未來自動化工程師的核心競爭力在哪里？DeepSeek：“用AI解決連AI都未發(fā)現(xiàn)的問題”
發(fā)布時間：2025-02-05 www.dzsex.cn
整個春節(jié)假期，AI行業(yè)迎來了一場出乎意料的地震。隨著具有更強大推理能力的DeepSeek R1正式發(fā)布，這個免費的開源大模型瞬間在全世界AI領域炸裂出圈，短短數(shù)日登頂全球應用下載榜榜首，日活用戶迅速突破2000萬。
由于在后訓練階段大規(guī)模使用了強化學習技術，DeepSeek-R1 在僅有極少標注數(shù)據(jù)的情況下，極大提升了模型推理能力。在數(shù)學、代碼、自然語言推理等任務上，性能比肩OpenAI o1正式版。
相比于之前的V3版本，R1模型似乎更擅長“深度思考”，尤其特別的是在回答的時候還提供了思考過程。出于好奇，小編請教了R1兩個工程師們比較關心的問題，讓我們看看DeepSeek的思考有多“深入”。
問題一：你認為自動化工程師未來會被AI取代嗎？
自動化工程師是否會完全被AI取代？這是一個復雜且需要多維度分析的問題。從目前技術趨勢和行業(yè)需求來看，短期內(nèi)AI不會完全取代自動化工程師，但會深刻改變其工作方式，并淘汰部分重復性工作。以下是具體分析：
1. AI對自動化工程師的“替代性”分析
可能被AI替代的部分：
● 重復性任務：例如數(shù)據(jù)采集、簡單代碼生成、規(guī)則明確的故障診斷等，AI可通過算法自動化處理，減少人工干預。
● 預測性維護：基于歷史數(shù)據(jù)的設備健康預測，AI（如機器學習模型）可能比人工分析更快、更精準。
● 流程優(yōu)化：AI算法（如遺傳算法、強化學習）可以自動尋找生產(chǎn)流程的最優(yōu)解，替代部分人工調(diào)參工作。
難以被AI替代的核心能力：
● 復雜系統(tǒng)設計：自動化系統(tǒng)需要整合機械、電氣、軟件等多學科知識，AI目前缺乏跨領域抽象和創(chuàng)造性設計能力。
● 非結(jié)構化問題解決：例如突發(fā)設備故障的應急處理、未預見場景下的系統(tǒng)調(diào)整，需要人類工程師的直覺經(jīng)驗和靈活判斷。
● 人際協(xié)作與需求理解：與客戶溝通需求、協(xié)調(diào)跨部門資源、平衡成本與性能等，依賴人類的情商和社交能力。
● 倫理與責任決策：例如在安全性和效率之間權衡、處理技術倫理問題，AI難以承擔最終責任。
2. 未來自動化工程師的“進化方向”
AI不會取代工程師，但會淘汰不主動適應變化的工程師。未來的自動化工程師需要向以下方向轉(zhuǎn)型：
(1) 成為“AI增強型工程師”
● 技能升級：
掌握AI工具（如機器學習、數(shù)字孿生）的應用，將AI嵌入自動化系統(tǒng)設計（例如用AI優(yōu)化控制算法）。
● 案例：
通過AI生成PLC代碼框架，工程師只需審核和調(diào)整關鍵邏輯，效率提升50%以上。
(2) 聚焦高價值環(huán)節(jié)
● 系統(tǒng)級創(chuàng)新：
從單一設備控制轉(zhuǎn)向整體生產(chǎn)系統(tǒng)的智能化設計（如柔性制造、智慧工廠）。
● 跨界整合：
融合信息技術與運營技術（IT/OT），主導工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算等新興技術的落地。
(3) 強化“人機協(xié)同”能力
● AI工具化思維：將AI視為輔助工具而非威脅，例如利用AI進行仿真測試、風險評估。
● 人機交互設計：設計更友好的自動化界面，讓操作人員與AI系統(tǒng)高效協(xié)作（如AR遠程運維支持）。
3. 行業(yè)需求的變化
● 低端崗位縮減：傳統(tǒng)PLC編程、基礎設備調(diào)試等崗位可能被AI工具或低代碼平臺取代。
● 高端需求增長：對復合型人才（如“自動化+AI+數(shù)據(jù)科學”）的需求激增，薪資差距將進一步拉大。
● 新興領域機會：例如新能源、醫(yī)療自動化、農(nóng)業(yè)機器人等領域，需要工程師結(jié)合AI與行業(yè)知識開發(fā)定制化解決方案。
4. 總結(jié)：自動化工程師的未來定位
● 短期（5-10年）：AI將成為工程師的“超級助手”，替代重復性工作，但核心決策和創(chuàng)新仍需人類主導。
● 長期（10年以上）：若通用人工智能（AGI）實現(xiàn)突破，部分崗位可能被取代，但自動化系統(tǒng)的倫理監(jiān)管、復雜場景落地等仍需人類專家。
建議自動化工程師：
● 主動學習AI、數(shù)據(jù)分析、云計算等新技術，避免局限于傳統(tǒng)技能。
● 培養(yǎng)跨學科思維，深入理解行業(yè)痛點（如制造業(yè)的碳中和需求）。
● 提升溝通和項目管理能力，向“技術+管理”復合型角色轉(zhuǎn)型。
未來的自動化工程師，不會是“被AI取代的人”，而是“駕馭AI解決問題的人”。
問題二：未來的自動化工程師，需要掌握哪些新技能以應對AI的挑戰(zhàn)？
未來的自動化工程師需在傳統(tǒng)技能基礎上，深度融合AI技術并拓展跨領域能力，以應對智能化變革。以下是關鍵技能方向及具體實踐場景：
一、AI核心技能：從應用到創(chuàng)新
1. 機器學習與深度學習
● 能力要求：掌握監(jiān)督/無監(jiān)督學習、強化學習等算法原理，能針對工業(yè)場景（如異常檢測、能耗優(yōu)化）訓練和調(diào)優(yōu)模型。
● 工具實踐：熟練使用PyTorch/TensorFlow部署邊緣端模型，結(jié)合PLC/SCADA系統(tǒng)實現(xiàn)實時決策（如基于視覺的缺陷分類）。
● 案例：在食品包裝產(chǎn)線中，用YOLO算法訓練視覺檢測模型，替代傳統(tǒng)光電傳感器，將漏檢率從5%降至0.3%。
2. 生成式AI與低代碼開發(fā)
● 能力要求：利用ChatGPT、GitHub Copilot等工具加速代碼生成、文檔編寫，同時通過Prompt Engineering精準控制輸出質(zhì)量。
● 場景示例：用AI生成PLC梯形圖邏輯框架，工程師僅需20%時間修正關鍵安全邏輯，開發(fā)效率提升3倍。
二、數(shù)據(jù)驅(qū)動能力：從采集到洞察
3. 工業(yè)大數(shù)據(jù)分析
● 技能要點：掌握時序數(shù)據(jù)處理（如振動信號分析）、多源數(shù)據(jù)融合（OT+IT數(shù)據(jù)聯(lián)動），利用Spark/Flink處理實時數(shù)據(jù)流。
● 應用場景：在半導體工廠中，整合設備日志、環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)，通過聚類分析預測晶圓良率波動。
4. 數(shù)字孿生與仿真優(yōu)化
● 技能要點：使用ANSYS Twin Builder或自定義Python模型構建高保真數(shù)字孿生，結(jié)合強化學習進行虛擬調(diào)參。
● 應用場景：為汽車焊裝線創(chuàng)建數(shù)字孿生，在虛擬環(huán)境中測試500種機器人路徑方案，將生產(chǎn)節(jié)拍縮短12%。
三、人機協(xié)同能力：從操控到共生
5. 協(xié)作機器人（Cobots）高級編程
● 技能升級：掌握力控編程、動態(tài)路徑規(guī)劃，實現(xiàn)人機安全交互（如AI預測人類操作者動線，實時調(diào)整Cobot速度）。
● 工具鏈：熟練使用ROS 2、MoveIt，結(jié)合OpenCV開發(fā)視覺引導抓取系統(tǒng)。
6. AR/VR運維與培訓
● 技能要點：通過Unity/Unreal Engine開發(fā)AR故障診斷指引，或VR安全培訓系統(tǒng)，降低現(xiàn)場操作風險。
● 案例：化工企業(yè)使用Hololens 2疊加AI診斷結(jié)果，工程師維修泵機效率提升40%。
四、系統(tǒng)級整合能力：從單點到生態(tài)
7. 工業(yè)AIoT架構設計
● 能力要求：設計邊緣-云端協(xié)同架構（如AWS IoT Greengrass），平衡實時性與計算資源，實現(xiàn)分布式AI推理。
● 實踐場景：在風電運維中，邊緣節(jié)點實時分析葉片振動數(shù)據(jù)，僅異常數(shù)據(jù)上傳云端訓練全局模型。
8. IT/OT融合與網(wǎng)絡安全
● 技能要點：理解Modbus TCP/IP、OPC UA協(xié)議安全漏洞，部署AI驅(qū)動的異常流量檢測（如用LSTM網(wǎng)絡識別DDoS攻擊）。
● 工具掌握：熟悉工業(yè)防火墻配置、TLS加密，以及MITRE ATT&CK威脅建模框架。
五、軟技能：從技術到價值
9. AI倫理與合規(guī)意識
● 能力要求：評估AI決策的透明性（如設備停機建議的可解釋性），確保符合GDPR、ISO 26262等行業(yè)法規(guī)。
● 場景示例：在醫(yī)療自動化設備中，設計AI算法需通過FDA的SaMD（軟件即醫(yī)療設備）認證。
10. 敏捷創(chuàng)新與跨界協(xié)作
● 技能要點：使用Design Sprint方法快速驗證AI方案可行性，主導機械工程師、數(shù)據(jù)科學家、產(chǎn)品經(jīng)理的跨職能協(xié)作。
● 案例：3周內(nèi)完成AGV導航算法從PoC到產(chǎn)線部署，團隊通過每日站會同步進度，故障率降低至0.1%。
六、學習路徑建議
● 3個月速成：完成Coursera《Industrial AI》專項課程 + 復現(xiàn)Kaggle設備預測性維護項目。
● 6個月進階：考取AWS Certified Machine Learning認證 + 主導一個數(shù)字孿生落地項目。
● 長期沉淀：參與ROS-Industrial開源社區(qū)貢獻，持續(xù)跟蹤NeurIPS/ICRA頂會論文中的工業(yè)AI前沿。
總結(jié)：AI不是替代者，而是“能力放大器”
未來工程師的核心競爭力在于：“用AI解決連AI都未發(fā)現(xiàn)的問題”——通過深度融合領域知識（Domain Knowledge）與AI技術，在成本、效率、可靠性三角中創(chuàng)造新平衡點。例如，將聯(lián)邦學習（Federated Learning）引入多工廠數(shù)據(jù)協(xié)同，既保護隱私又提升全局模型精度。
行動建議：每周投入4小時學習AI案例（如Google的Manufacturing AI），加入相關技術和行業(yè)聯(lián)盟，保持“技術敏感度”與“場景洞察力”雙輪驅(qū)動。
* 以上就是 DeepSeek給出的回答，不知道是否對您有所啟發(fā)，祝愿大家都能成為“駕馭AI”的工程師！