“未來的創業潮流中， 人工智慧一定是大趨勢之一。 在未來二、三十年之內， 整個社會的經濟結構、政治結構、人類的行為方式會發生巨大的變化，
——洪泰智造工廠CEO 喬會君
李開複在一次演講中預測， 10年後， 人工智慧將取代世界上50%的工作。 人工智慧不是“模仿人類”， 而是“遠超人類”的定義之上， 因為AI可以在短時間內通過上億次的不斷模擬學習來提升經驗與能力， 而對於人來說， 恐怕耗盡一輩子也難以企及。 這就是大資料超越了所有的大腦存量， 人工智慧敵過了所有大腦的運算分析能力的結果。
在未來， AI對人類的產業發展是好是壞仍是個未定數， 但事實上， 現在不論是勞力型工作或腦力型工作， 都有部分已經出現逐漸被AI取代的趨勢。
也許你真要嚴肅的思考一下自己是否真的具有被AI取代的可能性。 而目前，
交易員
到今天， 金融行業處處留下了AI的身影， 就連最常見的APP都比絕大部分普通散戶懂得多， 把你的資產輸進去， 要求的收益率大概是多少， 它肯定會幫你， 在一定程度上這比所謂的分析師要高效便捷。
而在國外金融市場， 人工智慧早已經開始大規模替代交易員， 正是被用於做交易了：
高盛在紐約總部的美國現金股票交易櫃檯目前僅有兩名交易員“獨守空房”， 剩下的交易崗位全由機器人替代。
荷蘭的ING銀行宣佈了一個可以讓他們在未來省下近9億歐元的“數碼轉換”計畫。
德意志銀行CFO對員工代表表示將進一步裁員一萬人， 比原計劃裁員人數翻了一倍。 若加上去年宣佈的9000人裁員計畫， 該行全球約1/5的員工將受到AI的直接衝擊。
花旗預計， 2015——2025這十年間歐美銀行將裁員30%， 數量最多達到170萬人。 36萬小時的人力工作， AI只需幾秒就能完成， 一切人類在AI面前都是樹懶。
或許， AI最終一定是取代大部分的金融從業者。 因為對於過去的無論短期、中期、長期的資料， 它的運算能力和反應比我們人強太多了。 未來一定是機構投資， 特別是以人工智慧為代表的被動投資。
軍事指揮官
談到軍事，“戰鬥民族”俄羅斯也開始應用起了人工智慧和大資料技術，用軟體代替士兵做出作戰決策，以應對迅雷不及掩耳的軍事打擊。對盛產駭客和數學家的“戰鬥民族”來說，將機器和程式用於作戰毫不令人意外，將人工智慧應用於戰爭始終是人們關注和爭議的焦點。
目前看來，儘管資訊化戰爭還在軍事領域主導，但智慧化戰爭的帷幕已逐漸拉開。而將人工智慧應用到作戰上其實已有先例，層出不窮的武裝機器人系統和應用廣泛的無人機就是最明顯的例子。例如，曾在多艘美“尼米茲”級核動力航母上成功起降的X-47B察打一體無人機，既具有極強的隱身性，又完全由電腦操控而無需人工干預。
而令人感動恐懼的是，當作戰策略完全由電腦來定決策，相關武裝機器也由AI操控進行指令執行的時候，戰爭就不再是人類之間的對抗，而直接是兩個“核心大腦”之間的博弈，我們的生死存亡或許就掌握在了人工智慧身上。
快遞人員
當申通“小黃人”分揀機器人網路火起來那天，人工智慧對於物流行業的影響開始被更加廣泛地關注與討論，但事實上，早在“小黃人”之前，人工智慧已經悄然滲入了物流鏈當中的各個環節，並逐漸展示出其人類無法比擬的高性價比與高效。
當亞馬遜在全球佈局智慧物流中心，大力發展無人機、智慧手錶等智慧設備;當京東聚焦無人機送貨和自動化物流中心的搭建;當馬雲宣佈加快菜鳥網路佈局，打造智慧物流骨幹節點城市的時候，智慧化物流的大潮已經成為行業不可逆轉的趨勢。
在倉儲環節，人工智慧技術能夠根據現實環境的種種約束條件，如顧客、供應商和生產商的地理位置、運輸經濟性、勞動力可獲得性、建築成本、稅收制度等，進行充分的優化與學習，從而給出接近最優解決方案的選址模式。同時再庫存管理方面，人工智慧可以通過分析大量歷史資料，建立相關模型對以往的資料進行解釋並預測未來的資料，動態調整庫存水準，保持企業存貨的有序流通，並精准分類擺放提升物品條碼的採集速度並減少錯誤。
在運送環節，人工智慧早已輕車熟路。首先AI能夠對運輸路徑進行最優規劃，同時智慧型機器人的投遞分揀、智慧快遞櫃的廣泛使用都大大提高了物流系統的效率，大大降低了行業對人力的依賴。而隨著無人駕駛等技術的成熟，物流運輸也將更加快捷和高效。通過即時跟蹤交通資訊，以及調整運輸路徑，物流配送的時間精度將逐步提高。而無人監控的智慧投遞系統也將大大減少包裝物的使用，更加環保。
而對於偏遠地區，京東也宣佈即將啟用自研的配送無人機，解決農村電商後一公里的配送。如此一來在更大程度上壓縮了快遞員的生存空間，或許在未來，快遞小哥們真的就將面臨失業了。
人工智慧如此快節奏地發展，其直接帶來的結果不光是快遞員的失業，物流領域的各個環節或許都將被AI佔領，而傳統人工岌岌可危。
司機
司機是一個龐大的職業群體，而自打滴滴等線上約車平臺推出後，不少人了波紅利，但好景不長，不僅現在給到司機的補貼在驟縮，而且無人駕駛技術快速發展，無疑給所有司機敲響了警鐘，被替換或許只是時間問題。
Uber毫不掩飾他們想要用機器人替換成千上萬的業餘計程車司機的計畫。儘管早期測試遇到了監管和安全方面的問題，如今還在繼續推進中。預計在2020年代初，計程車和城市公車會成為最先獲得自動化的交通工具。
百度宣佈了開放無人駕駛技術，奧迪創立自動駕駛子公司，富豪表示於2021年實現自動駕駛，接著蘋果迎頭趕上，現在連做手機的華為也組建了一個200人的無人車研發團隊。根據CB Insights 對該領域的投資、並購和合作等行為進行資料收集和分析，目前已有44家正在開發上路自動駕駛汽車的企業，其構成相當多元化，既有車廠老手，也有頂尖的技術公司和電信公司。
這樣的形勢無疑加快了機器代替司機的步伐。
流水線工人
手工和簡單的勞動必然是AI首要衝擊的工作種類。對於重複性的比較低價值的工作，人工智慧往往比人做得更快更好，而且還更省，同時，最關鍵的地方還在於人工智慧基於資料分析，可以按照距離產品交付時間的長短來更加科學合理地進行生產調控，並且產品的良品率也會提高。
典型例子是iPhone的組裝工廠——富士康。據新聞介紹，自2014年iPhone6上市至今，富士康已經使用機器人取代了超過一半的工人，讓一家子工廠的工人數量由11萬人減少到了5萬人。
富士康曾表示，機器替換工人的最終目的是整個工廠實現自動化，只留下極少量的工人完成生產、物流、測試和檢驗等工作。而富士康將要搬到美國，就說明一個更悲劇的問題。現在成本問題已不是關鍵，關鍵是富士康確實是在為未來的人工智慧佈局，血汗工廠模式的時間真的不多了。
客服
移動的人工智慧客服其實早在十幾年前就投入使用，你可以編輯一些內容發送到10086，稍後你就會收到來自移動人工智慧客服的回復，你可以向它諮詢一些問題，也可以跟它閒聊，但當時介於技術問題，它還處在成長階段。
而到現在，不少企業已經開始進一步挖掘人工智慧在客服方面的潛力。一些企業推出了人工智慧服務機器人，當一鍵授權後，電商商家即可使用AI當客服，AI客服能夠基於用戶參數來進行推薦或者是更多類似於修改訂單、退貨諮詢等服務，幾乎涵蓋售前售後全鏈路多個場景。
同時在京東，因為智慧型機器人在客服領域對資料掌握非常準確，在用戶撥入的時候它對這個使用者他本身什麼屬性啊，購買了什麼商品啊，他可能存在的這個商品其他客戶投訴或諮詢的什麼問題它都是非常瞭解的。因此部分機器人客服客戶滿意度已超過人工。
當人工智慧在客服行業運用更加成熟之時，客戶人員或將遭到大面積淘汰。
建築工人
在建築行業中，建築工人一定是基數最大的群體，普通、辛苦且危險。同時建築工人每天所做的工作都是繁重而重複的工作，而這類工作其實完全可以交由機器人來完成。
現在的吊車、勾機、鏟車等建築工具都是人工智慧的前身，而在國外，已經有很多公司將無人駕駛技術與人工智慧添加到了建築機械中進行試驗。新加坡正在研發的無人駕駛垃圾車則是運用於建築工地等場景的試驗品，但由於目前技術的缺陷，僅能過支持這類智慧車輛在限定範圍中進行相關操作，而在未來，智慧科技與這些機器的更緊密結合，那就能夠完全可以代替建築工人作業，不僅安全而且效率高，品質好。
除開基礎勞動力，建築設計與相關規劃在與人工智慧與大資料的結合後，也能夠更加理性、科學地產出最終方案，在一定程度上來說，比專業人士更快更好。
家政人員
掃地機器人，應該算是人工智慧投射在家政行業中最微小的一個縮影，而目前，不少家政機器人能夠支持在家庭居住環境內感知到一項或多項如下資訊：拍攝到周圍的人臉、識別出說話的聲音、檢測到周圍的障礙、測量出到指定位置的距離、檢測出室內的溫度、檢測出火災、檢測出易燃氣體、檢測出時間、檢測出是否碰撞到其他物品、檢測出人體體溫、辯識出方向。
人工智慧進駐家政行業，不僅能夠替代大多家政人員進行幾乎所有的家政工作，並且家政機器人對目前家政行業從業者最大的威脅還在於安全方面，對於發生過的類似于保姆背地打罵孩子，私自偷取財物等負面消息，人工家政的口碑已經大不如前，正因如此，目前對於家政從業者的能力與素質要求越來越高，導致家政服務的費用也在不斷提升，這讓很多人避而遠之。
那麼人工智慧家政的出現，無疑將吸引絕大多數需求者，高性價比、全面的業務能力以及最重要的安全性，都是趕走家政人員的有利武器。
行業的大規模淘汰或許正是進化之前的一次蛻皮，然而就目前而言，在人工智慧的大肆衝擊之下，還是有不少人能夠從中存活下來。
一台機器和郭德綱同台講相聲，哪怕機器經過了數億次的訓練，分析了歷年來所有觀眾的喜好口味，但就是不如郭德綱和於謙，或許人工智慧能夠學會產出藝術內容，但它始終沒有溫度，無法擁有一個鮮活的表現形式，簡單來說它想要獲得吸引人的“魅力”十分困難。
AI可以演小品，但絕學不來宋小寶的“騷浪賤”；AI可以講相聲，但一定敵不過郭德綱和於謙同台的魅力，這一定是人通過不斷表現而在別人眼中積累下來的意象化感知，是一種感性認識，這確實是AI目前無法企及的。
文=尺度新媒體 張運鵬
軍事指揮官
談到軍事，“戰鬥民族”俄羅斯也開始應用起了人工智慧和大資料技術，用軟體代替士兵做出作戰決策，以應對迅雷不及掩耳的軍事打擊。對盛產駭客和數學家的“戰鬥民族”來說，將機器和程式用於作戰毫不令人意外，將人工智慧應用於戰爭始終是人們關注和爭議的焦點。
目前看來，儘管資訊化戰爭還在軍事領域主導，但智慧化戰爭的帷幕已逐漸拉開。而將人工智慧應用到作戰上其實已有先例，層出不窮的武裝機器人系統和應用廣泛的無人機就是最明顯的例子。例如，曾在多艘美“尼米茲”級核動力航母上成功起降的X-47B察打一體無人機，既具有極強的隱身性，又完全由電腦操控而無需人工干預。
而令人感動恐懼的是，當作戰策略完全由電腦來定決策，相關武裝機器也由AI操控進行指令執行的時候，戰爭就不再是人類之間的對抗，而直接是兩個“核心大腦”之間的博弈，我們的生死存亡或許就掌握在了人工智慧身上。
快遞人員
當申通“小黃人”分揀機器人網路火起來那天，人工智慧對於物流行業的影響開始被更加廣泛地關注與討論，但事實上，早在“小黃人”之前，人工智慧已經悄然滲入了物流鏈當中的各個環節，並逐漸展示出其人類無法比擬的高性價比與高效。
當亞馬遜在全球佈局智慧物流中心，大力發展無人機、智慧手錶等智慧設備;當京東聚焦無人機送貨和自動化物流中心的搭建;當馬雲宣佈加快菜鳥網路佈局，打造智慧物流骨幹節點城市的時候，智慧化物流的大潮已經成為行業不可逆轉的趨勢。
在倉儲環節，人工智慧技術能夠根據現實環境的種種約束條件，如顧客、供應商和生產商的地理位置、運輸經濟性、勞動力可獲得性、建築成本、稅收制度等，進行充分的優化與學習，從而給出接近最優解決方案的選址模式。同時再庫存管理方面，人工智慧可以通過分析大量歷史資料，建立相關模型對以往的資料進行解釋並預測未來的資料，動態調整庫存水準，保持企業存貨的有序流通，並精准分類擺放提升物品條碼的採集速度並減少錯誤。
在運送環節，人工智慧早已輕車熟路。首先AI能夠對運輸路徑進行最優規劃，同時智慧型機器人的投遞分揀、智慧快遞櫃的廣泛使用都大大提高了物流系統的效率，大大降低了行業對人力的依賴。而隨著無人駕駛等技術的成熟，物流運輸也將更加快捷和高效。通過即時跟蹤交通資訊，以及調整運輸路徑，物流配送的時間精度將逐步提高。而無人監控的智慧投遞系統也將大大減少包裝物的使用，更加環保。
而對於偏遠地區，京東也宣佈即將啟用自研的配送無人機，解決農村電商後一公里的配送。如此一來在更大程度上壓縮了快遞員的生存空間，或許在未來，快遞小哥們真的就將面臨失業了。
人工智慧如此快節奏地發展，其直接帶來的結果不光是快遞員的失業，物流領域的各個環節或許都將被AI佔領，而傳統人工岌岌可危。
司機
司機是一個龐大的職業群體，而自打滴滴等線上約車平臺推出後，不少人了波紅利，但好景不長，不僅現在給到司機的補貼在驟縮，而且無人駕駛技術快速發展，無疑給所有司機敲響了警鐘，被替換或許只是時間問題。
Uber毫不掩飾他們想要用機器人替換成千上萬的業餘計程車司機的計畫。儘管早期測試遇到了監管和安全方面的問題，如今還在繼續推進中。預計在2020年代初，計程車和城市公車會成為最先獲得自動化的交通工具。
百度宣佈了開放無人駕駛技術，奧迪創立自動駕駛子公司，富豪表示於2021年實現自動駕駛，接著蘋果迎頭趕上，現在連做手機的華為也組建了一個200人的無人車研發團隊。根據CB Insights 對該領域的投資、並購和合作等行為進行資料收集和分析，目前已有44家正在開發上路自動駕駛汽車的企業，其構成相當多元化，既有車廠老手，也有頂尖的技術公司和電信公司。
這樣的形勢無疑加快了機器代替司機的步伐。
流水線工人
手工和簡單的勞動必然是AI首要衝擊的工作種類。對於重複性的比較低價值的工作，人工智慧往往比人做得更快更好，而且還更省，同時，最關鍵的地方還在於人工智慧基於資料分析，可以按照距離產品交付時間的長短來更加科學合理地進行生產調控，並且產品的良品率也會提高。
典型例子是iPhone的組裝工廠——富士康。據新聞介紹，自2014年iPhone6上市至今，富士康已經使用機器人取代了超過一半的工人，讓一家子工廠的工人數量由11萬人減少到了5萬人。
富士康曾表示，機器替換工人的最終目的是整個工廠實現自動化，只留下極少量的工人完成生產、物流、測試和檢驗等工作。而富士康將要搬到美國，就說明一個更悲劇的問題。現在成本問題已不是關鍵，關鍵是富士康確實是在為未來的人工智慧佈局，血汗工廠模式的時間真的不多了。
客服
移動的人工智慧客服其實早在十幾年前就投入使用，你可以編輯一些內容發送到10086，稍後你就會收到來自移動人工智慧客服的回復，你可以向它諮詢一些問題，也可以跟它閒聊，但當時介於技術問題，它還處在成長階段。
而到現在，不少企業已經開始進一步挖掘人工智慧在客服方面的潛力。一些企業推出了人工智慧服務機器人，當一鍵授權後，電商商家即可使用AI當客服，AI客服能夠基於用戶參數來進行推薦或者是更多類似於修改訂單、退貨諮詢等服務，幾乎涵蓋售前售後全鏈路多個場景。
同時在京東，因為智慧型機器人在客服領域對資料掌握非常準確，在用戶撥入的時候它對這個使用者他本身什麼屬性啊，購買了什麼商品啊，他可能存在的這個商品其他客戶投訴或諮詢的什麼問題它都是非常瞭解的。因此部分機器人客服客戶滿意度已超過人工。
當人工智慧在客服行業運用更加成熟之時，客戶人員或將遭到大面積淘汰。
建築工人
在建築行業中，建築工人一定是基數最大的群體，普通、辛苦且危險。同時建築工人每天所做的工作都是繁重而重複的工作，而這類工作其實完全可以交由機器人來完成。
現在的吊車、勾機、鏟車等建築工具都是人工智慧的前身，而在國外，已經有很多公司將無人駕駛技術與人工智慧添加到了建築機械中進行試驗。新加坡正在研發的無人駕駛垃圾車則是運用於建築工地等場景的試驗品，但由於目前技術的缺陷，僅能過支持這類智慧車輛在限定範圍中進行相關操作，而在未來，智慧科技與這些機器的更緊密結合，那就能夠完全可以代替建築工人作業，不僅安全而且效率高，品質好。
除開基礎勞動力，建築設計與相關規劃在與人工智慧與大資料的結合後，也能夠更加理性、科學地產出最終方案，在一定程度上來說，比專業人士更快更好。
家政人員
掃地機器人，應該算是人工智慧投射在家政行業中最微小的一個縮影，而目前，不少家政機器人能夠支持在家庭居住環境內感知到一項或多項如下資訊：拍攝到周圍的人臉、識別出說話的聲音、檢測到周圍的障礙、測量出到指定位置的距離、檢測出室內的溫度、檢測出火災、檢測出易燃氣體、檢測出時間、檢測出是否碰撞到其他物品、檢測出人體體溫、辯識出方向。
人工智慧進駐家政行業，不僅能夠替代大多家政人員進行幾乎所有的家政工作，並且家政機器人對目前家政行業從業者最大的威脅還在於安全方面，對於發生過的類似于保姆背地打罵孩子，私自偷取財物等負面消息，人工家政的口碑已經大不如前，正因如此，目前對於家政從業者的能力與素質要求越來越高，導致家政服務的費用也在不斷提升，這讓很多人避而遠之。
那麼人工智慧家政的出現，無疑將吸引絕大多數需求者，高性價比、全面的業務能力以及最重要的安全性，都是趕走家政人員的有利武器。
行業的大規模淘汰或許正是進化之前的一次蛻皮，然而就目前而言，在人工智慧的大肆衝擊之下，還是有不少人能夠從中存活下來。
一台機器和郭德綱同台講相聲，哪怕機器經過了數億次的訓練，分析了歷年來所有觀眾的喜好口味，但就是不如郭德綱和於謙，或許人工智慧能夠學會產出藝術內容，但它始終沒有溫度，無法擁有一個鮮活的表現形式，簡單來說它想要獲得吸引人的“魅力”十分困難。
AI可以演小品，但絕學不來宋小寶的“騷浪賤”；AI可以講相聲，但一定敵不過郭德綱和於謙同台的魅力，這一定是人通過不斷表現而在別人眼中積累下來的意象化感知，是一種感性認識，這確實是AI目前無法企及的。
文=尺度新媒體 張運鵬