我们今天不谈论机器人。我们不谈论斯皮尔伯格电影。我们今天所理解的机器智能只适用于确定性工作。事实上，它并不特别适合不确定性工作。所以就像，因为他可以计算更多，他有更大的数据空间来做遍历，然后它可以完善，这是机器擅长做的。
所以做不确定性工作的学生可以少担心，但目前，对于确定性工作，，例如，在仓储的细分场景中，如果您想通过仓储物流机器人实现自动分拣和分销，仓储管理员通常认为只需要雇佣几名劳动力成本非常低的员工。从目前的投入产出比来看，不值得建立一个人工智能系统。因此，在新技术诞生的早期阶段，最需要找到合适的行业来更好地孵化创新。
在客户服务行业，智能客户服务行业已经发展了几年，相关行业已经初具规模。许多客户服务学生也担心他们是否会被取代，失业。认为机器客服很难完全取代人工客服。保守地说，80%的人工客服可以被取代。在智能客户服务中，90%以上是自助解决的，解决率是80%。许多问题是重复的，解决方案相对固定。这些问题可以通过机器人解决，但仍有一些问题属于疑难杂病，需要人工审核、操作、工单等。这些过程比较复杂，仍然需要一些人工控制。比如身份核时，账号解限，需要人工验证。最后，慢慢地，
当人工智能的成本问题得到解决时，人工智能可能会取代部分人工，但是
任何技术的跨越式进步都会给社会带来巨大的变化：蒸汽机驱动的第一次工业革命；电力驱动的第二次工业革命。
第三次工业革命应该没有最终的定义，我们正处于这个过程中。半导体的发现推动了电子技术革命，然后计算机的发明基本上使人类进入了一个新时代。使用核能（裂变/聚变）等新技术可能成为与蒸汽机和电力具有相同历史地位的候选人。
当然“AI也有可能。
随着技术的发展，一些行业将不可避免地消灭一些行业，但更重要的是，它会创造大量的新行业和就业机会。
先不说AI，看看我们身边仅仅10年的变化:
外卖、快递、滴滴司机……
我们不能只关注电子商务消灭实体O2O在这个过程中，我们也应该看到很多新的就业机会。
当然，新的就业机会不一定是消除行业从业者的补充，可以适应变化，可能会第二春，如早期淘宝卖家、媒体玩家、在线叫车补贴战争早期司机；不能适应变化，只能说：XXX大规模失业。
回到AI从自动控制开始。
我们知道工业自动化技术发展多年，技术水平相当高，可靠，所以我们的生产线、电厂、炼油厂等支持当前世界核心产业的运行，也使许多劳动密集型产业成为技术、资本密集型产业，最重要的是自动控制技术的发展。
自动控制要发挥作用”的“只有被控对象可观、可测，并且可以通过各种传感器、变送器转换为电信号，PID控制是可能的。正是因为被控对象的精确可测，火星车才能在火星上玩耍，电厂才能自动运行，工业装配线才能自动生产。
其实这一切背后的无名英雄都是传感器。
例如，感受一下AI与传感器的关系。
过去，我们用钥匙开门 ---> 有了RFID技术完成后，我们可以刷卡开门 ---> 指纹识别传感器成熟后，我们可以刷指纹开门 ---> 人脸识别技术成熟后，我们可以刷脸开门。
过去，当我们在停车场停车时，工作人员会给你写一张小纸条，夹在雨刮片下面。同时，我们应该把它记录在本子上记录下来 ---> 有了RFID技术结束后，改为发卡 ---> 车牌识别技术成熟后，直接抬杆进场 ---> 绑定支付工具后，可自动放行，无感支付。
在过去，当我们进入火车站时，我们必须手动检查车票查看身份证来确定：车票没有问题，身份证和候车人 在人脸识别技术成熟之前，为什么这种操作模式没有改变？
过去技术上传感器可以达到识别人和身份证的一致性，因为人脸因此，自动化技术方案是不可能的。然而，在深度学习技术推动的机器学习技术取得突破后，人脸识别技术的准确性已经达到人脸这个被测对象结合可测性RFID的身份证芯片识别，车票的二维码/条形码识别，“人脸闸机”这种无人值守、全自动的“准入产品”才能横空出世（有点绕，没看懂多看两遍，仔细品）。
换个角度看问题，现在对吗？AI对价值印象更深刻？
可以说：跟着AI随着技术的发展，只要技术突破的门槛，就会成为新传感器，促进某一领域自动化水平的显著发展。
所以，AI取得实质性突破的领域必然会给相应领域的员工带来失业问题，这是工业革命历史车轮前进的必然。
说到目前，呼叫中心和客户服务可能是一个受影响很大的职位。然而，在这个阶段，仍然有监督和学习的主要方向，所以它也创建了一个标记员的职位。
最后，回到我之前聪明的答案。
AI这个方向应该是2012年。AlexNet 胜利开始了，但是，目前大多数AI催生技术远未达到传感器级别程度，也就是说，没有大规模工业化应用的可能性，此时，蜂拥而至，必然要付出前浪死在沙滩上的代价。
也许黎明前的黑暗还很长。