一、机器人取代工人，工人失业，工厂生产过剩，社会将怎样发展？

机器人是取代了一部分工人的工作，但是机器人所取代的都是一些简单重复，以及对人体会有伤害的工作。

像是创造性高，技术含量高的工作机器人是取代不了的。机器人在取代一部分工人工作的同时 ，也会有很多新的岗位的出现。

二、数控编程会被ai取代吗？

目前来看，AI技术还无法完全取代数控编程。虽然AI技术在一些领域已经取得了不错的进展，但是在数控编程这个领域，AI技术还存在以下几个问题：

1. 建模精度不高：要使用AI技术进行数控编程，首先需要建立数学模型。但是目前AI技术的建模精度还不够高，很难实现精确的数控编程。

2. 数据不充分：AI技术需要大量的数据进行训练和学习，但是在数控编程领域，数据比较有限，很难满足AI技术的需求。

3. 需要人工干预：AI技术可以帮助优化数控编程，但是在实际应用中还需要人工干预。数控编程需要考虑到很多实际情况，如加工材料、机器设备、刀具选择等，这些都需要人工进行判断和调整。

因此，目前来看，AI技术还无法完全取代数控编程。数控编程依然需要专业的数控编程人员进行操作，并且需要不断学习和更新新的技术和知识。同时，随着AI技术的不断发展和应用，数控编程人员也需要不断提升自己的技能和知识，才能适应未来的发展趋势。

三、数控雕刻机取代人工

数控雕刻机取代人工的趋势

近年来，随着科技的发展和人工智能的崛起，许多传统行业开始逐渐受到数字化和自动化的影响。数控雕刻机作为一种高效、精确的工具，正逐渐取代传统的人工雕刻方式。

数控雕刻机的优势

数控雕刻机通过计算机程序来控制，其操作非常简单，只需要对程序进行设定，机器就可以自动完成相应的工作。这不仅提高了工作效率，还大大降低了人工操作的错误率。

与传统的人工雕刻相比，数控雕刻机具有以下几个突出的优势：

• 高效性：数控雕刻机的工作速度比人工要快得多，可以大大缩短加工时间。
• 精准性：数控雕刻机可以根据预先设定的程序精确地进行雕刻，避免了人工操作误差。
• 灵活性：数控雕刻机可以根据不同的需要进行多种雕刻方式，满足不同客户的需求。
• 多样性：数控雕刻机可以雕刻各种不同的材料，如木材、塑料、金属等。

数控雕刻机在不同行业的应用

数控雕刻机的广泛应用使得许多行业受益于其高效、精确和灵活的特点。以下是一些行业中常见的数控雕刻机的应用：

家具制造业

家具制造业是数控雕刻机的重要应用领域之一。数控雕刻机可以根据设计图纸自动进行家具部件的雕刻和加工，提高了生产效率和产品的质量。

艺术品制作

在艺术品制作领域，数控雕刻机可以根据艺术家的设计要求进行精确的雕刻，帮助艺术家创作出更加细致、精美的作品。

建筑装饰

在建筑装饰领域，数控雕刻机可以用于雕刻和加工门窗、楼梯、栏杆等各种建筑装饰材料，使其更加独特、精美。

珠宝制作

数控雕刻机在珠宝制作中有着重要的应用。通过数控雕刻机，可以根据设计师的创意完成精密的珠宝雕刻，提高了生产效率和珠宝的质量。

数控雕刻机的发展前景

随着科技的不断进步，数控雕刻机在各个行业中的应用将会越来越广泛。数控雕刻机可以提高生产效率，降低人力成本，并且确保产品的高精度和一致性。

而且，数控雕刻机的不断创新和发展也将进一步拓展其应用领域。例如，一些先进的数控雕刻机已经具备了3D打印、激光雕刻等功能，将会在更多领域展示其强大的实力。

总之，数控雕刻机取代人工的趋势已经成为不可逆转的潮流。它的高效、精准、灵活的特点使得各个行业都在积极应用这项技术。相信在不久的将来，数控雕刻机将发挥更加重要的作用，带来更多的发展和变革。

四、数控加工高级技师是工人吗?

《武状元苏乞儿》中有这样一段对话。洪日庆：如果我没有看错，你会成为乞丐中的霸主。苏乞儿：那是什么？洪日庆：还是乞丐。

提主提的这个问题可以用这个“句式”来回答

技能型职称的霸主也不过就是“高级技师”了，但是即使你拥有了这个职称，你也难以跳出这个相对固化的阶层，所以你的大概率职位还是工人。

当然，不要用类容来联想，虽然现在的工人阶级地位在直线下滑，但是依然是“先锋组织”，特别是他们的敬业与勤劳，值得我们所有人的尊重。

但就企业的上升通道而言，确实没有为工人阶级规划或准备过上升的发展通道，同样的还有“专科学历”以下的知识分子们，企业也基本上没有为你们规划过晋身通道，所以学历并不是单纯的一个敲门砖，更是突破阶层固化的“船票”。

虽然很多非高学历的人也在企业走上一定的位置，但是这都是小概率事件，或者说是偶然现象，或者说是他们超付出得来的回报，正常的企业，尤其是现在的企业，基本上没有为低学历从业者规划过晋升渠道，企业需要你做的就是一颗“螺丝钉”，你的思想和技能越单纯越好，单纯的人才能把事情做到极致。

而且，现在企业的高级技师的水平之低，简直难以想象，或者说远远超出了你的想象，我刚刚做完了一期操作工人高级技师评审活动，在他们身上我完全看不到所谓“大国工匠”和“非凡技能”这种元素的影子，其技能之单薄，理论之匮乏让我“目不忍视”，中国在职业化培训方面还有很长的路程要走，“工匠精神”的推行还有待更大力度的努力。

最后，虽然高级技师是工人中的最高职称，但是就这个职称的作用和含金量而言，并没有太牛逼的地方，对应到工程系列的职称，也不过是中级职称而已，也就是说该职称和中级工程师基本上平级，所以用处不大，我对这个职称的定义就是——鞋里的沙，你拿不拿都让你不舒服，去拿这个职称你得费很大的力气，不去拿这个职称又觉得不爽。

所以，我的建议是，如果你现在还年轻，如果你还具备一定的欲望和野心，在完善你的专业技能的同时，不妨去读书拿个学位，现在提升自己学历的机会遍地皆是，学历依然是普通人突破阶层限制最快捷和最低成本的手段。

小G：汝安敢小视于我，我乃工人中的高级技师。小B：那是什么？小Z：还是工人。

这不是一个笑话，这是大概率的现实。

五、什么工作不会被机器取代？

机器无法取代的工作都有以下特点：

1、需要激情鼓励的职业。

2、复杂的人际互动

3、写作，尤其是虚构，需要情感和创造力，这些是机器人无法复制的东西。

根据以上特点，机器人无法取代的职业有：健身教练、考古学家、教师、作家、律师、化妆师、医疗保健提供者、作曲家、医生、球类教练等等。

六、什么工作会被机器取代？

媒体人，当今已进入自媒体时代，农民，人工智能，生产的机械化，现代化，已经把农民从繁重的体力劳动中解放出来，银行柜员和业务员，AI时代已经到来，人工智能不仅可以处理现金交易，而且能够用比人类雇员少得多的时间和成本处理开发和发放贷款等工作

七、深圳数控工人挣多少？

当心给学校骗了。

八、数控工人干活累吗？

不一定，

要看加工什么零件，如果零件加工时间长，就不累。

另外，还要看自动化程度，有些是自动装卸产品，只需要监视和测量。

还有一种情况，单件生产的时候，都不累，只是对技能要求高。比如模具厂。

九、机器人取代工作

机器人取代工作的影响

在人工智能和自动化技术迅速发展的当下，人们对于机器人是否会取代工作的讨论愈发激烈。随着机器人在各行各业的广泛应用，其对劳动力市场和就业形势造成的影响也日益显现。

工作岗位的改变

机器人取代工作的现象已经开始在一些重复性高、劳动强度大的工作岗位中显现。例如，在制造业中，越来越多的生产线上出现了机器人完成产品组装的场景，取代了原本需要大量人力的工作。这导致了一些传统劳动力的就业机会减少，相应地，对于掌握机器人操作和维护技能的人才需求日益增加。

教育体系的调整

随着机器人取代工作的趋势愈发明显，教育体系也面临着新的挑战。传统的教育模式需与时俱进，更加注重培养学生的创新思维、解决问题的能力，以应对未来可能出现的职业变革。同时，教育机构需要重视与工业界合作，为学生提供与机器人技术相关的培训和教育，以使其具备应对未来就业挑战的能力。

社会结构的调整

随着机器人在工作中发挥越来越重要的作用，整个社会结构也将不可避免地发生调整。一方面，某些传统行业将面临就业困境，需要适应新的工作环境和技能要求；另一方面，新兴的行业和岗位将催生出更多的就业机会，但要求员工具备更高层次的技能和知识。

工作环境的变革

随着机器人的广泛应用，工作环境也将随之发生重大变化。传统的办公室工作模式可能逐渐被新的工作方式取代，比如远程办公、灵活工作时间等。这将对员工的工作习惯和生活方式提出新的要求，需要适应新的工作模式和环境。

机器人与人类共同发展

尽管机器人取代工作在一定程度上会影响劳动力市场的结构和就业形势，但我们也不应忽略机器人与人类共同发展的机遇。机器人的出现为人类解放双手、提高效率提供了新的可能性，可以让人们更多地专注于创造性的工作和思考，为社会进步和发展作出更大的贡献。

因此，重要的是要正确认识机器人取代工作所带来的影响，积极调整自己的职业规划和教育方式，以抓住新的机遇并应对可能的变革。只有不断学习和适应新的工作环境，才能在机器人时代保持竞争力，实现个人和社会的双赢。

十、机器学习会取代建模吗

机器学习会取代建模吗

随着科技的不断发展和智能技术的日益成熟，机器学习逐渐成为许多行业中的热门话题。许多人开始担心，机器学习是否会取代传统的建模方法，成为未来数据分析的主流工具。在这篇文章中，我们将探讨机器学习与建模之间的关系，以及机器学习是否可能取代传统建模的可能性。

机器学习与建模的区别与联系

首先，让我们明确机器学习与建模的区别。建模是数据分析过程中的一个重要步骤，它是通过对数据进行处理和分析，建立数学模型来描述数据之间的关系。建模广泛应用于统计学、经济学、工程学等领域，在预测、优化和决策支持等方面发挥着重要作用。

机器学习是人工智能的一个分支，它通过训练机器学习模型，让机器能够从数据中学习规律和模式，不断优化模型以提高性能。机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等不同类型，各种算法和模型适用于不同的问题场景。

尽管机器学习和建模有一些共同之处，比如都需要建立模型来描述数据之间的关系，但两者在方法论和应用领域上存在一定的差异。建模更注重建立数学模型和推导公式，而机器学习更加注重数据驱动和模式识别，通过大量数据来训练模型，实现预测和决策。

机器学习取代建模的可能性

那么，机器学习是否会取代建模成为未来数据分析的主流工具呢？这个问题并不容易回答，因为机器学习和建模各有其优势和局限性，取决于具体的应用场景和需求。

机器学习在处理大规模复杂数据和复杂模式识别方面具有明显优势，特别是在图像识别、自然语言处理和推荐系统等领域表现突出。机器学习能够利用深度神经网络等高级算法来实现更加精准的预测和决策，大大提高了数据分析的效率和准确性。

然而，传统建模方法在一些场景下仍然具有优势，比如在需要推导数学模型和理论证明的情况下，建模方法表现更为突出。此外，建模方法在小样本数据集和数据质量较差的情况下也可能表现更加稳健，因为建模方法更依赖于背后的统计学理论和假设。

综合来看，机器学习和建模各有优劣，并不是绝对的取代关系。在实际数据分析项目中，可以根据具体需求和问题场景灵活选择机器学习或建模方法，以达到最佳的分析效果和结果。

结论

综上所述，机器学习与建模在数据分析中都有着重要的地位和作用，二者并不是互相排斥的关系，而是可以互补和共存的。在未来的数据分析工作中，机器学习和传统建模方法将会共同发挥作用，为数据驱动决策提供更加有效和可靠的支持。

因此，在面对“机器学习会取代建模吗”的问题时，我们不应该简单地选择一方，而是应该根据具体情况综合考虑，结合机器学习和建模的优势，以达到更好的数据分析和决策效果。

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