将来十年将有50%的任务会被机器所替代，这些职位包括了运输和物盛行业的工人，大部份的办公和行政岗位以及消费范畴的休息力。随着 人工智能 等技术和高端自动化的使用开展，许多中产阶级也将会给时代淘汰。

近年来， 机器人 等自动化技术不时提高，给人类消费车间带来宏大的变化。 越来越多的企业开端应用大数据剖析提升业务和绩效，自动化零碎促进了消费力的提升，降低了企业投资风险和添加了报答率。估计，将来商品价钱能够会进一步下降，与此同时，人类更多的任务能够会被淘汰掉。

在2017年末，位于美图加利福尼亚州桑尼维尔的Quanergy公司新制造工厂投入运用，该工厂将 智能制造 理念提升到一个新的程度。Quanergy将此工厂用于消费LiDAR（激光雷达）传感器，此激光雷达可使自动驾驶车辆感知四周环境并引导驾驶和防止碰撞。

那么，这个工厂有什么特别之处？它拥有一个高容量的全自动消费线，位于无尘室环境中。消费线具有最先进的半导体处置和包装设备，其中包括沿着该消费线衔接机械的传送零碎，将硅晶片的原资料转化为成品LiDAR传感器。

据该公司引见，该工厂还担任传感器的自动校准和最终测试，提供高质量和牢靠性的LiDAR消费方案。这是一间灵敏性极高的工厂，经过物联网衔接技术，使制造变得愈加高效，业务呼应更疾速。这就是工业4.0形式的工厂，这种工厂在2018年将会呈现更多样本。

自动化技术影响了一切

自动化和智能机器人能够会重塑我们的世界。 无机构剖析以为，将来十年将有50%的任务会被机器所替代，这些职位包括了运输和物盛行业的工人，办公和行政岗位以及消费范畴的休息力。 随着人工智能等技术和高端自动化的使用开展，许多中产阶级也会给时代淘汰。

机器人可以在更多短的工夫内完成任务，而且出错机率十分少，这将使得工厂数以千计的岗位被替代，制造业失业时机逐渐消逝。 随着与自动化相关的技术不时提高，裁员将变得愈加保守。据相关研讨显示，87％的制造业失业源于工厂效率的进步，这就是常常被援用的蓝领工人的杀手。

自动化创新处理了根底设备、消费力和休息力方面的紧迫成绩。 人工智能和自动化将迎来一个更廉价的产品时代。但是，当智能成为超级智能，比聪明人更聪明的机器将会构成更大的风险，人们与机器将进入竞争阶段，许多人会在竞争进程中输掉。

许多人以为，人工智能将会给社会带来更多的经济效益，企业在消费和决策上运用人工智能以提升全体效率。但从短期来看，消费智能化的过渡令人不安，少量的任务被替代能够会带来毁坏性的影响。

我们正在迎来一场史无前例的革新，随着自动化技术的提高，我们的任务方式曾经发作改动。装备了学习才能的顺序，拥有自主决策计算才能的智能零碎将消灭更多的技术和非技术类任务岗位。

工厂正在发作宏大变化

第四次工业反动浪潮正在来袭，新一代信息技术将给传统制造业带来深入的影响。从德国“工业4.0”到智能制造，互联网+等概念的推出，表现了制造业转型晋级曾经是大趋向。一方面缘由是休息力本钱上升、原资料价钱上升逼使工厂必需采用更高效的自动化处理方案。另一方面，消费者的特性化需求在增长，工厂需求树立起疾速呼应多样化需求的机制。

智能制造也是一个艰难的进程，从机器换人到智能化、数字化的转型晋级需求一段较长的工夫 ，不过将来十年可以一定的是，工厂将发会生天翻地覆的变化，而明天这工厂的反动曾经悄然开启。

工业机器人

工业机器人曾经成为制造业重要角色，越来越多的企业采用机器人取得更高的消费效率和处理人力难题。 据报道，在飞利浦在荷兰消费电动剃须刀的工厂中，机器人的数量超越了消费工人的比例，可见机器人在某些方面曾经取代了人力。

工厂自动化的新浪潮正在停止，机器人正在进入新的环境，为制造商发明新的价值。那么，为什么机器人会遭到企业喜爱？局部缘由在于协作机器人，这种器人可用性高，比之前的更廉价，具灵敏的挪动性和很好的平安维护，可以与人类同事一同平安地任务。

OT/IT的交融

物联网技术将孤岛的数据结合起来可以为制造业绩效提供有价值的见地，从而推进了运营技术（OT）和信息技术（IT）的交融，完成数字化制造。 在工业4.0形式下，企业可以取得更多的见地，更严密地恪守制造方案，增加停机工夫，并对机器成绩做出更快的反响。

2017年，曾经看到了许多行业协作同伴关系，将OT和IT公司结合在一同，例如ABB和HP之间的协作关系。2018年必将带来更多OT和IT的案例，工厂的数字化转型会进一步减速。

人工智能

假如说机器人是将来工厂的次要角色，那么，人工智能就是完成智能制造的关键角色，经过机器学习的特别制造商更精确地预测需求形式和分配资源。 换句话说，AI允许制造商依据海量的数据参考来答复成绩，而不是人为猜想。

甲骨文正在将人工智能扩展到很多中心业务使用中，推出了Oracle自顺应智能使用顺序（Oracle Adaptive Intelligent Apps），这是一样式基于云的智能工厂使用顺序，支持复杂的决策迷信。据甲骨文使用产品开发执行副总裁Steve Miranda描绘，Oracle自顺应顺序嵌入了AI算法，但这种方式对用户是隐藏的，嵌入到他们用来执行日常任务义务的软件中。

增材制造

多样化和疾速制造是满足特性化需求的根本诉求，而3D打印以极端灵敏的制造方式成为古代疾速制造的最佳方案。 经过了多年的开展，3D打印资料从塑料到金属粉沫，满足了各种模型构造消费的需求，目前曾经成功使用于航天、汽车等大型任务范畴。

随着3D打印机变得更廉价、更快、更精确和更好地与更普遍的资料（包括消费级资料）一同任务，它们越来越多地用于制造最终产品，而不只仅是一个零件。这就是所谓的“增材制造”。

由于3D打印机器是在给定的资料层层叠上去创立一个现成的物体，而不是增添、切割、钻孔和锤击资料的方式，这样将节省少量的资料。3D打印翻开了大规模消费特性化产品的大门，从一双合适团体用户运动鞋，到汽车保险杠都可以依据用户的需求设计和定制。

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