每每看到人工智能那些复杂算法，我这个传统自动化工程师就心情复杂，看不懂呀！更不必说大数据那些专有名词，更是一头雾水。在新技术目前，我们这些做了很多年自动化的工程师就此淘汰？
近日，参加了一个人工智能的学习，听了很多专家的案例讲解，听了百度的架构讲解，听到了很多的贴近工业现实的经验和观点，终于明白了自己的优势所在：业务经验。
百度的人工智能、深度学习，各种各样的工具、架构、计算能力，明确主要在民用领域里开花结果，但是，他们缺少工业经验。需要和工业领域的专家结合起来，寻找能发挥其能力的应用场景。
今天了解到的一些观点：
- 搞人工智能要有团队，核心是业务专家和数据科学家，还要数据分析师、数据工程师、可视化专家。
- 好数据大于好方法，简单方法大于复杂算法。
- 模型需要动态保养。当新的数据源出现后，就要加进来，并进行模型的训练和调整。
- 数据是非常宝贵的，工业之外的很多人都可以做算法，但是无法造数据。
- 首先要数字化，拿到数据了：安装必要的传感器、数据能够采集，传输出来。数据要和产品等进行关联。
- 自动化是智能的基础。
- 可能过不了多久，人工智能会降低门槛，我们只要找到问题和数据，就可以像使用Word、Excel软件一样使用人工智能的工具，而不需要一堆专家来左右分析，选择。
因此，我们这些传统的自动化工程师还是有很多事情可以做的：提升设备自动化水平、进行数据的积累、自己尝试一些数据分析。
说明：
1、本文是实践经验，非严格论文，与相关产品和理论可能不完全相符。
2、如需进行控制、三电相关技术求助，交流，请留言，也可加入技术讨论QQ群：877456127
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