每經記者：王晶 每經編輯：張海妮
日前，一則由全國人大代表、小康集團董事長張興海提出的建言引發網絡熱議，他建議“鼓勵年輕人少送外賣多進工廠”。
張興海認為，現在不少年輕人選擇送外賣、送快遞，不願進工廠當産業勞工，制造業招工困難不利于社會長遠發展。他建議社會各界共同努力，鼓勵支援更多年輕人成為産業勞工。
年輕人不願意進工廠，是當下社會的真實寫照。2月22日，人社部公布了2021年第四季度全國招聘大于求職“最缺工”的100個職業排行。與2021年第三季度相比，第四季度“排行”反映出制造業缺工狀況持續，“智能制造”領域缺工程度加大。從100個職業分布看，有43個屬于第六大類職業——生産制造及有關人員，自2019年第三季度該排行釋出以來制造業類職業占比一直較高。
那麼，風裡來雨裡去的送外賣工作又為什麼會比制造業更吸引人呢？3月8日上午，《每日經濟新聞》記者在深圳随機采訪了三位美團及餓了麼外賣員了解情況。
從業人員在富士康鄭州園區的生産工廠中的房間内工作。圖檔來源：中新社記者 阚力 攝/視覺中國
送外賣為什麼更吸引年輕人？
“送外賣最重要的是時間自由。” 來自重慶的餓了麼騎手告訴記者，自己也關注到網上的讨論，但“對我們這樣有家庭的來說，要照顧家裡的小孩，去工廠就比較限制（自由）”。談及薪資，他稱：“剛送幾個月，目前維持在5000~6000元。”
另一位湖北的外賣騎手劉傑（化名）則自豪地稱，自己每個月的收入都在10000元左右，但前提是要努力接單。在成為一名外賣騎手前，他曾在廣東東莞經營一家加工廠，“資金壓得很嚴重，最後很多錢都收不到。”
去年初，劉傑感覺創業壓力很大，繼而轉行外賣。對于以後的職業規劃，他表示還沒想好，但工廠并不在考慮範圍内。“我現在多勞多得，在工廠頂天也就大幾千塊，如果我想多掙點，多接單就行，如果有的人不想努力，坐在那裡玩手機，最後的結果肯定不一樣。”
年紀更小的張宏（化名）也持有相同的觀點。“工廠工作時間長，工資也不怎麼高，環境還壓抑。”他來自湖南，每個月月薪也在萬元左右，小有積蓄後，張宏并沒有選擇回老家買房，而是将資金投入股市。談及收益，他笑着說：“還可以。”
張宏的上一份工作是一名房産中介，但在深圳的建立商品住宅和二手商品住宅交易量都大幅度下降後，他轉行到了外賣行業。
不過，送外賣的勞動強度并不比工廠低。張宏稱，自己每個月隻休息兩天，工作時間為早10點到晚9點，還沒有社保。
除此之外，近年來，外賣平台不斷下調配送費，但同時，客戶對服務品質卻有了更細化的要求。每一單的配送時間被精确到了分鐘，配送面積也越來越大。逾時會被扣錢、投訴要被罰款，為了節省時間，馬路上搶跑紅燈的騎手也不在少數。
僅在閑聊的短短幾分鐘内，記者注意到，上述三名外賣員的語速都很快，并且手機此起彼伏地響着“您有新的訂單”、“轉單求助”等等，即便在送餐的高峰期前，他們也依舊不敢松懈，效率壓迫着外賣騎手們的神經，除了接單量，外賣配送速度也是決定薪資的标準之一。
但與前述兩位騎手相比，張宏對工廠的排斥感較低，他坦言：“如果工廠待遇提升，成本效益提高，也願意試試。”
圖檔來源：每日經濟新聞（資料圖）
制造業數字化、智能化轉型成為必要
衆所周知，“用工荒”問題一般集中在制造業，尤其是在流水線上。除了待遇低，工作枯燥，勞動強度大，提升空間有限，或者工作内容危險等等，都是制造業被年輕人抛棄的原因。
作為制造業的龍頭企業，近年來工業富聯深刻體會到越來越多的年輕人已不願意進廠。工業富聯董事長李軍旗曾分享過建設第一座“熄燈工廠”背後的原因。
“2012年，我們為什麼要建熄燈工廠呢？當時我們的電子産品就是鋁合金的外殼，鋁合金打磨、抛光需要大量人力，很多年輕勞動者不願意從事現場加工，并且還有危險，還要爆炸，鋁合金爆炸非常危險，沒有辦法我們用機器換人，（提升）自動化、數字化、網絡化（水準）。經過八年探索，熄燈工廠從原來自動化過渡到數字化、網絡化、智能化，是以我們2019年在深圳第三代熄燈工廠已被評為‘達沃斯世界經濟論壇的工廠’。它不但替代勞工，更是替代智能制造的過程。”李軍旗說道。
事實上，制造業的數字化、智能化轉型已經成為一種必然。
成立于1999年的上海富馳高科技股份有限公司（以下簡稱“富馳高科”），是一家金屬粉末注射成型（MIM）産品專業制造商。經過二十多年的發展，富馳高科的産品目前已在消費電子、醫療、汽車、航空航天等領域獲得廣泛的市場應用。但近兩年，富馳高科的發展也遇到了一些成長的煩惱。
因為産品結構複雜，檢測點多，産品檢測耗時長，富馳高科在高峰期僅質檢人員就需要1500人，與此同時，人工質檢的局限性也越發凸顯——勞工們要每天盯着零部件找外觀缺陷近10個小時，工作内容枯燥不說，眼部的疲勞也在所難免。
騰訊雲通過對生産環節進行研究對比，提供了新的質檢方法，效率比原來人工質檢提高了10倍，幾乎實作零漏檢，節省了56%成本，釋放了95%勞動力。
騰訊雲AI研發總經理、騰訊優圖實驗室副總經理吳永堅回憶說，“當時面臨非常大的技術難題。工程方面，在質檢儀硬體算力有限的情況下，團隊采用優圖實驗室此前開源的TNN深度學習推理架構，借助算法模型加速和智能排程等多種技術能力，實作性能的優化，在短時間内完成百餘張高分辨率圖檔的推理計算和光度立體圖檔的處理，更節約了硬體成本。算法方面，我們設計了光度立體成像解決方案，克服了MIM産品因高反光特性而導緻的産品缺陷與正常反光混淆的業内難題，成功判斷連人眼也很難分辨的缺陷，并結合域适應遷移學習和缺陷生成技術，幫助富馳在産品早期樣本資料嚴重不足的情況下，達到檢測名額可用狀态。”
工作崗位内容重複、簡單、對個人職業空間還沒有實作太多增值的，用數字化、智能化去替換，不僅僅釋放了人力，減少成本，還讓企業提升了效率。
目前，工業網際網路還在發展初期。此前李軍旗在接受記者采訪時曾強調，“工業網際網路是一場持久戰，離全面推廣普及還有很大差距。因為我們的工業基礎比較差，材料也欠缺，要先把基礎的都補上來。”
記者注意到，數字驅動經濟發展的方向不會改變。騰訊、華為、工業富聯等都已在大力發展雲業務，這項業務不僅是讓企業上雲，更重要的是提供底層技術，借助機器學習等打通某些用工瓶頸，讓管理更高效、決策更科學，讓制造業更吸引年輕人。
每日經濟新聞