但对于不那么熟练的工人来说情况就有所不同

「未来的工厂会是什么景象？还需要开灯吗？对于底层人来说，是好是坏？」《纽约客》亲自走访多个行业，寻找答案。从大急流城一如既往地朝着目的地走下去的Steelcase、实验室里的机械手，到玩具公司、自动化仓储和工厂，一个个案例的背后讲述着「工厂不再需要开灯」的未来。通过与经济学家交流，发现自动化也绝不是一个可以撇清政治干系的经济话题。

大急流城，Steelcase的「人肉机器人」1977年，在密歇根州大急流城，当David Stinson完成高中学业后，他在建筑行业找到了第一份工作。然而几年后，这项业务的发展状况却逐渐放缓。那时他已经24岁，需要抚育两个孩子，也需要一些更稳定的东西。正如他最近在吃午餐时向解释得那样，这意味着自己需要一份安全稳定的蓝领工作。这种工作，在当地只有两家公司可供选择。

「在年底之前，即使我不能进入General Motors工作，也要在Steelcase工作。」他曾在1984年发誓说。

几个月后，他获得了Steelcase的工作机会。这家世界上最大的办公家具生产商，在大急流城开设了一家金属工厂，从那以后，Stinson便一直留在金属工厂直到现在。

如今，Stinson已经58岁。他有一张圆润而泛红的脸，有一头浓密的银发以及健硕的身材。他的海军Polo衫显示了他的职位——「区域负责人」，不过与工厂里的其他人一样，他的脖子上总是挂着一副随时待命的防护耳塞。他的眼镜周边包裹着一层塑胶保护套，像是电影中古怪的科学家。

「我不后悔来到这里。」Stinson说。此时我们正坐在工厂的食堂里，他正在打开一份从熟食店买来的意大利小吃。每周四，这家熟食店都会为工人提供五折的三明治，价格从平时的8美元降到4美元。

「我曾经有好几次想要辞职，但却越来越觉得这里的氛围很舒适。确实，科技的发展也促进了这一点，它承担了你的一部分，确实有很大的帮助。而且，这绝对是未来的趋势。」

Stinson旁边坐着的是一名64岁的工人William Sandee，他的桌上有一份炸薯条和番茄酱，以及被随便扔在一旁的安全眼镜。「我们试图在这里寻找乐趣。」他用低沉的声音说道，「这里的工作强度有时候会很大。」

另一为名叫Sandee的工人把灰白色的头发梳理得整整齐齐，面孔有些严肃。他从1972年开始在Steelcase工作，当时提交工作申请的时候，并把少年引到一个伸手不见五指的地下室里前面排队的人超过600个。

「那些年，Steelcase的职位是非常诱人的。」Sandee回忆说。工厂的管理者都开着时髦的汽车，还有两套湖景房。如果员工的子女在暑假时常过来工作，公司还能为他们提供大学学费。此外，公司还时常举办野餐和保龄球比赛，球员数量曾一度达到1500名。（现在比赛仍在进行，参与人数大约为三百名。）

在九十年代，Steelcase在美国雇佣了一万多名工人，在大急流城周围经营着7个工厂，制作桌椅、桌子、文件柜等家具，以及螺丝、螺栓和脚轮等零件。工人们肩并肩组成生产流程，亲手把木材抛光涂漆，再组装成完成的家具。

但如今，Steelcase在密歇根州只剩下两家工厂，一家是制作桌子和文件柜的金属厂，另一家是生产的木制家具的「木制工厂」，他们总共雇佣的工人数不到2000人。在密歇根州以外，在家公司在美国的生产基地只剩下阿拉巴马州，雇佣的人数也只要一千名左右。

在很大程度上，Steelcase的成长史是美国制造业发展的缩影。这家公司成立于1912年，最初只生产一款防火的金属垃圾桶。随着接下来几十年的经济发展，美国涌现了大量企业，他们肯定都需要在办公室里布置书桌与隔墙板，这就意味着巨大的商业机会。

「如果你是大急流城八十年代的高中生，要是不想上大学，那获得一份Steelcase的工作就像赢得彩票一样。」大急流城当地的媒体人Rob Kirkbride告诉我。

后来，随着互联泡沫的破裂，无数初创公司都发现需要拍卖自己的办公家具。到2001年，Steelcase的销量已经缩水了三分之一，而且开始陆续关闭位于密歇根州西部的工厂。它把制造工厂在行住坐卧要威仪先后转移到墨西哥、中国后，又最终到了印度。

2011年，这家公司又宣布关停数家工厂，其中一家位于大急流城附近，一家位于德克萨斯州，一家位于加拿大的安大略省。公司几乎把所有的椅子制造厂都迁移到了墨西哥。

如今，随着美国的经济好转，企业们的利润额再创新高，对建设海量新型办公空间的需求又开始涌现，因此Stellcase的状况开始好转。它把公司总部设在一个经过翻新的工厂里，在这样开放式的工作环境中，座位都是用玻璃隔开，员工们可以或躺或倚地对着笔记本电脑办公。此外，在密歇根的两家仍在营业的工厂中，员工们还在生产各种家具套件与会议桌所需要的金属零件。

随着技术让生产效率不断提升，工厂环境也得到改善，产品线上所需的工人也比以前少了很多。「很显然，公司不可能发稿说『我们不需要雇佣更多的工人』。但我们在街头听见的情况确实是这样。」Kirkbride说。

现在，工厂里有自动化的流水线，机械臂可以轻松举起以前必须由工人来抬起的桌面。Stinson带我穿过了几排机器，还经过一个分发纸箱的巨大装置。

「你只需要把需求输入到屏幕，按下按钮然后离开，它就会把需要的纸箱分发给你。」他说，「那种东西真的很酷。因此，我们不是在裁员，而是在消除浪费。」

作为一名区域负责人，Stinson需要管理一条生产线上的15名员工，这条生产线是专门为Steelcase的Ology系列可调节书桌生产零部件的。

直到去年，工人们还不得不查阅一长串的步骤，继而费力从装满各类大小螺栓、螺钉和别针的货车里选出正确的零件，按照正确的顺序把它们安装进相应的孔洞。不过现在，有了这个被叫做「视觉桌」的计算机工作站，工人们可以在它的指示下一步步组装家具。如果过程出现了偏差，或者某个步骤没有完成，系统就不会让工人继续工作。

我们站在一个年轻女员工身后，她穿着Polo衫和莱卡短裤，扎着马尾辫，正在按照机器的指示进行操作。当一个步骤完成之后，指示灯就会显示到下一个操作，同时发生滴滴声。她的头顶上还有一个摄像头，可以记录操作台上发生的一切，同时把所有数据传送给另一端的工程师。

这些严格遵循自动化流程的工人，有时候也会被称为「人肉机器人」，他们几乎不需要培训就能立马上手工作。计算机控制的机械臂上甚至都安装好了钻头，工人只需要把它移动到正确的位置，就可以让机器发挥它的魔力。十年前，工业机器人可以帮助工人完成任务。现在的情况反过来了，工人是用来协助机器人完成任务的。

并不是「每个人生来就有资本」几十年来，经济学家的传统观点是，技术进步为工人创造了更多的就业机会。然而，在过去的几年里，一些研究者已经提出了不同的观点。

「这并不是意味着我们失去了工作的机会。」麻省理工的经济学家David Autor说，他一直在研究自动化对就业的影响，「但是，可以看到，一些没有太多职业技能的人可能无法根据自己的劳动获得合理的生活水平。」随着自动化逐渐压缩工人的工资水平，工厂里的工作机会变得越来越少，吸引力也越来越低。

Autor和其他经济学家认为，这一过程会加剧社会的不平等。劳动力市场是围绕着劳动力稀缺的设想建立起来的：每个人都有雇主所需要的劳动能力，雇主和雇员可以通过劳动合同各取所需。但这种模式正在受到冲击。

「这不是说没有现金的流动，只是这种流动转移到了资本所有者和有想法的人之间。」Autor说，「资本的分配并没有劳动那么公平。每个人生来都可以劳动，但并不是每个人生来都有资本。」

在Steelcase的金属工厂，自动化促使公司寻找更多受过高等教育的经理人，这些人需要拥有大学学位，而不仅仅是高中文凭。这家公司也在遵循丰田首创的「精益制造」模式，通过雇佣年轻的工程师来扫描工厂数据，从而获得额外的「效率」，因为这些数据可以转化为更深层次的自动化。对于那些拥有技术学位同时又能管理自动化系统的人，以及工厂老板来说，增加财富的潜力都是巨大的。

但对于不那么熟练的工人来说，情况就有所不同了。

今年年初，麻省理工的经济学家Daron Acemoglu与波士顿大学的Pascual Restrepo联手发表了一篇论文，他们通过研究1990年到2007年期间的美国就业市场，发现一个地区的工业机器人集中程度与地区就业率与工人薪资的下降有直接关系。

技术也可以加剧全球化的影响。从一个维度来看，美国制造业工人在2015年的平均收入比1973年低9%，但整体经济却增长了200%。在Steelcase，Stinson承认，工人现在的工资水平只与1987年相当。

Stinson和Sandee都认为自动化对他们的工作构成了威胁。Sandee还记得，当工厂的传奇人物Frank Merlotti在1990年以CEO和集团主席的身份退休后，还时常回来发表振奋人心的演讲。「Frank会看着你，在长篇大论之前会说，『听着，就是你们，是你们的努力，让所有这一些都成为了现实。』」

Sandee还谈到了体力劳动的尊严。他提及了和孙子一起去纽约的那趟旅行，他们共同参观了帝国大厦。「你可以看到一张照片，很多人坐在一段钢铁上吃午饭。」Sandee说，「他们还带着铆钉和工具。但在我看来，这些人就是铆钉。」他似乎是在描述一张名叫《摩天楼顶上的午餐》的黑白照片，「那是我在纽约看到的最好的东西之一，这是属于那些美好的旧时光的。建筑还是那些建筑。他们是怎么做到的？这简直就是奇迹。」

在Sandee看来，情感判断与人类双手的结合是不可替代的，现在还是有许多机器人不能做的事情：例如把双手伸到物体中，打开一个盒子，或者解开一个结。他认为，即使在一个自动化的未来，也需要人们利用年龄和经验所获得的智慧。「你还是需要一些真正的人。」他说，「总是有人期待一个全能的机器人，但是当他并不想按人们预想的方式去做事该怎么办呢？」

Winnie：我可以摘下花瓣在美国罗得岛的普罗维登斯市，布朗大学的人机实验室位于一栋红砖房子的一层。整个实验室给人的观感好像一个超大的车库。充满着脏的、成块的沙发，零散的机械部件还有吃过的的外卖盒子。不久前的一天下午，一个有着笨重的红色手臂的机器人从一朵人造的雏菊上摘下花瓣。

这个名叫Winnie的机器人在这个实验室非常出名，它用一只手臂拿着这朵花，这只手臂的钳子部分装有防滑的橡胶；它缓慢移动另一只手臂，慢慢地旋转到合适的角度，手掌对准那朵雏菊。在思考接下来要做什么的时候，它发出一种空载马达的声音。接着，准备摘取花瓣的那个手掌开始向雏菊移动，抓掉一瓣花瓣，然后扔到桌子上，如此往复，发出吱吱呀呀的噪声，声音甚至能够唤醒一只史前的鸟儿。

Stefanie Tellex是这个实验室的创始人，他是一位计算机科学教授，他的研究方向是创造出能够和人类协作的机器人。「广义来讲，我的研究项目是创造在复杂任务下能够和人类分工合作的机器人。」Tellex告诉我，「我们正在试图建造鲁棒性高的，能够感知周围环境并进行操作的机器人。」

在机器人领域，「操控」这个词出现的频次很高。即使在高度自动化的工厂中，像装箱打包，或者将细小部件组装在一起这样的工作还是由人类完成的。目前，即便是最灵敏的机器人在想要抓起曾经没有见过的物体时，成功率也只能达到90%，而这个程度在工业场景下还远远不够。

教机器学会随机分类不规则物体很难，如果可以解决这个难题，会有很大的作用。Tellex希望机器人可以换尿布和准备晚餐。在协作机器人主题课堂里，一个学生建议教机器人做沙拉。「这太难了，而且也不会很经济。」他的教学助手Josh Roy说。「我们开玩笑说，可以让机器人做一份3000美元的沙拉。」

对于所有任务来说，机器人的工作有一个共同的难点，那就是要设计一个像手一样的「末端执行器（end effector）」，可以帮助机器人以不同的力道，抓取各种形状、大小和质地的物体。与这个难点相比，更复杂的问题在于教会机器人感知不同物体，以便他们分析自己应该做什么，这也是Tellex遇到的问题。

Winnie的设计者是Tellex的一个一年级博士生Rebecca Pankow，她有着明亮的棕色眼睛和酒窝。「它不是很精致，」Pankow说，Winnie在一旁撕拉着花瓣。「它更偏向于一个概念证明。」她接着说，「我选择这个项目是因为我觉得这是一个有趣的计算机视觉问题，它适用于我在课外所研究的其它东西，另外我只是觉得它很可爱。」

目前，一个工业机器人能够在同一个位置反复拾取同一个物体。与之相比，教机器人在不断变化的环境中发挥作用是一个挑战，也是价值数十亿美元的商业机会。Winnie就是因这个挑战而生的。「机器人界有句话是：五岁以上的人类能够做的事情，机器人都能轻松胜任，」Tellex的一个学生曾对我这样说到。「学下象棋，没问题。学会走路，办不到。」

John Oberlin也是一个博士生，他有一条棕色的长马尾辫，戴着护目镜，穿着一双羊毛袜和凉鞋，把高大的身躯架在茶几上的一台计算机上。屏幕中显示了Winnie通过嵌入其手掌的相机所「看到」的东西。

「如果我要一次次地从地上捡起这卷胶带」——Oberlin拿起一卷胶带并松开手使其掉落——「坠落方式只有一种，」他告诉我。「所以我只要记住它的这种坠落方式就好了，然后，基本上我所要做的就是搜索这个空间。但这朵花上的花瓣有不止一种坠落方式，他们会根据所受浮力的不同呈现出不同的坠落路线，而且这些花瓣是可变形的。花瓣的固有属性使得它们很难被定位。」

Pankow已经重新改装了人造花朵，在花瓣上加上了微型磁铁，这样，花瓣可以被吸附并加以循环使用。「现在它的摄像头正在拍这张桌子，」她说，「然后把花搁在那儿，再拍照。它会说『看，有变化了——这里有朵花。』」

Winnie继续移动手臂，用钳子钳住一片花瓣，摘掉它，然后扔到桌子上。一阵噪音，然后继续空转。循环往复，直至只剩一片花瓣。不过，Winnie始终保持一个很尴尬的角度，手臂长时间在花上旋转。Pankow和Oberlin焦虑地看着这一幕。

Winnie继续尝试，手臂轻微地震动，对准了花瓣外面，看起来，这次还是不会成功。结果，爪子张开，尝试了一下，还是没有捏住花瓣。继续尝试，一阵噪音。

Oberlin调整了一下花朵。「我打赌它会下来一点点，」他说。这一次，Winnie成功摘下了最后一片花瓣。

Pankow和Oberlin说，如果这一技术要用到现实世界的话，就必须要做出一些调整。「想象一下这项技术被用做植物的分类及检测，或者用来拾取其他的和花瓣有同样属性的物体，这些是工业领域的真实应用。」Oberlin说。「你可以设想，将这种建模技术用于真实植物。」

「蓝莓，」Tellex靠在窗边静静地说道。「这是我的目标，人们并不会为摘下花瓣付费。但是，会为摘取蓝莓掏钱。」她看了一眼桌子底下，光秃秃的雏菊杆。「它把花瓣都摘掉了？按顺序？太棒了吧！之前可没见过机器人干过这个。太酷了！看来我们现在有些眉目了。」

采摘果实或其他要顶着太阳干的活儿，都属于美国人越来越不爱干的事儿，他们通常将这些工作交给低收入的移民劳动力。不过，除农业外，高效的采摘蓝莓机器人很有可能胜任更多工作，这些工作目前都是人类的专属。未来，这种技术有望被应用到工业机器人的前沿——比如，从提包中拿出钱包，甚至取出钱包里的信用卡。

「我常常喜欢问一个问题：如何让社会更美好？」Tellex说，「机器人可以胜任哪些人类的工作？

」

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