全能科技巨头 第184章：揭幕演讲（中）

“因为纳米技术它可能最早在科研院所，大学里搞出来的，而不是工厂，而制造业里的从业人员，他没有必要也不可能从基础的材料科学去做研究，发表大量论文，做大量实验去验证它的概念，最后才搞出这样的一个技术来，正常的规律它一般是采购回来就直接用。”

“所以在这个过程中就会发现，对于他来说，新的知识创造是产生于不同的行业，已经是在制造业体系之外了，而对于制造业本身来说，当他用纳米材料来替换以前的钢铁或者其他材料的时候，它以前所熟知的知识量就损失掉了、淘汰掉了，因为没用了，没竞争力了。”

“这个时候就会发现，新兴技术引入工业制造，从知识的角度来看，是制造业的知识量在不断的缩减，而其他新兴行业的知识量在不断扩大，这也是一个必然的规律，因为社会是进步的，而这必然导致进一步的分工。”

“我们在提到这样那样的科技创新，它从根本上来说一定是增加了从原材料到消费者中间所有的信息总量，这一直是增加，这个核心逻辑必须要反复强调。”

“但是会发现，在这个增加的过程中，越来越多的份额开始属于服务业等第三产业，或者辅助制造业的其他新兴行业，所以我们看到发达国家的第三产业在国民经济中占据主导地位。”

“而工业制造本身的市场份额是在缩减的，比如传统工业中一个工程技术人员、老师傅，他有一个基本功，就是必须得画图，上一代的技术工人在学机械制图的时候应该都画过，那你得有个画板，要用透视法画出机械零件甚至整个机器来，这个东西是相当耗时费力的，这就是知识量的体现，这就是你所掌握的信息和重要的技能，掌握在谁手里？技术工人，工厂。”

“但随着计算机的兴起，cad出现了，也就是计算机辅助设计系统出现了，电子工业软件兴起了。”

“你就会发现，新兴行业和新技术把大量的这些传统技术人员所拥有的知识全都转移走了，这些技术人员自然失业了，而转移走的知识，变成了计算机标准的辅助绘图，所有的这种基础模块，你只需要购买软件公司，比如微软的产品，调用它就完事了，所以微软公司、甲骨文公司等软件公司应该砸了很多技术工程师的饭碗。”

此时此刻，叶华在台上侃侃而谈，而场下的人居然都听得颇为入神，即便是那些大佬们也都时不时的点点头。

难怪这场大会来的人超过了10万之巨前来瞻仰，参加这种高端论坛交流大会能够吸收很多精华知识，这是毋庸置疑的，聪明的人就吸收的多一点。

而叶华在说到这里的时候，直播这场大会的导播，把主镜头给了与会的比尔·盖茨，他带着一个翻译器，也不由得笑了，盖茨虽然不在管微软公司了，他在微软的股份都在5%之下，但谁都知道微软科技的精神领袖他叫比尔·盖茨。

这时，台上的叶华继续说道：

“……所以在生产设计的过程中，像数字建模、仿真等，在极大程度上把这个工程技术和它原来储备的知识最终转移到了软件工业这个新兴行业中去。”

“那么在生产过程中，以前靠老师傅的经验来控制生产流程和标准，现在计算机控制自动化生产线兴起了，海量的编程精确控制的参量都被集中在传感器、内嵌的操作系统等，这一系列的生产工具和设备通过工业软件来进行控制，那么老师傅以前对工厂、对工业、对制造业的那种知识和经验就被工业软件替代了。”

“工厂老板就不要老师傅了，而是要买计算机，聘请程序员了。”

“又比如传统的市场销售，以前都是依靠人与人之间的关系来批货，我通知我的客户让他来提货、来采购，现在呢，被电商取代了，在互联网c2c模式下就能完成交易，并且所有消费者的消费信息全都抓住，于是大数据兴起了！”

“那么很显然比你自己靠人工要强大无数倍，而且成本更廉价，最重要的是你因此掌握了信息大数据，这可能是最宝贵的财富，比交易的产品本身都还具备价值，事实上也正是如此，不然现在都玩命建数据中心干嘛？”

“所以在传统工业和制造业中，大量的这种知识实际上是被新兴行业这种知识所取代，但总的知识量是在呈指数暴增，所以我们的社会不断在进步，科技不断在发展。”

“这就得出了一个基本的规律，制造业的知识量是在不断的流逝，如果我们相信一些科幻电影中，比较极端的例子，全自动无人化的工厂，里面一个人都没有，这些工厂所有的东西全靠自动化生产，靠传感器、计算机、工业机器人来完成所有的生产活动。”

“这种情况之下，传统工业制造的知识，那就100%全部都被抽空了，全部都被转移到其它行业中去了。”

“所以我个人大胆的预测，今后的制造业越往后发展，它会越发达越强大，它所需要的辅助性的行业越来越多，或者中间大部分属于第三产业，它会越来越庞大，第三产业所雇佣的人也会越来越多，而制造业本身的从业人员会不断的下降，也会被转移。”

“其实这个规律现在不管是在哪一个国家，都已经出现了，而且是一个非常明显的趋势。也就是制造业在整个经济中间的比重，它始终不断在下降，这是大趋势，也是大潮流。”

“所以当大家都在议论美国要求制造业回流，那回流的主要目的和动机是什么？我们都知道，是为了在美国创造新的就业岗位。”

“所以我就觉得美国的这条路这么去定位，它就走偏了，而且偏的比较严重，那种传统的岗位是必然会失去的，因为它在未来没有竞争力，所以你阻止不了这种大潮流，美国也不行，谁都不行。”

此话一出，掷地有声，铿锵有力，有理有据。直播镜头给了不少的美国科技大佬们，不少人都默默点头，又给了出席的几位美国政要，他们都面无表情。

叶华说“走偏了”其实很委婉了，说的直接一点，老美你是走了一条注定会失败的不归路啊。

台上，叶华停顿了片刻，环顾全场而舔了舔嘴唇润了润，接道：

“所以，我认为这对我国乃至社会各行各业的人也是一种启发，那就是到底什么样的就业岗位在未来是一种有前途、有竞争力的工作岗位？”

“它一定不是要保护以前传统工业制造中间的那些生产线岗位，而是创造新的工作岗位，这种岗位的主要目的是不断的抽空传统制造业的知识，这种才是未来最有前途的工作。”

“这样一种新兴的工作，在这个过程中你会发现，它总的趋势是让制造业变傻瓜，当然我知道大家都在提智能制造，制造业越来越智能，你却说越来越傻，还是在这么一个大会上，你这不来拆台的嘛……”

叶华微笑的自侃，现场也是迎来了一片哄笑声，原本都认真倾听的场面也变得轻松了不少，气氛活跃了不少。

小插曲过后，叶华继续说道：“这个我认为要从不同的角度去看待它，智能制造是站在内部，是站在工业体系内部去看工业制造，就会发现它多么有智能，变得如此复杂。但是我认为更应该要从使用者的角度、站在工业体系外部去看，在这个全新的视野之下就会发现，制造业一直就是变得越来越傻，越来越简单。”

“就拿二十多年前的傻瓜相机为例吧，大家觉得傻瓜相机都感觉相机很傻，其实不是相机傻，是傻瓜都会用的相机，以前你要照相，你要会对光圈、考虑天气、懂调快门，然后才能照相。”

“这就要求使用者掌握大量专业知识了，对使用者的要求会很高，你要是没有这些专业知识，就不能照相。”

“但傻瓜相机的出现，它把这些知识量抽出来了转移到它身上，它自动给你调整光圈、快门等，使用者只需要一按，一张优美的照片就出来了。”

“所以说傻是相对于使用者而言，就是方便，越方便的东西对使用者越便利。”

“再说我们海岸线公司的phc，也有着异曲同工之妙，从工业体系内部去看，半导体工业它很复杂，软件工业也很相当复杂，但跳出这个体系之外，从使用者的角度去看，phc比pc更傻，使用者只需要动手就能玩转，要是不懂，那就直接找人工智能助手‘小音’告诉她你想做什么。”

“那么，制造业难道不也是如此的吗？”