近年来，以人工智能机器人为首的新兴技术应用在各个领域如雨后春笋般涌现，其商业价值不容小觑。据研究机构IDC预测，到2020年，全球人工智能市场规模将超过470亿美元。如今，各行各业都在关注人工智能的发展前景，纷纷推出相关技术。然而，AI真的能以一敌百，如此无所不能吗？

根据麻省理工学院的一个研究团队进行的一项实验结果，“人机协作（HRC）”团队比纯人工智能应用的机器人或单人团队效率更高；这种运营模式甚至可以将人员的闲置时间减少85%，大大降低了企业的成本。

人机分工不等于人机协作

事实上，就智能工厂而言，大部分工厂自动化生产线都趋向于“人机分工”，即人和机器各司其职，互不沟通。比如机械臂、熄灯工厂，都是100%自动化生产。但是，这种人机协作的操作模式可以大大缩短工作时间，提高准确率，节省企业的人工成本，最终生产出更加人性化的产品设计和服务。

以近年来愈发流行的AI诊所为例，引入AI软件辅助医生解读医学影像数据，不仅准确度大幅提升，医生解读影像的时间也从10张分钟到 20 秒。这样，医生可以更加专注于会诊，加深医患关系，找到更适合患者的治疗方法。

所谓“人机协作”，是指人与机器之间通过经验和工作的交流，不断改进工作流程的过程；即机器可以根据人类输入的信息和流程进行操作，然后人类可以根据机器产生的结果进行调整，形成协作模型。

人机协同优化电子行业运营模式

除了医疗领域，在电子行业的自动化过程中，不可避免地会投资机器人协作技术以提高流程效率。经过数十年的发展，电子设计自动化 (EDA) 技术似乎正在走向成熟。然而，在电子产品设计之前，工程师仍然无法摆脱将描述电子零件规格的PDF手动转换为与各种 EDA 软件兼容的数字数据的工作。这种耗时耗力的数据数字化过程不仅使质量控制变得困难，而且造成资源短缺和碎片化。由于经验难以传承，企业往往面临巨大的人才培养成本。

目前，新的创业公司已经发现了电子行业潜在的巨大商机，并通过人机协作模式建立了前所未有的电子零部件数据数字化平台。该平台采用机器学习技术，结合工程师收集和汇总数据的逻辑，将大量的计算和重复性工作交给机器处理，工程师再根据计算结果调整机器的学习模式。机器的执行，并建立人和机器之间的关系以形成良性学习模型。

该平台不仅有效解决了行业资源短缺、碎片化的问题，而且全面践行资源共享理念，整合行业需求，简化数字化流程，提升数据质量，为行业妥善发展奠定坚实基础。利用数据。

此外，随着全球数字化浪潮，“数据”已成为企业最重要的资产。数据的质量和应用将重塑行业的经济价值。因此，为了满足当前的市场需求，各行各业纷纷创造新的商业模式来迎合数字经济。

人机协作模式推动产业转型

听起来人机协作可以带来很多竞争优势。但是，企业在引进的时候，往往会有“机器真的比我好？怎么可能比我熟练？”的想法。这样的问题就出现了。

对于企业而言，采用人机协同模式不仅可以节省研发人员在高重复性工作上的时间，还可以专注于更复杂灵活的设计工作，可以大大提升创新技术带来的产业价值。

人机协作模式正在进一步推动行业变革。当某种运营模式开始带来便利时，行为改变指日可待，势在必行。未来，人机协作必将成为主流工作模式，加速产业创新，塑造更便捷的生活。

事实上，人机协作并不意味着人类将被机器人取代，而是人类扮演着“训练机器执行任务”的角色。