工业4.0、智能制造、机械手臂、各式传感器……近年来，当人们在谈论到生产制造智能化时，经常会提到以上这些概念。有些人甚至还会直接讨论到全自动化工厂、“关灯工厂”等这样的**目标——例如Tesla的制造工厂。但制造业不是互联网，没有太多的捷径或者商业模式可以使得“破坏式”的创新在短期内产生。Elon Musk也认为在过去的工厂里，“Humans are Underrated”，人类的价值被严重低估了。他烧了巨额的金钱来追逐**形态的全自动化工厂，但特斯拉的工厂里目前仍有3万多员工。很显然，烧钱这样的游戏模式并不适用于所有人。随着近几年科技的发展，“协作”才是制造业实现智能化真正的下一个发展阶段。

在目前阶段，工厂在生产制造端引入新技术时可能会碰到以下问题：

**，生产线产品的利润是否足够支撑新科技的导入。这其实是个“鸡和蛋”的问题：当产品利润不佳时，只有提高标准品的产量才有能力覆盖科技的导入成本；而当产品只获得极小量的订单时，又会出现“智能不足的自动化导入”——即生产弹性不足的问题，*终还是看不到收回投入成本的时间表。这也就不难理解，当生产线还在做利润低至10%的平板电脑时，为什么很难导入新的智能化方案来改进效率。

第二，是否有适合自身业务的完整端到端解决方案。生产过程是具备流动性的，同时这个过程需要整合前期的供料、设计，以及后期的物流等环节。新科技的直接深度导入，可能会导致任何单一环节的停滞，或者即便单一效率出现增长，却无法解决*终产出的问题。比如，某些工厂对电性测试环节进行升级，但却迟迟卡在用人工进行产品表面的品质检测的（视检）阶段。

第三，是否能够让系统、机器与人快速磨合适应。工厂由人、系统、机器三者共同组成，有一定的管理流程包袱，且三者之间环环相扣。工厂的项目经理们经常会抱怨，大量的时间成本会消耗在处理系统与人之间的协调问题上。

第四，是否有健全的数字化基础设施。许多机器、流程、环境数据、采购检测等都缺乏完整的数据整合，或者干脆还是在用纸来记录。但这方面的主要问题不在于工厂不愿智能化，而是单次升级的成本对他们来说过于巨大。

因此，所谓的“协作”，指对生产制造环境进行*小限度的改造，充分将现场的作业人员与既有的环境流程进行整合。这种模式把标准化的操作交给机器，把灵活化的操作留给人工，机器与人的协作实现了更灵活、更高效、成本更低的产线升级。再比如，机械手臂大厂（如ABB、KUKA、FANUC、Universal等），都把协作机械手臂视为旗下的明星产品，但相关的**会在近两年左右的时间内到期，这样会给更多的白牌手臂更多的机会，也会让这个市场迅速普及化。

但其实“协作”并不仅限于机械臂的应用，我们看到海外围绕此领域优秀的创业公司涵盖机器视觉的应用、传感器的布建、无人运输车，以及机器数据化等，这些也都是实现“协作”的切入点——轻度介入既有的流程与环境，优先实现小部分或单一功能的智能化。日前，专注于海外早期科技项目投资的联想之星 Comet Labs 筛选了一批位于美国的在该领域的头部创业公司，带领他们深入中国制造业探讨技术引入可能性。

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