第792章 智慧機器人的巨大影響
第792章 智慧機器人的巨大影響
七月份，一家國內的分析機構發布了一份智慧機器人的市場報告。
這份報告迅速登上了各大新聞媒體平台，因為這份報告全面地分析統計了過去半年的智慧機器人市場的大爆發！
這份報告裡說，今年的第二季度里，智慧機器人的銷量同比增長達到了百分之八十。
從去年第二季度的一百八十萬台，增長到三百二十四萬台。
同時今年第一季度的機器人銷量也出現了大幅度增長。
匯總起來，今年上半年兩個季度里，全球智慧機器人銷量達到了五百九十萬台，距離六百萬台銷量只有一步之遙。
而六百萬台銷量是什麼概念？
去年全年裡，智慧機器人的全球銷量也才八百萬台左右，其中智雲機器人的銷量就占據了七百萬台的銷量，海藍機器人銷量有個大幾十萬台，谷狗機器人銷量則是小几十萬台。
在前年裡，全球的智慧機器人銷量只有六百五十萬台左右，智雲機器人一家獨占六百多萬銷量，海藍機器人銷量則是小几十萬台。
大前年的時候，全球智慧機器人的年銷量只有五百萬台左右，屬於智雲機器人的獨角戲，海藍機器人那個時候還沒有發布呢。
自從智雲集團多年前發布智慧機器人後，智慧機器人的銷量從剛開始的年銷量百萬台，再到兩三百萬台，四五百萬台，再到去年的八百萬台。
整個過程雖然增長也非常迅速，但是前期基礎數量很小的情況下，高速增長意義並不大，而銷量達到了五百萬台後，年增長率就已經出現了下降的趨勢。
但是今年，隨著全球範圍內大量的高科技頂級廠商陸續加入這個戰場，掀起了智慧機器人領域裡的百花齊放後，智慧機器人的整體市場被迅速開拓。
而且增長非常驚人！
單獨季度的增長量，比去年一年的增長量都要多呢，並且這還要考慮到很多廠商的產能供應是有限的，同時還有不少的市場並沒有被完全的開闢，這意味著到今年下半年，明年的時候智慧機器人的銷量還能繼續維持高速增長。
這份分析報告也做出預測，今年下半年的智慧機器人銷量將會進一步提升，有望達到八百萬的規模。
全年銷量有望達到一千四百萬台。
這一份報告，這讓全球範圍內大量從事智慧機器人行業的人們極為興奮—全年一千四百萬台的銷量啊，這可是一個巨大無比的市場，將會給整個產業鏈的帶來巨大的訂單和營收以及利潤。
不僅僅從業人員興奮，金融領域裡也極為興奮。
智慧機器人產業鏈可是非常龐大的，這裡頭有著一大堆上市公司或金融機構參與其中，整個行業的興衰也會影響到相關的金融機構的興衰。
智慧機器人的行業大爆發，就連印度，甚至東南亞很多看似沒有什麼先進工業、明面上沒有參與到智慧機器人製造供應鏈的地區，都有大量人受益！
因為好幾家美國大企業里會在這些地方設立數據工廠！
什麼是數據工廠？
很簡單，就是用來收集各種數據的工廠，這些數據會被用於各類人工智慧模型的訓練。
而智慧機器人就是建立在人工智慧的基礎上的，除了核心的運動模型外，裡頭的每一個高級功能其實都是一個子模型，而這些模型都是需要持續訓練、升級、改進的！
這也就意味著需要大量的數據。
一方面是在用戶使用機器人的過程中收集部分數據，另外一方面則是在數據工廠里收集數據。
智雲集團就和國內十多家數據工廠企業達成了合作協議，這些數據工廠根據合同，使用大量的員工去搜集數據。
外界都不知道，光是為智雲集團提供各類訓練數據的數據工廠，其員工就有十多萬人呢。
而美國的一些企業，則是會選擇勞動力成本低廉的東南亞，印度這些地方設立數據工廠，用來收集各類數據。
所以，智慧機器人行業爆發，即便是印度、東南亞的很多國家都能受益，他們能夠從中獲得不少的數據工廠的報酬收入，屬於非常典型的勞務輸出類型。
儘管這些收入，只是整個智慧機器人產業鏈里微不足道的極小一部分，但是總歸是有好處的。
數據工廠，是新時代里的廉價勞動力密集產業。
只是這個產業在人工智慧領域裡，屬於非常邊緣，沒什麼人在意的產業。
大部分普通人甚至都不知道，他們使用的各種高大上的人工智慧模型，其背後其實有著海量的人類員工提供訓練數據，有了這個基礎數據才能夠訓練出來這些人工智慧模型。
人工智慧本身只是一段算法而已，算法再牛逼的模型，它也不知道什麼是對的，什麼是錯的它需要一步一步去學習。
好的算法學習效率高、學習效果好。
而怎麼學習？
自然是從海量的各種技術數據里進行學習。一些生成式AI，比如YunAI、GTAI這些所需要的數據簡單，網際網路上積累了大量的文字、音頻、視頻數據，可以將這些數據分類、
提煉後用於訓練。
然而涉及到現實領域裡的模型其所需要的數據，可沒辦法從網際網路上找到那麼多，這就需要大量的生產各類的數據，進而讓模型去學習。
如此情況下，數據工廠也就應運而生！
數據工廠這種東西，最開始還是智雲集團最先搞的，他們研發智慧機器人的時候有感於數據搜集太困難，數據總量太少，所以專門搞了個外包的數據工廠，讓數以千計的人類員工持續提供各類數據。
最終才有了智慧機器人這種黑科技產品！
在當下，想要打造智慧機器人這種頂級黑科技產品，除了有黑科技一樣的第二代人工智慧算法，最前沿的機體材料，固態電池，算力晶片，傳感器，量子算力中心等硬體設備外—還需要海量的數據！
這些數據，是海量拿著普通工資的數據工人們提供的。
所以很多頂級黑科技產品的背後，它其實也離不開大量的普通勞動力！
當然，顯然沒人會把數據工廠里的數據工人，也當成高大上的人工智慧從業人員！
但是不管怎麼說，智慧機器人市場的高速增長，都給很多從業人員帶來了巨大的利益。
尤其是對於國內的智慧機器人產業鏈從業人員而言！
畢竟智慧機器人可是一種高技術、高單價，且製造相當複雜的工業產品，製造它需要一個龐大而複雜的先進工業體系，可不是單獨某個企業就能夠生產的。
就算是智雲集團，也不可能依靠一己之力大規模的量產智慧機器人！
想要大規模的生產智慧機器人，只能依託國內龐大而先進的工業體系，進而帶來龐大的就業和稅收。
汽車、智慧機器人這些單價高、結構複雜且產銷量巨大的工業產品，都有著一個共同的特性，那就是經濟拉動作用巨大，能夠成為經濟龍頭產業。
之前國內為什麼非要玩命發展汽車產業，並且決定在智能電動車領域裡玩彎道超車啊，一方面是為了能源安全，另外一方面就是為了產業鏈所帶來的經濟拉動作用。
如今國內每年龐大的汽車產銷量，已經取代房地產行業，成為了國內的第二大產業，僅次於電子消費產業。
其拉動的經濟規模是極其龐大的。
而智慧機器人產業也具有汽車（包括智能電動車）的特性，擁有高單價、高銷量和大量零配件，需要一整個龐大供應鏈來支撐，在製造、銷售、售後等多個領域裡都占據非常大的比重。
這個新興的智慧機器人行業，在國內的整個經濟體系里，其拉動的作用已經占據了好幾個百分點。
看似幾個百分點也不高，但是國內的經濟總量巨大啊！
並且還維持著非常高的增速，未來發展為類似汽車產業的龐大規模以及影響力，那是大概率的。
這種發展迅速，且供應鏈龐大的高新產業，也進一步吸收了國內的就業人口，甚至在部分環節里還迎來了用工荒！
當然，這些用工荒並不是說缺乏普通工人，而是缺乏技術工人。
因為智慧機器人的製造業是一個技術含量非常高的行業，對工人的技術性要求是比較高的，一些缺乏文化素養，缺乏技巧的低端勞動力是無法滿足的。
除了技術性工人外，工廠里還需要大量的普通工程師，這些工程師雖然只是普通的工程師，和玩科研的那些人沒啥關係，但是普通的工程師也不是什麼人都能做的，它需要具有本科或大專理工科的教育背景。
需要大量的工程師以及技術性工人，這是智慧機器人製造行業以及上下游供應鏈的一個特性。
因為短時間內需求量太大，以至於國內這種擁有大量理工科人才以及高素質工人的環境下，都出現了用工荒。
這已經逼得很多企業進一步提升了技術性工人和工程師的待遇，要不然找不到足夠的人。
而一個重要核心行業里出現漲薪的情況，那麼也會影響到其他行業的從業人員的薪資，最終拉動大量行業都出現漲薪的情況，進而導致全體的平均薪資水平上漲。
目前國內就是這麼一種情況！
智能電動車、智慧機器人、半導體、智能終端、虛擬產業、傳統網際網路、人工智慧等眾多高新技術產業都在高速發展，並且對中高素質勞動力的需求量都非常大，進而導致國內的勞動力的平均收入出現持續增長。
時至今日，其實國內在很多行業里的勞動力成本已經不算低了，雖然比那些經濟發達地區要低不少，但是對比很多中等人均收入國家而言已經很高了。
要是按照十年前、二十年前的說法，在勞動力成本上漲之後，企業就應該遷移到其他國家，尋找勞動力成本更低的區域建設工廠。
但是這種現象並沒有大規模的出現，只有紡織業等少數傳統的勞動密集產業出現了這種趨勢，然而其他行業並沒有出現大規模向海外低勞動力成本國家遷移的現象。
這可不是因為徐申學卡著不讓走，徐申學只卡少數幾個他主導的行業而已，其他行業他可管不著，也懶得管。
其他行業的企業之所以不遷移，是因為儘管國內勞動力成本更高，但在供應鏈高度集中、技術性工人充足等條件下，其綜合成本依舊更低！
去那些勞動力低廉的國家，比如去東南亞等國家搞生產，看似工人薪資低，但是其他方面的成本可高了去，最後一算，綜合成本比國內還要更高。
時至今日，國內的製造業的核心競爭力，已經不是什麼依靠低廉的勞動力了一相反，國內很多製造業的勞動力成本已經算是比較高的了，海外一大堆國家的勞動力成本更低。
如今國內製造業的核心競爭力，依靠的是先進的技術、高度集中的供應鏈以及大量充沛的高素質人才。
很多產業就不是成本貴不貴的問題，而是能夠製造出來的問題。
智慧機器人行業就是屬於這種典型的行業—一不管國內的製造成本是多少，其他國家都無法大規模地量產智慧機器人。
沒有供應鏈，沒有技術，沒有大量的高素質人才，造個毛線的智慧機器人啊！
所以谷狗，臉書，微軟，水果，特斯拉等美國企業的智慧機器人，清一色的在華夏進行代工，根本就沒有考慮過在其他國家，乃至在他們美國本土進行生產。
當然，國防機器人例外，但是國防機器人那是屬於為了安全考慮，完全不考慮成本的東西—你總不能拿著幾百萬美元的機器人投放到民用市場去啊，賣不出去的。
全球的智慧機器人清一色的都在國內生產，這帶來的就業以及稅收可就很多了，以至於在部分行業和工種里都出現了用工荒。
這種用工荒現象也反映到了教育體系里。
今年高考招生的時候，國內的大量高校撤銷了很多文科專業，騰出師資以及基礎設施開設更多的理工專業，招收更多的理工學生。
過去幾年裡，國內很多高校都開設了全新的專業：機器人工程專業，這是直接對標智慧機器人研發以及製造領域裡的專業。
這個專業的畢業生，基本上還沒畢業就已經被各大企業包圓了。
現在就有更多的高校開設機器人行業的相關專業了！
這說的可不僅僅是那些985，211名校，連大專學校也不例外！
這幾年有一大批大專學校，開設機器人維修專業、機器人製造專業，以培養智慧機器人製造以及維修領域裡的技術性人才。
這些學機器人製造的技術性人才，他們的就業自標也不是去搞機器人研發，或者去當什麼工程師之類的，這些人其實是去智慧機器人製造工廠打螺絲！
也別覺得大專上去打螺絲不行，現在威酷實業集團的機器人製造基地，對這些大專學出來，具備一定技術基礎的技術性工人，給的薪資待遇還是相當不錯的，綜合收入基本都能達到一萬以上。
在名校里，機器人工程專業是熱門專業，錄取分數線非常高。
而在大專學校里，機器人製造、機器人維修等專業也是屬於熱門專業。
一些比較出名的大專學校，他們的機器人製造專業，錄取分數線比很多三流本科的分數線還要高呢。
畢竟現在很多學子也都知道了，好學校固然重要，但是好專業更重要！
有時候就算學校普通一些，但是專業足夠強勢的話，依舊能夠在就業市場上獲得巨大的優勢。
如果專業不太行，尤其是一些沒啥用的文科專業，也很難找到稱心如意的工作。
當下，智慧機器人相關專業屬於熱門專業有點類似很多年前的土木行業，人才需求量大，待遇好，前景也不錯。
很多學生都傾向於報考。
對學子的專業影響，對勞動力就業市場上的影響，這些都是智慧機器人市場大爆發後所帶來的直接影響，而還有更多的間接影響還沒有被披露出來呢。
智慧機器人這種高度雷同汽車產業的巨大產業正在迅速崛起，對國內整個工業體系，對經濟體系，甚至對整個社會所造成的影響，那是巨大無比的，這種影響可不是一兩句輕飄飄的賣出去多少台機器人，營收多少，利潤多少就能概括的！
而這也是徐申學以及很多人所希望看到的！
經濟搞上去了，工資上去了，內需上去了，對誰都有好處！
就當國內的智慧機器人產業一片火熱的時候，徐申學則是低調地參觀了智雲集團旗下智雲計算有限公司的新一代三位一體量子綜合算力系統。
使用全新一代超導量子計算機、基於N2工藝製造的AP08000算力卡、第八代神經擬態晶片，以及多項技術革新的第四代YANC系統！
YANC系統可比什麼機器人，電動車，虛擬產業之類的重要多了，這是屬於人工智慧領域裡的核心基礎設施。
有這種算力設備，才能搞出來好用的人工智慧，而有了人工智慧，才能夠搞什麼智慧機器人，虛擬產業。
YANC系統，是智雲集團一系列人工智慧技術的核心上游支撐設備！
沒這東西，搞不來第三代人工智慧技術！