咱们工人有AI

最近看到有博主对比广州车展和东京车展，大概意思是日本车企在广州车展拿出的都是臭番薯烂鸟蛋，而在他们本土的东京车展上，又是外挂V8又是可回收小火箭的，明显人家东西更好还不跟我们玩了。

站起来，不许跪！

虽然我们有的车企一贯遥遥领先，又喜欢致敬友商是挺招人烦的，但这也不是俩车展差别很大的原因。

造成这种差别的原因是中国消费者和中国企业，和外国朋友们已经完全不一样了。举个例子，华为做三折叠的时候，国内外市场都笑这什么玩意儿，结果卖爆了。三星三折叠比华为晚推出一年，在Galaxy Z Fold7带动下，三星三季度的出货暴增了32%。

这种差别或者超前是怎么发生的呢？

消费者层面的差异很多时候是现实条件决定的。比方说买车，全西欧的充电桩加起来还没有上海多，而且电价又贵，消费者他肯定选小排量柴油车。而在中国，三厢新能源车报价5万，充电一度几毛钱。来，告诉我，你选谁？

而在工业层面，就是另外的故事了。

2013年9月，纽约时报刊登了丰田英二的讣告。这个对丰田汽车无比重要的老头活了100岁，在日本经济最好的年代，为丰田立下了不世之功。

丰田汽车为什么能发展起来，纽约时报总结了两大原因。

第一是朝鲜战争时期美国对日本的松绑和扶持。第二，就是丰田英二在50年代前往当时世界上最大、最高效的工厂——底特律福特的洛基(Rouge)工厂调研学习了3个月。

这家工厂的生产效率是丰田汽车全公司的：

100倍。

3个月的学习后，丰田英二带回了一本小册子，日后驰名世界的精益生产，肇始于此。如果你观察欧美的车企，到现在它们还是沿着福特和丰田持续改善+及时生产的模式在走。

这条路肯定是对的，但它并不是万古不变的唯一大道。

昨天我在现场参观了飞书AI效率先锋大赛，里面有个企业案例来自吉利汽车研究院的尺寸检测一线工程师。

过去，尺寸检测过程十分繁琐。老师傅测量后，数据要誊写3次，从零件上—纸上—电脑里，最后还要技术人员对数据进行分析，一套流程下来，45分钟没了。效率慢不说，誊写多次，错漏难免。而且错一个数就要全部重新来。

这对一线工程师和分析人员都很不友好，你问他们想改变这个复杂流程吗，那肯定想改。可要提高效率，只有两条路：多派人手，或者买昂贵设备。需要自上而下，漫长等待。

吉利的这些工程师没有一级级打报告，大家一起在飞书上研究多维表格和AI功能，然后一起搞了新的流程工具，测量数据直接会议模式语音录入自动填表瞬时都能看到，流程时间省了一半还多，给公司还省了不少费用。

18个问题分析小模型，工友们还以老师们的名字命名，别的模型叫这个问，那个言，咱们这个就叫张师傅、李师傅，听着就是特别亲切。

在飞书AI效率先锋大赛中，汽车行业的案例不少。比如四川内江金鸿曲轴的案例就更有意思了，以前产线领物料、还东西，纸质登记查和慢，错误多。

会计专业的产线统计员吕望自己研究了飞书在极短时间内搭建机器人、连通知识库、本地化流程，绕过IT部门搞了一套AI系统，让金鸿曲轴六分厂的呆账率下降了80%，每月节约0.64万元，全年节省约10万。

大星在现场看这些来自一线的工人师傅们演讲，觉得他们肯定是爱公司的，是有自下而上变革的动力的，他们缺的只是效率工具。吕望在现场说，他用飞书搞出的AI，能听懂师傅们的四川话，这很重要，因为：

科技是服务人的，不是折磨人的。

现场还有个案例，来自山西的能源企业，工程师用飞书AI搭建了危险自动监测功能。大家都知道，中国是很重视工业领域安全生产的，但是去年，我国工业生产安全事故死亡人数是1.96万人。这个数字10年来虽有下降，但不是很多。

看这个案例的时候，大星在想，任何企业都不可能做到安全人员24小时不松懈检查所有风险点，但AI是不是可以？拓展到全工业领域，当所有的管理学模型穷尽了过往经验而不能有大进步时，新的变革肯定不发生在既往经验里。

回到飞书这个大赛，它的意义点已经超越了飞书本身，也不仅仅限于帮企业提升效率和培养人，它代表着中国制造业正在进入一个新阶段。

丰田英二接受采访时曾经说，我们的工人每年提出150万个建议，其中95%都会被应用在实际工作中。

这说明真实的痛点是从一线涌现出来的，丰田英二时代解决这些痛点靠管理层，AI时代谁能让痛点在一线自解，谁的优势肯定就更大一些。

最后大星说一些现场的其它感受，评委都是各大企业的CEO，他们点评这些案例时，爱才之意毫不遮掩，反复问在看直播的企业老板有没有给这些员工加薪。

飞书CEO谢欣更是在总结的时候说飞书给效率先锋买了全国8个机场的海报，把工人师傅们的形象上墙。这些朋友的老板们注意了，这哪是广告啊，这是鼓励按图投简历！挖墙脚吗？

所以谁说AI只会拿走你的工作啊？

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