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— 《进步者日报》编辑部 / La rédaction
在韩国，装配线上的机械臂由能编程、维护和改进它的技术人员围绕操作。在尼日利亚，一些设备在本地维护能力有限的条件下运转。这种差距取决于培训机构、经济条件和技术本身的特性。多个亚洲经济体建立了职业培训与校企合作体系；非洲走过的路径则更为分散。
要点
- 世界银行数据显示，2018年至2022年间，东南亚机器人应用与五个东盟经济体的技术岗位增长存在关联；世行建议发展技能，但未就此与职业培训投资建立因果联系。
- 据IFR《世界机器人2025》，韩国每10,000名制造业员工拥有超过1,000台机器人；该报告公开版未提供撒哈拉以南非洲的整体密度数据。
- 在南非和尼日利亚，与机器人设备相关的本地维护和技能转移能力因情况而异。
- 培训机构很重要，但实际效果同样取决于经济、行业和技术条件。
- 2030年前仍留有窗口期：多个非洲国家正推进职业培训改革，落实情况因地而异。
亚洲用二十年爬上的那道阶梯
上世纪90年代末，多个东南亚经济体劳动力充足但技能偏低，主要靠代工运转，与非洲当下若干情况相似。自动化本可走上同一轨道——取代低技能岗位，却不创造培训条件。实际建立起来的条件，在不同国家和行业产生了不同结果。若干国家将工业投资与职业培训基础设施挂钩，资金来源兼有公共投入和雇主出资，这是解释结果差异的重要因素之一。
2018年至2022年间，这套架构产生了可衡量的结果。世界银行2025年6月发布的《Future Jobs》报告估计，五个东盟经济体在此期间新增约200万个正规技术岗位，与机器人应用相关联。同期，140万个低技能岗位消失。世行认为，净效果取决于劳动与机器人的可替代程度、生产率提升，以及需求对价格下降的反应。
韩国将这一逻辑推到了极致。据IFR《世界机器人2025》，韩国制造业每10,000名员工拥有1,220台机器人，是全球机器人密度最高的国家。三星、现代、LG等大企业建立了内部培训体系，与公立技术高中紧密衔接。一个读完工业维护课程的韩国年轻人，往往在拿到毕业证之前就已就业。这道阶梯能走通，是因为每一级台阶都实实在在地建了起来。
有机器，却没有维护它的手
IFR《世界机器人2025》给出了韩国的密度数据，但公开版未提供撒哈拉以南非洲的同类汇总数字。非洲面临的问题交织着几重因素：已部署设备的数量、本地维护能力，以及培训的可及性。
在南非和尼日利亚，机器人设备已部署到多个行业。有些企业在零件损坏或需要软件更新时，才去联系外国供应商，向欧洲或亚洲的系统集成商提交请求。两国均有职业培训项目在培养技术员，但覆盖范围和效果参差不齐。
约翰内斯堡和拉各斯都是数百万人口的大都市，拥有大学、技术高中和活跃的工业体系。但与技术投资配套的培训并不均衡，主要取决于企业规模和融资能力。部分非洲国家及其合作伙伴设立了与技术投资挂钩的培训项目，效果同样因地而异。机器人提升了生产率，但相关技能并不会自动扩散到生产基地以外。
自动化正在劳动力市场内部加剧不平等：维护技能稀缺时，少数掌握这些技能的工人拿到的工资溢价越来越高，其他人的选择则持续收窄。在南非，这一机制叠加在已有的结构性种族不平等之上，使技能扩散问题更加紧迫。
中国的经验及其刚刚开始的输出
中国在2010年代经历了这一困境的压缩版。其机器人化进程依赖德国设备制造商，同期由中央和各省政府出资推行大规模职业培训。各省结果不均，但方向明确：中国政府将培训视为基础设施，与公路、港口同等对待。
中国开始将这套模式推向非洲，动机兼有真诚合作与战略利益。在埃塞俄比亚、肯尼亚和坦桑尼亚，多个工业投资项目包含职业培训内容。目前成果仍属初步，独立评估也很少。但信号已经传出：培训不再被当作附加选项，而是被明确为部署的前提条件。
这套模式也有局限。中国在非洲的项目往往仍由外部主导，课程与当地行业衔接不足，培训周期也短。核心问题在于：这些举措是否真正建立了自主能力——本地培训师、培训中心、获认可的资格认证——还是只是将对外国技能供应方的依赖延续下去，把西方供应商换成了亚洲供应商。
作为基础设施的职业培训：双元制已经证明了什么
德国和瑞士用一百年建立起双元培训体系，提供了职业培训与技术引进成功结合的最扎实案例。在两国，企业学徒制与职业学校教学并行：学员交替接受实践与理论训练，雇主直接出资并参与课程内容的制定。车间引入新技术后，相关内容很快进入培训大纲。
这套模式依托特定的制度结构和中小型工业企业的产业生态，与撒哈拉以南非洲的情况有所不同。但它的几项根本原则——雇主与国家共同制定课程、分摊经费、将培训扎根于生产实践——已启发多个地区的做法。多个亚洲经济体发展出了结合学校与企业的培训体系，并适应了各自国情。
对撒哈拉以南非洲而言，问题不在于这类体系能否在欧洲之外运转，而在于谁来出资、以多快的速度、以及由谁治理。
开到2030年的那扇窗
2030年并不遥远，但窗口尚未关闭。若干因素表明，对培训的快速投入可能改变撒哈拉以南非洲机器人应用的走向。
第一个信号：非洲的人口结构仍是一项可以转化的资产。据联合国预测，到2030年，非洲劳动年龄人口将超过7亿。这支劳动力目前技能不足以胜任技术型工业岗位，但年龄结构偏轻，初始培训成本低于让年长工人转岗再训。问题是结构性的；如果投资现在到位而非等到2035年，它也是可以解决的。
第二个信号：职业培训的成本已经下降。数字学习平台可以远程培养维护技术员，无需重型基础设施即可认证技能，并加快课程开发。这些工具无法取代车间实操，但降低了建立培训体系的入门门槛。卢旺达和加纳正在试验数字与线下混合培训模式，初步结果有一定参考价值，但大规模评估数据仍然有限。
第三个信号含义更复杂：当经济、技术和融资条件具备可行性时，非洲的机器人投资可能加快。竞争压力、质量要求和人工成本，可能在投资经济上合算时推动部分企业走向自动化。问题因此不再是机器人会不会来，而是它们到来时有没有配套。
到2030年，两种情景已相当清晰。第一种：非洲国家和国际伙伴将职业培训列为优先基础设施，在现有工业区配套建设培训机制。机器人应用由此创造维护、编程和工程领域的技术岗位，推动本地制造业逐步升级。第二种：投资到来，但没有同步的培训计划。部分企业可能依赖外国企业提供技术、标准或培训，本地劳动力难以进入自动化创造的技术岗位。
公共补贴既可能固化低工资，也可能为技能提升提供资金。有据可查的亚洲经济体优先投资于职业培训；非洲各国的做法则因地制宜，更为分散。
出资方和企业可用的抓手
在非洲安装机器人设备的跨国公司手中有一个现成的抓手：将投资与本地培训环节挂钩，仿照2000年代若干德国汽车集团与中东欧东道国政府谈判时的做法。这种条件本身就是运营可持续性的保障——一台没人能维护的机器人是一项迅速贬值的资产。
世界银行、非洲开发银行等多边出资方已就该主题发表了足够多的分析，足以确认问题存在。关键在于：对工业投资贷款附加更多同步培训要求，并直接资助工业区内的职业培训中心，而非将培训当作一笔剩余预算来处理。
非洲国家自身也面临一道财政权衡题。职业培训比传统大学成本低，但需要设备、合格培训师和雇主合作。这类合作需要税收激励、清晰的监管框架，以及培训中心稳定的治理结构。该地区多个国家具备相应的立法工具，但要在工业规模上调动，仍面临融资或机构协调方面的挑战。
如果设备投资能配合职业培训项目，2030年前在维护、编程和工程领域创造技术岗位的潜力将有可能提高。
资料来源
- 《外交学者》，中国的人工智能推进能给非洲的未来劳动力带来什么启示（2026年5月）
- IFR《世界机器人2025》，国际机器人联合会
- 世界银行，《Future Jobs EAP》（2025年9月）
- Manufacturing Indaba 2026，南非／尼日利亚工业专题讨论会纪要
- AWS焊接自动化展（2026年6月）
