美国制造业回流？可能性增强？看CES!,美国制造业回流能成功吗

更新时间：2026-01-17 02:39 来源：牛马见闻

广州未成年人违法犯罪、侵害未成年人违法犯罪双下降,广州未成年犯管教所电话号码

惊艳CES后，中企出海如何破“昙花一现”魔咒？

为什么西贝能做这么大，而很多人只能在这指责西贝呢？,西贝为什么那么多人

又见“布朗运动”，印度将16颗卫星送进印度洋

4名专家拒绝评标这事，可能一点也不复杂,专家拒审

�Agility Robotics建成年产能1万台Digit机器人的专用工厂结语 CES的舞台上�2026年的CES�

2026年1月，拉斯(维加?斯的CES展会上演了两场看似无关、实则呼应的发布会。 1月5日，波士顿动力CEO罗伯特·普莱特（Robert Playter）站上舞台，身后那台蓝色的Atlas机器人并未进行标志性的后空翻表演，它只是安静地走动、转身、挥手——动作平实却稳定，像一位等待上岗的工人。 两天后，英伟达的黄仁勋用90分钟演讲阐述了“物理AI”（Physical AI）的愿景：让AI不再局限于理解语言和生成内容，而是真正感知、理解并改变物理世界。 这两场发布构成了一个完整的叙事：Atlas代表着具身智能的“身体”，英伟达的Vera Rubin平台和Cosmos模型则是“大脑”与“训练场”。当硬件能力与软件平台开始深度融合，一个新的命题正式浮现：AI正在从虚拟世界走向车间、工厂和物流仓库。 这个转变背后隐藏着一个更深层的问题：如果具身智能真的开始大规模进入工厂，美国制造业回流最难跨越的那道门槛——劳动力短缺，是否正在被技术手段绕过？ 长期以来，关于美国制造业回流，流行着一个看似直观的判断：美国是“律师治国”，中国是“工程师治国”，因此美国既缺工程师，也缺熟练工人，制造业难以回流。但这个论断抓住了表象，却忽略了本质。 美国真正要解决的问题从来不是“如何找到足够的工人”，而是“如何建立一个不依赖工人的制造体系”。 被误读的劳动力困境 美国真正的问题不是“有没有人”，而是人力成本的结构性矛盾。美国卡车运输业雇佣354万名司机，重型卡车司机的年薪中位数为57440美元——这是美国收入最高的蓝领群体之一。 制造业同样如此：工资高昂、工会力量强大、法律风险复杂、人员流动性大。一条生产线的稳定性往往取决于劳动力管理而非设备性能，这种状况使得在美国的成本结构下，人已经不再是一个值得长期依赖的生产要素。更深层的矛盾在于，美国企业需要的不是更便宜的工人，而是更稳定、更可预测、更易于规模化的生产要素——这恰恰是技术替代获得政策空间的根本原因。 特朗普政府的移民政策恰恰印证了这一逻辑。特朗普政府计划将年度驱逐人数提高到100万，特朗普签署的法案向移民执法注入1500亿美元，其中465亿美元用于增加1万名ICE特工，450亿美元用于扩大移民拘留中心容量。如果真的担心“没人干活”，这样的政策在逻辑上无异于自杀。 国家美国政策基金会研究预测，到2028年美国劳动力将减少680万，到2035年减少1570万。大规模驱逐预计将使建筑业减少150万工人，农业减少22.5万，酒店业减少100万，制造业减少87万，运输仓储减少46.1万。这些数字触目惊心，但政策底气来自何处？ 答案在于技术替代的预期正在为政策提供空间。当自动化和智能化被视为可行路径时，政策制定者敢于切断对低端劳动力的路径依赖。宾夕法尼亚大学沃顿商学院分析发现，四年内每年驱逐10%非法移民将使联邦赤字增加3500亿美元，GDP下降1%，但关键在于这些成本是短期的，而技术替代的收益被认为是长期且结构性的。 去年联邦移民执法部门突袭了现代在佐治亚州的电池工厂，拘留了300名韩国工人——这个插曲极具讽刺意味，因为同一家公司既在遭遇移民执法的冲击，又在大规模部署人形机器人。 这不是政策失误，而是美国制造业转型的真实写照：在主动承受劳动力冲击的同时，押注技术替代能够填补空缺。 特斯拉无人卡车 在讨论工厂之前，美国已经在“路上”开始了劳动力结构的重构。美国卡车运输业雇佣354万名司机，这一行业在物流中扮演核心角色，卡车运输占美国地面贸易价值的85%。长途运输中，司机成本通常占总成本的30%～40%，而且司机短缺一直是困扰美国物流业的顽疾。美国面临持续的卡车司机短缺，2024年估计缺口为6万名司机，预计到2025年底将上升至超过8万。 特斯拉Semi和Robovan的意义，不仅在于节省运输成本，更在于物流这个“隐形制造环节”正在被自动化剥离人力需求。虽然完全无人驾驶的商业化运营仍需时日，但即使是部分自动化（如高速公路自动驾驶+人工接管最后一英里），也能显著降低对司机数量的需求。 一旦长途运输进入自动驾驶时代，美国将释放出一批具备工业纪律、适应长时间操作、可再培训的劳动力。这将会是意义重大的劳动力结构再分配——从低效率的运输环节转向高附加值的制造环节。卡车司机群体的特点是纪律性强、能够适应重复性工作、具备基本的机械操作能力，这些特质使他们成为理想的工厂工人候选人。 更重要的是，自动驾驶技术的部署不需要等待技术完美，渐进式的替代就能逐步释放劳动力。当354万司机中即使只有30%被自动化替代，就意味着超过100万名潜在的制造业工人进入劳动力市场，而这个过程可能在未来5～10年内逐步实现。 物流自动化还有一个更隐蔽的战略意义：它降低了制造业对地理位置的敏感度。传统上，制造业需要靠近港口或交通枢纽，以降低物流成本。但当自动驾驶大幅降低运输成本并提高效率时，工厂可以更自由地选址，甚至可以回归到劳动力成本较低、土地资源丰富的内陆地区。这种灵活性进一步增强了制造业回流的可行性，使得“在哪里生产”不再受制于“在哪里能找到足够的工人”。 具身智能的工业化突破 真正的质变发生在工厂内部。CES 2026上的Atlas代表了一个关键转折：人形机器人从“技术演示”进入“工业部署”阶段。Atlas配备56个自由度和全方位旋转关节，能举起50公斤重物，在零下20°C至40°C的极端温度下稳定运行，防水等级达到IP67，配备两块可热插拔电池，单次续航4小时。这些参数的设计逻辑不是为了模仿人类，而是为了在性能上超越人类——机器人不需要休息、不受情绪影响、不会因疲劳而降低效率，更重要的是可以在人类无法忍受的环境中工作。 谷歌DeepMind的Gemini Robotics基础模型与波士顿动力的合作意味着机器人不再需要为每个新任务编写复杂代码，而是可以通过自然语言理解指令、自主规划路径、从经验中学习——这是从“执行工具”向“智能体”的根本性跨越。 更关键的是成本曲线的急剧下降。高盛报告显示，人形机器人制造成本年降幅达40%，远超此前预期的15%～20%，当前成本范围从3～15万美元。优必选表示，得益于中国供应链快速转向人形机器人生产，制造成本预计每年下降20%～30%。 美国银行研究所预测，人形机器人的材料成本将从2025年的3.5万美元降至未来十年的1.3～1.7万美元。当我们计算总拥有成本（TCO）时，一台3万美元的机器人如果能工作5年，每年的资本成本仅6000美元，加上维护、电力等运营成本，总成本可能不到1万美元/年——远低于美国蓝领工人的年薪加福利成本。更重要的是，机器人没有工伤风险、不需要医疗保险、不受劳动法限制、可以24小时三班倒工作，这些“隐性收益”使得经济账算得通。 量产能力的突破带来了成本的下降，并迅速推动了产品的商业化。现代汽车宣布计划在生产线上增加3万台机器人，其中包括波士顿动力的Atlas人形机器人；上海的Agibot目标2025年生产5000台；Agility Robotics建成年产能1万台Digit机器人的专用工厂。这些产能承诺代表着从“实验室规模”向“工业规模”的根本性转变。现代计划2028年在其佐治亚州电动车工厂部署Atlas执行零件排序任务，到2030年扩展至更复杂的组件装配工作。这种渐进式部署策略非常务实：先从简单、重复性高的任务开始，积累经验和数据，然后逐步扩展到更复杂的工序，最终实现全面覆盖。 全球竞赛的加速正把技术成熟度与成本曲线同时推向拐点。中国制造商宇树科技在2025年7月发布的R1人形机器人直接把价格打到5900美元，比业界原先预期的2～3万美元底线提前了至少五年，瞬间点燃市场。 2025年前三季度，中国人形机器人赛道公开融资事件已接近历史总和，Figure AI、智元、宇树等单笔融资连创纪录，产业热度空前。多家机构同步上调预测：全球人形机器人市场预计从2025年的29.2亿美元膨胀至2030年的152.6亿美元，年复合增长率高达39.2%。但数字只是表象，真正的拐点在于制造业开始以“零人工”为默认前提重新设计产线——这是一次生产范式的根本切换。 制造业回流为了就业？ 需要明确的是，美国制造业回流不会回到20世纪50年代的样子。它将是高度资本密集、技术密集、自动化程度极高、就业拉动极其有限的“新制造业”。工厂里的人越来越少，资本密度和技术密度越来越高，但产出稳定性反而上升。 这种转型有两个关键特征：第一，制造业成为战略资产，而非就业工具；第二，自动化程度与国家安全直接挂钩。在半导体、电池、关键材料、精密制造等领域，美国追求的是“产能安全”而非“就业最大化”——即使一家工厂只雇佣几百人，只要掌握关键技术和产能，就具有战略价值。这种逻辑在地缘政治竞争加剧的背景下尤为明显：供应链韧性、技术主权、快速响应能力，这些都比就业数字更重要。 在这种模式下，“缺工人”不再是致命问题。一家高度自动化的半导体工厂可能只需要200～300名技术人员和工程师，就能实现过去需要2000～3000名工人才能达到的产能。这些技术人员的主要工作是监控设备、处理异常、优化参数、进行预防性维护——这些都是高技能工作，需要的是工程师思维而非体力劳动。美国在这类高技能人才的培养上有优势，顶尖工程院校的毕业生、退役军人中的技术兵种，甚至是从其他行业转型的工程师，都可以填补这些岗位。更重要的是，这种工厂对劳动力的需求是稳定且可预测的，不会因为订单波动而需要大规模招工或裁员，这极大降低了劳动力管理的复杂度。 自动化程度与国家安全的关联在当前时代变得日益紧密。高度自动化的工厂在面对供应链中断、贸易战，甚至军事冲突时，具有更强的韧性。它不依赖大量外来劳动力，减少了移民政策的制约；它不需要复杂的人力资源管理，降低了劳工纠纷和罢工风险；它可以快速调整产能，从民用转向军用生产——这些都是传统劳动密集型工厂难以做到的。在极端情况下，一座完全自动化的弹药厂可以在没有工人进入的情况下持续运转，这种能力在战时具有决定性价值。因此，我们看到美国政府对先进制造技术的投资不仅仅是经济政策，更是国家安全战略的一部分。 中国能学到什么？ 美国的这一转型对中国意味着什么？众所周知，中国在人形机器人制造成本和供应链方面具有显著优势。优必选计划2026年生产5000台人形机器人，2027年翻倍至1万台，得益于中国供应链快速转向人形机器人生产。中国制造商能以5900美元的价格推出人形机器人，这个价格点此前被认为数年内不可能实现。 中国在电机、减速器、传感器、电池等核心部件的生产上拥有完整产业链，这使得成本控制具有结构性优势。但成本优势不等于战略优势，如果美国的制造业回流不以吸纳就业为目标，而以“消除对劳动力的依赖”为目标，那么中国的人口红利和制造业规模优势就会被部分抵消。 ｜在38家参展商中，超20家企业来自中国 这对中国提出了三个紧迫课题。第一，加速具身智能的核心技术突破。虽然在硬件制造和成本控制方面有优势，但在AI基础模型、具身智能算法、多模态感知、人机交互等软件层面，中国仍需加大投入。当前中国在大语言模型上已经取得显著进展，但如何将这些能力转化为机器人的“大脑”，让机器人能够理解复杂指令、自主学习、适应动态环境，仍有差距。 第二，重新定义制造业竞争力。当劳动力成本不再是决定性因素时，供应链效率、技术迭代速度、系统集成能力将成为新的竞争维度。中国需要从“制造大国”向“智造强国”转型，这不仅是口号，而是需要在研发投入、人才培养、标准制定等多个层面实现突破。 第三，平衡自动化与就业，这是中国面临的独特挑战。美国可以接受“少就业、高技术”的制造业，因为其服务业足够发达，社会保障体系相对完善，而且政治体制对就业压力的敏感度相对较低。但中国仍需考虑就业容纳能力，制造业是吸纳劳动力的重要部门，快速自动化可能带来结构性失业问题。 如何在推进自动化的同时保持社会稳定，需要政策智慧：可能的路径包括加速服务业发展、推动职业教育转型、建立更完善的社会保障网络，甚至探索缩短工时等新型劳动制度。更长远看，中国需要思考的是：在一个自动化程度越来越高的世界里，如何重新定义“工作”的意义，如何让技术进步的红利更公平地分配给全社会。 结语 CES的舞台上，Atlas没有说一句话，但它已经回答了那个老问题：美国制造业回流，最难的那一关真的还是“没人干活”吗？答案是，我们需要回答的不是这个问题。 波士顿动力CEO普莱特说：“Atlas将彻底改变工业的运作方式，这标志着我们朝着一个自童年起就梦想的长期目标迈出了第一步”。这个梦想不是让机器人更像人，而是让工厂不再需要人。在这个新的范式下，真正稀缺的不再是工人，而是能让机器持续、高效、安全运行的系统能力——这包括AI算法、传感器网络、能源管理、安全协议、供应链协同，这些才是未来制造业的核心竞争力。 对于全球制造业格局而言，这意味着一次深刻的重构。不是简单的“回流”或“外迁”，而是生产方式本身的革命。在这场革命中，谁能率先掌握“无人化生产”的系统能力，谁就将在下一个时代的制造业竞争中占据优势。 2026年的CES，或许将被历史记住——不是因为又一个机器人学会了后空翻，而是因为制造业开始认真思考一个问题：当工厂不再需要工人，我们需要什么？这个问题的答案，将重塑未来数十年的全球经济秩序。 —— · END · —— No.6721 原创首发文章｜作者朱兆一

编辑：斯蒂芬·格拉汉姆