文/白杨
不久前的马斯克、马云的“双马对话”，让WAIC 2019受到了舆论的广泛关注，我也前往现场蹭了一波热点。一圈逛下来，虽然大部分公司做的技术展示都是“老面孔”，但也不乏让人耳目一新的新进展，例如滴滴出行的自动驾驶展示，以及地平线推出的国内首款车规级AI芯片。
总体来看，现场大部分的技术展示还处于“仰望星空”阶段，目标清晰，但人工智能需要走多久才能到达，还是个未知数。而已经让普通消费者开始受益的技术，则主要集中应用在供给端。这印证了大部分技术都是先在供给端普及，间接影响到消费端，最后技术足够成熟后，才会直接面对消费者。
以汽车和人工智能技术为例，汽车厂商会使用人工智能相关应用来降低成本，改善工艺，间接让消费者享受到价格更低质量更好的汽车，最后才是普通消费者享受到人工智能带来的自动驾驶服务。
汽车厂商在生产环节借助人工智能降本增效的过程中，伴随着的，不光是消费者享受到工艺更好的车，还会有大量的工人、工程师失业。过去几年，大量高机械化工厂的诞生，让生产线上的工人密度越来越小，而未来更多的人工智能应用，将把越来越多的工程师赶出试验室。有哪些例子呢？生产物流就不提了，主要说说本届WAIC上看到的其他技术。
质量工艺
我们经常感叹，现在各大车企的制造工艺都越来越好，这背后难道是传说中的“匠人精神”？错，背后是人工智能。各类高精度低误差的机械臂及质量控制软件，已在汽车工厂中逐步普及，而更高水平，甚至可以替代质量工程师的人工智能，还在路上。
ABB、阿里巴巴、亚马逊等企业都展示了在图形领域深度学习的探索，利用AI提升工业生产精度。例如，扫描焊装后的车身，通过计算机视觉比对，发现某个位置存在缺陷，自动计算误差值，并将补偿坐标反馈给机械臂，进行返工，这种工艺控制比人类精准太多，查找速度也快太多。
不光是视觉层面比人类精度高，AI还可以通过听觉来控制生产工艺。我们经常会听说老司机一听声音，就知道哪个地方出了什么毛病，现在AI 也拥有这个技能。IBM展示的“闻声辨症（SbED）”技术，通过音频比对发现车辆存在的故障，增强故障的检测速度和精度，提高研发和生产阶段的工作效率。这些技术不光让产线工人面临失业，质量工艺工程师和试车员也危在旦夕。
工人培训
人类长期和在人工智能的相处中，扮演老师的角色，但近年来人工智能凭借人类无法企及的计算能力，及0失误的风险管控能力，在诸多场景下开始扮演老师的地位，例如体育竞技，例如F1赛车。随着人工智能+虚拟现实的兴起，人工智能开始在工业生产中，充当老师的角色。
WAIC 2019上，微软展示了即将发售的增强现实头盔HoloLens 2，由于售价较高，因此主要面向企业用户，用于工人培训。现场展示了一段某汽车厂商，通过HoloLens 2快速培训工人熟悉操作流程的视频，此前，大众也曾表示将引入HTC Vive头显用于员工培训。这些应用不光可以提高工人熟悉业务的效率，还可以让工人操作更规范，工艺水平更高。
当然，人工智能+虚拟现实不光可以运用在员工培训上。近年来，部分研发中心已经开始研究VR数字评审，以代替传统的油泥模型，随着数字汽车模型技术的进一步成熟，其完全替代油泥模型，甚至是风洞试验的可能性非常大，油泥模设计师和风洞工程师被AI替代，也会是大概率事件。
当然，汽车领域这样的例子还有很多，例如固定封闭道路的自动驾驶技术，让部分道路试验可以实现无人化；数字化集中管理，让试验室只需要更少的工程师便可实现同等研发效率，甚至在内外饰新材料的探索上，人工智能也在向取代人类的道路上前行。对汽车工程师而言，你永远也不知道，无人驾驶和失业到底哪个先到来。
汽车行业只是一个缩影，诸多行业都在面临着AI和人抢饭碗的问题，越来越多的人会发现，自己的16年甚至19年寒窗苦读，结果干不过一块指甲盖大小的AI芯片。但人工智能的发展趋势，又是先应用在生产环节，在服务于消费者——最大的可能性就是，你会先以工人、工程师的身份，被AI抢掉饭碗，才会以消费者的身份，享受AI提供的服务。但问题在于，失业后的你，真的享受的起人工智能提供的服务吗？
马云告诉我们不用担心AI会消灭人类，我们要积极拥抱人工智能。但他没有告诉你的是，在你积极拥抱人工智能的时候，人工智能或许并不想拥抱沦为社会寄生虫的你。
以阿尔法狗的出现为标志，之前全球人工智能尚处于石器时代，现在则相当于青铜时代。单单是个青铜，就够很多王者喝一壶了……不过，对于人工智能的态度，我依然表示支持——想想也是，当个人工智能的寄生虫也没什么不好。
