咱們工人有AI

最近看到有博主對比廣州車展和東京車展，大概意思是日本車企在廣州車展拿出的都是臭番薯爛鳥蛋，而在他們本土的東京車展上，又是外掛V8又是可回收小火箭的，明顯人家東西更好還不跟我們玩了。

站起來，不許跪！

雖然我們有的車企一貫遙遙領先，又喜歡致敬友商是挺招人煩的，但這也不是倆車展差別很大的原因。

造成這種差別的原因是中國消費者和中國企業，和外國朋友們已經完全不一樣了。舉個例子，華為做三折疊的時候，國內外市場都笑這什么玩意兒，結果賣爆了。三星三折疊比華為晚推出一年，在Galaxy Z Fold7帶動下，三星三季度的出貨暴增了32%。

這種差別或者超前是怎么發生的呢？

消費者層面的差異很多時候是現實條件決定的。比方說買車，全西歐的充電樁加起來還沒有上海多，而且電價又貴，消費者他肯定選小排量柴油車。而在中國，三廂新能源車報價5萬，充電一度幾毛錢。來，告訴我，你選誰？

而在工業層面，就是另外的故事了。

2013年9月，紐約時報刊登了豐田英二的訃告。這個對豐田汽車無比重要的老頭活了100歲，在日本經濟最好的年代，為豐田立下了不世之功。

豐田汽車為什么能發展起來，紐約時報總結了兩大原因。

第一是朝鮮戰爭時期美國對日本的松綁和扶持。第二，就是豐田英二在50年代前往當時世界上最大、最高效的工廠——底特律福特的洛基(Rouge)工廠調研學習了3個月。

這家工廠的生產效率是豐田汽車全公司的：

100倍。

3個月的學習后，豐田英二帶回了一本小冊子，日后馳名世界的精益生產，肇始于此。如果你觀察歐美的車企，到現在它們還是沿著福特和豐田持續改善+及時生產的模式在走。

這條路肯定是對的，但它并不是萬古不變的唯一大道。

昨天我在現場參觀了飛書AI效率先鋒大賽，里面有個企業案例來自吉利汽車研究院的尺寸檢測一線工程師。

過去，尺寸檢測過程十分繁瑣。老師傅測量后，數據要謄寫3次，從零件上—紙上—電腦里，最后還要技術人員對數據進行分析，一套流程下來，45分鐘沒了。效率慢不說，謄寫多次，錯漏難免。而且錯一個數就要全部重新來。

這對一線工程師和分析人員都很不友好，你問他們想改變這個復雜流程嗎，那肯定想改。可要提高效率，只有兩條路：多派人手，或者買昂貴設備。需要自上而下，漫長等待。

吉利的這些工程師沒有一級級打報告，大家一起在飛書上研究多維表格和AI功能，然后一起搞了新的流程工具，測量數據直接會議模式語音錄入自動填表瞬時都能看到，流程時間省了一半還多，給公司還省了不少費用。

18個問題分析小模型，工友們還以老師們的名字命名，別的模型叫這個問，那個言，咱們這個就叫張師傅、李師傅，聽著就是特別親切。

在飛書AI效率先鋒大賽中，汽車行業的案例不少。比如四川內江金鴻曲軸的案例就更有意思了，以前產線領物料、還東西，紙質登記查和慢，錯誤多。

會計專業的產線統計員呂望自己研究了飛書在極短時間內搭建機器人、連通知識庫、本地化流程，繞過IT部門搞了一套AI系統，讓金鴻曲軸六分廠的呆賬率下降了80%，每月節約0.64萬元，全年節省約10萬。

大星在現場看這些來自一線的工人師傅們演講，覺得他們肯定是愛公司的，是有自下而上變革的動力的，他們缺的只是效率工具。呂望在現場說，他用飛書搞出的AI，能聽懂師傅們的四川話，這很重要，因為：

科技是服務人的，不是折磨人的。

現場還有個案例，來自山西的能源企業，工程師用飛書AI搭建了危險自動監測功能。大家都知道，中國是很重視工業領域安全生產的，但是去年，我國工業生產安全事故死亡人數是1.96萬人。這個數字10年來雖有下降，但不是很多。

看這個案例的時候，大星在想，任何企業都不可能做到安全人員24小時不松懈檢查所有風險點，但AI是不是可以？拓展到全工業領域，當所有的管理學模型窮盡了過往經驗而不能有大進步時，新的變革肯定不發生在既往經驗里。

回到飛書這個大賽，它的意義點已經超越了飛書本身，也不僅僅限于幫企業提升效率和培養人，它代表著中國制造業正在進入一個新階段。

豐田英二接受采訪時曾經說，我們的工人每年提出150萬個建議，其中95%都會被應用在實際工作中。

這說明真實的痛點是從一線涌現出來的，豐田英二時代解決這些痛點靠管理層，AI時代誰能讓痛點在一線自解，誰的優勢肯定就更大一些。

最后大星說一些現場的其它感受，評委都是各大企業的CEO，他們點評這些案例時，愛才之意毫不遮掩，反復問在看直播的企業老板有沒有給這些員工加薪。

飛書CEO謝欣更是在總結的時候說飛書給效率先鋒買了全國8個機場的海報，把工人師傅們的形象上墻。這些朋友的老板們注意了，這哪是廣告啊，這是鼓勵按圖投簡歷！挖墻腳嗎？

所以誰說AI只會拿走你的工作?。?/p>

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