工業(yè) 4.0革命和智能技術(shù)的發(fā)展正在塑造未來(lái)的自動(dòng)化勞動(dòng)力。這場(chǎng)革命凸顯了三個(gè)不同的自動(dòng)化相關(guān)新職業(yè)，它們正在響應(yīng)技術(shù)成熟度和市場(chǎng)需求：

● 人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)工程師：開發(fā)算法和模型以實(shí)現(xiàn)智能自動(dòng)化，例如預(yù)測(cè)性維護(hù)和智能流程自動(dòng)化。

● 自主系統(tǒng)工程師：開發(fā)自動(dòng)駕駛汽車、無(wú)人機(jī)和其他需要自動(dòng)化導(dǎo)航、決策和控制的自動(dòng)駕駛技術(shù)。

● 智能家居和物聯(lián)網(wǎng)自動(dòng)化專家：為家庭和建筑物設(shè)計(jì)和集成智能系統(tǒng)，涉及傳感、決策和語(yǔ)音控制。

AI和ML工程師

人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和是兩個(gè)經(jīng)?；Q使用的術(shù)語(yǔ)，盡管 ML 實(shí)際上是 AI 的一種形式。監(jiān)督式 ML是最常見的ML類型。在監(jiān)督式學(xué)習(xí)模型中，算法會(huì)從帶標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)并逐漸提高其準(zhǔn)確性。它旨在構(gòu)建一個(gè)這樣的模型：即使接收到之前沒見過(guò)的新數(shù)據(jù)，模型也能正確預(yù)測(cè)出目標(biāo)變量。如果有足夠的數(shù)據(jù)，軟件就可以識(shí)別新的數(shù)據(jù)集。此方法的一個(gè)應(yīng)用是分析影像以識(shí)別潛在缺陷，例如腐蝕。

使用 AI 和 ML 開發(fā)解決方案需要一套強(qiáng)大的技術(shù)技能，包括工業(yè)環(huán)境、數(shù)學(xué)、物理和數(shù)據(jù)分析，這與必須了解物理過(guò)程以及技術(shù)及其應(yīng)用的典型自動(dòng)化專業(yè)人員的技能非常一致。

雖然 AI 和 ML 工程領(lǐng)域存在一些重疊，但在細(xì)分領(lǐng)域方面也存在一些區(qū)別：

● 工作范圍。AI 工程師從事更廣泛的任務(wù)，包括各種形式的機(jī)器智能(如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))，以開發(fā)適用于特定應(yīng)用的 AI 模型。相比之下，ML 工程師更關(guān)注 ML 算法和模型，這些算法和模型可以自我調(diào)整，以便更好地從大型數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)和進(jìn)行預(yù)測(cè)。

● 工具集。雖然 AI 和 ML 專業(yè)人員都需要了解一些基本的編程語(yǔ)言，例如 Python，但 ML 工程師通常會(huì)更深入地研究為機(jī)器學(xué)習(xí)量身定制的特定庫(kù)和框架，例如 TensorFlow 或 Scikit-learn。

● 應(yīng)用。AI 工程師可能從事從機(jī)器人技術(shù)到自然語(yǔ)言處理的一系列應(yīng)用程序，而 ML 工程師通常專注于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序，如預(yù)測(cè)分析或分類任務(wù)。

● 數(shù)據(jù)科學(xué)的深度。雖然這兩個(gè)角色都需要對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)有深入的了解，但 ML 工程師通常更緊密地與數(shù)據(jù)合作，參與數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程和模型評(píng)估。

要想成為一名合格的AI工程師，您需要掌握一些重要技能，包括：

數(shù)據(jù)建模和工程 ：掌握數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)和 ETL 流程，以確保高效的數(shù)據(jù)處理和集成。

大數(shù)據(jù)分析：熟練使用 Hadoop 和 Spark 等大數(shù)據(jù)工具分析大型數(shù)據(jù)集并從中獲得見解。

AI 部署和開發(fā)運(yùn)營(yíng)：實(shí)施 CI/CD 管道并使用 Docker 和 Kubernetes 等容器化工具實(shí)現(xiàn)無(wú)縫 AI 模型部署。

AI 安全：了解并應(yīng)用安全措施來(lái)保護(hù) AI 系統(tǒng)和數(shù)據(jù)免受威脅和漏洞。

算法知識(shí)：對(duì)核心算法及其在解決復(fù)雜問題中的用途有深入的理解。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)：使用 TensorFlow 和 PyTorch 等框架為各種 AI 應(yīng)用程序設(shè)計(jì)和優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

麥肯錫公司發(fā)布的報(bào)告顯示，預(yù)計(jì)2030年中國(guó)對(duì)熟練AI人才的需求將增至600萬(wàn)，而中國(guó)的高技能AI人才培養(yǎng)還有廣闊空間。

自主系統(tǒng)工程師

隨著技術(shù)(尤其是 AI)的進(jìn)步，自主系統(tǒng)(Autonomous Systems)變得越來(lái)越可行。自主系統(tǒng)是指能夠在一定程度上獨(dú)立進(jìn)行決策和執(zhí)行任務(wù)的系統(tǒng)。這類系統(tǒng)通常依賴于先進(jìn)的傳感技術(shù)、AI和算法，能夠感知環(huán)境、分析數(shù)據(jù)并采取行動(dòng)，而無(wú)需持續(xù)的人類干預(yù)。

自主系統(tǒng)通過(guò)各種傳感器(如雷達(dá)、攝像頭、激光測(cè)距儀等)獲取環(huán)境信息，然后利用這些信息理解周圍的情況和情境。基于感知到的信息，自主系統(tǒng)能夠利用內(nèi)置的算法和邏輯進(jìn)行決策。這些決策可能涉及行動(dòng)的選擇、時(shí)機(jī)的確定以及如何響應(yīng)變化的環(huán)境條件。一旦做出決策，自主系統(tǒng)能夠自動(dòng)執(zhí)行任務(wù)或采取必要的行動(dòng)。

Waymo(前身為谷歌的自動(dòng)駕駛汽車計(jì)劃)現(xiàn)在在美國(guó)幾個(gè)城市提供自動(dòng)駕駛出租車服務(wù)，最近將洛杉磯添加到了名單中。Waymo公司聲稱，它每周提供超過(guò) 150,000 次無(wú)人駕駛出行。

在工業(yè)環(huán)境中，領(lǐng)先的供應(yīng)商們正在開發(fā)其他類型的自動(dòng)駕駛汽車以滿足特定的業(yè)務(wù)需求。例如，Leica公司提供一款自主掃描無(wú)人機(jī)，可以智能地將周圍的環(huán)境納入其飛行計(jì)劃。它可以保持正確的距離以進(jìn)行理想的掃描，并制定優(yōu)化的返航路線，因?yàn)樗梢圆东@其他應(yīng)用程序(包括前面討論的 AI 和 ML 工程用例)中使用的三維圖像。

機(jī)器人正變得越來(lái)越普遍，并在工業(yè)環(huán)境中得到廣泛應(yīng)用。Boston Dynamics公司的 Spot 機(jī)器人可以支持常規(guī)和紅外熱像儀、激光掃描儀和氣體探測(cè)器。

自主操作是一項(xiàng)極其復(fù)雜的控制工程挑戰(zhàn)，涉及高級(jí)控制算法以及各種傳感和驅(qū)動(dòng)選項(xiàng)的使用。除了算法開發(fā)之外，工程師還需要將設(shè)備投入生產(chǎn)，并開發(fā)、測(cè)試和維護(hù)底層生態(tài)系統(tǒng)。

智能家居和物聯(lián)網(wǎng)自動(dòng)化專家

全球智能家居自動(dòng)化市場(chǎng)目前的價(jià)值為 1000 億美元，并且還在大幅增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)到 2032 年將達(dá)到 6330 億美元。此外，AI與數(shù)字輔助的整合可以帶來(lái)更加便捷和人性化的體驗(yàn)，這在很大程度上影響了消費(fèi)者的偏好。

智能家居自動(dòng)化市場(chǎng)受到對(duì)智能電表、恒溫器、燈泡和其他設(shè)備的需求推動(dòng)，這些設(shè)備都通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行并與物理世界交互，其方式與自動(dòng)化專業(yè)人士經(jīng)驗(yàn)豐富的傳統(tǒng)儀表和控制設(shè)備相同。鑒于自動(dòng)化專業(yè)人員在保護(hù)工業(yè)自動(dòng)化和控制系統(tǒng)方面的經(jīng)驗(yàn)，保護(hù)這些家庭自動(dòng)化網(wǎng)絡(luò)是需要自動(dòng)化專業(yè)人員能夠提供的專業(yè)技能的另一個(gè)領(lǐng)域。