与此同时，工业4.0时代背景下也为我们带来了许多全新的工作岗位，包括网页设计师、网站营销顾问、数字内容编辑、网站律师、智能应用开发者等都是在20年前根本无法想象的名词，而这些都暂时是人工智能机器暂时还无法企及的领域。
技术恐惧
在19世纪早期，纺织工人由于害怕自己的饭碗不保而蓄意毁坏当时全新的自动纺织机和其他一些工厂设备，当时的这些人群被统称为反对技术进步的“卢德派分子”(luddites)。简单来说，这些“卢德派分子”想要的就是世界停止进步，或者希望政府尽可能的限制新技术的出现以保障自己的相对安全，就比如现在全球各地出现的对于Uber的反对之声一样。
现代西方经济学最有影响的经济学家之一约翰-梅纳德-凯恩斯（John Maynard Keynes）曾一手创造出了所谓“动物精神”(animal spirits)概念，他在1930年发表了一篇题为《我们后代的经济前景》（Economic Possibilities for our Grandchildren）的论文。凯恩斯在文中表示，科技进步可以使未来一片光明。从长远来看，人类可以在经济上解决稀缺问题，不必再为了生存而工作，而这一点又意味着可以抛开“一切影响财富分配及经济奖惩分布的社会习俗和经济实践。
同时，凯恩斯也预测技术的发展有可能会带来全新的失业问题，但这一失业问题的出现又会让我们重新审视人力资源的更多用途所在。
麻省理工斯隆商学院的埃里克-布吕诺尔夫松(Erik Brynjolfsson)和作家兼商业学校教授安德鲁-迈克菲(Andrew McAfee)在他们的新书《第二次机器时代》（The Second Machine Age）中表示：“机械自动化革命是在电脑和自动调节机器的共同作用下发生的，这一革命的结果是造就了一个几乎无需人力干预的全自动生产环境。”
虽然这一革命引发了人们的就业危机，但美国国家科学院的学者很快便发现，由于人力成本的下降，市场对于某一产品的整体需求反而因为价格的降低而迎来了提高，而这一需求的旺盛又增加了许多其他领域的就业需求。
如今这一数字工业革命的袭来为市场带来了许多创新产品和服务，并让无数的创新企业家、工程师和经理人赚的盆满钵满。但就目前而言，我们还仅仅接触到了这一数字工业革命的皮毛而已，包括政府、公共设施、医疗和教育这些传统保守领域尚没有因此而受到冲击。
同时，这个领域也同19世纪的石油、钢铁和铁路这些行业一样展现出了“赢家全收”的特点，即数字工业革命背景下最好的企业能够开发出全球市场，并轻松取得行业优势。但这一背景下美国和欧洲地区中产阶级的收入却也陷入了停滞，这主要是因为配套的教育系统还没有跟上新技术时代的发展，因此造就了普通工人过剩，而高级技术工人稀缺的局面。
巨大利好
可以肯定的是，数字工业革命的袭来也为人们带来了巨大契机，因为人类具有非凡的适应能力，而全新的工作岗位也在不断涌现。具体来说就是，虽然机器开始接手越来越多的重复性工作，但同时也为市场创造出了许多全新的工作岗位，因为当今世界有许多工作都是机器所无法胜任的，而这些工作大多要求人们具备独立、创新，或者感性的特质。比如，在法庭上进行申诉、撰写诗歌、表演莎士比亚音乐剧、理发、种植花朵、烹饪这些都是机器人在可预见的未来所无法胜任的工作。
这一点在宝马的慕尼黑工厂以及其他一些高科技工厂内都可见一斑。因为包括连线、设计、安装内饰和仪表盘这些工作目前完全由人力完成，劳斯莱斯和宝马7系部分车型所使用的12缸引擎是由技师手工组装的，简单一些的8缸引擎组装过程调用了不到20%的自动化组装技术，而标准4缸引擎的组装流程也仅仅使用到了50%的自动化技术。
负责为宝马工厂提供机器人的西门子工厂内部使用了大量的传感器传输带供应系统，该系统允许所有贴上条形码标签的零部件进入传送带，会根据需求自动调整零部件的传送速度，同时允许“插队”情况的出现。但即便是在这样一座标准的工业4.0工厂中，也仅有75%的流程是完全自动化的。
该工厂生产经理斯蒂芬-瑞秋尔（Stefan Ritschel）表示：“这一比例有望在未来达到80%，但部分工作肯定将只能由人力完成。比如，一些产量非常小的产品或者非常精密的零部件就目前而言显然还不适合完全交由自动化机器人来完成。”
瑞秋尔和其他一些西门子高管均认为，他们并不是希望机器人和自动化技术让人力员工变得过时，而是希望通过这一方式增强他们的工作能力，同时他们也将这些能够同人力员工协同工作的机器人称为“机器同事”。瑞秋尔强调，机器人相比人力员工拥有着更低的出错率，而这对于工厂自动化而言非常重要。
从数据上来看，人力员工每展开1百万个操作就会出现500次的失误，而机器人的这一出错概率仅为每百万次11.5次失误。瑞秋尔表示，公司未来的目标是将这一出错率进一步降低至每百万次1.5次失误。
鞭长莫及
技术的进步是持续不断，且无法终止的，而如今电脑和机器人所能胜任的工作都是我们在十年前所无法想象的。而且随着电脑处理器性能的井喷，单一设备已经可以有效的处理来自多个传感器的多项数据，并给设备下达更多实时指令。
未来，我们的工作环境中将看到有更多机器人同事的出现，而企业也会为那些具备机器人所无法驾驭工作技巧的员工给予更高的薪酬，这恰恰也是布吕诺尔夫松和迈克菲在他们新书中的主要观点之一。
但需要指出的是，这些具备机器人所无法驾驭工作技巧的员工通常不会是传统教育方式下的产物，因为包括谷歌(微博)拉里-佩奇（Larry Page）、赛吉尔-布林（Sergei Brin）、亚马逊的杰夫-贝索斯（Jeff Bezos）以及Wikipedia的创始人吉米-威尔士(Jimmy Wales)所接受的都是蒙台梭利（Maria Montessori，意大利幼儿教育家、意大利第一位女医生，意大利第一位女医学博士，女权主义者，蒙台梭利教育法的创始人）式的教育方法。这一教育方法鼓励学生不因循守旧、恪守常规。
在这次参观的最后，我和瑞秋尔来到了工厂一处安静的监控角落。
“这儿很好，没有什么人，但我们可以看到所有的指示灯都是绿色的，且机器人都在干活，这就是我们希望看到的场景。”瑞秋尔最后说道。
上页 1 2