教叉車學走路

　　寫得一手好代碼，還練就了安裝調試叉車的好手藝，劉東是個工作上的多面手。

　　程式員、工程師、造叉車，研發人工智能叉車一年多，説他幹什麼的都有。如今，他又有了一個新身份——人工智能工程技術人員。

　　“近幾年人工智能快速發展，市場需求強烈。”碩士畢業7年，從開發軟體、光學檢測儀器，到設計機器人……多方探索後，劉東最終選擇了人工智能行業，“我想從事更有前景的工作。”

　　同樣盯上人工智能行業發展前景的還有夏宏。

　　重慶南岸區科技園，夏宏原本在此經營一家化工企業，主營橡膠和塑膠。可是這幾年，人力成本越來越高，利潤率逐漸降低。“留在化工行業前途有限，必須開拓新路。”

　　路在何方？産業結構升級，人工智能方興未艾，當地大力支持智慧産業發展。夏宏決定探路人工智能領域，研發智慧叉車。

　　就這樣，尋找産業的劉東和尋找人才的夏宏一拍即合。

　　人工智能工程技術，聽上去很高深，日常工作是什麼？

　　搞設計、做倣真模擬、操作設備，劉東每天的日程忙碌而緊湊，目標只有一個——設計並完善叉車的人工智能演算法。

　　人工智能演算法如同“類腦”。如果倉庫中有東西阻攔，智慧叉車要能先判斷是人還是物體，再採取不同策略。即使脫離預計軌道，它也能自行判斷並恢復正常軌跡。

　　搞人工智能，可不只是坐在電腦前敲敲代碼。

　　“一個小孩，無論怎麼教他走路，都還不夠。他得自己實踐，在摔跤中學習。”劉東打了個比方。智慧叉車也類似，設計好後，要採集大量行走狀態樣本數據，通過數據集驗證演算法可靠性，並進行修改。

　　這是工作中的一大難點。比如，叉取貨物是否會發生側翻？要不斷調試，還要製造實物模擬，與倣真軟體測試同步進行，才能完善演算法。

　　今年初，第一批智慧叉車成功下線。普通叉車“叫它幹啥就幹啥，遇到新情況不會變通”。而在人工智能工程技術人員“加持”下的叉車，能夠“舉一反三”，自動規劃路徑、自行糾偏，實現智慧駕駛。

　　而且這款叉車能從兩側叉取，每取一次貨物就能節省半分鐘時間，一台叉車能頂四五個人；兩側叉取無需預留轉彎空間，倉儲效率更高。

　　人工智能為叉車安上大腦，可觀收入和穩定前景也讓劉東和夏宏感受到了這行的巨大潛力。

　　“劉東，不厚道啊，用個舊車對付我們！”幾名生意夥伴前來參觀，劉東只能連連道歉。客戶催得急，新下線的貨剛剛全部發往山東。雖然他們的産品價格不低，利潤率超過五成，但暫時不用考慮銷售問題，很多企業都有興趣。

　　聽説一些學校已開設人工智能專業，劉東很振奮，“肯定會培養更多專業人才。”他也決定申請讀博，把實踐和理論知識結合起來，“雖然已經積累了不少經驗，但要學的還太多。”

　　“與一些靠燒錢的行業不大一樣，這行拼的是技術。”夏宏深有感觸，企業轉型，像劉東這樣的人工智能工程技術人員功不可沒，隨著公司發展，將來還需要更多。

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　　産業結構升級呼喚高端專業技術人才

　　當前，我國經濟已由高速增長階段轉向高品質發展階段，這對勞動者的科學文化素質和能力水準提出新的要求。近幾年，隨著我國人工智能、物聯網、大數據和雲計算的廣泛運用，與此相關的高新技術産業成為我國經濟新的增長點，對從業人員的需求大幅增長，形成相對穩定的從業人群。人工智能工程技術人員、物聯網工程技術人員、大數據工程技術人員和雲計算工程技術人員等4個專業技術類新職業應運而生。這些新職業屬於高新技術産業，以較高的專業技術知識和能力為支撐，從業人員普遍具有較高學歷。

　　（資料來源：人社部）