机械和智能制造有关系吗，未来的制造业会智能与机械化吗？
答案是肯定的！主要从以下几个方面理解。
一、近年来，新工业革命方兴未艾，全球制造业正迈向数字化、智能化时代。为应对新工业革命下的国际竞争，发达国家不约而同地将智能制造作为制造业未来发展的重要方向。美国的《先进制造业国家战略计划》，旨在大力推动以“工业互联网”和“新一代机器人”为特征的智能制造战略布局。作为工业4.0的倡导者，德国意欲主导智慧工厂等工业4.0标准制定，掌控智能制造的规则话语权。中国提出中国制造2025计划。中国制造2025，是中国政府实施制造强国战略的第一个十年行动纲领。
中国制造2025
《中国制造2025》提出，坚持"创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本"的基本方针，坚持"市场主导、政府引导，立足当前、着眼长远，整体推进、重点突破，自主发展、开放合作"的基本原则，通过"三步走"实现制造强国的战略目标:第一步，到2025年迈入制造强国行列;第二步，到2035年中国制造业整体达到世界制造强国阵营中等水平;第三步，到新中国成立一百年时，综合实力进入世界制造强国前列。
二、目前，我国制造业的规模已跃居世界第一，拥有世界上最为完整的工业体系，成为全球价值链的重要参与者。对于我国来说，智能制造提升生产效率的功能有助于抵消劳动力成本上涨的影响，保持并强化“中国制造”的综合竞争力。制造业向智能制造的转型会产生对智能装备、智能传感器、新材料、工业软件系统以及相关服务的大量需求，能够形成新的产业增长点。
智能制造
智能制造已经成为全球制造业的重要趋势。随着人口红利的逐步消失，工厂企业需要找到一种全新的生产模式，以缓解昂贵的劳动力成本和应对快速更新的产品需求。而工业4.0模式的出现，为制造业提供了新的思路。通过物联网连接产品生命周期的所有阶段，从原料采购到生产再到交付和进入客户家中，整个过程都能可视化管理。
三、物联网将为整个制造过程搭建了桥梁，创造了一个具有凝聚力的制造环境。原料供应商知道何时应该发货，制造商知道如何保证产品质量，每个客户反馈的信息让厂商获得对产品和市场新的认识，物联网解决了供应商、制造商和客户之间信息隔断的问题，智能工厂将制造业服务能力提升到一个全新的水平。
我之前是学习机械的，工作几年，发现工业物联网行业是未来的风口。就辞职考研了，研究生期间主要研究的是机电一体化与物联网控制。物联网涉及的知识面比较广，诸如：无线传感网络技术、传感器技术、M2M技术、云计算及中简件技术。我构建一套智能家居系统。主要通过传感器与执行器对家居产品的数据采集与控制，经过硬件层，通过传输层，将数据上传到软件中间件物联网云平台，利用手机APP、WEB等应用层查看数据与控制执行器。
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和10年前提出的人工智能概念有什么不同？
以前的“人工智能”和现在的“人工智能”在概念上应该没有什么区别，即：人工智能也称为机器智能，是指人工制造出来的机器或系统展现出来的智能。
人工智能也可以进一步分为以下两种类型：
弱人工智能(Weak AI)：通常是指机器通过算法记住数据中的规律，机器本身并无意识，只是执行某些算法或任务的工具。弱人工智能有时也称为狭义人工智能(Narrow AI)。强人工智能(Strong AI)：机器具有意识，能够完全像人类一样思考和具有感情。强人工智能也称为通用人工智能(General AI)或全人工智能(Full AI)。AlphaGo 虽然看上去比人类还厉害，但依然只是弱人工智能，本身并无意识可言。而部 分人担心的危害人类的人工智能也可以定义为第三类人工智能——超级智能(Super- Intelligence):机器具有比人类更强大的智慧，甚至是人类无法理解的。
虽然“人工智能”在概念上没有多大变化，但其具体的落地形式在不同时期是区别较大的。
寻本溯源，人工智能和计算机科学之父艾仑•麦席森•图灵(Alan Mathison Turing，1912-1954)是有历史渊源的，图灵在 1950 年创作的《Computer Machinery and Intelligence》中提出了智能的概念和著名的图灵测试——计算机在智力行为上表现得和人没有区别。后来英国皇家学会规定的图灵测试标准为：如果机器可在 5 分钟内回答由人类测试者提出的一系列问题，且其超过 30%的回答可以让测试者认为是人类所回答的，则该机器通过图灵测试并认为其具有智能。时至今日，图灵测试一直被广泛用于测试机器是否具有智能，而计算机领域的图灵奖也是赫赫有名。
事实上，人工智能比计算机的出现还更早一些，最早出现在 1955 年的一次 10 人研讨会提案中；一般认为，1956 年的达特茅斯会议(Dartmouth Artificial Intelligence Conference)是人工智能真正诞生的地方，当时参加会议的很多人都是大名鼎鼎的科学家，包括 John McCarthy(人工智能之父，1971 年图灵奖得主，Lisp 语言之父)、Marvin Minsky(人工智能之父，1969 年图灵奖得主)、Nathaniel Rochester(IBM 第一代通用计算机 701 主设计师)、Claude Shannon(信息论之父)。他们提出人工智能的研究目标是设计可以模拟人类的机器，这种机器可以使用语言，具有抽象理解能力。
不论如何，人工智能这个概念的提出已经有半个多世纪了，为何很多人在最近一两年才 真正切身感受到？这一切与人工智能的发展历程密切相关。大体上，人工智能的发展可以分 为以下几个阶段:
[1] 第一个黄金时期(1956—70 年代中)
1956 年达特茅斯会议后的 10 多年是人工智能发展的第一个黄金时期。这个时期内，大家认为逻辑推理能力是计算机具有智能的最重要原因，计算机被广泛用于解决代数题、证明几何定理等。这个时期，人工智能的相关研究也得到了政府的大力支持，获得了大笔的科研资金。
[2] 第一个低谷时期(70 年代中—80 年代初)
虽然大家信心倍增，科研资金也大量投入，但是大家渐渐地发现当时的计算机 运算能力有限，有限的内存和运算速度使得计算机很难处理实际应用中的人工智能 问题，之前的盲目承诺无法兑现，光靠推理并没有实现真正的人工智能。人们渐渐失去耐心，批评和怀疑也接踵而至，1973 年有个著名的 Lighthill 报告(具体是指 James Lighthill 所写的论文《Artificial Intelligence: A General Survey》)，深度抨击了人工智能 的进程，这导致了之后英国的科研经费大量转向其他方向。YouTube 上还有 1973 年Lighthill 与 Richard Gregory、John McCarthy、Donald Michie 等人工智能支持者的辩论视频。一定程度上 Lighthill 报告加速了将人工智能打入冷宫的进程。1974 年开始，已经很难找到支持人工智能的科研经费了。
[3] 第二个黄金时期(80 年代初—80 年代末)
80 年代，人工智能开始复苏，1981 年，日本经济产业省为支持第五代计算机项目拨款 8.5 亿美元，这种计算机可以与人对话、翻译、理解图像、并能像人一样推理。此后，英国、美国纷纷效仿，也启动了很多相关项目，人工智能迎来了新的发展时期。
[4] 第二个低谷时期(80 年代末—90 年代初)
然而，好景不常在，专家系统慢慢暴露出维护难、不完善等缺点，1987 年，Apple和 IBM 的普通台式机性能反而超过了“智能计算机”，专家系统被质疑。80 年代 末，DARPA 对人工智能的期望也降低。1991 年，日本的第五代计算机也宣告失败， 人工智能再一次跌入低谷。
[5] 第三个黄金时期(90 年代中至今)
从 90 年代中期开始，人工智能陆续走向台前，处于第三个黄金发展时期，这个时期发生的事件包括:
1997 年深蓝击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。
2011 年 IBM Watson 在美国电视知识抢答竞赛节目“危险边缘(Jeopardy!)”中击败了史上胜率最高的两位人类冠军。
2012 年至今，ImageNet 图像分类大赛年年创新高，并已经超过了人类的识别能力。
2016-2017 年 Google DeepMind 创造的 AlphaGo 围棋系统相继战胜世界冠军李世石、柯洁等。
世界大国纷纷布局人工智能，美国在 2013 年 4 月由奥巴马政府宣布投入 1.1亿美元，并从 2014 年开始，每年各投入 3-5 亿美元，十年总计将投入 45 亿美元
欧盟在 2013 年初公布总投资 12 亿欧元的十年计划，预计在 2018 年之前开发 出一个具有意识的智能大脑，同时在 2014 年 6 月启动了机器人研发计划，目标是 为欧盟各行各业提供机器人。
日本在 2015 年 12 月开展第五个科学与技术基础五年计划，预计总投资 26 万 亿日元，实现一个全球领先的“超级智能社会(Super)”，发展信息技术、人工智 能、机器人等相关技术。
韩国在 2013 年 5 月提出 ExoBrain 十年计划，预计总投资 9000 万美元，计划 开发专业领域的人机对话系统。
中国国务院在 2015 年 7 月发布了《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指 导意见》，其中人工智能是重点布局的 11 个领域之一;2016 年 5 月发改委公开 《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》;同时，脑科学研究也上升到了国家 战略高度。
而在这一次人工智能的黄金发展过程中，深度学习起到了至关重要的作用，除了上面的 ImageNet 图像分类大赛、AlphaGo 与深度学习密切相关外，深度学习使研究者们在计算机视觉、语音识别、机器翻译等各个领域都取得了有史以来的最长足进步。深度学习依然是古老的连接联结主义发展而来，是隐层多于一层的神经网络。之所以在这个时期才得到大的发展，主要原因包括三点:
1. 算法能力的提升：逐层训练初始化模型、分布式并行训练算法等;
2. 计算能力的大幅提升:GPU(Graphics Processing Unit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、TPU(Tensor Processing Unit)等;
3. 大量的训练数据:例如 ImageNet 千万级别的图像数据。
当然，这个时期也开始存在泡沫，但刨去这些泡沫，深度学习在很多领域都带来了有史以来最大的技术突破，甚至很多方面的突破将远远超出了技术实践者本身的预期。
空气炸锅机械版和智能版哪个好？
空气炸锅机械和智能款的功能一般是差不多的，这两种空气炸锅只是操作方法有一些区别。机械款的空气炸锅需要旋转按钮，调节温度和时间空气炸锅才能正常运行，这种操作相对比较简单不需要任何技术含量，老人和小孩在短时间内就能学会，这种机械款的空气炸锅比较适合家里面老人做饭的人群，这样老人可以更快速的学会。
智能款空气炸锅外观没有旋转按钮，看起来更有科技感，智能屏上有很多选项需要选择，这种空气炸锅更适合喜欢电子产品的人群，更适合年轻人。
空气炸锅触屏版和旋钮款，从颜值上看触屏款的颜值更高，因为外观没有突出来的部分，所以看起来更漂亮一些。旋钮款的空气炸锅看起来有一些老，但使用相对简单。
所以空气炸锅触屏的好还是旋钮的好不能一概而论，操作不同适合的人群也不同，大家可以根据自己的喜好去选择。
有没有哪位大神可以给做个职位规划呢？
在现代人工智能技术高度发展的今天，计算机技术和机械两个专业区分得并不是特别明显。此次疫情中新闻媒体展示出的无人巡逻机和方舱医院的人工智能机器人，可以说是机械技术和计算机技术的高度融合。
对于这两个专业到底要说那个专业好，我个人认为无法比较、没有定论。但要说针对个人如何选择哪个专业，就得具体问题具体分析。
01两个专业的比较就单从两个专业来说，如果是计算机技术和机械设计、制造专业的话，都需要较高的数理逻辑基础知识水平及较强的学习力，才能够达到比较高的水平。
但从就业来说，如果人年轻、学习力强就竞争力强，在职业生涯的第一阶段薪酬水平较高。
这两个专业未来可能面临的困境是：都需要不断更迭自身专业知识，到了职业发展中后期，随着年纪增长、学习力下降，会导致竞争力下滑，面临职场“35岁”现象。从现在的IT业现状能明显看到这种趋势。
如果所说的机械专业是机械控制结合工业设计等细分类专业的话，起初可能没有纯计算机技术专业吃香，但随着各种实际经验的积累，涉猎更多的跨专业、跨学科的专业知识，后期更可能厚积薄发。
毕竟，我国是制造业大国，未来需要更多的跨专业、跨学科的综合型“大国工匠”，这种跨专业的学科当然也包括计算机技术专业。
02到底如何选专业如何选择专业，就好比在所爱的人和爱你的人之间如何选择结婚对象一样，让人很纠结，但实质道理是一样的。建议可以从这两个方面来选择：
选择一：自己内心喜欢、感觉有成就感的专业。
兴趣是最好的老师，情绪可以影响一切。我们都有这样的体验，就是我们做自己喜欢的事情，就感觉做起很顺手，越顺手越喜欢做。反之亦然，如果强制自己去做不喜欢的事情，心理感觉很别扭。
所以，上面的两个专业，不妨采用这种办法，喜欢哪一个，对哪一个有兴趣，就选哪一个专业。
选择二：自己擅长、能够专精的专业。
有人会说，我都不知道擅长什么。这样的情况下，建议做下职业测试，利用技术手段来帮助自己选择。如果通过职业测试选择了自己不怎么喜欢的专业，其实也不要紧。心理学有一种观点：
人们在不喜欢的事情上如果获得了一定成就的话，会将这种成就感转化为幸福感和荣耀感，会慢慢将不喜欢转化为喜欢，最终会爱上自己所擅长但前期不喜欢的事情。以上分享供参考，如果你还有什么好的想法，欢迎下方留言，我们共同探讨。
我是@之舟职读，致力于职场有价值思维、知识、经验分享，用理性穿越迷雾，用感悟陪你成长，欢迎点击关注。
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