前些時候，國家統計局發布了2021年的人口數據，其中顯示，全年出生人口1062萬人，死亡人口1014萬人，凈增僅有48萬人，按照此前的數據推算，今年將正式進入人口負增長時代，由此帶來的勞動力不足問題也將一年比一年嚴峻。

在這種情況下，使用機器人代替人工無疑是不錯的方法，事實上過去我們工業機器人的發展速度也是冠絕全球，如今在制造業的工業機器人密度已達到246臺/萬人，是全球平均水平的近2倍，看起來數據似乎不錯，但實際情況其實并不如人意，我們的機器人應用還是太少了。

國際機器人聯合會(IFR)數據顯示，目前在中國工廠運行的工業機器人數量達943000臺，按美國平均一臺機器人代替3.3名工人計算，也不過彌補了300萬個工作崗位，而2019年統計局數據顯示，我國制造業從業人員達10471.3萬人，整體占比僅為2.8%。

哪些因素阻礙著機器人的應用？

我國制造業之所以還無法普及機器人，是有著多方面的因素的，包括產業結構、技術缺陷、人才儲備等客觀問題，以及成本、收益、風險、代價等商業考量問題，這些都是阻礙因素，讓機器人遲遲不能大規模落地應用。

首先，我國現階段制造業產業結構并不適合機器人的普遍應用。

經常聽到這樣的說法，我國是制造業大國，而不是制造業強國，這里面隱含的意義就是，我國的制造業產業結構依然是，以第一個階段的勞動密集型產業和第二階段的資本密集型產業為主，第三個階段的智力密集型產業，也就是高端制造依然非常稀少。

勞動密集型產業利潤率低，依靠的是低廉的勞動力價格，現階段的機器人在價格和精細度方面，都還比不上人工；如汽車裝配這般的資本密集型產業，倒是有不少崗位更加適合使用機器人，事實上現在的大部分工業機器人也正是應用在了這些行業中，但機器換人的效率依然不夠，只有到了高端制造，才能夠大規模乃至接近100%的使用機器人，從而提高機器人的整體滲透率。

其次，則是成本問題，使用機器人替代人工的成本是否可以承受，以及能否帶來足夠的利益，是每個企業老板需要率先考慮的問題。

這里的成本并不單單是指購買機器人的費用，而是包括了替換機器人的一系列費用，概括起來則是收益減去支出后的利潤能否讓人心動。

事實上，在所有費用里面，購買機器人的費用并不占大頭，現在一臺機器人的價格已降至10萬元以下，即使只替代一名工人，一年左右的時間也可以賺回成本了，更大的支出是此后的能耗以及維護費用，能耗不用多說，維護方面，現階段并沒有足夠人才，需要花費大價錢才能招聘到懂得工業機器人編程、維護的專業人員，這就是一筆巨大的開支，綜合起來會讓投資急劇增加，特別是對中小企業來說根本得不償失。

另外還有一個無法忽視的問題就是，現在全球范圍內人力成本依舊廉價且高效，中國的人工成本上升了，那完全可以將生產產地轉移到越南、柬埔寨等勞動力成本低廉的地區，當地的生產成本低于工業機器人的運行成本，那為什么還要選擇工業機器人呢，況且改變還可能要承受無法預料的風險。

最后，則是機器人的技術問題，包括因機器人技術不成熟出現的不匹配問題，以及運營模式不成熟產生的不確定風險問題。

雖然統稱為制造業，但里面包含萬象，上到芯片制造，下至襪子紡織，呈現出的情況千差萬別，經驗并不能套用，適不適合使用機器人都需要深入詳細的調研，且目前的機器人一般只適用于完全一致的重復性工作，場景稍微變化一點就難以適應了，完全不夠智能、柔性。

并且使用機器人代替人工，并不是買來機器人裝上就萬事大吉了的，這里面還涉及到整個生產模式、管理模式的改變，比如操作設備人員招募、設備的損耗與維護、如何組織生產、管理人員能否適應等等，一個沒弄好，可能機器人還沒開始工作，自己就被耗死了。

而即使機器人開始正常工作了，也有許多問題是必須考慮的，比如市場、客戶乃至大環境的變化，生產能否一直與需求匹配，自己的工廠能開多久，會不會還沒回本就出問題了等等，總而言之，使用機器人代替人工是一個系統的工程，需要考慮方方面面，并不是輕易就能決定的。

2025年制造業人才缺口將達3000萬

機器人尚不能全面替代人工，但制造業用工荒問題已經顯現，在人力資源和社會保障部發布的2021年第一季度全國招聘大于求職“最缺工”的100個職業排行中顯示，制造業崗位當前存在較大的用工缺口，在新進排行的29個職業中，有20個與制造業直接相關，占比近七成。

此前發布的《制造業人才發展規劃指南》顯示，到2025年，制造業人才缺口將達到2985.7萬人，同時缺口率也將接近50%，可見制造業多么的缺人。

而即使不說勞動力下降的趨勢，現在的年輕人也普遍不愿進廠，從事單調重復的車間工作，轉向外賣、快遞、網約車，以及主播、自媒體等工作，導致制造企業普遍面臨用工難問題，并且在可預見的未來，缺少工人難題還會愈發嚴峻。

在這種情況下，使用機器人來彌補工人的不足，是最好的解決之道，還能同步進行智能制造升級，緊跟國家發展步伐，而這就要諸多機器人企業勠力同心，一起解決橫亙在前的難題，推動機器人行業的高質量快速發展。