◎文章來源｜微信公眾號「甲子光年」
◎上篇：在中國大陸，年輕人逃離的工廠，正在被博士們看中（上）

四
「吃過的土，就是我們的競爭壁壘」

在北京海澱區復興路乙12號，有一座「中國鋁業大廈」。

這座大樓，曾是原國家冶金部的辦公地。隨著原冶金部的撤銷，該大樓也變成了一座商用寫字樓。不過，至今樓上住的大都是一些「中」字頭的冶金領域公司。只有一個例外，就是瓦特曼智慧。

很難會有人相信一家做人工智慧、機器人的科技公司會在這樣一座「傳統大院」裡辦公。但譚勝虎覺得選擇在這裡辦公是「找對了地方」。

有一次，譚勝虎跟一個鋼鐵廠的客戶吃飯，席間對方問到「你們在哪兒辦公」，譚勝虎回答在中國鋁業大廈，結果對方一臉驚訝，直呼「你們是內行」。

原因是，這座樓裡的企業，絕大多數都是在重工業領域深耕十幾年的公司，這類公司相對封閉，圈外人很難接近他們。一般來說，即使是一家中等規模的鋼鐵廠，僅辦公室就有上百個，如果不瞭解行業和公司可能連門都找不對，因為找對的概率只有1/100。

有了「中國鋁業大廈」這塊敲門磚，只意味著能敲開公司的門。但要真正瞭解工廠的需求，靠這些還遠遠不夠。

2019年中，從騰訊離職加入瓦特曼智慧的孫銀健和同事們接到了一個任務，為一家工廠做演算法開發。這對他們來說並不難，於是在家裡寫完代碼後，他們帶著成果來到工廠，結果幾輪測試下來，演算法跟場景的適配卻存在偏差。

這讓現場的工程師們慌了神，工廠的生產不能耽擱，必須儘快解決問題。鋼鐵、冶煉等行業對生產的穩定性要求極高，這也是他們過去很少接觸新科技的原因之一。「如果一個鋼鐵廠因為上新設備而導致生產停工，那麼它一天就可能損失上億元。」譚勝虎說。

工程師們不得不駐紮在工廠，前後待了兩個月。這兩個月裡，不僅客戶在體驗上打了折扣，每名工程師也都承受著很大的壓力。儘管最後問題得以解決，但給孫銀建留下的一個教訓是，一定要在寫演算法前對場景有充分的瞭解。

一群工程師，在車間調試機器

此後，公司對開發的工程師定下一個工作流程：在做演算法開發前要先到工廠裡熟悉場景，等到寫代碼做開發時再回到公司，最後產品或系統應用前再到工廠現場調試。

這個規矩看似非常實用，但對一些剛畢業的程式師來說很難接受。甚至在最開始的一年裡，都持續有一些新人會因不適應工廠的工業和生活而選擇辭職。

對於重工業企業來說，產品的可靠性大於一切。孫銀健講了一個他們團隊拿下一個大客戶的例子。

一家鋼鐵廠很早就計畫研發無人天車，但最終卡在天車對鋼包的感知識別這一環節。從2018年開始，這家鋼鐵廠陸續找來十多公司，希望能幫助他們突破這一環節，但兩年後卡殼的問題仍未得到解決。

2020年4月，孫銀健和同事帶著設備也來到這家鋼鐵廠，將無人駕駛技術引入到天車吊運的控制和識別感知中，並做了功能demo演示。演示當場沒有問題，合同順利簽了下來。隨後，他和同事們在工廠泡了大半年，經過十多次的功能反覆運算和現場不斷嘗試後，完成了設備的交付，並通過了現場的試運行。

別人兩年都未能解決的難題，為什麼孫銀健團隊半年就解決了？

在交談中「甲子光年」發現，差異來自技術路線的選擇。傳統的方案，大多是通過簡單視覺識別鋼包上的標記來做到感知，但在鋼鐵廠，環境腐蝕性高、灰塵又大，一個月前做的標記在一個月後很可能被磨損得一點不剩，根本滿足不了實際的需求。

亦聯資本投資副總裁楊寅曾到過這樣的工廠，她對「甲子光年」講述自己的一次經歷，「我事先並不瞭解那個環境，背了一個白色的包就去了。結果只待了半小時包就全黑了。」

而基於鐳射SLM、視覺、3D智慧感知等技術的方案，則不會存在這樣的問題。這不僅是技術選擇的問題，更考驗研發人員對實際應用場景的理解程度。如果不去現場摸摸灰塵，只是坐在辦公室，程式師很難理解為什麼純視覺的路基會走不通，因為理論上它確實是有可能性的。

一名工程師正將檢測設備下探到鋼爐內

這就是實地踩出來的經驗。

也有的時候，工人對技術存在過高的要求。

翼菲自動化的張忠法就碰到一件事。曾經他的團隊給一家煙草企業做異形煙碼垛機器人項目，這個細分領域此前一直是人工作業。在專案研發完成並在工廠調試後，工人提出了一個要求，在垛好的異形煙中間再堆一排。

「人工作業，確實可以實現這個要求，無非就是晃一晃、擠一擠就可以加進去了。但機器實現起來就會稍微複雜一些。」張忠法稱。如果強行操作，結果就是整垛煙又散了架。

「工人理解機器也很重要。」張忠法說。

礦山則是另一種場景，其有嚴格的管理流程，工人很少能干預車輛行駛。

經過幾次在礦山的經歷，林巧愈加理解為什麼越來越多自動駕駛企業盯上這個場景。對此，「甲子光年」曾在《無人駕駛「解救」礦山之困》一文做過詳細分析。但要做好礦山的自動駕駛，只靠實驗室的技術是無法完成的，甚至他對乘用自動駕駛「降維」到礦區自動駕駛說法也嗤之以鼻。

林巧很認同易控智駕CEO沃森常在公司裡說的一句話：「我們吃過的土，就是我們的競爭壁壘。」

礦區跟城區幾乎是兩個天然相對的場景。一是礦區的道路不會有車道線標識，車輛無法靠標識線保持車道；二是礦區的環境粉塵大、沙石多，普通的感測器很難在這種環境下長時間工作；此外，礦區的車輛對作業流程要求極嚴，「普通車輛在車庫中倒車倒不准可以來回多試幾次，但礦山上如果車輛來回倒車，那就嚴重影響挖機和車輛的協作，甚至讓後續車輛的作業都受影響。」林巧說。

這種情況下，程式開發人員只能先到現場收集需求，然後回到辦公室做開發，之後還要到現場驗證開發效果。「如果想通過別人遠端驗證，然後告訴你結果，是不現實的。」林巧稱。

五
博士、專家與工人們的化學反應

從我們講述的故事中可以看出，過去一段時間裡，一場改變正在悄然進行：沒有技術的年輕人正在逃離工廠，選擇外賣、快遞等更靈活的就業；而另一方面，走進工廠的博士、專家，則正在用技術解決工廠年輕人不足的問題。

與此同時，越來越多掌握技術的程式師也開始轉變起觀念。以前在他們眼中，最性感的工作是在寬敞豪華的辦公大樓裡，研發炫酷、好玩的科技；但現在，最性感的工作是在重工業的工廠裡，用技術變革生產方式。

在這裡，博士專家跟只有初中水準的工人差別並不明顯，甚至很多時候他們在相互發生化學反應。

孫銀健說，由於認知、語言的不同，一些剛進入工廠的程式師有時候會跟工人有交流的障礙。但想要做好產品，瞭解工廠最底層的運行，就需要多跟工人交流。

他記得，為了跟工人打成一片，公司創始人&CTO陳仁曾經專程從北京帶著好酒來到工廠，下班後與工人們一起吃飯暢聊。

「說實話，我們從互聯網過來的，平常很少有這種應酬。」孫銀健說，陳仁酒量一般，但通過這種「接地氣」的方式讓對方感受到了誠意，話題也就打開了，對方也會開始很用心地聊自己的需求，慢慢地相互接受度越來越高，磨合起來也越來越舒暢，包括後來項目進展到一定程度，有一些困難需要現場去支援，工人們也會幫著一起想辦法。

為了緩解程式師們的駐廠壓力，瓦特曼智慧也會制定相應制度使他們可以得到定期放鬆。公司有強制規定，凡連續出差兩周的同事必須回公司或回家休息一段時間，期間的車票等費用均由公司承擔。

這種壓力，幾乎是每個初到工廠的工程師們必須經歷的。林巧記得，最開始有個別新員工在礦山待了半個月，結果因為受不了環境的荒涼又走了；甚至在面試明確告訴對方要去礦山後，有人開始「同意去」，但在臨近發offer的時候又「變卦」。

林巧自己也曾也有過不適應。最開始在礦上那一個月，他是抱著電腦在礦車上工作的，休息的時候也只能蹲在路邊，因為新礦沒有配備板房。

生活上的困難是最考驗人的。比如在飲食方面，礦區不像城市，可以點一份自己喜歡的外賣，因此包括工程師在內的所有礦上人員都只能吃食堂。「礦區的伙食都是偏辣的，我不能吃辣椒，所以每次吃飯就只吃白米飯。」林巧說。

要知道不久前，他的午餐還是在阿里乾淨的食堂裡，不僅雞腿、魚蝦隨便挑，飯後還有水果小甜點。

但困難總要解決。「在招聘時，我們會考察候選人的價值觀，礦山無人駕駛需要研發人員踏踏實實理解現場、以技術結合現場實現產品。實際上現在很少有人會因為不適應礦山而離職。」林巧說。

在他所在的公司，甚至連財務、行政都要去礦山進行一段時間的體驗。因為這些後勤服務人員需要知道開發人員的需求。「去年冬天，行政小姑娘給我們配了一套新工裝，不僅保暖，而且口袋又多又大，既能裝得下各種工具，還能裝電腦，非常實用。」林巧稱。

如今，他已經完全適應了這種生活，和礦區工人也相處更融洽。有些時候，他需要向身邊的工人請教礦車駕駛的經驗，以更好地瞭解礦車運作業規律；而這些礦工在林巧的潛移默化下，也學會了「折返、軌跡規劃」等自動駕駛術語。在程式師的影響下，很多司機也開始有意識地定期擦洗雷射雷達。

這樣的例子很多。可以預見的是，隨著程式師們與工人們越來越默契，這場化學反應的結果是，工廠裡既有技術、又有經驗的工匠會越來越多。

作為全球最大的製造業國家，中國擁有最完善的製造業體系，但在高端製造業領域較之發達國家卻始終矮人一頭。人工智慧，給傳統工業帶來了新的轉折機遇。

用譚勝虎的話說，過去20年，互聯網改變了世界；未來20年，則是機器人改造世界。

這意味著，智慧製造，是中國完成製造業跨越的必由之路。

另一方面，當個性化消費、大眾創新創業成為主流，這也倒逼著傳統製造業向柔性化、數位化、透明化、智慧化加速轉型，這恰恰是智慧製造的趨勢。

這場化學反應，決定了新一代年輕人的職業選擇，也將決定中國製造工業的前途命運。

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◎文章轉載：年輕人逃離的工廠，正在被博士們看中 | 甲子光年
◎文章來源：甲子光年
◎作者：劉景豐
◎編輯：宋家婷

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