未来办公图景：“数字员工”进工厂，人机协同释放价值

【环球网科技报道 记者 林梦雪】在客服场景，机器人为人工提供自动外呼、话术、实时监控等协助；在制造工厂，机器人可以代替人工进行重复机械性工作，高效且避免污染；在餐饮业，机器人往返厨房和餐桌传菜，既有趣又省力。

万物互联时代，人工智能、大数据、云计算等前沿科技飞速发展和落地，智慧工作方式也在悄悄向工作场所渗透，机器人和人工的关系也越来越紧密。

人机协同广泛应用，或成未来主要工作方式

炒菜机器人、服务机器人、货运机器人、机器人客服……,人机协同工作的场景已经不再陌生，当前，企业数字化改革大刀阔斧的向前迈进，使用机器人协作已经成为多数企业的首选。

根据国际机器人联合会（International Federation ofRobotics）在2021年发布的《世界机器人2021工业机器人报告》数据显示，目前全球各地工厂中投入使用的工业机器人数已高达300万台，该数据同比2020年总体增长了10%；同时该报告进一步预测，疫情冲击后的机器人热潮将在2022年及未来几年保持低速增长，到了2024年，全球工业机器人的新安置数将达到约50万台/每年。

同时，工业机器人的应用行业与应用领域也在进一步扩大，国家统计局数据显示，工业机器人的应用领域已覆盖汽车、电子、冶金、轻工、石化、医药等52个行业大类、143个行业中类，并囊括了焊接、喷涂、装配、搬运、堆垛、打磨、涂胶、分拣、包装、检测、上下料等数十种工艺。

IEEE（电气与电子工程师协会）专家认为，智能机器人高度自动化的特点，使其在各行各业得以全面应用：它不仅可以通过更快、更准确的数据处理，及自动化重复任务的能力实现工作任务的最少人工干预，帮助员工有更多的时间专注于解决更复杂的问题，从而提高工作效率，还可以帮助企业和员工持续应对不断变化的工作环境。

“在未来，为了能取得更好的工作效果，执行、管理和监测等工作任务将会更多地由人机协作完成”他说道。

“数字员工”进工厂， 为人工减负增效

去年8月份，波士顿动力公司发布的一组人形机器人Atlas的跑酷视频引起了行业关注。而近期，波士顿动力公司宣布，其最新的专为仓库和配送中心设计的机器人Stretch现已开放商业采购，客户包含DHL、GAP、Performance Team – A Maersk Company等。

越来越敏捷的机器人正在改变物流、仓储、服务、制造等行业，“数字员工”进入工厂后，正在各大行业中发挥效应。

在销售行业，促销高峰期需要解决大量的客户售前和售后疑惑和需求，而客服的沟通话术和语言逻辑直接影响销售结果。据悉，传统企业的客服多依托人工提供相应的咨询和服务，大多数传统行业，在销售过程中以“人海战术”为主要获客模式，而客户销售普遍面临着人力成本高、获客及运营效率低、数据分析能力薄弱等瓶颈。

相比之下，机器人客服从行业发展的痛点出发，能够实现会话转接和人机操作同步执行，实现由原来大量人工客服模式，向智能客服与少量人工客服相结合的模式转变。

对于人机结合的客服形式，沃丰科技副总裁傅亮认为，“通过机器人客服对人工进行辅助，新手客服可以不需要培训直接就能上岗，比如智能客服系统中的引导话术、知识提醒等，此外，对于人工客服在工作中出现的被投诉情况、工作效益情况等，机器人客服系统都会在后台进行数据统计，方便业务复盘，这样也有利于降低管理成本。”

在智能制造业，LED光显头部企业洲明科技集团的工厂里，工业机器人承担了了大量的工作。据介绍，洲明科技的制造体系以工业机器人、自动化设备和信息化系统为主体的打造物流自动化和生产自动化协同的“一个流”生产模式，其中，工业机器人在整个生产制程中应用广泛，主要应用于LED显示屏的模组装配、箱体装配、螺丝锁付、安规测试、RGB测试等装配和测试工序。

同时，物流机器人AGV广泛应用于整个工厂，从原材料收货、线边配送、半成品存储、成品发货全物流过程均实现物流机器人自动搬运。

洲明科技自动化副总监潘希祥表示，“通过广泛应用工业机器人和自动化设备，整个生产制造以及物流运输在生产质量和人员效率方面有了明显提升，大幅降低整体制造成本。”

“目前，洲明科技集团制造体系通过自动化设备和工业机器人的广泛应用，将其工艺制程稳定性提升80%，效率提升50%。同时，物流机器人在生产制程物流过程的广泛应用，将物流中转效率提升60%，物流转运减少70%，仓储面积提升350%。洲明科技二期工厂将继续推进自动化、信息化和数字化的全面融合应用，打造LED行业标杆无人工厂。”他介绍道。

人机协同应用挑战仍存 专家：需及时调整适应

纵观协作机器人的历史，从1997年被定义以来，人们从未停止对协作机器人的研发和对人机协作更好发挥的追求。

IEEE（电气与电子工程师协会）专家认为，机器人技术和自动化应用最大的优势并不是取代人力，而是优化人类的劳动成果，从而赋能全工作场所，推动革命性的变化及创新：例如，人工智能驱动的自动化系统可以检测出人类大脑不知不觉中忽略的信息和问题，从而确保“零失误”；此外，人机协作还可以帮助保证工人在越来越高压的工作环境中留有足够的休息时间。

当前，数字劳动力的普及和数字化转型仍然面临各种挑战。对此，他提到，“首先，当下我们仍然缺乏领导数字化转型的全面战略以及专业知识；其次，数字化转型是一项复杂的大工程，初期投入资金可能较为有限，且可能出现非结构性基础设施变化的情况；此外，人力资源难以适应工作流程内部数字化过程的难处也需要被纳入考虑。”

对于人机协同未来的发展，IEEE专家表示，“我们急需根据市场和工作场所不断变化的需求调整战略，以确保部门间的数字化适应性；同时，许多工作可能需要被大幅重新定义，以确保它们能很好地适应自动化工作流程。”