人工智慧時代，首先需要可以寫人工智慧程式碼的人，去不斷修正程式。然後是各行各業的專業人士，用來訓練機器人，讓機器人越來越聰明。但是人類比其他動物高階的除了學習能力之外，還有就是創造能力、想象力以及情感，這個是機器人很難替代的，因為機器人是按照人類事先設定好的目標來設計的。

所以我們要多學習知識，開發自己的大腦，提升創造能力和想象力。情感能力主要體現在文化認同感，反過來也會激發創造力和想象力。

1.人工智慧相關“新行業”帶來的“新職位”。

2.其它行業“舊職位”的“人工智慧化”（升級/細分）。

3.人工智慧激發出人性角度的更多需求，導致某些“舊職位”的需求量變大。

人工智慧時代對人才的需求：

1.專才+創造力

2.需求極強的多領悟理解力+溝通合作能力

在實際工作中，一定會需要和其他背景的牛人共同協作。這時，一方面需要更多領域的知識儲備，另一方面，溝通合作能力尤其重要。

3.還需要極高的人文素養和靈魂境界

真正的機器人產品，需要超越純邏輯性的思維和內涵。

1、專才+創造力

2、需要極強的多領域理解力+溝通合作能力

比如服務機器人行業，會是人工智慧+網際網路+機器人硬體等多領域的交集，同時能懂這三方面的人是可遇不可求的。所以，在實際工作中，一定會需要和其他背景的牛人共同協作。這時，一方面需要多領域的知識儲備（這背後需要的是快速學習能力）；另一方面，溝通合作能力尤其重要。

特別的，對於垂直場景或使用者的AI產品，比如兒童機器人，要把這個事情做好，一定需要有兩個不同背景的人或者團隊去協作，比如A是技術人才，B是垂直行業人才，當他們合在一起看（思考）的時候，能夠看到這個事情的主線，知道能做什麼；當他們分開看的時候，能知道邊界——邊界很重要，不光要知道能做什麼，更要知道不能做什麼。很多時候產品死掉，不是不知道做什麼，而是可以做的太多，但其實80%都是坑。只有真正懂行的老司機，才能避開那些坑。

更關鍵的是，正如我們圖靈機器人經常對行業說的，做人工智慧領域的產品（特別是2C產品），需要“技術產品雙驅動”。行業內很多聲音在強調演算法、資料、計算能力等，這沒有錯，但對於2C產品的突破點（爆款）而言，只能算是必要條件，不能說是充分條件。如果不足夠重視產品體驗（甚至連“人工智慧產品經理”這個概念都沒有），並以此來驅動一些做事的方式，是很難做好的。

面對市場上非汽車背景出身的智慧駕駛創業者，李想直言，‘我覺得他們得蹚點坑。很多人如此不懂消費者，如此不懂汽車，還能那麼大膽地去做，真是讓人難以想象，這不是膽子大嗎？造車的有很多太胡來。那些技術出身的人可以像Mobileye一樣，踏踏實實做一個二級技術供應商就好了。’

而相比進軍智慧駕駛領域的一眾從科技大公司出來的人工智慧大佬，李想說，‘其實我很多時候挺擔心他們的。’

另外，反過來說，人工智慧/機器人領域的產品經理，如果不具備一定的技術理解力，也會比網際網路時代難做得多。

3、還需要極高的人文素養和靈魂境界

個人理解，真正的AI/機器人產品，需要超越純邏輯性的思維和內涵。比如，有人認為，對於機器人產品，把功能價值做好（有用）就可以了。但我個人認為，機器人和人互動時，一定會伴隨著情感等非理性影響，這不是設計者想規避就能去除的。

當我第一次近距離看到超大的工業機器人時，被震撼了，因為那種協調的動作和節奏，本能的會讓觀察者覺得“像人一樣”（不是個機器）；另外一個例子，在表演/戲劇領域，表演者是可以完全透過動作的方向、幅度、節奏等來表達情感的！可參看Pixar 的動畫短片《小檯燈》（Luxo Jr）。

深一層說，在奇點到來之前，人工智慧行業很可能還會有一次低谷（時間未知），因為人工智慧歷史週期中的轉折點，背後的原因大多是what或how層面的突破，很少是why層面的根本性突破。妄加揣測，未來的人工智慧行業，會由類似侯世達這種具有哲學思考深度的人來重新定位，比如AI研究的目的，是為了探索人類自我認知和極限、天人關係、人和機器的關係、機器和機器的關係等等，並以此來重新定義各種產品和技術的實現方式和路徑。

再深一層說，一個產品，本質是其公司、設計者靈魂能量層次的外化，一個精神層次不高的團隊，不可能做出一個跨時代的AI/機器人產品。

三、我們現在可以怎麼做？

我希望重點面向準備跨入AI行業的朋友，提供一些具體的、可執行的方案。只要做到了下面這些，你至少在起跑線上領先半個身位了。具體如下：

看知乎上“所有”和人工智慧/機器人相關的問題和精華回答；

體驗各種AI/機器人產品、瞭解必要的產品/技術現狀，收集行業公司/團隊/機構資訊；

看相關入門書籍或課程（可參考之前的文章：產品經理，如何轉行到人工智慧/機器人領域）；

堅持1~3點，至少3或6個月的時間；

整理出自己的獨到見解，成為文件或知乎回答；

篩選幾個你真正認可的創業團隊，“想盡辦法”結識其中的牛人（社交網路這麼發達，dig一個人不是難事……）。總之，帶上你的獨到見解作為敲門磚——自己給自己背書，用行動和結果，而不是空想；而且要去交流（先想想，為什麼你值得ta花時間）；

選擇一些你認可的AI創業公司，“想盡辦法”爭取“任何”職位機會。比如，只要能錄用你，願意幹任何職位，甚至招聘、客服、打雜，甚至不要工資，甚至倒給錢（如果你實在產生不了價值，其實在培訓學習的話）。總之，即使沒有相關專業背景，如果你真的能放棄短期的利益，用心的努力爭取，總會有機會的。

總之，人工智慧時代，正在開啟，會有很多人被捲入這股浪潮，我只是希望，咱們能用相對單純的心態去“觀”這場鉅變，順勢而為，與龍共舞。

人才是創新的第一資源，高技能人才則是促進產業升級、推動高質量發展的重要支撐。習近平總書記指出，“工業強國都是技師技工的大國，我們要有很強的技術工人隊伍”。

　　然而，中國“技工大國”“技能強國”建設的人才瓶頸明顯，截至2018年，中國技能勞動者僅佔就業人員總量的21.3%，高技能人才僅佔技能勞動者總數的29%；具體到人工智慧領域，擁有10年從業經歷者僅佔38.7%。技術更新與人力投入之間亦存在明顯的替代效應，如大多數保安、翻譯會被人工智慧取代，樓宇配送機器人則將剝奪快遞小哥的工作機會。但是，網際網路的發展也導致了介面（UI）設計師、安卓/蘋果（Android/iOS）程式設計師、網際網路產品經理等新興職位的蓬勃發展。一項全球評估顯示，到2030年30%的工作活動可以實現自動化。

　　人工智慧時代，關於人工智慧即將大規模蠶食人類工作崗位特別是技能崗位的預言，一直是熱門話題。面對人工智慧來襲，什麼樣的技能人才能夠趕上時代的列車？結合人工智慧的技術本質與勞動力特徵，可以認為，人工智慧時代的合格技能技術人才必須實現從態度到實踐、從理念到行為、從內在到外在的全面躍遷，在理念層面、專業層面和實踐層面掌握與機器競爭、對話、合作的能力。

　　有工匠精神的“螺絲釘”

　　理念是行為的先導，科學而超前的理念將有助於引導技能人才醉心技藝的磨鍊與提升，而忽視外界塵俗帶來的誘惑與吸引。2016年政府工作報告提出，要培育精益求精的工匠精神。

　　百度創始人李彥宏在一次演講中說，“過去的世界都與現在完全不一樣了，過去40年世界經濟增長主要靠網路技術創新推動，搜尋引擎是過去20年整個網際網路技術或者網路技術創新的基石，是最大的推動力。然而，網際網路只是前菜，人工智慧才是主菜。”對於技能人才而言，人工智慧不僅不標誌著一個時代的終結，反而預示著一個時代的開始，對人才隊伍建設提出了新的更高要求。事實上，中美貿易摩擦以及華為被美列入“黑名單”等事件，都表明，在基礎理論研究方面、在高新技術開發方面，我們國家已經面臨著嚴重的人才斷層與瓶頸，必須尋找新時代的工匠。並且，作為新時代的技能人才，更應該具有前瞻性的眼光和思維，走出思維定式，打破水桶“短板”，從而實現技術、人際和概念技能的整體性推進。

　　有真才實學的“金剛鑽”

　　人工智慧時代的到來已經產生了一些之前沒聽說過的新職位如“自然語言處理”“語音識別工程師”以及人工智慧、機器人產品經理等，甚至有人斷言，未來還將可能出現“機器人道德評估師”“機器人暴力評估師”等職位。做網際網路報道的媒體人等“舊職位”在“人工智慧化”升級後，需轉型做人工智慧領域的垂直媒體等。對於人工智慧時代的技能人才而言，專業是第一位的，不僅要有過硬的專業知識，更要有能夠把自己所掌握的理論、知識和先進做法推而廣之的能力。

　　面對大資料、人工智慧、區塊鏈等提出的知識化挑戰以及我們衝擊高精尖技術的現實需求，我們必須培養一批具有真才實學的執行者，即能“攬瓷器活”的“金剛鑽”。需要注意的是，技能型人才隊伍的建設應該是有等級層次、分門別類的。針對那些中國當前處於零起點、空白狀態的領域的基礎攻關，應該能夠沉下心、耐得住寂寞，從零開始培養特定人才；與此同時，對於那些當前急需的大資料分析、人工智慧、智慧政府等方面的人才建設與培養，也應該加大力度，從而打造一支能夠匹配中國全門類製造的人才隊伍。

　　有進取意識的“學習者”

　　2018年5月28日，習近平總書記在兩院院士大會上強調，中國要強盛、要復興，就一定要大力發展科學技術，努力成為世界主要科學中心和創新高地。我們比歷史上任何時期都更接近中華民族偉大復興的目標，我們比歷史上任何時期都更需要建設世界科技強國！在人工智慧時代，知識傳播和消費模式的改變，提升了技術變現的效率，並縮短了從書桌走向生產線的時間。面對這樣一種知識爆炸和去中心化的傳播模式，技能型人才必須始終秉持一顆善於學習的心，緊扣理論研究前沿，不斷更新自己的專業知識庫。研究發現，人工智慧時代的來臨以及智慧機器人在生產線上的普遍替代，使新行業不斷湧現，如針對人工智慧可能導致的人類身心問題，會產生新的適應性崗位；探索天人關係、人機關係、機機關係並以此來重新定義產品和技術的實現方式需要新知識、新能力，那些不具備先進知識的工人必然要被時代所淘汰。因此，新時代技能人才更應該具備終身學習的能力，不僅能夠利用新興資訊科技獲取所需要的資訊、知識，還能夠利用其所學進行消化、活用，提升知識運用的效率和質量。

　　摩爾定律表明，當前軟體更新的頻率已經從原來的半年縮短到了3周。對於人工智慧時代而言，一旦我們的技能型人才跟不上理論研究與技術發展的步伐，就無法理解科學家們提出的最新構想，也必將抑制中國科學技術的進步，進而阻礙社會的前進。

科技人工時代，我從自動化領域來理解，在機械製造行業，生產機器的自動化程度越來越高，像繞電機，水泵軸的加工，許多工廠都實現了自動生廠，伴隨自動化程度提高，產品的質量和產量以及效率也在提升，這些大資料又可以透過物聯網來溝通，將車間產品的資料透過物聯網平臺送到資料庫，資料庫軟體做提取分析，將一手資料送給公司，在遙遠的城市遠端也能讀取，現在就要求的電氣工程師，需要在電氣方面有好的功底，在計算機網路方面也要有基礎，綜合的去應對這個大資料時代

這個問題，我想換個角度來思考，換個角度來回答。人工智慧時代需要怎樣的技能人才？不如這麼問：人工智慧時代，什麼樣的人不會被淘汰呢？

毫無疑問，隨著科技發展越來越先進，尤其是人工智慧時代，依靠大資料，以及神經網路的學習能力，很多機器都能夠達到人的一定能力了。尤其是機械類重複類的工作，很容易模式化的工作，都是有可能在將來會被淘汰的。

對，顯而易見的是，機械重複類，模式化，流水化工作的人們容易被淘汰，比如生產車間的流水線工人，機器可能比人類的操作更加精確的。未來服務行業，比如無人機送貨替代了最後一公里的物流快遞小哥，比如人工智慧機器人提到了酒店部分送餐的服務員等等。而且，我上次看到一個影片，肯德基還是麥當勞來，一個機械化的房間裡，機器人在自動做漢堡，當然了，速度沒有人工快，但是在未來可能就不一定了。

所以，最不容易被淘汰的人的特點，正好跟容易淘汰的人的特點相反。

複合型人才，有思想，有靈魂，有創意類的工作，這樣的人不會被淘汰。不知道大家有沒有看過《全新思維》這本書？

《全新思維》的作者著名未來學家、趨勢專家丹尼爾・平克，開創性地指出：未來屬於那些擁有與眾不同思維的人，唯有擁有右腦時代的 6 大全新思維能力：設計感、娛樂感、意義感、故事力、交響力、共情力，即 “三感三力”，才能於決勝於未來。

所以，我們要學會善於用右腦工作！這樣的工作，不容易被淘汰。

看到這裡，其實題主問題的問題，答案就出來了，就是擁有設計感、娛樂感、意義感、故事力、交響力、共情力，即 “三感三力”，這樣東西的人才，是人工智慧時代需要的人才。

技能人才，以傳統的機械專業人才來說，在原有的機械設計等傳統知識掌握上，應該再學習機器人程式設計技術，plc程式設計技術，機器人工藝模擬技術，虛擬除錯技術，如果涉獵較為廣泛，也需要學習人因工程，工業工程及物流模擬，或者裝置資料採集與響應的軟體開發。

我說點個人看法吧。

就學校而言，哈工大的人工智慧不差吧。我是大一計算機新生。學校很重視學生的實踐能力和參與專案的能力，要求大一新生要做年度專案，大二大三同樣要做專案。在做專案的過程中掌握和應用必要的知識，而不是侷限於理論。推廣了來說，人工智慧理論的確很重要，但對於很多知識沒達到一定層次的人來說，感覺還是基礎和操作能力更重要吧。

人工智慧時代的合格技能技術人才必須實現從態度到實踐、從理念到行為、從內在到外在的全面躍遷，在理念層面、專業層面和實踐層面掌握與機器競爭、對話、合作的能力。

人工智慧時代的到來已經產生了一些之前沒聽說過的新職位如“自然語言處理”“語音識別工程師”以及人工智慧、機器人產品經理等，甚至有人斷言，未來還將可能出現“機器人道德評估師”“機器人暴力評估師”等職位。做網際網路報道的媒體人等“舊職位”在“人工智慧化”升級後，需轉型做人工智慧領域的垂直媒體等。對於人工智慧時代的技能人才而言，專業是第一位的，不僅要有過硬的專業知識，更要有能夠把自己所掌握的理論、知識和先進做法推而廣之的能力。

面對大資料、人工智慧、區塊鏈等提出的知識化挑戰以及我們衝擊高精尖技術的現實需求，我們必須培養一批具有真才實學的執行者，即能“攬瓷器活”的“金剛鑽”。需要注意的是，技能型人才隊伍的建設應該是有等級層次、分門別類的。針對那些中國當前處於零起點、空白狀態的領域的基礎攻關，應該能夠沉下心、耐得住寂寞，從零開始培養特定人才；與此同時，對於那些當前急需的大資料分析、人工智慧、智慧政府等方面的人才建設與培養，也應該加大力度，從而打造一支能夠匹配中國全門類製造的人才隊伍。

人工智慧的定義：從廣義上講，人工智慧是由演算法和資料組成；從狹義上講，人工智慧實際上就是一個超算中心，它的載體則是“機器人”。人工智慧是對人類“認知框架”的更迭，演算法則連通了人、事物、業務和資訊；在未來，演算法將成為企業的核心資產，全球正在進入“演算法經濟時代”。人工智慧就是賦能機器使其變得更加智慧的活動，而智慧就是賦能實物、在預測場景中去執行設定操作。

對於人工智慧發展過程，可將人工智慧按“聰明”等級劃分分，依次是弱人工智慧、強人工智慧和超級人工智慧。當前，我們所面對的人工智慧，主要是弱人工智慧，真正意義上的超人工智慧尚未問世。儘管如此，在弱人工智慧時代，谷歌和facebook等大型公司在人工智慧上已經投入巨大的賭注並且在他們產品中應用了這一技術。事實上谷歌和facebook僅僅只是一個開始而已。

關於人工智慧所使用的技術，以智慧外呼幫助企業的經銷決策為例

透過智慧外呼，可快速篩選高價值使用者並將線索跟人工坐席打通實現自動分配，實現銷售線索全過程管理，且智慧外呼通話可直接銜接人工坐席，做到優先線索及時跟進轉化，提升營銷效率。並具有智慧化能力支撐，透過預測式外呼，空號檢測，智慧打斷等手段可有效提升撥打效率與效果。

全流程智慧化：從機器人自動篩選到線索分配到轉化全過程記錄監管。

智慧保護：透過智慧化的撥打策略，提升合規性，避免號碼風險。

智慧提醒：自動提醒坐席跟進任務，不遺漏任何線索，並透過私海客戶隔離，進行銷售個人的線索保護。

智慧分析：從策略與畫像維度進行分析，找到有效的轉化模型與觸達方式，提供智慧化使用者偏好，成功率參考。標準化線索跟進過程，提升轉化率。客戶生命週期記錄，全面瞭解使用者。