2019年底，国家工业信息安全发展研究中心发布了一份《人工智能中国专利技术分析报告》。报告给出的数字很能说明问题：截至2019年10月，中国人工智能专利申请量累计超过44万件，已位居全球首位。仅2018年一年就申请了近9.5万件，是2010年的10倍。这种增速，足以看出中国人工智能产业正在全速前进。

不过，这些数字对于普通人来说可能有点遥远。其实，我们早就被人工智能包围了——打开手机，从天气App到美颜相机，从语音助手到地图导航，没有哪个应用能完全脱离AI。但你会有意识地把它们称为“人工智能应用”吗？恐怕没有。

人们总是对那些看不见的算法和手机里的软件无感。当初AlphaGo击败围棋高手时，很多人失望地发现，它连个能拿棋子的机械臂都没有。在普通人心中，只有那种无所不能的实体机器人，才算真正扛起了AI的大旗。

那么，人工智能什么时候才能从手机里走出来，真正走进千家万户？什么技术会成为机器人爆发的杠杆？目前看，答案越来越清晰——智能制造。来看两组数据。

第一组数据来自2017年的《中国制造行业发展报告》：2010年中美两国制造业总产值相差不大，但中国的产业工人数量是美国的10倍，大约1.14亿人。假如美国走过的路就是我们未来的缩影，那么随着现代化水平提升，大量产业工人将面临失业。

第二组数据：从2013年起，中国就是全球最大的工业机器人市场。国际机器人联盟的数据显示，2015年全球30%的工业机器人都在中国工厂的生产线上忙碌。中国已经成为工业机器人的头号消费国。

这两组数据拼在一起，揭示了一个正向循环：巨大的市场需求正在刺激本土AI产业的研发，而研发成果又会反过来加速市场扩张。工业机器人能给企业提供稳定、可靠、廉价的智力和体力，只要它的成本低于同等劳动力，没有哪个老板会拒绝。从这个角度看，工业机器人在智能制造领域的前景几乎不可限量。

2018年的《中国人工智能投资报告》显示，仅2018年上半年，涌入AI领域的资金就高达1528.8亿元。过去5年，AI领域的投资增长率达到惊人的67.1%。可以说，未来最不缺钱的就是人工智能行业。虽然即将失业的工人可能不欢迎抢饭碗的机器人，但决策权在老板手里，所以工人并不会成为机器人普及的阻碍。

手机、家电、汽车这类标准化程度高、装配精度要求高的量产生产线，已经率先全面装备了机器人。还在这些工厂里工作的工人，正在被机器人逐步替代。目前机器人的主要问题是需要为每条产线深度定制，导致价格昂贵且缺乏通用性。因此，开发通用性更好的机器人，成了当前AI创业的热门方向之一。

可以大胆预测：一旦通用型工业机器人实现量产，会发生什么？也许只要5年，市场上就会出现可自主学习的通用机器人。它不再需要人工编程，而是通过动作跟踪和深度学习直接学会岗位技能，省掉每道工序的程序设计成本。它的表现更像一个普通工人——你只要手把手“教”它做固定动作，它就能立刻上岗。

不过一开始，高昂的价格会让中小企业望而却步。这时候可能出现一种机器人租赁模式：以低于国家最低工资的租金把机器人租给工厂，并提供培训服务。没有老板会拒绝这种模式——企业零额外投入，还能彻底摆脱劳动法限制。只要有电，就能实现7×24小时稳定生产。

机器人租赁会彻底改变制造业。也许5年之内，除了家庭作坊式小企业，所有大型生产企业的产业工人都会永久性失业，只剩下极少数管理岗位。只有那些创造性强、工序模糊、非量产的工作，暂时还能幸免。

那么，通用型工业机器人的普及会带动机器人民用化吗？暂时还不行。工业机器人的工作环境固定，抓取的零件位置相对准确，对计算机视觉要求较低，执行固定任务没问题，但要让它们离开流水线随意走动，就勉为其难了。

这个阶段可能会催生一个名叫“机器人服务业”的新行业，主要负责推广、维护和培训机器人。有趣的是，培训机器人这个新职业甚至会带有劳动密集型的特点——一个机器人上岗，可能就需要好几个人参与调试和培训。

到这里，工业机器人还在等待一个关键技术突破：计算机视觉。一旦计算机视觉取得实质性进展，机器人就能理解周围空间环境，学会识别各种常见物品。这才是它们走下生产线、进入民用领域的里程碑。

这些通用型机器人能干的事非常多。比如在快餐行业，炸薯条、做汉堡、冲咖啡，都游刃有余。家政、保洁、环卫之类的工作也会被机器人彻底取代。

通用机器人不需要重新编程，但针对特殊岗位需要训练。这个阶段可能出现“机器人教练”这个新岗位——负责训练机器人，提高它们的工作能力。这些教练同时也是售后人员，他们的工作对收集数据、改进机器人水平至关重要。

机器人的下一次技术突破，将是对自然语言的理解。我们手机里都有语音助手，家里可能有智能音箱，有些客服电话也有智能语音导航。但这些程序目前只能进行相当简单的交流，对自然语言的理解水平还很低。

自然语言语义理解的真正难点在于常识学习。比如日常对话中，你突然问一句“什么？”，对方知道你是没听清希望重复。但人工智能缺乏这种常识，对这句突如其来的“什么”就难以理解。至今专家们还没找到有效方法让AI自己学习常识，这也是自然语言识别多年没有本质突破的主要原因。

一旦自然语言理解实现突破，我们身边的人工智能就会产生质的飞跃。虽然它们的工作能力不变，但学会语言会让它们看起来更有灵性。我们可以通过交流来教会和调整机器人工作，使它们不仅能独立干活，还能与人协作。

具备语言能力的AI，将有能力取代所有常见的人类工作。会议记录、查阅资料、接待客人这类文职工作，机器人做起来得心应手。这一阶段肯定会诞生外观漂亮的机器人，它们会取代人类做好各种服务和接待。一些专业水平高的机器人，比如具备法律专长的可以做律师，具备医疗专长的可以在门诊接待病人。

需要注意的是，这一阶段的机器人虽然能理解自然语言，但本质上仍然是专用型的弱人工智能。想让它们下围棋，就需要围棋算法支持；想让它们当门诊医生，就需要医疗诊断算法和数据库。对自然语言的理解，不过是打开了语音交互接口。

你可能还希望机器人会弹钢琴或帮你化妆，这些都需要额外学习。未来的学习过程可能和现在给手机下载App差不多——不同“学习包”价格不同，有的免费，有的昂贵。这一时代的到来，意味着具体工作的彻底终结。设计可供机器人下载的学习包，会成为一个重要岗位。一些感性工作如跳舞，可以手把手教会机器人，然后机器人将技能打包上传，其他机器人下载即会。这将是人与机器人共同协作、共同创造的时代。

我不确定这个时代何时到来，很大程度上取决于几个关键技术点的突破速度。但正在流水线上快速普及的工业机器人，很可能正在撬动这个巨大的杠杆，让人工智能从手机中走出来，走到我们每个人身边。