当AI（人工智能）机器人“占领”工厂车间，工人会被淘汰吗？世界经济论坛执行董事、世界经济论坛“先进制造与供应链中心”负责人基瓦·奥尔古德（Kiva Allgood）给出了一份意外的答案——未来最抢手的不是会编程的工程师，而是“会思考”的普通工人。
世界经济论坛第十六届新领军者年会（又称“夏季达沃斯论坛”）于6月24日至26日在天津举办。在论坛开幕前夕，《每日经济新闻》记者（以下简称NBD）独家对话了这位“灯塔工厂”项目总负责人。
由世界经济论坛评选的“灯塔工厂”被誉为“世界上最先进的工厂”，是当今全球制造业领域智能化和数字化的高水平代表。
在AI技术发展、贸易冲突加剧的背景下，全球供应链正面临重构。奥尔古德表示，当前90%的工业合作伙伴正在重新评估他们的全球价值链，从“成本驱动”转向“价值驱动”。
她还表示，在过去20年里，中国在制造业方面取得成就的优势，不是低成本劳动力，而是政府在创新和技术方面的投资。中国最了不起的地方在于，拥有比任何其他国家都多的“灯塔工厂”。
全球供应链新格局：从“成本驱动”到“价值驱动”
NBD：最近全球贸易冲突加剧，许多企业开始把工厂迁回本国或邻国。但这样可能推高成本，甚至导致商品涨价。您认为企业该如何在供应链安全和价格竞争力之间找到平衡？
奥尔古德：当前90%的工业合作伙伴正在重新评估他们的全球价值链，他们正努力从“成本驱动”转向“价值驱动”。这一趋势在新冠疫情前就已开始，新冠疫情加速了进程，特别是在电子产品和家电领域，8~10年前，出于市场需求的原因，欧洲和墨西哥等地开始出现区域中心，这一趋势还将持续。
消费者更倾向购买本地制造的产品，但这并不意味着整个价值链都会被完全转移。目前，每个工业合作伙伴都在评估这个问题，他们正变得尽可能地有韧性和灵活性，这是新冠疫情中锻炼出的能力。
我认为，实际情况是——如今的产品常常跨越国界，它们的零部件来自世界各地。从未来的角度看，产品将继续像现在一样保持全球化。但同时，我们也会看到供应链中更多的零部件供应商，特别是中小型企业，会选择与主要制造环节毗邻设厂。
NBD：过去几年，因新冠疫情和地区冲突，全球供应链屡次中断。有人主张“减少依赖外国”，也有人认为合作才能解决问题。您觉得未来的全球化会更分散还是更紧密？
奥尔古德：在新冠疫情之前，全球化程度实际上并没有现在这么高，反而更加两极分化。制造业和供应链在少数国家呈现出高度集中的态势。新冠疫情之后，我们真正学会了进行情景规划，并识别整个价值链中的合作伙伴。从制造到运输，从大宗商品或原材料到最终成品，这是一个漫长而复杂的过程。要将所有环节连接起来，需要很长时间。
这不会在一夜之间改变。我的愿望以及我们在世界经济论坛所做的大部分工作，就是为这种对话创造平台。无论当前的贸易形势如何，为了创造更多的协同效应，需要提高数据透明度，并加强网络安全，从而确保数据和信息能够跨越障碍。
从低成本到“高准备度”：中国制造业为全球提供了蓝图
NBD：中国制造业不再只是“低成本代工”，而在电动车、太阳能等领域领先。这种变化会让其他国家更依赖中国技术，还是倒逼他们自己发展？跨国企业如果想和中国合作，最该关注哪些机会？
奥尔古德：我认为人们没有意识到的是，中国在过去20年里，在制造业和供应链领域投入巨额资金、创新并推动创业。
我们最近发布了一份关于“全球供应链准备度指数”（Global Readiness Index）的报告，其中包括七个关键因素。中国在这七个因素上都进行了大量投入，例如人才与技能、基础设施、网络建设以及与ESG（环境、社会和公司治理）相关的绿色技术应用。这些都需要长期的时间和投资才能实现。
制造商真正需要的是他们所选择的生产基地的安全性和可持续性。中国在过去20年里为此投入巨资，其优势根本就不是低成本劳动力，而是政府在创新和技术方面的投资。
我认为，这为其他市场提供了一个蓝图。你必须全面考虑这七个因素，而不是只关注其中一两个。
政策在其中也发挥了重要作用。中国大力支持中小型企业，使他们能够轻松开展业务，并与大公司合作。我认为，这是其他市场可以借鉴的最佳实践。
中国“灯塔工厂”数量世界第一，复制灯塔经验需政企合力
NBD：人工智能正在工厂普及，有人担心工人失业，也有人认为会创造新岗位。您走访过全球许多智能工厂，看到的情况是怎样的？普通工人需要学习哪些技能才能跟上这场变革？政府和企业应该怎样合作，避免AI加剧就业不平等？
奥尔古德：我们最近的“未来就业报告”指出，到2030年，39%的雇主将需要对员工进行再培训。这是不争的事实。那么，他们正在寻找哪些技能呢？
人们总是立刻想到AI，这确实是其中之一，但他们也在寻找批判性思维能力。
在如今这个信息爆炸的时代，人们可以从网上获取大量信息，但如何确保员工具备更强的思考能力至关重要。
因此，我们需要在制造业领域认真思考技术能扮演什么角色。比如数据科学，数据科学是其中重要的一部分。数据科学最终会引向AI，但如果没有干净的数据和清晰的信息，AI将无法发挥作用。所以，许多工业合作伙伴，尤其是在工厂车间，真正希望培养的技能就是批判性思维。
NBD：中国今年新增了多家“灯塔工厂”，这些工厂在AI、自动化和绿色生产方面表现突出。您认为，中国“灯塔工厂”的成功经验能否复制到其他传统制造业，比如纺织、食品加工等行业？中小企业如何借鉴这些经验，避免因高昂的数字化改造成本而掉队？
奥尔古德：全球“灯塔工厂”网络是我们的一项评奖项目，它是一个基于同行评议的奖项。中国最了不起的地方在于，它拥有比任何其他国家都多的“灯塔工厂”。你可能要问为什么？这又回到了我们之前讨论的“准备度指数”，以及中国政府为确保基础设施、网络、人才等方面达到最高水平所做的投入。
所有这些都驱动着创新和创业，我认为这也让中小型企业真正在全球舞台上具备了竞争力。从我们的角度来看，AI确实正在全球“灯塔工厂”中显现。我们现在全球有189家“灯塔工厂”，拥有超过1000个应用案例。我们从这些信息和数据中学到的是：数据确实至关重要，它能连接万物。
我们还学到了另一件事：可持续性和生产力是齐头并进的。你用的水越少，用的能源越少，赚的钱就越多。现在你开始看到这种转变，人们不再将生产力和可持续性或绿色制造分开来看，而是将它们视为共生关系，而中国已经明白了这一点。
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