理论上的探讨同样得到了实践中的印证 。2018年4月 ， 马斯克接受了CBS电视台的采访 ， 并第一次允许大众媒体参观Model 3车间 。在采访中 ， 马斯克阐述了特斯拉应用自动化机器的苦恼：试图将整个生产流程自动化的努力往往会使生产过程变得过于复杂 ， 因而他不得不雇用更多的工人以增加生产速度 。换言之 ， 无人化工厂并不一定是理想模式 ， 片面追求自动化对人类劳动的替代 ， 反而会限制生产绩效的释放（在特斯拉 ， 这便体现为产能瓶颈） 。
值得注意的是 ， 人工智能技术路线的选择或调整并不能通过市场机制而自发实现 ， 阿西莫格鲁认为原因在于第二条技术路线存在“外部性”：人工智能在辅助人方面的技术创新 ， 其效用将分布于广泛的利益相关者 ， 而并不能为技术研发者或应用者所独有 。旨在释放人类劳动价值的人工智能技术创新 ， 其受益者更有可能是劳动者 ， 以及能够发现最适合“人-机合作”组织模式的企业 ， 而并不一定是技术创新者本身 。因此 ， 针对不同技术路线的公共政策引导乃至规制便显得尤为重要 。
同时 ， 人工智能背景下围绕就业危机的争论 ， 事实上也与技术路线选择紧密相关 。在技术创新的就业影响研究中 ， 就业创造与就业替代是两种相互竞争的影响机制 。2014年皮尤研究中心针对“人工智能所取代的工作是否会比其创造的多”这一问题进行了调查 ， 1896名专家的回答和看法分歧巨大 。但如果从人工智能具有不同技术路线的视角来看 ， 那么就业创造与就业替代的争论事实上就体现为不同技术路线的选择 。此时 ， 探索人工智能第二条技术路线 ， 便被赋予了更大的社会价值：即人工智能的发展是否将有利于创造更多就业 ， 并最终缩小社会分化 。
(《文化纵横》邮发代号：80-942)
▍全球产业链变革下“另一种”制造业数字化转型的可能性
全球产业链正在发生的变革是国际政治经济领域的焦点议题 ， 许多评论者将其视为全球贸易战及新冠肺炎疫情的外部冲击的结果 ， 但清华大学崔之元教授更深入地指出了产业链变革的内生逻辑 ， 实质上是在“增材制造”（Additive Manufacturing）技术推动下“后福特主义”的新升级 。这可被视为制造业数字化转型的“另一种”路径 。
当前的通常观念往往将制造业数字化转型等同于工业互联网建设 ， 关注的重点在于通过数字化改造提升生产效率或者形成更灵活的生产组织结构 。例如浙江绍兴新昌县推进轴承厂设备联入工业互联网 ， 在实时监控设备动态的同时实现了全县各工厂设备的动态调用 ， 从而提升了设备利用率；而类似于“生意帮”的协同制造平台 ， 则可以灵活组织平台上的不同生产者完成特定产品的不同环节 ， 从而适应不确定且动态变化的市场环境 。正如崔之元教授所指出的 ， 上述改革思路仍然只是在不改变传统生产流程或产品属性的前提下 ， 利用数字技术提升生产速度或效率 ， 其实质是对“福特主义”的有限提升；然而 ， 数字技术的更大潜能却可能是改变传统生产流程 ， 实现“后福特主义”的新模式与新结构 ， 这集中体现为“增材制造”技术的发展与应用 。
“增材制造”常被简称为“3D打印” ， 这一技术可以利用数字化控制方式（计算机辅助设计）一次性制造出部件或成品 ， 从而减少传统制造业对生产任务的细致分工 。举例而言 ， 在特斯拉2020年第一季度财报中 ， 首次介绍了特斯拉所采用的3D打印技术 ， 用1个大型压铸件替换了原本由70个零部件组成的后下车体；在2021年8月的报道中 ， 特斯拉又进一步用2~3个大型压铸件替换了370个零件组成的整个下车体 。此种生产流程的变革 ， 不仅使得特斯拉成为供应链受疫情冲击影响最小的汽车制造商 ， 同时更意味着产业链由全球深度分工向本地回流的历史进程的开启 。

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