工业4.0时代 以德技教为镜 中国需要什么样的理科教育_职业教育最新咨询-深圳招生网插图

都说科技以人为本,所以工业4.0时代各国之间工业和技术的竞争,其实就是工程师和科学家的竞争,说到底就是教育的竞争。对于高等教育来说,是理工科教育的竞争,对于基础教育来说,是理科教育的竞争。

我知道自己驾驭不了“教育”这么宏大复杂的主题,但作为“工业4.0”的观察者和工程师,谈谈“科学教育”也未尝不可。

本系列文章将以“工业4.0时代的人才培养”为主题,立足于“各国科技人才的竞争”,只讨论“科学技术/科学教育”,探讨中国工业和科技实力要在工业4.0时代全方位赶超,需要配套的科学教育问题。

主体

留学如围城。经常听说在华留学生低龄化。我身边很多国内朋友为了让孩子有健全的人格和更好的发展前景,甚至把孩子送出去读小学。大约三年前,我遇到一个朋友,他在德国读完博士,毅然带着妻儿回国。他的理由是:为了让儿子在国内接受更好的基础教育,他认为儿子的数学远远落后于国内的同龄人,智力发展不够。

中国人在抱怨月亮不圆的同时,也经常幻想外国,但总是对事物的本质缺乏系统清晰的认识。在我看来,中国的教育体系有很多问题,也有一些优点。在分析评价中,不要厚此薄彼,尤其是在未来的第四次工业革命时代(工业4.0时代)。

招工难:德国制造业的隐忧

现在德国的制造业已经被国人奉为神了。特别是自从它提出工业4.0的概念后,国内的企业家、学者、官员等出访代表团纷纷到德国朝圣。但在我看来,德国制造业也是危机重重,其最大的隐患就是后继无人。很多企业都很难招到人,尤其是理想的工程师,要么能力不足,要么要价过高。因此,和中国的企业一样,德国的制造企业也面临着用工难的问题。归根结底就是理工科男不够。

年轻人不愿意学工科。

德国大多数年轻人热衷于包括艺术、体育、人文和管理在内的学科。越来越少的人愿意把大好青春花在枯燥的理工科上。毕业难,女生还少,工资也没有明显优势,所以工科毕业生呈下降趋势。

我在亚琛读书的时候,在几个研究所兼职,主要是各种编程。挣钱养家,同时积累一些经验。当时研究所的项目很多,但是很多都是留学生做的,特别是编程,数学建模等等。几乎没有德国学生。德国学生在申请研究所的职位时会被优先考虑,他们更愿意从事设计、设备应用等更感兴趣的科研活动。而涉及大量数学和编程的枯燥抽象的脏活都是留学生干的。所以并不是说德国学生家境殷实,不屑勤工俭学。应该说他们不喜欢枯燥的科研。然而,大多数工程和科学研究是枯燥和单调的。如果科学教育不是从娃娃抓起,正常人类是不会选择这条路的。

所以德国的软件、IT甚至通信、电子等纯粹需要抽象思维的行业并不领先。而他们的传统优势产业,如汽车、装备等,迟早也会面临同样的困境。根本原因是“理工科毕业生”不够。

为什么德国的年轻人

在我看来,不仅在德国,在发达国家,学生或多或少都是厌恶理工科的,这种情况在中国早晚会发生。根本原因是理工科出身。

不受待见 。

如果完全按照孩子的天性去培养他们的话,我十分相信体育和演艺事业将是最受欢迎的专业,因为这类专业体现了人类爱玩的天性。

而年轻人厌恶理工科是大势所趋。如果不用担心就业,行业工资,生活压力,职业发展等等问题,仅凭个人喜好去选择大学专业,那么我相信:出于真爱而最终选择理工科的人数将占绝对少数 。而那些因热爱自然科学而报考理工科的孩子在他们发现真正的科研与想象相去甚远,是如此无聊并不堪忍受各种数学的虐待时,也会毅然决然地选择放弃。

工业4.0时代需要更多的工程师和科学家,因此国家必须通过一定的刺激和保护政策,才能保证充足数量的理工科毕业生。包括德国在内的发达工业国似乎都在面临同样的问题,否则也就没有必要从第三世界接纳大量的技术移民,也没必要为外国留学生提供巨额奖学金了。

工业4.0时代的人才缺口

首先,我并不认为工业4.0就是“第四次工业革命”,因为在工业4.0的描述中并没有诸如内燃机,发电机,计算机那种革命性的技术投入应用。可以将其理解为“前第四次工业革命时期”。不管怎么定义这个时代,有一点是肯定的,那就是在这个时期一定会有更多的新技术投入应用,更多新理论会被发现,更多的学科领域会有所突破。所以就会需要更多的专业技工,工程师和科学家,也就是说市场上将需要更多的理科生。

但是如前文所述,在没有外界压力的前提下,人们很少自主选择理工科。再加上人口出生率降低的因素。所以发达国家在未来面临着极大的理工科人才缺口。

中国基础教育的优势

中国现行的基础教育实际上恰恰是保护了学习理科的积极性 ,也就是所谓的“学好数理化,走遍天下都不怕”。所以正是由于中国有充足的理工科毕业生,才保证了人才市场充足的供应。所以我一直对中国的科技发展保持乐观,很重要的原因就是我们在工业4.0时代拥有更多的“工程师红利”(关于“工程师红利”日后会详细论述)。

首先,通过层层选拔,把数理逻辑有天赋的孩子筛选出来。

实际上从中考开始(现在是从幼儿园开始),数理化就成为考生能否升入重点高中的门槛。各种理科竞赛又率先把一批智商超常的孩子挑出来,进入大学的各种少年班,实验班进行特训;而难度远超国外同类高考的中国理科高考试卷同样是为数理特长生准备的。

所以中国的留学生在各个国家考试成绩都是比较靠前的,而理工科是非常强调基础学科的,数理化基础好坏将直接决定未来能在科研这条路上走多远。

中国的基础教育是一种培养理工科学生的举国体制。这个体制在培养工程科技人员方面不能不说是高效的,而它的缺点是仅强调培养理科,对人文和文艺的培养欠缺。由于本文仅针对理工科教育,因此有关人文精神和艺术素养的教育还是留给专家们讨论吧,本文不做评价。

其次,考分制是对”好学生“群体的保护。

学生在学校里也是有阶级划分的。在任何国家,体育好的男生和文艺好的女生都是最受欢迎的。如果没有学习成绩这个指标引导,那么这些荷尔蒙分泌旺盛的未成年人一定会竞相效仿他们的校园偶像:足球队长和拉拉队队长。而以智力见长的学生很可能被淹没在人群中,过着如大爆炸里那的四个理科屌丝一样悲催的中学生活,或者他们的智力特长由于被忽略,而根本就不会被开发。

相比之下,在中国或者东亚国家的基础教育体制中,老师还是比较喜欢成绩好的学生,在这样主流价值观的指导下,好学生就不会那么悲惨,并且受到最大的鼓舞去投身科研事业。

可以说,欧美的基础教育体制有助于培养健全的人格,同时也不可避免地埋没一些学生的数理逻辑特长;中国的基础教育制度仅鼓励学生开发理科潜能,因此其他方面潜质就会被忽略。

第三,高强度脑力训练提高抗压能力。

由于经历了高考的折磨,中国学生的抗压能力是要远高于发达国家的同龄人的。例如,我的很多德国同事是没有办法长时间高强度工作的,而且稍有挫折就会产生特别大的挫败感,真的是一言不合就辞职。大部分中国毕业生就没有这个问题。

中国的孩子从小就要接受每天若干次45分钟集中注意力的训练,不管是不是填鸭教育,也无论学的东西是否有用,仅仅这种高强度的对逻辑和记忆力的训练实际上就是一种智力开发。所以中国人在世界范围是有智力优势的,比如我就发现不少德国人没有办法一次性记住11位手机数字,只能每次抄2个数(当然也与数字多音节发音相关,中文11个数字仅11个音节,而其他语言则要多得多,所以要凭音节记忆的信息量就更大);有的同事开会时讲过的事情如果不记在本上脑子是永远记不住的。

所以我个人感觉,德国的基础教育的确交给了孩子正确的学习方法,所以他们在工作时确实非常有条理,各种文件分门别类整理得井井有条。但是,所有这些上学是学的好的方法,养成的好的习惯,都是在弥补脑力的不足。中国孩子虽然学得很累很枯燥,花了很多时间学了一堆没用甚至是错误的东西,但是在客观上也的确锻炼了大脑。

总之,在教育改革不能顾此失彼,不能盲目学习国外,必须考虑到工业4.0时代对理科人才的大量需求,也必须考虑到教育对民族智力发展的作用。

机器换人大潮的挑战

每次技术革命都会消灭一些工作岗位,同时也会产生新的工作岗位。新的工作岗位需求就会促使教育培训模式发生变化。教育系统和人才市场是一对供需关系。如果按照工业和科技发展阶段划分历史,那么不同的历史时代需要不同的技术人才,而对特定人才的需求决定了当时教育和培训体系。

总的来说,发达工业国经历了两次机器换人的大潮 。

第一次是专用机械 大发展时期,大约就是工业1.0,2.0时期。当时收到冲击最大的职业就是传统的手艺匠人。例如冲压机械代替了传统的铁匠,那么铁匠打铁的手法,力度,精准度等传统的技法一下子就被锻造设备取代了。新的工人只需要学会控制脚踏板的力度并配合反转烧红的铁块,就可以打造出与老师傅想媲美的铁器了。所以在第一次机器换人的浪潮中,大量传统手工作坊消失了,取而代之的是现代工厂,工匠的岗位被工人所取代。由于大量的新工人需要培训,所以职业技术学校应运而生,而这个培训体系也沿用至今。

第二次是自动化 大发展时期,大约是工业3.0时期。逻辑控制器和运动控制技术的成熟使得大量工厂通过自动化物流设备和工业机器人取代生产线上的工人 (主要是搬运工)。同时,计算机开始取代从事简单脑力工作的白领的岗位 :例如自动交换机的出现让接线员这一工种成为历史,文字处理软件的成熟也让打字员下岗。时至今日,低级白领失去工作机会的过程仍然在继续。这次机器换人总的来说是普通工人被专业技师和工程师所取代,低级白领被专业商务人士所取代。由于对机器设备和软件的需求越来越大,所以就需要大量复杂设备的装配工,维修技工,工程师和软件开发人员。在这个阶段,高等教育和高等职业教育发展迅速。为了培养更多的工程技术人员和业务专员,在绝大多数发达国家里,高等教育不再是精英教育,而是普通人都能享受到的。

可见,发达国家发生的几次工业革命先后消灭了手工匠人,低级蓝领并正在消灭低级白领。仍然存在的工作岗位都需要更强的专业性和知识。在这个时期,可以说德国人的教育体系适应了时代要求,从根本上支持德国成为制造强国。

德国的教育体系与工业3.0相适应

今天德国的教育体系基本上就是延续了工业3.0时期已经定型的模式。在工业4.0以前德国的教育体系做的是比较出色的,因此也获得了不小的成就。如果说德国的教育培训体系有什么过人之处,在我看来最核心的就是“分级”,或者说“因材施教”,其基本目的是根据个人资质,培养社会需要的各行各业具备专业技能的工作者。

在德国,小学生也会按照成绩划分三六九等并分流,这个过程实际是很残酷的:对于德国小孩来说,初中是个分水岭:资质最好的小孩去文理学校(高中),未来要读大学,当工程师,科学家,艺术家,律师,医生等“中产阶级”的职业;稍微差一些的去职业学校(技校),学习专业技能,如会计,汽修,数控,将来当一个安分守己技术工人或办公室职员;资质最差的小孩去职高,将来即便不能在洗剪吹或糕点等行业出人头地,也不至于沦落成无所事事的二流子。当然,由于德国的收入分配制度更接近社会主义,所以科学家,工程师,技师,工人,面包师之间没有特别大的差距,孩子们根据自己的天性和喜好选择学校和职业,大家其乐融融共建小康社会。

可见德国的这个制度可以让各色人等充分就业,甚至可以说这套教育体系的设计目的就是面向就业和人才市场:通过标准化的职业培训和工厂实践训练出动手能力和理论知识兼备的技术工人。同时,德国高校的理工学院也是紧密联系工业企业的,很多工科专业不以出论文为指标,而是参考实际工业项目完成情况。可以说这个理科教育体系保证了德国高端制造业在世界范围的领先性,在工业2.0和3.0时为德国制造业的发展代保证了“高级技工红利”和“工程师红利”。

工业4.0时代的职业存亡

我一向认为工业4.0并不等同于第四次工业革命,它只是第三次工业革命科技成果在工业领域的深化运用。第四次工业革命还没真正开始,很多真正具有改变世界意义的技术还没有成熟,工业4.0只是第四次工业革命的前奏。在这个时期,人工智能技术将率先成熟并广泛投入应用。而AI技术将成为第三波机器换人浪潮的主要驱动力 。

当然,目前的AI还不能算真正意义的人工智能,但至少可以算做启发式算法的突破

通过学习机制,拥有强大计算能力的机器能够从海量数据和不断的试错中获得经验,并不断进化算法模型。目前的AI虽然还远无法达到人类的智能, 但是基本的智能控制是完全可以实现的,在10年之内完全可以替代初级的人类智力,最典型的应用就是自动驾驶。即便智能公路系统尚未成熟,自动驾驶也足以让所有城市公交和出租车司机失业;此外,强大的网络搜索和自然语义识别功能可以轻易地根据关键词编辑出时事要闻。由于新闻报道不需要修辞,只要文字通顺即可,这样AI就有可能完全取代低级的文字编辑和翻译;在商业领域AI的运用会更加深入,未来所有的范式化的(有章可循的)业务流程完全可以交由AI系统去做,那么从事财务,采购,供应链管理,生产管理,进出口等不需要复杂决策过程的公司白领就面临着失业。

总之,工业4.0时代的AI技术将彻底把人类的体力和脑力从简单重复性工作中解放出来。在制造业中具有以下特征的工作会保留:

一. 决策系统的输入变量和约束条件复杂,多变,隐性,未知

例如航空设备的维修,其故障原因就具有类似的特性,AI目前还无法对复杂设备进行自动诊断。类似的还有产品研发,工程师需要对各种可能的方案进行平衡和优化,AI也无法根据功能需要自动开发出原型机。

二. 行为范式难以识别和评价的

以语音识别为例,用户可以通过不断修正来训练语音识别软件,使其识别准确率逐步提高,这就是一种机器可以学习的范式。与之相似,新一代智能加工设备就要求具备学习能力:根据每一次对产品质量的评价结果,不断修正工艺参数和控制模型,进而不断提高产品质量,这些都是AI对范式的学习。如果要学习的“范式”是难以用数学语言描述和评价的,那么AI就无所适从了。最典型的例子是学习如何与人打交道,目前的AI难以判断人的情绪,并给出适当的反馈,也就是说AI无法迎合人类。所以,在一段时间内,跟客户打交道的岗位是不会被AI所取代的,客户经理,公关经理这样的通过互动来取悦和影响对方的工作还不会让位给机器。

三. 基于直觉,灵感和自身感知的

最主要的就是指艺术创作,工业设计,建筑设计,以及基础理论研究等。需要注意的是,很多基于已有原创性作品的艺术加工并不在此范围。例如,计算机完全有能力在“妹妹你坐船头”的旋律基础上,根据既有曲式风格进行变奏,并自动加上各种“动刺大刺,动刺大刺”,“呦呦,切个闹”之类的既有“范式”节奏,就可以自动生成一曲“中国乡村DJ版纤夫的爱”。因此,并不是说AI无法进行艺术创作,只要某种艺术形式是有章可循的,那么AI就可以根据“范式”进行二次创作。所以说,杀马特风乡村作曲家同样面临失业。

四. 需要大量逻辑推理的职业

由于目前机器还不能思考,不具备抽象理解能力,只能在既定模式下利用大量数据给出答案,所以本质上还是计算的机器 。利用AI进行自然语言的处理尚需时日,将抽象成语义逻辑的信息进行发散性推理属于极高级的智慧,从目前看AI还是遥不可及的。这类工作包括基础理论研究,对试验结果进行分析等。

五. 对身体功能有特殊需求的职业

例如对手的灵活性要求很高的电子产品装配工人,裁缝(传统制衣方法)等。从目前看,工业机器人技术已经遇到瓶颈,难以开发出灵活性与人手媲美的运动系统。所以诸如高级服装,皮具定制,复杂设备安装调试,理发师,服务技(xiao)师(jie)之类的工作并不会被智能机器人取代。

总的来说,由于生产(零部件制造及装配,检测等)环节不再成为制造业的瓶颈,那么企业要取得竞争优势,势必把精力更多地放在产品设计上,同时在原有产品上集成更多的功能,应用更多的新技术。所以工程技术人员的需求量势必大量增加,同时,企业将需要更加有灵性 的工程技术人员和办公室职员。产品研发和设计类的职务会保留,并且需求更多,行业大客户的销售职位会得以保留;蓝领工人将进一步减少,生产相关的支援性管理岗位(如采购,计划,HR,物流,外贸等)将逐渐消失。

除AI之外,各种新技术都处于储备阶段,新理论也亟待突破,蓄势待发,3年之内新科技的发展也许就会呈现爆炸式指数增长。这样各大工业国就都需要培养数量更多,质量更好的工程技术人员和科研人员。如果上一篇文章关于“理科生会越来越少”的推理是正确的,那么在工业4.0以及未来工业5.0时代,发达国家都会面临技术人员短缺,“工程师红利”耗尽的窘境。

在这样一个时代背景下,中国应该重新思考和定义教育特别是理科教育的意义和功能,无论出于任何考量,中国工业4.0时代的教育体系改革都不应忽视理科和理工科教育对工业和科研体系的支撑作用。

作者及机构简介

Reichenbacher Hamuel GmbH成立于1927年,从事精密机床,专用柔性制造设备和智能生产系统的研发和生产,同时提供全自动无人车间和智慧工厂的解决方案以及生产工艺改进,辅助工具设计,技术平台规划,升级策略制定等专业咨询服务。其超高精度机床被广泛应用于航空发动机零件加工,为叶片和整体叶盘精密加工领域翘楚。

吴昊阳  德国莱兴巴赫-哈缪公司(Reichenbacher Hamuel GmbH)亚太区商务总监,技术咨询顾问

 专用自动化(智能)制造系统的方案设计与项目实施,包括工艺设备,自动控制及工业信息化;

 针对工业4.0/中国制造2025/中国制造转型升级等概念和课题开展理论研究,并针对实际项目提供咨询服务和技术解决方案;

-企业培训课程及专题报告:《欧洲中小制造企业转型升级的工业4.0之路》(包括6大模块),《当现代设计遇到先进制造技术》,《汽车轻量化零件的先进加工技术》

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注

在线报名 点击咨询 扫码进群