IT之家 1 月 19 日消息，随着汽车行业全力推进全自动化装配线建设，工厂作业的定义正被彻底改写，汽车制造业的劳动力结构也即将发生根本性变革。
来自美国咨询巨头 Gartner 与德国金融分析机构 Warburg Research 的行业分析师预测，到 2030 年，至少有一家汽车制造商将实现 100% 的装配自动化。这一转型的意义远超提升运营效率本身，它标志着人工智能、人形机器人与数字化制造技术的融合达到拐点，装配流程中的人工岗位将被大幅削减。
其影响范围不仅局限于工厂车间，更将重塑汽车设计理念、劳动力培训体系乃至汽车生产的经济模式。
Gartner 研究副总裁佩德罗 · 帕切科在接受《Automotive News Europe》采访时表示，到本十年末（2030 年左右），美国或中国的汽车制造商有望率先建成全自动化装配线。他指出，这两个市场的多家车企“已在布局颠覆性生产流程，且对人形机器人的关注度日益提升”。
与此同时，Warburg Research 分析师法比奥 · 霍尔舍称，预计到 2030 年，中国有望诞生全球首座完全‘熄灯运行’的汽车工厂 —— 即所有工序均由机器人完成，这一目标并非不切实际。
现代汽车集团与梅赛德斯-奔驰等车企已率先采取行动，扩大人形机器人在生产中的应用规模。
现代汽车计划于 2028 年起，在其位于美国佐治亚州的生产基地部署波士顿动力公司的人形机器人，该战略于 1 月 5 日在美国拉斯维加斯消费电子展（CES）上正式公布。现代汽车的目标是实现人形机器人在汽车制造领域的量产级应用，并搭建一套具备规模化生产能力的系统，最终达到年产 3 万台机器人的水平。
梅赛德斯也已启动人形机器人试点项目，预计到 2030 年，这些机器人将能与装配线工人协同作业。
埃森哲全球汽车与移动出行业务高级董事总经理于尔根 · 雷尔斯表示，将生成式人工智能、智能体技术、实体人工智能与机器人技术、数字孪生技术相融合，已显著提升了工厂的运营效率。他指出，这种融合有望帮助车企将成本降低、产品上市时间缩短 50% 甚至更多，潜力巨大。
麦肯锡的一项研究显示，大型汽车企业若加速相关研发，每年有望释放 1500 亿美元（IT之家注：现汇率约合 1.05 万亿元人民币）的经济潜在价值，这充分彰显了人工智能在提升生产力方面的巨大机遇。
Gartner 分析师马尔科 · 桑德罗内在该机构发布的 2026 年行业预测中指出，全球排名前 25 的车企中，已有 12 家在工厂内开展先进机器人试点应用。这些技术的落地有助于降低劳动力成本、提升产品质量、缩短生产周期，最终实现“产品更优、价格更低”的目标。
帕切科补充道，目前汽车装配线中，仅线束安装与座舱部件装配这两个环节尚未实现完全自动化。
车企若要实现 100% 的整车装配自动化，一方面需要引入更先进的机器人技术，另一方面则需优化汽车设计 —— 例如将线束分段设计，或直接嵌入车身面板，从而降低自动化装配的难度。
他还提到另一种解决方案：在进行座舱装配前，不必完成“白车身”（即未经涂装、焊接完成的基础金属车身壳体）的整体组装，以便机器人更便捷地进入乘客舱作业。
帕切科认为，车企对人形机器人的依赖度将持续提升。“诚然，目前人形机器人尚未对汽车装配产生决定性影响，但考虑到众多车企正投入大量资源进行研发，预计在未来十年内，其技术能力将实现跨越式发展。”
不过，即便装配线实现完全自动化，工厂内的其他岗位仍需人工参与。雷尔斯强调，将人工智能技术与“人类智慧”相结合，才是车企未来成功的关键。
德国最大工会 —— 金属工业工会（IG Metall）执行委员会的人工智能与数字化专家德特勒夫 · 格斯特指出，从员工角度来看，数字化产品与人工智能技术的普及，正让工程与制造类工作的难度不断加大。
“产品更新换代速度加快、车型种类日益丰富，这就要求人工智能技术必须与高素质、高适应性的员工协同配合。”格斯特说。
他补充道，数字化工具正在改变人类的工作内容与所需技能，因此加强员工再培训与人才培养，已成为车企的当务之急。
员工必须具备理解和评估数字化技术的能力，换言之，他们需要掌握高水平的专业知识。
国际劳工组织指出，除了对数字技术、先进制造以及电动汽车转型相关技能的需求持续增长外，劳动者还需进一步提升应变能力、终身学习能力、问题解决能力、团队协作能力，以及在技术密集型环境中的安全作业能力。
但值得注意的是，装配线的完全自动化未必会导致大规模失业。帕切科表示：“这些员工可被重新分配至其他支持性岗位，例如设备维护、工程研发、物流仓储、物料管理或质量检测等领域。”
通过系统的再培训，员工还可胜任人工智能监控、机器人维护与软件开发等岗位。
国际劳工组织同样预测，尽管部分重复性手工岗位可能会减少，但多数岗位的工作内容将发生转变，同时新的工作岗位也将应运而生。
该组织在汽车行业未来工作形态技术会议中得出结论：“行业的核心趋势是岗位的演变与转型，而非简单的‘机器换人’。”
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