中级数字贸易学-课件 第7章 智能制造

《数字贸易学》胡增玺房超吴鹏马述忠第七章智能制造第一节问题的提出人大版《中级数字贸易学》一、智能制造：制造业数字化发展的必然选择智能制造是制造业数字化发展的必然选择，对推动产业变革、优化产业结构、增强竞争优势、促进数字经济和实体经济深度融合具有重要意义。在数字贸易学分析框架中，智能制造是核心研究领域——它既是数字技术发展的产物，促进了全要素生产率的提高和劳动力市场的结构性调整，也对多边贸易产生了深远影响。数字技术的催化作用：物联网、大数据、云计算和人工智能等数字技术的进步催生了智能制造，为制造业带来了根本性变革。传统的批量生产逐渐向个性化定制和柔性化生产转变，形成新的规模经济，不仅提升了要素利用率，还提高了生产灵活性，满足了消费者多样化、个性化的需求，提高了供需匹配效率。第一节问题的提出（续）人大版《中级数字贸易学》二、智能制造对劳动力市场与多边贸易的影响劳动力市场的结构性重塑：智能制造推动了生产过程的自动化，减少了对低技能劳动力的需求，同时增加了对高技能劳动力的需求。这导致了劳动力市场的结构性变化——高技能劳动力需求上升，低技能劳动力需求下降。生产效率提升：智能制造提高了生产效率，降低了生产成本和贸易中的信息不对称，这使得产品在国际市场上更具价格竞争力。企业能够在全球市场中以更低成本提供更高质量的产品。全球价值链重构：智能制造使得企业能够在成本和效率之间找到新的平衡点，令企业重新审视其全球价值链布局。传统的"低成本劳动力套利"模式面临挑战，企业可能将生产环节回流或近岸布局，重塑全球贸易格局。第一节问题的提出（续二）人大版《中级数字贸易学》三、本章核心关切智能制造如何促进益贫式发展？——产业智能化是否必然加剧收入不平等？智能制造如何诱致职业变迁？——AI技术在"去技能化"和"再技能化"中如何重塑职业图景？机器人应用如何产生就业溢出效应？——"技术性失业"是短期阵痛还是长期趋势？智能制造如何推动跨境电商出口多样化？——创新在其中扮演什么角色？第一节问题的提出（续三）人大版《中级数字贸易学》四、本章四大理论命题命题一（理论命题7-1）：产业智能化的新工作创造效应和生产率效应——揭示了产业智能化通过人力资本积累、新工作创造效应和生产率效应促进益贫式发展。（杨飞和范从来，2020，《经济研究》）命题二（理论命题7-2）：人工智能技术冲击下的职业变迁方向与平等性——揭示了智能制造会诱致职业变迁，重塑职业的任务属性。AI技术的"去技能化"和"再技能化"特征会拓展劳动者的职业技能宽度和降低职业的技能深度。（王林辉等，2023，《管理世界》）第一节问题的提出（续四）人大版《中级数字贸易学》命题三与命题四命题三（理论命题7-3）：人工智能技术的就业溢出效应——揭示了机器人应用引发的"技术性失业"与劳动力市场结构密切相关，且在时空分布上具有显著的就业溢出效应。为中国劳动力市场结构变化提供更精细证据，从产业政策层面协调机器人应用和就业关系。（孔高文等，2020，《中国工业经济》）命题四（理论命题7-4）：智能制造推动跨境电商出口多样化理论——突出了创新投入和创新产出对智能制造推动跨境电商出口多样化的重要性。智能制造通过增加创新投入、提升创新产出及促进创新成果商业化三个渠道推动出口多样化。（Ma

et

al.，2024，IREF）第二节产业智能化的新工作创造效应和生产率效应人大版《中级数字贸易学》一、理论命题的提出机器人大规模应用及机器学习等新一代人工智能对劳动力的替代引起了社会和学术界的普遍关注（Sachs

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al.，2015；陈永伟和曾昭睿，2019）。产业智能化虽然在短期内降低了规则化劳动（中等技能劳动）的需求和收入，但也提高了高技能劳动和低技能劳动的需求和收入，并且会创造更多的新工作岗位（Autor

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Dorn，2013；Acemoglu

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Restrepo，2018；Aghion

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al.，2020）。从长期来看，产业智能化对就业和劳动收入是否造成威胁还不确定——过去几个世纪的工业化和现代化经验表明，机器的大规模应用总体上提高了就业和劳动收入，那些被机器替代的劳动会转岗就业（Autor，2015）。根据中国改革开放以来共同富裕的理论实践可以推断：产业智能化与益贫式发展是相容的，政府可通过适当的政策措施促进产业智能化与共同富裕的协调发展。第二节理论命题7-1与理论创新人大版《中级数字贸易学》理论命题7-1产业智能化通过人力资本积累、产业智能化的新工作创造效应和生产率效应促进益贫式发展。来源：杨飞和范从来，2020，《经济研究》。理论创新将高、中、低技能劳动纳入AI影响劳动力市场的理论模型——西方基于任务的AI经济学模型仅分高、低两类劳动，不能很好地刻画产业智能化与非规制化低技能劳动的互补性，从而不能解释产业智能化的益贫式特点。与西方人工智能加剧收入不平等理论相比，杨飞和范从来（2020）从益贫式发展的角度理解人工智能对劳动力市场影响，是对西方理论的重要完善。该命题较早提出产业智能化与益贫式发展相容的观点，为政府产业智能化和共同富裕协同发展提供了理论依据。公式（7-1至7-5）：三部门内生AI创新模型人大版《中级数字贸易学》经济由高技能Y_H、中等技能Y_R和低技能产品Y_M三部门组成，分别由高、中、低技能劳动（L_H,

L_R,

L_M）生产。制造品Y_I和总产品Y为嵌套CES：YI=[γYR^{(β−1)/β}+(1−γ)YH^{(β−1)/β}]^{β/(β−1)};Y=[λYI^{(ε−1)/ε}+(1−λ)YM^{(ε−1)/ε}]^{ε/(ε−1)}(7-1)A_i为产品种类数（要素增强型技术进步），AI属于高技能增强型技术进步。中间品厂商垄断定价（边际成本φ=1−σ），利润π_i(j)=σ(p_i)^{1/σ}L_i。价格效应与市场规模效应对技术创新方向相反。Yi=[1/(1−σ)]·Li^σ·∫^{Ai}_{0}xi^{1−σ}(j)dj(7-2);xi(j)=(pi/χi)^{1/σ}Li,wi=pi·[σ/(1−σ)]·Li^{σ−1}·∫^{Ai}_{0}xi^{1−σ}(j)dj(7-5)第二节推论1：技术进步的方向人大版《中级数字贸易学》二、技术进步的方向：相对技术水平利用产品市场均衡、技术市场均衡和研发市场自由进出条件，得到相对技术水平：A_H/A_R=[(1−γ)/γ]^β·(L_H/L_R)^{η−1}。其中η=σβ−σ+1为高-中技能劳动替代弹性。当η>1时（市场规模效应>价格效应），高技能劳动相对供给上升会促进高技能增强型技术进步（AI创新），提升产业智能化程度。当η<1时（市场规模效应<价格效应），高技能劳动供给上升反而促进中等技能增强型技术进步。低技能增强型技术进步条件：如果β>ε（高-中技能替代弹性>高-低技能替代弹性），高技能劳动供给增加也会促进低技能增强型技术进步。原因在于高技能劳动与低技能劳动的替代弹性较低，高技能劳动供给上升在促进AI创新的同时，也提升了对低技能劳动的需求。第二节推论1（续）：实证参数估计结果人大版《中级数字贸易学》推论1如果高-中技能劳动替代弹性η>1，高技能劳动相对供给增加会促进产业智能化。如果替代弹性β>ε，高技能劳动相对供给增加会促进低技能增强型技术进步。总言之，在满足β>ε的条件下，高-中技能替代弹性越大、高-低技能替代弹性越小，越有利于出现促进益贫式发展的AI创新。人力资本积累对产业智能化与益贫式发展协调发展至关重要。参数估计结果采用Klump

et

al.（2007）标准化供给面系统法估计：ε（低-高替代弹性）=6.794，β（高-中替代弹性）=9.550。β>ε，η>2且θ>2，替代弹性满足促进益贫式发展AI创新的条件。数据来源：2000-2014年世界投入产出数据库（WIOD）。表7-1参数估计结果人大版《中级数字贸易学》参数系数标准差Z值P值95%置信区间弹性ε（低-高技能替代）6.7940.58211.680.000[5.655,

7.934]弹性β（高-中技能替代）9.5500.69413.760.000[8.189,

10.911]γ（高技能产品份额）0.5040.00863.110.000[0.489,

0.520]λ（制造品在总产品份额）0.7570.003265.980.000[0.752,

0.763]注：改编自杨飞和范从来（2020）表2。采用标准化供给面系统法估计。β=9.55>ε=6.79→促进益贫式发展AI创新的替代弹性条件满足。η>2,

θ>2→新工作创造效应和生产率效应的条件均成立。第二节推论2：相对工资与新工作创造效应人大版《中级数字贸易学》三、相对工资与新工作创造效应高/中技能劳动相对工资（w_H/w_R）：当η>2时，高技能劳动相对供给增加会提升高技能劳动相对工资。产业智能化不仅提高了高技能劳动对中等技能劳动的替代，还创造了新的人工智能产品种类→产业智能化对高技能劳动的新工作创造效应。低/中技能劳动相对工资（w_M/w_R）：当β>ε时，由于高-低技能替代弹性更小，产业智能化导致高技能劳动相对工资上升→进一步提升低技能劳动相对工资→产业智能化对低技能劳动的新工作创造效应（由高技能劳动的新工作创造效应所为催生）。第二节推论2（续）：生产率效应与推论人大版《中级数字贸易学》生产率效应产业智能化的新工作创造效应导致低技能劳动相对需求上升→低/中技能劳动相对就业增加→因技术进步内生性，进一步促进低技能增强型技术进步（生产率水平提升）→进一步提高低技能劳动相对中、高技能劳动的工资。这就是"生产率效应"——产业智能化通过提升低技能劳动的相对生产率水平进而导致对低技能劳动相对工资的增加。推论2产业智能化通过新工作创造效应和生产率效应促进益贫式发展。当η>2且β>ε时，高技能劳动供给上升通过新工作创造效应提升低/中技能劳动相对工资。当θ>2时，通过生产率效应提升低/高技能劳动相对工资。人力资本积累可促进产业智能化，提升AI与实体经济融合程度，更有利于实现益贫式发展。产业智能化对中等技能劳动存在替代效应，需通过政策引导转岗就业。第三节职业变迁方向与平等性人大版《中级数字贸易学》一、理论命题的提出新旧职业更替往往与技术进步相伴而生，AI技术的不断发展与应用将会催生新的职业场景。然而现有文献或关注AI的劳动替代和岗位创造效应（Acemoglu

&

Restrepo，2020），或考察AI冲击下的岗位招聘需求变化（Acemoglu

et

al.，2022），尚未重视AI冲击对职业变迁会产生何种影响。实际上，技术变革带来了新的生产场景和新的职业机会，也对传统职业形成冲击。结果是，一些过时的旧职业不断消失，而一些新的职业应运而生，新旧职业不断更迭即产生了职业变迁（Frey

&

Osborne，2017；Autor

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al.，2022）。第三节理论命题7-2与理论创新人大版《中级数字贸易学》理论命题7-2人工智能技术会诱致职业变迁，也会重塑职业的任务属性。人工智能技术的"去技能化"和"再技能化"特征，会拓展劳动者的职业技能宽度和降低职业的技能深度。人工智能技术会推动职业地位向上流动，但对不同技术复杂度职业的工资收入、就业稳定性与工作满意度会产生差异化影响。来源：王林辉等，2023，《管理世界》。理论创新：四个层面①采用职业代码变化表征职业变迁，通过梳理历次职业分类大典的修订变化来识别新职业；②创新性地从职业的任务属性视角，基于任务数量、任务繁重度、任务复杂度以及任务自由度等维度，探究AI技术是否会诱致职业任务属性变化；③构建职业技能宽度与深度指标，分析AI技术应用对职业技能需求的影响；④引入职业收入、就业稳定性、工作满意度以及职业地位等，剖析AI技术对职业平等性的冲击。第三节三个研究假说人大版《中级数字贸易学》二、三个研究假说假说1：AI技术会诱致职业变迁，也会重塑职业的任务属性。AI通过算法交互将繁杂任务拆分为单一生产任务，替代劳动或执行人机协作。劳动者需要执行的任务呈现简单化、轻松化特征，工作自主性不断提高。一些固定地点或时间的工作模式将逐步被打破，远程办公、居家办公已变成现实。假说2：AI技术的"去技能化"和"再技能化"特征，会拓展职业技能宽度和降低技能深度。机器人的"执行替代"易使劳动者技能退化；但AI也创造新岗位需要新技能（如AI算法工程师、AI训练师）。AI的渗透性和通用性推动劳动分工的"去边界化"，要求劳动者掌握多元化技能。第三节假说3与实证设计人大版《中级数字贸易学》假说3AI技术会推动职业地位向上流动，但对不同技术复杂度职业产生差异化影响——AI显著增加高技术复杂度职业收入，但对低技术复杂度职业影响不显著→扩大收入差距。AI降低低技术复杂度职业就业稳定性，但提升劳动者总体满意度和安全满意度。实证策略数据来源：中国家庭追踪调查（CFPS）+职业分类大典+城市层面AI技术指标。采用Probit模型和OLS模型，控制个体层面（年龄、受教育年限、性别、户口）和城市层面（人均GDP、产业结构、城镇化率）变量，并加入城市和年份固定效应。表7-3人工智能技术与劳动者的职业变迁人大版《中级数字贸易学》变量(1)职业五位代码变化(2)职业三位代码变化(3)职业一位代码变化人工智能技术0.025**(0.011)0.029**(0.012)0.031***(0.010)年龄0.015***(0.005)0.016***(0.005)0.009**(0.004)受教育年限0.010(0.009)0.015*(0.009)0.032***(0.011)控制变量是是是固定效应年份+城市年份+城市年份+城市样本数10,41510,41510,415Pseudo

R²0.1410.1210.079注：改编自王林辉等（2023）表3。Probit模型，边际效应，括号内为省份和年份层面聚类标准误。AI技术显著推动劳动者发生职业变动，且不仅促进职业内小幅度变动（五位代码），也引发跨职业大类流动（一位代码）→验证假说1的存在性。表7-6职业变迁方向：技能宽度与深度人大版《中级数字贸易学》变量(1)技能宽度(3)高技术复杂度(4)技能深度(6)高技术复杂度人工智能技术0.046*(0.026)0.025**(0.012)−0.114**(0.053)−0.260***(0.065)控制变量是是是是固定效应城市+年份城市+年份城市+年份城市+年份样本数5,9421,0123,625789R²0.3600.2560.2410.256注：改编自王林辉等（2023）表9和表10。AI显著增加技能宽度（0.046*）→"再技能化"；AI显著降低技能深度（−0.114**）→"去技能化"。高技术复杂度职业受影响更大（技能深度−0.260***）→验证假说2。第四节人工智能技术的就业溢出效应人大版《中级数字贸易学》一、理论命题的提出技术变革作为颠覆劳动力市场均衡的重要冲击，长期以来受到国家决策者、业界和经济金融学者的关注。然而现有基于西方国家行业与宏观层面的经验证据较少且存在明显分歧：Acemoglu

&

Restrepo（2020）发现机器人应用会降低美国劳动力市场的就业水平和平均工资；Graetz

&

Michaels（2018）基于跨国样本指出机器人应用对劳动力市场整体上没有显著影响。随着中国工业机器人产业表现出强劲需求和高速发展，以及众多导向作用较强的产业政策逐渐落地生效，在人口结构和劳动力结构发生重大变化的时代背景下，业界和政府均迫切需要明晰以机器人应用为代表的智能制造变革对中国本土劳动力市场的影响。第四节理论命题7-3与理论创新人大版《中级数字贸易学》理论命题7-3机器人应用所引发的"技术性失业"与劳动力市场结构密切相关，且在时空分布上也有显著的就业溢出效应。来源：孔高文等，2020，《中国工业经济》。理论创新较早为中国劳动力市场结构变化提供更精细的证据。区别于传统劳动力市场理论研究仅考察行业或地区层面平均效应的不足，引入中国不同行业或地区在劳动力市场结构方面的丰富差异进行大量横截面检验（人力资本、劳动者保护、市场化程度三个维度）。结合产业链方向和劳动力可替代性考察机器人应用的溢出效应——这既丰富了劳动力市场研究的视角，也有助于全面识别机器人产业对国民经济的影响并制定合适的宏观经济对策。第四节竞争性假说与实证设计人大版《中级数字贸易学》二、竞争性假说与三大假说假说1-A（替代效应）：机器人应用增加→降低当地同行业就业水平。企业引入更高效率机器人取代相应岗位劳动力。假说1-B（促进效应）：机器人应用增加→增加当地同行业就业水平。机器人提升生产规模和盈利能力→扩大劳动力需求。企业需对原有劳动力升级培训或招聘高人力资本劳动力来操作和维护机器人。假说2：在人力资本较低的行业，或劳动力保护较弱、市场化程度较高的地区，机器人应用对劳动力的替代效应更强。假说3：机器人应用对下游产业链、可替代性较强的行业和中长期就业具有明显的溢出效应。表7-9机器人应用与劳动力就业水平人大版《中级数字贸易学》被解释变量：ΔlnNum(1)全样本(2)第二产业(3)IFR覆盖行业RA_{i,t}×RI_{j,t}−0.1773***(−3.0053)−0.2469***(−24.6001)−0.1509***(−4.9642)Cons12.4710***(3.1098)22.0421***(23.1322)14.2871***(4.5492)固定效应(Ind×Year等)是是是Obs7,2204,7404,750Adj

R²0.37710.35390.3764注：改编自孔高文等（2020）表1。RA×RI在三个样本中均显著为负→机器人应用规模越大，本地同行业劳动力就业增长率下降越多。支持假说1-A：机器人应用导致中国短期内存在技术性失业现象。第四节理论贡献与政策启示人大版《中级数字贸易学》三、理论贡献突破传统劳动力市场理论仅考察行业或地区层面平均效应的不足，引入中国不同行业或地区在劳动力市场结构方面的丰富差异进行大量横截面检验。结合产业链方向和劳动力可替代性，深入考察机器人应用的溢出效应——跨行业溢出效应显著大于跨地区溢出效应。短期与中长期并存：短期技术性失业与中长期就业创造并存。机器人应用在中长期可一定程度提高行业劳动力就业水平。四、政策启示①在人力资本较低的行业和劳动力保护较弱地区加强转岗培训和就业保护政策。②产业链下游行业可成为吸收被替代劳动力的重要渠道，应促进产业链上下游协同发展。③中长期应关注机器人应用催生的新工作机会（服务管理类等），完善职业培训体系。第五节智能制造推动跨境电商出口多样化理论人大版《中级数字贸易学》一、理论命题的提出出口多样化是指一个国家扩大其出口的产品或市场范围以降低出口集中度的过程。跨境电商在日益成为国际贸易的重要渠道，为企业扩大业务范围和利用全球市场创造了新机会。然而，跨境电商出口的真正潜力在于其实现多样化的能力——随着新兴市场崛起，企业产品范围、目标市场和销售渠道的多样化变得至关重要。智能制造（工业4.0）通过整合AI、大数据分析、机器人和物联网等先进技术，革新了传统制造过程（Zhong

et

al.，2017）。这种整合不仅提高了效率和生产力，更赋予了制造商生产个性化、高质量产品的能力，以满足全球消费者日益多样化的需求（Graetz

&

Michaels，2018）。第五节理论命题7-4与理论创新人大版《中级数字贸易学》理论命题7-4智能制造会通过增加创新投入、提升创新产出以及促进创新成果的商业化三个渠道，推动中国跨境电商出口多样化。来源：Ma

et

al.，2024，IREF。理论创新首次将智能制造和跨境电商出口多样化纳入统一架构进行分析，拓宽了工业4.0背景下跨境电商领域的研究边界。此前多数研究局限于智能制造与传统出口模式的探讨（Gu，2021），忽略了智能制造对跨境电商出口多样化的深远影响。Ma

et

al.（2024）将创新理论的最新研究成果纳入分析框架，深入剖析了创新在智能制造与跨境电商出口多样化之间的桥梁作用，是对跨境电商研究的重要完善。第五节四大假说与理论机制人大版《中级数字贸易学》二、四大研究假说假说1：智能制造对跨境电商出口多样化有促进作用。智能技术与供、储、运、产、销深度融合→供应链透明化管理→优化物流路径和仓储布局→降低物流成本→提高产品和服务质量→以更具竞争力价格提供多样化、个性化产品→精准对接海外消费者需求。假说2：智能制造对企业创新有促进作用。智能技术和高端装备→增加高技能劳动力需求→注入前沿创新理念→加速组织内部创新效率。产业链上下游紧密互动→促进跨职能、跨组织创新合作。假说3：创新对跨境电商出口多样化有促进作用。技术创新→抢占跨境电商平台先机→树立品牌形象。深入挖掘长尾市场需求→差异化产品满足个性化需求→开辟新市场空间。假说4：创新在智能制造与跨境电商出口多样化中发挥中介作用。智能制造→增加创新投入（研发人员）→提升创新产出（专利）→促进创新成果商业化（新产品项目）→推动跨境电商出口多样化。表7-14智能制造对跨境电商出口多样化的基准回归人大版《中级数字贸易学》Variables(1)N_mrk（市场范围）(2)HHI_mrk（市场结构）(3)N_pro（产品种类）(4)HHI_pro（产品结构）robotics2.059***(0.439)−0.008***(0.002)0.285***(0.064)−0.014***(0.003)ControlsyesyesyesyesYear/City/HS4

FEyesyesyesyesObs46,89746,89746,89746,897R²0.5630.2910.4830.396注：改编自Ma

et

al.（2024）表3。Robotics对所有四个指标均显著——扩大出口市场范围（+2.059***）和产品种类（+0.285***），降低出口市场集中度（−0.008***）和产品集中度（−0.014***）→智能制造显著促进跨境电商出口多样化，验证假说1。表7-16创新投入（研发人员）的中介作用人大版《中级数字贸易学》Variables(1)RD_per(2)N_MRK(3)N_PRO(4)HHI_MRK(5)HHI_PROrobotics0.003***(0.001)2.624***(0.574)0.337***(0.082)−0.006(0.004)−0.011***(0.004)RD_per3.629***(0.329)0.192***(0.023)−0.014**(0.007)−0.020***(0.004)Controls是是是是是Year/City/HS4

FE是是是是是Obs24,64324,64324,64324,64324,643R²0.9990.5920.5080.3550.423注：改编自Ma

et

al.（2024）表14和表15。列(1)：智能制造显著增加研发人员数量→验证假说2。列(2)-(5)：robotics和RD_per同时显著→创新投入部分中介了智能制造对出口多样化的促进作用→验证假说3和假说4。第六节中国证据（一）人大版《中级数字贸易学》一、命题7-1的中国证据：产业智能化与益贫式发展低/中技能劳动工资比从2002年开始上升，低/高技能劳动工资比从2005年开始上升→我国技能劳动收入分配从2002年开始呈现益贫性。随着产业智能化程度提升，低技能劳动相对工资上升→我国产业智能化与益贫式发展趋势一致。中国是全球最大产业机器人市场，培育出华为、TikTok等全球知名数字经济企业。福布斯2023数字贸易行业企业Top

100强中，中美企业占绝对优势。二、命题7-2的中国证据：职业变迁与任务演化1999、2015和2022年《中华人民共和国职业分类大典》显示：三次修订中职业任务数量分布呈纺锤形。当任务数量超过15条时，2015和2022年职业分布密度明显低于1999年，1999年部分职业任务数量甚至高达20余条→新技术应用降低职业任务数量或简化职业任务内容。农林牧渔业和生产制造类职业任务数量分布区间缩短，上限值明显减小→职业任务复杂度呈降低趋势。第六节中国证据（二）人大版《中级数字贸易学》三、命题7-3的中国证据：机器人产业与人才需求2020年人社部"最缺工"100个职业排行显示制造业缺工持续，"工业机器人系统操作员"等新职业缺工程度加大。机器人行业人才缺口高达500万人——达闼机器人表示"在机器人操作系统、多模态机器人等核心领域均处于人才紧缺状态，缺乏具备操作、安装、调试、编程、维护能力的综合人才，甚至‘一将难求’"。2024年武汉大学联合小米成立机器人系→体现产学研协