目前工业科技水平还远未达到机器全部替代人类的程度，所有的行业其主要生产力量都是劳动者，劳动者就是所有行业的最基础的因素。因此分析行业首先得分析这个行业的劳动者。在这里首先从劳动者的角度分析计算机软件行业。[袁永福版权所有 http://www.sinoreport.net/]

脑力劳动者

计算机软件等知识产权型行业其主要从业人员是脑力劳动者，因此分析知识产权型行业必须要分析脑力劳动者。

脑力劳动是指以大脑神经系统的运动为主，以其他生理系统的运动为辅的主体劳动，如思考、记忆等。只有人类才能进行脑力劳动。

脑力劳动大体可分为以下创造知识的脑力劳动（比如科学家）、传授知识的脑力劳动（比如老师）、管理知识的脑力劳动（比如企业领导）和实现知识的脑力劳动（比如工程师）。

相对脑力劳动者，体力劳动是劳动者以消耗体力为主的劳动。从广义上说，不是只有人类才能进行体力劳动，比如农业生产中的耕牛仅从劳动过程来说也算体力劳动者，只是牛是动物，天生没有人权。

脑力劳动生产具有以下缺点。

生产者数量少

脑力劳动者需要一定是科学文化知识，基本上都是专科及以上学历，即使学校毕业后也需要经过长期的摸索学习中锻炼出实用生产能力。这些都是需要花几十年时间和大量金钱及社会资源的，而且不是每个人经过学习培训就能成为脑力劳动者的。

在培养新的脑力劳动者时还需要悉心教导，这也消耗现役脑力劳动者的大量精力，降低现役脑力劳动者的产量，提高了脑力劳动者的培养成本。

由于培养时间长，培养成本高，成材率低，因此脑力劳动者数量少，成为较为稀缺的劳动力资源，而其中的优秀者则是各家企业竞争的对象。因此脑力劳动者的数量小使得知识产权型行业无法实现工业化大生产。

相对而言，体力劳动者能批量生产，其数量多，培养成本低。只要身体健康，具有正常的智力水平即可胜任，因此传统行业能容易获得足够的体力劳动者从而实现工业化大生产。[袁永福版权所有 http://www.sinoreport.net/]

生产效率不稳定

脑力劳动者的生产效率存在较大的个体差异和时间差异。

脑力劳动者劳动的过程就是思考，各人的思考方式，认知水平都存在较大差异，因此不同的脑力劳动者之间的劳动能力存在较大的差别。

而且人的思考过程受到人的情绪和周围环境的影响很大。因此同一个脑力劳动者在不同的时间起劳动能力也存在很大的差别，在情绪高涨时的劳动能力可能比情绪低落时的劳动能力高出好几倍。

人们在脑力劳动时遇到难题和瓶颈还需要靠人类的自然灵感来突破解决，而灵感是一种强大但非常不可靠的东西，若有灵感则问题迎刃而解，若没有灵感则可能长期停滞不前。这样会加大劳动效率的不稳定。

由于脑力劳动效率不稳定，因此知识产权型行业难于进行精确的项目管理和财务管理，企业管理规则复杂，难于实现规模效应，存在较大的过程控制风险，因此缺乏实现工业化大生产的基础。

相对而言，从生理角度上看，人类体力劳动效率比较稳定，由于体力劳动过程比较简单，而且在流水线生产过程中，每一个工人都只做比较简单固定的操作动作，对此各人之间的差别不大。体力劳动受人们的情绪和环境的影响不大，只受到人体疲劳程度的影响，人们经过较充分的休[袁永福版权所有 http://www.sinoreport.net/]息即可恢复体力，因此同一个人在不同的时间其体力劳动效率差别不大。因此对于劳动密集型的行业能进行精确的项目管理和财务管理，生产管理规则简单，没有多少过程控制风险，可以实现规模效应，因此能实现工业化大生产。

团队工作效率低下

现在有很多知识密集型任务已经不是一个人所能完成的，比如开发一个复杂的软件系统。这需要多个人组成一个团队共同完成，此时就出现了脑力劳动者团队工作，但这种团队工作效率低下。主要表现为

一．任务分割困难

很多知识密集型任务是构成一个严密的整体的，至少会存在连贯的主线。虽然能大致分成几个部分，但各部分之间的关系非常紧密，经常存在牵一发而动全身全身的情况，因此知识密集型任务分割困难。而脑力劳动者团队需要对任务进行分割并分派到个人去完成，因此很容易存在任务分割不平衡而导致团队成员工作量不均衡，这样导致成员相互等待的情况，团队工作效率低下。

二．成员交流成本大

由于知识密集型任务大多是严密的整体，各部分关系紧密，团队成员为了完成各自的任务必须和其他团队成员密切沟通，协同工作，这大大增加了团队成员的交流沟通成本。

例如，某个开发团队有三个人，则需要建立三个双向的交流通道，每个人都得维护两个交流通道。但对于大型知识密集型任务，三个人无力完成，于是建立一个6人团队，此时需要建立和维护十五个双向交流通道，每个人都得维护五个交流通道。于是每个人的交流成本增加到2.5倍，团队整体的交流成本增加到5倍。当团队成员有几十甚至上百人时，若不采取有效的方法进行控制，团队内部的交流成本将不可想象。

由于团队交流成本随着团队规模而快速增长，当团队规模过大时，其内部交流的工作量可能大于其进行实际有效工作量。因此这严重的限制了知识密集型团队的规模。在进行大规模知识密集型任务，比如研发操作系统需要使用数千名软件工程师，此时团队规模巨大，管理复杂[袁永福版权所有 http://www.sinoreport.net/]，若管理不力则团队交流内耗严重，任务难于成功。

相比而言，体力劳动者团队管理简单得多了，比如流水线生产，各个劳动者任务分割很明确，之间不需要什么交流。以现代的管理水平足以管理和维护数万人的体力劳动者团队。

缺乏系统的劳动管理方法

过去人们的物质文化需求不强烈，因此知识产权的市场需求不大，使得知识产权型行业低位发展，一直没有工业化大生产的强烈要求。脑力劳动者一直在进行粗放式的劳动，劳动效率低下，缺乏系统有效的脑力劳动和管理方法。而现在随着社会进步，人们对知识产权的市场需求变得越来越大，于是出现了知识产品型行业工业化大生产的强烈需求，此时缺乏系统的脑力劳动和管理方法。这表现如下

一．人才培养不够系统科学规范

中国的正规学校教育一直谈不上素质教育，这不是与时俱进的，其生产的人才是半成品，不能较快的融入社会化大生产。

由于企业和学生对学校毕业后的再教育存在相当的需求，于是职业教育开始兴起，但职业教育行业还不够规范和成熟完善，还没有经历一段时期的磨练，因此还不能充分的发挥其作用。

国内企业只想要成熟的能立即工作的人才，对于尚未工作能力还需继续投入培养的毕业生是持抵制态度的。这也影响的中国知识人才的培养。

多种原因使得中国高素质知识人才的培养工作得不到很好的开展，处于正规学校、职业教育机构和企业三个都不认真管的情况。出现这种情况，其主要责任在于正规学校，其次是职业教育机构。企业虽然是以其自身利益的最大化为目标的，但也应当认识到自己培养人才的好处，而且在争取经济利益时还需要尽一些社会义务。

综上所述，知识产权型行业其从业人员都是脑力劳动者，其相对于传统的机械化制造行业存在较大的差别。

例如汽车制造行业就是一个[袁永福版权所有 http://www.sinoreport.net/]很典型的机械化制造行业，由于制造技术已经很先进了，其产能可以达到要多大就有多大的程度。这是因为汽车制造行业是全机械化部队，具有巨大的厂房，紧密的流水线和数万名熟练工人，还有很多如下图所示的工业机器人。

由于采用流水线生产模式，汽车制造过程的规则简单高效，生产速度快，能充分的满足客户的数量需求。

下表是传统的机械化制造业和知识密集型行业的对比表

业界存在一个有意思的情况，软件行业为其他行业提供很多信息化服务，但自身的信息化反而很弱，笔者还从未见过针对软件行业的整体信息化解决方案。

由于软件行业还采用手工作坊式的生产模式，因此客户需求复杂度的增长会导致软件开发工作量的飞速增长，由此造成软件行业的开发能力不足，于是开发人员被超频，经常加班。

有些客户需求相当复杂，使得[袁永福版权所有 http://www.sinoreport.net/]软件开发工作量非常大，从而导致开发人员工作量大，软件开发成本急剧上涨，此时这个软件开发任务是不经济不可行的。

知识产权性行业的从业者基本上都是脑力劳动者，没有明确的生产流水线，没有全机械化生产过程，基本上依赖人类自身的脑力劳动。

再看看软件开发行业，基本上还是手工作坊模式。这是目前软件开发的水平还不够高，不能进行流水线式的生产，软件开发人员培养成本高，时间长。因此业界的软件开发能力提升是缓慢的，而且估计在未来很长一段时间内这种情况是不会改观的。[袁永福版权所有 http://www.sinoreport.net/]