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现代汽车蔚山工厂罢工,人形机器人进厂之路缓慢且不均衡

2026年7月,现代汽车数千名工会工人在蔚山工厂罢工。围绕人形机器人部署的15轮谈判破裂,这是第一起直接针对人形机器人的工厂停工事件。

科技分析王雅琴发布: 2026年9月27日4 分钟阅读资料来源 3
现代汽车蔚山工厂罢工,人形机器人进厂之路缓慢且不均衡

这场局部罢工从7月13日持续到7月15日,白班和夜班都提前两小时结束。Ars Technica称这里是全球最大的汽车工厂。《韩国时报》报道,工人还计划在7月20日至22日举行四小时罢工。

导火索是Atlas。这台双足机器人由波士顿动力公司制造,身高超过6英尺,能举起100磅以上的重物。现代汽车集团在2026年初展示了最新版本。波士顿动力即将成为现代的全资子公司。据《韩国先驱报》报道,现代希望在现代和起亚工厂部署超过25000台Atlas机器人。

罢工背后的经济账

三星证券分析师Esther Yim在彭博社采访中说,每台Atlas造价约13万美元,但运行约两年即可回本。该采访被Ars Technica引用。麦格理证券韩国的James Hong提出,如果价格降到10万美元,运营成本可能低于美国联邦最低工资7.25美元,并大幅低于典型汽车工人的工资。

代表39000多名韩国工人的现代汽车工会,回应的正是这笔账。《华尔街日报》报道,工会希望把按小时计算的产量工资改为固定月薪,以缓冲自动化导致的工时减少,将退休年龄从60岁提高到65岁,并增加奖金。

工会的要求是防御性的,不是卢德式的。他们假设的是工时减少,而不是没有工作。他们希望薪酬结构能挺过这一转变。

佐治亚州先行,而佐治亚州没有工会

现代计划从2028年起,先在Metaplant America让Atlas上岗。这家电动车工厂位于佐治亚州萨凡纳郊外。Ars Technica指出,那里的美国工人没有加入工会。代表美国、加拿大和波多黎各约40万名汽车工人的美国汽车工人联合会一直在尝试组织该厂。

Metaplant America已经是美国自动化程度最高的汽车工厂。《IEEE Spectrum》统计,那里有850多台机器人负责卸零件、冲压钢板、组装车架和安装车门,还有300台自动导引车在各工位之间运送零件。波士顿动力的四足机器人Spot也在现场。据《亚特兰大宪章报》一名记者在2026年7月探访时描述,它正用嵌有传感器的鼻子在焊接车间嗅探缺陷。

Atlas会从分拣和整理零件开始。Metaplant总装主管Jerald Roach对《亚特兰大宪章报》说,人形机器人不会威胁人类员工。他的理由是,软管、线束、地毯和饰板这类软质零件仍然需要人手的触感。根据现代与佐治亚州的经济发展协议,公司承诺到2031年在该厂雇用8100名全职员工,协议附带价值约21亿美元的激励方案。《亚特兰大宪章报》发现,到2025年底该厂已雇用3800多人。

一种模式,不是孤立的一仗

现代并非个例。特斯拉正在为自己的电动车工厂开发Optimus,宝马已在南卡罗来纳州斯帕坦堡工厂用Figure AI的人形机器人做试点测试。包括比亚迪在内的中国车企也在尝试人形机器人。国际机器人联合会统计,到2021年全球汽车工厂里有超过100万台机器人,占全部工业机器人的三分之一。

美国汽车工人联合会最近批评通用汽车。该公司在其底特律旗舰电动车工厂裁员1300多人,把裁员说成是临时措施,随后又安装了约50台新机械臂。据Ars Technica记述,在2026年6月于底特律举行的美国汽车工人联合会制宪大会上,主席Shawn Fain对前进方向发出警告。

演示与部署之间的差距依然很大。在北京,第二届世界人形机器人运动会于8月22日至26日举行。场上既有跑出超过尤塞恩·博尔特100米纪录的机器人,也有因为停不下来撞上护栏的机器,还有在火花中腰部折断的、起火的。普渡大学博士生Dipam Patel对Ars Technica说,那些跑步机器人是为单一任务设计的,冲过终点线后连减速都做不到,很多参赛机器仍靠遥控操作。

现代在蔚山的停工提醒人们,人形机器人进厂的时间表正在车间里被谈判,而不只是在机器人实验室里。

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资料来源

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  1. 01Fear of humanoid robots spurs human workers to strike at Hyundai auto factoryEN
  2. 02World humanoid robot games show runners breaking records, bursting into flamesEN
  3. 03Google Gemini Is Taking Control of Humanoid Robots on Auto Factory FloorsEN

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王雅琴

王雅琴

人工智能、模型与技术

王雅琴负责FLASH24的人工智能、模型与技术报道,覆盖科技、人工智能与模型、媒体与互联网领域。她习惯直接查阅技术文档、模型卡与官方博客,而非依赖新闻稿,对未经核实的参数和跑分数据一概不放行。每篇报道前,她会逐项核对基准测试结果,对照论文原文与开源代码,确认版本号、数据集和评测条件是否一致。她常联系开发者与研究人员求证细节,也盯着各大厂商的发布会和论文截稿日期,横向比较同类模型的实际表现。私下她自建服务、折腾家庭网络,这让她对部署成本和真实算力需求有直观判断。她的原则是:没有可复现来源的数字,不写进稿子。

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