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设计、R&D、编程逐渐被机械取代?制造机械能代替人类吗

来源:爱游戏app平台   发布时间:2022-07-07 22:57nbsp;  点击量:

本文摘要:据科学家分析,有三大行业是人工智能无法替代的:“社会智能”、“创造力”、“感知和操作能力”。这三种是与人打交道的能力,一些抽象的能力,动态变化和不可预测的能力。比如一些有创意的东西也包含了很多重复性的东西,机器人可以代替,所以人工智能可以帮助“好行业”。 人工智能与制造业深度融合对经济增长的促进作用可能远高于其他行业;重塑制造业,促进传统制造业转型升级,缓解劳动力成本上涨压力等。智能技术融入制造业是制造业增长的必然趋势。

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据科学家分析,有三大行业是人工智能无法替代的:“社会智能”、“创造力”、“感知和操作能力”。这三种是与人打交道的能力,一些抽象的能力,动态变化和不可预测的能力。比如一些有创意的东西也包含了很多重复性的东西,机器人可以代替,所以人工智能可以帮助“好行业”。

人工智能与制造业深度融合对经济增长的促进作用可能远高于其他行业;重塑制造业,促进传统制造业转型升级,缓解劳动力成本上涨压力等。智能技术融入制造业是制造业增长的必然趋势。同时,以智能技术为代表的新一轮技术的应用,对制造业等传统行业来说,是一个新的机遇。

我们瑞士总部多年前就实现了零件加工的高度自动化:工人将材料牢牢地放在专用托盘上,法式风格直接从办公室导入机械。之后机械自动取货盘,自动安装工具,自动完成加工,然后将货盘送回。整机甚至可以连续24小时做事情,不需要任何人值班。

甚至加工程序的设计,三维模型输入加工部门后,计算机软件就可以完成大部分的事情。即便如此,总公司里还是有很多简历丰富的工人,同时还保留着一整套自动化水平不高的机床。这有两个原因:很多细节需要靠简历和“手艺”来保证。

比如一个流程之后,出现了一个小问题,是报废了还是可以在站上纠正。有简历的员工会做出更准确的判断;其次,自动化加工是“成熟设计”进入“量产”之后的事情。自动化可以高效替代机械劳动,人工智能可以增强数据的分析和细化,但除此之外,还需要人的能力。

比如前面提到的低自动化设备是专门用来做样品的,没有措施用机械代替。我在国内拜访供应商的时候,也做过类似的考察和对比。几个替代加工厂有良好的加工设备和各种测量仪器。

我只是告诉我的同事,这些是基础,没有什么是大问题。真正的细节需要“谈”才知道。

在实际交流中,我发现有些考生比其他人贵,但技术人员水平确实高。当他们提问时,他们知道自己已经仔细分析了零件的特点,能够准确地找到重点和难点;但是其他供应商问的都是“次要”的问题,关键部门却只字不提。

最后的结果也很清楚:设备差不多,但是专业一点的人做的工具真的更好。显然,这类技术人员的个体差异并不意味着你可以通过看图纸来弥补;面对一种新的零件,需要有过硬的专业素质和足够的简历来分析选择和细节。

无论是以显性知识为代表的“技术”,还是以隐性知识为代表的“技术”,其背后体现的最真实的竞争力其实是“时间”——,因为技术需要时间去学习,技术需要时间去积累。这些关键因素只有经过一段时间的打磨,才能在生产线上发挥出真正的价值。毫无疑问,中国的生产链体系常年训练,在“时间”这个维度上积累了竞争力。

而且技术的打磨不仅需要时间的积累,还需要在一个足够大规模的供应链网络中进行充分的实践,而后者对于提高单位“时间”的技术积累效率有着重要的作用。知识可以分为显性知识和隐性知识。显性知识可以通过学习获得,可以说是每个人都有机会获得的知识。但是,隐性知识就不一样了。

隐性知识更多的是靠大量的实践和丰富的简历。不能直接获得,只能通过转化来实现。前几年我还担心未来人工智能和机械对人的替代程度,但现在我已经大大改变了我的观点,人的重要性仍然是不可替代的,前提是人需要发挥自己独特的优势,而不是做机器能做的事情。

中国制造业的增长不仅取决于技术,还取决于人。技术可以在很多环节节约成本,提高效率,但如何发挥机械最大的优势,是人们应该思考的问题。

即使在制造业,机械似乎在高水平上代替了人,未来对人的使用也是巨大的。我们需要思考的是如何最大化人与机器合作的效果和产出。因此,就生产而言,中国通过“生产链系统常年实践”和“规模足够的供应链网络”的优势,培养了具有足够“时间积累”的工程师和工匠,这是中国制造系统不可替代的竞争力。

隐性知识主要有两个特点:一是难以简单规模化。比如在模具设计前满足客户的需求,掌握生产过程中的“热度”,解决差异问题等。这种模糊性要求人们根据实际情况进行动态调整,因此很难在规模化的机械操作中实现。

二、技术沉淀的特殊性。这种隐性知识不仅需要时间积累,还需要在需求很大的情况下,通过实践中的反复打磨才能获得。

两者缺一不可,属于“不编程”的技术。我们不妨思考一下,我们拥有或者需要创造什么样的“隐性知识”。所谓看不见的知识,其实就是可编码的知识被移除后留下来的工具。你说他聪明不聪明,或者把它当成制造都无所谓。

关键是无形的知识需要人在场,这才是人的价值。规模和流程的前提是一定的规模,就像企业在从小到大成长的过程中会越来越注重制度建设一样;与此同时,用机器代替人必须是这些规模化和高度重复的过程。中国在智能制造方面有着广阔的前景,并为此发布了《中国制造2025》计划的蓝图。

彼得德鲁克认为,隐性知识不能用语言来解释,它主要来源于简历和技术,学习的唯一途径是理解和训练。所以,人工智能,目前可能只能在显性知识群(可以明确表达的知识)中代替人类。未来,人类与人工智能的关系,至少在短期内,将是相互合作而不是替代的关系。但是在模具行业,我觉得客户确认材料和图纸也是有必要的,还是需要人类工程师。

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在编程过程中,有可能通过机械来完成。因为编程环节其实已经把所有的规则都明确化了,只是用机械的语言来表达。此外,3D打印等新制造技术的兴起,将会取代和改变传统的材料生产工艺,逐渐影响到很多行业,可能会导致部门环节不需要人类。

隐形知识无法传承的问题应该是个“古已有之”的问题,要否则怎么有许多影视作品里关于已往“失落的秘密”的精彩形貌。已往我看“传统武艺”,总有一种厥后者的偏见,以为有了新的盘算器固然不应费劲学珠算,现在我对这个问题有了新的思考。人类所谓的“学习”,不是简朴的复制粘帖,从师傅那里学来的,一定也有自己继续和发扬的部门,这内里肯定是同时存在与时俱进和优胜劣汰的。学习传承自己也是这项知识和武艺的成本之一。

设计、研发、编程环节很难被机械替代,这确实是最难被替换的环节,可是也在逐渐被机械替代。例如说,数码相机的泛起、手机的泛起,让照相变得越发简朴,对专业摄影师需求下降了;再好比说,python语言中有许多尺度化封装好的法式包,大大降低了编程的门槛,让更多的人开始在日常事情中探索机械学习、数据分析等。和同事去客户那里开会,大家喜欢让我写集会纪要,为什么呢?是我文笔好吗?固然,文笔好是事实,可是这不是原因。我写集会纪要会对内容举行分类排列,硬生生把一件可编码事情,加入了许多隐形知识。

这样做的利益,是我可以对集会纪要举行分析,提炼出客户的真实需求。别人都把它当成集会纪要,可是在我的眼中,它是数据源。

正因为我赋予了他差别的意义,所以我才气把别人不愿干的事做得津津有味。制造业的隐性知识没有被显性化另有一个原因其实是相对而言,中国制造业的逻辑还处于工业时代,互联网化的水平不高,特别是工厂生产线上的数字化水平相当低,可以说这是中国供应链暂时无法被迁移出去的一个很重要的原因。其次就是中国现在另有工程师的红利,制造业中对产物的设计/研发/工艺需要大量的工程师,要整体转移出去的成底细对较高,如果仅仅是转口商业,焦点团队是不会转移出去的。

隐性知识和显性知识是一种相辅相成的关系。就像话剧行业。有许多理论知识,演出,导演,编剧,舞美,服化道等等,这些都有一定的知识可以直接学习。

可是如果你只会这些,你一定不是顶尖人才。因为谁都可以会的工具意味着谁都可以替代你。尤其是在演出上,隐性知识特别重要。为什么那么多人喜欢演出做演员,可是最终能挣钱养活自己的都已经算是少数人了呢?因为这其中涉及到许多的隐性知识。

你知道演出理论和你能真正的演出好一个角色是有很大的距离的。尤其是话剧每场演出都要面临现场的真实观众,面临着观众最真实的反馈,演得好会有掌声和笑声,演得欠好,则会有尴尬的冷场。而这些履历光靠说是很难让对方明白的。

演员会在一场场的演出之后,不停的感受到什么样的演出是观众喜欢的,什么样的演出是观众讨厌的。然后再联合显性的演出理论知识,去不停地改善自己的演出。突然想到一个词———量身定做。

服装行业是对“量身定做”这个词最好的解释。一件衣服在批量生产前是需要做样衣的,做样衣的师傅就是谁人具备“隐性知识”的手艺人。

他在拿到设计师的名目图后会下意识地知道那里要多走两针,那里要走一个丰满的弧度等等才会做出一件穿着既不别扭又切合设计师理念的衣服。我相信机械是无法取代这样的手艺人的,别看法式简朴,但每一道法式下的细节都不容忽视,就拿服装来说,有的地方在用机械缝制的时候就需要把下层的布料拉一拉,同时推动上层的布料多一些吃量,这样做出来才会既不出褶皱又有型。

这种小的细节在服装中会有许多,机械是做不出这样一身合身的成衣的。中国的服装面料也有许多是机械不能替代的,例如一些缎锦绸,刺绣之类的,这都需要一些有履历的师傅们一针一线的去织。“受过良好规范化教育的人,通过实践生长出隐性知识的能力会比教育水平差的人更好”,这句话我深有体会,好的缝纫师傅可能一辈子就是好的缝纫师傅而已,而一个好的缝纫师傅如果受过良好的规范化教育,那他就可能会成为一个好的设计师。内隐知识,本质是法式性知识。

法式性知识的获得划分为三个阶段。(1)认知阶段。

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在这一阶段,新知识进入原有的命题网络,与原有知识形成联系。学生将使用自己已有的为到达一定目的有效方法,对某一技术作出陈述性解释,并对这一技术的各项条件及行动形成最初陈述性特征的编码。

(2)联系阶段。经由种种变式训练,使贮存于命题网络中的陈述性知识转化为以发生式系统表征和贮存的法式性知识。

在这一阶段,原先指导行为的知识将发生两种转变:第一,最初对技术所作的表征将逐步转变为特殊领域里的法式性知识;第二,组成这一法式的各个部门的发生式间的联络将获得增强。(3)自动化阶段。在这一阶段,整个法式自己将获得进一步的精致和协调。历程性知识依据线索被提取出来,解决“怎么办”的问题。

读破万卷,神交昔人。神交,必须在实践中意会,光读是意会不来的。

我们的教育体系都是偏重在温室里造就逻辑思辨人士, 口水战高妙手,真正一上场,就蒙了。这也是为什么足球,篮球在经济如此蓬勃的西西欧国,还如此重视运动这种技术的市场价值的挖掘。反而是昔人,勤学武艺给我们树立了范例,他们逐日都在践行。师傅领进门,修行在自身。

说得详细一点,医生可以告诉人们如何生娃,可是详细生娃的事还得自己行动!。


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