Jadual Kandungan
1. Meningkatkan kecekapan dan produktiviti:
2. Pemindahan kerja dan latihan semula:
3. Kemunculan peranan pekerjaan baharu:
4. Kerjasama manusia-mesin:
5 Kesan ke atas pembuatan dan industri:
6. Keselamatan yang dipertingkatkan dan mengurangkan risiko:
7. Pertimbangan dan tadbir urus etika:
8 Kesan ekonomi global:
9. Pembelajaran sepanjang hayat dan kebolehsuaian:
10 Kerjasama dan pendidikan antara industri:
Ringkasan
Rumah Peranti teknologi AI Robotik dan Automasi: Implikasi untuk Masa Depan Kerja

Robotik dan Automasi: Implikasi untuk Masa Depan Kerja

Mar 04, 2024 pm 09:31 PM
AI robot robotik Peningkatan kemahiran aliran semula

Robotik dan Automasi: Implikasi untuk Masa Depan Kerja

1. Meningkatkan kecekapan dan produktiviti:

Pembangunan robot dan teknologi automasi telah meningkatkan kecekapan dan produktiviti pelbagai industri dengan ketara. Melalui proses automatik dan sistem robotik, banyak tugasan berulang diselesaikan dengan cepat dan cekap, membolehkan pekerja manusia menumpukan pada aspek kerja mereka yang lebih kompleks dan kreatif.

2. Pemindahan kerja dan latihan semula:

Walaupun automasi meningkatkan kecekapan, ia juga menimbulkan kebimbangan tentang kehilangan pekerjaan. Tugas rutin dan manual mungkin digantikan dengan automasi, mengubah landskap pasaran kerja. Oleh itu, kita perlu memberi tumpuan kepada latihan semula dan meningkatkan kemahiran tenaga kerja untuk menyesuaikan diri dengan tuntutan teknologi baru muncul. Ini bermakna melabur dalam pendidikan dan latihan untuk memastikan tenaga kerja diperlengkapkan untuk mengikuti perkembangan teknologi. Pada masa yang sama, kerajaan dan perniagaan juga perlu bekerjasama untuk membangunkan dasar dan program untuk menyediakan tenaga kerja lebih banyak peluang untuk belajar dan membangunkan kemahiran baharu. Hanya dengan cara ini kita boleh menghadapi cabaran yang dibawa oleh automasi dengan lebih baik dan memastikan tenaga kerja

3. Kemunculan peranan pekerjaan baharu:

Gabungan robotik dan automasi memberi peluang untuk mencipta peranan dan peluang pekerjaan baharu. Profesional dalam permintaan tinggi termasuk pakar dalam mereka bentuk, menyelenggara dan mengaturcarakan sistem robotik. Bidang seperti kecerdasan buatan, robotik dan analisis data semakin meningkat, membuka laluan kerjaya baharu untuk orang ramai.

4. Kerjasama manusia-mesin:

Kerja masa hadapan akan melibatkan kerjasama yang harmoni antara manusia dan robot. Robot kolaboratif bekerja bersama manusia, bukan sahaja meningkatkan kecekapan dan keselamatan tetapi juga mewujudkan persekitaran kerja yang dinamik. Perkongsian ini akan membantu memanfaatkan kekuatan manusia dan robot untuk memajukan cara kita bekerja.

5 Kesan ke atas pembuatan dan industri:

Dengan aplikasi meluas robot dan teknologi automasi, industri pembuatan sedang mengalami revolusi. Kilang pintar memanfaatkan sistem robotik yang berkaitan, analitik data dan teknologi IoT untuk terus mengoptimumkan proses pengeluaran, mengurangkan ralat dan meningkatkan kecekapan keseluruhan.

6. Keselamatan yang dipertingkatkan dan mengurangkan risiko:

Teknologi robotik dan automasi memainkan peranan penting dalam meningkatkan keselamatan tempat kerja. Mereka boleh mengambil tugas berbahaya, mengurangkan risiko kecederaan dan kemalangan yang dihadapi oleh pekerja manusia. Dengan cara ini, pekerja manusia boleh memberi tumpuan kepada tugas yang memerlukan kebolehan kognitif dan kecerdasan emosi, meningkatkan kecekapan dan kualiti kerja. Dengan memperkenalkan robot, tempat kerja boleh melindungi keselamatan pekerja dengan lebih baik sambil meningkatkan produktiviti. Aplikasi teknologi ini bukan sahaja meningkatkan tahap keselamatan keseluruhan di tempat kerja, tetapi juga memberi manfaat kepada manusia

7. Pertimbangan dan tadbir urus etika:

Memandangkan robotik semakin berleluasa dalam pasaran buruh, terdapat kebimbangan mengenai perpindahan pekerjaan, privasi data dan kebimbangan tentang Soalan etika tentang kesan komuniti terpinggir menjadi semakin penting. Mewujudkan mekanisme tadbir urus yang berkesan dan rangka kerja etika adalah penting untuk menangani kesan automasi terhadap masyarakat.

8 Kesan ekonomi global:

Kepopularan robot dan teknologi automasi telah memberi kesan yang mendalam kepada ekonomi global. Mereka membantu meningkatkan daya saing perusahaan, menggalakkan pertumbuhan ekonomi, dan, pada tahap tertentu, menggalakkan pembentukan semula beberapa industri. Walau bagaimanapun, ini juga bermakna bahawa sesetengah wilayah mungkin menghadapi cabaran kehilangan buruh, terutamanya kawasan yang banyak bergantung pada pembuatan tradisional. Apabila teknologi semakin maju, orang ramai perlu sentiasa menyesuaikan diri dengan corak kerja baharu dan keperluan kemahiran untuk memastikan mereka kekal berdaya saing dalam era automasi. Oleh itu, Kerajaan

9. Pembelajaran sepanjang hayat dan kebolehsuaian:

Untuk kekal berdaya saing di tengah-tengah kesan robotik dan automasi terhadap tenaga kerja, individu perlu dilengkapi dengan pembelajaran sepanjang hayat dan kebolehsuaian. Dalam pasaran pekerjaan yang sentiasa berubah, kesedaran tentang pembelajaran berterusan dan peningkatan kemahiran adalah penting. Oleh itu, mengambil inisiatif untuk menerima pendidikan berterusan dan sentiasa mengemaskini pengetahuan dan kemahiran akan membantu individu menyesuaikan diri dengan keperluan kerjaya masa depan. Fleksibiliti dan keupayaan untuk belajar ini merupakan faktor utama dalam menonjol di tempat kerja yang kompetitif dan juga boleh memberi manfaat kepada kerjaya seseorang

10 Kerjasama dan pendidikan antara industri:

Diperlukan untuk peralihan yang lancar ke masa depan kerja Kerjasama antara industri dan. institusi pendidikan. Pembangunan kurikulum, program latihan dan perantisan harus sejajar dengan keperluan kemahiran yang berubah-ubah bagi industri yang banyak dipengaruhi oleh robotik dan automasi.

Ringkasan

Impak robotik dan automasi pada masa depan kerja adalah mendalam dan pelbagai rupa. Walaupun ia membawa kecekapan yang lebih besar dan peluang pekerjaan baharu yang berpotensi, ia juga mewujudkan cabaran yang berkaitan dengan penggantian pekerjaan dan pertimbangan etika. Dalam era robot dan automasi, kemahiran semula proaktif, kerjasama antara manusia dan mesin, dan tadbir urus beretika adalah komponen utama dalam menavigasi perubahan kerja dan landskap pekerjaan.

Atas ialah kandungan terperinci Robotik dan Automasi: Implikasi untuk Masa Depan Kerja. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Jul 15, 2024 pm 12:21 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G

Era baharu pembangunan bahagian hadapan VSCode: 12 pembantu kod AI yang sangat disyorkan Era baharu pembangunan bahagian hadapan VSCode: 12 pembantu kod AI yang sangat disyorkan Jun 11, 2024 pm 07:47 PM

Dalam dunia pembangunan bahagian hadapan, VSCode telah menjadi alat pilihan untuk banyak pembangun dengan fungsi yang berkuasa dan ekosistem pemalam yang kaya. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, pembantu kod AI pada VSCode telah muncul, meningkatkan kecekapan pengekodan pembangun. Pembantu kod AI pada VSCode telah muncul seperti cendawan selepas hujan, meningkatkan kecekapan pengekodan pembangun. Ia menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk menganalisis kod secara bijak dan menyediakan penyiapan kod yang tepat, pembetulan ralat automatik, semakan tatabahasa dan fungsi lain, yang mengurangkan kesilapan pembangun dan kerja manual yang membosankan semasa proses pengekodan. Hari ini, saya akan mengesyorkan 12 pembantu kod AI pembangunan bahagian hadapan VSCode untuk membantu anda dalam perjalanan pengaturcaraan anda.

See all articles