整個(gè)春節(jié)假期，AI行業(yè)迎來(lái)了一場(chǎng)出乎意料的地震。隨著具有更強(qiáng)大推理能力的DeepSeek R1正式發(fā)布，這個(gè)免費(fèi)的開(kāi)源大模型瞬間在全世界AI領(lǐng)域炸裂出圈，短短數(shù)日登頂全球應(yīng)用下載榜榜首，日活用戶迅速突破2000萬(wàn)。

由于在后訓(xùn)練階段大規(guī)模使用了強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，DeepSeek-R1 在僅有極少標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下，極大提升了模型推理能力。在數(shù)學(xué)、代碼、自然語(yǔ)言推理等任務(wù)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(zhǎng)“深度思考”，尤其特別的是在回答的時(shí)候還提供了思考過(guò)程。出于好奇，小編請(qǐng)教了R1兩個(gè)工程師們比較關(guān)心的問(wèn)題，讓我們看看DeepSeek的思考有多“深入”。

問(wèn)題一：你認(rèn)為自動(dòng)化工程師未來(lái)會(huì)被AI取代嗎？

自動(dòng)化工程師是否會(huì)完全被AI取代？這是一個(gè)復(fù)雜且需要多維度分析的問(wèn)題。從目前技術(shù)趨勢(shì)和行業(yè)需求來(lái)看，短期內(nèi)AI不會(huì)完全取代自動(dòng)化工程師，但會(huì)深刻改變其工作方式，并淘汰部分重復(fù)性工作。以下是具體分析：

1. AI對(duì)自動(dòng)化工程師的“替代性”分析

可能被AI替代的部分：

• 重復(fù)性任務(wù)：例如數(shù)據(jù)采集、簡(jiǎn)單代碼生成、規(guī)則明確的故障診斷等，AI可通過(guò)算法自動(dòng)化處理，減少人工干預(yù)。
• 預(yù)測(cè)性維護(hù)：基于歷史數(shù)據(jù)的設(shè)備健康預(yù)測(cè)，AI（如機(jī)器學(xué)習(xí)模型）可能比人工分析更快、更精準(zhǔn)。
• 流程優(yōu)化：AI算法（如遺傳算法、強(qiáng)化學(xué)習(xí)）可以自動(dòng)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(fù)雜系統(tǒng)設(shè)計(jì)：自動(dòng)化系統(tǒng)需要整合機(jī)械、電氣、軟件等多學(xué)科知識(shí)，AI目前缺乏跨領(lǐng)域抽象和創(chuàng)造性設(shè)計(jì)能力。
• 非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題解決：例如突發(fā)設(shè)備故障的應(yīng)急處理、未預(yù)見(jiàn)場(chǎng)景下的系統(tǒng)調(diào)整，需要人類工程師的直覺(jué)經(jīng)驗(yàn)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(mén)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(zé)任決策：例如在安全性和效率之間權(quán)衡、處理技術(shù)倫理問(wèn)題，AI難以承擔(dān)最終責(zé)任。

2. 未來(lái)自動(dòng)化工程師的“進(jìn)化方向”

AI不會(huì)取代工程師，但會(huì)淘汰不主動(dòng)適應(yīng)變化的工程師。未來(lái)的自動(dòng)化工程師需要向以下方向轉(zhuǎn)型：

(1) 成為“AI增強(qiáng)型工程師”

• 技能升級(jí)：

掌握AI工具（如機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)字孿生）的應(yīng)用，將AI嵌入自動(dòng)化系統(tǒng)設(shè)計(jì)（例如用AI優(yōu)化控制算法）。

• 案例：

通過(guò)AI生成PLC代碼框架，工程師只需審核和調(diào)整關(guān)鍵邏輯，效率提升50%以上。

(2) 聚焦高價(jià)值環(huán)節(jié)

• 系統(tǒng)級(jí)創(chuàng)新：

從單一設(shè)備控制轉(zhuǎn)向整體生產(chǎn)系統(tǒng)的智能化設(shè)計(jì)（如柔性制造、智慧工廠）。

• 跨界整合：

融合信息技術(shù)與運(yùn)營(yíng)技術(shù)（IT/OT），主導(dǎo)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算等新興技術(shù)的落地。

(3) 強(qiáng)化“人機(jī)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(jìn)行仿真測(cè)試、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。
• 人機(jī)交互設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)更友好的自動(dòng)化界面，讓操作人員與AI系統(tǒng)高效協(xié)作（如AR遠(yuǎn)程運(yùn)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(chǔ)設(shè)備調(diào)試等崗位可能被AI工具或低代碼平臺(tái)取代。
• 高端需求增長(zhǎng)：對(duì)復(fù)合型人才（如“自動(dòng)化+AI+數(shù)據(jù)科學(xué)”）的需求激增，薪資差距將進(jìn)一步拉大。
• 新興領(lǐng)域機(jī)會(huì)：例如新能源、醫(yī)療自動(dòng)化、農(nóng)業(yè)機(jī)器人等領(lǐng)域，需要工程師結(jié)合AI與行業(yè)知識(shí)開(kāi)發(fā)定制化解決方案。

4. 總結(jié)：自動(dòng)化工程師的未來(lái)定位

• 短期（5-10年）：AI將成為工程師的“超級(jí)助手”，替代重復(fù)性工作，但核心決策和創(chuàng)新仍需人類主導(dǎo)。
• 長(zhǎng)期（10年以上）：若通用人工智能（AGI）實(shí)現(xiàn)突破，部分崗位可能被取代，但自動(dòng)化系統(tǒng)的倫理監(jiān)管、復(fù)雜場(chǎng)景落地等仍需人類專家。

建議自動(dòng)化工程師：

• 主動(dòng)學(xué)習(xí)AI、數(shù)據(jù)分析、云計(jì)算等新技術(shù)，避免局限于傳統(tǒng)技能。
• 培養(yǎng)跨學(xué)科思維，深入理解行業(yè)痛點(diǎn)（如制造業(yè)的碳中和需求）。
• 提升溝通和項(xiàng)目管理能力，向“技術(shù)+管理”復(fù)合型角色轉(zhuǎn)型。

未來(lái)的自動(dòng)化工程師，不會(huì)是“被AI取代的人”，而是“駕馭AI解決問(wèn)題的人”。

問(wèn)題二：未來(lái)的自動(dòng)化工程師，需要掌握哪些新技能以應(yīng)對(duì)AI的挑戰(zhàn)？

未來(lái)的自動(dòng)化工程師需在傳統(tǒng)技能基礎(chǔ)上，深度融合AI技術(shù)并拓展跨領(lǐng)域能力，以應(yīng)對(duì)智能化變革。以下是關(guān)鍵技能方向及具體實(shí)踐場(chǎng)景：

一、AI核心技能：從應(yīng)用到創(chuàng)新

1. 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)

• 能力要求：掌握監(jiān)督/無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等算法原理，能針對(duì)工業(yè)場(chǎng)景（如異常檢測(cè)、能耗優(yōu)化）訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)模型。
• 工具實(shí)踐：熟練使用PyTorch/TensorFlow部署邊緣端模型，結(jié)合PLC/SCADA系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)決策（如基于視覺(jué)的缺陷分類）。
• 案例：在食品包裝產(chǎn)線中，用YOLO算法訓(xùn)練視覺(jué)檢測(cè)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(kāi)發(fā)

• 能力要求：利用ChatGPT、GitHub Copilot等工具加速代碼生成、文檔編寫(xiě)，同時(shí)通過(guò)Prompt Engineering精準(zhǔn)控制輸出質(zhì)量。
• 場(chǎng)景示例：用AI生成PLC梯形圖邏輯框架，工程師僅需20%時(shí)間修正關(guān)鍵安全邏輯，開(kāi)發(fā)效率提升3倍。

二、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)能力：從采集到洞察

3. 工業(yè)大數(shù)據(jù)分析

• 技能要點(diǎn)：掌握時(shí)序數(shù)據(jù)處理（如振動(dòng)信號(hào)分析）、多源數(shù)據(jù)融合（OT+IT數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)），利用Spark/Flink處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流。
• 應(yīng)用場(chǎng)景：在半導(dǎo)體工廠中，整合設(shè)備日志、環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)，通過(guò)聚類分析預(yù)測(cè)晶圓良率波動(dòng)。

4. 數(shù)字孿生與仿真優(yōu)化

• 技能要點(diǎn)：使用ANSYS Twin Builder或自定義Python模型構(gòu)建高保真數(shù)字孿生，結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行虛擬調(diào)參。
• 應(yīng)用場(chǎng)景：為汽車焊裝線創(chuàng)建數(shù)字孿生，在虛擬環(huán)境中測(cè)試500種機(jī)器人路徑方案，將生產(chǎn)節(jié)拍縮短12%。

三、人機(jī)協(xié)同能力：從操控到共生

5. 協(xié)作機(jī)器人（Cobots）高級(jí)編程

• 技能升級(jí)：掌握力控編程、動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)人機(jī)安全交互（如AI預(yù)測(cè)人類操作者動(dòng)線，實(shí)時(shí)調(diào)整Cobot速度）。
• 工具鏈：熟練使用ROS 2、MoveIt，結(jié)合OpenCV開(kāi)發(fā)視覺(jué)引導(dǎo)抓取系統(tǒng)。

6. AR/VR運(yùn)維與培訓(xùn)

• 技能要點(diǎn)：通過(guò)Unity/Unreal Engine開(kāi)發(fā)AR故障診斷指引，或VR安全培訓(xùn)系統(tǒng)，降低現(xiàn)場(chǎng)操作風(fēng)險(xiǎn)。
• 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(jī)效率提升40%。

四、系統(tǒng)級(jí)整合能力：從單點(diǎn)到生態(tài)

7. 工業(yè)AIoT架構(gòu)設(shè)計(jì)

• 能力要求：設(shè)計(jì)邊緣-云端協(xié)同架構(gòu)（如AWS IoT Greengrass），平衡實(shí)時(shí)性與計(jì)算資源，實(shí)現(xiàn)分布式AI推理。
• 實(shí)踐場(chǎng)景：在風(fēng)電運(yùn)維中，邊緣節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)分析葉片振動(dòng)數(shù)據(jù)，僅異常數(shù)據(jù)上傳云端訓(xùn)練全局模型。

8. IT/OT融合與網(wǎng)絡(luò)安全

• 技能要點(diǎn)：理解Modbus TCP/IP、OPC UA協(xié)議安全漏洞，部署AI驅(qū)動(dòng)的異常流量檢測(cè)（如用LSTM網(wǎng)絡(luò)識(shí)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(shù)到價(jià)值

9. AI倫理與合規(guī)意識(shí)

• 能力要求：評(píng)估AI決策的透明性（如設(shè)備停機(jī)建議的可解釋性），確保符合GDPR、ISO 26262等行業(yè)法規(guī)。
• 場(chǎng)景示例：在醫(yī)療自動(dòng)化設(shè)備中，設(shè)計(jì)AI算法需通過(guò)FDA的SaMD（軟件即醫(yī)療設(shè)備）認(rèn)證。

10. 敏捷創(chuàng)新與跨界協(xié)作

• 技能要點(diǎn)：使用Design Sprint方法快速驗(yàn)證AI方案可行性，主導(dǎo)機(jī)械工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、產(chǎn)品經(jīng)理的跨職能協(xié)作。
• 案例：3周內(nèi)完成AGV導(dǎo)航算法從PoC到產(chǎn)線部署，團(tuán)隊(duì)通過(guò)每日站會(huì)同步進(jìn)度，故障率降低至0.1%。

六、學(xué)習(xí)路徑建議

• 3個(gè)月速成：完成Coursera《Industrial AI》專項(xiàng)課程 + 復(fù)現(xiàn)Kaggle設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)項(xiàng)目。
• 6個(gè)月進(jìn)階：考取AWS Certified Machine Learning認(rèn)證 + 主導(dǎo)一個(gè)數(shù)字孿生落地項(xiàng)目。
• 長(zhǎng)期沉淀：參與ROS-Industrial開(kāi)源社區(qū)貢獻(xiàn)，持續(xù)跟蹤NeurIPS/ICRA頂會(huì)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(lái)工程師的核心競(jìng)爭(zhēng)力在于：“用AI解決連AI都未發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題”——通過(guò)深度融合領(lǐng)域知識(shí)（Domain Knowledge）與AI技術(shù)，在成本、效率、可靠性三角中創(chuàng)造新平衡點(diǎn)。例如，將聯(lián)邦學(xué)習(xí)（Federated Learning）引入多工廠數(shù)據(jù)協(xié)同，既保護(hù)隱私又提升全局模型精度。

行動(dòng)建議：每周投入4小時(shí)學(xué)習(xí)AI案例（如Google的Manufacturing AI），加入相關(guān)技術(shù)和行業(yè)聯(lián)盟，保持“技術(shù)敏感度”與“場(chǎng)景洞察力”雙輪驅(qū)動(dòng)。

* 以上就是 DeepSeek給出的回答，不知道是否對(duì)您有所啟發(fā)，祝愿大家都能成為“駕馭AI”的工程師！