记者扶贝贝

AI时代，人们一边期待技术改变生活，一边也对它将带来的影响充满不安。随着机器人与人工智能等关键词越来越多地占据公众视野，几乎每一个人都面临着这样的问题：现有职业会在什么时间、又会以什么形式被这股浪潮波及？

7月7日，暨南大学机器人智能技术研究院院长柳宁接受羊城晚报记者采访。这位深耕机器人领域数十年的专家判断，人形机器人距离大规模进入工业场景仍有不少关键技术需要突破，但人工智能给就业市场造成的震荡却已经先一步到来。现实中，一场围绕岗位结构的调整正在以不断加速的态势展开。

数字领域岗位收缩已显现

谈到AI对就业的冲击，柳宁判断，数字领域的岗位收缩已经显现。据他观察，即使是曾被视作高薪热门工作的计算机专业，其研究生起薪也已出现大幅回落，有些岗位年薪从35万元回落至20万元左右。

柳宁总结道：“现在企业的做法是搞一个资深的程序员，带一个小弟，然后买一个软件。”AI生成的代码相对规范，人只需审核。他还透露，在与医院合作的项目中，机器综合影像、病历与化验单作出的诊断，在不少场景已高于一般医生水平。

收缩之外亦有新生，柳宁的总体判断是：“简单重复的熟练工会减少，技术工种还不会减少得那么快。”他指出，大模型数据、工业图像的采集与标注，机器人现场调试运维，律师、保险、医疗等咨询行业里操作AI代理的专业助理，都是正在出现的新岗位。

机器人“打工”还有三关未过

柳宁认为，通用人形机器人距离真正“进厂打工”，仍需跨越数据、硬件等多重门槛。目前公众看到的更多是展示性或表演性应用，真正进入工业现场的案例并不多。

第一道坎在大脑。当前大模型以互联网数据喂养，是一颗所谓的“互联网大脑”，只能做到常识认知不错，却缺乏工业作业数据。以装配环节的缺损检测为例，普通工人不经培训也能一眼看出有螺丝孔的部分应该配有螺丝，机器却只能依靠预设规则逐一定义。

第二道坎在手。人的手指关节灵活，触觉、滑觉、力觉、温度等多种感知高度融合，而现有灵巧手的传感技术难以兼得，关节数量也只是人手的缩减版，做不了人手那样精巧精细的动作，驱动问题同样未解。

第三道坎在脚。人从一米高处跳下，触地冲击可达体重数倍，人体关节承受得住，现有机器人的电机与机构却经不起这种“硬碰硬”。

中国机器人产业优势突出

“互联网上是找不到工业场景的。”柳宁指出，制造企业出于保护核心竞争力的考虑，对生产数据严格保密，跨企业的数据打通还有很长的路要走。而即便是裁剪后的垂域模型，在数据孤岛之上，训练效果依然有限。

但这并不意味着机器人在工厂无所作为。他将机器人分为三代，第一代基于规则编程，已在汽车焊接、搬运码垛等环节成熟商用；第二代基于机器学习，擅长处理“说不清规则”的任务，如按品相给苹果自动分级；第三代才是基于大模型的通用智能。当下性价比最高的，正是第二代的“小步快走”。

柳宁及其团队曾为印刷企业开发贺卡饰品自动识别粘贴系统，也为某家电龙头企业打造产线检测机器人。他们面对30万种出口标签“慢慢学、慢慢训”，直到机器人越用越聪明。

放眼全球，柳宁认为美国硅谷胜在顶尖创新，德国长于精密制造与驱动部件，中国则在产业规模与产业链完整度方面有着突出优势，机器人的应用规模全球领先。大湾区机器人产量位列世界第一，且产业门类齐全，从传感器、电机到结构材料、控制系统，全链条皆有工厂在产，“量一大，市场就大，需求就大，技术创新能力就强”。