米樂M6 M6米樂自動化將來會被人工智能取代嗎？

　　個(gè)人覺得，未來的方向既不是自動化，也不是人工智能，而是人機(jī)協(xié)同方向，這才是未來的發(fā)展方向（本文的主要觀點(diǎn)）。

　　自動化時(shí)代，其實(shí)中國現(xiàn)在在大力推進(jìn)的所謂“中國制造2025”就是在補(bǔ)這個(gè)短板，雖然也加入了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和云平臺等要求，但是自動化技術(shù)，或者說自動化硬件和軟件的基礎(chǔ)建設(shè)與鋪墊，將是中國很長一段時(shí)間內(nèi)的主題，也是很多國內(nèi)企業(yè)需要補(bǔ)齊的短板，如果沒有自動化的軟硬件打造，去談什么工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和云平臺都是在扯淡，所以，中國的企業(yè)，特別是制造也企業(yè)，在未來很長一段時(shí)間內(nèi)，打造企業(yè)的自動化、智能化加工將會是一個(gè)非常重要的任務(wù)，我的理由如下：

　　1、 中國人口紅利的迅速消失，我們不得不承認(rèn)，中國30年的計(jì)劃生育政策的強(qiáng)制執(zhí)行，讓我國現(xiàn)在的人口結(jié)構(gòu)發(fā)生了根本性的變化，老年化社會到來，讓我國的勞動力人口呈現(xiàn)下降趨勢，有錢找不到工人，在未來是一種必然。

　　2、 隨著中國社會的發(fā)展，和人們生活水平的提升，一些臟活累活已經(jīng)沒有了存在的空間，特別是對現(xiàn)在的90后和00后而言，他們在物質(zhì)上基本沒有經(jīng)歷過任何的短缺，在心靈上也一直生活在家庭的中心地帶，所以他們從事一線工人的幾率變得極其渺茫，他們是自我放飛的一代，是自由大過生存的一代（因?yàn)楦揪蜎]有生存的壓力），這對于制造也而言，簡直就是一個(gè)悲劇。

　　老板的朋友的一個(gè)制造業(yè)小廠，因?yàn)檎也坏侥贻p的工人，只能將廠區(qū)設(shè)置到靠市郊的鎮(zhèn)上，然后將所有加工設(shè)備進(jìn)行自動化改進(jìn)，并通過招收農(nóng)村的婦女和老人來完成產(chǎn)品的加工，這些人不需要很高的技術(shù)水平，有技術(shù)要求的崗位和職位由少數(shù)勝任的人來支撐，而工人只需要完成上料和下料的簡單動作就可以了，雖然這不是完全意義上的自動化改造，但是這種半自動化的改造，無論在成本上還是效率上都是一種合理的妥協(xié)，因?yàn)榇蠹叶紱]得選擇。

　　3、 產(chǎn)品的高效率生產(chǎn)，和高質(zhì)量生產(chǎn)都需要通過自動化的實(shí)現(xiàn)來保證，中國制造為什么一直以一種代工廠的姿態(tài)出現(xiàn)于世人面前，而且我們做出來的東西還很不受世人的待見，甚至連我們自己都“崇洋”的看不起國產(chǎn)的產(chǎn)品，連一個(gè)馬桶蓋都需要到日本去買，一把廚房的菜刀需要到德國去買，這些都是因?yàn)槲覀兊漠a(chǎn)品的品質(zhì)存在很大問題，而這種問題，除了管理體制上的落后外，很大原因是因?yàn)槲覀兊淖詣踊讲桓撸芏喙ば蜻^于依賴人的技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)，甚至人的情緒來決定品質(zhì)的高低，而不是靠機(jī)器，靠制度來保證。

　　4、 市場倒逼企業(yè)實(shí)現(xiàn)自動化，因?yàn)槿斯こ杀镜牟粩嘣黾樱蜕a(chǎn)效率的及其低下，如果想讓自己的產(chǎn)品在市場上占據(jù)一席之地，就一定要實(shí)現(xiàn)對產(chǎn)品的降本增效，而自動化生產(chǎn)的打造，無疑是最大，最好的一個(gè)途徑。

　　當(dāng)然要實(shí)現(xiàn)企業(yè)自動化的理由還有很多，每個(gè)企業(yè)有每個(gè)企業(yè)自己的特定原因和理由，但是目的是一樣的，就是要通過自動化、智能化的改造和升級，來實(shí)現(xiàn)企業(yè)的長遠(yuǎn)健康有序的良性發(fā)展，這是一種時(shí)代的必然，也是企業(yè)發(fā)展的必然，對于企業(yè)而言，幾乎沒有選擇，要么改變，要么死亡。

　　至于所謂的人工智能，其應(yīng)用的領(lǐng)域，在目前來說還是相對較窄，我們所知道最具轟動效應(yīng)的就是阿爾法狗大戰(zhàn)李世石，其實(shí)人工智能的本質(zhì)就是對人思維的信息過程的模擬，當(dāng)然這中模擬在某些領(lǐng)域或者在某個(gè)工作上，其發(fā)揮的效力和作用要遠(yuǎn)遠(yuǎn)勝過人的執(zhí)行效果，所以在人工智能還有很大的發(fā)展空間，就目前而言，在實(shí)際生產(chǎn)應(yīng)用上還是有所欠缺的，并沒有出現(xiàn)真的取代人的跡象，至少短期內(nèi)不會有這種事情發(fā)生。所以現(xiàn)在談人工智能還是為時(shí)尚早，或者說在真正的人們生活或工作領(lǐng)域來談人工智能，還是有點(diǎn)早了。

　　但真正有發(fā)展前景的是人機(jī)協(xié)同，所謂人機(jī)協(xié)同就是通過人和機(jī)器的交互來高效率、高質(zhì)量的完成一件工作，這種技術(shù)在很多領(lǐng)域已經(jīng)在開始變得更加重要和普及起來。

　　在德國的一個(gè)加工廠，工廠為了實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的高效率、高質(zhì)量生產(chǎn)，新增了兩條生產(chǎn)線，但是在這兩條生產(chǎn)線的中間位置，他們放了連個(gè)工人，很多來這個(gè)工廠參觀的人很奇怪，問公司的負(fù)責(zé)人，為什么好好的自動線要放兩個(gè)人進(jìn)去？這不是顯得有點(diǎn)太LOW了嗎，但是企業(yè)負(fù)責(zé)人解釋說，如果放進(jìn)這兩個(gè)人，這兩條生產(chǎn)線可以兼容企業(yè)六十多種產(chǎn)品的生產(chǎn)，如果不放進(jìn)這個(gè)人，要實(shí)現(xiàn)這六十多種產(chǎn)品的生產(chǎn)，企業(yè)還得投入十多條這樣的生產(chǎn)線，我們可以簡單的理解為，這兩個(gè)人的工作可以產(chǎn)生十多條生產(chǎn)線的效果，這就是人機(jī)協(xié)同的意義所在。

　　因?yàn)闊o論自動化技術(shù)如何發(fā)展，在一些柔性協(xié)調(diào)和細(xì)節(jié)處理上，人具有機(jī)器永遠(yuǎn)不可取代的優(yōu)勢和必要性，這是無法否認(rèn)的事實(shí)，所以人機(jī)協(xié)同必將是自動化發(fā)展的一種趨勢。

　　米樂M6 M6米樂

　　也許有一天，你會有一個(gè)機(jī)械手手套，像鋼鐵俠的盔甲手套一樣，它能幫你完成很多你徒手無法完成的工作，它可以更好的體現(xiàn)你的意志和行動。

　　也許有一天，你會有一雙翅膀，長在一件為你量身定做的外套上，只要穿上它你就可以自由的在天空翱翔，可以去到任何你想去的地方。

　　謝邀，“自動化是否會被人工智能取代”？其他答主主要從專業(yè)技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的角度闡述問題，筆者想結(jié)合個(gè)人的專業(yè)，從財(cái)務(wù)、Business等角度來談?wù)剬τ谶@個(gè)問題的理解。從商業(yè)和財(cái)務(wù)管理的角度，筆者個(gè)人認(rèn)為是不會被取代的。在西門子，我們更強(qiáng)調(diào)Advanced Data Business Analysis，即從BI、Business Datamining和Machine learning三個(gè)角度共同討論自動化和人工智能對于商業(yè)環(huán)境的作用和影響。其中BI 更強(qiáng)調(diào)的是商業(yè)經(jīng)驗(yàn)、知識和IT 技能的結(jié)合，Business Datamining主要是商業(yè)與數(shù)學(xué)結(jié)合的應(yīng)用，而Machine learning則更偏重于IT 和數(shù)學(xué)算法的結(jié)合。

　　自動化的概念最早始于第二次工業(yè)革命期間，以煤氣和汽油為燃料的內(nèi)燃機(jī)相繼誕生，隨著資本主義經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人類對市場規(guī)模化的需求越來越強(qiáng)烈，并開始廣泛應(yīng)用石化能源。進(jìn)入電氣時(shí)代，通過運(yùn)用各種新技術(shù)，以及更高效地利用能源，讓機(jī)器設(shè)備、系統(tǒng)或過程（生產(chǎn)和管理過程）在沒有人或較少人的直接參與下，經(jīng)過自動檢測、信息處理、分析判斷和操縱控制，實(shí)現(xiàn)預(yù)期的目標(biāo)，自動化由此誕生和得到大規(guī)模應(yīng)用。

　　人工智能AI（Artificial Intelligence）的概念最初在19世紀(jì)中期被提出，同期，人類成功邁入了電子計(jì)算機(jī)、空間技術(shù)和生物工程技術(shù)時(shí)代，各類生產(chǎn)自動化和管理現(xiàn)代化科技手段得到實(shí)現(xiàn)，AI是為研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展集理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)于一體而誕生的一門新科學(xué)和技術(shù)。很多人會把人工智能看作是第四次工業(yè)革命的代表，但它其實(shí)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的、能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

　　從定義上來看，人工智能將是歷史發(fā)展的必然方向。全人類將面臨一些共同嚴(yán)重的挑戰(zhàn)，例如，到2025年，根據(jù)聯(lián)合國環(huán)境規(guī)劃署、開發(fā)計(jì)劃署、世界資源研究所以及世界銀行聯(lián)合提出的一項(xiàng)報(bào)告，世界人口將由現(xiàn)在的70億人增長到83億，其中85%的人口來自發(fā)展中國家。全球老年化問題越發(fā)嚴(yán)重，到2050年，65歲以上的人口將近乎現(xiàn)在的兩倍（7%增長至12%）。同時(shí)，根據(jù)聯(lián)合國的《2018年版世界城鎮(zhèn)化展望》，城市化的進(jìn)程正在加快，目前世界上有55%的人口居住在城市地區(qū)，到2050年，這一比例預(yù)計(jì)將增加到68%。在新增的城市人口中，有近九成將居住在亞洲和非洲，并且高度集中在中國、印度等幾個(gè)國家。。

　　人口的增加將意為著更多的資源消耗，對市場的協(xié)同性會提出更高、更快的需求，同時(shí)導(dǎo)致全球化進(jìn)程進(jìn)一步加速。因此，隨著人們生活水平的提升，傳統(tǒng)生產(chǎn)和制造業(yè)的盈利將越來越不能從基本的勞動力中獲得滿足和保證，高效率和高質(zhì)量的生產(chǎn)將是社會需求的必然趨勢，從而推動自動化進(jìn)程進(jìn)一步升華和進(jìn)化，進(jìn)而推動了人工智能領(lǐng)域的研究和發(fā)展。

　　在商業(yè)環(huán)境中，人工智能有著另外一個(gè)名字——BI （Business Intelligence）商業(yè)智能，也叫商務(wù)智能，它能為經(jīng)營者或者企業(yè)提供一套完整的商務(wù)解決方案，用來將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的整合，快速準(zhǔn)確地提供報(bào)表并提出決策依據(jù)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策。

　　商業(yè)智能能夠輔助的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策，既可以是操作層的，也可以是戰(zhàn)術(shù)層和戰(zhàn)略層的決策。為了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識，需要利用數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）工具和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)。而這些不可或缺的技術(shù)即為在商務(wù)智能中的自動化技術(shù)——用高效并較少人工的方式整合和分析數(shù)據(jù)。因此從技術(shù)層面上講，商業(yè)智能不是什么新技術(shù)，它只是數(shù)據(jù)倉庫、OLAP和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的綜合運(yùn)用。

　　隨著人類目前商業(yè)環(huán)境越來越復(fù)雜多變，從無人駕駛汽車到AlphaGo戰(zhàn)勝人類，人工智能技術(shù)在生活中扮演著越來越重要的角色，無疑也將改變世界。在日常生活中，我們的任何行為每時(shí)每刻都在產(chǎn)生數(shù)據(jù)，比如，你中午通過手機(jī)APP點(diǎn)了外賣，晚上回家路上交通擁堵，你用導(dǎo)航APP查詢路況，并用音樂APP選擇一些節(jié)奏輕快的音樂來調(diào)和焦躁的心情。你會發(fā)現(xiàn)，無論是工作還是休閑娛樂，你的智能手機(jī)、智能穿戴裝備都隨時(shí)記錄著你的個(gè)人數(shù)據(jù)。同樣，在電力、銀行和互聯(lián)網(wǎng)這些行業(yè)，企業(yè)無時(shí)無刻地都在進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，來模擬分析企業(yè)運(yùn)營情況，并對終端用戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測。如何利用這些終端用戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行更精確地營銷，如何更有效地利用數(shù)據(jù)科學(xué)，成為未來企業(yè)的核心競爭力，這些都屬于商業(yè)智能領(lǐng)域。

　　可以看到，無論是商業(yè)智能還是人工智能，其自動化系統(tǒng)的升級與進(jìn)化，都離不開Smart Data和最基本的Data Analysis。那么，如何快速高效、精確地找到對應(yīng)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行快速分析和處理呢？當(dāng)計(jì)算機(jī)技術(shù)越來越成熟，人工智能和Machine Learning的應(yīng)用越來越普及，是不是不再需要人工進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理呢？一切將在未來被AI所替代呢？

　　從商業(yè)和財(cái)務(wù)管理的角度，筆者個(gè)人認(rèn)為是不會被取代的。在西門子，我們更強(qiáng)調(diào)Advanced Data Business Analysis，即從BI、Business Datamining和Machine learning三個(gè)角度共同討論自動化和人工智能對于商業(yè)環(huán)境的作用和影響。其中BI 更強(qiáng)調(diào)的是商業(yè)經(jīng)驗(yàn)、知識和IT 技能的結(jié)合，Business Datamining主要是商業(yè)與數(shù)學(xué)結(jié)合的應(yīng)用，而Machine learning則更偏重于IT 和數(shù)學(xué)算法的結(jié)合。

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　　不難看出，商務(wù)智能領(lǐng)域，無論人工智能發(fā)展得多么完善，始終仍然不能脫離“人”的要素。其實(shí)翻過頭來想一想，程序也需要人來編寫，算法也需要人來執(zhí)行，軟件同樣需要人來設(shè)計(jì)，更何況是受多重變量影響難以預(yù)測的商業(yè)環(huán)境呢？怎么能脫離人的經(jīng)驗(yàn)和決策？無論是對于原始數(shù)據(jù)的處理，還是表格統(tǒng)計(jì)的基本分析和整理，都脫離不了人對于商業(yè)環(huán)境的感知。

　　只能說，人工智能技術(shù)的越發(fā)成熟，為商業(yè)的Decision Making提供了更多保障，為其數(shù)據(jù)的依托增加了更多的證明，讓管理者可以更準(zhǔn)確并提前的對未來商業(yè)市場環(huán)境所需面臨的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行管控，使得企業(yè)能夠更加穩(wěn)健的盈利，提高生產(chǎn)效率。

　　因此，如果擔(dān)憂自動化會被人工智能取代，人也終將被機(jī)器人替代的話，不如在自己有限的精力和熟悉的領(lǐng)域內(nèi)多累積經(jīng)驗(yàn)，去探索有關(guān)“人”對未來更深的價(jià)值才是正解。

　　筆者供職的西門子公司，在商業(yè)人工智能（BI）和工業(yè)人工智能領(lǐng)域是探索的先鋒?，F(xiàn)在，復(fù)雜繁瑣的商業(yè)數(shù)據(jù)均可以通過商業(yè)人工智能實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)高效的可視化報(bào)表，并且可以做到數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)更新，以應(yīng)對越來越復(fù)雜多變的商業(yè)環(huán)境，讓決策者能更加迅速地掌握一手資源，迅捷地做出反應(yīng)和決策，避免商業(yè)失誤。這里強(qiáng)調(diào)的是：BI的運(yùn)用會提高人力的價(jià)值，把復(fù)雜、重復(fù)可替代的工作交給BI來處理，而人們用節(jié)約下來的時(shí)間去創(chuàng)造其他更有用、更不可替的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

　　在工業(yè)領(lǐng)域，西門子也早就開始探索基于邊緣計(jì)算技術(shù)的人工智能（AI）應(yīng)用，這些工作本質(zhì)上不是為了取代人力，而是提升現(xiàn)有工業(yè)自動化的智能水平，從而優(yōu)化業(yè)務(wù)、提升效率。未來，不是誰取代誰的問題，而是依托于人工智能等相關(guān)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)人、機(jī)器和數(shù)據(jù)之間的再整合、深度集成的問題，這將是全球工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型未來很長時(shí)間的主題。

　　以工業(yè)領(lǐng)域無所不在的軸承為例，長期使用的軸承，因?yàn)闈櫥?、污染顆粒、腐蝕等等原因可能產(chǎn)生磨損，對軸承的運(yùn)行產(chǎn)生不利影響，甚至引發(fā)設(shè)備整機(jī)的不良后果。在2019年德國漢諾威工博會期間，西門子就展示了這樣的工業(yè)+AI解決方案：對SKF軸承的工作狀態(tài)實(shí)時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、分析和優(yōu)化，對設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行常態(tài)監(jiān)控，從而在軸承等關(guān)鍵部件失效前，進(jìn)行預(yù)測性的維護(hù)。

　　工業(yè)AI可以自動識別即將出現(xiàn)的機(jī)器故障，以實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)，或者幫助處理未編程的部件。AI代碼可在云端或設(shè)備端運(yùn)行，從而縮短反應(yīng)時(shí)間，提高生產(chǎn)力、靈活性和效率。如果工業(yè)AI和邊緣計(jì)算相結(jié)合，更能實(shí)現(xiàn)產(chǎn)線、設(shè)備的閉環(huán)控制和預(yù)測分析，提供更為智能的自動化解決方案，實(shí)現(xiàn)過程控制的創(chuàng)新。如果再結(jié)合應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)的智能工廠，甚至可以幫助工程師大幅減少自動化設(shè)備的編程時(shí)間。這些工作以往是依靠大量的低效人力去完成，或者是人力所不能完成的，現(xiàn)在依靠工業(yè)+AI可以完美實(shí)現(xiàn)。

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　　補(bǔ)充：稍微看了一下高贊答案，從將來發(fā)展上講了一下兩者的關(guān)系，那我就從學(xué)科上頭向你介紹一下什么是自動化吧！

　　這里僅從自動化專業(yè)設(shè)置角度分析自動化專業(yè)與人工智能的相關(guān)性，不代表其他觀點(diǎn)

　　電氣自動化，機(jī)械自動化涉及自動化的一部分思想，但他們本質(zhì)還是電氣工程，是機(jī)械制造，和自動化還是有一定差別的。

　　3:工業(yè)機(jī)器人，特種機(jī)器人，（還是簡稱機(jī)器人好了，特種機(jī)器人不是你們想的那種，像智能車，無人機(jī)這些就屬于特種機(jī)器人……這個(gè)方向和人工智能直接相關(guān)的）

　　4:各種控制算法和嵌入式系統(tǒng)，也就是人工智能算法（偏軟件，飛控，無人機(jī)，運(yùn)動控制，智能控制，伺服，和人工智能相關(guān)性也比較大）

　　2:模式識別與智能系統(tǒng)（如果你喜歡，可以直接叫它人工智能專業(yè)，主要涉及圖像識別，機(jī)器人系統(tǒng)，人工智能之類的）

　　3:檢測技術(shù)與自動化裝置（其實(shí)就是自動化，和人工智能相關(guān)性也很大，傳感器相關(guān)的）

　　4:系統(tǒng)工程（emmmm....后來經(jīng)求證，應(yīng)該是研究各種復(fù)雜系統(tǒng)的，不是很了解）

　　5:制導(dǎo)與控制（對對對，就是那些飛控中心什么喊遙測信號正常，制導(dǎo)信號雙向捕獲的……吧……這個(gè)專業(yè)顧名思義，不多解釋啦）

　　自動化學(xué)科研究的是自動控制，定義是這樣的：致力于在無人或者少人為控制的情況下實(shí)現(xiàn)機(jī)器（機(jī)械，設(shè)備，裝置）的自行運(yùn)轉(zhuǎn)

　　所以人工智能當(dāng)然也是自動化專業(yè)的發(fā)展方向咯，所以你覺得設(shè)計(jì)人工智能的人會被人工智能取代么？

　　自動化專業(yè)很有趣，但對它不感興趣的人又覺得它很復(fù)雜，很枯燥，所以還是認(rèn)清它是不是你真正想要的吧！

　　自動化就來源于對人類或動物的模擬，廣義上這就是AI。如果你熟悉自動控制系統(tǒng)的話，像計(jì)算機(jī)視覺這個(gè)領(lǐng)域在控制系統(tǒng)中僅僅是一個(gè)檢測反饋模塊。不存在取不取代的問題，本來就是包含關(guān)系（自動化就是初級的AI）。

　　所以題主的意思應(yīng)該是，自動化的硬件部分，也就是機(jī)械控制部分，能不能被人工智能取代？

　　但人工智能是軟件，機(jī)械是硬件，不存在取代不取代的，所以題主的意思應(yīng)該是：

　　至少，短期內(nèi)還是有問題的?？赡苓€需要20，30年吧。是不是有點(diǎn)太過樂觀？