「人工智慧」時代，再不努力，未來將無工可打！
「人工智慧」，這個讓一部分人非常焦慮，畢竟從馬雲的無人商店，再到自動汽車售賣機，各種跡象已經表明：再不努力，未來將無工可打！
現在，「現實版鋼鐵俠」、特斯拉創始人兼CEO埃隆·馬斯克（Elon Musk）又給人重重一擊！
在最新曝光的特斯拉的無人工廠里，只有150個機器人，所有流程都是機器人來完成，卻難覓人的影蹤......
最先進的無人工廠
只有150個機器人
特斯拉的這個工廠，號稱全球最智能的全自動化生產車間，共有衝壓生產線、車身中心、烤漆中心與組裝中心四大製造環節。
從原材料加工到成品組裝，所有的生產流程都由150台機器人完成，在車間內根本看不到人的身影。
機器人都由電腦控制，按照設定好的程序運作，機器人與機器人之間流水化運營，實現無縫對接。
組裝中心，全部是機器人；
每一個機器人可以完成多種動作；
噴漆烤漆車間；
組裝車間，按裝擋風玻璃；
組裝車間，安裝座椅；
6秒鐘完成一個發動機蓋的衝壓。
看完之後，是不是覺得特別牛逼？
這還不算，特斯拉還會在美國內華達州的荒漠里建一個更大的汽車工廠「GIGAFACTORY」，2017年底投入使用，這將更大地增加特斯拉的生產效率，而且自動化程度會更高！
不止特斯拉
無人作業已是大趨勢！
其實，不僅僅是特斯拉，很多傳統意義上需要大量人力的行業，已經開始逐步引入機器人，不僅成本大大降低，而且效率也大幅提高了。
1、亞馬遜AGV機器人矩陣
在亞馬遜的倉庫里，貨物的取送、分揀都是由AGV機器人矩陣完成，這一系統比傳統物流作業提升2-4倍。
特別是這個桔黃色的小機器人，每小時可跑30英里，準確率達99.99%，過去人工需要耗時1小時的貨物提取工作，它15分鐘就能完成。
除此之外，還有RFID和抓舉機械手臂的使用，雖然令人眼花繚亂卻又井井有條。
2、阿里機械臂揀選系統
這個系統是馬雲爸爸家的黑科技，根據中國電商特性專門開發，由中間的大手臂和周邊一圈箱子構成。
大手臂可以360度運行，根據需求取高處、低處的貨物，並把箱子放在流水線上。
流水線兩邊有很多吸盤機器人，通過真空吸盤，把周轉箱內的商品吸到快遞包裝箱里，快遞箱通過流水線，會自己走向打包區域，貼上面單後就可以發貨了。
整一個流程，根本不需要任何人參與。
3、青島無人碼頭
今年5月11日，亞洲首個全自動化碼頭在青島港啟用。
船舶還沒靠泊，全自動碼頭就根據船舶信息，自動生成作業計劃，並下達指令。
先是船吊把集裝箱吊到轉運平台上。
接著機器人自動拆鎖墊。
然後，門架小車會把集裝箱吊運到自動導引車（AGV）上，自動導引車再把集裝箱運送到指定位置。
這種無人駕駛的導引車，在整個碼頭共有30多輛不停來回穿梭，加上集裝箱可達70噸，但由於停啟位置精確，停車誤差不會超過2厘米，所以不會發生碰撞或摩擦。
最後，軌道吊把集裝箱精準地吊送到堆場。
整個過程完全由機器人自動完成，工作人員節省70%，工作效率提升30% ，是世界上自動化程度最高、裝卸效率最快的碼頭！
4、東莞無人工廠
就連被不少人視為「打工天堂」的東莞，也建起了無人工廠！
日前，東莞首家無人工廠在東莞長安鎮誕生，工廠里有60台機器日夜無休地打磨一個個手機中框結構件。
它們被分成10條生產線，每條生產線由一條自動傳送帶上下料，這個過程不再需要任何人力，每條線只有3名工人負責看線和檢查。
以前這家工廠需要650名員工，現在生產同樣數量的產品，只需要60人，這意味著，將近90%的人不需要在這裡上班了...
而且，根據東莞市長透露，政府每年會投入2億元鼓勵企業用機器替代人。
在不久，東莞還會有2個無人工廠投入運營，申請的機器人換人項目達530個，全部投產後將減少用工約3.6萬人。
想拼過機器人？
關鍵看你夠不夠努力！
看完這一切，或許有人會說，此處不留爺，自有留爺處，競爭不過機器人，我換個工廠打工還不行嗎？
然而，智能化、無人化已經是大勢所趨，你跑得了一時，跑不了一世，當你無路可逃時，那該怎麼辦？
其實，隨著科技的進步，無論是誰，都會面臨被機器人搶飯碗的境地，但這並不代表我們就會餓死。
因為有了新的科技，就會有新的工作，同樣需要人去完成。
但關鍵在於，科技進步了，你也要跟著進步，時代不會停下腳步等你，能在人工智慧的夾擊下屹立不倒的，都是那些有毅力、有意願改變自己，咬著牙也要跟上時代步伐的人。
這世界，從不辜負努力創新的人！
延展閱讀：人工智慧將影響我們的工作，但技能升級才是關鍵
來源： 45Society 文/曹哲
人工智慧時代公眾焦慮加劇
人工智慧並不是什麼新鮮事物，但由於互聯網、物聯網、大數據、雲計算、機器學習等技術的疊加效應，人工智慧正在成為國際競爭新焦點，有望引領新技術革命，並造福於人類社會和經濟。說造福於人類，並不僅僅是說人工智慧可以改善人們的生活品質和提高生產和工作的效率，更意味著它可以幫助解決人類社會長久以來面臨著的飢餓、貧窮、疾病等重大挑戰。
然而，每每一項新技術開始廣泛應用併產生影響，媒體總是慣於製造公眾焦慮。一看到人工智慧超過圍棋冠軍，好博人眼球者就開始毫無根據地叫囂人工智慧要超過甚至毀滅人類，要大規模地取代人類。個別具有廣泛影響的公眾人物發表的大膽言論起到了火上澆油的效果，加劇公眾焦慮。
人工智慧對工作和就業的影響是人們關注最多的，也是分歧最大的。有人認為人工智慧將導致大規模失業甚至普遍失業，一方面呼籲對機器人和人工智慧徵稅，另一方面呼籲實行普遍基本收入制度。有人認為人工智慧將帶來新的產品、服務和市場，創造更多就業和工作機會。
歷史上技術進步從未帶來大規模失業
第一次工業革命以來，人們多次對技術可能破壞工作表現出焦慮和擔憂，甚至還出現過工人搗毀機器的案例。但縱觀整個歷史，技術創新從未帶來大規模失業，反倒在經濟活動中創造了新的、更多的就業機會，機器人、人工智慧、3D列印等新技術也不會是例外。雖然短期內人工智慧可能影響部分常規性的、重複性的工作，但長期來看，人工智慧對就業的消極作用將會被經濟作用抵消。
歷史經驗告訴我們，人工智慧將可能會在所有行業中都創造許多新的工作，只是工作任務的要求可能會發生很大變化。一般而言，人工智慧等新技術創造就業的方式主要有，自動化產生新的工作任務，新興行業和市場中的就業機會，以及技術進步和經濟增長帶來的新的、更多的消費需求。
機器有機器的用處，人有人的用處
就目前而言，人工智慧的經濟影響依然相對有限，不可能很快造成普遍失業，也不可能終結人類工作。長遠來看，以機器學習為代表的人工智慧對人類社會、經濟和工作的影響將是深刻的，但人類的角色和作用不會被削弱，相反會被加強和增強。比如人工智慧輔助診療可以幫助醫生提高醫療診斷的效率和準確性並制定更有效、更個人化的治療方案，醫生則有更多時間來從事與其他醫生交流、安慰病人、制定診療計劃等需要創造力和情商的非結構性工作任務。
需要具備兩點認知：第一，人們距離所謂的通用人工智慧還非常遙遠；第二，機器人和人工智慧不可能做人類可以做的所有工作任務。整體而言，人類智能和人工智慧（或稱機器智能）之間存在顯著差別。比如，人類智能來源於觀察、進化、文化等，很適合於全新的、混亂的、不可預測的環境，適合執行需要判斷力、創造力、同理心、交流和多領域專業知識的工作，且可轉移並應用於多個領域。相反，人工智慧來源於數據和演算法，很適合於具有大量歷史數據的可預測環境，適合執行需要精準性和效率的工作任務，且只局限於特定的領域，不具有通用性。人工智慧可以提高自動化水平，但卻不可能完全取代人類和消滅工作。
未來，人類將以新的方式繼續與機器協同工作，進入人機協同的新時代，人工智慧將成為人類的強大幫手，極大增強人類體力、智力等。道理其實很淺顯，機器有機器的用處，人有人的用處，兩者配合才能夠發揮最大化的價值。
人工智慧對就業的積極影響超過負面衝擊
最近的實證研究從兩個維度將工作任務分為兩種類型：「手動」與「認知」，「常規」與「非常規」。這是評估人工智慧帶來的自動化對就業的影響的一個基本起點。常規任務是指基於熟悉化的程序並能夠通過明確的規則和演算法來描述的工作。相比之下，非常規任務需要靈活性、創造力，涉及更加複雜的問題解決或人際交往。大多數分析表明，具有高度靈活性、創造力和強大的解決問題和人際關係技能的高技能工人將繼續受益於人工智慧和其他新技術。
所以，說人工智慧將導致大規模甚至普遍失業是不切實際的，也是沒有根據的，但人們也不應淡化新技術對勞動力市場和收入分配的影響。整體而言，聯合國此前發布的報告表明，人工智慧對就業和工作的影響將是積極的，雖然短期內部分常規、手動的工作任務可能受到影響，但這是新技術發展和應用的必然結果，不必過度焦慮和恐慌，因為勞動力最終都會派上新的用場。歷史經驗表明，雖然一些任務被自動化了，但是解放出來的勞動力被重新僱傭，來生產產品和服務或新的、更有效的生產流程。
一般來說，新技術只能在具體任務中替代工人，不必然消滅整個職業。研究表明，1950年美國人口普查中列出的270個職業中只有一個在2010年由於自動化而被淘汰：電梯運營商。
新技術也會創造就業機會，並且要求工人掌握新的技能。技術創造就業機會的方式主要包括：
（1）自動化產生新的工作任務，社會對了解新技術的勞動力的需求擴大。近幾十年來，特別是在知識密集型行業，這種影響已經使得對執行非常規、協調性工作的工人的需求持續增加。
（2）技術創新推動新興行業，並幫助開發新產品，往往滿足以前未滿足的人力需求並創造額外的就業機會。技術創新和自動化對生產力產生積極影響，降低成本和價格，這可能會增加需求，從而擴大生產和就業。
（3）生產率增長導致經濟增長和收入的總體增長，從而導致消費者對新產品和現有產品和服務產生更高的需求。例如，收入的增加刺激了與休閑活動相關的支出，例如旅遊、餐飲和保健，從而在這些行業創造更多的就業機會。而這些行業至少在很長一段時間內是無法實現自動化的。
加強勞動者教育和再培訓，適應新技術時代的工作需求變化
技術、制度和社會往往一起發展。之前的三次革命都帶來了社會和經濟轉型，創造了大量的就業機會並改善了社會福祉。那麼人工智慧也不會是例外。那些說人工智慧將在短期內造成廣泛失業的人有點聳人聽聞，因為技術採納和滲透往往需要數年甚至數十年，需要對生產流程、組織設計、商業模式、供應鏈、法律制度、文化期待等各方面做出調整和改變。
長期以往，新商品、新服務、新任務和新程序總是會被發明出來。這可能創造新的工作和工作任務。比如，Uber等分享經濟平台在全世界都創造了大量的新工作。以人工智慧為代表的數字技術正在賦能於每個人和組織，它幫助醫生更好地診斷疾病和治療病人，幫助人們做出更好的生活選擇，允許人們擁抱更多新的工作選擇和機會，比如在多個平台上工作。長期來看，機器學習等人工智慧技術是否會產生像內燃機和電力那麼大的影響，從而提高生產力，導致連鎖反應，帶來機器和商業組織以及宏觀經濟上的創新，現在還不得而知。
人們現在所能做的就是，為當下和未來的勞動者提供適當的技能教育，支持早期教育和終身學習。預測顯示，二十年內，90%以上的工作或多或少都需要一些數字技能，所以為了確保勞動者能夠應對這場科技巨變，高效地為他們提供數字技能就十分必要。而且，人工智慧、機器人等新技術正在從ITC領域向實體經濟、服務業、農業等諸多經濟部門擴散、滲透，未來中國將成為機器人大國，這些變化將在很大程度上影響當前的就業和經濟結構。因此，使勞動力市場適應新技術發展帶來的變化，以及為過渡期勞動者提供再培訓、再教育的公平機會，將變得至關重要。對此，英國等發達國家採取的公私合作方式值得借鑒。
此外，考慮到零工經濟、分享經濟等新商業模式以及未來可能的商業模式持續帶來大量的兼職、副業等非正式工作崗位，需要考慮將社會保障範圍擴大到非標準和非正式就業的勞動者。與此同時，需要探索合理的稅收制度，因為對新技術徵稅可能會影響經濟增長和技術採用，減少再分配來源。
最後，長期以來，對於人工智慧等新技術的就業影響，人們把焦點放在了到底有多少工作會被技術取代即所謂的「技術性失業」。但廣泛的技術性失業在歷史上從未發生過。人們需要研究視角的轉變，在人工智慧新技術時代，到底工作的內容、性質和需求以及人們的工作方式會發生怎樣的變化，如何更好地與新技術相處，這才是真正有價值的問題。所以需要把研究視角從消極方面轉移到積極方面來。
最終，我們也許可以說，不是機器取代人類，而是那些善於利用人工智慧、會與技術相處的勞動者取代那些墨守成規、一成不變的人。新技術的採納和滲透往往需要數年甚至數十年，希望每個人都能為迎接未來做好充分的準備，這需要社會各界共同的努力。
工業互聯網操作系統
產業智能官 AI-CPS
用「人工智慧賽博物理操作系統」（新一代技術+商業工業互聯網操作系統「AI-CPS OS」：雲計算+大數據+物聯網+區塊鏈+人工智慧），在場景中構建狀態感知-實時分析-自主決策-精準執行-學習提升的認知計算和機器智能；實現產業轉型升級、DT驅動業務、價值創新創造的產業互聯生態鏈。
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