一样继续依赖自动化系统替他解围，无法正确判定这已经超出自动化系统的能力范围，从而造成故障升级，甚至演

变成灾难性的事故。2010年4月20日墨西哥湾里英国石油公司“深水地平线”平台事故中，事故升级和人员伤亡扩大

的一个原因，就是操作工惊慌失措、当断不断。
 
2011年5月27日，法航447航班从里约热内卢飞往巴黎途中，空速管冻结，失去飞行速度读数，飞行控制系统自动增

加飞行高度和速度，为飞行员争取反应的时间和空间，但最终造成失速。飞行员接过手动控制后，在13000多米的高

空，本来适当浅俯冲就可以改出失速，但飞行员机械地搬用低空失速时的标准操作规范，继续增加推力和爬高，非

但没有改出失速，反而进入深度失速，最终坠机。
 
相反，自动化程度不高的话，操作工时时刻刻需要对过程“把脉”，容易察觉异常现象的蛛丝马迹，反而不容易出

现故障升级现象。对自动化系统过度依赖、不能正确判别和处理自动化系统失控的状态，这已经成为工业界普通感

到头疼的问题。工业上通常使用仿真系统（也称模拟器）训练操作工的异常情况处理，但训练的成功与否取决于是

否能正确预测典型异常情况，超出训练课程的异常情况依然要靠操作工随机应变，但高度自动化系统非常容易钝化

人的随机应变能力。
 
还有一个问题是高度自动化后工作负荷高度集中。在手动操作时代，很多操作工分兵把守，各自为阵。自动化之后

，很多机械的、重复的工作被自动化系统取代了，操作工在更高的层次监控自动化系统。在体力上，这更加轻松；

但信息量实际上大大增加，需要关注的事情多得多。
 
 
 
这好比交通警察。在一个交通警管一个路口的时候，他要根据车流情况开关红绿灯，指挥这个路口的交通。交通控

制自动化后，他的工作岗位转到交通控制中心，具体路口的红绿灯控制转为自动控制。在正常情况下，他要眼观六

路、耳听八方，从确保一个路口交通畅通变为确保一大片路口交通畅通。一旦自动控制不力，出现交通受阻，他需

要在短时间内作出大量的人工干预，正确疏导，而不是加剧堵塞，峰值工作负担大大增加，对心理素质和专业技能

的要求也大大提高了。
 
高度自动化的另一个问题是操作经验的流失。随着人员流动，有经验的老资格操作工被缺乏经验的新操作工取代。

新操作工从一开始就依赖自动化系统，缺乏实际经验，甚至对超越自控系统的人工干预产生畏惧，到时候想随机应

变都无从入手。
 
这就好比用GPS导航自动驾驶的汽车，在正常情况下不需要人的干预，可以安全自动地从A开到B。车上的人在原则上

是可以手动操作驾驶的，但在正常情况下没有这个必要。问题是久而久之驾驶技术和对路况的判读就生疏了，或者

只有理论上的能力，真的到了GPS或者自动驾驶失灵的时候，驾车人临时抱佛脚，不把车开到沟里才怪。
 
操作经验流失的另一个坏处在于未来自动化系统的研发。自动化系统不是天上掉下来的，更不是纸上谈兵拍脑袋出

来的，而是丰富操作经验的物化。熟练技工的经验不仅对于现有生产过程十分重要，对于把改进后或者全新的生产

过程开发出来更加重要。只有通过他们把新过程捋出来了，才谈得上高度自动化。自动化的难点通常不在关键过程

或者动作的自动化，而在于异常情况的处理、人机交互处理、不同状态之间的无缝转换，这些都不是理论或者空想

可以解决的，必须要靠高度的经验。所以自动化降低了对不熟练技工的需求，但不降低对熟练技工的需求。
 
问题是熟练技工不是天上掉下来的，也是从不熟练技工中成长出来的。自动化使得不熟练技工队伍缩小，这使得自

动化带来的技术进步难以为继，因为生产技术和产品技术是不断进步的，但熟练技工成了无源之水之后，下一步的

自动化就难以为继了。换句话说，过度依赖自动化的制造业振兴可能是一次性的。
 
这个问题在工程技术人员中也存在。美国制造业公司中技术工作大量外包，一般性设计和工程管理都承包给EPC公司

（EngineeringProcurementConstruction），以降低公司的负担。这对公司是有利的，有项目的时候请人来做，没