中国人工智能维修汽车

1、人工智能时代，汽车行业会有一半的人失业吗

我们要弄明白，我们即将进入到的是一个人工智能时代，更确切而言，我们已经身处其中了。

人和机器自动化的关系持续了几百年，近50年来，人工智能更是历经了3次浪潮，现在正处于“深度学习技术阶段”。从专业角度来说，这是一个巨大的技术突破，真正为商业化做好了准备。

事实上，仅在2016年，人工智能研究以及商业化的投资，就超过了300亿美元。

也就是说，未来10-20年内，会有越来越多的领域，以及企业会选择去利用人工智能，从而提高效率、降低成本。

那么相应的，我们就面临一个问题：人们的工作，会不会有一天被人工智能一一夺去？

答案是残酷的，未来有很多领域90%的人会面临失业，到底有哪些领域呢？我给大家简单列举下。

▲《西部世界》丨和人无异的机器人

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·第一，现在人工智能发展比较成熟的领域是“识别技术”，包括图像识别、语音识别、人脸识别等。

比如其中的语音识别一定会影响速记员和翻译（甚至是同声传译），前阵子我还看到一个新闻说：科大讯飞推出了一个实时翻译机，能达到大学英语6级水平，现在很多语音输入的正确率都能达到97%。

·第二，人工智能比较火热的领域有“智能机器人”，这个应用就广了。有很多工厂会使用机器人来取代流水线工人。达沃斯论坛曾经出过一篇报告称：今后5年，机器人将导致全球范围内的510万人失业。

·第三，人工智能技术还运用到了运输、配送领域，比如无人驾驶、无人机等等，所以未来司机、还有那些外卖小哥和快递小哥，也很可能要面临转岗。

·第四，人工智能很牛逼的一个领域还在于“大数据智能分析”，相应的，像会计、审计、税务、证券交易员这些与数据打交道的职业，都有可能会受到冲击。

▲人脸识别闯红灯

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总结来说，未来比较容易被取代的工作有两类：

·一是视觉、听觉感知类的工作，机器一定会做得比人类更好；

·二是那些重复性、可量化、不需要复杂思考就能完成决策的工作，当人工智能介入时，会产生更大的价值。

那么问题来了，被保留下来的又会是哪些工作呢？

之前我看过一本书，叫做《人工智能狂潮》，里面提到了这样的观点——从长期来看，有两大类工作将被保留：

·第一类是“需要站在大局层面、样本数量非常少、且需要作出艰难判断的业务”。

简单来说，就是需要进行决策和判断的职业——相对的，人们要拥有3种能力：

“整合事务的能力、找到意义感的能力，以及进行决策判断的能力”

比如我们企业家，所做的工作其实就是不断整合资源，然后做出各种经营管理方面的决策；

·第二类将保留的职业是“需要面对面沟通，与人连接的工作”。

说到底，机器是“冷冰冰”的，很多服务型的工作还是需要由人来提供，才会让人感觉到舒服——相对的，人们也需要拥有3种能力：

“讲故事的能力、谈判的能力，以及共情互动的能力”

医药卫生行业的护士、治疗师、餐饮业的服务人员，以及其他由人来陪伴的职业，未来必然会变得昂贵而奢侈。

一份牛津大学的报告也显示：未来10-20年，前25名中将被保留的职业，有14名都是医护行业的，这的确跟我们认知的不太一样。

▲《人工智能》丨机器人大卫努力成为人类，回到妈妈身边

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为了了解具体原因，我专门去请教了一位企业学员，她姓张，有着28年的医护理行业经验，张总创办了一家叫做“嘉高喜和”的公司。

她说：护士这个职业在国外发展的前景非常好，普遍高薪酬、高福利，并且被广泛尊重，目前在国内，大部分人以为护士的地位和待遇都很低，但一些高端医疗机构和外资医院的护士，也已经可以享受和发达国家护士同样的待遇和地位。

中国大众眼中的护士没日没夜地忙活，工资还低得可怜，也不够受人尊重。但是，在欧美、澳大利亚等国家，以及国内高端医疗机构里，护士都是当仁不让的主人。

在这些医疗机构里，病人接触最多的是护士，而护士要全面了解病人信息，并对病情作出基本的分析和判断，以及给予一些最重要的处理措施，同时还会灵活地对接和协调相关的专业人士，比如医生、治疗师、营养师等。

这些护士不仅要有决策判断能力，同时也要有与人沟通、说服病人、产生共情的能力。诶，这不就是我前面所讲的两类职业特点吗？

所以，从事医护行业的护士恰恰是最有未来的，在美国，年薪百万的护士比比皆是。

我相信，国内20年内也将会是这样的情况。国际经验也显示：当一个国家人均GDP达到8000美元时，体育健康+旅游娱乐将成为新兴的消费领域，尤其在老龄化社会、二胎社会来临时，这个需求更是会井喷式爆发。

2、哪有人工智能修图？

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3、为何人工智能在汽车行业开展如此艰难?

当前，人工智能（Artificial Intelligence）的第三次发展浪潮汹涌而来，深刻影响着社会生活方方面面。上至联合国文件、大国战略，下至智库报告、报纸杂志、社交媒体，都充斥着人工智能的相关信息，人工智能俨然已成为世界焦点议题。我们不禁要问：为什么人工智能的新一轮发展浪潮会受到如此关注？它与历史上出现的重大技术究竟有什么不同？本文认为，此次人工智能技术浪潮之所以受到世界广泛关注，一定程度上是因为它具有诸多不同以往技术的独特特点，可总结为下述四个方面。

自主性

从本质上看，自主性（autonomy）是人工智能技术的核心特性。自主性、智能化是与人工智能相伴相生的两个概念，正是自主性的不断提升才能助推智能化时代的到来。如今，智能制造、智能医疗、智慧城市、智能化战争等与“智能化”相关的词汇层出不穷，“自主性”更是屡被提及。例如，斯德哥尔摩和平研究所2017年发布的《勾勒武器系统自主发展蓝图》报告，新美国安全中心资深研究员保罗·斯查瑞近期出版的新书《无人军队：自主武器与未来战争》等作品都聚焦人工智能的自主性特征。不同于传统的机械自动化，人工智能所具有的“自主性”特征意味着机器可以通过算法和大数据进行自主学习进化，甚至不排除演化出“自我意识”的可能。一般而言，人工智能的智能程度与“自主性”呈现出正相关的关系，与人的介入程度则呈负相关。自主性越强，智能化程度越高，所需人的监督和干预越少。

当前的人工智能技术基本处在“弱人工智能”阶段，自主性还较低，但业已显现出巨大效能。比如，推荐算法能为用户精准推送感兴趣的商品、音乐等产品和服务。更为重要的是，日益自主的机器将不再只是根据人类指令按部就班地执行任务，而能通过算法从大数据中进行训练和学习，从而拥有非凡的感知、理解、分析甚至决策等自主能力，比人类更快速、精准、冷酷。这意味着，拥有高度自主性的智能机器人将可能不再只是人类的被动工具，而可能跃升为能动的智能体，可辅助甚至代替人类做出分析和决策。虽然“强人工智能”能否以及何时到来目前仍未有定论，但随着人工智能自主性的不断提升和应用，机器智能化程度无疑会越来越高，同时一些关键问题也会逐渐出现。比如，自主机器是否能成为道德和责任主体？人类应当处于OODA闭环内（in the loop）、闭环上（on the loop）还是闭环外（out of the loop）？究竟是人类控制创造物还是创造物控制人类？这些问题的不断涌现可能颠覆人类的旧有认知，带来一次人类社会的思想大革命。不难预见，日益自主的人工智能将对社会传统法律伦理规范产生巨大冲击，机器责任、机器伦理等新概念将愈加受到重视。

广泛适用性

从适用范围来讲，人工智能技术还具有一个显著特点，那就是广泛适用性。纵观历史，技术可大致分为两大类，一类是“专门技术”，即为了特定目的而研发的技术，包括交通技术、通讯技术、生产技术、军用技术等。另一类是“使能技术”，这类技术可用于多个领域和其他技术中，使效能倍增，如电力技术。人工智能属于使能技术的范畴，但与其他技术不同的是，人工智能的应用几乎是无孔不入的。2016年被称为人工智能发展元年。2016年3月， AlphaGo以4：1的战绩击败李世石九段，标志着围棋这一最具人类智慧的棋类游戏堡垒的陷落。随后，人工智能在“德州扑克”、“阅读理解”等人类智能领域一路攻城略地，并在产业应用上遍地开花。理论上来讲，只要将某个特定领域的足够有效数据投入适宜算法中进行训练，便能解决这一特定领域的具体问题。比如，人工智能运用于汽车领域可以实现自动驾驶，用于新闻领域可以实现智能新闻撰写。

现实中，新一代人工智能技术正在深度革新经济、文化、军事等社会各方面。语音识别、机器翻译、无人驾驶、自主武器…人工智能几乎无孔不入，深刻反映出人工智能的广泛适用性给社会带来的影响力。高盛首席经济学家哈哲思（Jan Hatzius）也指出，人工智能的广泛适用性带动了各项针对全球经济增长和生产力优化的应用，将加速经济增长。从传播能力上来看，人工智能技术还具有明显的易扩散性。理论上，人工智能技术依托的算法、大数据和软件都可以很低的成本进行复制和扩散。这意味着，理论上只要有一个系统拥有某项人工智能能力，那么所有机器都可以拥有这种能力。扎克伯格指出，每次在人工智能方法上获得一小步进展，这类系统就都得到了提升。这也反映出人工智能的广泛适用性和易扩散性。具体而言，扩散方式主要有两种：一是横向扩散，即人工智能技术在军民应用场景传播。比如无人驾驶技术技能用于民用交通工具，也能用于军用无人机、无人车和无人潜航器等。二是纵向扩散，即人工智能技术可在不同的行为体中流通。这些行为体既包括主权国家（国家行为体），也包括跨国公司、恐怖主义组织等非国家行为体。获取方式既包括用资金购买等合法手段，也包括网络窃取等非法手段。需要指出的是，这种易扩散性也受到一些因素的限制，比如复杂算法的硬件成本和网络防御能力。

快速进化性

从升级能力看，人工智能具有其他技术甚至人类难以比拟的在训练中快速进化升级的能力。以围棋领域为例，在AlphaGo击败李世石两个月后，AlphaGo升级版Master豪取60连胜，横扫人类围棋界翘楚。再过一个月，采用强化学习算法的AlphaGo Zero 零基础起步，在三天内与自身对弈490万棋局，并以100：0的成绩击败“前辈” AlphaGo，足见人工智能的学习进化能力之快，令人瞠目结舌。人工智能的快速进化能力意味着传统的“列装—损耗—报废”模式将被颠覆，只需局部更换零件，关键系统则会在训练中不断升级进化。根据未来学家库兹韦尔的“加速回报定律”，人类社会发展速度会越来越快，进步也会越来越大，人工智能将在2040年引发智力爆炸，这也反映出了人工智能的快速进化性特点。

值得注意的是，人工智能还具有系统复杂性。人工智能算法是一个“黑箱”，这意味着哪怕算法设计者本身也不能完全了解其工作机制和准确预测其行为后果，即可预测性和可解释性很低，这为人类运用人工智能带来了很大隐忧。例如，设计者和用户可能无法准确预测自动驾驶汽车何时将改变车道或进行其他操纵行为。现实中，2012年，金融交易公司奈特资本集团因财务故障而瘫痪，导致他们的算法在45分钟内执行了400万次错误交易，导致4.6亿美元的损失。由此可见，拥有快速进化能力的人工智能既可以是“阿里巴巴的宝库”，也可能成为“潘多拉的魔盒”。

结构性去劳动力化

从影响来看，人工智能技术还有一个突出特点，那就是结构性去劳动力化，即“机器取代劳动力”是人工智能时代的显著特征。这种劳动既包括体力劳动，也包括脑力劳动。一方面，人工智能技术的蓬勃发展带来新产业革命和经济结构调整，使原有劳动力市场结构与社会劳动力需求发生偏移，由此产生“结构性失业”。另一方面，人工智能具有的“机器取代人力”的特性使得现有的人力工作岗位削减，由此可能带来大规模失业的风险。有人可能会问，为什么人工智能所带来的此次产业变革是不同以往的？因为它涉及到了之前机器无法做到的层级由低到高的各类任务，低至流水线上的重复工作，高至决策分析、艺术创作等原本只有人类智能才能企及的工作。

诚然，以往重大技术的出现和应用也会不同程度导致旧有行业劳动力的转移。比如汽车的风行使马车行业逐渐退出历史舞台，但马车夫可转行成为汽车司机。但此次人工智能新一轮发展浪潮明显指向各领域的自动化和智能化，也自然带来了去劳动力化。比如，无人驾驶技术的日益成熟将可能打碎世界上庞大司机人群的“饭碗”。当然，新技术的出现也会带来新的工作岗位。人工智能技术将会创造包括研发、使用、监督、维护人工智能技术和产品的工作，以及应对人工智能带来范式转换所产生的相关工作，比如为无人驾驶进行设计的城市规划者、人工智能介入网络安全所产生的法律从业者等。但是这些新出现的工作能够在数量上弥补结构性失业狂潮吗？目前我们还无法断定，但前景并不十分乐观。美国白宫发布的《人工智能、自动化与经济》研究报告就预测，在未来的10到20年间，美国现有工作的47%可能会被人工智能取代。人类的现有工作岗位也无疑会受到人工智能去劳动力化的强烈冲击，如何应对或将到来的失业狂潮成为各国不得不前瞻思考和应对的重大问题。

总而言之，人工智能具有区别于历史上出现技术的诸多显著特征。其中一些特点虽然在以往出现的技术中或多或少也涉及一些，但这次浪潮无疑更为明显和彻底。自主性和系统复杂性是其核心特征，广泛适用性、易扩散性和快速进化性是其在适用范围和传播升级能力上的突出特点，而智能化和结构性去劳动力化则是其带来的显著影响。拥有这些特征的人工智能技术既有促进产业升级、科技创新、经济增长、军事赋能等积极影响，也会给人类社会的安全、法律、伦理带来严峻挑战。正如约翰·桑希尔在《金融时报》撰文所言：如何将人工智能的积极贡献最大化，同时将有害后果控制在最低范围？这个问题考验着人类的整体智慧，也是我们这个时代面临的最大公共政策挑战之一。在此背景下，各国政府、企业、科学家共同体等社会各界都需要积极行动起来，共同推进人工智能的研究和有效引导控制，使其成为人类“最好的发明”而非“最后的发明”。

4、国内有没有能做汽车领域人工智能技术落地的公司？

我听一个主机厂的朋友说，他们在和麦思哲 的合作人工智能概念 的项目

5、AI人工智能在汽车领域为什么行不通？

不过现在看来有些遥远，目前自动驾驶做得最牛的特斯拉，其Autopilot偶发抽风引起追尾，撞路人的新闻时有所闻，傲娇的特斯拉为此在自家的“自动驾驶”前加上“辅助”两字，以提醒跃跃欲试的车主。

而国内一众已量产的L2-L2.5级的自动驾驶技术，多数还局限在主动泊车或驾驶辅助系统上，而且还有“老司机不屑用，新手不敢用”的尴尬。准确来说谁能回答车主“为什么我要加钱配这些我不想用且不可靠的东西”？这大概叫科技迭代吧，就像4G转入5G，传统汽车也会被智能汽车淘汰，试问现在你去哪里买功能手机呢？

拥抱AI的方式

既然智能汽车不可逆，那么剩下的问题就是怎样拥抱了。以传统汽车封闭的程度，远比手机行业固化，但自从出现了Waymo和特斯拉两个搅局者后，全球智能汽车的步子迈得更大了。

一般来说，这行业的玩家有几个模式在玩，以Waymo和特斯拉为代表的激进且封闭模式，从L2直接到L4，路上有庞大的车队或客户群，每天为自动驾驶系统提供路况信息和驾驶行为数据，不断对后台的自动驾驶系统进行训练和迭代。

不过这种玩法传统车企们是不屑的，他们更喜欢和相当水平的人一起联盟。福特和大众联盟、宝马和戴姆勒-奔驰联盟，通用的子公司Cruise也吸引了本田、软银一起玩。

而第三种玩法，也就是国内互联网公司，切入智能汽车行业最快速、铺开面最广的模式—开放平台，用钱烧出朋友圈。

BAT+H用钱烧出朋友圈

在已经进入汽车和大出行领域的BAT+H四强里，大多数把系统开源给所有车企使用，让所有人共享系统，每一家车企为系统提供的数据，让系统的生态建得更完善和强大，这样系统又能反哺给参与者，让他们在各自领域上变得更有竞争力。

有专家表示，即将到来的L3级自动驾驶分是智能汽车的水岭，企业在技术、资金投入更多，更有护城河，而且只有聚焦在某一个细分领域且拥有了足够多的领先地位，才有可能在烧钱大战中，继续获得资金的输血。

在这点上百度的Apollo或者AI方案都是很先进的，也很符合专家所说的“技术护城河”。但众所周知一项新技术出炉，尚未大规模普及前的成本都是很昂贵的。而有统计表明，目前一辆十多万的合资轿车，生产厂家真正投入到智能网联、智能驾驶的软硬件成本，只有2000元。

6、为什么要在航空维修领域引入人工智能呢

各个领域都会慢慢引入人工智能，这是发展的趋势。

7、初中生毕业学人工智能和汽修那个更好找工作？

汽修，人工智能需要一些程序初中生学习起来很吃力

8、2020年中国人工智能行业市场现状是什么？

2020年3月4日，中央明确指示要加快推进国家规划已明确的重大工程和基础设施建设，其中要加快 5G 网络、数据中心等新型基础设施建设进度。相比于传统的“铁公基”，新基建是立足于高新科技的基础设施建设，主要包括5G基建、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网等七大领域。
近年来，中国人工智能产业发展迅速，语音识别和计算机视觉成为国内人工智能市场最成熟的两个领域。自2015年开始，中国人工智能产业规模逐年上升，据中国信通院数据，2015年到2018年复合平均增长率为54.6%，高于全球平均水平(约36%)。2018年，中国人工智能产业市场规模已达到415.5亿元。前瞻推算，2019年我国人工智能市场规模达到554亿元左右。

9、中国会率先实现汽车人工智能吗？

资料图片：2017年4月19日，2017上海国际车展在上海国家会展中心拉开帷幕，这是大众汽车展出的车辆。

2018年1月23日报道 德媒称，大众汽车上周公布了创纪录的销售数字。该公司2017年在全球售出的1070万辆汽车当中有418万辆是在中国售出的，而在德国只售出128万辆。大众汽车的品牌主管赫伯特·迪斯不久前在向汽车专家们发表讲话时说：“尽管堵车问题严重，但中国人仍希望拥有自己的汽车，并在尽全力实现这一愿望。”他称中国是“电动出行的主导市场”。

据德国《图片报》网站1月21日报道，如今几乎什么都有数据和统计，很多人甚至会数自己每天走了多少步。以下则是关于汽车的数据：欧洲人走的距离当中有70%是在车内完成的，美国则有80%。只有中国还是轨道交通略微领先，但是用不了多久就不会如此了。

报道称，当中国人在车展上每块显示屏都要量一下时，人们还会笑话他们吗？在汽车行业内却没人再这么做了。

报道表示，中国决定着汽车的未来。亚洲消费者普遍而言更年轻，对于新技术态度更加开放，而且在社交媒体上自然也更活跃，而这不仅仅是大众汽车的看法。

报道称，自动驾驶将更早在中国实现，早晚高峰花在路上的两个小时也令这变得大有意义。汽车人工智能所能做到的一切都将率先在中国成为现实。

最重要的是：中国目前销售的电动车和混合动力汽车就已经比世界任何地方都多。没错，这是国家规定促成的繁荣，但是它也产生了全球各大汽车企业都需要的创新压力。它也将给德国电动车发展以至关重要的推动力。大众汽车计划到2020年就要在中国制造和销售10万辆电动车，到2025年时则要达到100万辆。

报道称，大众汽车继加利福尼亚和波茨坦之后的全球第三个未来中心1月24日将在北京开幕。中国人和韩国人早已在德国有他们的未来实验室，他们往往高薪聘请德国的设计师和工程师，因为他们希望在欧洲市场上看到自己的品牌。

报道认为，现在的问题只剩下谁更快和谁更令人信服了。

10、中国人工智能产业的飞速发展，都催生出了什么从未有过的职业？

理论科幻AI和实验科幻AI。理论科幻AI，就是充分发挥想象力，想象和设想一切超越时代一步或者几步的思想。思想不仅仅局限于我们经常看到的天文和战斗工具，也可以是渗透生活方方面面。比如帮助人们减压的科幻产品，帮助人们获得幸福的产品。

实验科幻AI，顾名思义，就是把科幻思想变成现实。将现有的技术融入到工具中进行实践。既不能完全局限于现实，又不能太过现实。比如帮助企业打电话寻找潜在客户、做客户关怀和售后服务的智能语音机器人。将人从枯燥繁重的意向客户筛选工作中释放，做幸福指数更高的思维性工作，大大提高幸福指数。

“数据标注师”，通过训练机器识别何为“打戏”“接吻”等镜头，让后台的机器学习更加智能化，从而实现画面搜索和智能编辑。

“小G”，是阿里巴巴菜鸟网络研发的第三代无人末端配送设备“基普拉斯”。

为了保障它顺利落地运行，在它身后，24小时跟随着一支科研人员队伍：其中，既有曾参与过航天飞船设计的高级专家，也有世界级算法大赛冠军纪录保持者，还有在汽车、物流等领域有多年经验的工作人员，分别承担着无人车运营、车辆调度、道路测试、车辆维修等方面的工作。

尽管职能分工存在差异，他们却乐于拥有一个共同的名字——无人车“保姆”。

在新零售的趋势下，菜鸟网络加快开辟新的物流赛道，通过技术推动物流行业进行数字化转型，其背后的新型就业也涌入人们的视线。