解鎖自動化職業新趨勢：AI、ML 和智能技術浪潮來襲
發布時間：2025-01-10 作者：Steve Mustard
工業 4.0革命和智能技術的發展正在塑造未來的自動化勞動力。這場革命凸顯了三個不同的自動化相關新職業，它們正在響應技術成熟度和市場需求：
● 人工智能（AI）和機器學習（ML）工程師：開發算法和模型以實現智能自動化，例如預測性維護和智能流程自動化。
● 自主系統工程師：開發自動駕駛汽車、無人機和其他需要自動化導航、決策和控制的自動駕駛技術。
● 智能家居和物聯網自動化專家：為家庭和建筑物設計和集成智能系統，涉及傳感、決策和語音控制。
AI和ML工程師
人工智能（AI）和機器學習（ML）和是兩個經?；Q使用的術語，盡管 ML 實際上是 AI 的一種形式。監督式 ML是最常見的ML類型。在監督式學習模型中，算法會從帶標注的訓練數據集中學習并逐漸提高其準確性。它旨在構建一個這樣的模型：即使接收到之前沒見過的新數據，模型也能正確預測出目標變量。如果有足夠的數據，軟件就可以識別新的數據集。此方法的一個應用是分析影像以識別潛在缺陷，例如腐蝕。
圖1：從 LiDAR 掃描數據的腐蝕分析中獲得見解。圖片來源：Abyss
使用 AI 和 ML 開發解決方案需要一套強大的技術技能，包括工業環境、數學、物理和數據分析，這與必須了解物理過程以及技術及其應用的典型自動化專業人員的技能非常一致。
雖然 AI 和 ML 工程領域存在一些重疊，但在細分領域方面也存在一些區別：
● 工作范圍。AI 工程師從事更廣泛的任務，包括各種形式的機器智能（如神經網絡），以開發適用于特定應用的 AI 模型。相比之下，ML 工程師更關注 ML 算法和模型，這些算法和模型可以自我調整，以便更好地從大型數據集中學習和進行預測。
● 工具集。雖然 AI 和 ML 專業人員都需要了解一些基本的編程語言，例如 Python，但 ML 工程師通常會更深入地研究為機器學習量身定制的特定庫和框架，例如 TensorFlow 或 Scikit-learn。
● 應用。AI 工程師可能從事從機器人技術到自然語言處理的一系列應用程序，而 ML 工程師通常專注于數據驅動的應用程序，如預測分析或分類任務。
● 數據科學的深度。雖然這兩個角色都需要對數據科學有深入的了解，但 ML 工程師通常更緊密地與數據合作，參與數據預處理、特征工程和模型評估。
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：
數據建模和工程 ：掌握數據庫設計和 ETL 流程，以確保高效的數據處理和集成。
大數據分析：熟練使用 Hadoop 和 Spark 等大數據工具分析大型數據集并從中獲得見解。
AI 部署和開發運營：實施 CI/CD 管道并使用 Docker 和 Kubernetes 等容器化工具實現無縫 AI 模型部署。
AI 安全：了解并應用安全措施來保護 AI 系統和數據免受威脅和漏洞。
算法知識：對核心算法及其在解決復雜問題中的用途有深入的理解。
神經網絡架構：使用 TensorFlow 和 PyTorch 等框架為各種 AI 應用程序設計和優化神經網絡架構。
麥肯錫公司發布的報告顯示，預計2030年中國對熟練AI人才的需求將增至600萬，而中國的高技能AI人才培養還有廣闊空間。
自主系統工程師
隨著技術（尤其是 AI）的進步，自主系統（Autonomous Systems）變得越來越可行。自主系統是指能夠在一定程度上獨立進行決策和執行任務的系統。這類系統通常依賴于先進的傳感技術、AI和算法，能夠感知環境、分析數據并采取行動，而無需持續的人類干預。
自主系統通過各種傳感器（如雷達、攝像頭、激光測距儀等）獲取環境信息，然后利用這些信息理解周圍的情況和情境?；诟兄降男畔?，自主系統能夠利用內置的算法和邏輯進行決策。這些決策可能涉及行動的選擇、時機的確定以及如何響應變化的環境條件。一旦做出決策，自主系統能夠自動執行任務或采取必要的行動。
Waymo（前身為谷歌的自動駕駛汽車計劃）現在在美國幾個城市提供自動駕駛出租車服務，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 150,000 次無人駕駛出行。
圖2：自主飛行激光掃描無人機。圖片來源：Leica
在工業環境中，領先的供應商們正在開發其他類型的自動駕駛汽車以滿足特定的業務需求。例如，Leica公司提供一款自主掃描無人機，可以智能地將周圍的環境納入其飛行計劃。它可以保持正確的距離以進行理想的掃描，并制定優化的返航路線，因為它可以捕獲其他應用程序（包括前面討論的 AI 和 ML 工程用例）中使用的三維圖像。
圖3：Spot 四足機器人位于 bp 位于墨西哥灣的 Mad Dog 海上平臺上工作。圖片來源：Offshore
機器人正變得越來越普遍，并在工業環境中得到廣泛應用。Boston Dynamics公司的 Spot 機器人可以支持常規和紅外熱像儀、激光掃描儀和氣體探測器。
自主操作是一項極其復雜的控制工程挑戰，涉及高級控制算法以及各種傳感和驅動選項的使用。除了算法開發之外，工程師還需要將設備投入生產，并開發、測試和維護底層生態系統。
智能家居和物聯網自動化專家
全球智能家居自動化市場目前的價值為 1000 億美元，并且還在大幅增長，預計到 2032 年將達到 6330 億美元。此外，AI與數字輔助的整合可以帶來更加便捷和人性化的體驗，這在很大程度上影響了消費者的偏好。
圖4：智能家居自動化。圖片來源：Nitido
智能家居自動化市場受到對智能電表、恒溫器、燈泡和其他設備的需求推動，這些設備都通過無線網絡運行并與物理世界交互，其方式與自動化專業人士經驗豐富的傳統儀表和控制設備相同。鑒于自動化專業人員在保護工業自動化和控制系統方面的經驗，保護這些家庭自動化網絡是需要自動化專業人員能夠提供的專業技能的另一個領域。