著勞動力年齡老化，部分年輕人進廠意願減弱。如今，能組裝汽車零部件、完成原材料上下料等工作的具身智慧機器人“進廠打工”引發關注。過去廠子裏最漂亮的員工被稱為“廠花”，現在車間裏“最靚的仔”變成了機器人。

　　工業和信息化部、國務院國資委已聯合印發通知，啟動年度人形機器人與具身智慧實景實訓專項行動，並提出到今年底開啟“作業模式”，“帶動形成萬台級規模落地能力”。這股浪潮將如何影響製造業用工體系？半月談記者近期走訪浙江相關企業、採訪行業專家，探尋機器人從實驗室到車間的真實進度與未來用工之變。

　　車間裏“最靚的仔”

　　走進均普智慧的多機協同BMS精密裝配示範線，6台G2輪式具身智慧機器人正在産線上有條不紊地忙碌。上料掃碼、加熱鉚接、視覺檢測、後蓋壓裝、高壓測試、EOL終檢、自動貼標、掃碼綁定、成品入庫——9道工序幾乎都由這些“新同事”接手完成，産線PLC系統承擔著全局統一調度的角色。

　　均普人工智能與人形機器人研究院總經理何川介紹，這條示範線的整線並線作業穩定率達到99.9%，單工序節拍控制在70秒以內，可支持全天候、全鏈路無人化連續量産，“匹配汽車電子行業對高可靠性、高節拍的量産要求”。

　　均普的這些“新同事”並非孤例。半月談記者在浙江多家製造企業走訪發現，具身智慧機器人、協作機器人、AI視覺檢測系統的部署密度正快速上升。曾經需要多人協作完成的搬運、裝配、檢測、包裝等環節，如今被一台台機器人“打包”接管。

艾圖具身智慧科技有限公司生産的服裝製造機器人“艾妮”已經在部分工廠“上崗”

　　浙江艾圖具身智慧科技有限公司總經理婁靈通介紹，艾圖人形機器人産品已落地幾家國內服裝工廠，多條服裝生産線同步開展實地部署與量産試運行，推動服裝製造柔性工序自動化轉型。艾圖機器人可順利完成裁片分離、柔性抓取、平整鋪料、精準對位整套作業流程驗證。“在單一品類、單一面料條件下，機器人裁片分離成功率達到97%，縫紉合格率超過98%。”婁靈通説。

　　一位汽車電子企業的車間負責人告訴半月談記者，機器人進廠的直接效果是穩定和品質可控，但對企業而言，“最難的其實不是買設備，而是讓組織和人跟得上設備”。“訂單和産量都表明，工業場景對具身智慧機器人的需求是真實且旺盛的。”何川説。

　　製造業用工之變

　　機器人進廠到底會不會“沒收”傳統工人飯碗？答案並非簡單的“是”或“否”。

　　“以服裝行業為例，每年自然退休、流失的工人數量，遠大於機器人替代數量。”婁靈通表示，“招工難”是許多製造業工廠面臨的普遍情況，人形機器人對此帶來結構性補充，而非崗位替代。

　　“總體看，這一輪技術滲透帶來的不是簡單的‘機器替人’，而是‘崗位任務重組’。”中國兵器杭州智元研究院副總工程師令狐選霞認為，在勞動年齡人口變化、製造業招工難和安全生産要求提升的背景下，機器人在相當多場景中首先是“補人”和“助人”，而不是全面“去人”。

　　重復操作崗位會收縮，現場人員將更多轉向監控、維護、品質分析、工藝改進和多設備協同。令狐選霞判斷，我國製造業的比較優勢也會從單純依賴勞動力成本，轉向工程師紅利、完整供應鏈、豐富場景數據和柔性製造能力。産業分工邏輯將由“誰的人工更便宜”逐步轉向“誰能更快把技術、工藝和組織協同起來”。

艾圖具身智慧科技有限公司生産的服裝製造機器人“艾妮“與人類“同事”一起工作

　　浙江人形機器人創新中心有限公司首席科學家、浙江大學教授熊蓉認為，人形機器人在産業應用中的深入，既會重塑原有製造業就業結構，也會催生全新的高技能職業生態，推動人力資源從重復性體力崗位轉向技術服務、運維、調試、二次開發等崗位。

　　讓機器人做重復、枯燥、高強度、有危險性的工序，讓人做更有價值的管理、技術、創新工作——隨著人口紅利的結構性轉換、機器人成本的降低、AI技術的成熟，人形機器人將會深度參與未來的製造業。天津財經大學理工學院副教授王朕認為，機器人對複雜工序以及惡劣環境下的人工替代越來越明顯，這得益於人工智能技術的大幅提升。

　　從目前應用情況看，人形機器人進廠短期改變的是工廠“招不到人、留不住人”的現實困境，中長期則將持續提升中國製造效率與競爭力。“人形機器人深度介入製造業，絕不是簡單的人機零和博弈。”中國兵器杭州智元研究院首席科學家李引認為，人機交替的過程將會重塑就業地圖、創造新的職業生態。

　　從“能幹活”到“正式上崗”，人形機器人距離工廠流水線上的“正式工”還有多遠？業內人士也給出了審慎預測。婁靈通認為，目前人形機器人仍處於學習階段——能幹好單一工序，但還做不到全流程無人化。他預計，2026年～2028年是人形機器人單工序能力的驗證期，2028年～2030年將進入“多工序協同”的規模化期。

　　“機器助人”是未來趨勢

　　在機器人“進廠”推進的過程中，也有一些問題需要克服。有些企業沒有先做流程標準化和數據治理就追求全流程無人化；只核算減少了多少人工，不核算集成、維護、停機、軟體升級和安全合規成本；過早裁撤熟練工，導致隱性工藝知識無人傳承。更穩妥的路徑應是從高危、重復、缺工環節切入，以人機協同逐步驗證，再擴大無人化範圍。

　　政策層面正在積極回應。2026年1月，工業和信息化部等八部門聯合印發《“人工智能+製造”專項行動實施意見》，促進人工智能技術與製造業應用“雙向賦能”；9月，人力資源和社會保障部等部門正式發佈數字孿生工程技術人員、具身智慧機器人應用技術員、工業産品數字建模師等11個新職業。

均普智慧多機協同 BMS 精密裝配示範線在浙江寧波召開的第十六屆智慧城市與智慧經濟博覽會上亮相。（受訪者供圖）

　　“政策重點應從鼓勵‘買設備’轉向支持‘就業友好型智慧化改造’。”令狐選霞建議，可建立重點行業崗位變化監測和技能需求清單，及時發佈轉崗預警，推動職業院校、龍頭企業和公共實訓基地共建短週期、模組化培訓，強化工藝、機器人、數據和安全的交叉能力。此外，應健全人機協同安全、演算法應用和勞動者權益保障規則。

　　機器人“進廠”是我國製造業邁向高端化、智慧化、綠色化的大趨勢。技術的浪潮不會停歇，但讓每一位普通勞動者在變革中不掉隊、有奔頭，是政府、企業、院校和社會各界共同努力的方向。搶抓具身智慧産業機遇，還需進一步發揮組織與效率優勢。人才建設是産業建設的根本，應加快推進産教融合、職教對接，填補人形機器人售後、測試等新興崗位人才缺口。（記者 張璇 顧小立）