◎文章來源｜微信公眾號「甲子光年」

一群博士，或主動或被動，正在用科技改變老舊的行業。

2018年初冬，在跟老同學吃過一頓飯後，陳仁做了一個決定——放棄騰訊自動駕駛核心技術負責人的職位和優厚的待遇，選擇做一名紮在鋼鐵廠的「工人」。從外人看來，這個決定太不能理解了。

無獨有偶。一年之後，也是冬天，林巧也辭掉了阿里的工作，加入專注於礦山無人駕駛解決方案的初創公司易控智駕，成為礦場上為數不多擁有博士學歷的「工人」。

這並不是他們的一時衝動。兩年後的今天，在回首當初的選擇時，他們仍堅定地認為，工業才是未來科技最好的應用場景之一。

兩位國內頭部大廠「資深程式師」的選擇，在一定程度上，可看作是當下科技人才流向的微妙變化。

BOSS直聘研究院資料顯示，自2018年Q3起，儘管互聯網仍然是人工智慧人才需求的主導行業，但傳統行業AI人才發展指數也大幅增長。到今年春招，傳統產業界的應屆博士生招聘需求同比增幅達到75.7%。但另一個現實的問題是，隨著老齡化加速，招工難愈演愈烈，工廠越來越難留住年輕的打工人，其生產方式也與當下的前沿科技無緣。

於是在這些傳統工廠裡，一種工人的兩極化流動正在悄然發生：一方面，疫情加劇了工廠的生產壓力，年輕人正加速逃離傳統工廠；而另一方面，一些名校碩博畢業、擁有多年互聯網行業技術沉澱的科技人才則把目光投向工廠、礦山，試圖用科技改變老舊的行業。

懷揣技術的博士與身懷經驗的一線工人，正在發生一場化學反應。

這場化學反應很可能會影響新一代年輕人的職業選擇，也註定影響著中國工業的前途命運。

一
博士湧進工廠

即使在大牛雲集的互聯網領域，陳仁的履歷也算得上耀眼。

2009年，畢業於華中科技大學的陳仁開始進入圖像識別領域，後又轉向深度學習，並在滑鐵盧大學攻讀博士學位；2013年陳仁加入百度，是百度IDL（深度學習研究院）早期核心成員；2016年加盟騰訊，參與組建自動駕駛技術團隊，並成為騰訊自動駕駛核心技術負責人。

用同學的話說，他「永遠踩在人類技術最快的車道上」。

如果人生按照這樣的軌跡走下去，陳仁的未來應該是在大廠實現持續的職業升遷和收入的倍增，成為別人眼中的「成功人士」。

但2018年底，他卻下定決心離開舒適圈，與冶金工業自動化領域的資深專家陳洪成立了工業智慧製造解決方案提供商瓦特曼智慧（WATTMAN），做了一名常駐鋼鐵廠、鋁廠的「鋼鐵俠」——據說他每個月30天中，有20天以上是在這些工廠裡，至今依然保持這樣的頻率。而此前，他很少到客戶的現場出差。

瓦特曼智慧CEO譚勝虎向「甲子光年」講述了他們創業過程中的一段經歷和思考：他曾拜訪過一家冶金企業集團，年營收動輒兩三千億元，營收規模占當地省份GDP的1/4——這在基礎工業領域相對普遍，但在互聯網領域，這樣的體量只有阿里、騰訊這種巨頭企業才能達到。

然而這些基礎重工業企業內部卻是另一番景象——生產工藝傳統、生產環境依舊充滿危險，年輕工人越來越少。

普通人經常在新聞中看到的鏡頭——鋼鐵廠內鋼包（高溫熔爐，盛鋼水的鋼制容器）在輸送和傾倒鐵水，實際上這是需要三個人協同操作完成的：一個工人在懸樑上駕駛天車，一個工人在地面觀察，另一個工人則在地面根據觀察員的回饋指揮天車駕駛員。

即使這樣謹慎，仍然會有發生危險的可能性，畢竟鐵水的溫度高達1600℃，一旦洩露或傾灑，所到之處便滿目瘡痍。

鋼廠並非沒有考慮運用控制系統和機械裝置來完成這一操作，但現實是，在高溫、腐蝕性的環境中，用機器吊運超過十噸重的鋼包還面臨著不少難題，傳統自動化方式沒有很好的解決方案，而最前沿的人工智慧技術又與工業尤其是重工業的車間隔著長長的距離。

在調研過數十家工廠後，從北京大學微電子系研究生畢業的譚勝虎對技術與應用間的鴻溝有過非常大的觸動，這也是他和陳仁做出職業轉向的重要原因——縮短人工智慧技術與重工業的距離。

林巧的經歷，與陳仁十分相似。

林巧是浙江大學光電學院的博士，2017年以後在阿里巴巴菜鳥網路ET實驗室擔任無人物流車硬體負責人。在大廠領導一個技術團隊，這本是程式師最好的發展之路了。但隨著工作越深入，林巧越感覺到自己正陷入一個怪圈——明明很有前景的技術，卻在落地時陷入難產。

在慎重思考後，他意識到這個怪圈形成的原因——一是場景剛性需求痛點不夠，但更重要的是方法的問題。

如果找不到一個合適的場景，技術推廣起來會十分吃力；如果又沒有一個好的方法，那做落地時則難上加難。

針對自動駕駛的落地場景，林巧心中已慢慢有了答案——業內已經形成共識，礦區、港區、園區以及機場這「四區」是自動駕駛技術落地最近的幾個場景。而落地的方法，則需要自己到現場去尋找。

他的職業選擇轉機出現在2019年夏天，趁著休假，林巧來到鄂爾多斯的露天礦上「體驗生活」。儘管只待了一天，但巨大的礦車、陡峭的礦坑以及漫天飛揚的黃沙，都給他留下了深刻的印象。「從未體驗過這麼大的礦車，僅輪胎直徑就1.4米，幾乎跟成年人的肩膀一樣高。而且，到駕駛室是需要手腳並用爬上去的。」林巧回憶稱。

在礦區行駛的寬體礦車

如果這些體驗算是滿足了一個人的獵奇心，那另外一個體驗就讓大多數人受不了——礦區上沙塵極大，而且當時所在礦區的道路邊上是深約七八十公尺的邊坡。「坐在那麼大的車裡，感覺就跟在懸崖邊走路一樣。」至今回想起來，林巧仍舊心有餘悸。

但林巧也有很多收穫：礦區的作業環境是無人駕駛落地的絕佳場景，路上沒有行人、車輛管理有序。最重要的，這不是個偽需求——礦上的司機平均年齡接近50歲，他們馬上就幹不動了，此外他們還流動頻繁，極不穩定。

8個月後，林巧離開阿里辦公室的舒適沙發，加入礦區無人駕駛初創公司易控智駕擔任技術副總裁，過上了跟陳仁一樣的「艱苦」生活——50%的時間都在礦區出差。

實際上，「盯」上工廠、礦區的不單是程式師個體。就在林巧有了進工廠想法的前後，阿里另一個神秘的部門也把目光悄悄對準了工廠。同期阿里犀牛智造的工程師們也在「上山下鄉」——在犀牛智造，所有的演算法工程師都需要先到生產線上去做一段班組長，有一位南洋理工大學的演算法博士，到工廠之後也從班組長幹起，跟工人們同吃同住兩個月。

華為在跟傳統鋼鐵廠合作時，也會把剛招進來的博士專家派到工廠裡，與工人一起熟悉整個生產流程。

從資料上看，博士湧進工廠正成為一個確定的趨勢。BOSS直聘研究院的資料顯示，今年春招，產業界的應屆博士生招聘需求同比增幅達到75.7%。其中，「博士大戰」競爭最為激烈的三大細分領域是數位技術、醫療健康和智慧製造。相似地，對於碩士畢業生的需求同樣集中於數位技術、教育、醫療健康和製造業領域。

「博士大戰」的背後，是傳統工業在數位化轉型中，越來越重視基礎研究和前沿技術的應用。

二
中年程式師，跳出大廠的束縛

在騰訊自動駕駛部門，孫銀健向陳仁彙報。在得知自己的領導選擇去工業領域創業後，2019年，孫銀健也從騰訊辭職，加入瓦特曼智能。

從履歷上看，他也是個實力派——985名校畢業，本科、研究生均在自動駕駛領域學習、進行技術研究，畢業後進入上汽集團，後又進入騰訊無人駕駛部門。但隨著工作越久，他心中的困惑越來越大，「從事的技術看上去高大上，但是越做越發現它離真正的落地有很大的距離。」

在騰訊工作的兩年裡，他參與的自動駕駛demo項目至少四五個。但這些項目最終都沒能落地。「每個項目做完，都感覺有點飄著，心裡不踏實。」孫銀健說。

即使今年7月在接受「甲子光年」採訪時，他依然對當前自動駕駛技術落地的可行性保持謹慎態度。而最近發生的蔚來汽車自動駕駛安全事件，也的確給行業敲響了一記警鐘。

離應用場景更近的創業公司，成了這些對技術應用抱有執念的大廠程式師最好的選擇之一。

不過，對大廠程式師來說，更直接的瓶頸是個體越來越成為螺絲釘。

在30歲以前，一名程式師會習慣於上級領導搭好程式框架，自己在上面填充代碼；但30歲之後，這種方式會將程式師禁錮在一個細分的工種上，最終成為整個流水線上的一顆螺絲釘，而且是一顆隨時可替換的螺絲釘。

尤其對於一個非管理層的程式師，在兼顧家庭的需要時，必然在工作上的積極性會被降低。這從加班氛圍上也可以看得出來。一般晚上9點以後，互聯網公司辦公室裡加班的程式師，超過2/3是35歲以下的程式師。在同樣技能水準下，企業當然更願意招新人而淘汰精力不足的老程式師。這也是為什麼說，35歲是程式師職業中的一道坎。

壓力使得大家開始不斷內卷。即使在沒有緊急任務時，一些程式師也要「自願」留下加班，甚至有些35歲以上的基層程式師每天都活在焦慮中。工業機器人公司翼菲自動化軟體負責人張忠法曾面試過一位從互聯網公司走出來的演算法程式師，「不到40歲，頭髮已經全白了。整個人看上去像是50歲了。」

一位30多歲的程式師向「甲子光年」道出了自己離開大廠的緣由。在即將步入「35歲紅線」之際，他厭倦了在大廠做螺絲釘的職業生活。而互聯網公司紅利的見頂，也讓他們失去了前輩們那種在大廠靠期權實現財務自由、用技術改變世界的雄心。

但在傳統的工廠裡，落後的產線急需改造，年輕工人不斷流失加速了機器換人，這恰好需要掌握著技術和豐富工作經驗的程式師來實現。

對於林巧這類已經走上管理崗位的程式師來說，不會存在「螺絲釘」的職業瓶頸。他們在大廠的職業瓶頸，更多體現在決策權的侷限上。

在大公司，一個很常見的情況是，對上級報喜不報憂，「原本需要3年才能落地的專案，經過層層轉達，到了最高一級很可能變成2年甚至1年，這便嚴重脫離了實際。」一位互聯網大廠的中層管理人員稱。最後的結果就是，職級越高，離行業的真實水溫越遠。

以多家大廠都在佈局的末端機器人為例，在實現了demo驗證之後，各家便進入商業化競賽。2018年全球物流峰會上，菜鳥ET物流實驗室曾對外宣佈，「未來3年阿里菜鳥無人設備將達到10萬台」。至今三年之期已過，但這一數字仍未達到。此後，京東物流等公司也相繼推出各自的物流機器人商用計畫，但完成時間已經推遲到4年後。

降低成本是商業的重要目的之一。仍以末端物流機器人為例，如果把原本15萬元的成本強行壓縮到10萬元以內，就需要在硬體上降低要求，然而短期內演算法的反覆運算解決不了低成本硬體的不足，進而影響產品的穩定性，這意味著，強行壓縮成本的企業很有可能要走回頭路。

即使不走回頭路，這種穩定性差的產品也很難打動客戶，落地的數量也有限，最終還是難以實現商用化。

這正是大廠的侷限。想要打破這個魔咒，最直接的辦法就是跳出大廠的束縛。

自今年以來，不時便有「逃離大廠的年輕人」這類文章出現。在BOSS直聘發佈的《2020年Q3人才吸引力報告》中，互聯網行業對人才吸引已經退居第二，且早已呈流出狀態。

三
大廠進工廠的難題

已經習慣了進工廠的孫銀健有一個感受，他在重工業廠房裡碰到的大廠程式師們也越來越多了。

「之前很少在重工業工廠裡見到他們，但今年接觸過好幾次。」他說。這些大廠，包括阿里、騰訊，以及華為等知名大公司。

就在今年7月底，「甲子光年」曾應邀參加了釘釘組織的「柳鋼走訪」活動。在《釘釘走進鋼鐵廠》一文，對釘釘承載柳鋼這類大型「重工業」的數位化轉型做了詳細的描述。

這似乎不可思議：年輕人紛紛逃離的傳統工廠，從什麼時候開始又變成了IT、互聯網大廠的香餑餑了？

或許早有伏筆。

2016年，馬雲在雲棲大會上喊出「五新」，其中一個就是「新製造」。當時很少有人真正理解這些新名詞，在一些人看來這又是阿里憑空造出的新概念。但在去年的雲棲大會上，阿里發佈全球首個新製造平臺「犀牛智造」，其在製造領域的佈局浮出了水面——實際上在2017年，阿里就開始著手用新技術改造製造業工廠了。

此前淺黑科技在《絕密計畫：我在阿里打黑工》一文中，也曾詳細描述了阿里在早期成立犀牛製造、並讓程式師下沉到工廠的全過程。

放在今天看，「新製造」就是用新的互聯網、AI、雲計算等技術將工廠數位化，進而在提升效率的同時，實現柔性生產。不僅如此，阿里的觸角也在從過去服裝加工等輕工業漸漸涉足鋼鐵等重工業領域。

不僅阿里，騰訊在2018年最為人知的「930」變革也向外界展示了其轉向產業佈局的決心。

一位騰訊的合作夥伴曾向「甲子光年」描述，在推動產業互聯網時，騰訊的程式師經常和合作夥伴的開發人員一同在工廠裡完成代碼調試。

而華為自2019年以來，也在多地的工廠、鋼鐵廠推出5G智慧工廠的項目。

但問題是，下到工廠裡的大廠，會在多大程度上「賦能」了工廠呢？

一位不願透露姓名的智慧製造從業者，向「甲子光年」講述了他某位元鋼鐵行業客戶的一段經歷。

2020年，某鋼鐵廠與一家頭部科技大廠簽下合作協定，後者運用其技術能力為其打造一個智慧工廠。在此之前的競標中，這家大廠是排名靠後的，但是最後由於大廠領導親自下場談合作，最終其成功拿下了大單。

拿下大單之後，大廠也很重視該專案，招來數名應屆博士生與公司技術人員駐紮在工廠。然而成果交付的時候，客戶發現這些系統確實有一定的效果，可以用，但在一些細微的方面會出現狀況，穩定性、功能實現上均達不到預期。

「他們特別喜歡用一些炫酷的方法來實現基本的功能。比如在鋼鐵廠架上各種通信設備、感測器，並引入各種生產管理系統。這些其實就是為了完成流程記錄而已。」該從業者描述道。

對追求實用的鋼鐵廠來說，這並不是剛需。同時，互聯網大廠更願意聚焦提供一個系統通用、底層的產品（例如：5G、雲存儲等），但基數設施的鋪設往往並不直接解決具體的生產需求，場景和產品的落地去解決一個實際具體的生產問題對工廠來說更具體、更迫切。

另外一個例子是，此前釘釘在為柳鋼做數位化轉型時，搭建起冷軋資訊管理系統，涵蓋了日常辦公、生產管理、安全管理、設備管理、資金管理、知識庫六大版塊的50多個特色應用，涵蓋了所有業務流程辦理、設備巡檢、危險作業管理、物資管理等。但一名熟悉業務的投資人卻抱怨稱，這些都是「花架子」，對生產並沒有起多大的作用。

其背後的原因是，過去大廠一直存在慣性思維——做平臺。即擅長在一個項目中做基礎的架構和設施，但對上層的應用和實用化的細節處理是弱項。

為什麼大廠的程式師不能像創業公司，也把50%甚至80%的精力泡在工廠裡？

一位在大廠工作了數年的程式師告訴「甲子光年」，按照大廠的機制，當一批程式師下到工廠時，需要相應的配套也下到工廠裡，比如餐飲、出行、生活補貼等，再加上巨大的人力成本，出一次差很不划算；另外，長期在寫字樓空調房裡的大廠工程師對充滿粉塵、燥熱的工廠環境短時也難以適應，「待上一周就受不了」。

但創業公司沒有這樣的包袱，而且更靈活。

林巧的感觸是，消費互聯網時代，C端市場可以指數級擴張；但在工業工廠裡，技術的每一步擴張都只能建立在一個個的生產環節上。「在這裡，原來那種平臺化策略不管用了。」他說。

痛點，即是機遇。如今，進工廠的大廠已經找到了更舒服的姿勢——與創業公司合作。

比如，易控智駕在礦區的自動駕駛車輛，就搭載了華為的自動駕駛計算平臺；瓦特曼智慧在鋼鐵廠的智慧型機器人，也要用到華為、騰訊的一些基礎設備或架構。反過來，大廠越來越多地把工程中上層的應用部分分包給有重工業經驗的創業公司。

釘釘與柳鋼的合作也是如此。釘釘走進鋼鐵廠中完成了很多系統的佈局和串聯，但「這裡面在細節上沒有一件事是釘釘做的，包括邊緣計算、智慧識別。」一名熟悉阿里雲的技術專家在講述這一過程時做出如此評價。

下篇：在中國大陸，年輕人逃離的工廠，正在被博士們看中（下）

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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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