當AI機器人“占領”工廠車間，工人會被淘汰嗎？世界經濟論壇執行董事、世界經濟論壇“先進制造與供應鏈中心”負責人基瓦·奧爾古德（Kiva Allgood）給出了一份意外的答案——未來最搶手的不是會編程的工程師，而是“會思考”的普通工人。

世界經濟論壇第十六屆新領軍者年會（又稱“夏季達沃斯論壇”）將于6月24日至26日在天津舉辦。在論壇開幕前夕，《每日經濟新聞》記者（以下簡稱“NBD”）獨家對話了這位“燈塔工廠”項目總負責人。

由世界經濟論壇評選的“燈塔工廠”被譽為“世界上最先進的工廠”，是當今全球制造業領域智能化和數字化的高水平代表。

在AI技術發展、貿易沖突加劇的背景下，全球供應鏈正面臨重構。奧爾古德表示，當前90%的工業合作伙伴正在重新評估他們的全球價值鏈，從“成本驅動”轉向“價值驅動”。

她還表示，在過去20年里，中國在制造業方面取得成就的優勢，不是低成本勞動力，而是政府在創新和技術方面的投資。中國最了不起的地方在于，擁有比任何其他國家都多的“燈塔工廠”。

基瓦·奧爾古德 圖片來源：每經記者 孫宇婷 攝

全球供應鏈新格局：從“成本優先”到“韌性為王”

NBD：最近全球貿易沖突加劇，許多企業開始把工廠遷回本國或鄰國。但這樣可能推高成本，甚至導致商品漲價。您認為企業該如何在供應鏈安全和價格競爭力之間找到平衡？

奧爾古德：當前90%的工業合作伙伴正在重新評估他們的全球價值鏈，他們正努力從“成本驅動”轉向“價值驅動”。這一趨勢在疫情前就已開始，疫情加速了進程，特別是在電子產品和家電領域，大約8~10年前，出于市場需求的原因，歐洲和墨西哥等地開始出現區域中心，這一趨勢還將持續。

消費者更傾向購買本地制造的產品，但這并不意味著整個價值鏈都會被完全轉移。目前，每個工業合作伙伴都在評估這個問題，他們正變得盡可能地有韌性和靈活性，這是疫情中鍛煉出的能力。

我認為，實際情況是——如今的產品常常跨越國界，它們的零部件來自世界各地。從未來的角度看，產品將繼續像現在一樣保持全球化。但同時，我們也會看到供應鏈中更多的零部件供應商，特別是中小型企業，會選擇與主要制造環節毗鄰設廠。

NBD：過去幾年，因為疫情和地區沖突，全球供應鏈屢次中斷。有人主張“減少依賴外國”，也有人認為合作才能解決問題。您覺得未來的全球化會更分散還是更緊密？

奧爾古德：在疫情之前，全球化程度實際上并沒有現在這么高，反而更加兩極分化。制造業和供應鏈在少數國家呈現出高度集中的態勢。

疫情之后，我們真正學會了進行情景規劃，并識別整個價值鏈中的合作伙伴。從制造到運輸，從大宗商品或原材料到最終成品，這是一個漫長而復雜的過程。要將所有環節連接起來，需要很長時間。

這不會在一夜之間改變。我的愿望以及我們在世界經濟論壇所做的大部分工作，就是為這種對話創造平臺。無論當前的貿易形勢如何，為了創造更多的協同效應，需要提高數據透明度，并加強網絡安全，從而確保數據和信息能夠跨越障礙。

2025夏季達沃斯論壇現場 圖片來源：世界經濟論壇官網

從低成本到“高準備度”：中國制造業為全球提供了藍圖

NBD：中國制造業不再只是“低成本代工”，而在電動車、太陽能等領域領先。這種變化會讓其他國家更依賴中國技術，還是倒逼他們自己發展？跨國企業如果想和中國合作，最該關注哪些機會？

奧爾古德：我認為人們沒有意識到的是，中國在過去20年里，在制造業和供應鏈領域投入巨額資金、創新并推動創業。

我們最近發布了一份關于“全球供應鏈準備度指數”（ Global Readiness Index）的報告，其中包括七個關鍵因素。中國在這七個因素上都進行了大量投入，例如人才與技能、基礎設施、網絡建設以及與ESG（環境、社會和公司治理）相關的綠色技術應用。這些都需要長期的時間和投資才能實現。

制造商真正需要的是他們所選擇的生產基地的安全性和可持續性。中國在過去20年里為此投入巨資，其優勢根本就不是低成本勞動力，而是政府在創新和技術方面的投資。

我認為，這為其他市場提供了一個藍圖。你必須全面考慮這七個因素，而不是只關注其中一兩個。

政策在其中也發揮了重要作用。中國大力投資中小型企業，使他們能夠輕松開展業務，并與大公司合作。我認為，這是其他市場可以借鑒的最佳實踐。

中國“燈塔工廠”數量世界第一，復制燈塔經驗需政企合力

NBD：人工智能（AI）正在工廠普及，有人擔心工人失業，也有人認為會創造新崗位。您走訪過全球許多智能工廠，看到的情況是怎樣的？普通工人需要學習哪些技能才能跟上這場變革？政府和企業應該怎樣合作，避免AI加劇就業不平等？

奧爾古德：我們最近的“未來就業報告”指出，到2030年，39%的雇主將需要對員工進行再培訓。這是不爭的事實。那么，他們正在尋找哪些技能呢？

人們總是立刻想到AI，這確實是其中之一。但他們也在尋找批判性思維能力。

在如今這個信息爆炸的時代，人們可以從網上獲取大量信息，但如何確保員工具備更強的思考能力至關重要。

因此，我們需要在制藥業領域認真思考技術能扮演什么角色。比如數據科學，數據科學是其中重要的一部分。數據科學最終會引向AI，但如果沒有干凈的數據和清晰的信息，AI將無法發揮作用。所以，許多工業合作伙伴，尤其是在工廠車間，真正希望培養的技能就是批判性思維。

NBD：中國今年新增了多家“燈塔工廠”，這些工廠在AI、自動化和綠色生產方面表現突出。您認為，中國“燈塔工廠”的成功經驗能否復制到其他傳統制造業，比如紡織、食品加工等行業？中小企業如何借鑒這些經驗，避免因高昂的數字化改造成本而掉隊？

奧爾古德：全球燈塔工廠網絡是我們的一項評獎項目，它是一個基于同行評議的獎項。而中國最了不起的地方在于，它擁有比任何其他國家都多的“燈塔工廠”。你可能要問為什么？這又回到了我們之前討論的“準備度指數”，以及中國政府為確?；A設施、網絡、人才等方面達到最高水平所做的投入。

所有這些都驅動著創新和創業，我認為這也讓中小型企業真正在全球舞臺上具備了競爭力。從我們的角度來看，AI確實正在全球燈塔工廠中顯現。我們現在全球有189家燈塔工廠，擁有超過1000個應用案例。我們從這些信息和數據中學到的是：數據確實至關重要，它能連接萬物。

我們還學到了另一件事：可持續性和生產力是齊頭并進的。你用的水越少，用的能源越少，賺的錢就越多?，F在你開始看到這種轉變，人們不再將生產力和可持續性或綠色制造分開來看，而是將它們視為共生關系，而中國已經明白了這一點。