解锁自动化职业新趋势：AI、ML 和智能技术浪潮来袭

工业 4.0革命和智能技术的发展正在塑造未来的自动化劳动力。这场革命凸显了三个不同的自动化相关新职业，它们正在响应技术成熟度和市场需求：

● 人工智能(AI)和机器学习(ML)工程师：开发算法和模型以实现智能自动化，例如预测性维护和智能流程自动化。

● 自主系统工程师：开发自动驾驶汽车、无人机和其他需要自动化导航、决策和控制的自动驾驶技术。

● 智能家居和物联网自动化专家：为家庭和建筑物设计和集成智能系统，涉及传感、决策和语音控制。

AI和ML工程师

人工智能(AI)和机器学习(ML)和是两个经常互换使用的术语，尽管 ML 实际上是 AI 的一种形式。监督式 ML是最常见的ML类型。在监督式学习模型中，算法会从带标注的训练数据集中学习并逐渐提高其准确性。它旨在构建一个这样的模型：即使接收到之前没见过的新数据，模型也能正确预测出目标变量。如果有足够的数据，软件就可以识别新的数据集。此方法的一个应用是分析影像以识别潜在缺陷，例如腐蚀。

使用 AI 和 ML 开发解决方案需要一套强大的技术技能，包括工业环境、数学、物理和数据分析，这与必须了解物理过程以及技术及其应用的典型自动化专业人员的技能非常一致。

虽然 AI 和 ML 工程领域存在一些重叠，但在细分领域方面也存在一些区别：

● 工作范围。AI 工程师从事更广泛的任务，包括各种形式的机器智能(如神经网络)，以开发适用于特定应用的 AI 模型。相比之下，ML 工程师更关注 ML 算法和模型，这些算法和模型可以自我调整，以便更好地从大型数据集中学习和进行预测。

● 工具集。虽然 AI 和 ML 专业人员都需要了解一些基本的编程语言，例如 Python，但 ML 工程师通常会更深入地研究为机器学习量身定制的特定库和框架，例如 TensorFlow 或 Scikit-learn。

● 应用。AI 工程师可能从事从机器人技术到自然语言处理的一系列应用程序，而 ML 工程师通常专注于数据驱动的应用程序，如预测分析或分类任务。

● 数据科学的深度。虽然这两个角色都需要对数据科学有深入的了解，但 ML 工程师通常更紧密地与数据合作，参与数据预处理、特征工程和模型评估。

要想成为一名合格的AI工程师，您需要掌握一些重要技能，包括：

数据建模和工程 ：掌握数据库设计和 ETL 流程，以确保高效的数据处理和集成。

大数据分析：熟练使用 Hadoop 和 Spark 等大数据工具分析大型数据集并从中获得见解。

AI 部署和开发运营：实施 CI/CD 管道并使用 Docker 和 Kubernetes 等容器化工具实现无缝 AI 模型部署。

AI 安全：了解并应用安全措施来保护 AI 系统和数据免受威胁和漏洞。

算法知识：对核心算法及其在解决复杂问题中的用途有深入的理解。

神经网络架构：使用 TensorFlow 和 PyTorch 等框架为各种 AI 应用程序设计和优化神经网络架构。

麦肯锡公司发布的报告显示，预计2030年中国对熟练AI人才的需求将增至600万，而中国的高技能AI人才培养还有广阔空间。

自主系统工程师

随着技术(尤其是 AI)的进步，自主系统(Autonomous Systems)变得越来越可行。自主系统是指能够在一定程度上独立进行决策和执行任务的系统。这类系统通常依赖于先进的传感技术、AI和算法，能够感知环境、分析数据并采取行动，而无需持续的人类干预。

自主系统通过各种传感器(如雷达、摄像头、激光测距仪等)获取环境信息，然后利用这些信息理解周围的情况和情境。基于感知到的信息，自主系统能够利用内置的算法和逻辑进行决策。这些决策可能涉及行动的选择、时机的确定以及如何响应变化的环境条件。一旦做出决策，自主系统能够自动执行任务或采取必要的行动。

Waymo(前身为谷歌的自动驾驶汽车计划)现在在美国几个城市提供自动驾驶出租车服务，最近将洛杉矶添加到了名单中。Waymo公司声称，它每周提供超过 150,000 次无人驾驶出行。

在工业环境中，领先的供应商们正在开发其他类型的自动驾驶汽车以满足特定的业务需求。例如，Leica公司提供一款自主扫描无人机，可以智能地将周围的环境纳入其飞行计划。它可以保持正确的距离以进行理想的扫描，并制定优化的返航路线，因为它可以捕获其他应用程序(包括前面讨论的 AI 和 ML 工程用例)中使用的三维图像。

机器人正变得越来越普遍，并在工业环境中得到广泛应用。Boston Dynamics公司的 Spot 机器人可以支持常规和红外热像仪、激光扫描仪和气体探测器。

自主操作是一项极其复杂的控制工程挑战，涉及高级控制算法以及各种传感和驱动选项的使用。除了算法开发之外，工程师还需要将设备投入生产，并开发、测试和维护底层生态系统。

智能家居和物联网自动化专家

全球智能家居自动化市场目前的价值为 1000 亿美元，并且还在大幅增长，预计到 2032 年将达到 6330 亿美元。此外，AI与数字辅助的整合可以带来更加便捷和人性化的体验，这在很大程度上影响了消费者的偏好。

智能家居自动化市场受到对智能电表、恒温器、灯泡和其他设备的需求推动，这些设备都通过无线网络运行并与物理世界交互，其方式与自动化专业人士经验丰富的传统仪表和控制设备相同。鉴于自动化专业人员在保护工业自动化和控制系统方面的经验，保护这些家庭自动化网络是需要自动化专业人员能够提供的专业技能的另一个领域。