整個春節假期，AI行業迎來了一場出乎意料的地震。隨著具有更強大推理能力的DeepSeek R1正式發布，這個免費的開源大模型瞬間在全世界AI領域炸裂出圈，短短數日登頂全球應用下載榜榜首，日活用戶迅速突破2000萬。

由于在后訓練階段大規模使用了強化學習技術，DeepSeek-R1 在僅有極少標注數據的情況下，極大提升了模型推理能力。在數學、代碼、自然語言推理等任務上，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“深度思考”，尤其特別的是在回答的時候還提供了思考過程。出于好奇，小編請教了R1兩個工程師們比較關心的問題，讓我們看看DeepSeek的思考有多“深入”。

問題一：你認為自動化工程師未來會被AI取代嗎？

自動化工程師是否會完全被AI取代？這是一個復雜且需要多維度分析的問題。從目前技術趨勢和行業需求來看，短期內AI不會完全取代自動化工程師，但會深刻改變其工作方式，并淘汰部分重復性工作。以下是具體分析：

1. AI對自動化工程師的“替代性”分析

可能被AI替代的部分：

• 重復性任務：例如數據采集、簡單代碼生成、規則明確的故障診斷等，AI可通過算法自動化處理，減少人工干預。
• 預測性維護：基于歷史數據的設備健康預測，AI（如機器學習模型）可能比人工分析更快、更精準。
• 流程優化：AI算法（如遺傳算法、強化學習）可以自動尋找生產流程的最優解，替代部分人工調參工作。

難以被AI替代的核心能力：

• 復雜系統設計：自動化系統需要整合機械、電氣、軟件等多學科知識，AI目前缺乏跨領域抽象和創造性設計能力。
• 非結構化問題解決：例如突發設備故障的應急處理、未預見場景下的系統調整，需要人類工程師的直覺經驗和靈活判斷。
• 人際協作與需求理解：與客戶溝通需求、協調跨部門資源、平衡成本與性能等，依賴人類的情商和社交能力。
• 倫理與責任決策：例如在安全性和效率之間權衡、處理技術倫理問題，AI難以承擔最終責任。

2. 未來自動化工程師的“進化方向”

AI不會取代工程師，但會淘汰不主動適應變化的工程師。未來的自動化工程師需要向以下方向轉型：

(1) 成為“AI增強型工程師”

• 技能升級：

掌握AI工具（如機器學習、數字孿生）的應用，將AI嵌入自動化系統設計（例如用AI優化控制算法）。

• 案例：

通過AI生成PLC代碼框架，工程師只需審核和調整關鍵邏輯，效率提升50%以上。

(2) 聚焦高價值環節

• 系統級創新：

從單一設備控制轉向整體生產系統的智能化設計（如柔性制造、智慧工廠）。

• 跨界整合：

融合信息技術與運營技術（IT/OT），主導工業互聯網、邊緣計算等新興技術的落地。

(3) 強化“人機協同”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進行仿真測試、風險評估。
• 人機交互設計：設計更友好的自動化界面，讓操作人員與AI系統高效協作（如AR遠程運維支持）。

3. 行業需求的變化

• 低端崗位縮減：傳統PLC編程、基礎設備調試等崗位可能被AI工具或低代碼平臺取代。
• 高端需求增長：對復合型人才（如“自動化+AI+數據科學”）的需求激增，薪資差距將進一步拉大。
• 新興領域機會：例如新能源、醫療自動化、農業機器人等領域，需要工程師結合AI與行業知識開發定制化解決方案。

4. 總結：自動化工程師的未來定位

• 短期（5-10年）：AI將成為工程師的“超級助手”，替代重復性工作，但核心決策和創新仍需人類主導。
• 長期（10年以上）：若通用人工智能（AGI）實現突破，部分崗位可能被取代，但自動化系統的倫理監管、復雜場景落地等仍需人類專家。

建議自動化工程師：

• 主動學習AI、數據分析、云計算等新技術，避免局限于傳統技能。
• 培養跨學科思維，深入理解行業痛點（如制造業的碳中和需求）。
• 提升溝通和項目管理能力，向“技術+管理”復合型角色轉型。

未來的自動化工程師，不會是“被AI取代的人”，而是“駕馭AI解決問題的人”。

問題二：未來的自動化工程師，需要掌握哪些新技能以應對AI的挑戰？

未來的自動化工程師需在傳統技能基礎上，深度融合AI技術并拓展跨領域能力，以應對智能化變革。以下是關鍵技能方向及具體實踐場景：

一、AI核心技能：從應用到創新

1. 機器學習與深度學習

• 能力要求：掌握監督/無監督學習、強化學習等算法原理，能針對工業場景（如異常檢測、能耗優化）訓練和調優模型。
• 工具實踐：熟練使用PyTorch/TensorFlow部署邊緣端模型，結合PLC/SCADA系統實現實時決策（如基于視覺的缺陷分類）。
• 案例：在食品包裝產線中，用YOLO算法訓練視覺檢測模型，替代傳統光電傳感器，將漏檢率從5%降至0.3%。

2. 生成式AI與低代碼開發

• 能力要求：利用ChatGPT、GitHub Copilot等工具加速代碼生成、文檔編寫，同時通過Prompt Engineering精準控制輸出質量。
• 場景示例：用AI生成PLC梯形圖邏輯框架，工程師僅需20%時間修正關鍵安全邏輯，開發效率提升3倍。

二、數據驅動能力：從采集到洞察

3. 工業大數據分析

• 技能要點：掌握時序數據處理（如振動信號分析）、多源數據融合（OT+IT數據聯動），利用Spark/Flink處理實時數據流。
• 應用場景：在半導體工廠中，整合設備日志、環境傳感器數據，通過聚類分析預測晶圓良率波動。

4. 數字孿生與仿真優化

• 技能要點：使用ANSYS Twin Builder或自定義Python模型構建高保真數字孿生，結合強化學習進行虛擬調參。
• 應用場景：為汽車焊裝線創建數字孿生，在虛擬環境中測試500種機器人路徑方案，將生產節拍縮短12%。

三、人機協同能力：從操控到共生

5. 協作機器人（Cobots）高級編程

• 技能升級：掌握力控編程、動態路徑規劃，實現人機安全交互（如AI預測人類操作者動線，實時調整Cobot速度）。
• 工具鏈：熟練使用ROS 2、MoveIt，結合OpenCV開發視覺引導抓取系統。

6. AR/VR運維與培訓

• 技能要點：通過Unity/Unreal Engine開發AR故障診斷指引，或VR安全培訓系統，降低現場操作風險。
• 案例：化工企業使用Hololens 2疊加AI診斷結果，工程師維修泵機效率提升40%。

四、系統級整合能力：從單點到生態

7. 工業AIoT架構設計

• 能力要求：設計邊緣-云端協同架構（如AWS IoT Greengrass），平衡實時性與計算資源，實現分布式AI推理。
• 實踐場景：在風電運維中，邊緣節點實時分析葉片振動數據，僅異常數據上傳云端訓練全局模型。

8. IT/OT融合與網絡安全

• 技能要點：理解Modbus TCP/IP、OPC UA協議安全漏洞，部署AI驅動的異常流量檢測（如用LSTM網絡識別DDoS攻擊）。
• 工具掌握：熟悉工業防火墻配置、TLS加密，以及MITRE ATT&CK威脅建模框架。

五、軟技能：從技術到價值

9. AI倫理與合規意識

• 能力要求：評估AI決策的透明性（如設備停機建議的可解釋性），確保符合GDPR、ISO 26262等行業法規。
• 場景示例：在醫療自動化設備中，設計AI算法需通過FDA的SaMD（軟件即醫療設備）認證。

10. 敏捷創新與跨界協作

• 技能要點：使用Design Sprint方法快速驗證AI方案可行性，主導機械工程師、數據科學家、產品經理的跨職能協作。
• 案例：3周內完成AGV導航算法從PoC到產線部署，團隊通過每日站會同步進度，故障率降低至0.1%。

六、學習路徑建議

• 3個月速成：完成Coursera《Industrial AI》專項課程 + 復現Kaggle設備預測性維護項目。
• 6個月進階：考取AWS Certified Machine Learning認證 + 主導一個數字孿生落地項目。
• 長期沉淀：參與ROS-Industrial開源社區貢獻，持續跟蹤NeurIPS/ICRA頂會論文中的工業AI前沿。

總結：AI不是替代者，而是“能力放大器”

未來工程師的核心競爭力在于：“用AI解決連AI都未發現的問題”——通過深度融合領域知識（Domain Knowledge）與AI技術，在成本、效率、可靠性三角中創造新平衡點。例如，將聯邦學習（Federated Learning）引入多工廠數據協同，既保護隱私又提升全局模型精度。

行動建議：每周投入4小時學習AI案例（如Google的Manufacturing AI），加入相關技術和行業聯盟，保持“技術敏感度”與“場景洞察力”雙輪驅動。

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