中國傾國力實現2049年大夢，MIT：中國將成先進自動化技術領導者|數位時代 BusinessNext

中國傾國力實現2049年大夢，MIT：中國將成先進自動化技術領導者

MIT走訪中國北京、上海探討工業機器人發展現狀，深入工廠一探究竟，發現中國製造業似乎正全面朝向自動化目標衝刺，或許真的有望在2049年超越德日美。

自從川普當選後，製造業是否為就業保證成為熱門話題，然而勞動密集產業已是回不去的過往，機器人才是未來製造業的樣貌。MIT走訪中國北京、上海探討工業機器人發展現狀，發現中國正一步步從標準機器人走向全面取代人力的人工智慧，中國很有可能實現全球製造業高科技創新中心大夢。

MIT深入生產寬頻與家用網路設備的劍橋工業集團（CIG）位於上海南方的工廠一探究竟，機器人運作流暢，工廠內只有15名員工。報導指出，CIG為解決薪資上漲與來自德、美、日競爭加劇，計劃以機器人解決問題，預計在今年可以取代三分之二勞動力，CIG目前有3千名員工，幾年之內要實現黑暗工廠，完全交給機器人運作。

中國有1億人從事製造業，美國只有1,200萬人，製造業佔中國GDP的36%，1990年中國製造業輸出只佔全球的3%，現在生產全球80%的冷氣機、71%的行動手機、63%的鞋子，讓大部分人買得起iPhone與電視。

取代人力不是件容易的事，中國的生產工作需要靈巧性、靈活性和常識，譬如生產線上遇到產品位置歪斜，就需要在貼上標籤之前動手調教位置，生產線上的每一個環節都需要人力做機動性的利用。但是中國製造業似乎全面朝向自動化目標衝刺，準備大規模採用機器人與自動化設備。

或許這是無可選擇的事，因為東南亞人力薪水只有中國城市勞工的不到三分之一，許多企業與中國政府相信機器人取代人力可以留住製造業。此外，世界上有將近25%的產品是中國製造，若中國可以使用先進科技，可能會讓中國洗刷血汗工廠之名，晉身全球高科技創新中心。

中國準備進口大量工業機器人，但速度仍然落後許多國家，南韓的機器人與人力比為478比1萬，日本為315比1萬，德國為 292，美國為164，中國只有36。中國政府準備加快腳步，投資數十億人民幣發展先進機器與機器人，廣東省承諾投資1,500億美元發展工業機器人與創造兩座先進自動化技術中心，目標是在中華人民共和國100年慶時，於2049年超越德日美。

製造業成為高科技產業，將可帶動其他產業與產品全面發展創新，但實際上執行並不容易。報導提到2011年郭台銘曾說要在2014年時採用100萬機器人，但3年過去，只採用了上萬個機器人。不過，富士康仍然持續挑戰各種機器人應用，甚至對外銷售自產的機器人。

在一場於北京舉行的機器人大會上到處可見中國讓製造業轉型的決心。MIT 最後訪問了上海交通大學機器人實驗室，會做各式各樣精密動作的機器人正在如火如荼的發展，其中也包括與業界合作的自動駕駛汽車。

另外一方是人工智慧，百度實驗室正在開發深度學習，讓工業機器人更聰明與彈性，而這就是CIG未來發展黑暗工廠大夢的關鍵，現在使用標準機器人只是第一步。

標準機器人到人工智慧，中國走向全面自動化是勢在必行，MIT走了一趟發現，中國境內的製造業很有可能會成為世界先進自動化技術的領導者，但過去從事傳統製造業替中國創造經濟奇蹟的1億人會到哪裡去？CIG 執行長表示，被機器人取代的勞力，很可能會回到家鄉去，從事農務，或是經營商店或餐廳，但不是每個人都有機會。

本文授權轉載自：科技新報

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。