这篇文章探讨了生产效率与规模之间的传统关系，并提出了一个未来的可能性。过去，只有通过大规模、重复性的生产才能降低成本，而小批量、定制化的服务（如汽车维修）成本高昂。随着自动化和人工智能技术变得越来越灵活，一种类似“万物皆 AWS”的模式正在兴起。这种模式利用大型、共享、高度自动化的基础设施，来高效处理大量不同种类的小批量订单，从而在制造业和科研等领域实现规模经济，降低了准入门槛。
传统模式：重复与规模
从历史上看，提高效率和降低成本一直依赖于重复生产。产量越高，就越能摊平成本，从而实现更低的单价。
高产量的好处:
- 可以投资建造更大、更高效的工厂。
- 可以使用专用的、高速的生产设备。
- 有动力去开发和改进生产工艺。
- 可以通过“学习曲线”不断降低成本。
低产量的困境:
- 如果一个流程只运行几次，就很难投入时间和精力去优化它。
- 定制化和多变的需求，导致难以实现自动化和规模效应。
一个典型的例子是汽车制造与汽车维修的对比。新车的价格在通货膨胀调整后越来越便宜，而汽车维修的费用却在不断上涨。这是因为汽车制造是高度重复的大规模生产，而维修则需要应对无数种车型和独特的损坏情况，难以形成标准化流程。
服务业之所以成本趋升，一个重要原因就是它们通常需要针对具体情况进行大量调整，无法通过大批量、重复性的过程来完成。
自动化面临的挑战：灵活性
过去，自动化的主要障碍是缺乏灵活性。为特定任务制造一台专用机器是可行的，但要让机器像人一样根据变化的情况灵活调整任务顺序，则非常困难。
- 历史局限: 为任何一个自动化流程进行编程和调试都需要巨大投入，只有在产量足够大的情况下才划算。
- 行业案例: 汽车行业是工业机器人的最大用户，因为它们既有极高的产量，又有相对固定的产品更新周期（每年换代）。
但现在情况正在改变。计算机视觉、人形机器人和各类人工智能技术，正在让自动化系统能够灵活应对多变的环境。自动驾驶就是一个例子，它需要在任何两点之间行驶，并随时应对交通灯、行人等突发状况——这正是传统自动化所不擅长的。
未来趋势：“万物皆 AWS”
随着自动化技术越来越灵活，出现了两种可能的发展方向：
- 微型工厂 (Microfactories): 生产的“最低有效规模”缩小，使得在占地小、开销低的工厂里高效生产成为可能。
- 万物皆 AWS (AWS for Everything): 出现一种大规模、高效率、但能生产种类极其繁多的产品的运营模式。这些工厂可以同时生产数百万种不同的产品，甚至单件起订。
“AWS” 指的是亚马逊云服务（Amazon Web Services）。它的核心理念是，用户无需自建昂贵的计算基础设施，而是直接向亚马逊租用。亚马逊负责建设和维护庞大的数据中心，并通过规模经济获益。
AWS 的模式是通过大规模的基础设施投资，来支持数百万个不同网站和计算任务这样高度可变的输出。
这个逻辑同样适用于实体自动化。如果你拥有能执行各种任务的机器，以及一个智能的软件控制层，你就可以自动生产大量不同的东西。规模越大，边际成本就越低。
“万物皆 AWS”模式如何运作
这种模式的核心是利用足够智能的软件和足够灵活的硬件，即时创建新的生产流程，而无需像过去那样耗费大量时间进行调试。
- 客户可以像租用服务器一样，租用这些工厂的产能来生产他们想要的任何东西，而无需自己建厂。
- 一个巨大的仓库里，布满了各种机器和材料，零件在不同机器间自动流转，任务和路径随时变化。
- 即使是只生产一件产品，也能因为整个系统的高利用率而实现极低的成本。
这种模式的雏形已经出现：
- 制造业: 像 SendCutSend 这样的公司，客户上传设计图，公司软件会自动排版，将数百个不同客户的订单组合在一张板材上进行切割，从而实现极高的材料利用率和设备效率。 > “高混合度生产的诀窍在于它在规模化时才能真正发挥作用。混合订单的量越大，事情就变得越容易。”
- 生物技术: 出现了一些“云实验室”，它们将大量不同客户的实验集中在同一个自动化平台上运行。这使得过去因重复次数太少而无法自动化的实验，现在可以通过集中化实现降本增效。
模型的局限性
“万物皆 AWS”模式并非万能。它是否适用，取决于特定行业的具体情况。
- 汽车维修: 能否建立一个大型的、集中的汽车维修中心，用自动化设备来处理大量不同品牌的受损车辆？目前尚不明确。
- 幽灵厨房 (Ghost Kitchens): 这个概念曾被寄予厚望，希望通过集中式厨房为多个外卖品牌服务以实现规模经济。但现实中，它们并未取得预期的巨大成功。
因此，对于许多行业来说，这种模式可能行不通。但对于制造业、部分科研领域以及其他资本密集型服务业，它很有可能成为未来的组织方式。