在科技快速的提升的当下，长三角地区的汽车工厂正被一股自动化的浪潮席卷。这里，已然成为汽车行业智能化变革的前沿阵地，无数令人惊叹的场景正在上演。
走进特斯拉上海超级工厂，那场面，仿佛置身于未来世界！密集的机械臂如灵动的舞者，精准而高效地运作着，整个工厂的自动化生产率竟然高达 95%！焊接车间更是厉害，自动化率近乎 100%，每 30 秒就能诞生一辆崭新的 Model Y 。这般高效的生产节奏，让人不禁感叹科技的力量。从 0 到第 100 万辆车下线，特斯拉上海超级工厂耗费了 33 个月的时间，而从 100 万辆迈向 200 万辆，仅仅用了 13 个月。这种飞跃式的发展，离不开其高度自动化的生产模式。如今，上海超级工厂已成为特斯拉全球出口的 “C 位担当”，撑起了特斯拉全球产量的半壁江山 。
上汽大众同样不甘落后，其生产线%，处处彰显着科技与工业的完美融合。冲压车间里，大型模具如同神奇的魔法师，将钢板精准地裁切成各种形状；焊接车间中，机器人挥舞着机械臂，将各部分材料严丝合缝地焊接成车壳；涂装车间为车架精心电镀和喷漆，使其光彩照人；总装车间则把车身和底盘巧妙连接，并安装上各种部件，一辆辆汽车就此诞生。上汽大众的 MEB 智能工厂更是投入了 1400 台工业机器人，车身和电池车间基本实现全自动生产，油漆车间产能可达每小时 120 辆，电池装配车间规划产能电池装机容量达 24.6GWh，年产能达 30 万，堪称国内生产顶级规模、效率最高的电动汽车工厂之一。工厂还首次实现工业无线网络全覆盖，依托 “云互联” 大脑数控，通过四大核心系统对制作的完整过程中的 “大数据” 精确采集、实时共享，实现数据相互连通、可视化和可追溯，极大地提高了资源利用率和检测效率 。
不只是特斯拉和上汽大众，长三角地区的众多汽车工厂都在积极拥抱自动化。在这片区域面积仅 21.07 万平方公里的土地上，汇聚了蔚来、理想、江淮等多个自有汽车品牌，出产了全国四成以上的新能源汽车。今年前 7 个月，长三角地区汽车出口 1806.3 亿元，同比增长 2.7%，占全国的 39%。以合众新能源汽车有限公司为例，其浙江桐乡生产基地的冲压车间自动化程度已达 100%，通过数字化改造，3 分钟就能下线一辆全新的汽车。焊装车间有 2 条独立生产线，可以同时满足四款车型全工序生产，订单源源不断 。
长三角汽车工厂的自动化变革，带来的不仅是生产效率的大幅度的提高，产品质量也得到了更好的保障。曾经，人工生产时，产品质量可能会因工人的状态、技术水平等因素而有所波动。而如今，自动化生产凭借其高度的精准性和稳定能力，使得产品质量更加可靠。而且，在成本控制方面，自动化也展现出了巨大的优势。虽然前期设备投入较大，但从长远来看，减少了人力成本，提高了生产效率，降低了次品率，综合成本反而降低了。
不过，这股自动化浪潮也带来了一些不容忽视的问题。其中，最为突出的便是裁员问题。随机器人的大量上岗，许多原本由人工承担的工作岗位逐渐被取代。大量工人面临失业的困境，他们的未来该何去何从？这不仅是个人的难题，更是整个社会要关注和解决的问题。
40 岁的赵师傅，曾是上汽大众的一名资深技术工人，在工厂里辛勤工作了 15 个年头。他对汽车生产的每一道工序都了如指掌，凭借着精湛的技术和丰富的经验，一直是车间里的骨干。然而，随着工厂自动化程度的逐步的提升，大量机器人涌入生产线，赵师傅的工作逐渐被取代。
失业后的赵师傅，四处奔波寻找工作，可现实却给他泼了一盆又一盆冷水。他投递的简历大多石沉大海，偶尔有面试机会，也因为年龄和行业的变化，难以找到比较合适的岗位。曾经，他在上汽大众的月薪能达到 8000 元，福利也十分优厚。而如今，他收到的一些录用通知，月薪只有 4000 元左右，还不及原来的一半。巨大的薪资落差，让赵师傅一家的生活陷入了困境。为了节约开支，一家人不得不减少各种不必要的消费，孩子的兴趣班也被迫暂停，生活的压力如一座大山，压得他喘不过气来。
像赵师傅这样的例子，在汽车行业中绝非个例。在长三角地区，众多被裁技术工人都面临着相似的困境。一位 35 岁的汽车高级工程师，在上海某主机厂工作了 12 年，今年 6 月劳动合同到期后，没能得到续签。原本期望通过做自媒体来维持生计，可现实却是从 5 月 28 日开始做媒体，整整一个月的收益仅仅十几块钱，连电费都不够支付。还有一位有着 26 年工作经验的汽车工人，如今处于停薪留职状态，45 岁的他对未来感到无比迷茫，在这个行业摸爬滚打了这么多年，突然失业，却不清楚自己还能做些什么。
从相关数据分析来看，这种困境更加凸显。据媒体统计，在 2023 年，除业务快速地增长的比亚迪、理想、长安等车企外，大多数企业都进行了不同程度的人员收缩。其中，上汽最多，较 2022 年减少了近 9000 人。进入 2024 年，裁员潮还在继续。仅 5 月份以来，就有理想、广本、一汽 - 大众等车企传出人员优化的消息，波及人数达上万人 。这些被裁员工在再就业时，薪资普遍一下子就下降。以一些被裁的汽车行业程序员为例，他们在重新求职时，月薪降低 8000 元甚至更多的情况屡见不鲜。
这些技术工人，他们曾经将青春和汗水都奉献给了汽车行业，为汽车的生产制造贡献了自己的力量。可如今，却因为自动化的浪潮，失去了工作，陷入了生活的泥沼。他们中的许多人，在这个行业深耕多年，技能相对单一，离开汽车行业后，就业面变得很狭窄。再加上年龄的因素，在就业市场上缺乏竞争力，想要找到一份待遇不错的工作，难上加难。他们的遭遇，不仅是个人的不幸，也反映出了行业变革过程中，劳动者所面临的困境和挑战。
在汽车工厂自动化裁员的浪潮中，现行《劳动法》的局限性逐渐凸显，其在 AI 替代方面存在诸多缺失，犹如一座年久失修的堤坝，难以抵挡汹涌而来的变革洪流。
从法律主体的界定来看，现行《劳动法》就陷入了困境。在传统的劳动法律框架里，用人单位是指具有用人权利能力和用人行为能力，运用劳动力组织生产劳动，且向劳动者支付工资等劳动报酬的单位，包括企业、个体经济组织、民办非企业单位、国家机关、事业组织、社会团体等 。然而，当 AI 系统大量涌入生产领域，它们在生产的全部过程中承担着重要角色，却未被明确界定是否属于 “企业”。在一些汽车工厂中，大量的生产任务由高度智能化的机器人完成，这些机器人的 “背后” 是复杂的算法和程序，以及研发、维护它们的团队和企业。但从法律层面，很难认定这些机器人或其所属的 AI 系统就是 “用人单位”。这就导致在劳动者因 AI 替代而面临权益受损时，如被裁员、工资待遇降低等情况，难以确定责任主体，使得劳动者维权困难重重。
在劳动合同的变更与解除方面，现行《劳动法》同样难以适应 AI 时代的需求。根据《劳动合同法》第四十条规定，劳动合同订立时所依据的客观情况出现重大变化，致使劳动合同无法履行，经用人单位与劳动者协商，未能就变更劳动合同内容达成协议的，用人单位提前三十日以书面形式通知劳动者本人或者额外支付劳动者一个月工资后，可以解除劳动合同 。但在 AI 替代的情境下，对于 “客观情况出现重大变化” 的界定就变得模糊不清。企业以引入 AI 技术提高生产效率为由进行裁员，这种情况是否能完全等同于法律规定的 “客观情况出现重大变化” 呢？在实际案例中，不同的法官可能会有不同的理解和判断。而且，在协商变更劳动合同的过程中，由于劳动者往往处于弱势地位，面对企业以 AI 替代为借口的不合理要求，很难与之抗衡。一些企业可能会利用法律的模糊地带，随意变更劳动合同条款，降低劳动者的待遇，甚至直接解雇劳动者，而劳动者却缺乏有效的法律武器来维护自己的权益。
劳动基准方面，也暴露出了与 AI 时代不匹配的问题。劳动基准是为了保障劳动者的基本权益，对劳动条件、劳动报酬等方面设定的最低标准。然而，随着 AI 技术的应用，工作的性质、强度和时间等都发生了变化。在一些自动化程度高的汽车工厂，虽然工人的体力劳动强度可能降低了，但精神压力却可能增大，因为他们需要时刻监控和维护复杂的 AI 设备，一旦出现故障，后果不堪设想。现行的劳动基准却未能充分考虑到这些变化，无法为劳动者提供精准的保护。在工作时间的界定上，由于 AI 设备的运行可以不间断，企业可能会要求工人延长工作时间来配合设备的运行，这无疑侵犯了劳动者的休息权，但现行法律却难以对这样的一种情况进行有效规制。
在劳动争议处理机制上，现行《劳动法》也显得力不从心。当劳动者与企业因 AI 替代产生劳动争议时，现有的协商、调解、仲裁和诉讼等程序，往往耗时较长，成本比较高。劳动者在失业的困境下，很难承受漫长的维权过程。而且，由于 AI 技术的专业性与复杂性，劳动争议处理机构在认定事实和适用法律时也面临困难。对于一些涉及 AI 技术应用导致的劳动者权益受损案件，要专业的技术知识和法律知识相结合才能准确判断，但目前的劳动争议处理人员往往缺乏相关的技术背景，这就影响了争议处理的公正性和效率。
现行《劳动法》在 AI 替代的浪潮下，已经明显滞后，无法为劳动者提供充分的保护。面对这一现状，迫切地需要对《劳动法》进行修订和完善，以适应科技发展带来的变革，让法律的天平重新向劳动者倾斜，保障他们在新时代的合法权益。
在全球汽车产业变革的浪潮中，德国大众的 “人机协作” 培训体系宛如一把独特的钥匙，为我们打开了一扇新的大门，或许能为解决当下汽车工厂裁员困境提供新思路，其本土化的可行性也备受关注。
德国大众的 “人机协作” 培训体系堪称独树一帜。在大众的工厂里，人机协作并非简单的人与机器的组合，而是深层次地融合、相互协作的高效模式。工厂专门设立了 “人机协作专员” 这一关键岗位，他们的职责至关重要。以汽车装配环节为例，机械臂负责精准地抓取和安装零部件，而工人则凭借敏锐的观察力和丰富的经验，在一旁进行辅助和监控。人机协作专员会根据生产线上的真实的情况，一直在优化工人与机械臂的配合节奏。他们会仔仔细细地观察机械臂的动作流程，分析每个操作环节的时间节点，然后与工人沟通协调，找到最完美的协作方式。通过这一种方式，不仅提高了生产效率，还能有很大成效避免因配合不当而产生的错误和事故。在一些复杂的装配任务中，工人与机械臂紧密配合，就像一场精心编排的舞蹈，每个动作都恰到好处，生产效率较传统模式大幅度的提高了 40% 以上 。
在大众的培训体系中，还注重培养工人的多技能能力。工人不仅要掌统的汽车生产技能，还要学习怎么样操作和维护先进的智能设备。通过一系列的培训课程和实践操作，工人们逐渐熟悉了各种智能设备的原理和操作方法，能够在生产的全部过程中灵活运用。在汽车涂装车间，工人不仅要掌握涂装的工艺和技巧，还要学会操作智能涂装设备，根据不同的车型和颜色要求，精准地控制设备的参数，确保涂装效果的一致性和高质量。这种多技能的培养，让工人在人机协作的环境中能够发挥更大的作用，也增强了他们自身的职业竞争力。
大众还很看重工人与智能设备之间的信息交互。通过先进的技术方法，工人可以实时获取智能设备的运作时的状态和生产数据，智能设备也能接收工人发出的指令和反馈。在汽车生产线上，工人能够最终靠手持终端设备，随时查看机械臂的工作进度、故障信息等，一经发现问题，能够及时做调整和处理。同时，工人也能够准确的通过实际生产需求，向机械臂发送指令，改变其工作模式和参数，实现生产的全部过程的灵活调整。这种高效的信息交互，使得人机协作更加顺畅，生产效率和质量得到了进一步的保障。
那么，德国大众的这套 “人机协作” 培训体系能否在中国落地生根呢？从积极的方面来看，其具有一定的可行性。中国汽车产业近年来发展迅猛，技术水准不断提高，工人的素质也在逐步提升，这为 “人机协作” 培训体系的实施提供了良好的基础。中国工人具有较强的学习能力和适应能力，对于新的技术和理念能快速接受。而且，中国拥有庞大的汽车市场和丰富的人力资源，一旦 “人机协作” 模式得以成功推广，将产生巨大的经济效益与社会效益。在一些智能化程度较高的中国汽车工厂，慢慢的开始尝试引入人机协作的理念，虽然还处于初级阶段，但取得了一定的成效，这也为德国大众培训体系的本土化提供了实践经验。
然而，本土化过程中也面临着一些挑战。中德两国在文化、工作习惯和产业环境等方面存在一定的差异。德国的工业文化注重严谨和精确，工人的工作流程相对固定，而中国工人的工作方式可能灵活性更好多样。在产业环境方面，中国的汽车产业链更为复杂，不同企业的生产规模和技术水平参差不齐，这也增加了培训体系推广的难度。中国的职业教育体系与德国也不一样，在人才培养的模式和课程设置上，有必要进行调整和优化，以更好地适应 “人机协作” 培训体系的需求。
德国大众的 “人机协作” 培训体系为中国汽车产业提供了一种新的发展思路，虽然本土化面临挑战，但只要我们也可以最大限度地考虑自身真实的情况，合理借鉴其成功经验，不断进行探索和创新，就非常有可能走出一条适合中国国情的人机协作之路，为解决汽车工厂裁员问题，实现产业的可持续发展提供有力支持。
声明：本文由入驻搜狐公众平台的作者撰写，除搜狐官方账号外，观点仅代表作者本人，不代表搜狐立场。
