特斯拉要建無人工廠，而馬斯克卻建了個帳篷

大家知道特斯拉的Model 3是他們推出的一個新能源車型。也是計劃成為他們暢銷款的一個主打車型，在去年就開始了一些預售。但產能的方面，就一直跟不上，交期也是一拖再拖。因為這車是大家關注度非常高的一個車型，每隔一段時間都會關注一下特斯拉一個進度。前幾天呢，終於有了一些好的一個消息，特斯拉終於達到了計劃的產能每周五千台Model 3，但是這些特斯拉的Model 3居然是從帳篷裡面製造出來的，而不是從工廠裡面生產出來的。那就很有意思了，我們一起來看看是怎麼回事。

「鋼鐵俠」的傳奇

講特斯拉要順帶提一下馬斯克這人，大家知道馬斯克是非常厲害的，是特斯拉的主要創始人之一。實際上他不僅僅是創設特斯拉公司，包括最開始的Paypal以及後面的SpaceX都是他主要投資的。那大家知道這三個東西都是非常厲害的Paypal應該說是國外的支付寶。除了中國基本上美國主要通用的就是Paypal。還有SpaceX就是幫助ＮＡＳＡ回收那個火箭的,也是民營企業能夠做商業火箭發射的全球唯一的掌握核心技術幾家公司之一，這也是他主要投資的。還有就是特斯拉新能源電動車。他做的這些東西有互聯網然後也有航天科技、也有新能源汽車，而且這三件事情他幹得都還還不錯。資本市場也比較認，可以說是非常厲害。所以有媒體把他稱為現實版的鋼鐵俠，我認為也是非常合適的。像這麼創新型的項目一個人一輩子能幹成一項已經是非常不容易了，但他是同時做成了三個。誰知道他未來會幹嘛，把人送到火星？還是其他的更宏大的理想呢？我們不知道。我們可以期待一下。

再說回來特斯拉的產能問題，馬斯克呢他曾經雄心壯志的要去改變汽車製造行業，所以他在做特斯拉的工廠的時候他做了一個叫做「外星無畏戰艦」的一個工廠它是完全人工智慧控制的工廠，它的設計目標是全自動化完全無人的一個工廠。但是他最近為了生產Model 3就在新工廠旁邊搭了一些帳篷。臨時的性地去生產這些Model 3來達到產能的目標。今年如果根據計劃能夠順利執行的話，他可能在一八年的下半年實現盈利，也是十多年來首次實現盈利。財務的指標對他們來講也是會有一定的壓力，如果今年下半年還不能盈利的話，那就可能會面臨破產的風險。因為他們公司的賬上現金可能不多了。

巨大的挑戰

特斯拉製造這些Model 3是在馬斯克稱為帳篷的一些場地條件上生產。這些賬篷實際上是工廠附近的一些大型的臨時建築，鋪設了一條總裝的生產線。去年七月Model 3推出來之後，它的生產是一直不是很順利。我們之前有聽到內華達的他的電池廠的產能不足問題。然後這次的是自動化的裝配問題。一直會有這些問題的出現有很多原因，但其中最重要的一個就是馬斯克最開始在設計的時候，他要求智能化，人工智慧來控制。然後盡量的少用人類的員工，因為他是希望能夠二十四小時不停運作，達到一個很高的產能。但是，現實的情況是他們要對股東負責，要達到產量去交付、要對之前預售下訂單的客戶負責，所以他們不能去違約他們沒有辦法，就放棄了完全自動化的一個夢想。把夢想暫時擱置，僱用了一些傳統的人類職工來進行一些生產，並且為了達到他們落後的進度的話，基本上是七乘以二十四小時三班倒的工作。在中國可能是比較常見的現象，為了趕工期或者是為了生產達到更多的產能或者創造更多的剩餘價值，很多企業是會安排三班倒的。但是在國外這基本上是非常困難，企業是很難去長期去執行這樣的計劃。因為國外的人工或者福利還包括他們的一些要求，他們的勞動法律框架是不希望大家這麼長時間去上班的。這種行為在媒體眼中或者是在其他的評論員的眼中，就認為這是非常激進的策略。但是馬斯克採取這種方式，一方面是說明他非常想要達到交期的計劃，另一方面也是說他現在可能確實也是沒有辦法了。

那麼這座稱為「外星無畏戰艦」的工廠將成為一個未來工廠的模板。完全的自動化無人操作，如果一開始的計劃順利執行的話，現在的新工廠的人工智慧機器人將會實現每周五千輛的產能。滿足現在市場不斷增長的需求，如果他的產能供得上的話，可能會超過這個需求。因為之前的訂單都還沒有交付，那在路上實際上是看不到這些Model 3的，等到它們開始在路上跑的時候大家會發現它的性能、還有它的各種指標都是很不錯的。雖然比他的旗艦款價格便宜了很多，但是它的性能其實還是能達到要求的，作為一個入門級的電動車來說。而且它的核心技術也是差不多的，那是很值得購買的。相信它的銷量肯定會再往上走。加上中國現在大城市都限制車牌，也在節能減排，是國家鼓勵的一個方向。所以進口關稅不會太高，這車的銷量我預計在中國可能會比較好。但特斯拉產能還是不行，在他達到五千輛的目標之前他每周只能生產二千輛汽車。就是用他的「外形無畏戰艦」工廠來生產的話，二千輛僅僅是計劃的五分之二，連及格線都沒有達到。所以特斯拉最終發現，完全的自動化並不是解決他們所有問題的良藥。馬斯克最終承認了複雜的機器人實際上是減緩了生產的速度，而不是加速生產。跟他最開始的預期相悖，其實是完全沒有想到的。因為使用機器人、使用人工智慧為的就是高效自動化、降低錯誤、標準化，為了達到這些目標。

解決瓶頸

怎麼辦呢？臨時的解決方案是：建立一個大型的臨時建築，可以說把它說成一個帳篷來增加新生產能力，解決生產的瓶頸。同時再招數百名的工人來，改造生產流程，把原來的機器人重新編程，在需要的時候用人工來替代機器人。這是非常有意思的事情，因為大的趨勢跟現在的主流製造的趨勢，正在提升每萬名勞動人口裡面的機器人比例，這比例是在逐年提升的。隨著機器人應用越來越多、機器人的價格越來越下降，越來越智能，每萬名勞動人口的機器人比例在逐漸上升的。馬斯更是比較激進一點，他就直接在他的新工廠裡面希望是全部機器人，但是正是因為這種過度激進的策略讓他達不到預定的產能。所以他又反過來——招人進來，把原來部署的一部分機器人替代掉。然後讓人——二十四小時加班達到產能。馬斯克去年四月在他的推特上說：「是的，特斯拉過度自動化是一個錯，誤確切地說是我的錯誤，人類被低估了。」說得很清楚，其實就是這樣一個過程。

那從這問題我們可以把它抽象出來看一下它的一般情況，特斯拉並不是唯一陷入自動化的困境的公司。這些情況還是普遍出現的，當機器替換員工的時候，機器也會與人類一起工作。這個時候並不會馬上實現效率最大化的提升。跟我們設想情況不一樣，我們會以為：只要機器部署上線，馬上什麼東西都好了，自動化和智能化話就是萬靈藥，解決你一切的管理、生產問題，但實際並不會這樣。會有一個協作跟學習的過程，在這個過程中是非常重要的、人可以幫助機器學習一些經驗、規則讓它變得更加有效率、更加協作，機器可以使人變得效率提高、更加專註、更加標準化，但這過程是需要一個時間的，磨合也是需要一個時間的。

但對特斯拉來講投入更多的人力勞動，就需要擴大原來的工作崗位的內容。這一點是非常關鍵的，原來設計機器人的話，一個機器人它的功能會包括很多。現在你要用人來替代機器人的話，人也需要具備機器人同樣的這些工作崗位跟職能。這是有很大差異的，因為你對機器人進行編程，它的工作範圍跟能力是很容易進行調整的，只要它的硬體結構——機械臂支持，問題就不大、但是，人學習個新的內容的話，有一定時間的培訓、學習、理解，它是有一個過程的。但是沒有辦法，為了確保「外星無畏戰艦」的建造計劃順利地執行並且有效的運行。必須對新來的，這些招進來的員工進行更多的培訓。所以我們看到的是：新的技術不僅擴展的傳統的工作的一些崗位職責並且新的技術正在創造一些全新的工作的類別。一個是擴展了原來的工作崗位的職責；第二個是新的技術創造了全新的工作類別，這就是我們所說的一個趨勢。正如互聯網的革命帶來全新的工作機會：網頁設計師、搜索引擎優化還有程序開發、互聯網大數據這些，都是一樣的。他們都是之前的時代所沒有的，這些崗位他都在互聯網時代產生出來，人工智慧的新時代也是這樣的道理。像特斯拉在招聘的機器人的工程師，還有搞計算機視覺演算法、深度學習的科學家還有機器學習、軟體工程師、還有演算法工程師都是這些。還有一些更加專業的一些職位比如像電池的演算法工程師。可能是與他們發明出來崗位，要求具備鋰電池的基礎知識，還要開發最先進的演算法來預測電池的使用情況，還有反饋還有一些狀態。那這是一個交叉的學科，我們可以看到AI它不僅僅是重構了技術相關的工作，而且也正在企業中產生了非常深遠的影響。從銷售的業務再到研發，還有財務的後台人力資源這些，都會一系列的被技術所帶動。就像特斯拉部署的一個人工智慧系統來處理客戶的這些反饋跟評論，它可以在論壇裡面自動的識別和提煉哪些問題是公司車輛質量和性能相關的問題。把它提煉出來然後反饋給後台工程師分析，這樣就降低了工作量，就不需要有專門的人工客服在海量的數據裡面去分析，它會用機器的方式自動篩選一遍推到後台處理，你在裡面去找問題會更加精確得多。

AI時代職場挑戰

現在發現對員工的培訓需求是正在增加的，一些大的公司也開始制定了自己的AI的培訓體系，幫助員工獲得他們所需要的新的一些AI的知識和相關的專業知識。通用的全球研究機構，公司建立的在線的課程教機器學習還有其他的一些專業技能。已經有幾百名的員工完成了這些數據分析師的認證，能夠使這些員工可以承擔一些新的角色，其實就是擴展了他們原來的一些工作範圍。

再說回特斯拉雖然特斯拉公司是比較積極去擁抱自動化跟人工智慧的。但是我們也可以看到公司的成敗，最終還是取決於人類。為了滿足Model 3的迅速增長需求，馬斯克之前就希望能夠實現二十四小時製造、無間斷運行的目標。如果要用人實現的話，只能每周僱傭四五百名員工。雖然他在六月底的時候實現了五千輛的生產目標，但是在美國的法律框架下勞動環境能否保持這種並且加速這種很激進的安排，我們是有待觀察的。

最後總結一下，就算特斯拉這樣的全球領先的科技型公司在採取了比較激進的自動化策略大量引入人工智慧跟機器人的時候，都會遇到非常大的一個挑戰。對人工智慧的部署和應用，我們是需要仔細的規劃和論證的。太過於樂觀的計劃，都可能會有難以交付的一些風險。即使在未來的工廠之中，人類的角色，仍然比以往的任何的時候都還更加重要。我們其實在人工智慧時代的到來不必擔心我們未來會不會被替代掉，而是說發現更多的機會，而且準備好去抓到這些機會，那就是我們現在應該做的。

傳統企業怎麼用好AI

另外提一點就是現在的傳統行業，很多製造業都在講智能化、都在講信息化、都在講物聯網都在講這些。其實並不建議這些企業一開始就做一個推倒式的一個東西，把你的新廠完全建成一個各種技術綜合應用都加在裡面，這樣要面對大的風險，也很容易失敗。而一個比較合理的方式是循序漸進地來做會比較好。傳統企業AI之路要遵循一個循序漸進的過程三步走。

第一步：先部署一些自動化、模式識別、感知之類的一些小的應用；

第二步：在這些應用的基礎上去培養你的應用型的人才、收集數據，有一個基礎的感覺知道它的原理是怎麼樣的；

第三步：整體的規劃做一些戰略層面的綜合的AI應用。

好高騖遠或者說步子太大所帶來的風險都是非常大的，現在的AI應用也在逐漸成熟，這個時間你如果對它置之不理的話肯定會慢慢落後，保持自己的節奏、抓住機會去彎道超車才是現在的企業所應該做的事情。

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