近年來，隨著經濟快速增長、國內勞動年齡人口數量下降，勞動力供給拐點已經出現，人口紅利逐步消失。據國家統(tǒng)計局數據顯示，中國15-64歲勞動年齡人口比重自2011年開始下降，15-64歲人口絕對數量也自2014年進入下降階段，2018年15-64歲人口較2013年峰值累計減少約1200萬人。這種人口轉變趨勢在勞動力市場上反映為勞動力短缺、企業(yè)招工難、招工貴等現象。

勞動力成本不斷上升催生了機器換人需求

隨著勞動年齡人口的逐漸減少，國內制造業(yè)(規(guī)模以上單位)職工平均工資也不斷提升，國家統(tǒng)計局數據顯示2018年中國國內制造業(yè)(規(guī)模以上單位)就業(yè)人員年平均工資為6.5萬元，2013~2018年復合增長率為8.5%，制造業(yè)企業(yè)用工成本處于快速提升階段。

勞動力成本上升直接影響了制造業(yè)企業(yè)的健康發(fā)展和利潤水平，自動化程度較低的勞動密集型生產企業(yè)人力成本日益增加，以自動化設備代替人工的需求迫切，在此背景下中國工業(yè)機器人市場進入了快速崛起。另一方面，自2012年以來全球工業(yè)機器人均價總體呈現穩(wěn)中有降的趨勢，人力成本上升疊加機器人成本下降，“機器換人”的經濟性也逐漸凸顯。

長期來看，中國人口老齡化、勞動年齡人口數量減少等問題依然嚴峻

人口結構的變化或將成為中國智能制造升級的長期驅動因素。據聯合國人口司預計，2020~2050年中國15-64歲勞動年齡人口的絕對數量和人口比重仍將會持續(xù)下降，65歲及以上老齡人口及占比則將不斷攀升。

隨著社會人口老齡化問題的日益突出和年輕一代觀念意識的轉變，勞動力市場成本逐漸攀升或將成為難以避免的大趨勢，制造業(yè)利用廉價勞動力競爭的模式亟待改變。在此背景下，我們認為2020~2050年機器替代人工或將成為確定性較高的長期發(fā)展趨勢，國內對自動化、智能化設備的需求有望持續(xù)提升。

伴隨技術發(fā)展，工業(yè)機器人對制造業(yè)的影響由“機器換人”變?yōu)橹悄苤圃?/strong>

“機器換人”過程中工業(yè)機器人對企業(yè)的積極影響顯著?？v觀發(fā)達國家工業(yè)化進程，自動化設備作為提高生產效率的關鍵手段，其與工業(yè)制造技術相結合，在傳統(tǒng)裝備制造業(yè)生產方式的革命性變革進程中起到至關重要的作用。與人工相比，自動化制造設備具有工作效率高，制造精度高等特點，隨著企業(yè)人工成本的不斷上升，智能制造設備在幫助企業(yè)優(yōu)化生產、提高產品質量的同時，幫助企業(yè)降低了運營成本，提升了利潤。

我們認為未來工業(yè)機器人將不再是孤立的存在，智能制造裝備發(fā)展的趨勢方向是自動化、標準化、集成化和信息化，依托工業(yè)機器人等核心裝備而形成的完整智能工廠將包括：智能倉儲系統(tǒng)、智能搬運系統(tǒng)、智能機械設備、智能感知網絡和信息整合平臺等。

主要的變化有三方面：

1)智能制造領域的技術不斷升級迭代，新技術方向為智能制造通過傳感、機器視覺等系統(tǒng)的應用，形成大數據的采集、反應和對未來的預測，在產品的開發(fā)和制造、產品的設計和制造、產品的質量和管理體系三方面形成有效閉環(huán)。

2)中國互聯網發(fā)展水平領先全球，大量終端消費需求已經或即將被互聯網化，這種趨勢下就會倒推企業(yè)加快制造端的互聯網化和智能化改造，互聯網化的改造也是近年來智能制造行業(yè)技術改進的重要方向。

3)在此基礎上，領先的業(yè)內企業(yè)正采用一系列的先進技術實現生產乃至整條供應鏈的數字化，構建數字化工廠、智能工廠。這些技術包括大數據分析解決方案、端至端的實時規(guī)劃和互聯、自控系統(tǒng)、數字孿生等。憑借這些技術，效率得以提升，企業(yè)能夠批量生產高度定制化的產品。

在“機器換人”的基礎上，技術的飛速進步正在為各行各業(yè)開啟“智能制造”新需求

智能化工廠可以解決工廠、車間和生產線以及產品的設計到制造實現的轉化過程，有效地降低了設計到生產制造之間的不確定性，提高產品的合格率和可靠性，縮短生產周期，實現效益最大化。

在智能工廠中，機器社區(qū)將自行組織，供應鏈將自動相互協(xié)調，未加工的產品將向機器發(fā)送完成其加工所需數據，然后由后者將其變成商品，產品的開發(fā)和制造、產品的設計和制造、產品的質量和管理體系三方面形成有效閉環(huán)，各機器組直接在統(tǒng)一的信息化系統(tǒng)調度下進行工作，生產效率將得以進一步提升。

在未來的競爭中，業(yè)內領先的自動化設備提供商將向數字化、信息化領域拓展，向客戶提供整體智能工廠規(guī)劃方案。

制造業(yè)企業(yè)智能制造升級的典型案例：富士康深圳“熄燈工廠”

據工業(yè)富聯2018年報，在富士康熄燈工廠里，需要一個將設備與設備、設備與人、人與人連接的橋梁，富士康工業(yè)云平臺(FiiCloud)承擔了溝通的橋梁。

它將海量設備連接至邊緣計算及云端，目前已應用到表面貼裝、數控加工、機器人、組裝測試、環(huán)境數據采集等場景，目標是覆蓋全行業(yè)數據采集。同時使用機器人傳感器的模式，開發(fā)出機器人AI的自感知、自診斷、自修復、自優(yōu)化、自適應功能，從而提高產品良率，降低成本浪費。富士康采集核心數據并向上延伸至云網層、平臺層、應用層、數據安全等領域。

以深圳“熄燈工廠”為例，通過改造，該生產線從318個工作人員降低到38個工作人員，生產效率提升30%，庫存周期降低15%。

新冠肺炎疫情在重塑制造業(yè)

不僅于此，在中國對抗新冠肺炎戰(zhàn)爭取得階段性勝利后，我們發(fā)現新冠肺炎已經讓全世界制造業(yè)從觀念到行動上都發(fā)生變化。

《約旦時報》4月5日曾評論，隨著新冠肺炎疫情升級，全球供應鏈也面臨前所未有的風險。先進經濟體的企業(yè)更加重視低成本的機器人，而非期待便宜且充足的勞動力復工。從2008年到2011年，由HitesAhir，NicholasBloom和DavideFurceri建立的世界不確定性指數（WUI）上升了200％。SARS期間，WUI上升了70％。2016年英國投票決定脫歐后，WUI飆升了250％。

不確定性上升時，全球價值鏈將受損。預計新冠肺炎疫情將造成300％的不確定性，使全球供應鏈活動減少35.4％。企業(yè)不再認為值得為節(jié)約離岸成本而承擔風險。機器人成本更低。

汽車行業(yè)是機器人應用最普及的行業(yè)，可占一國機器人總量的50-60％。2017年德國制造業(yè)中，每1萬名工人中機器人數量為322臺。韓國為710臺，新加坡658臺，美國200臺。

2008年金融危機爆發(fā)時，一些國家（例如德國）擁有足夠的機器人，足以將生產中的人工成本降到最低。其他國家則在危機后提高了機器人的應用率。為應對新冠肺炎疫情沖擊，預期利率可能下降30％，相應使機器人應用率提高75.7％。但由于不確定性增加會阻礙投資，機器人不會無限應用。

這種趨勢將集中在最受全球價值鏈影響的行業(yè)。如德國的汽車和運輸設備、電子產品和紡織業(yè)，這些行業(yè)12％原材料來自低工資國家。從全行業(yè)看，德國原材料的6.5％依賴進口。

全球復工最活躍的行業(yè)是化學制品、金屬制品、電器和電子產品。在法國、德國、意大利和美國，化工業(yè)是最大的復工行業(yè)。這對許多發(fā)展中國家依賴低成本制造業(yè)和中間原材料出口的增長模式構成了重大威脅。在中東歐，一些國家投資機器人來應對挑戰(zhàn)。擁有大型外資汽車行業(yè)的捷克、斯洛伐克和斯洛文尼亞，每萬名工人對應機器人數量超過美國或法國。對于富裕國家而言，它們仍然是有吸引力的離岸目的地。

疫情后亞洲的低成本制造中心可能會遇到困難。中國通過確立其在全球價值鏈的中心地位來確保經濟增長，雖然計劃向高附加值行業(yè)轉型并增加國內消費，但仍將面臨嚴峻挑戰(zhàn)。

面對美國引領的貿易保護主義抬頭和疫情，發(fā)達經濟體似乎已為制造業(yè)復興做好了準備。雖然這能減少大企業(yè)的風險，但不會使很多工人受益，更遑論將生產轉移到發(fā)展中國家。為此，各國要針對此新經濟秩序施策，要相信機器換人過渡到智能制造是全球價值鏈重塑的重要過程。