从手工织布到珍妮纺织机、水力纺织机，从一百年前的福特汽车纯手工流水线到当代汽车工厂，人类社会整个现代化过程都贯穿着「自动化」这个概念。一说起「自动化」，人们自然而然地联想到「高效率」、「高品质」，也难怪越来越多的车企都在宣传自动化水平。
真的是自动化水平越高，汽车品质就越高么？
左：近百年前的汽车制造流水线 右：当代某电动车工厂，图上看不到工人
似乎也不尽然，比如某美系电动车型量产初期过于依赖自动化率，险些落入「量产地狱」。若产品都造不出来，还谈何品质呢？这大概是吃瓜群众第一次意识到，自动化水平似乎也不是越高越好。
可见，自动化水平与造车品质之间的关系，并没有那么简单。今天，咱们就从正反两面，来深入分析一下这个问题！
一、 正方：自动化水平越高，品质越好
汽车制造涉及诸多环节，有些活儿天然适合机器来做。例如，激光焊接要求轨迹精确、速度平稳、力度恒定，这对工人来说很难保证质量，不如交给自动化机器来做; 再如，将成千上万的物料在准确的时间送达准确的位置，由不知疲倦的AGV物料小车来干就显得更可靠一些；还有，总拼环节的车身件重达数百公斤，由工人操作太耗体力也容易出现质量问题，像广本采用了100%自动化率的车身总拼系统[1]，既提高生产效率，也提高了品质。
左上：激光焊接 右：AGV小车 左下：SMART-G/W车身总拼系统 图片来源[1]
用力大无穷、不知疲倦的自动化机器替代人工来提高品质，这种思路浅显易懂。但是，自动化提高品质更为关键的并不在于「产」，而在于「检」。
正因为自动化水平提高，现代管理体系中的「大规模测量 → 基于生产知识统计推断，找到缺陷原因 → 持续改进」的流程才能得以落实。这一套思想曾在30年前美国发起的「2毫米工程」中大显身手，显著提高了当时美系车企的生产品质。后来有其它品牌工厂也采取了类似的思路，并将标准提高到「1毫米工程」[2]。
落实这套体系的基础就在于「大规模测量」—— 既要测得全面，令缺陷无所遁形；又要测得及时，早发现早解决。
说到这里，你可能会质疑：测量？这有什么稀奇？自动化普及之前，俺们汽车生产线上也有很多人工测量措施啊，比如冲压件的抽检、焊接件的终检、总装完成后的出厂路检。
事实确实如此，百年之前的汽车造车就有人工测量措施，但在测量密度、精度、速度、实时性、非接触性上远远不能和自动化测量相比。如若不信，我举几个例子：
例如，广汽本田焊接车间的涂胶视觉检测技术，可以实时测量胶料涂布的位置、胶长、胶径，依据测量结果实时调整制造参数以保证品质。
焊接过程的测量与之类似，基本原则就是发现小偏差及时修正，发现大问题及时撤回，不让缺陷件流到下一工序。如果不使用基于视觉技术的自动化测量，你敢想象人工测量的画面吗？
广汽本田焊装车间的视觉定位 图片来源[1]
再如自适应焊接控制器，可测量板材的配合状况后自动调整焊接参数，以确保焊接品质。像这种「产测合一」的工序由人工来做简直是难上加难，这让人联想起瓦工铺地砖时的画面，二者的加工效率、精度与质量稳定性，显然不可同日而语。
左：广汽本田焊装车间的自适应焊接控制器 右：产测合一的铺地砖
又如，总装完成后的全车车灯质检环节，原有的人眼+经验检测方法存在易疲劳、伤眼睛、非定量、效率低等问题。后来广汽本田升级为AI视觉识别技术[3]，将人工测量升级为自动化测量之后，既提高了效率，也提升了品质，同时还保护了工人的身体健康。
全车车灯质检环节：人工测量 vs AI视觉识别 图片来源[3]
由此可见，提高自动化水平可以发力「大规模测量」，助力现代质量管理体系的落实。合理的自动化有助于提高品质，车企基本上都普及了自动化设备，除非你去找手工造车匠人，否则这个时代也很难买到纯手工打造的汽车了。
一个新的问题出现了 —— 既然大家都自动化了，为啥品质还有高低之分呢？
要回答这个问题，需要更深一层的思考：自动化设备花钱就可以买，但现代质量管理体系的设计、执行与改进依然是人来主导的。各大车企自动化水平旗鼓相当的前提下，人的作用尤为关键！
二、 反方：自动化背后，人的作用更为关键
汽车的发明淘汰了马车，但并没有淘汰人。本应成为马夫的人，就成为司机来驾驶更强更快的汽车，也可以成为AI算法工程师来设计自动驾驶系统。从马到汽车，设备在变化，人也从付出体力逐渐变成付出脑力，「人+设备」充分协同以实现1+1>2的关系却没有变化。
这暗示着，汽车生产线自动化背后，人的作用不可忽视。
1. 机器不可替代的环节
自动化设备看起来再智能，其实还是根据工程师设计好的程序来干机械式的活儿。如果发生了程序之外的意外情况，自动化就无能为力了，考验人的时机也就到了。
例如，广汽本田在一次日常抽检中，发现有一个零件表面有意外的划痕外伤。虽然这是极少出现的偶发现象，但广汽本田有「120%合格率」的品质要求，工作人员对此进行了追根溯源。历时一个多月，动用了光学显微镜、电子显微镜进行材料学分析，组织多部门甚至供应商联合研究，才最终定位到了物流环节。最后设计了新的夹具、增加了新的测量环节，来杜绝这类偶发的质量隐患。
在这个案例中，自动化的机器其实无能为力，只有人来发挥主观能动性，才能完成这种非标流程的品质提升工作。
再如，虽然涂装车间的自动化率已经很高了，但每种涂料的特性、刚上完漆之后汽车的湿膜状态还是依赖于人的判断。曾获得广东省第一届汽车行业喷涂技能大赛第一名、广汽本田涂装车间的邓俊杰认为，这需要手工喷涂经验很丰富的「老师傅」才能做到精准求精。
新手怎么才能成为「老师傅」？这依赖师傅与徒弟之间的经验传承。除了涂装车间之外，冲压车间有一个「每月一车」活动[1]，对选出的单品零件涂油检测外观，从而提升班组人员的品质判断能力 —— 这正是师傅带徒弟的具体措施。
广汽本田冲压车间的每月一车活动 图片来源[1]
2. 质量管理体系的设计与改进，都是由人来执行的
在上文提到的「大规模测量 → 基于生产知识统计推断，找到缺陷原因 → 持续改进」的现代质量管理体系中，自动化大显神威。实际上，如果我们把这套体系的全貌画出来，就会发现发挥关键作用的依然是人。
例如，白车身顶盖与侧围之间应用激光焊能够提高美观度、密封性和稳定性，但存在一个问题就是焊缝表面容易出现鱼鳞纹，焊接速度越快就越明显。
广汽本田焊装车间 顶盖与侧围之间采用激光焊
自动化流程可以检测到鱼鳞纹，但并不能消除。如果硬要它自己想办法解决的话，它只能以倍数降低焊接速度、大幅降低产能来提高质量，显然这并不是可行的办法。
广汽本田焊装领域的郑世卿团队发现焊丝和工件夹角对溶石流动影响很大，通过上万次实验找到了最优参数组合，既解决了鱼鳞纹的质量问题，还将焊接速度提高到110mm/s，超业界均值 75mm/s。自动化流程的标准是一成不变的，而要实现行业技术的不断突破，需要不断挑战更高目标，而这就超过了机器的能力范围，只能依靠人的智慧。
再如上文提到的AI视觉检测技术，视觉设备大家都可以买，用到什么程度就要看人的水平了。广汽本田总装车间的陈耀明团队采用自主知识产权的深度神经网络算法飞浆，实现AI技术在产品之间的跨领域应用。
AI视觉检测技术在产品之间的跨领域应用
再如，焊装车间的曾俊钦，与团队建立零件防错管理体制并编制45种零件识别图，有效防止错装零件流出下一工序，保证系内产品直接合格率达99%以上。自动化流程可以降低执行防错管理制度的成本，但谁来制定这个制度呢？只能是人。
3. 品质标准由人制定
质量管理体系运转良好，产品品质也不一定就很高。这是因为，品质标准定得高，那无论是增加测量点位还是降低良品率，都会提高成本。所以说，怎么定品质标准，反应了企业对于消费者的基本态度。
广汽本田的品质哲学是「120%合格率」。这就很有意思，合格率怎么会超过100%呢？ 据我理解，这并不是具体的质量管理细则，而是一种对消费者负责的价值观，要求每个人都要以超标的120%合格率精神开展品质保证工作。
在「120%合格率」的思想指引下，广汽本田执行的品质标准比Honda全球标准更高。例如，为了适应幅员辽阔的中国市场需求，广汽本田新车采用了2400mm/h的淋雨强度连续喷淋3.5小时，从而确保密封性。品质标准定得高，产品质量就有保证，广汽本田自2020年起就连续三年位居J.D. Power的中国新车质量研究榜首。
小结
最后回到最初的问题：自动化水平越高，汽车品质就越高么？
答案是：不一定，决定汽车品质的根本因素是人，而非机器。即便在智能化高度发达的未来，这一逻辑也不会改变。
以「大规模测量 → 基于生产知识统计推断，找到缺陷原因 → 持续改进」为核心流程的现代质量管理体系是造车品质的基础设施。自动化水平与「大规模测量」能力息息相关，可以间接提高品质，但是在各大车企自动化水平相当的情况下，人的因素更是处于核心地位，决定品质的是那些设计与改进质量体系的「人本智慧」，并成为各品牌实现品质差异化的根本所在，因为人扮演着更为重要的角色：除了机器无法替代的生产环节和品质提升工作，人还是品质更高标准的主导者和创新主力，更设计与改进了整个质量管理体系。
在比较不同车企的品质体系时，我发现广汽本田有一个独一无二的特点，那就是提到了很多一线工人的名字，而不是把重心放在自动化设备上。尊重人，才能激发人的主观能动性，使「人+ 设备」充分协同实现1+1＞2的效果。
真的是自动化水平越高，汽车品质就越高么？
左：近百年前的汽车制造流水线 右：当代某电动车工厂，图上看不到工人
似乎也不尽然，比如某美系电动车型量产初期过于依赖自动化率，险些落入「量产地狱」。若产品都造不出来，还谈何品质呢？这大概是吃瓜群众第一次意识到，自动化水平似乎也不是越高越好。
可见，自动化水平与造车品质之间的关系，并没有那么简单。今天，咱们就从正反两面，来深入分析一下这个问题！
一、 正方：自动化水平越高，品质越好
汽车制造涉及诸多环节，有些活儿天然适合机器来做。例如，激光焊接要求轨迹精确、速度平稳、力度恒定，这对工人来说很难保证质量，不如交给自动化机器来做; 再如，将成千上万的物料在准确的时间送达准确的位置，由不知疲倦的AGV物料小车来干就显得更可靠一些；还有，总拼环节的车身件重达数百公斤，由工人操作太耗体力也容易出现质量问题，像广本采用了100%自动化率的车身总拼系统[1]，既提高生产效率，也提高了品质。
左上：激光焊接 右：AGV小车 左下：SMART-G/W车身总拼系统 图片来源[1]
用力大无穷、不知疲倦的自动化机器替代人工来提高品质，这种思路浅显易懂。但是，自动化提高品质更为关键的并不在于「产」，而在于「检」。
正因为自动化水平提高，现代管理体系中的「大规模测量 → 基于生产知识统计推断，找到缺陷原因 → 持续改进」的流程才能得以落实。这一套思想曾在30年前美国发起的「2毫米工程」中大显身手，显著提高了当时美系车企的生产品质。后来有其它品牌工厂也采取了类似的思路，并将标准提高到「1毫米工程」[2]。
落实这套体系的基础就在于「大规模测量」—— 既要测得全面，令缺陷无所遁形；又要测得及时，早发现早解决。
说到这里，你可能会质疑：测量？这有什么稀奇？自动化普及之前，俺们汽车生产线上也有很多人工测量措施啊，比如冲压件的抽检、焊接件的终检、总装完成后的出厂路检。
事实确实如此，百年之前的汽车造车就有人工测量措施，但在测量密度、精度、速度、实时性、非接触性上远远不能和自动化测量相比。如若不信，我举几个例子：
例如，广汽本田焊接车间的涂胶视觉检测技术，可以实时测量胶料涂布的位置、胶长、胶径，依据测量结果实时调整制造参数以保证品质。
焊接过程的测量与之类似，基本原则就是发现小偏差及时修正，发现大问题及时撤回，不让缺陷件流到下一工序。如果不使用基于视觉技术的自动化测量，你敢想象人工测量的画面吗？
广汽本田焊装车间的视觉定位 图片来源[1]
再如自适应焊接控制器，可测量板材的配合状况后自动调整焊接参数，以确保焊接品质。像这种「产测合一」的工序由人工来做简直是难上加难，这让人联想起瓦工铺地砖时的画面，二者的加工效率、精度与质量稳定性，显然不可同日而语。
左：广汽本田焊装车间的自适应焊接控制器 右：产测合一的铺地砖
又如，总装完成后的全车车灯质检环节，原有的人眼+经验检测方法存在易疲劳、伤眼睛、非定量、效率低等问题。后来广汽本田升级为AI视觉识别技术[3]，将人工测量升级为自动化测量之后，既提高了效率，也提升了品质，同时还保护了工人的身体健康。
全车车灯质检环节：人工测量 vs AI视觉识别 图片来源[3]
由此可见，提高自动化水平可以发力「大规模测量」，助力现代质量管理体系的落实。合理的自动化有助于提高品质，车企基本上都普及了自动化设备，除非你去找手工造车匠人，否则这个时代也很难买到纯手工打造的汽车了。
一个新的问题出现了 —— 既然大家都自动化了，为啥品质还有高低之分呢？
要回答这个问题，需要更深一层的思考：自动化设备花钱就可以买，但现代质量管理体系的设计、执行与改进依然是人来主导的。各大车企自动化水平旗鼓相当的前提下，人的作用尤为关键！
二、 反方：自动化背后，人的作用更为关键
汽车的发明淘汰了马车，但并没有淘汰人。本应成为马夫的人，就成为司机来驾驶更强更快的汽车，也可以成为AI算法工程师来设计自动驾驶系统。从马到汽车，设备在变化，人也从付出体力逐渐变成付出脑力，「人+设备」充分协同以实现1+1>2的关系却没有变化。
这暗示着，汽车生产线自动化背后，人的作用不可忽视。
1. 机器不可替代的环节
自动化设备看起来再智能，其实还是根据工程师设计好的程序来干机械式的活儿。如果发生了程序之外的意外情况，自动化就无能为力了，考验人的时机也就到了。
例如，广汽本田在一次日常抽检中，发现有一个零件表面有意外的划痕外伤。虽然这是极少出现的偶发现象，但广汽本田有「120%合格率」的品质要求，工作人员对此进行了追根溯源。历时一个多月，动用了光学显微镜、电子显微镜进行材料学分析，组织多部门甚至供应商联合研究，才最终定位到了物流环节。最后设计了新的夹具、增加了新的测量环节，来杜绝这类偶发的质量隐患。
在这个案例中，自动化的机器其实无能为力，只有人来发挥主观能动性，才能完成这种非标流程的品质提升工作。
再如，虽然涂装车间的自动化率已经很高了，但每种涂料的特性、刚上完漆之后汽车的湿膜状态还是依赖于人的判断。曾获得广东省第一届汽车行业喷涂技能大赛第一名、广汽本田涂装车间的邓俊杰认为，这需要手工喷涂经验很丰富的「老师傅」才能做到精准求精。
新手怎么才能成为「老师傅」？这依赖师傅与徒弟之间的经验传承。除了涂装车间之外，冲压车间有一个「每月一车」活动[1]，对选出的单品零件涂油检测外观，从而提升班组人员的品质判断能力 —— 这正是师傅带徒弟的具体措施。
广汽本田冲压车间的每月一车活动 图片来源[1]
2. 质量管理体系的设计与改进，都是由人来执行的
在上文提到的「大规模测量 → 基于生产知识统计推断，找到缺陷原因 → 持续改进」的现代质量管理体系中，自动化大显神威。实际上，如果我们把这套体系的全貌画出来，就会发现发挥关键作用的依然是人。
例如，白车身顶盖与侧围之间应用激光焊能够提高美观度、密封性和稳定性，但存在一个问题就是焊缝表面容易出现鱼鳞纹，焊接速度越快就越明显。
广汽本田焊装车间 顶盖与侧围之间采用激光焊
自动化流程可以检测到鱼鳞纹，但并不能消除。如果硬要它自己想办法解决的话，它只能以倍数降低焊接速度、大幅降低产能来提高质量，显然这并不是可行的办法。
广汽本田焊装领域的郑世卿团队发现焊丝和工件夹角对溶石流动影响很大，通过上万次实验找到了最优参数组合，既解决了鱼鳞纹的质量问题，还将焊接速度提高到110mm/s，超业界均值 75mm/s。自动化流程的标准是一成不变的，而要实现行业技术的不断突破，需要不断挑战更高目标，而这就超过了机器的能力范围，只能依靠人的智慧。
再如上文提到的AI视觉检测技术，视觉设备大家都可以买，用到什么程度就要看人的水平了。广汽本田总装车间的陈耀明团队采用自主知识产权的深度神经网络算法飞浆，实现AI技术在产品之间的跨领域应用。
AI视觉检测技术在产品之间的跨领域应用
再如，焊装车间的曾俊钦，与团队建立零件防错管理体制并编制45种零件识别图，有效防止错装零件流出下一工序，保证系内产品直接合格率达99%以上。自动化流程可以降低执行防错管理制度的成本，但谁来制定这个制度呢？只能是人。
3. 品质标准由人制定
质量管理体系运转良好，产品品质也不一定就很高。这是因为，品质标准定得高，那无论是增加测量点位还是降低良品率，都会提高成本。所以说，怎么定品质标准，反应了企业对于消费者的基本态度。
广汽本田的品质哲学是「120%合格率」。这就很有意思，合格率怎么会超过100%呢？ 据我理解，这并不是具体的质量管理细则，而是一种对消费者负责的价值观，要求每个人都要以超标的120%合格率精神开展品质保证工作。
在「120%合格率」的思想指引下，广汽本田执行的品质标准比Honda全球标准更高。例如，为了适应幅员辽阔的中国市场需求，广汽本田新车采用了2400mm/h的淋雨强度连续喷淋3.5小时，从而确保密封性。品质标准定得高，产品质量就有保证，广汽本田自2020年起就连续三年位居J.D. Power的中国新车质量研究榜首。
小结
最后回到最初的问题：自动化水平越高，汽车品质就越高么？
答案是：不一定，决定汽车品质的根本因素是人，而非机器。即便在智能化高度发达的未来，这一逻辑也不会改变。
以「大规模测量 → 基于生产知识统计推断，找到缺陷原因 → 持续改进」为核心流程的现代质量管理体系是造车品质的基础设施。自动化水平与「大规模测量」能力息息相关，可以间接提高品质，但是在各大车企自动化水平相当的情况下，人的因素更是处于核心地位，决定品质的是那些设计与改进质量体系的「人本智慧」，并成为各品牌实现品质差异化的根本所在，因为人扮演着更为重要的角色：除了机器无法替代的生产环节和品质提升工作，人还是品质更高标准的主导者和创新主力，更设计与改进了整个质量管理体系。
在比较不同车企的品质体系时，我发现广汽本田有一个独一无二的特点，那就是提到了很多一线工人的名字，而不是把重心放在自动化设备上。尊重人，才能激发人的主观能动性，使「人+ 设备」充分协同实现1+1＞2的效果。
从手工织布到珍妮纺织机、水力纺织机，从一百年前的福特汽车纯手工流水线到当代汽车工厂，人类社会整个现代化过程都贯穿着「自动化」这个概念。一说起「自动化」，人们自然而然地联想到「高效率」、「高品质」，也难怪越来越多的车企都在宣传自动化水平。
真的是自动化水平越高，汽车品质就越高么？
左：近百年前的汽车制造流水线 右：当代某电动车工厂，图上看不到工人
似乎也不尽然，比如某美系电动车型量产初期过于依赖自动化率，险些落入「量产地狱」。若产品都造不出来，还谈何品质呢？这大概是吃瓜群众第一次意识到，自动化水平似乎也不是越高越好。
可见，自动化水平与造车品质之间的关系，并没有那么简单。今天，咱们就从正反两面，来深入分析一下这个问题！
一、 正方：自动化水平越高，品质越好
汽车制造涉及诸多环节，有些活儿天然适合机器来做。例如，激光焊接要求轨迹精确、速度平稳、力度恒定，这对工人来说很难保证质量，不如交给自动化机器来做; 再如，将成千上万的物料在准确的时间送达准确的位置，由不知疲倦的AGV物料小车来干就显得更可靠一些；还有，总拼环节的车身件重达数百公斤，由工人操作太耗体力也容易出现质量问题，像广本采用了100%自动化率的车身总拼系统[1]，既提高生产效率，也提高了品质。
左上：激光焊接 右：AGV小车 左下：SMART-G/W车身总拼系统 图片来源[1]
用力大无穷、不知疲倦的自动化机器替代人工来提高品质，这种思路浅显易懂。但是，自动化提高品质更为关键的并不在于「产」，而在于「检」。
正因为自动化水平提高，现代管理体系中的「大规模测量 → 基于生产知识统计推断，找到缺陷原因 → 持续改进」的流程才能得以落实。这一套思想曾在30年前美国发起的「2毫米工程」中大显身手，显著提高了当时美系车企的生产品质。后来有其它品牌工厂也采取了类似的思路，并将标准提高到「1毫米工程」[2]。
落实这套体系的基础就在于「大规模测量」—— 既要测得全面，令缺陷无所遁形；又要测得及时，早发现早解决。
说到这里，你可能会质疑：测量？这有什么稀奇？自动化普及之前，俺们汽车生产线上也有很多人工测量措施啊，比如冲压件的抽检、焊接件的终检、总装完成后的出厂路检。
事实确实如此，百年之前的汽车造车就有人工测量措施，但在测量密度、精度、速度、实时性、非接触性上远远不能和自动化测量相比。如若不信，我举几个例子：
例如，广汽本田焊接车间的涂胶视觉检测技术，可以实时测量胶料涂布的位置、胶长、胶径，依据测量结果实时调整制造参数以保证品质。
焊接过程的测量与之类似，基本原则就是发现小偏差及时修正，发现大问题及时撤回，不让缺陷件流到下一工序。如果不使用基于视觉技术的自动化测量，你敢想象人工测量的画面吗？
广汽本田焊装车间的视觉定位 图片来源[1]
再如自适应焊接控制器，可测量板材的配合状况后自动调整焊接参数，以确保焊接品质。像这种「产测合一」的工序由人工来做简直是难上加难，这让人联想起瓦工铺地砖时的画面，二者的加工效率、精度与质量稳定性，显然不可同日而语。
左：广汽本田焊装车间的自适应焊接控制器 右：产测合一的铺地砖
又如，总装完成后的全车车灯质检环节，原有的人眼+经验检测方法存在易疲劳、伤眼睛、非定量、效率低等问题。后来广汽本田升级为AI视觉识别技术[3]，将人工测量升级为自动化测量之后，既提高了效率，也提升了品质，同时还保护了工人的身体健康。
全车车灯质检环节：人工测量 vs AI视觉识别 图片来源[3]
由此可见，提高自动化水平可以发力「大规模测量」，助力现代质量管理体系的落实。合理的自动化有助于提高品质，车企基本上都普及了自动化设备，除非你去找手工造车匠人，否则这个时代也很难买到纯手工打造的汽车了。
一个新的问题出现了 —— 既然大家都自动化了，为啥品质还有高低之分呢？
要回答这个问题，需要更深一层的思考：自动化设备花钱就可以买，但现代质量管理体系的设计、执行与改进依然是人来主导的。各大车企自动化水平旗鼓相当的前提下，人的作用尤为关键！
二、 反方：自动化背后，人的作用更为关键
汽车的发明淘汰了马车，但并没有淘汰人。本应成为马夫的人，就成为司机来驾驶更强更快的汽车，也可以成为AI算法工程师来设计自动驾驶系统。从马到汽车，设备在变化，人也从付出体力逐渐变成付出脑力，「人+设备」充分协同以实现1+1>2的关系却没有变化。
这暗示着，汽车生产线自动化背后，人的作用不可忽视。
1. 机器不可替代的环节
自动化设备看起来再智能，其实还是根据工程师设计好的程序来干机械式的活儿。如果发生了程序之外的意外情况，自动化就无能为力了，考验人的时机也就到了。
例如，广汽本田在一次日常抽检中，发现有一个零件表面有意外的划痕外伤。虽然这是极少出现的偶发现象，但广汽本田有「120%合格率」的品质要求，工作人员对此进行了追根溯源。历时一个多月，动用了光学显微镜、电子显微镜进行材料学分析，组织多部门甚至供应商联合研究，才最终定位到了物流环节。最后设计了新的夹具、增加了新的测量环节，来杜绝这类偶发的质量隐患。
在这个案例中，自动化的机器其实无能为力，只有人来发挥主观能动性，才能完成这种非标流程的品质提升工作。
再如，虽然涂装车间的自动化率已经很高了，但每种涂料的特性、刚上完漆之后汽车的湿膜状态还是依赖于人的判断。曾获得广东省第一届汽车行业喷涂技能大赛第一名、广汽本田涂装车间的邓俊杰认为，这需要手工喷涂经验很丰富的「老师傅」才能做到精准求精。
新手怎么才能成为「老师傅」？这依赖师傅与徒弟之间的经验传承。除了涂装车间之外，冲压车间有一个「每月一车」活动[1]，对选出的单品零件涂油检测外观，从而提升班组人员的品质判断能力 —— 这正是师傅带徒弟的具体措施。
广汽本田冲压车间的每月一车活动 图片来源[1]
2. 质量管理体系的设计与改进，都是由人来执行的
在上文提到的「大规模测量 → 基于生产知识统计推断，找到缺陷原因 → 持续改进」的现代质量管理体系中，自动化大显神威。实际上，如果我们把这套体系的全貌画出来，就会发现发挥关键作用的依然是人。
例如，白车身顶盖与侧围之间应用激光焊能够提高美观度、密封性和稳定性，但存在一个问题就是焊缝表面容易出现鱼鳞纹，焊接速度越快就越明显。
广汽本田焊装车间 顶盖与侧围之间采用激光焊
自动化流程可以检测到鱼鳞纹，但并不能消除。如果硬要它自己想办法解决的话，它只能以倍数降低焊接速度、大幅降低产能来提高质量，显然这并不是可行的办法。
广汽本田焊装领域的郑世卿团队发现焊丝和工件夹角对溶石流动影响很大，通过上万次实验找到了最优参数组合，既解决了鱼鳞纹的质量问题，还将焊接速度提高到110mm/s，超业界均值 75mm/s。自动化流程的标准是一成不变的，而要实现行业技术的不断突破，需要不断挑战更高目标，而这就超过了机器的能力范围，只能依靠人的智慧。
再如上文提到的AI视觉检测技术，视觉设备大家都可以买，用到什么程度就要看人的水平了。广汽本田总装车间的陈耀明团队采用自主知识产权的深度神经网络算法飞浆，实现AI技术在产品之间的跨领域应用。
AI视觉检测技术在产品之间的跨领域应用
再如，焊装车间的曾俊钦，与团队建立零件防错管理体制并编制45种零件识别图，有效防止错装零件流出下一工序，保证系内产品直接合格率达99%以上。自动化流程可以降低执行防错管理制度的成本，但谁来制定这个制度呢？只能是人。
3. 品质标准由人制定
质量管理体系运转良好，产品品质也不一定就很高。这是因为，品质标准定得高，那无论是增加测量点位还是降低良品率，都会提高成本。所以说，怎么定品质标准，反应了企业对于消费者的基本态度。
广汽本田的品质哲学是「120%合格率」。这就很有意思，合格率怎么会超过100%呢？ 据我理解，这并不是具体的质量管理细则，而是一种对消费者负责的价值观，要求每个人都要以超标的120%合格率精神开展品质保证工作。
在「120%合格率」的思想指引下，广汽本田执行的品质标准比Honda全球标准更高。例如，为了适应幅员辽阔的中国市场需求，广汽本田新车采用了2400mm/h的淋雨强度连续喷淋3.5小时，从而确保密封性。品质标准定得高，产品质量就有保证，广汽本田自2020年起就连续三年位居J.D. Power的中国新车质量研究榜首。
小结
最后回到最初的问题：自动化水平越高，汽车品质就越高么？
答案是：不一定，决定汽车品质的根本因素是人，而非机器。即便在智能化高度发达的未来，这一逻辑也不会改变。
以「大规模测量 → 基于生产知识统计推断，找到缺陷原因 → 持续改进」为核心流程的现代质量管理体系是造车品质的基础设施。自动化水平与「大规模测量」能力息息相关，可以间接提高品质，但是在各大车企自动化水平相当的情况下，人的因素更是处于核心地位，决定品质的是那些设计与改进质量体系的「人本智慧」，并成为各品牌实现品质差异化的根本所在，因为人扮演着更为重要的角色：除了机器无法替代的生产环节和品质提升工作，人还是品质更高标准的主导者和创新主力，更设计与改进了整个质量管理体系。
在比较不同车企的品质体系时，我发现广汽本田有一个独一无二的特点，那就是提到了很多一线工人的名字，而不是把重心放在自动化设备上。尊重人，才能激发人的主观能动性，使「人+ 设备」充分协同实现1+1＞2的效果。
真的是自动化水平越高，汽车品质就越高么？
左：近百年前的汽车制造流水线 右：当代某电动车工厂，图上看不到工人
似乎也不尽然，比如某美系电动车型量产初期过于依赖自动化率，险些落入「量产地狱」。若产品都造不出来，还谈何品质呢？这大概是吃瓜群众第一次意识到，自动化水平似乎也不是越高越好。
可见，自动化水平与造车品质之间的关系，并没有那么简单。今天，咱们就从正反两面，来深入分析一下这个问题！
一、 正方：自动化水平越高，品质越好
汽车制造涉及诸多环节，有些活儿天然适合机器来做。例如，激光焊接要求轨迹精确、速度平稳、力度恒定，这对工人来说很难保证质量，不如交给自动化机器来做; 再如，将成千上万的物料在准确的时间送达准确的位置，由不知疲倦的AGV物料小车来干就显得更可靠一些；还有，总拼环节的车身件重达数百公斤，由工人操作太耗体力也容易出现质量问题，像广本采用了100%自动化率的车身总拼系统[1]，既提高生产效率，也提高了品质。
左上：激光焊接 右：AGV小车 左下：SMART-G/W车身总拼系统 图片来源[1]
用力大无穷、不知疲倦的自动化机器替代人工来提高品质，这种思路浅显易懂。但是，自动化提高品质更为关键的并不在于「产」，而在于「检」。
正因为自动化水平提高，现代管理体系中的「大规模测量 → 基于生产知识统计推断，找到缺陷原因 → 持续改进」的流程才能得以落实。这一套思想曾在30年前美国发起的「2毫米工程」中大显身手，显著提高了当时美系车企的生产品质。后来有其它品牌工厂也采取了类似的思路，并将标准提高到「1毫米工程」[2]。
落实这套体系的基础就在于「大规模测量」—— 既要测得全面，令缺陷无所遁形；又要测得及时，早发现早解决。
说到这里，你可能会质疑：测量？这有什么稀奇？自动化普及之前，俺们汽车生产线上也有很多人工测量措施啊，比如冲压件的抽检、焊接件的终检、总装完成后的出厂路检。
事实确实如此，百年之前的汽车造车就有人工测量措施，但在测量密度、精度、速度、实时性、非接触性上远远不能和自动化测量相比。如若不信，我举几个例子：
例如，广汽本田焊接车间的涂胶视觉检测技术，可以实时测量胶料涂布的位置、胶长、胶径，依据测量结果实时调整制造参数以保证品质。
焊接过程的测量与之类似，基本原则就是发现小偏差及时修正，发现大问题及时撤回，不让缺陷件流到下一工序。如果不使用基于视觉技术的自动化测量，你敢想象人工测量的画面吗？
广汽本田焊装车间的视觉定位 图片来源[1]
再如自适应焊接控制器，可测量板材的配合状况后自动调整焊接参数，以确保焊接品质。像这种「产测合一」的工序由人工来做简直是难上加难，这让人联想起瓦工铺地砖时的画面，二者的加工效率、精度与质量稳定性，显然不可同日而语。
左：广汽本田焊装车间的自适应焊接控制器 右：产测合一的铺地砖
又如，总装完成后的全车车灯质检环节，原有的人眼+经验检测方法存在易疲劳、伤眼睛、非定量、效率低等问题。后来广汽本田升级为AI视觉识别技术[3]，将人工测量升级为自动化测量之后，既提高了效率，也提升了品质，同时还保护了工人的身体健康。
全车车灯质检环节：人工测量 vs AI视觉识别 图片来源[3]
由此可见，提高自动化水平可以发力「大规模测量」，助力现代质量管理体系的落实。合理的自动化有助于提高品质，车企基本上都普及了自动化设备，除非你去找手工造车匠人，否则这个时代也很难买到纯手工打造的汽车了。
一个新的问题出现了 —— 既然大家都自动化了，为啥品质还有高低之分呢？
要回答这个问题，需要更深一层的思考：自动化设备花钱就可以买，但现代质量管理体系的设计、执行与改进依然是人来主导的。各大车企自动化水平旗鼓相当的前提下，人的作用尤为关键！
二、 反方：自动化背后，人的作用更为关键
汽车的发明淘汰了马车，但并没有淘汰人。本应成为马夫的人，就成为司机来驾驶更强更快的汽车，也可以成为AI算法工程师来设计自动驾驶系统。从马到汽车，设备在变化，人也从付出体力逐渐变成付出脑力，「人+设备」充分协同以实现1+1>2的关系却没有变化。
这暗示着，汽车生产线自动化背后，人的作用不可忽视。
1. 机器不可替代的环节
自动化设备看起来再智能，其实还是根据工程师设计好的程序来干机械式的活儿。如果发生了程序之外的意外情况，自动化就无能为力了，考验人的时机也就到了。
例如，广汽本田在一次日常抽检中，发现有一个零件表面有意外的划痕外伤。虽然这是极少出现的偶发现象，但广汽本田有「120%合格率」的品质要求，工作人员对此进行了追根溯源。历时一个多月，动用了光学显微镜、电子显微镜进行材料学分析，组织多部门甚至供应商联合研究，才最终定位到了物流环节。最后设计了新的夹具、增加了新的测量环节，来杜绝这类偶发的质量隐患。
在这个案例中，自动化的机器其实无能为力，只有人来发挥主观能动性，才能完成这种非标流程的品质提升工作。
再如，虽然涂装车间的自动化率已经很高了，但每种涂料的特性、刚上完漆之后汽车的湿膜状态还是依赖于人的判断。曾获得广东省第一届汽车行业喷涂技能大赛第一名、广汽本田涂装车间的邓俊杰认为，这需要手工喷涂经验很丰富的「老师傅」才能做到精准求精。
新手怎么才能成为「老师傅」？这依赖师傅与徒弟之间的经验传承。除了涂装车间之外，冲压车间有一个「每月一车」活动[1]，对选出的单品零件涂油检测外观，从而提升班组人员的品质判断能力 —— 这正是师傅带徒弟的具体措施。
广汽本田冲压车间的每月一车活动 图片来源[1]
2. 质量管理体系的设计与改进，都是由人来执行的
在上文提到的「大规模测量 → 基于生产知识统计推断，找到缺陷原因 → 持续改进」的现代质量管理体系中，自动化大显神威。实际上，如果我们把这套体系的全貌画出来，就会发现发挥关键作用的依然是人。
例如，白车身顶盖与侧围之间应用激光焊能够提高美观度、密封性和稳定性，但存在一个问题就是焊缝表面容易出现鱼鳞纹，焊接速度越快就越明显。
广汽本田焊装车间 顶盖与侧围之间采用激光焊
自动化流程可以检测到鱼鳞纹，但并不能消除。如果硬要它自己想办法解决的话，它只能以倍数降低焊接速度、大幅降低产能来提高质量，显然这并不是可行的办法。
广汽本田焊装领域的郑世卿团队发现焊丝和工件夹角对溶石流动影响很大，通过上万次实验找到了最优参数组合，既解决了鱼鳞纹的质量问题，还将焊接速度提高到110mm/s，超业界均值 75mm/s。自动化流程的标准是一成不变的，而要实现行业技术的不断突破，需要不断挑战更高目标，而这就超过了机器的能力范围，只能依靠人的智慧。
再如上文提到的AI视觉检测技术，视觉设备大家都可以买，用到什么程度就要看人的水平了。广汽本田总装车间的陈耀明团队采用自主知识产权的深度神经网络算法飞浆，实现AI技术在产品之间的跨领域应用。
AI视觉检测技术在产品之间的跨领域应用
再如，焊装车间的曾俊钦，与团队建立零件防错管理体制并编制45种零件识别图，有效防止错装零件流出下一工序，保证系内产品直接合格率达99%以上。自动化流程可以降低执行防错管理制度的成本，但谁来制定这个制度呢？只能是人。
3. 品质标准由人制定
质量管理体系运转良好，产品品质也不一定就很高。这是因为，品质标准定得高，那无论是增加测量点位还是降低良品率，都会提高成本。所以说，怎么定品质标准，反应了企业对于消费者的基本态度。
广汽本田的品质哲学是「120%合格率」。这就很有意思，合格率怎么会超过100%呢？ 据我理解，这并不是具体的质量管理细则，而是一种对消费者负责的价值观，要求每个人都要以超标的120%合格率精神开展品质保证工作。
在「120%合格率」的思想指引下，广汽本田执行的品质标准比Honda全球标准更高。例如，为了适应幅员辽阔的中国市场需求，广汽本田新车采用了2400mm/h的淋雨强度连续喷淋3.5小时，从而确保密封性。品质标准定得高，产品质量就有保证，广汽本田自2020年起就连续三年位居J.D. Power的中国新车质量研究榜首。
小结
最后回到最初的问题：自动化水平越高，汽车品质就越高么？
答案是：不一定，决定汽车品质的根本因素是人，而非机器。即便在智能化高度发达的未来，这一逻辑也不会改变。
以「大规模测量 → 基于生产知识统计推断，找到缺陷原因 → 持续改进」为核心流程的现代质量管理体系是造车品质的基础设施。自动化水平与「大规模测量」能力息息相关，可以间接提高品质，但是在各大车企自动化水平相当的情况下，人的因素更是处于核心地位，决定品质的是那些设计与改进质量体系的「人本智慧」，并成为各品牌实现品质差异化的根本所在，因为人扮演着更为重要的角色：除了机器无法替代的生产环节和品质提升工作，人还是品质更高标准的主导者和创新主力，更设计与改进了整个质量管理体系。
在比较不同车企的品质体系时，我发现广汽本田有一个独一无二的特点，那就是提到了很多一线工人的名字，而不是把重心放在自动化设备上。尊重人，才能激发人的主观能动性，使「人+ 设备」充分协同实现1+1＞2的效果。
佩洛西窜台后 拜登为何搁置对华关税调整？
8月11日，中国外交部对此作出回应，当前台海局势慌张，美方是主动寻衅者和危机制造者，不要希望中方拿本人的中心利益做买卖。贸易战没有赢家，美方单边加征关税不利于美国、不利于中国、不利于世界。
关税“靴子”为何难落地？
当地时间8月10日，雷蒙多在承受彭博社采访时表示，佩洛西窜台招致的局势慌张，让“减免局部中国输美商品”关税一事故得“特别复杂”，并表示拜登正在“十分慎重地”思索减免对华关税的事情。
同日，路透社也征引音讯人士的话报道称，往常，拜登政府不想做出任何被中方了解为晋级局势的举措，但同时也不想显现出退让，因而，准备暂时放置有关对华关税减免的选项。
复旦大学国际问题研讨院研讨员赵明昊对此指出，在佩洛西窜访台湾之后，中方在军事、外交等层面疾速作出强有力的还击，出手之疾速、态度之坚决让美方始料未及。一方面，拜登政府需求对此加紧研判，另一方面，他们也在不遗余力制造言论，渲染中方“反响过度”，因而，假如这个时分调整关税，拜登担忧会被外界以为是对华示弱。
“不过，拜登在对华关税问题上也不是最近才开端变得‘十分慎重’”，赵明昊表示。其实早在上月初，就有多家美媒爆料，称拜登政府曾经初步达成减免对华关税的计划，将在当月晚些时分执行，估计将取消3700亿美圆中国输美商品中约100亿美圆消费品的关税，触及自行车、服装等。此外，还将开启新的关税扫除程序，让企业取得中国进口商品的关税豁免。
说得有鼻子有眼，可眼下已进入8月中旬，“靴子”仍没有落地。雷蒙多此前在解释拜登迟迟未能作出决议的缘由时表示，主要是担忧减关税会对美国劳工产生影响。赵明昊以为，随着中期选举临近，拜登急需美国工会支持，在对华关税问题上的确不敢悍然违犯对方心意。
此外，在白宫决策层内部，关于能否放宽对华关税也存在严重分歧。美国财政部长耶伦和商界以为，对华关税会拖累美国经济，另一边，以美国贸易代表戴琪和白宫国安参谋沙利文为代表的对华强硬派，仍坚持不能放弃“关税”这一能逼迫中国退让的“珍贵筹码”。
“本来就犹豫不定，又呈现了佩洛西窜台这一‘不测要素’，招致场面更为复杂，将来一个时期，中美关系的整体气氛都会遭到严重的干扰和损伤，两国在经贸范畴的商量也必然会遭到很大影响，呈现这样的场面，义务完整在美方。”赵明昊说道。
演出“拖”字诀 是迫不得已还是将计就计？
让拜登犹疑的缘由有很多，但留给拜登腾挪的空间不多了。
今年以来，美国持续遭受四十年未见的高通胀。美国劳工部8月10日发布的数据显现，7月美国消费者价钱指数（CPI）同比增长8.5%，这曾经是今年3月以来，美国通胀数据连续第5个月“破8”。
除了通胀压力，近年来，美国不断难以减少对华贸易逆差，也让华盛顿头疼。中国海关总署8月7日发布的数据显现，今年1至7月，中国对美贸易顺差到达约1.57万亿，扩展了21.7%。赵明昊表示，中国对美贸易顺差大幅扩展，反映出疫情形势有所缓解后，美国对中国进口商品的需求不减反增，而在对中国商品加征的关税中，超越九成是被美国本人给“消化”了，真正受伤的恰恰是美国企业和消费者。
“虽然如此，拜登仍在拖延硬扛，其中既有无法，也有因势利导、将计就计的成分在里面。”赵明昊对此剖析道，一方面，拜登政府内部以为，即便如今马上着手减免对华关税，也一定能在缓解通胀方面获得立竿见影的效果，反而会被共和党拿来大做文章，对中期选举的选情不利。另一方面，7月CPI涨幅与前一个月相比有所回落，也低于此前预期的8.7%，这也让拜登稍稍松了一口吻。
更重要的是，在拜登看来，应对通胀他还有更好的“牌”能够打。八月上旬，《通胀削减法案》在参议院取得经过，局部为拜登政府背书的经济学家宣称，该法案能够持续削减赤字，经过降低总需求的缺口来降低通胀。
“因而，通胀还不能成为拜登在对华政策上采取缓和姿势的一个充沛条件，他以至还寄希望于经过拖延战术，迫使中方先退让。”赵明昊表示。
强推芯片法案 拜登的“芯”愿能完成吗？
除了“关税”大棒，拜登政府还开启了美国“几十年来少有的产业政策支持”，并参加“中国护栏”条款，继续在科技范畴围堵中国。
当地时间8月9日，拜登正式签署《芯片和科学法案》，方案为美国半导体产业提供高达527亿美圆的政府补贴。但要取得补贴，必需满足一个前提条件，那就是承诺不在中国大陆开展精细芯片的制造，期限是10年。
这份长达1054页的芯片法案被《纽约时报》称为“美国政府数十年来对产业政策的最严重干预”。BBC则指出，该法案中针对中国芯片产业的排他政策，将使包括三星、英特尔等芯片企业面临在中美之间“选边站队”的难题。
在赵明昊看来，拜登政府是希望经过具有排挤性的“游戏规则”，将本来可能在他国停止产业投资的芯片企业拉回美国外乡，坚持本身技术优势，强化其在芯片产业链中的指导位置。
此外，这个法案经过对芯片流通设置更多限制，将阻止中国取得更先进的芯片产品和技术，而且还触及到了人工智能、量子力学等范畴，这与美国在科技范畴的对华竞争战略也是严密相关的。
那么，拜登的战略愿景可以完成吗？美国智库战略国际研讨中心指出，在复杂和高度依存的全球价值链中，中美半导体企业已深度交融，若要使供给链完整本地化，美国将付出宏大的时间、经济和技术本钱。
同时，要推进这个法案，美方还得拿出真金白银争取盟友的积极配合，但从目前状况来看，荷兰曾经对美方请求进一步限制对华光刻机出口的请求表现出了尴尬，而韩国日前也对美方组建“芯片四方联盟”的建议提出了“不能刺激中国”的准绳。
“在美国投资、在美国研发、在美国制造”，恐怕非但不能“维护”美国外乡企业，反而会带来“反噬”效果。拜登在法案上签字的当天，美股芯片股大跌，费城半导体指数收跌4.6%，英特尔、AMD、美光科技等跌幅均超2%，就是在以事实和数据回应拜登。
正如外交部发言人汪文斌所说，美国如何开展本人是美国本人的事，但不应为中美正常的经贸和科技交流协作设置障碍，更不应损伤中方合理的开展权益。
8月11日，中国外交部对此作出回应，当前台海局势慌张，美方是主动寻衅者和危机制造者，不要希望中方拿本人的中心利益做买卖。贸易战没有赢家，美方单边加征关税不利于美国、不利于中国、不利于世界。
关税“靴子”为何难落地？
当地时间8月10日，雷蒙多在承受彭博社采访时表示，佩洛西窜台招致的局势慌张，让“减免局部中国输美商品”关税一事故得“特别复杂”，并表示拜登正在“十分慎重地”思索减免对华关税的事情。
同日，路透社也征引音讯人士的话报道称，往常，拜登政府不想做出任何被中方了解为晋级局势的举措，但同时也不想显现出退让，因而，准备暂时放置有关对华关税减免的选项。
复旦大学国际问题研讨院研讨员赵明昊对此指出，在佩洛西窜访台湾之后，中方在军事、外交等层面疾速作出强有力的还击，出手之疾速、态度之坚决让美方始料未及。一方面，拜登政府需求对此加紧研判，另一方面，他们也在不遗余力制造言论，渲染中方“反响过度”，因而，假如这个时分调整关税，拜登担忧会被外界以为是对华示弱。
“不过，拜登在对华关税问题上也不是最近才开端变得‘十分慎重’”，赵明昊表示。其实早在上月初，就有多家美媒爆料，称拜登政府曾经初步达成减免对华关税的计划，将在当月晚些时分执行，估计将取消3700亿美圆中国输美商品中约100亿美圆消费品的关税，触及自行车、服装等。此外，还将开启新的关税扫除程序，让企业取得中国进口商品的关税豁免。
说得有鼻子有眼，可眼下已进入8月中旬，“靴子”仍没有落地。雷蒙多此前在解释拜登迟迟未能作出决议的缘由时表示，主要是担忧减关税会对美国劳工产生影响。赵明昊以为，随着中期选举临近，拜登急需美国工会支持，在对华关税问题上的确不敢悍然违犯对方心意。
此外，在白宫决策层内部，关于能否放宽对华关税也存在严重分歧。美国财政部长耶伦和商界以为，对华关税会拖累美国经济，另一边，以美国贸易代表戴琪和白宫国安参谋沙利文为代表的对华强硬派，仍坚持不能放弃“关税”这一能逼迫中国退让的“珍贵筹码”。
“本来就犹豫不定，又呈现了佩洛西窜台这一‘不测要素’，招致场面更为复杂，将来一个时期，中美关系的整体气氛都会遭到严重的干扰和损伤，两国在经贸范畴的商量也必然会遭到很大影响，呈现这样的场面，义务完整在美方。”赵明昊说道。
演出“拖”字诀 是迫不得已还是将计就计？
让拜登犹疑的缘由有很多，但留给拜登腾挪的空间不多了。
今年以来，美国持续遭受四十年未见的高通胀。美国劳工部8月10日发布的数据显现，7月美国消费者价钱指数（CPI）同比增长8.5%，这曾经是今年3月以来，美国通胀数据连续第5个月“破8”。
除了通胀压力，近年来，美国不断难以减少对华贸易逆差，也让华盛顿头疼。中国海关总署8月7日发布的数据显现，今年1至7月，中国对美贸易顺差到达约1.57万亿，扩展了21.7%。赵明昊表示，中国对美贸易顺差大幅扩展，反映出疫情形势有所缓解后，美国对中国进口商品的需求不减反增，而在对中国商品加征的关税中，超越九成是被美国本人给“消化”了，真正受伤的恰恰是美国企业和消费者。
“虽然如此，拜登仍在拖延硬扛，其中既有无法，也有因势利导、将计就计的成分在里面。”赵明昊对此剖析道，一方面，拜登政府内部以为，即便如今马上着手减免对华关税，也一定能在缓解通胀方面获得立竿见影的效果，反而会被共和党拿来大做文章，对中期选举的选情不利。另一方面，7月CPI涨幅与前一个月相比有所回落，也低于此前预期的8.7%，这也让拜登稍稍松了一口吻。
更重要的是，在拜登看来，应对通胀他还有更好的“牌”能够打。八月上旬，《通胀削减法案》在参议院取得经过，局部为拜登政府背书的经济学家宣称，该法案能够持续削减赤字，经过降低总需求的缺口来降低通胀。
“因而，通胀还不能成为拜登在对华政策上采取缓和姿势的一个充沛条件，他以至还寄希望于经过拖延战术，迫使中方先退让。”赵明昊表示。
强推芯片法案 拜登的“芯”愿能完成吗？
除了“关税”大棒，拜登政府还开启了美国“几十年来少有的产业政策支持”，并参加“中国护栏”条款，继续在科技范畴围堵中国。
当地时间8月9日，拜登正式签署《芯片和科学法案》，方案为美国半导体产业提供高达527亿美圆的政府补贴。但要取得补贴，必需满足一个前提条件，那就是承诺不在中国大陆开展精细芯片的制造，期限是10年。
这份长达1054页的芯片法案被《纽约时报》称为“美国政府数十年来对产业政策的最严重干预”。BBC则指出，该法案中针对中国芯片产业的排他政策，将使包括三星、英特尔等芯片企业面临在中美之间“选边站队”的难题。
在赵明昊看来，拜登政府是希望经过具有排挤性的“游戏规则”，将本来可能在他国停止产业投资的芯片企业拉回美国外乡，坚持本身技术优势，强化其在芯片产业链中的指导位置。
此外，这个法案经过对芯片流通设置更多限制，将阻止中国取得更先进的芯片产品和技术，而且还触及到了人工智能、量子力学等范畴，这与美国在科技范畴的对华竞争战略也是严密相关的。
那么，拜登的战略愿景可以完成吗？美国智库战略国际研讨中心指出，在复杂和高度依存的全球价值链中，中美半导体企业已深度交融，若要使供给链完整本地化，美国将付出宏大的时间、经济和技术本钱。
同时，要推进这个法案，美方还得拿出真金白银争取盟友的积极配合，但从目前状况来看，荷兰曾经对美方请求进一步限制对华光刻机出口的请求表现出了尴尬，而韩国日前也对美方组建“芯片四方联盟”的建议提出了“不能刺激中国”的准绳。
“在美国投资、在美国研发、在美国制造”，恐怕非但不能“维护”美国外乡企业，反而会带来“反噬”效果。拜登在法案上签字的当天，美股芯片股大跌，费城半导体指数收跌4.6%，英特尔、AMD、美光科技等跌幅均超2%，就是在以事实和数据回应拜登。
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