人與機器人協同工作可以大大降低企業成本，提高團隊工作效率。這樣的“人機協作，HRC”模式必將成為未來的主流，帶來產業創新和更便捷的生活。

• 人機分工不等于人機協作

• 人機協同優化電子行業運營模式

• 人機協作模式推動產業轉型

近年來，以人工智能機器人為首的新興應用在各個領域如雨后春筍般涌現，其商業價值不容小覷。據研究機構IDC預測，到2020年，全球人工智能市場規模將超過470億美元。如今，各行各業都在關注人工智能的發展前景，紛紛推出相關技術。然而，AI真的能以一敵百，如此無所不能嗎？

根據麻省理工學院的一個研究團隊進行的一項實驗結果，“人機協作（HRC）”團隊比純人工智能應用的機器人或單人團隊效率更高；這種運營模式甚至可以將人員的閑置時間減少85%，大大降低了企業的成本。

人機分工不等于人機協作

事實上，就智能工廠而言，大部分工廠自動化生產線都趨向于“人機分工”，即人和機器各司其職，互不溝通。比如機械臂、熄燈工廠，都是100%自動化生產。但是，這種人機協作的操作模式可以大大縮短工作時間，提高準確率，節省企業的人工成本，最終生產出更加人性化的產品設計和服務。 

以近年來愈發流行的AI診所為例，引入AI軟件輔助醫生解讀醫學影像數據，不僅準確度大幅提升，醫生解讀影像的時間也從10張分鐘到 20 秒。這樣，醫生可以更加專注于會診，加深醫患關系，找到更適合患者的治療方法。

所謂“人機協作”，是指人與機器之間通過經驗和工作的交流，不斷改進工作流程的過程；即機器可以根據人類輸入的信息和流程進行操作，然后人類可以根據機器產生的結果進行調整，形成協作模型。

人機協同優化電子行業運營模式

除了醫療領域，在電子行業的自動化過程中，不可避免地會投資機器人協作技術以提高流程效率。經過數十年的發展，電子設計自動化 (EDA) 技術似乎正在走向成熟。然而，在電子產品設計之前，工程師仍然無法擺脫將描述電子零件規格的 PDF 手動轉換為與各種 EDA 軟件兼容的數字數據的工作。這種耗時耗力的數據數字化過程不僅使質量控制變得困難，而且造成資源短缺和碎片化。由于經驗難以傳承，企業往往面臨巨大的人才培養成本。

目前，新的初創公司已經發現了電子行業潛在的巨大商機，并通過人機協作模式建立了前所未有的電子零件數據數字平臺。該平臺采用機器學習技術，結合工程師收集和匯總數據的邏輯，將大量的計算和重復性工作交給機器處理，工程師再根據計算結果調整機器的學習模式。機器的執行，并建立人和機器之間的關系以形成良性學習模型。

該平臺不僅有效解決了行業資源短缺、碎片化的問題，而且全面踐行資源共享理念，整合行業需求，簡化數字化流程，提升數據質量，為行業妥善發展奠定堅實基礎。利用數據。

此外，隨著全球數字化浪潮，“數據”已成為企業最重要的資產。數據的質量和應用將重塑行業的經濟價值。因此，為了滿足當前的市場需求，各行各業紛紛創造新的商業模式來迎合數字經濟。

人機協作模式推動產業轉型

聽起來人機協作可以帶來很多競爭優勢。但是，企業在引進的時候，往往會有“機器真的比我好？怎么可能比我熟練？”的想法。這樣的問題就出現了。

對于企業而言，采用人機協同模式不僅可以節省研發人員在高重復性工作上的時間，還可以專注于更復雜靈活的設計工作，可以大大提升創新技術帶來的產業價值。

人機協作模式正在一步步推動行業變革。當某種運營模式開始帶來便利時，行為改變指日可待，勢在必行。未來，人機協作必將成為主流工作模式，加速產業創新，塑造更便捷的生活。

事實上，人機協作并不意味著人類將被機器人取代，而是人類扮演著“訓練機器執行任務”的角色。

人機協作時代來臨，你準備好了嗎？