想象一下，如果你身边多了一位脑袋里装的都是GPT-5的“鲜活”同事，世界会变成什么样子?
这是我的第281篇专栏文章，我在【数字原生组织】写的第8篇文章。
“目前，AIGC对存量知识的理解与表达，已经达到80分的水平，行业从业者将随之形成两极分化的局面：
“一部分人成为上游管理员，一部分成为底层AIGC操作员，两者的工作产量都会极大提升。
“剩下的达不到80分的腰部从业者，大概率被淘汰。”这是昆仑万维CEO方汉抛出的一个大胆预测。
这个发生在办公领域的情况，很可能即将传递到工业制造领域。
根据外媒报道，OpenAI近期宣布对1X technologies的投资，这是他们投资的第一家机器人公司，也是他们投资的第一家硬件公司。
想象一下，你身边多了一位脑袋里装的都是GPT-5的“鲜活”同事，将会怎样?
当下，我们正处于对GPT大模型的追捧与炒作高峰，各界大佬纷纷入局。正如我们所熟知，第一波承接AGI的载体，是搜索、SaaS这样的软件服务，但这项技术的潜力远不止于此，实体机器人和AGI的结合，将创造出新的可能性，尤其在商业服务和工业制造领域，将会掀起一系列的变革。
这些变革可能是缓慢的，但却是深远的。
随着企业的员工中可能会有越来越多的机器人“同事”，企业中的人机协同与数智蝶变将会推升到新的高度。
我们常说，不要在落后的工艺上做自动化，不要在落后的管理上做信息化，不要在落后的组织上做智能化。
GPT实体机器人的推出，可能是对企业组织能力的一次大考!
搭载GPT-5的实体机器人即将问世
根据外媒报道，GPT取得了不错的进展，并且为了把GPT装到人形机器人上，OpenAI投资了机器人公司1X Technologies。
不久前，来自挪威的机器人制造商1X technologies宣布完成A2轮融资，金额2350万美元，领投方正是OpenAI旗下的启动基金。
消息一出，便引发了外界对于GPT模型和机器人结合的无限遐想。
这个消息将人们关注的重点，引向了在AGI获得突破后的下一个阶段——“具身智慧”。
智慧体需要与真实的世界，进行多模态的互动，并透过获取物理世界的真实回馈，进一步让智慧体学习、进化。
OpenAI投资1X人形机器人厂商的动作，就是这个观点最好的印证。
1X Technologies原名Halodi Robotics，由挪威人Bernt Øivind Børnich在2014年创立。他们瞄准了日益短缺的劳动力市场，想要开发出能在日常场景中与人安全协作的机器人。
其中的一个场景是，人形机器人管家帮助人类做家务，识别人类的情绪，并做出真正智能化的回应;另一个场景便是，人形机器人根据同事的指令，自动理解人类的语言和意图，在生产线上勤奋工作，不吃不喝、夜以继日，无数次的重复重复再重复。
总之，就是你不好意思让同事办的那些事儿，机器人干起来都毫无怨言。
为了实现这一目标，1X Technologies的工程师开发出了类似人体肌肉的仿生系统电机，这些电机提供了人形机器人需要的大功率、低能耗互动，让机器人既能在仓库里举起重物，又能轻拿轻放笔记型电脑，并递给人类。
2022年初，1X Technologies在医疗行业推出了第一款商用机器人产品——医护助理机器人EVE，并在挪威Sunnaas医院进行了测试。EVE是一款轮式机器人，在医院执行后勤工作，让护理人员能有更多时间照料患者。据Nordic 9报导，截至目前EVE已经销售了上百台。
1X Technologies在新闻稿中表示，2023年新一轮融资筹集的资金，将主要用于两个目的：扩大首款机器人EVE在挪威和北美的生产;并建造一款名为NEO的新型双足机器人模型，预计在2023年夏天发布，也就是在不久之后。
GPT背后的强大AI技术，能够帮助实体机器人解决算法和数据能力落后的难题，推动机器人行业迎来奇点时刻。
OpenAI投资1X，只是一个开始。
系统派单→人员接单，组织的变革 一触即发
实体机器人在生产线上人力的替代，只是表层的现象。
更深层次的影响，正在从操作流程渗透到组织架构的层面。
我们大部分制造企业的流程，可以简单粗暴的拆解为三个部分：计划、生产和配送。
然而，就智能制造而言，生产执行并不是特别困难的事情，最具挑战性的方面是计划和配送。
因为很多生产线已经实现了自动化，根据生产计划进行制造。企业可以通过对硬件的投入，提升生产环节的确定性和产品的质量。
然而，做好计划和管理物流并没有那么容易，物流是供应链中最易受到干扰的环节，任何生产中的干扰，都会对我们企业的物流和配送产生影响。
那么，我们做智能制造，其实是在做什么?
智能制造做的其实就是，当人和机器在争夺车间生产现场控制权的时候，到底是听人员的，还是听机器的。
答案已经显而易见，智能制造做的好的企业，都会把生产制造的控制权交给机器。能让机器做的，绝对不让人去做。
在这个理念的基础上，一些企业实现了计划无人、生产少人、配送自动。
当我们实现了“计划无人”和“配送自动”的时候，接下来很有意思的事情就会发生。
我们可以实现一种以场景拉动的，跨系统数字化决策平台。
这个时候，智能制造对生产硬件、装备的改造，对流程、管理的改进，将会渗透到组织、部门的层面，甚至岗位设置都可能发生变化。
对于工业企业的中层和基层员工，不用学习系统操作，不需要了解数字化决策平台的背后构成，到底是IOT、还是MES、还是ERP、还是PLM，他只用面对当前这一刻平台让他解决的具体问题就行。
平台就像他的一个虚拟的助手，告诉他当前有什么任务分配给他，并给他提供提示，辅助他完成。
工业企业的部门设置可以进一步变轻，减少部门之间的沟通与协调，而是集中精力用于生产。
怎么让人员集中精力用于生产呢?做骑手。当决策平台发现生产遇到问题的时候，就可以发送任务给骑手，骑手接单按照系统提示处理任务，从而形成“系统派单→人员接单→按单激励”的流程。
一些企业已经开始尝试这种模式，取得了很好的成效。(此处插播广告，即将于5月31日举办的数智大会，神秘嘉宾即将带来现身说法!)
这种做法相当耳目一新。
大开脑洞吧?
之前，我们还可以照抄照搬国外的系统和流程，现在，我们发现身位领先，前方“无人”了。
不仅各种前路需要自己探索，而且猛然抬头，突然发现大家都同时站在了同一起跑线上。
因为随着AI的突飞猛进，从互联网公司到各行各业的产业公司，面对智能化时代是在同一个起跑线上。
“所有行业、所有应用、所有软件、所有服务，都值得基于新型人工智能技术、基于AIGC(生成式人工智能)各方面技术支撑、大模型支撑，重做一遍。”这是阿里巴巴集团董事会主席兼CEO张勇最近说的，我也深度赞同。
在下一阶段，“认知力”和“组织力”成为我们企业比拼的利器。
GPT在工业领域可能的应用场景
GPT作为一种自然语言处理模型，在它的眼中，并没有像人类一样进行垂直领域的软件划分。这意味着，我们人为设置的一些软件分类，可能会在GPT模型的应用中被打破。
延续这个讨论，并与本文提到的观点合二为一，我们一起来尝试思考：这些系统之间的划分打破之后将会怎样?
他们都将变身成为“微服务”。(欢迎板砖和各种不同意见~)
这些系统将会隐藏在数字化决策平台的背后，强化“系统派单→人员接单→按单激励”的流程。它们帮助生产计划的落实，分配人员的任务，辅助接单人员完成工作，让企业组织的架构变得更加轻量级。
最后，让我们来问问GPT-4对于GPT-5应用于工业领域的看法吧。这道题好像是送分题。
就工业场景而言，GPT-4认为，GPT-5作为一种高级的人工智能语言模型，如果被装载到人形机器人上，可以在工业领域完成许多复杂任务和应用。
以下是一些可能的应用场景和操作示例：
1. 生产线自动化：这种人形机器人可以协助工人在生产线中进行各种操作，如装配、检验、包装等。它们可以在高度重复性的工作中提高生产效率，并减轻人类劳动力的负担。
2. 仓库物流管理：人形机器人可以在仓库中搬运货物、排序、盘点等，大大提高了仓库管理的效率。此外，它们还可以与仓库管理系统无缝集成，确保准确无误的库存管理。
3. 质量检测与维修：人形机器人可以在生产过程中进行各种质量检测任务，如视觉检测、压力测试等。如果发现问题，它们可以立即报告并协助维修，确保生产过程的顺利进行。
4. 协同机器人(Cobot)：在需要人机协作的场景中，人形机器人可以与人类工人一起工作，提供支持和辅助。例如，在汽车制造业中，人形机器人可以在一起组装汽车零件，提高生产效率。
5. 远程操作与监控：通过远程操控人形机器人，工程师可以在安全的环境中完成危险或困难的任务，如化学品处理、核设施维护等。此外，GPT-5还可以协助实时监控，并在发现潜在问题时提供预警。
6. 研发与设计：人形机器人可以在研发和设计领域提供支持，如协助工程师进行产品原型设计、仿真测试等。此外，GPT-5的高级语言处理能力还可以帮助解决设计中的问题，并提供创新的解决方案。
7. 培训与教育：在工业领域，人形机器人可以作为培训师，向新员工传授技能和知识。GPT-5可以根据员工的需求和水平提供个性化的培训内容，提高培训效果。
这些只是人形机器人在工业领域的部分应用场景。随着技术的发展，它们的功能和应用范围将会不断扩大。
写在最后
面对大考，不用紧张，我们始终陪伴你。
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参考资料：
1.《GPT将应用在机器人?OpenAI领投挪威人形机器人公司》，36氪
2.《搅翻科技圈后，OpenAI 瞄准了人形机器人》，36氪
3.《Digital Transformation for Equipment Owners》，TwinThread