自动化将来会被人工智能取代吗？

作者：西门子中国
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谢邀，“自动化是否会被人工智能取代”？其他答主主要从专业技术和产业发展的角度阐述问题，笔者想结合个人的专业，从财务、Business等角度来谈谈对于这个问题的理解。从商业和财务管理的角度，笔者个人认为是不会被取代的。在西门子，我们更强调Advanced Data Business Analysis，即从BI、Business Datamining和Machine learning三个角度共同讨论自动化和人工智能对于商业环境的作用和影响。其中BI 更强调的是商业经验、知识和IT 技能的结合，Business Datamining主要是商业与数学结合的应用，而Machine learning则更偏重于IT 和数学算法的结合。

何谓自动化？何谓人工智能？

自动化的概念最早始于第二次工业革命期间，以煤气和汽油为燃料的内燃机相继诞生，随着资本主义经济的发展，人类对市场规模化的需求越来越强烈，并开始广泛应用石化能源。进入电气时代，通过运用各种新技术，以及更高效地利用能源，让机器设备、系统或过程（生产和管理过程）在没有人或较少人的直接参与下，经过自动检测、信息处理、分析判断和操纵控制，实现预期的目标，自动化由此诞生和得到大规模应用。

人工智能AI（Artificial Intelligence）的概念最初在19世纪中期被提出，同期，人类成功迈入了电子计算机、空间技术和生物工程技术时代，各类生产自动化和管理现代化科技手段得到实现，AI是为研究、开发用于模拟、延伸和扩展集理论、方法、技术及应用系统于一体而诞生的一门新科学和技术。很多人会把人工智能看作是第四次工业革命的代表，但它其实是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的、能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

各个工业革命时期主要技术应用和发明（《Siemens Strategy Overview》白皮书）

从定义上来看，人工智能将是历史发展的必然方向。全人类将面临一些共同严重的挑战，例如，到2025年，根据联合国环境规划署[1]、开发计划署、世界资源研究所以及世界银行联合提出的一项报告，世界人口将由现在的70亿人增长到83亿，其中85%的人口来自发展中国家。全球老年化问题越发严重，到2050年，65岁以上的人口将近乎现在的两倍（7%增长至12%）。同时，根据联合国的《2018年版世界城镇化展望》，城市化的进程正在加快，目前世界上有55%的人口居住在城市地区，到2050年，这一比例预计将增加到68%。在新增的城市人口中，有近九成将居住在亚洲和非洲，并且高度集中在中国、印度等几个国家。。

人口的增加将意为着更多的资源消耗，对市场的协同性会提出更高、更快的需求，同时导致全球化进程进一步加速。因此，随着人们生活水平的提升，传统生产和制造业的盈利将越来越不能从基本的劳动力中获得满足和保证，高效率和高质量的生产将是社会需求的必然趋势，从而推动自动化进程进一步升华和进化，进而推动了人工智能领域的研究和发展。

在西门子Vision 2020+ 战略中，明确划分了公司未来十年的主要任务和进程（《Siemens Commercial Handbook》）

商业智能和人工智能

从财务和商业的角度上来说，自动化和人工智能都分别代表着什么呢？

在商业环境中，人工智能有着另外一个名字——BI （Business Intelligence）商业智能，也叫商务智能，它能为经营者或者企业提供一套完整的商务解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。

商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。而这些不可或缺的技术即为在商务智能中的自动化技术——用高效并较少人工的方式整合和分析数据。因此从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。

随着人类目前商业环境越来越复杂多变，从无人驾驶汽车到AlphaGo战胜人类，人工智能技术在生活中扮演着越来越重要的角色，无疑也将改变世界。在日常生活中，我们的任何行为每时每刻都在产生数据，比如，你中午通过手机APP点了外卖，晚上回家路上交通拥堵，你用导航APP查询路况，并用音乐APP选择一些节奏轻快的音乐来调和焦躁的心情。你会发现，无论是工作还是休闲娱乐，你的智能手机、智能穿戴装备都随时记录着你的个人数据。同样，在电力、银行和互联网这些行业，企业无时无刻地都在进行数据建模，来模拟分析企业运营情况，并对终端用户的数据进行监测。如何利用这些终端用户的数据进行更精确地营销，如何更有效地利用数据科学，成为未来企业的核心竞争力，这些都属于商业智能领域。

可以看到，无论是商业智能还是人工智能，其自动化系统的升级与进化，都离不开Smart Data和最基本的Data Analysis。那么，如何快速高效、精确地找到对应数据，并进行快速分析和处理呢？当计算机技术越来越成熟，人工智能和Machine Learning的应用越来越普及，是不是不再需要人工进行数据分析和处理呢？一切将在未来被AI所替代呢？

不同数据量与人工智能阶段的对应关系（DI FIN open session class《ADBA data analytic》项目组）

从商业和财务管理的角度，笔者个人认为是不会被取代的。在西门子，我们更强调Advanced Data Business Analysis，即从BI、Business Datamining和Machine learning三个角度共同讨论自动化和人工智能对于商业环境的作用和影响。其中BI 更强调的是商业经验、知识和IT 技能的结合，Business Datamining主要是商业与数学结合的应用，而Machine learning则更偏重于IT 和数学算法的结合。

ADBA从数据分析角度三个不同维度（DI FIN open session class《ADBA data analytic》项目组）

不难看出，商务智能领域，无论人工智能发展得多么完善，始终仍然不能脱离“人”的要素。其实翻过头来想一想，程序也需要人来编写，算法也需要人来执行，软件同样需要人来设计，更何况是受多重变量影响难以预测的商业环境呢？怎么能脱离人的经验和决策？无论是对于原始数据的处理，还是表格统计的基本分析和整理，都脱离不了人对于商业环境的感知。

人为导向决策与数据驱使型导向决策对比（DI FIN open session class《ADBA data analytic》项目组）

只能说，人工智能技术的越发成熟，为商业的Decision Making提供了更多保障，为其数据的依托增加了更多的证明，让管理者可以更准确并提前的对未来商业市场环境所需面临的风险进行管控，使得企业能够更加稳健的盈利，提高生产效率。

因此，如果担忧自动化会被人工智能取代，人也终将被机器人替代的话，不如在自己有限的精力和熟悉的领域内多累积经验，去探索有关“人”对未来更深的价值才是正解。

例证：西门子在商业和工业AI方面的探索

笔者供职的西门子公司，在商业人工智能（BI）和工业人工智能领域是探索的先锋。现在，复杂繁琐的商业数据均可以通过商业人工智能实现精准高效的可视化报表，并且可以做到数据的实时更新，以应对越来越复杂多变的商业环境，让决策者能更加迅速地掌握一手资源，迅捷地做出反应和决策，避免商业失误。这里强调的是：BI的运用会提高人力的价值，把复杂、重复可替代的工作交给BI来处理，而人们用节约下来的时间去创造其他更有用、更不可替的经济价值。

以日为更新频率记录的销售订单和销售收入与其对应客户的及时数据

在工业领域，西门子也早就开始探索基于边缘计算技术的人工智能（AI）应用，这些工作本质上不是为了取代人力，而是提升现有工业自动化的智能水平，从而优化业务、提升效率。未来，不是谁取代谁的问题，而是依托于人工智能等相关技术，实现人、机器和数据之间的再整合、深度集成的问题，这将是全球工业数字化转型未来很长时间的主题。

以工业领域无所不在的轴承为例，长期使用的轴承，因为润滑、污染颗粒、腐蚀等等原因可能产生磨损，对轴承的运行产生不利影响，甚至引发设备整机的不良后果。在2019年德国汉诺威工博会期间，西门子就展示了这样的工业+AI解决方案：对SKF轴承的工作状态实时进行数据采集、分析和优化，对设备状态进行常态监控，从而在轴承等关键部件失效前，进行预测性的维护。

SKF轴承的工作状态实时进行数据采集、分析和优化，辅助进行设备的状态监控和运维（2019年德国汉诺威工博会，西门子展示的工业AI落地解决方案）

工业AI可以自动识别即将出现的机器故障，以实现预测性维护，或者帮助处理未编程的部件。AI代码可在云端或设备端运行，从而缩短反应时间，提高生产力、灵活性和效率。如果工业AI和边缘计算相结合，更能实现产线、设备的闭环控制和预测分析，提供更为智能的自动化解决方案，实现过程控制的创新。如果再结合应用区块链技术的智能工厂，甚至可以帮助工程师大幅减少自动化设备的编程时间。这些工作以往是依靠大量的低效人力去完成，或者是人力所不能完成的，现在依靠工业+AI可以完美实现。