美元，复合年增长率超过30%。这种轨迹很大程度上是由以前认为机器人太昂贵或太难以集成的小型和中型制造商的采用率推动的。

重要的是，这些投资被视为劳动力倍增器，而不是劳动力替代品。IBM引用了一项研究，表明仅AI和机器学习就可能将劳动力生产率提高37%，并强调了协作机器人和AI工具如何承担重复任务，同时工人将技能提升到更高价值的角色。

换句话说，AI驱动的cobots正在扩大自动化的能力和可及性，无论是从技术上还是经济上，对于那些支撑本地制造生态系统的小型车间来说都是如此。

围绕人类和自动化构建的未来

cobots在美国小型工厂中的传播标志着一个更广泛的转折点。自动化不再局限于最大的或最富有的制造商。它正在成为标准工具，用于保持美国工业运转的车间。

无论目标是跟上需求、将生产带回国内还是使业务免受劳动力波动的影响，cobots都正在成为一种实用且日益重要的工具。随着AI驱动的系统成熟，它们在工厂车间中的作用即将进一步扩大。

但所有这些技术都毫无意义，如果我们忘记了背后的人类。

我遇到的最好的制造商将自动化视为对人类的投资。他们训练工人使用它，涉及设置和编程，并使他们成为该过程的利益相关者。当人们感到自己与工作的机器有所有权时，奇迹就会发生。生产力会提高，是的，但士气也会提高。安全性会提高；离职率会降低。突然，技能缺口似乎并不那么难以克服，因为工作本身已经演变了。

这就是我所说的以人为中心的自动化：建立一个环境，让技术放大人类的创造力、判断力和福祉，而不是将人们排除在过程之外。随着公司将生产带回国内，数字劳动力投资必须与真正的提升和再培训相结合，以解锁自动化的全部价值。未来是一个人类和机器并肩合作的时代，以一种提升两者的方式。

对于许多制造商来说，正在发生的最重要的变化是文化上的，而不是技术上的。机器人不再被视为对工作的威胁，而是帮助团队发挥其人才的合作伙伴。在劳动力短缺和供应链重新调整的时代，这种合作伙伴关系正在改变美国制造业的生产方式和地点。

我个人迫不及待地想看看未来将如何创造。