为什么一些行业刚起步就白热化竞争-例如机器人行业？

部分从事机器人行业的从业者交流就是特别卷。

明明是一个刚起飞的行业为何竞争如此残酷？

抛开降本增效的商业逻辑不谈。

只从一个侧面去观察-供需。

从事脑力劳动的机器人-处理文档

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交流

机器人时代什么时候到来？

相似的问题答复：

机器人工程是否有红利期

机器人就业真的越来越卷了吗

乍看，或者说从表面上看机器人刚开局。

为何开局就“红海”或“死海”，主要原因是：

抛开降本增效不谈，那还能谈什么？

供需关系啊

部分机器人研发就是取代人。

如果这么看，竞争是非常激烈了，不是机器人之间相互竞争，而是机器人替代人，那被替代的人能从事什么工作呢？

例如，物流小车取代快递行业从业人员，清洁送餐类机器人取代服务业从业人员。

本来这些对于人就业而言就是饱和行业，或者也是找下一份工作的缓冲行业，用机器人替代，仅仅从劳动力供给角度，人+机器人这就是实现当下提供的劳动力远远远远大于市场需求。

怎么可能不卷呢。

贪婪的人性本身，导致很多人在学习、工作、生活中只做加法，不做减法。

从贪婪的人性角度出发，很多人在学习、工作、生活中倾向于不断做加法，追求更多的积累而不愿做减法，这种行为模式在机器人学习的背景下也可能带来一系列危害。以下是从机器人学习角度探讨这些危害的几个方面：

一、资源过度消耗

1. 计算资源：贪婪地追求学习速度和广度，可能导致机器人不断请求更多的计算资源来处理大量数据。这不仅会增加能源消耗，还可能造成计算资源的紧张甚至枯竭，影响整体系统的稳定性和效率。

2. 存储资源：不断积累学习数据而不进行有效的筛选和压缩，会迅速消耗存储空间。存储资源的紧张会限制机器人进一步学习的能力，甚至可能导致数据丢失或系统崩溃。

二、学习效率低下

1. 信息过载：当机器人面临海量且未经筛选的信息时，会出现信息过载现象。这会导致学习速度减慢，因为机器人需要花费更多时间来处理无关或重复的信息。

2. 注意力分散：贪婪地追求多方面学习，可能使机器人无法专注于最重要或最相关的任务。注意力分散会降低学习效率，使机器人难以在特定领域取得突破。

三、决策失误增加

1. 模型复杂度过高：为了处理更多数据和信息，机器人可能会构建越来越复杂的模型。然而，过于复杂的模型不仅难以理解和维护，还可能引入不必要的噪声和误差，导致决策失误增加。

2. 适应性下降：在复杂多变的环境中，过于依赖复杂模型的机器人可能难以快速适应变化。贪婪地追求全面性而忽视灵活性和适应性，会使机器人在面对新情况时表现不佳。

四、伦理与法律风险

1. 隐私侵犯：在贪婪地追求更多学习数据时，机器人可能无意中收集和处理了敏感或私人信息，从而侵犯用户隐私。这不仅会损害用户权益，还可能引发法律纠纷。

2. 偏见与歧视：如果机器人学习的数据本身就存在偏见或歧视性问题，那么贪婪地追求学习广度和深度只会加剧这些问题。这可能导致机器人在决策时产生不公平或歧视性的结果。

五、系统稳定性与安全性问题

1. 系统崩溃：在资源紧张、学习效率低下和决策失误增加的情况下，机器人系统可能面临崩溃的风险。这不仅会影响正常的学习和工作流程，还可能造成经济损失和社会影响。

2. 安全风险：贪婪地追求学习广度和深度可能使机器人系统更容易受到攻击或利用。例如，黑客可能利用系统中的漏洞或弱点来窃取数据、篡改决策或实施其他恶意行为。

结论

因此，从机器人学习的角度来看，贪婪的人性导致的只做加法、不做减法的行为模式会带来多方面的危害。为了克服这些危害，我们需要引导机器人学习系统更加理性地分配资源、提高学习效率、优化决策过程，并加强伦理和法律监管。同时，我们也应认识到贪婪并非不可避免的人性弱点，通过合理的引导和约束可以减少其负面影响。

供需

机器人行业在刚起步阶段就面临白热化竞争和从业者普遍感受到的“卷”，这一现象可以从多个维度进行解析，其中供需关系是一个核心因素。以下是对这一现象的详细解析：

一、供需关系失衡

1. 需求侧激增：随着技术进步和产业升级，特别是制造业对自动化、智能化需求的提升，机器人作为提高生产效率、降低人力成本的重要工具，其市场需求迅速增长。同时，人口老龄化和社会对劳动力短缺的担忧也进一步推动了机器人市场的扩张。

2. 供给侧爆发：面对巨大的市场需求，大量企业涌入机器人行业，包括传统制造业企业、科技初创公司以及跨界投资者等。这些企业纷纷加大研发投入，推出各类机器人产品，导致市场供给在短时间内迅速增加。

3. 供需矛盾：在需求侧激增和供给侧爆发的双重作用下，机器人市场供需关系迅速失衡。一方面，市场对新技术、新产品的需求迫切；另一方面，大量同质化产品的涌现加剧了市场竞争，使得部分企业和产品难以脱颖而出。

二、技术迭代加速

1. 技术创新频繁：机器人行业作为高科技领域，技术创新是推动行业发展的核心动力。随着人工智能、机器视觉、传感器等技术的不断进步，机器人产品的性能不断提升，应用场景不断拓展。这种技术创新的频繁发生使得企业必须不断投入研发以保持竞争力。

2. 技术门槛降低：随着技术的成熟和普及，机器人行业的技术门槛逐渐降低。一些原本需要高投入、高技术实力的领域，现在也可以通过模块化设计、开源软件等方式降低进入门槛。这使得更多企业能够参与到机器人行业的竞争中来。

三、替代效应显著

1. 劳动力替代：机器人的一大应用优势在于能够替代人类完成繁重、危险或重复性的工作。这种替代效应在物流、餐饮、清洁等劳动密集型行业中尤为显著。随着机器人的普及和应用场景的拓展，这些行业中的部分劳动力将面临被替代的风险。

2. 就业结构变化：机器人替代劳动力不仅会导致被替代者失业或转行，还会对整个就业结构产生影响。一方面，一些传统岗位可能会逐渐消失；另一方面，随着机器人产业的发展，新的就业岗位和职业类型也将应运而生。然而，这种就业结构的变化往往伴随着阵痛和不确定性，使得从业者感受到更大的竞争压力。

四、市场竞争格局

1. 企业数量众多：由于机器人行业的进入门槛相对较低且市场需求巨大，吸引了大量企业涌入该领域。这些企业在技术水平、产品性能、价格策略等方面存在差异但同时也存在同质化竞争的现象。

2. 外资品牌竞争：除了国内企业之间的竞争外，外资品牌也在机器人市场中占据重要地位。这些外资品牌通常拥有更先进的技术、更丰富的产品线以及更成熟的商业模式等优势条件与国内企业展开激烈竞争。

自救

当产业工人面临被机器人取代的风险时，从降低薪资以使企业用人成本低于机器人的角度来考虑自救并不是一个可持续或推荐的策略。实际上，降低薪资往往并不能有效应对机器人替代带来的挑战，反而可能加剧工人的困境。以下是从多个角度详细论述产业工人如何自救的策略：

一、提升自身技能与价值

1. 学习新技能：产业工人应主动学习和掌握与机器人技术相关的新技能，如编程、机器人操作与维护等。这不仅能增加自己在就业市场上的竞争力，还能为转型到机器人相关的新岗位打下基础。

2. 提升综合素质：除了专业技能外，产业工人还应注重提升自己的综合素质，如沟通能力、团队协作能力、问题解决能力等。这些能力在机器人无法完全替代的领域尤为重要。

二、寻求职业转型与升级

1. 关注新兴行业与岗位：随着机器人技术的发展，一些新兴行业和岗位应运而生，如机器人工程师、人工智能专家、数据分析师等。产业工人可以关注这些领域的发展动态，并积极寻求转型机会。

2. 参与职业培训与教育：利用政府、企业和社会提供的职业培训与教育资源，不断提升自己的学历和技能水平。这有助于拓宽就业渠道，提高就业质量。

三、积极参与企业变革与创新

1. 支持企业引入机器人技术：虽然机器人技术可能替代部分人工岗位，但它也能提高生产效率和产品质量，为企业创造更大的价值。产业工人应积极支持企业引入机器人技术，并参与相关项目的实施和管理工作。

2. 与企业共同探索人机协作模式：人机协作是未来生产模式的重要趋势之一。产业工人可以与企业共同探索人机协作的新模式和新方法，发挥自己在经验和灵活性方面的优势，与机器人形成互补关系。

四、政策与社会支持

1. 利用政策扶持：政府通常会出台一系列政策来支持产业工人的转型与升级，如提供职业培训补贴、创业扶持资金等。产业工人应密切关注相关政策动态，并积极申请相关扶持。

2. 加强社会网络联系：通过建立或加入行业协会、工会等组织，产业工人可以加强与其他从业者的联系和交流，共同应对机器人替代带来的挑战。同时，这些组织也能为产业工人提供更多的信息和资源支持。

五、关于降低薪资的不可行性

从经济学角度来看，单纯通过降低薪资来使企业用人成本低于机器人成本是不可行的。一方面，机器人技术的投资成本和维护成本通常较高，而且随着技术的不断进步和普及，其成本有望进一步降低；另一方面，降低薪资可能会引发工人的不满和抵触情绪，影响企业的生产效率和稳定性。因此，产业工人和企业应共同探索更加可持续和有效的解决方案来应对机器人替代带来的挑战。