机器人时代：对全球经济转型及其未来发展的评估

全球428万工业机器人：一场技术革命的分析

全球经济处于历史转折点：机器人技术已经从未来派的愿景到重新定义我们经济秩序的基础的变革力量发展。这种全面的评估阐明了已经引起机器人技术的深刻变化，并在人工智能（AI）和地缘政治新设施的影响下预测了它们的未来发展。机器人不仅被证明是一种技术升级，而且是经济和社会转型的基本驱动力。

为了了解这一发展的范围，值得回顾一下1970年左右全球经济的起点 - 这是通过能源危机，通货膨胀和起始生产率下降的经济压力的特征。在这种挑战性的背景下，机器人技术将自己确立为对霍克洛恩国家存在的竞争挑战的战略答案。反事实的观点说明了巨大的含义：没有机器人技术的世界可能是从西方几乎完全移民的，较低的全球GDP增长和更高的消费品价格。

机器人革命的定量维度令人印象深刻。在2023年的手术中，有428万个工业机器人的运作量超过428万，并且在制造业中，每10,000名员工的平均机器人密度为162辆，自动化已成为工业生产不可或缺的一部分。由中国领导的亚洲已经确立了这一发展的无可争议的中心。机器人技术提供了显着的生产率股息，降低了成本并提高了质量。但是，这些利润分配不均。学术研究表明，在美国，自动化的50％至70％的自动化是通过使工人进行常规活动的原因，并且相对和部分地减少了工资。

机器人技术的未来是由两个主要力量决定的：与AI的共生和地缘政治竞争。 AI将预编程机器的机器人转变为学习，自适应系统，从而在物流，医疗保健，农业和协作机器人（Cobots）中开辟了爆炸性的增长市场。同时，机器人技术已成为国家工业战略的核心要素。中国由国家控制的技术民族主义（“中国制造”）与美国（国家机器人倡议）的研究和创新驱动的方法与欧盟（Horizo​​nt Europa）之间存在战略差异。

长期的发展场景范围从“情报爆炸”的“情报爆炸”，赢得胜利者的经济状况到适应方案，并具有巨大的再训练需求到停滞和不平等的情况，如果自动化主要保持生产率而没有显着提高。采取哪种途径不是技术的必然性，而是当今政治和企业家决定的结果。

从这项分析中，有明确的战略要求：政府必须在人力资本上进行大量投资，使社会保障系统现代化并直接在人类事业中进行创新。公司必须将重新培训视为核心战略并重新设计工作流程。毕竟，建立诸如算法偏见，数据保护和责任等主题的强大道德框架条件不仅是道德上的必要性，而且是建立可持续和全球竞争性机器人行业的战略因素。机器人被视为仅仅工具的时代已经结束；我们进入了一个新阶段，智能机器成为整体业务合作伙伴。

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经过重新设计的经济格局：机器人技术的先前影响

本部分通过最初定义机器人技术前的经济格局，然后检查一个无自动化的矛盾世界，并最终基于对机器人技术对生产力和社会的实际影响进行了基于分析的锚定，从而解释了基本推理。

机器人之前的世界：基线分析（大约1970- 1980年）

为了完全掌握机器人技术的变革力，必须首先分析经济格局，这是在广泛引入之前。 1970年代标志着第二次世界大战后的“制造黄金时代”遇到了很大的逆风，这是一个关键的转折点。这个时代的特征不是稳定，而是以相当大的经济压力为特征，这为随后的自动化浪潮创造了条件。

经济框架被沉重的冲击动摇。 1973年的石油危机导致了每桶3到12美元的四倍，这大大提高了钢铁和汽车行业等能源密集型行业的生产成本。同时，高通货膨胀导致中央银行提高利率 - 在1980年代初期，在美国高达20％ - 这削弱了消费需求，并使其更加昂贵。

在此期间，生产是工业化国家就业的基石。在美国，1979年6月在加工业务的就业率达到了历史悠久的高度，达到了1,960万。这些工作通常是高度薪水的，工会组织并构成了中产阶级的基础。但是，该模型受到压力。工会的影响开始消失，第一波自动化 - 甚至在机器人技术之前，例如B.通过计算机控制的机器 - 引入了。

同时，美国经济的生产率增长幅度显着放缓，这与战后的繁荣发生了重大偏离。全球竞争加剧了新工业化国家的兴起，尤其是“亚洲老虎”（韩国，台湾，香港，新加坡），后者提供了较低的劳动力成本，并使美国和欧洲的制造商承受着巨大的压力。这是将生产重新搬迁到更便宜地区的开始。

尽管尚未到达主流，但现代自动化的种子还是播种的。在1960年代，使用了针对特定重复任务的第一个工业机器人。 1970年代生产了计算机设计（CAD）和计算机制造（CAM），该设计开始将设计和生产过程数字化。

1970年代的经济危机是一种强烈的，尽管引入自动化是一种痛苦的催化剂。机器人技术之前的经济已经承受着巨大的压力，机器人没有进入稳定的系统，而是解决竞争危机的潜在解决方案。高工资国家的制造商看到自己接触了钳子运动：国内成本（能源，工作，资本）上涨，并以低成本从国外增加竞争。他们最重要的竞争杠杆是国外生产的迁移（全球化）或国内生产成本的急剧降低。早期自动化和随后的机器人革命为后者提供了有效的工具。这不是寻找问题的技术，而是解决许多生产公司生存威胁的方法。因此，叙述不仅仅是“机器人摧毁工作”，而且“在现有制造模型在经济上不可持续的时代引入了机器人，并提供了一种在高成本环境中为公司生存的方法。”

反事实经济：无自动化的全球贸易

一个良好的思想实验说明了机器人转型的程度：如果机器人革命从未发生过，当今的全球经济会是什么样？这种场景建立在1970年代的基线上，绘制了截然不同的全球秩序图像。

没有机器人技术提高生产力，将北美和欧洲的生产迁移到低工资国家将变得更加全面和绝对。整个行业分支机构，例如霍克洛恩国家的汽车和电子设备的组装，几乎完全消失了，这是合理的。目前讨论的重新升级趋势将是不可想象的，因为工资成本的差异将是无法克服的。竞争力将几乎完全通过劳动成本来定义自己，这将大大加速西方的dein工业化。

机器人技术对生产率和GDP增长估计的重要贡献表明，17个国家的年GDP增​​长率增加了0.36％ - 将失败。这将意味着与过去40年相比，具有增长道路的全球经济，这将导致繁荣和生活水平较低。

全球价值链（GVC）可能会更容易，更分散，并且几乎完全由劳动成本仲裁确定。基于自动化端口，物流中心和工厂的复杂，即时且高度集成的供应链将不太可实现。 “世界上制造”的现象会不太明显。由于对更昂贵的工作或效率较低的生产方法的依赖，从汽车到电子产品的许多工业产品的成本将大大更高。产品质量和一致性是机器人精度的主要优点，将是较低且可变的。大规模调整时代将受到严格限制。

关于劳动力和工资，在高工资国家的制造业中可能会有更低的资格工作，但是这些就业的工资将在全球竞争中处于极大的下行压力。工资不平等问题的表现可能会有所不同 - 也许比高度合格和经常工作的工人之间的差距以及一小部分资本所有者与庞大，低回报的工人之间的差距以及一个以上的深渊。

在没有机器人技术的世界中，全球化可能以前可能导致更大的地缘政治紧张局势和保护主义。机器人在工业化国家中保持一部分生产的能力是有利可图的经济和政治安全阀。对西方工作的大规模，加速工作的批量移民的反事实假设将导致更严重的经济缺陷和社会动荡，例如，当他们实际经历时，诸如美国 - 卢斯特（Us-Rust-belt）的地区。为了“拯救”这些工作，发出高关税和贸易保护主义措施的政治压力将是巨大的，并且可能会更早，更强烈地发生。使福特和通用汽车等公司成为可能保持竞争力并仍然产生国内的机器人技术，从而减轻了这一发展的最坏影响。它实现了“生产力妥协”，其中公司可以降低劳动力成本而无需完全放弃本国。因此，机器人技术不仅改变了经济。它巧妙地重新塑造了全球化的政治经济学，并延迟并改变了反应。

机器人足迹：全球定量分析

机器人技术不再是利基技术，而是全球工业基础的基本组成部分。基于数据的当前分布分析主要依赖于国际机器人技术联合会（IFR）的报告，说明了这种发展的程度。

全球工业机器人的操作清单在2023年达到了428万台单位的令人印象深刻的数量，与上一年相比，这一数字增加了10％。年度新设施超过了第三次连续50万，并在2023年达到541,302辆。

自动化强度的关键码是机器人密度 - 加工行业中每10,000名员工的机器人数量。全球平均水平在2023年达到162杆，在短短七年（从74岁开始）中增加了一倍以上。最高的是大韩民国，每10,000名员工有1,012个机器人，其次是新加坡（770）。中国的崛起已经以470个单位进入了第三名，并以470个单位超过了德国（429）和日本（419）。美国排名第十，拥有295个单位。

地理分布显示了亚洲的明显优势，在2023年，所有新设施中的70％都丢失了。

到目前为止，中国是世界上最大的市场。该州拥有176万机器人的运营库存（占全球总股票的41％），并占2023年所有新设施的51％。日本仍然是机器人重量级，拥有第二大运营股（435.299），全球设施中占9％。

美国是一个重要的球员，拥有381,964个操作机器人，是年度安装的第三高。德国是欧洲的主要力量，并在2023年以28,355个新设施记录了创纪录的价值。

传统上，汽车和电子行业是改编的主要驱动力。 2023年，汽车行业以所有设施的25％（135,461辆）赢得了最高位置。电子行业以23％的设施（125,804台）恢复了第二名，该设施的相比之下，与上一年相比，相当于20％的显着下降，并强调了消费品行业经济周期的行业。

全球工业机器人景观，2023年

全球工业机器人景观，2023年图像：XPERT.Digital

注意：ka =在引用的特定值的引用源中没有信息。

这些数字明确地表明，机器人技术在全球经济中是建立和增长的力量，其地理和部门分布提供了对全球行业当前和未来权力平衡的果断见解。

2023年的全球工业机器人景观显示了中国的明显优势，该地区在全球范围内拥有1,755.132个运营机器人，并记录了276,288个新设施，这对应于所有全球设施的51％。尽管有这些令人印象深刻的数字，但中国的机器人密度为每10,000名员工470个机器人。日本紧随其后的是435,299个手术机器人和46,106个年度安装，占全球份额的9％，但每10,000名员工的419个机器人与中国的密度相似。美国拥有381,964个操作机器人和37,587个新设施（全球7％）的第三名，但每10,000名员工的295个机器人的密度较低。韩国共和国非常出色，尽管缺乏有关31,444个新机器人（全球6％）的运营清单的信息，并且每10,000名员工1,012个机器人达到了所有列出的国家 /地区最高的机器人密度。德国以28,355个安装（全球5％）和每10,000名员工的429个机器人密度完成了前5名。全球运营库存总共包括4,281,585个工业机器人，年度安装为541,302个，平均全球机器人密度为每10,000名员工162个。

生产力股息及其不平等分布

机器人技术的引入提供了明显的经济股息，但是，其分布面临着重大的社会挑战。宏观经济收益和社会经济张力的二元性对于理解自动化的影响至关重要。

一方面，不可否认的生产力增长。研究表明，明确的相关性：机器人密度增加1％与生产率的增加0.8％相关。另一项分析估计，1993年至2007年之间的机器人技术为劳动生产率的年增长贡献了0.36个百分点。通过较低的人工成本，24/7的操作和最小化的材料废物，这些效率的提高以可观的成本节省体现出来。基于AI的机器人应将生产成本降低25％，并将质量提高30％。智能，前瞻性维护可以减少停机时间高达50％。这些在公司一级的影响加起来宏观经济的增长。一项研究将每年GDP增​​长的增加0.36％归因于机器人的使用增加，麦肯锡全球研究所预测，自动化将占整个生产率增长的一半，而GDP在未来50年内增长2.8％所需的一半。

另一方面，这些利润的分配不平等，这在工作和有益的两极分化中主要是显而易见的。学术研究，尤其是Acemoglu和Restrepo的工作，为此提供了强大的解释框架。自动化技术扩大了由资本进行的任务领域，并从以前具有比较优势的工作领域来取代某些劳动力组，尤其是那些运行常规手册和认知活动的劳动组。

这种位移效果不是次要位置。在过去四十年中，美国工资结构变化的50％至70％之间的研究文件归因于相对工资的下降，这完全是这些行业中具有快速自动化行业的劳动群体。尽管补充新技术的工人（例如，机器人技术人员高素质的分析师）的记录工资增加，但可以用机器代替任务的员工却更糟。一项研究估计，在1987年至2016年之间，自动化减少了没有高中学位的男性的实际工资。这是高等教育和较低教育工人之间收入差距不断增长的主要驱动力。

尽管自动化也创造了新的作业（例如机器人程序员，数据分析师，维护技术人员），但净效应很复杂。世界经济论坛（WEF）2023年的报告估计，有8500万个工作岗位可以被2025年取代，而9700万个新角色可能会出现，这表明净积极效果，但与大量变化和重新培训需求有关。但是，该报告还指出，在工作加速时，创造就业机会在减速。

这显示出深刻的转变。 1990年代的“生产力悖论”似乎在生产力统计中并未立即可见，在生产力统计中，似乎已经消失了。但是，“分销悖论”取代了它。自动化的利润在公司和宏观层面清晰可见，但并未大致分配，这会导致相当大的社会和政治紧张局势。数据清楚地表明了通过机器人技术的生产率和GDP增长。同时，严格的学术研究表明，相同的技术力量是同一时期工资不平等的最大个人驱动力。悖论是，一项与总体经济蛋糕一起扩大的技术相对较大的劳动力股份相对较大，有时甚至完全减少。与早期的技术波（例如电气化）相比，这是一个根本的变化，诸如电气化之类的技术浪潮往往会在适应阶段导致广泛的繁荣。 Acemoglu将现代自动化描述为一种“平庸的技术”，因为它的生产率提高与其巨大的负分布效应相比是适度的。这种知识对于政治决策 - 制定者至关重要：纯粹促进生产力的自动化，而没有积极控制其分布后果，这是社会不稳定的秘诀。重点必须放在我们是否自动化的问题上，转向我们如何自动化和分配利润的问题。

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下一波：AI，地缘政治和自动化的未来

这部分将重点从历史评估转移到了前瞻性分析上，并研究了将定义下一章机器人技术的三大力量：与AI的合并，不断升级的地缘政治竞争以及对人类工作的长期重新定义。

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情报催化剂：AI如何重新定义机器人技术

人工智能（AI）的深刻整合促进了机器人技术的下一个演变。这种共生将在结构化环境中执行重复任务的预编程机器的机器人转变为适应性，能够学习可以在复杂而非结构化的现实世界中起作用。 AI为机器人的“身体”提供了“大脑”，是未来增长的主要技术驱动力。

实现这种转变的决定性的AI技术是：

• 计算机视觉：使机器人能够在视觉上记录和解释周围环境，这对于导航，对象识别和互动至关重要。
• 机器学习（ML）并加强学习：启用机器人，从数据和体验中学习，并在不需要明确编程的情况下以复杂的方式掌握对象或以复杂方式进行浏览等任务。
• 自然语言的处理（NLP）：通过语音命令启用更直观的人类机器人互动。
• 预测分析：允许机器人预测诸如维护需求之类的问题，从而阻止停机时间并提高效率。

这种AI控制的进化为远远超出了传统工厂大厅的行业的变革性增长：

• 物流与仓库：电子商务繁荣和效率压力为物流机器人（自动移动机器人，无人驾驶运输系统）的巨大市场燃起。该市场预计将从2024年的145亿美元增长到2030年的约350亿美元（大约16％）。像亚马逊这样的公司已经使用750,000个机器人来自动化其履行中心。
• 医疗保健：一个快速增长的地区。医学机器人技术市场预计将从2023年2032年的166亿美元增加到638亿美元。应用程序包括基于高精度机器人的手术（例如DA Vinci系统），患者护理，消毒和药物。
• 农业（Agri-Tech）：由于劳动力短缺和对营养安全的需求驱动，农业机器人市场面临着巨大的扩张。预测假设2024/2025的增长率约为15-18亿美元，达到超过900亿至2034年（CAGR约20-25％）。机器人用于精确的植物，杂草，喷雾和收获。
• 协作机器人（COBOTS）：这是一个决定性的新兴市场。配角的设计方式使他们与人一起安全地工作更具成本效益，更易于编程，这使其非常适合中小型公司（SME）。该市场预计将从2024年的21亿美元增长到2030年的116亿美元（CAGR> 31％）。您会在组装，焊接和材料处理中找到快速分发。

重要有抱负的机器人段的增长预测

重要有抱负的机器人段的增长预测 - 图像：xpert.digital

注意：CAGR和市场预测因来源和预测期而异。

这些数字表明，机器人技术的未来不仅在更多的工厂机器人中，而且在全新的，不断发展的经济领域的多元化中，所有这些领域都是由AI驱动的。这量化了自动化的“下一波”。

机器人技术行业在各个细分市场中都表现出非凡的增长观点。在物流和仓储领域，到2024年，到2030年，145亿美元的市场将增长到350亿美元，相当于15.9％的年增长率。这一发展的驱动力是持续的电子商务增长，效率提高以及劳动力短缺的需求。

医疗保健和医学也有令人印象深刻的数字：从2023年的166亿美元开始，到2032年，市场预计将增加到638亿美元。精确手术，人口统计学变化和缺乏人事行动是这一扩张的主要推动力。

农业部门特别动态，机器人解决方案在14.7至182亿美元之间，包括2024/25美元，到2034年将增长到924亿美元。预测年度增长率为19.7至25.2％，这一发展是由营养安全，劳动力不足，劳动力不足，劳动力不足，劳动力不足，劳动力不足。

合作的机器人，So -so -call cobots，将从2030年到2030年的21亿美元增加到116亿美元，显示出最大的增长推力。该细分市场的年增长率为31.6％，因此受益于中小型公司的灵活性，提高了安全标准和进步的人类机器人合作。

新的工业竞赛：地缘政治战略和技术优势

机器人技术和人工智学已从纯粹的经济工具发展到国家地缘政治战略的中心支柱。全球大国推广这些技术的方式揭示了其经济和政治哲学的深刻差异。

中国的“ 2025年中国制造”（MIC 2025）是一项国家控制的工业政策，目的是使中国成为全球高科技生产的主要力量，包括机器人技术和AI。明确的目标是减少对外国技术的依赖，并在2025年到达核心组件和材料的70％的自我弥补。这对西方技术管理来说是一个直接的挑战。该策略使用大量国家补贴，这些补贴价值数百十亿美元，动员国家拥有的公司，利息公司以及一种积极的外国知识产权和人才采购。结果是可见的：中国的机器人密度迅速增加，其国内机器人制造商现在征服了其本国市场的47％，而长期平均水平为28％。

美国国家机器人倡议（NRI）采用一种更加分散的，面向研究的方法，以加速与人合作（共同机器人）合作的机器人的开发和使用。目的是促进基础研究并维持美国的创新领导。 NRI是一项多机构联邦计划（NSF，NASA，NIH，USDA等），可为学术和非营利性研究提供资金。融资每年每年数十美元，并专注于人类机器人互动，可伸缩性和社会影响等领域。这与中国在工业结构中自上而下的方法形成鲜明对比。

欧洲联盟（Horizo​​nt Europa）的战略旨在加强欧盟的科学和技术基础，提高创新能力并保持竞争力，同时保持道德方面。欧盟认为机器人技术对于重新工业化和应对社会挑战，例如人口老龄化是必不可少的。欧盟使用其庞大的F＆E-FRAMEWORK计划水平欧罗巴（955亿欧元预算，直到2027年）来为研究项目提供资金。它保持了公私合作伙伴关系（SPARC）来协调努力，并计划为2025年全面的欧盟范围内的机器人技术战略。重点是建立强大的生态系统和一个监管框架（例如，AI法律）。

这些不同的方法也表现出有关供应链新配置（重新辅助/靠近）的辩论。地缘政治紧张局势和供应链中断导致西方公司考虑将生产搬迁。自动化被认为是这种变化的关键因素，因为它可以弥补美国和欧洲的较高人工成本。调查表明了强烈的意图：欧洲和70％的美国公司中有74％的公司正在计划重新生产或近乎交往，因此大多数人计划投资机器人技术来实现这一目标。但是，现实更加复杂。世界银行的一项研究发现，自动化的引入与2008 - 2019年重新升级之间存在负相关关系，这表明自动化可能使海上生产更加有效和有吸引力，从而降低了重新启动的动机。

在机器人技术的方法中，有基本的哲学和战略差异。中国追求一种旨在旨在工业优势和自给自足的“技术民族主义”的国家资本主义模式。美国和欧盟追求了一个更加“自由技术”模型，该模型侧重于基础研究，公私伙伴关系和监管领导。这不仅是一场技术竞争，而且是经济体系的会议。中国麦克风2025明确设定了进口替代的目标，并创建了国家冠军来掌握世界市场。另一方面，美国NRI和欧洲欧洲欧洲的重点是“基础研究”和“伦理方面的保护”。这反映了其潜在的经营哲学：与西方面向市场的创新生态系统相比，中国国家指导的发展。这为在不同战场上举行的长期竞争之战准备了舞台。

同时，重新介绍的叙述太简化了。自动化是供应链的双边剑：它可以通过使国内生产盈利地进行重新升级，但它也可以通过使遥远的工厂更加高效和廉价来巩固外向。最终结果将取决于技术成本，人工成本，运输成本和地缘政治风险费用的复杂相互作用。因此，当前的重新升级趋势可能更多是非经济因素（地缘政治风险，国家激励措施），而不是由纯粹的自动化发票驱动的。自动化是必要但不是重新设备的足够条件。

人机经济的长期情景

当前趋势的综合使全球经济的潜在长期未来未来的预后超越了短期预测，并考虑到了深刻的结构变化。三种主要场景结晶，每种情况都是基于关于技术和社会发展的不同假设。

• 方案1：智力爆炸和获胜者全农场
  这种场景在硅谷流行，假设AI在AI开发本身上的应用将导致递归自我提高和技术技能的指数增长。结合机器人技术（“自动驾驶实验室”），这可能会导致从医学到材料科学的所有领域的前所未有的进步。经济结果是一种“赢家万能”的动力，在该动态中，公司或国家首先实现了这一突破，积累了巨大的经济和政治权力。这可能会加剧全球范围内的不平等，但也可能会根据稀缺性创造丰富的经济。
• 方案2：转换和适应管理
  这是一个更温和的方案，与OECD和WEF的预测相匹配。它假定AI是全能技术（通用技术，GPT），例如蒸汽动力或电力，它将深刻地重新设计所有部门，但不会导致大量失业。谷物动态在劳动力市场上是不断变化的：任务是自动化的，工作转换并创造了新的工作。 WEF预测，今天有14％的工作将是2030年的新工作（1.7亿），而雇员的核心竞争力的39％将过时。在这种情况下，核心挑战不是缺乏工作，而是巨大的资格差距以及“终身学习”以跟上的需求。
• 方案3：这种情况的停滞和不平等经济
  是基于Acemoglu和Restrepo的工作。这表明，如果将来的自动化仍然“平庸” - 即不创造大量生产率提高的工作流离失所 - 结果可能是GDP的持续缓慢增长，而不平等的增加。在这一未来，自动化主要是将收入从工作转移到资本所有者，后者将中产阶级旅行并削弱了对消费的需求。这可能会导致自我增强周期，在这种周期中，疲软的需求阻止了开创性创新所必需的投资，从而导致经济停滞。

无论情况如何，AI和机器人技术都会对国家预算产生深远的影响。广泛使用可以增加GDP和税收收入。但是，工作的位移可能会增加社会保障系统的费用（失业，再培训计划）。政府本身对AI的使用可能会提高效率（例如在税收中），但也需要大量初步投资。

最终的长期经济结果在技术上没有确定。它是由现在在教育，f＆筹集，税收和社会支持领域做出的政治决定所塑造的。这三种情况都是合理的，并且基于对现有数据的不同解释。方案1取决于一定的技术突破。方案3取决于某种类型的自动化的延续（起作用，但生产力高）。场景2是中间立场。政客可以影响我们采取的道路。例如，一项有利于资本反对工作的税收政策可以促进“平庸”的自动化，并敦促我们采取方案3。相反，对基础研究和教育的大量公共投资可以促进更多的补充技术和高度合格的劳动力，并引导我们走向情景2。因此，“未来的工作”并不是我们只会发生我们的事情；它将在未来十年的政府和公司的政治和投资决策中积极设计。关于未来的辩论实际上是关于当前优先事项的辩论。

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机器人时代的航行：战略建议和道德框架条件

最后一部分将分析转化为可实施的策略，并阐明了至关重要的道德护栏，这些护栏是确保机器人时代使整个社会受益的必要条件。

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• 机器人战略：德国可以在多个领域学习韩国的机器人战略并从中受益

自动未来的政治时间表

本节将整个报告中确定的挑战总结为对最重要的利益集团的政治建议的连贯判决。

为政府

• 对人力资本的投资：到目前为止，最重要的挑战是改善教育和培训的宽度和质量。这包括增强薄荷技能，还包括专注于机器无法轻易繁殖的能力：创造力，批判性思维，合作和韧性。 “终身学习”应由补贴帐户或税收奖励措施来支持。
• 社会保障系统的现代化：失业保险的旧模型不适合不断变化的时代。必须研究和测试新想法，例如工资保险（以增加接受薪水不佳的工作的压抑工人的工资），更慷慨的工资税收抵免和可转让员工的可转让服务必须进行研究和测试。
• 对创新的控制：应使用税收政策和F＆E资金来促进补充人类工作的技术的发展，而不仅仅是取代。应将其考虑到由于自动化而永久缓解员工的税务公司，而重新培训的人则得到补贴。

适用于公司

• 作为核心策略进行重新培训：公司领导者主要希望您培训员工队伍。这不能是随后的想法，而必须成为公司战略的核心组成部分。在工作场所进行培训的投资以及与教育机构的合作伙伴关系至关重要。
• 重新设计工作和工作流程：必须积极设计人员和机器的整合，以创建安全，富有成效和充实的工作环境。重点应该放在人机合作上，这比人类或机器人的生产力更高。

用于教育机构

• 课程改革：必须更新课程，以便为学生做好工作的准备。这意味着较少的记忆，更强调解决问题，系统思维和数字能力。
• 机器人技术融入教育：机器人技术的重要性与其在教育计划中的重要性之间存在显着差距。越来越多的机构必须在课堂上使用机器人来建立可持续的劳动力。

道德当务之急：智能机器世界的政府

本节介绍了决定性的非经济挑战，如果不掌握，这些挑战会破坏公众的信任并阻碍进步。

• 前制剂和公平性：AI系统从数据中学习，如果这些数据反映了历史偏见，那么他们控制的机器人歧视将维持甚至增加甚至增加。这就需要开发多样化和代表性的培训数据记录，并实施常规算法审核。
• 数据保护和监视：配备相机，麦克风和传感器的机器人是强大的数据采集设备。它们在公寓，医院和公共场所的使用引起了相当大的数据保护问题。需要明确的法规来调节数据收集，使用和存储以确保透明度和用户控制。
• 责任和责任：随着机器人的自主权，责任的确定在损害时变得复杂。如果自动驾驶汽车发生事故或操作机器人犯了一个错误，那么谁负责 - 所有者，制造商，程序员？明确的法律框架条件对于澄清这些问题至关重要。对于需要国际协议的致命自动武器，这尤其紧急。
• 人类机器人的互动和社会效果：机器人越来越多地整合到日常生活中，尤其是社会或伴随的机器人，提出了心理和社会问题。人们担心情绪依赖，机器人人际关系的潜力而不是补充，以及这如何改变我们对同理心和社区的感觉。道德设计必须将人类的井和社会联系放在前景。

机器人技术和人工智能的道德挑战与经济和地缘政治问题没有分开，而是与它们深深交织在一起。未能建立道德治理可能会成为一个重要的经济和竞争不利地位。欧盟的方法对此很重要。她明确将她的技术资金（欧洲水平）融合到了强大的监管和道德框架（AI法律）。这可以看作是战略举动。通过为值得信赖和道德的Ki/机器人技术建立“黄金标准”，它可以将其用作竞争优势，类似于与数据保护（GDPR）相似的方式。被认为是道德上疏忽大意的公司和国家可能会面临“信任赤字”，从而导致消费者反应，欧盟等受监管地区的市场获取有限以及招募顶级部队的困难。因此，积极主动的道德治理不仅是“正确行动”的问题，而且是建立可持续且具有全球竞争性机器人行业的长期战略的决定性部分。它将潜在的负担转变为战略优势。

从自动工具到业务合作伙伴

该分析表明，机器人技术已经不可撤销地改变了全球经济，其变革力量在与人工智能的融合并由地缘政治势在必式塑造的推动下，正在进一步增加。机器人被认为是简单的重复性工具以提高效率的时代肯定结束了。我们进入了一个新阶段，在该阶段中，智能，自主机器成为经济中不可或缺的参与者 - 合作伙伴，竞争对手和变革的催化剂。

从1970年代的工厂中的第一个可编程武器到当今的AI控制系统的旅程是对经济压力的反应和巨大的生产力增长的来源。没有这一发展，今天西方的工业地图将是卡尔格，全球供应链不那么复杂，许多消费品将更加昂贵。但是，这种红利的价格是：工资不平等的大幅提高和工人的痛苦流离失所，这些工人的技能已被机器取代。

未来有望更深入地整合。下一波机器人技术不仅会渗透工厂，还将渗透医院，农场，仓库和我们的家庭。这种指数增长的潜力使机器人技术成为国家战略的中心，并引发了全球技术优势竞赛，这将在21世纪世界秩序的轮廓中发表意见。

但是，长期发展并未预先确定。场景从技术丰富的未来到停滞和社会划分的未来。决定性因素的决定性因素不是技术本身，而是我们控制它方式的能力。我们的未来繁荣取决于我们是否可以明智，公平和道德上与智能机器建立这种新的，复杂的伙伴关系。这需要在教育和终身学习，社会保障系统的现代化以及创造强大的道德和法律框架条件的现代化方面进行勇敢的投资。这是确保机器人时代的优势被广泛共享并创造未来的唯一方法，它是全人类的技术。

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