米乐M6 M6米乐自动化将来会被人工智能取代吗？

　　个人觉得，未来的方向既不是自动化，也不是人工智能，而是人机协同方向，这才是未来的发展方向（本文的主要观点）。

　　自动化时代，其实中国现在在大力推进的所谓“中国制造2025”就是在补这个短板，虽然也加入了工业互联网和云平台等要求，但是自动化技术，或者说自动化硬件和软件的基础建设与铺垫，将是中国很长一段时间内的主题，也是很多国内企业需要补齐的短板，如果没有自动化的软硬件打造，去谈什么工业互联网和云平台都是在扯淡，所以，中国的企业，特别是制造也企业，在未来很长一段时间内，打造企业的自动化、智能化加工将会是一个非常重要的任务，我的理由如下：

　　1、 中国人口红利的迅速消失，我们不得不承认，中国30年的计划生育政策的强制执行，让我国现在的人口结构发生了根本性的变化，老年化社会到来，让我国的劳动力人口呈现下降趋势，有钱找不到工人，在未来是一种必然。

　　2、 随着中国社会的发展，和人们生活水平的提升，一些脏活累活已经没有了存在的空间，特别是对现在的90后和00后而言，他们在物质上基本没有经历过任何的短缺，在心灵上也一直生活在家庭的中心地带，所以他们从事一线工人的几率变得极其渺茫，他们是自我放飞的一代，是自由大过生存的一代（因为根本就没有生存的压力），这对于制造也而言，简直就是一个悲剧。

　　老板的朋友的一个制造业小厂，因为找不到年轻的工人，只能将厂区设置到靠市郊的镇上，然后将所有加工设备进行自动化改进，并通过招收农村的妇女和老人来完成产品的加工，这些人不需要很高的技术水平，有技术要求的岗位和职位由少数胜任的人来支撑，而工人只需要完成上料和下料的简单动作就可以了，虽然这不是完全意义上的自动化改造，但是这种半自动化的改造，无论在成本上还是效率上都是一种合理的妥协，因为大家都没得选择。

　　3、 产品的高效率生产，和高质量生产都需要通过自动化的实现来保证，中国制造为什么一直以一种代工厂的姿态出现于世人面前，而且我们做出来的东西还很不受世人的待见，甚至连我们自己都“崇洋”的看不起国产的产品，连一个马桶盖都需要到日本去买，一把厨房的菜刀需要到德国去买，这些都是因为我们的产品的品质存在很大问题，而这种问题，除了管理体制上的落后外，很大原因是因为我们的自动化水平不高，很多工序过于依赖人的技术和经验，甚至人的情绪来决定品质的高低，而不是靠机器，靠制度来保证。

　　4、 市场倒逼企业实现自动化，因为人工成本的不断增加，和生产效率的及其低下，如果想让自己的产品在市场上占据一席之地，就一定要实现对产品的降本增效，而自动化生产的打造，无疑是最大，最好的一个途径。

　　当然要实现企业自动化的理由还有很多，每个企业有每个企业自己的特定原因和理由，但是目的是一样的，就是要通过自动化、智能化的改造和升级，来实现企业的长远健康有序的良性发展，这是一种时代的必然，也是企业发展的必然，对于企业而言，几乎没有选择，要么改变，要么死亡。

　　至于所谓的人工智能，其应用的领域，在目前来说还是相对较窄，我们所知道最具轰动效应的就是阿尔法狗大战李世石，其实人工智能的本质就是对人思维的信息过程的模拟，当然这中模拟在某些领域或者在某个工作上，其发挥的效力和作用要远远胜过人的执行效果，所以在人工智能还有很大的发展空间，就目前而言，在实际生产应用上还是有所欠缺的，并没有出现真的取代人的迹象，至少短期内不会有这种事情发生。所以现在谈人工智能还是为时尚早，或者说在真正的人们生活或工作领域来谈人工智能，还是有点早了。

　　但真正有发展前景的是人机协同，所谓人机协同就是通过人和机器的交互来高效率、高质量的完成一件工作，这种技术在很多领域已经在开始变得更加重要和普及起来。

　　在德国的一个加工厂，工厂为了实现产品的高效率、高质量生产，新增了两条生产线，但是在这两条生产线的中间位置，他们放了连个工人，很多来这个工厂参观的人很奇怪，问公司的负责人，为什么好好的自动线要放两个人进去？这不是显得有点太LOW了吗，但是企业负责人解释说，如果放进这两个人，这两条生产线可以兼容企业六十多种产品的生产，如果不放进这个人，要实现这六十多种产品的生产，企业还得投入十多条这样的生产线，我们可以简单的理解为，这两个人的工作可以产生十多条生产线的效果，这就是人机协同的意义所在。

　　因为无论自动化技术如何发展，在一些柔性协调和细节处理上，人具有机器永远不可取代的优势和必要性，这是无法否认的事实，所以人机协同必将是自动化发展的一种趋势。

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　　也许有一天，你会有一个机械手手套，像钢铁侠的盔甲手套一样，它能帮你完成很多你徒手无法完成的工作，它可以更好的体现你的意志和行动。

　　也许有一天，你会有一双翅膀，长在一件为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。

　　谢邀，“自动化是否会被人工智能取代”？其他答主主要从专业技术和产业发展的角度阐述问题，笔者想结合个人的专业，从财务、Business等角度来谈谈对于这个问题的理解。从商业和财务管理的角度，笔者个人认为是不会被取代的。在西门子，我们更强调Advanced Data Business Analysis，即从BI、Business Datamining和Machine learning三个角度共同讨论自动化和人工智能对于商业环境的作用和影响。其中BI 更强调的是商业经验、知识和IT 技能的结合，Business Datamining主要是商业与数学结合的应用，而Machine learning则更偏重于IT 和数学算法的结合。

　　自动化的概念最早始于第二次工业革命期间，以煤气和汽油为燃料的内燃机相继诞生，随着资本主义经济的发展，人类对市场规模化的需求越来越强烈，并开始广泛应用石化能源。进入电气时代，通过运用各种新技术，以及更高效地利用能源，让机器设备、系统或过程（生产和管理过程）在没有人或较少人的直接参与下，经过自动检测、信息处理、分析判断和操纵控制，实现预期的目标，自动化由此诞生和得到大规模应用。

　　人工智能AI（Artificial Intelligence）的概念最初在19世纪中期被提出，同期，人类成功迈入了电子计算机、空间技术和生物工程技术时代，各类生产自动化和管理现代化科技手段得到实现，AI是为研究、开发用于模拟、延伸和扩展集理论、方法、技术及应用系统于一体而诞生的一门新科学和技术。很多人会把人工智能看作是第四次工业革命的代表，但它其实是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的、能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

　　从定义上来看，人工智能将是历史发展的必然方向。全人类将面临一些共同严重的挑战，例如，到2025年，根据联合国环境规划署、开发计划署、世界资源研究所以及世界银行联合提出的一项报告，世界人口将由现在的70亿人增长到83亿，其中85%的人口来自发展中国家。全球老年化问题越发严重，到2050年，65岁以上的人口将近乎现在的两倍（7%增长至12%）。同时，根据联合国的《2018年版世界城镇化展望》，城市化的进程正在加快，目前世界上有55%的人口居住在城市地区，到2050年，这一比例预计将增加到68%。在新增的城市人口中，有近九成将居住在亚洲和非洲，并且高度集中在中国、印度等几个国家。。

　　人口的增加将意为着更多的资源消耗，对市场的协同性会提出更高、更快的需求，同时导致全球化进程进一步加速。因此，随着人们生活水平的提升，传统生产和制造业的盈利将越来越不能从基本的劳动力中获得满足和保证，高效率和高质量的生产将是社会需求的必然趋势，从而推动自动化进程进一步升华和进化，进而推动了人工智能领域的研究和发展。

　　在商业环境中，人工智能有着另外一个名字——BI （Business Intelligence）商业智能，也叫商务智能，它能为经营者或者企业提供一套完整的商务解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。

　　商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。而这些不可或缺的技术即为在商务智能中的自动化技术——用高效并较少人工的方式整合和分析数据。因此从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。

　　随着人类目前商业环境越来越复杂多变，从无人驾驶汽车到AlphaGo战胜人类，人工智能技术在生活中扮演着越来越重要的角色，无疑也将改变世界。在日常生活中，我们的任何行为每时每刻都在产生数据，比如，你中午通过手机APP点了外卖，晚上回家路上交通拥堵，你用导航APP查询路况，并用音乐APP选择一些节奏轻快的音乐来调和焦躁的心情。你会发现，无论是工作还是休闲娱乐，你的智能手机、智能穿戴装备都随时记录着你的个人数据。同样，在电力、银行和互联网这些行业，企业无时无刻地都在进行数据建模，来模拟分析企业运营情况，并对终端用户的数据进行监测。如何利用这些终端用户的数据进行更精确地营销，如何更有效地利用数据科学，成为未来企业的核心竞争力，这些都属于商业智能领域。

　　可以看到，无论是商业智能还是人工智能，其自动化系统的升级与进化，都离不开Smart Data和最基本的Data Analysis。那么，如何快速高效、精确地找到对应数据，并进行快速分析和处理呢？当计算机技术越来越成熟，人工智能和Machine Learning的应用越来越普及，是不是不再需要人工进行数据分析和处理呢？一切将在未来被AI所替代呢？

　　从商业和财务管理的角度，笔者个人认为是不会被取代的。在西门子，我们更强调Advanced Data Business Analysis，即从BI、Business Datamining和Machine learning三个角度共同讨论自动化和人工智能对于商业环境的作用和影响。其中BI 更强调的是商业经验、知识和IT 技能的结合，Business Datamining主要是商业与数学结合的应用，而Machine learning则更偏重于IT 和数学算法的结合。

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　　不难看出，商务智能领域，无论人工智能发展得多么完善，始终仍然不能脱离“人”的要素。其实翻过头来想一想，程序也需要人来编写，算法也需要人来执行，软件同样需要人来设计，更何况是受多重变量影响难以预测的商业环境呢？怎么能脱离人的经验和决策？无论是对于原始数据的处理，还是表格统计的基本分析和整理，都脱离不了人对于商业环境的感知。

　　只能说，人工智能技术的越发成熟，为商业的Decision Making提供了更多保障，为其数据的依托增加了更多的证明，让管理者可以更准确并提前的对未来商业市场环境所需面临的风险进行管控，使得企业能够更加稳健的盈利，提高生产效率。

　　因此，如果担忧自动化会被人工智能取代，人也终将被机器人替代的话，不如在自己有限的精力和熟悉的领域内多累积经验，去探索有关“人”对未来更深的价值才是正解。

　　笔者供职的西门子公司，在商业人工智能（BI）和工业人工智能领域是探索的先锋。现在，复杂繁琐的商业数据均可以通过商业人工智能实现精准高效的可视化报表，并且可以做到数据的实时更新，以应对越来越复杂多变的商业环境，让决策者能更加迅速地掌握一手资源，迅捷地做出反应和决策，避免商业失误。这里强调的是：BI的运用会提高人力的价值，把复杂、重复可替代的工作交给BI来处理，而人们用节约下来的时间去创造其他更有用、更不可替的经济价值。

　　在工业领域，西门子也早就开始探索基于边缘计算技术的人工智能（AI）应用，这些工作本质上不是为了取代人力，而是提升现有工业自动化的智能水平，从而优化业务、提升效率。未来，不是谁取代谁的问题，而是依托于人工智能等相关技术，实现人、机器和数据之间的再整合、深度集成的问题，这将是全球工业数字化转型未来很长时间的主题。

　　以工业领域无所不在的轴承为例，长期使用的轴承，因为润滑、污染颗粒、腐蚀等等原因可能产生磨损，对轴承的运行产生不利影响，甚至引发设备整机的不良后果。在2019年德国汉诺威工博会期间，西门子就展示了这样的工业+AI解决方案：对SKF轴承的工作状态实时进行数据采集、分析和优化，对设备状态进行常态监控，从而在轴承等关键部件失效前，进行预测性的维护。

　　工业AI可以自动识别即将出现的机器故障，以实现预测性维护，或者帮助处理未编程的部件。AI代码可在云端或设备端运行，从而缩短反应时间，提高生产力、灵活性和效率。如果工业AI和边缘计算相结合，更能实现产线、设备的闭环控制和预测分析，提供更为智能的自动化解决方案，实现过程控制的创新。如果再结合应用区块链技术的智能工厂，甚至可以帮助工程师大幅减少自动化设备的编程时间。这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，现在依靠工业+AI可以完美实现。

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　　补充：稍微看了一下高赞答案，从将来发展上讲了一下两者的关系，那我就从学科上头向你介绍一下什么是自动化吧！

　　这里仅从自动化专业设置角度分析自动化专业与人工智能的相关性，不代表其他观点

　　电气自动化，机械自动化涉及自动化的一部分思想，但他们本质还是电气工程，是机械制造，和自动化还是有一定差别的。

　　3:工业机器人，特种机器人，（还是简称机器人好了，特种机器人不是你们想的那种，像智能车，无人机这些就属于特种机器人……这个方向和人工智能直接相关的）

　　4:各种控制算法和嵌入式系统，也就是人工智能算法（偏软件，飞控，无人机，运动控制，智能控制，伺服，和人工智能相关性也比较大）

　　2:模式识别与智能系统（如果你喜欢，可以直接叫它人工智能专业，主要涉及图像识别，机器人系统，人工智能之类的）

　　3:检测技术与自动化装置（其实就是自动化，和人工智能相关性也很大，传感器相关的）

　　4:系统工程（emmmm....后来经求证，应该是研究各种复杂系统的，不是很了解）

　　5:制导与控制（对对对，就是那些飞控中心什么喊遥测信号正常，制导信号双向捕获的……吧……这个专业顾名思义，不多解释啦）

　　自动化学科研究的是自动控制，定义是这样的：致力于在无人或者少人为控制的情况下实现机器（机械，设备，装置）的自行运转

　　所以人工智能当然也是自动化专业的发展方向咯，所以你觉得设计人工智能的人会被人工智能取代么？

　　自动化专业很有趣，但对它不感兴趣的人又觉得它很复杂，很枯燥，所以还是认清它是不是你真正想要的吧！

　　自动化就来源于对人类或动物的模拟，广义上这就是AI。如果你熟悉自动控制系统的话，像计算机视觉这个领域在控制系统中仅仅是一个检测反馈模块。不存在取不取代的问题，本来就是包含关系（自动化就是初级的AI）。

　　所以题主的意思应该是，自动化的硬件部分，也就是机械控制部分，能不能被人工智能取代？

　　但人工智能是软件，机械是硬件，不存在取代不取代的，所以题主的意思应该是：

　　至少，短期内还是有问题的。可能还需要20，30年吧。是不是有点太过乐观？