在越来越多的制造车间里，机器人不再是冰冷的机械臂，而是与工人并肩作业的“同事”。这种协作模式提升了效率，但也带来一个容易被忽视的问题：人在与机器人共事时，心理上是否真的轻松？很多人以为只要任务完成、不出错就万事大吉，却忽略了持续的心理负荷可能悄悄累积，影响判断力、专注度甚至安全。
其实，评估人机协同下的工作状态，不能只看操作速度或错误率。心理负荷同样关键——它反映的是人在执行任务时所承受的认知、情绪和注意力压力。比如，工人是否因担心机器人突然动作而紧张？是否因为需要频繁切换注意力而在下班后感到格外疲惫？这些“看不见的负担”，往往比体力消耗更难察觉，却对长期工作效率和身心健康影响深远。
有人一听“心理测评”，就联想到“今天开心吗”这类主观问题。其实在工业场景中，专业的心理评估早已超越日常对话，成为可量化、可追踪的管理工具。例如NASA-TLX（任务负荷指数）量表，就是国际上广泛用于评估操作员在复杂任务中主观负荷水平的方法，涵盖脑力需求、时间压力、挫败感等多个维度。结合心率变异性、眼动追踪等生理指标，能更全面地还原真实工作状态。
在国内，像橙星云这样的平台已将这类专业方法本土化，为包括制造业在内的多个领域提供支持。截至2025年，橙星云累计生成的心理测评报告超过4500万份，服务用户近900万。其测评体系不仅覆盖职场压力、情绪调节，也延伸至人际关系、自我认知等层面，帮助个体和组织更清晰地看见“看不见的压力源”。
真正高效的人机协作，不该只是让机器适应人，也要让人在协作中保持心理舒适。一些领先企业开始在产线改造前引入心理负荷预评估：模拟新协作流程，让员工试运行，同步收集任务表现与心理反馈。如果某环节普遍反映“注意力分散”或“焦虑感上升”，哪怕操作无误，也可能意味着交互逻辑需要优化——比如调整机器人运动节奏、增加视觉提示或简化操作步骤。
这种做法并非追求“零压力”，而是识别哪些压力是必要且可控的，哪些是冗余且有害的。毕竟，一个长期处于高警觉状态的工人，即便当下不出错，长期也可能出现倦怠、疏忽甚至职业健康问题。把心理指标和任务指标放在同等位置去分析，才能实现真正可持续的人机协同。
当制造业迈向智能化，人的体验不该被算法边缘化。理解并尊重操作者内心的真实感受，或许才是未来工厂最值得投入的“软实力”。