一篇文章告诉你未来自动化技术发展趋势
智能制造的好处已经不用多说，尤其是是当下时代，人们对于其抱有这非常美好的憧憬，因为智能制造所描述的众多的场景比如“无人工厂“、”机器换人“等等都符合着目前行业已经饱和，需要寻求新的利润增长的点的需求。这一切，都可以看到人们对于智能制造的赞美与歌颂，但是却似乎开始遗忘了作为智能制造的先行即使——自动化技术的命运。
在工业制造领域，通过工业软件以达到对于整个生产流程的更高效的管理与更自动化的生产也是一家企业是否具有向“工业4.0“等更高级的方向发展的基础，因此，自动化技术相比而言并不是一个可有可无的”鸡肋“。事实上，无论是高端数控机床、工业机器人以及ERP、MES等典型的自动化生产技术都是企业向工业4.0发展的基石。
自动化还是工业4.0，不同的企业有不同的路径
工业4.0对于整个制造业的改造不仅仅是技术层面的，更大的意义是其可以改变现有制造业的生产模式，从之前的B2C模式变为C2B这种需求导向性商业模式对于整个产业带来的意义更大。
一家企业或者一个行业需不需要工业4.0完全是有行业的属性来看，因为从商业的角度来说，怎么使企业获得更高的利润、更好的发展下去才是至高无上的真理。从这个逻辑出发，可以说有很多企业看起来并不是很需要工业4.0.
比如说化肥厂或者水泥厂这类并不是直接针对消费级应用的企业，这类企业的产品对于个性化的要求并不高，他们只需要在生产效率与经济效益上不断提升，达到企业生存的目标就可以持续的发展下去，所以这类企业对于技术的要求或许只需要达到充分的自动化便可。
自动化技术去的趋势：与其他新兴技术相融合
红海在任何单一的行业里都很容易成为现实，即使再独特的技术，必然将引入更多的投资者，资金趋向于获利—本性使然，如何突破过去的红海而迈入蓝海，那么，反倒简单了，在跨界的地方，你会看到不一样的世界，在传统的汽车发动机领域，我们去寻求突破几乎是很难的了，但是，电动汽车突破了传统汽车在发动机材料、设计、加工等方面的技术壁垒，无人驾驶技术也使得汽车正在迈向新的蓝海，这些都是跨界融合的结果。
基于大数据分析，我们可以延伸我们的竞争力，将原来提供设备，延伸到设备服务，并且通过反馈的数据来优化我们的生产与制造，这样就使得传统机械制造业、自动化设备行业可以获得新的盈利空间，并更好的吸引和把握客户。
新技术带来的不仅仅是便利、成本的节省，更重要的也是对新的盈利模式的催生。
自动化本身已经是红海，然而，人工智能技术、移动互联技术、物联网技术使得自动化与之融合后为传统的制造业、流程工业等赋予了新的能力，这些能力带来了产业的升级、优化的空间，也赋予了消费者更多的选择和更高品质的生活。这也是众多众多自动化企业的发展趋势。
以台达为例，台达公司作为一家资深的自动化技术与设备供应商在IoT时代也将其自身的定位突破了传统自动化的限制，也在积极发展云计算、大数据、通讯技术以及无线传感等技术以实现对制造业技术的再度升级，公司已经基于成熟的自动化技术的基础尝试了众多智能制造方面的产品。
跨界体现在以下几个方面的融合
智能制造对于集成的需求使得自动化必须与更多原来边界的科技如MES、仿真软件等在融合;
产业的融合使得其它技术向自动化扩张，如IoT、AI、3D打印、触摸屏，Web技术等;
人工降低的需求使得自动化从工业向农业、医院、智能楼宇等多个方向延伸;
正在入侵自动化领域的跨界者
1.机器人显然已经被纳入了自动化行业
就技术而言，在PLCopen的Part4里实现了协同运动控制，将原有的CNC、机器人与定位同步控制纳入统一软件架构，这使得机器人能够与传统机器融合在一起构成产线，尽管如此，原有的机器人与工艺设备集成仍然会有难度，2015年开始，Comau与B&R合作的openRobotics突破原有的产线集成，将机器人作为一个对象由其平台的mapp来实现软件集成，这里，机器人将被视为一个执行单元，与工艺设备的同步、定位控制、逻辑、安全动作进行集成。
2.开放的软件集成变得简单
传统来说，MES是属于IT的吗?MES在智能制造中扮演的角色越来越重要，然而，在过去不成功的MES实施中，自动化的缺位是一个问题，由于MES对自动化的不了解，对数据的获取的困难，以及硬件互联的问题导致了MES很难有一个好的结果，但是，当基于更为开放的互联如OPCUA接口、以及自动化采集软件对数据的统一标准，MES与自动化紧密结合，在这个时候，对于智能制造的应用而言，MES是属于IT技术吗?
软件—来自IT世界何至于MES，包括HTML5、WebServer、Andriod操作系统、ROS机器人操作系统通过智能制造与自动化在融合。
3.云平台与人工智能
云服务的平台正在由Cisco、华为等来自传统的移动互联公司构建，这些服务基于大量数据采集，IoT技术提供直接的数据采集服务，尽管这些技术目前尚未真正大量的使用，但前沿的技术企业已经在为我们寻求跨界的应用，以前，那些算法被应用于商业系统，而今天这些技术同样开始被移植于智能制造系统。
(1).人工智能算法对传统的服务的改善
预测性维护往往是需要“专家系统”的—这个专家系统是基于对机械零件如轴承、联轴器等进行数十年的工程参数累积而形成的，这使得传统的专家系统往往非常昂贵，而新时代，人工智能算法的成熟使得可以基于大量数据的自学习能力来应用于预测性维护成为了可能，现在，新的测量系统的专业企业正在基于这些数据分析来进行更广泛的智能制造应用，例如：通过测量大量的零配件转配过程的误差，为质量的提升给出预测性调整。
(2).企业能力的外包服务
那些具有强大设计能力的公司，除了为客户提供产品外，甚至可以把自己的设计能力、工艺管控能力、生产制程的管理能力通过云服务平台输出，使得盈利模式可以得到继续的延伸。
IoT并非是一种传感技术那么简单，它所代表的是对数据采集的更为灵活且自由的重构，很多传统自动化系统中需要通过SCADA、专用的数据平台的数据是可以直接通过数据交换系统被存储到云端的，这些数据可以被云应用服务来进行分析。
4.仿真软件与自动化的互联与集成
有时候，看看我们隔壁的那些跨界的同行在干什么的时候，我们会觉得大吃一惊，就像PTC这样的CAD、PLM软件厂商一样，他们正在用仿真技术客户提供更高效的设计分析，并且，这些技术已经融合了大量的传感技术、虚拟现实技术、Web技术，智能制造使得这些技术必须与自动化进行衔接，直接生成的制造参数将会发布给执行系统，由自动化系统来执行这些设计，并且反馈给系统产品存在的问题，并给予改善。
很显然，智能制造使得原先那些与自动化分立的应用技术领域如仿真软件MATLAB/Simulink、设计软件Pro-e，CATIA、UGs、Solidworks与我们更为紧密，智能制造使得这些技术与自动化更为紧密的衔接。
5.基于Andriod的自动化时代要来临吗?
除了用于HMI的开发，Andirod的开源特性仍然吸引了很多人在其上的裁剪，以便能够在智能化应用中获得一些先机，对于那些要求不高的机器人-如应用于辅助系统的，可以采用Andriod平台的控制器，就像Arduino、树莓派这些应用一样，他们正在一些儿童玩具的领域在使用，你一定会觉得他们来到自动化这个要求稳定与可靠非常高的领域简直是找死，不过，你放心，开源的魅力让它赋予Andriod新意。
6.移动互联网的自动化
即使Web技术不能满足自动化的实时性要求，在传统意义上这是有一定的道理的，但是，在新的时代，我想Web技术的开放性与低廉成本还是吸引着很多企业，例如：HMI就可以采用Web技术来实现，这对于SCADA的开发而言，就是极大的便利。
当然，Web技术可以不仅仅用于纯粹只是为了HMI类的应用，如果可以的话，我们可以在全世界都可以访问你想访问的设备，安全是必须的。自动化正在消失还是重生?
智能化可能更为符合未来的发展描述，自动化只是智能的一部分，而智能涵盖了但却不仅只有自动化，而包括感知、分析、思考、判断、决策者系列与智能相关，也包括呈现(如VR技术)、反馈等，这些前端与后端构成了智能化的部分。
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自动化与机器人正改变工厂 该如何利用它们呢
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（原标题：Automation, robotics, and the factory of the future）
网易科技讯9月11日消息，麦肯锡咨询公司近日发布题为“自动化、机器人与未来工厂”的文章，称更便宜、功能更强大、更加灵活的技术正在加速全自动化生产设施的发展，对于企业而言，主要的挑战将会是决定如何最好地利用它们的能力。以下是文章主要内容：在发那科（Fanuc）位于日本忍野村的一家工厂，工业机器人生产机器人，每班只有4名员工负责监工。在飞利浦位于荷兰的一家电动剃须刀工厂，机器人数量达到生产工人的14倍多，后者仅有9人。相机生产商佳能于2013年开始在旗下的数家工厂淘汰人类劳动力。这种“熄灯”生产概念——制造活动和物料流程完全自动化处理——正成为现代制造日益普遍的一个特性。在某种程度上，新一波的自动化浪潮将会由当初将机器人和自动化技术带到工作场所的那些因素驱动：将人类工人从肮脏、枯燥乏味或者危险的工作中解放出来；通过排除错误和降低变化性提升产品质量；通过用成本更低的机器替代成本越来越高的人工，来削减制造成本。然而，如今最先进的自动化系统拥有额外的功能，这促使它们能够用于原来不适合实施自动化的环境，以及在制造中创造出全新的价值。机器人价格下降随着机器人生产日益普及，机器人的成本呈现下降。在过去的30年里，按实值计算，机器人平均价格下降了一半，相对于劳动力成本，它的下降幅度甚至更大。随着来自新兴经济体的需求鼓励机器人的生产转移到成本较低的地区，它们的价格可能将进一步下降。人才更易获取拥有设计、安装、运作和维护机器人生产系统所需技能的人才，也正变得更加普遍。机器人工程师曾经相当罕见，属于雇用成本很高的专家。如今，机器人相关的学科在全球各地的学校被教授，它们要么是专门的课程，要么是制造技术或者制造工程设计方面的通识教育的一部分。软件的可得性，比如模拟程序包和可测试机器人应用的离线编程系统，已经减少了工程时间和风险。它也让机器人程序编制任务变得更加简单，成本也变得了。易于整合计算性能、软件开发技术和网络化技术的进步，提升了装配、安装和维护机器人的速度，同时降低了相关的成本。例如，传感器和制动器以往必须要通过终端机框、连接器和接线盒，利用专门的接线单独连接至机器人控制器，而现在，它们则可以利用即插即用的技术，因此零部件利用相对简单的网络接线连接起来。这些零部件将会自动鉴定控制系统，因此能够大大减少设置时间。这些传感器和制动器还能够进行自我监控，将其状态报告给控制系统，进而辅助过程控制，收集数据进行维护，实现持续不断的改进和故障排除目的。其它的标准和网络技术同样让连接机器人至更加广泛的生产系统变得简单明了。新能力机器人也在变得更加智能。早期的机器人只会一味地遵循同一路径，后来的迭代版本利用激光或者视觉系统来检测零部件和材料的方向，而最新一代的机器人则能够整合来自不同传感器的信息，实时调整它们的移动。例如，这可让它们利用力反馈来在研磨、修边或者抛光的应用中模拟技工操作。它们还能够利用更加强大的计算机技术和大数据式分析。举例来说，它们可以借助光谱分析来一边焊接一边检查焊接的质量，进而大大减少制造后所需的检查工作。机器人承担新的角色如今，这些因素正在机器人现已擅长的那些应用范畴帮助提升它们的普及度，即重复性的大量生产活动。随着用机器人自动化任务的成本和复杂度的降低，那些已经在使用机器人的公司很可能将会更多地使用它们。然而，未来5年到10年，预计机器人在技术和经济层面均可行的任务种类将会出现根本性的变化。以下是部分案例。1、低量生产编程快速轻松的设备的内在弹性，将会大大减少机器人为符合成本效益所需重复的特定任务的次数。这将会降低产量门槛，让机器人成为年产量以数十或数百而非数千或者数十万来计的细分任务经济可行的选择。它也将让机器人成为小批量生产和产品组合差异性很大的公司的可行选择。例如，现在用于航空航天的柔性履带产品能够利用指引其运作的视觉系统在机身上“爬行”。这种低量生产自动化带来的成本节约将会让各种不同类型的企业组织受益：小企业将能够首次用上机器人技术，大企业可提升其产品组合的多样性。新兴技术可能也将进一步简化机器人编程过程。例如，通过一系列的移动来指引教导机器人的做法已经颇为常见，但快速发展的语音识别技术意味着，不久以后给它们发出语音指导也将成为可能。2、高度可变的任务人工智能和传感器技术的进展，将会让机器人能够应对任务间更大的多变性。这种因应所在环境的变化来调整行动的能力，将会给一些领域带来自动化的机会，比如高可变性的农产品的处理。在日本，实验已经证明，借助立体影像系统来识别水果的位置和评估它的成熟度，机器人能够将采集草莓所需的时间最多削减40%。这些能力也将会驱动各个行业领域的质量提升。机器人将能够在生产期间弥补潜在的质量问题。相关案例包括：根据两个部件之间的尺寸差异调整用于装配它们的力度，或者选择和结合尺寸不同的部件来实现合适的成品尺寸。机器人生成的数据和更好地利用它们的先进分析技术，也将会有助于理解决定产品质量的根本因素。例如，如果装配期间高于正常水平的扭矩要求，被发现与未成熟产品故障有关，那在生产期间就能够调整制造程序来检测和修复这类问题。3、复杂的任务如今的通用机器人在控制它们的移动上能够精确到0.1毫米，机器人当前配置的重复精准度则达到0.02毫米。未来的机器人可能将会提供更高的精准度。这种能力让它们能够参与日益精细的任务，比如穿针或者装配高度复杂的电子设备。机器人也在变得更有协同性，现有的控制器能够同时驱动数十个轴线，让多台机器人共同进行同一项任务。最后，先进的传感器技术和分析来自那些传感器的数据所需的计算能力，将会让机器人能够承担之前需要高技能技工来完成的任务，比如切割宝石。这些技术甚至可能允许展开目前完全无法展开的活动：例如，在它们被用于弥补底层材料的偏差，或者在结构表面“绘制”电子电路的时候，实时调整涂料的厚度或者成分。4、与人类共事企业还将拥有多得多的自由余地去决定用机器人自动化哪些任务，决定哪些任务人工手动进行。先进的安全系统意味着机器人能够在人类同事旁边承担起新的岗位。如果传感器显示存在与操作员发生碰撞的风险，机器人会自动减慢速度或者改变路径来避免碰撞。这种技术可让机器人用于原本手动的装配线上的个体任务。安全栏和联动装置的移除意味着运营成本会降低——对于小公司来说是一大利好。能够将机器人和人工共事，在二者之间重新分配任务，也有助于提升生产力，因为它可让企业因应需求的波动重新平衡生产线。机器人能够在人类身边安全运作，也将为环境严格受控的工厂车间以外的应用打下基础。在线零售商和物流公司已经在它们的仓库里采用各种形式的机器人自动化技术。不过，试想一下，如果车载机器人能够在物流配送车辆中预先分类整理好包裹，那会给包裹配送员带来多大的效率提升。5、灵活的生产系统自动化系统正在变得越来越灵活，越来越智能，能够自动调整它们的行为来最大化产能，或者最小化每单位成本。用于饮料填充和包装线的专家系统能够自动调整整个生产线的速度，来适应任何属于特定生产批次的关键制约环节的活动。在自动化生产中，专家系统能够自动对生产线速度作出小幅的调整，进而提升单独加工线的综合平衡，最大化整个制造系统的效率。目前在使用的机器人绝大多数仍能够在高速的大量生产应用中运作，而最先进的系统则能够在工作状态中进行调整，在不同的生产类型中进行无缝切换，无需停下来更改程序或者重新配置作业工具。许多现有的新兴生产技术，从计算机数控切割到3D打印，无需变换工具就能调整零部件的结构，因此可以生产不同批量大小的产品。例如，工业零部件制造商利用来自无线射频识别（RFID）标签的实时通信功能，来调整零部件的形状，迎合不同型号的需求。用自动导引车系统（AGVs）替代固定的输送系统，甚至可让工厂在不同的工作站之间无缝重新配置产品和零部件的流动，让处理步骤完全不同的制造工序能够以全自动化的方式完成。这种灵活性带来了一系列的益处：缩短投产准备阶段，让供给和需求之间的联系更加紧密，加速新产品的推出，简化高度定制化产品的制造。做出正确的自动化决策随着这么大的技术潜力变得触手可及，企业要如何作出最佳自动化战略决策呢？企业很容易会因为自动化本身而忘乎所以，但这几乎总是会造成不如意的项目，如成本太高，实施时间过长，且无法实现企业的商业目标。成功的自动化战略需要多个层面的良好决策。企业必须要选择自动化哪些活动，使用什么级别的自动化技术（从简单的可编程序逻辑控制器，到由传感器和智能自适应算法引导的高端机器人，采用哪些技术。在每一个这样的层级上，企业都应当确保它们的计划符合以下的标准。·自动化战略必须符合商业和运营战略。如上所述，自动化能够实现四个主要目的：提升工人的安全性，降低成本，提高质量，强化弹性。运用的好的话，自动化技术可在所有的这些方面都带来提升，但具体会带来怎样的成效可能因不同的技术和策略而异。对于任何一家企业组织而言，对于自动化战略的权衡将取决于它的整体运营战略和它的商业目标。·实施自动化项目必须要先从清晰地理解问题着手。同样重要的一点是，这包括自动化是合适的解决方案的理由。每一个项目都应当能够鉴别自动化能够如何、能够在哪些地方带来改进，展现这些改进如何与企业的整体战略联系起来。·自动化必须要显现出清晰的投资回报。企业，尤其是大企业，不应在它们的自动化投资上作出过分的规定，过分复杂化，以及超支。选择适当的自动化复杂等级来迎合现在和可预见未来的需求，需要深刻理解企业的工序和制造系统。平台化与整合在最大化资本投资回报率和减少新产品从设计到全规模生产所需的时间上，企业正面临越来越大的压力。打造仅适用于单条产品线的自动化系统，与那两个目标背道而驰，它在设备设计、采购和调试上需要反复、漫长且昂贵的周期。更好的做法是结合使用能够轻易改动和适配的生产系统、生产线和工厂。正当平台化和模块化战略简化了管理复杂产品组合的过程，降低了相关成本，对于在自动化战略中寻求最大化灵活性和规模效益的制造商来说，平台策略也将日益重要。流程平台，比如配备焊接枪、电源和电子控制装置的机器人手臂，能够标准化，能够应用于和重复用于多种应用，简化编程、维护和产品支持的过程。自动化系统还将需要高度整合至企业组织的其它系统。那种整合始于工厂车间的机器之间的通讯，得益于现代工业网络化技术，该整合已经变得更加简单。但它也应当延伸到企业的其它运作方面。与计算机辅助设计、计算机集成工程和企业资源规划系统的直接整合，将会加速新制造配置的设计和部署，让灵活的系统能够接近于实时响应需求或者材料可用性的变化。过程变量和制造绩效方面的数据将被记录下来，用于质量保证目的，以及用于帮助改进设计，带来更好的未来产品。
整合工作也将延伸到工厂以外。企业将不仅仅需要与客户和供应商保持紧密的合作和无缝的信息交换；它们还将需要与工艺设备的制造商建立这种关系，因为后者将趋向于掌握很多完善自动化系统运作所需的专有知识和知识产权。得益于开放架构和网络化协议的可得性，这种整合所需的技术正变得日益易得，但企业还需要作出文化、管理流程和思维定式方面的变化，来平衡成本、效益和风险。更便宜、更智能、更能适应的自动化系统，已经在以各种不同的方式改变制造业。该技术将变得更容易实施，但商业决策可不会那么容易实施。为了掌握这些新系统带来的种种机会的价值，企业将需要采取全面的系统化策略，需要调整它们的自动化战略来使得它们符合现在和未来的商业需求。（乐邦）
本文来源：网易科技报道
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自动化与人工智能：如何应对行业的未来
自动化和人工智能已经不再是遥不可及的未来，它们现在就能感受到这类技术所带来的冲击，并且这种趋势还会在未来的五年不断加强，这就要求企业要做好准备，迎接行业的未来。瀚纳仕与《经济学人》Corporate
自动化和人工智能已经不再是遥不可及的未来，它们现在就能感受到这类技术所带来的冲击，并且这种趋势还会在未来的五年不断加强，这就要求企业要做好准备，迎接行业的未来。
瀚纳仕与《经济学人》Corporate Network合作发布了一篇最新报告&&《自动化、人工智能和行业的未来：亚洲CEO在塑造未来职场中的作用》。该报告调查了500多名亚洲企业领袖，让他们分享关于自动化和人工智能的想法，并谈论这类技术会给企业未来的工作方针带来怎样的机遇和挑战。
瀚纳仕大中华区执行总监兰熙蒙（Simon Lance）说：&自动化和人工智能在行业中的所扮演的角色成为了去年亚洲企业领袖们的热点话题，但是他们已经不再局限于讨论未来会发生什么。调查中51.5%的CEO认为，他们的业务领域已经感受到了自动化这项新技术所带来的冲击。&
有超过40%的企业领袖预测，人工智能将在未来的五年内开始代替相关领域的部分岗位，还有72.2%的受访者则认为，他们的行业会在这段时间受到自动化技术的全面冲击。
有接近三分之二的受访者认为，自动化和人工智能会对他们的行业造成非常强烈的影响。他们认为最大的影响将包括业务运营规模的扩大、速度的加快以及产能的提高。此外，CEO们还认为自动化和人工智能会改善企业与客户的关系、降低成本、创造新型岗位，并且改善企业对员工进行培训学习的成果。
尽管大家都认为这类技术会对行业产生影响，但大部分CEO还是认为，自动化和人工智能对不同的工作领域所产生的影响会有所不同，而且对相同领域的不同员工所产生影响也会不同。56.2%的受访者认为，自动化和人工智能所带来的最大改变是让工作安排更加有弹性，并且会使得正式职工的数量减少。这可能会使某些员工面临失去工作的风险，而有近15%的CEO认为，自动化和人工智能最可能带来的影响就是会缩短工作时间。
对员工来说，自动化和人工智能对他们产生的影响也不能一概而论。大多数的CEO（64%）认为年纪较大的员工受到的影响要更大一些，只有33.7%的人认为年轻的员工会受到相同程度的影响。而从工作技能来看，74.2%的CEO认为技能水平较低的员工受到的影响更大。相反的，只有49.4%的受访者认为高水平员工会受到一定程度的影响。
自动化和人工智能显然对亚洲的经济和社会产生了深远的影响。而在这场变革之中，亚洲地区体现最为明显的就是中国。因为中国是人工智能应用的先行者，并且在多个领域遥遥领先于世界范围内人工智能运用的主流（比如电子商务和移动支付等等）。这些应用产生了大量的数据，反过来又促进了新型人工智能应用的开发。
中国的CEO们认为，自动化和人工智能所导致的裁员和岗位淘汰已经产生了相应的社会影响。这也许就是为什么中国企业的领袖们，会更加积极地去准备应对行业的未来并制订相关的策略，从而应对这些风险。相较于整个亚洲的16.7%，受访的中国CEO没有一个说自己打算被动应对这些风险。
北京和上海的企业领袖认为，随着机械变得越来越智能，可能会有大量员工面临失业。这个问题不仅政府关心，企业也要去认真地考虑。从大局上来看，中国的CEO们认为，中国的企业和政府应当共同面对自动化和人工智能带来的不确定性。
在亚洲，自动化与人工智能将会持续对企业和就业造成冲击，即便这种冲击会因为国家、行业和职位的差异而有所不同。但企业要做好准备，特别是人力资源领域的企业。
报告指出，大多数CEO认为企业若要适应行业的未来，就必须要做到：招聘到拥有合适技能的员工、重新培训现有员工、培养管理层、审视人力资源业务模式并更新IT基础设施来利用相关的技术。但是他们并不重视这两点：审视人力资源业务模式，和以及雇佣专业招聘人员来为自己招揽新的员工。如果企业没有大局观，没有将人力资源这一块放到应对自动化和人工智能变革的重要位置，那么它们就会失去一个大好的良机。
Simon说：&如果想要提前规避风险、抓住机遇并通过技术来塑造行业的未来，那么企业可能需要在自动化和人工智能方面与人力资源的专业人员展开更为密切的合作。
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刚刚过去的2017年，被称作人工智能发展的“应用元年”。
当谈论人工智能带来的危险时，我们通常强调的是意料之外的副作用。
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