機械專業崗位越來越少,中國製造該怎麼辦?_風聞
科工力量-观察者网原创视频栏目-欢迎关注“科工力量”微博、微信公众号2020-10-10 19:00
【文/科工力量 柳葉刀】
大家好,我是觀察者網《科工力量》欄目主播,冬曉。最近,在後台私信中,有很多小夥伴留言,想讓我們講講機械專業。在許多留言中都有提到,該專業畢業的學生,工作難找、工資很低,很多轉去做互聯網。如果機械行業走下坡路,那中國製造該怎麼辦?所以,本期節目,我們聊聊機械製造。
首先需要弄明白什麼是機械專業?大到萬噸巨輪,小到移動電話,高精尖的航天飛機,普通的曲別針,製造這些產品,都需要機械專業的人才。甚至有人把該專業稱為“萬金油”,學了這個專業的人,以後工作選擇很多,比如説,學建築機械的去搞醫療器械能適應,學石油機械的去造飛機也沒問題。
在現代工業體系中,機械工業佔據重要地位,只要和製造業沾邊,就都有它的身影。中國在高端機械製造領域,與美國、德國、法國相比,還是有很大差距,像西門子、克虜伯、洛克希德馬丁,這些製造業巨頭,都是百年企業。中國直到新中國成立後的第一個五年計劃,才從蘇聯、東歐國家引進150多個重點項目,奠定了工業化基礎。
在機械設計製造及自動化方面,很多國外的技術已經成熟,而我們仍處在追趕狀態。以汽車工業為例,國內汽車銷量靠前的,大部分都是德國、日本、美國的產品,雖然我們也能自己造,但性能方面還是有差距,發動機核心技術,依舊存在缺陷。不僅汽車行業存在這樣的現象,航空航天領域也是如此,像國產的C919中型客機,發動機是與美國通用電氣、法國賽峯集團合資研製的。前者提供陶瓷基複合材料渦輪部件,後者提供碳纖維複合材料風扇葉片。
彌補這樣的差距,人才培養是關鍵。國內很多大學都有設置機械類專業,在理工類院校,該專業甚至是重點學科。但網絡上流傳着這樣一句話,一入機械深似海。大多數人剛入門學習的時候,心懷理想,想着要為國家製造業升級做出貢獻。可在現實的刺激下,逐漸明白了,這些事並非那麼容易。用一生的時間來研究軸承、密封,絕大多數人很難堅持。
根據國內某所排名前三的大學給出的數據,該校機械工程系的碩士畢業後,一半多的人去了軟件和信息技術服務業,從事製造業的不到10%。從第一工業革命至今,機械行業存在的時間太久了,已經很難發現哪裏可以獲得暴利,無法與火熱的移動互聯網產業相比。這個行業的平均利潤,已經徹底迴歸理性,大家只能賺個辛苦錢。這就是傳統行業尷尬的地方,它不再是一個野蠻生長的行業。從業者超額的付出,得到的可能是平均的薪酬,甚至是更低,年輕人往往更願意從事服務業。這樣的情景,似曾相識。
上世紀七八十年代,歐美盛行新自由主義思想,推崇小政府模式,不干預市場運作。發達國家開始調整產業結構,把不賺錢的勞動密集型產業轉移到海外。自己只需把控品牌和技術,獲得最多的利潤,發展中國家需要做的是,提供原材料和半成品,還有廉價的人力。結果,四十多年的去工業化政策,釀成苦果,美國民眾佔領華爾街,高喊“99%反對1%”,目標直指華爾街金融壟斷資本集團。如今,為了讓製造業迴流,白宮提出,只要企業願意從中國搬回來,政府願意出搬家費。
國內對製造業的重視程度,當然不比國外差。新聞報道中,宣傳的重點是製造業領域的勞動模範,很少讚美IT和金融業,也沒聽説過什麼IT精神、金融精神。尤其是疫情期間,我們看到西方連基本的口罩都難以自給自足,讓所有人都意識到實體經濟的重要性。
隨着信息技術的普及,機械製造與互聯網結合是發展趨勢,兩者可以優勢互補。從人類的科學發展史來看,採用機械化的手段,替代人力,實現了大規模流水線作業生產,改變了整個產業的生產作業方式。未來的機械設計製造,在信息技術的輔助下,將朝着模塊化、定製化方向發展。
所以,製造業不再是單純的製造業。學機械的,還需要了解計算機、人工智能。2019年9月,某一知名汽車企業,對外招聘分配名額時,集中面向計算機專業的畢業生,而分配給車輛、機械專業的名額很少。該企業給出解釋:汽車市場面臨前所未有的下行壓力,公司在進行轉型調整,招聘需求也隨之調整,對車輛工程、機械工程、工業設計等專業,暫無需求。
在一汽大眾的官網上,無論是校園招聘,還是社會招聘,提供的崗位多與計算機相關,比如説,智能網聯產品工程師、車聯網助理經理、軟件測試工程師、系統開發工程師、數字化業務專員等。這些職位有的涉及軟件設計,有的涉及算法研究。很少有涉及傳統機械製造的。
2011年,國內曾有媒體報道,一汽大眾員工年終獎發了27個月,甚至有每月雙薪的員工,一年拿到了63個月薪水。但距今不到十年的時間,行業為什麼就變得不景氣了?連本專業的崗位都無法提供?
實際上,整個製造業都面臨這樣的挑戰。不管是本田、大眾、豐田、福特這些國際汽車廠商,還是北汽、長安、吉利這些國內企業,都紛紛進行自動駕駛車輛的研發、投資自動駕駛公司。在之前的節目中,我們聊到,從市場的角度出發,硬件發展到今天,已經賣不出差價,只能在毫釐之間比拼價格。你賣100元,我賣99元,那怎樣才能讓產品的價格再提升一個檔次,肯定是智能化。所以,今天的很多汽車廠商,想把汽車做成跟手機一樣的智能化設備。
除了智能化的挑戰之外,傳統的汽車樣式,也已經開始變天。以前需要複雜的發動機、變速箱等複雜的機械結構,現在去市場上,買一輛特斯拉,所有的配件都是電動的,能源用的是電池,發動機變成電動機,複雜的部件被大大簡化。就像喬布斯拿着第一台蘋果手機,宣佈功能機時代結束,智能機時代開始。
單純的機械工程師崗位,會越來越少。企業需要的是綜合性人才,既瞭解製造,又要懂編程。但是在大學裏,本科機械專業的編程課,只是教了一點Java語言,而研究自動駕駛,開口就是C、C++、Python、MATLAB。本來是對口方向、對口專業,現在卻怎麼都匹配不起來。
如果你認為選擇專業時,幸好躲過了機械專業,那就高興了太早了。很多行業都被AI類專業搶飯碗,連高大上的投行也不例外。高盛公司在2000年頂峯時期,僱傭了600名交易員,在紐約總部的美國現金股票交易櫃枱,替金主進行大額股票買賣操作。但如今,總部的大廳只剩下兩名股票交易員獨守空房。在電腦工程師的協助下,自動交易程序替代了人工。現在高盛內部,約三分之一的員工都是計算機工程師。曾經令人羨慕的投行精英,現在招聘碼農,開發AI程序就好,省錢高效。
所以,機械專業只是受AI影響的某一個領域。現在連關係到生命安全的醫療行業,也在被人工智能逐漸替代,通過大數據學習,人工智能可以查看病人的CT,找出病灶,扛起了篩查任務。
那這是不是就意味着,未來其他所有專業都不需要,只要懂計算機、會編程、掌握AI,什麼專業都能幹?當然不是,一個很簡單的例子。現在你去醫院看病,如果是機器人給你看病、開藥方,你敢信嗎?人工智能技術,不過是醫生的輔助工具,幫助醫生提高看病的效率,比如説查看CT,通過人工智能,先篩查可能的病灶,醫生再根據可能的病灶,最終確定那塊真的,那塊是假的。
況且,現在我們説的人工智能,是否是真的人工智能,還存在爭議?它是統計學和概率論的結合,離真實的智能還有距離。打個比方,鸚鵡可以學人説話,甚至可以以假亂真,但是它知道自己説的是什麼嗎?它不知道,它只是模仿。而真正的智能是什麼?再給大家舉個例子,烏鴉喜歡吃栗子,可是栗子外面有堅硬的殼,怎麼辦?烏鴉發現,路上的汽車可以把殼壓碎。但是車輛來來往往,站在馬路上,等着汽車把栗子壓碎,很危險。它又發現,汽車遇到紅燈停,綠燈行。於是烏鴉在綠燈的時候,把栗子扔到馬路上壓碎,等到紅燈的時候,車子停下,它再飛過去吃了。這是真正的智能,在自己的生活經驗中,學習技能。
如果再深入一點研究,現在所説的醫療行業人工智能,是怎麼來的呢?它是醫學和計算機兩個專業融合的結果。一個只會圖像識別、不懂醫學的博士生,給他一張CT,是不能判斷哪個病人是否患病。他只有和專業的醫生合作,前者提供給工具,後者提供經驗,才能治好病患。最終行業內被替代的工作,是那些重複機械的工作,像遞水、送藥等,而經驗豐富的醫生,放在哪裏都需要。
同樣機械專業也是如此,從事低層次、沒有創造力的工作,很容易被淘汰。都説從事機械就要熬得住,經驗越多越值錢。但是現在生活節湊很快,熬出來的高薪,不是所有人都願意等。很多人是哪個行業火,就跳到哪個行業,但是你跳槽,別人也跳。就像如今的計算機行業,社會上有很多教授編程的培訓班,學習的門檻很低,有本科生,有研究生,甚至還有高中生。這樣的對比,並不是貶低某個行業,相反,是想給沒有畢業的小夥伴,找準自己的定位。如果你決定從事某個行業,就要沉下心來,不斷學習,獲取經驗。
機械類專業不像金融、工商管理等專業,學生一畢業就是白領。學機械設計的學生畢業後必須在生產第一線積累經驗,對生產工藝包括機加工、熱處理等有一定認識後,才能在以後的設計崗位上有所建樹。而且從事設計工作的設計師,就和中醫一樣越老越有經驗,越老越受歡迎,工作年限越多越不用擔心就業和工作的問題。
就算是當下火熱IT行業,也是如此。美國北卡羅萊納州立大學曾做過統計,一個人的編程能力在50歲時達到頂峯,並在50歲之後逐漸下降,在歐美的一些大型IT企業中,50多歲的程序員並不少見。國內都説IT行業需求量大,工資高,其實這就是一個時代風口。就像2000年初的能源行業一樣,城市化加速,對能源需求量巨大。像中石油、中石化、中海油,為了搶奪畢業生,直接帶着就業合同,堵在學生宿舍門口招聘。而如今提倡新能源,傳統的煤炭、石油行業,提供的崗位趨於理性,不像幾十年前那樣火爆。
中國是製造業大國,但不是製造業強國,為了不被別人卡脖子,我們建立了種類齊全的工業體系,但是我們的東西很難做到世界頂尖,比如光刻機、發送機、軸承等,我們也能造,也能用,但是用起來不好,機械行業不像互聯網行業,互聯網行業軟件、算法都是公開的,深度學習流行起來後,tensorflow、pytorch等框架被國外大公司很快開源了,機械行業雖然不如互聯網行業利潤率高,但是機械行業的技術壁壘很高,一台機器,即使國外把整套圖紙給你了,你造出來也不一定跟國外的一樣好用。機械行業的專業軟件,solidworks、proe、creo、adams、ansys、matlab等等,沒有一個是國內開發,但是這些軟件極其重要。總得來説就是機械產品的附加價值低,製造業大而不強。就目前情況來看,機械行業的復興正在路上,中國製造2025也是想在製造業發力,讓中國製造由大轉強。這些急需彌補的地方,對機械專業學生來説,既是挑戰,也是機遇。找準方向,積累經驗,施展才能,未來肯定大有可為。