大量机器人被解雇！机器代替人真是伪命题吗？

机器人也逃不掉裁员潮

前几年，不少餐厅因为聘用了机器人传菜员成为网红餐厅，机器人餐厅一度刷爆了人们朋友圈，而会展、银行、机场等公共场所的运营方也聘用了越来越多的机器人充当引导问询的角色，聘用机器人员工在很长一段时间里都是顺应潮流的做法，机器代替人也渐渐从工业制造领域向服务行业发展，然而，近期不少大规模使用机器人员工的服务行业都传出裁员消息，机器人也面临大规模下岗的尴尬。

人口老龄化、人工成本过高让邻国日本早早就尝试在餐厅、酒店等劳动力密集行业引入机器人员工，呆萌的造型和科技感十足的交互让机器人员工大受欢迎，然而，雇用了243个机器人的日本Strange酒店最近解雇了一半的机器人员工。日本之外，英国连锁店马基奥塔同样在尝试聘用机器人店员一周后，选择了解除雇用关系，而美国加州的汉堡机器人、旧金山的安保机器人更是早早地就被解雇了。即使是Pepper这样的“老资历”机器人，同样被全球众多银行、酒店解雇。

当不少人大谈机器人抢夺人类工作的时候，现实却是机器人被解雇，庆幸自己饭碗得以保住的同时，投入大量人力物力研究制造出来，期望其能够实现生产力替代的机器人难道就只能成为废品般的存在？

新鲜感退去后的尴尬

在富士康、特斯拉等企业工厂中，机器人被大量使用是不争的事实，可24小时持续精确工作且不会主动争取福利待遇，更不会带着情绪上班的机器人在制造业中大量替代了传统单纯出卖劳动力从事简单、重复工作的工人，机器人价值体现的同时也赢得了工厂主的欢迎。然而，在以餐饮、酒店、银行等为代表的服务行业，机器人却面临被大量解雇的危机。

智障曾在很长一段时间成为扫地机器人标签，而服务机器人被解雇的原因中，实用性和智商往往成为雇主们抱怨的焦点。以号称世界上第一家拥有机器人员工的日本Henn na酒店为例，其2015年在长崎开业的时候一度成为全球科技粉讨论的焦点，无论是在前台任职的两名恐龙机器人還是融入每个房间的迷你机器人，大量机器人的使用总能给游客和媒体找到新鲜感和话题，然而，精通多国语言的前台恐龙机器人却因无法复印客人护照而不得不让酒店方安排人类员工给恐龙机器人打下手，而搬运行李的机器人不仅在下雨下雪天气频繁死机，更会在运输行李的过程中突然罢工。持续攀升的顾客投诉让酒店方意识到服务机器人的弊病，最终只能选择解雇机器人。

相对于酒店繁重的工作，银行、机场/高铁站引导问询对于机器人而言恐怕会轻松许多，可语义识别困难常常成为全球服务型机器人的通病，最终沦为小朋友的对话玩具。而公共场所相对嘈杂的环境更会对机器人辨识造成困难，而类似“啤酒在酒水区”的回答更让企业主和顾客们郁闷。

复杂的使用环境让服务型机器人各种问题暴露得越来越多，低下的实用性加上高昂的维护费用显然会让精明的企业主们放弃继续聘用机器人的想法。

生产力替代才是核心问题

大数据、云计算、AI等技术当下的局限性，注定服务型机器人在很长一段时间里都不可能像工业机器人一样实现对人类职业的替代，更不要说像科幻电影一样融入人类社会。虽说当初“阿尔法狗”可以“毫不费力”地就能在围棋界掀起一股“血雨腥风”所向无敌，但整体科技水平现状决定了目前只能是弱人工智能时代。

饭店、酒店等劳动力密集型企业虽然对于服务型机器人的刚需旺盛，但复杂的工作环境和各种突发事件对机器人要求太高，即使是国际领先的波士顿动力学公司，用百万美金打造各种仿生机器人，要完成一个人非常容易做到的事情，比如叠衣服、“看图说话”等，还是有很多问题，甚至无法实现。

但在一些纯粹的生产力替代环节，服务型机器人还是有蛮大空间和市场的。以阿里巴巴、亚马逊、京东等电商企业为例，在一定范围内的挑拣、分类，包括配送都让服务型机器人有一展所长的机会，而在沃尔玛、麦德龙等大型超市的库房，专注分拣、整理商品的机器人同样大行其道。

在生产力替代或者准确说是劳动力替代环节，服务型机器人的准确性和稳定性的确是人工无法达到的，未来服务型机器人在包括运输交通、医疗、教育、低资源社区、公共安全、就业以及娱乐等方面都拥有广泛的应用机会。此外无人驾驶、无人机、物联网的快速发展，也注定了AI技术的应用会更加宽广。

翻身的希望在于AI

劳动力的替代让服务型机器人能够在物流、零售等领域找到适合自己的岗位，而随着人口老龄化加剧、人力成本上升，将会有越来越多的场景和产业需要服务型机器人，按照饿了么的预测，他们在 2020 年将需要 1100 万骑手，然而随着国内人口和社会结构的变化，他们面临一个很严峻的问题：这些骑手从哪里来？

类似饿了么的问题实际上在老年人看护、酒店行李搬运、代客泊车等众多场景都可以遇到，虽然无人机、电动平衡车、扫地机器人、搬运机器人等非人形产品通过在细分领域的专注能够切入某一细分市场，但服务型机器人市场整体不瘟不火的局面并未得到改变，而改变服务型机器人市场现状的机会恐怕还是在AI上。

人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习、计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。目前的人工智能，更像是增强智能或场景智能。真正的人工智能，应该是所有场景智能的总和。当一个个人工智能技术和产品，模块化地放在一起时，就会接近真正的人工智能，而当机器人开始从效率上实现劳动力替代并开始重视交互体验的时候，恐怕我们就该担心自己的饭碗会否被机器人抢走了。