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人工智能要是能打掉這1500億市場,中國手機產(chǎn)業(yè)鏈將有100萬人失業(yè)

僅以觸摸顯示行業(yè)為例,到底有多少打工仔、打工妹被緊緊的拴在流水生產(chǎn)線品質(zhì)檢查崗位上,在從事一個叫做外觀檢查的工作呢?據(jù)李星的粗略統(tǒng)計,中國境內(nèi)的企業(yè),僅在玻璃蓋板、觸摸屏、顯示屏三個行業(yè)里,外觀檢查崗位上的員工就將近有30萬人。
   隨著中國的用工成本緩慢增長,在中國的手機產(chǎn)業(yè)鏈上,越來越多的環(huán)節(jié)開始主動或被動的引入自動化生產(chǎn)模式,為人工智能在工業(yè)化環(huán)節(jié)落地上,提供了極佳的行業(yè)土壤,吸引著越來越多的裝備制造業(yè)企業(yè)重金投入到人工智能自動化升級浪潮中來。
  
  工業(yè)化環(huán)節(jié)的人工智能應用,絕大多數(shù)都與機器視覺技術(shù)有關(guān),投資方都急切的希望能通過神經(jīng)網(wǎng)絡軟件,對自動化生產(chǎn)線上的視覺處理環(huán)節(jié)進行教育訓練,得到準備的動作與品質(zhì)數(shù)據(jù),越來越多的替代人工操作部分。
  
  目前在操作動作的人工智能應用部分,由于處理起來相對簡單,可以采用較為成熟的視覺處理軟件對設備進行教育訓練,短期內(nèi)就能獲得較好的效果,快速取代操作員人的工作。因此行業(yè)里基本上由裝備制造業(yè)企業(yè)拿到生產(chǎn)企業(yè)的產(chǎn)品、以及工藝流程和動作分解信息后,就能完成,行業(yè)企業(yè)只要被動的接受自動化裝備帶來的好處就行了。
  
  但在品質(zhì)檢測環(huán)節(jié),除了可測量的物理參數(shù)能單立或集成在操作動作的視覺處理部分,與機器動作一起完成外,與光學信息有關(guān)的外觀檢查部份,特別是涉及到人眼視覺感觀的光學檢查部分,行業(yè)的人工智能應用發(fā)展極為緩慢。而人眼視覺感觀的光學檢查部分人工智能功能缺失,也是整個智能制造技術(shù)中,最難攻克的環(huán)節(jié)之一。
  
  實際上,這也正是近年來,國際消費類電子產(chǎn)業(yè)快速往中國轉(zhuǎn)移的一個重大原因,除了中國勞動力成本較低外,消費類電子領域的產(chǎn)品品質(zhì)控制,很少沒有涉及到人眼視覺感觀的光學檢查部分。特別是配備有觸摸顯示器件的電子產(chǎn)品,需要數(shù)量龐大的外觀檢測熟練員工,才能支撐起每年數(shù)十億數(shù)量的產(chǎn)能規(guī)模,從某種意義上來說,目前也只有中國才能滿足全球市場在這方面的海量需求。
  
  中國有多少人拴在手機產(chǎn)業(yè)鏈外觀檢查工作崗位上
  
  僅以觸摸顯示行業(yè)為例,到底有多少打工仔、打工妹被緊緊的拴在流水生產(chǎn)線品質(zhì)檢查崗位上,在從事一個叫做外觀檢查的工作呢?
  
  據(jù)李星的粗略統(tǒng)計,中國境內(nèi)的企業(yè),僅在玻璃蓋板、觸摸屏、顯示屏三個行業(yè)里,外觀檢查崗位上的員工就將近有30萬人。如果按每個員工平均月工資5000元人民幣計算,觸摸顯示行業(yè)每個月約需要開支15億元外觀檢測勞務工資費用,每年行業(yè)約需要180億的勞務工資費用開支。
  
  由于中國勞務人員的配套福利基數(shù)只有發(fā)達國家的三分之一左右,也就是說,如果按每個外觀檢查崗的員工平均月工資5000元人民幣來計算的話,每個員工的月勞務使用成本約為15000元。
  
  這樣算下來,中國境內(nèi)觸摸顯示行業(yè)里外觀檢查崗位的勞務使用成本,每個月需要花費至少45億元人民幣,每年行業(yè)約需要花費掉540億人民幣的勞務使用成本,約為2017年中國83萬億元人民幣GDP的0.065%。
  
  然而這還僅僅是觸摸顯示行業(yè)的外觀檢查工作崗位數(shù)據(jù),如果把中國整個手機產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)的外觀檢查崗位算進去的話,數(shù)據(jù)高達上面數(shù)字的三倍以上。也就是說中國境內(nèi)約有一百萬的產(chǎn)線員工拴在了手機產(chǎn)業(yè)鏈外觀檢查工作崗位上,花去了約1500億的勞務使用成本支出,約為2017年中國GDP的0.18%。
  
  人工智能成本太貴?然而真的貴嗎?
  
  從李星在行業(yè)中了解到的信息顯示,僅觸摸顯示行業(yè),要搞定涉及操作動作及物理特性里,其中一個環(huán)節(jié)的外觀檢測機器視覺部分,視動作維度和物理特征的復雜程度不同,所花費的研發(fā)費用就高達100~500萬元不等的費用。
  
  而如果涉及到光學檢測的機器視覺處理部分,除神經(jīng)網(wǎng)絡軟件部分外,僅數(shù)據(jù)采集、神經(jīng)網(wǎng)絡軟件教育、訓練部分的各種費用加起來,單個項目的研發(fā)成本可能高達億元為單位的規(guī)模才能完成。
  
  這對于一個中大型企業(yè)的年純利潤,也僅億元左右的觸摸顯示行業(yè)來說,人工智能成本實在是太貴了!
  
  然而真的貴嗎?想想為什么你一個員工上萬人的企業(yè),每年才賺億元左右的純利潤,那些成本都跑哪去了呢?當然是跑到員工勞務使用成本上去了。
  
  假設你的企業(yè)里有一萬名員工,工廠的自動化程度比較高,多數(shù)操作員工都被機器取代了,剩下的員工里,除一些核心崗位、服務崗位、運營崗位、輔助崗位外,還有四成是機器還無法替代的外觀檢查崗位員工。
  
  那么按前面的標準核算下來,這四成的外觀檢查崗位員工一個要花費多少勞務使用成本呢?每個員工的月勞務使用成本約為15000元,四成外觀檢查崗位員工約4000人,每個月的勞務使用成本約為6000萬元,平均每年下來就是7.2億元。
  
  在觸摸顯示行業(yè)里,太多數(shù)工序的外觀檢查視覺要素,從光學層面來講都是一樣的,很多視覺要素,通過神經(jīng)網(wǎng)絡軟件學習成功后,都可以導入到其它工序的神經(jīng)網(wǎng)絡軟件數(shù)據(jù)庫中,做簡單的調(diào)整與學習,就可以使用。如果按單個企業(yè)來評體的話,重復開發(fā)的成本相對低了很多,基本上有兩個工序的人工智能研發(fā)成本,花費約2~3億元,就能完成。
  
  當然,由于行業(yè)里企業(yè)之間的產(chǎn)品標準、產(chǎn)線環(huán)境、應用軟件的底層、數(shù)據(jù)端口、數(shù)據(jù)傳輸與處理方式等千差萬別,要為行業(yè)定制出一個通用的神經(jīng)網(wǎng)絡軟件數(shù)據(jù)庫,目前的情況下仍是困難重重
  
  但對于用工數(shù)量在萬人以上的企業(yè)來說,投資人工智能來解決外觀檢查崗位的勞務使用成本難題,不管是短期來講,還是長遠來講,都是十分值得去嘗試的一件事。
  
  事實上,目前行業(yè)仍還保留有約四成的員工留在外觀檢查崗位上,也是因為通過簡單的機器視覺檢測,已經(jīng)剔除掉外觀檢查環(huán)節(jié)的物理參數(shù)檢測部分,基本上替代掉了約三成的外觀檢查崗位人員,才讓中國的觸摸顯示行業(yè)還能在價格與毛利如此之低的情況下,還能保持微利經(jīng)營。
  
  在觸摸顯示行業(yè)里,除了其它與化工產(chǎn)品直接接觸的工序外,外觀檢查崗位是個具有強烈光污染的崗位,很容易對員工造成永久性的視覺損傷,是一種最常見的職業(yè)病之一。如果中國能夠組織力量,通過人工智能技術(shù)的輔助,替代掉這個崗位上的大部分員工,不但能讓企業(yè)自身的盈利能力大幅提升,也是對行業(yè)發(fā)展和社會進步做出了極大的貢獻。
  
  然而,據(jù)李星了解,中國所有從事機器視覺方面的人工智能從業(yè)人員,總共還不到2萬人,而且這2萬人的工作,還因為行業(yè)畏懼研發(fā)成本難題,得不到充分的利用,多數(shù)處于做著與本業(yè)關(guān)聯(lián)極少的服務工作上。如何通過產(chǎn)業(yè)環(huán)境、行業(yè)資助、政策扶持、資本引導,把人工智能在工業(yè)機器視覺領域落地,并取得實際的成效,才是智能制造的真正未來。
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