人机协同的理念最早可追溯至1960年，由约瑟夫·利克莱德（Joseph Licklider）在其开创性论文《人机共生》中首次系统阐述，主张人类与计算机应形成互补协作的关系，而非简单的替代。这一思想奠定了人机交互发展的基石，推动了图形界面、多模态交互等关键技术的诞生，也开启了从“工具辅助”到“共生共创”的漫长演进之路。钱学森等（1990）将系统科学与人工智能关联，提出"开放的复杂巨系统"概念，强调计算机与专家的人机交互。路甬祥等（1994）正式提出"人机系统"概念，从思维、感知、执行三层面比较人机优势。笔者等人（2025）在钱学森人机环境系统工程的基础上把人智、机智与环境智能融合起来提出了“人机环境系统智能”的概念。

一、历史脉络

人机协同的发展历程，本质上是人与机器关系不断深化的过程，从“功能分配”到“能力共创”，其核心脉络可划分为三个阶段。

1.  机械辅助阶段（20世纪60年代-21世纪初）

此阶段的核心是“人类主导决策，机器执行指令”。机器作为人类体力的延伸，承担重复、高强度或高危的任务。典型形态如工业流水线上的焊接机器人、用于简化计算的电子表格软件。此时的机器缺乏自主感知能力，只能在结构化环境中按预设程序运行，人机关系是单向的“操控与被操控”。1961年：首台工业机器人Unimate在通用汽车工厂投入使用，开启工业自动化时代；1971年决策支持系统（DSS）概念确立，标志机器智能正式参与决策；1997年IBM深蓝击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，展现机器在特定领域的计算优势。

2.  智能交互阶段（21世纪初-2020年代）

随着深度学习、计算机视觉和自然语言处理等技术的突破，机器具备了环境感知与初级决策能力，人机关系开始转向“分工协作”。机器能够处理非结构化数据和任务，如AI辅助医生进行影像诊断、智能投顾协助基金经理分析市场。此时形成了“人机双脑”互补模式：机器负责数据处理和规律识别，人类则专注于价值判断和创造性工作。2011年苹果Siri上线，标志语音交互协作兴起，自然语言成为重要交互方式；2015年协作机器人（Cobots）商业化，实现人机共享工作空间，具备力感知与碰撞检测能力；2016年AlphaGo击败李世石，展现深度学习在复杂决策中的潜力。

3.  共生融合阶段（2020年代至今）

当前，人机协同正迈向深度融合的新纪元，核心特征是“能力共创”。借助脑机接口、情感计算等技术，机器不仅能执行指令，更能主动感知人类的隐性意图、情绪状态，甚至学习人类的直觉与经验。人机之间建立起“意图感知-知识共享-动态调整”的双向闭环，共同生成超越单一主体能力的“新能力”，例如AI与科学家合作发现新材料，或与艺术家共同创作音乐。2020年后生成式AI（ChatGPT、DeepSeek等）普及，推动内容创作、设计、科研等领域的人机共创；2026年开普勒人形机器人完成全球首例人机协同高空焊接作业，实现远程沉浸式精准操控。

二、发展现状

在当下，人机协同已从理论走向大规模实践，理论实践深度融合与双向进化，深刻重塑着社会生产与生活的方方面面。国家战略层面，中国政府已将“人机协同”提升至国家战略高度，国务院发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》中，明确提出要探索人机协同的新型组织架构和管理模式，推动其在制造业、服务业、民生福祉、社会治理等领域的深度应用，打造“智能驱动的新型服务方式”。产业应用层面，人机协同正从制造业向全行业渗透，如制造业从“刚性生产”走向“柔性协同”，协作机器人（Cobot）能感知人类位置并主动配合，大幅提升生产线的灵活性；创意产业从“独立创作”走向“人机共创”，AI承担素材生成等基础工作，人类则注入情感与文化内涵，极大地提升了创作效率与可能性。在科学研究领域，人机协同成为科技创新的核心引擎，如“三体计算星座”项目利用卫星间的激光互联构建太空分布式计算网络，推动太空探索的边界。组织与个体层面，企业开始构建“AI决策操作系统”，将人机协同嵌入战略决策与创新流程，以提升组织的敏捷性与韧性；对于个体而言，人机协同能力正成为新时代的核心素养，Z世代在使用AI提升效率的同时，也更加注重与AI的平衡，警惕认知惰性，维护真实的人际情感连接。

三、风险挑战

随着人机协同的深入，一系列挑战也日益凸显，涉及技术、心理、伦理与社会等多个维度。首先就是信任与认知风险，人类对机器的信任度往往呈现两极分化。过度信任会导致人类盲目依赖AI，忽视自身经验和直觉，甚至产生“算法厌恶”，进而导致人类自身的认知能力退化，出现“创造力外包”现象，削弱独立思考和解决问题的能力。；而信任不足则会使人类过度干预系统，降低协作效率。其次，面临着决策与权力挑战，如何在人类与机器之间进行动态、合理的决策权分配是核心难题，机器主导可能带来安全风险，而人类过度控制则无法发挥机器优势，目前多数场景仍由人类主导，但机器的自适应调整能力仍显不足。除此之外，当人机协同做出错误决策时，责任归属界定变得异常复杂，人类可能试图将责任推卸给机器（道德逃避），而机器的决策过程（尤其是深度学习模型）往往缺乏透明度，难以追溯具体成因。再者，还有技术与伦理困境，人机道德很难对齐，机器的决策主要基于预设算法和数据，可能缺乏对人类情感和复杂道德观念的理解，从而引发偏见、歧视等问题（如自动驾驶汽车的“电车难题”）；在数据安全与隐私方面，人机协同需要海量数据支撑，如何保障数据安全、防止隐私泄露成为重大挑战。

四、对策建议为应对上述挑战，实现人机协同的健康、可持续发展，需要政府、企业、研究机构和个体的共同努力，构建和谐共生的未来。

1.  技术层面：提升可解释性与自适应能力

发展可解释AI（XAI），增强算法的透明度，让人类能够理解机器的决策过程和依据，从而建立“适度信任”。推进情感计算与人机接口，通过技术手段让机器更精准地感知和理解人类的情感与意图，实现更自然、高效的交互，从“指令传递”走向“意图共鸣”。

2.  制度与伦理层面：明确规则与边界

建立动态权力分配机制，设计能够根据实时环境和任务需求自适应调整决策权的系统，确保人机各展所长。完善法律法规，明确人机协同中的责任归属，建立相应的法律框架，规范AI的开发与应用，确保其安全、可靠、可控。

3.  组织与个体层面：培养“人机协作智商”

进行组织变革，企业应建设AI协作平台，将人机协同嵌入核心业务流程，并设立治理体系，确保协作过程可追踪、可复盘。遵循“人类收敛、AI发散”的原则，人类负责定义问题和最终决策，AI负责方案生成和空间搜索。加强教育与培训，在教育体系中融入AI素养教育，培养个体与AI协作的能力。同时，开展针对在职人员的AI技能培训，帮助其适应新的人机协作模式，避免被技术边缘化。总而言之，人机协同的未来不是“人机对抗”，而是“人机共生”。最强的竞争力不在于拥有最先进的AI工具，而在于人类与机器共同进化、协同创造的能力。通过积极应对挑战，我们有望构建一个AI成为人类智能延伸与伙伴的和谐未来。