今天參加台灣科技部培訓，今天講題是AI人工智慧在未來的發展，聽完後很有感觸。這篇經理人文章，談到的是未來5年有哪些工作即將被AI取代。

以下擷取內文：
10 大職位興起：數據分析、AI 相關工作大量出現
需求增長的前 10 大職位，包含：
數據分析師、科學家
人工智慧與機器學習方面的專家
大數據分析師
數字營銷和策略專家
流程自動化專家（Process Automation Specialists）
業務發展人員
數位轉型專家
資安分析師
軟體應用開發商
物聯網專家

10 大職位逐漸沒落：不學新技能，恐將被淘汰
需求減少的前 10 大職位，包含：
資料輸入人員
執行秘書
薪資結算師
會計師和審計師
零件組裝人員
行政經理
客服人員
運營管理人員
機械維修師
材料紀錄人員與庫存人員

https://www.managertoday.com.tw/articles/view/62035?fbclid=IwAR0KldKtkUgf8wsAoRnHOFrd3drwT7CXCsU2j0Hg_E5sdIKumFAbH4aTdN8

【本月例會】創造線上人味體驗，讓數位不再是交流阻隔

因為疫情，我們都經歷了一場無聲的大規模數位轉型革命。前些時候打得正是火熱的線下經濟，在短時間內迅速喊卡，風風火火地轉換成為全新的線上商務模式。

在這個9月，WorkFace Taipei 想和大家分享，即使回歸實體交流的生活模式，哪些已啟動的數位革命齒輪仍然持續影響產業的迭代？

👉來一起聽聽 敏姐 的故事！
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WorkFace的大家好！我是敏姐，現任WorkFace全球創業者社群的社群大使，為資深媒體人、連續創業者、天使投資人，從2013年起，發起 WorkFace 成都，實踐去中心化的社群思想，以220多期線下主題例會以及數十場大型活動，鏈接超過3萬名創業者。

擔任 WorkFace 全球社群大使，深耕社群6年，足跡跨越海內外 WorkFace 20個城市分舵，推廣傳播社群思想的同時，組織設計參與過十數場強力聚焦議題的「社群官」訓練營。

2017年更提出「成都是一個社群之都」的倡議，旨在鏈接成都大小社群組織、政府社區以及商業組織，以社群思維鏈接未來，用社群思維聯合共創！

2019年成立「WF未知社群研究院」，基於 WorkFace 全球創業者社群七年的深度實踐，集結在社群領域共同深耕的優秀組織和個人，並協同有意願探索社群應用的政府機構、社區、企業，共同在社群的人才培養，模式創新，社群運營、社區營造應用方案設計、服務、諮詢等方向上，總結沉澱社群思想和輸出社群價值。

無數個體聚集而成的群集，其所表現出來的特質就如同一個整體，其湧現出來的能力超越個體能力的總和，蜂群如此，蟻群如此，自然界中的事物都是如此，這就是具備自然邏輯的超級生命體！

而每個參與者的意願才是共創成功的要件，共同的語言是場域中最重要的動能，資源從來不是問題，共創的基礎必須是價值的共識。
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🙌這次的例會分享中， 敏姐將與大家分享社群治理的線下實踐和線上探索，以及下一代互聯網的可能性，希望給更多對數位社群經營有好奇的伙伴有更多碰撞與啟發。

👉讓我們在9/22線上例會中，把握社群數位化的經驗分享，一起在後疫情時代踏上浪頭！


#本月例會
#創變者社群
#線上經濟新賽局

創新工場和BCG咨詢合作的「+AI改造者」系列： 看看多面手鎂伽如何由點到面，用機器人和自動化賦能生命科學、製造和零售業。

改造者系列：將核酸檢測提效40倍的自動化變革推手 -- 本文来自BCG微信公眾號，經授權轉載。

近期，創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫，推出「AI融合產業：『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智能在大陸有著明確的落地應用場景，大量的AI企業活躍於這些垂直場景中，我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。

作為擅於趨勢前瞻的TechVC，創新工場長期看好AI領域，深入佈局，至今已經投出了7隻AI獨角獸。在系列研究中，我們采訪了數家創新系AI企業，通過這些「改造者」的視角，探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。

創新工場投資的鎂伽是大陸領先的高科技公司，成立於2016年，專注于機器人和人工智能技術的研發並將其深度融合于行業應用，提供從終端到雲端的產品與服務，賦能生命科學、先進製造等領域的智能變革，同步探索在智能零售等場景的創新應用。疫情期間，鎂伽為核酸檢測的應用需求提供了一系列高通量病毒核酸檢測解決方案，全程無人工參與，「樣品進、結果出」的全自動化，最大化保證結果的準確，效率相比人工提升40倍以上，最大可能降低了人工實驗過程中的感染風險。

2021年，鎂伽正式宣佈其自主研發的中國首家通用型智能自動化生物實驗室——鎂伽鯤鵬實驗室一期在北京正式落成，同時也在上海、蘇州開始佈局滿足不同功能的自動化生物實驗室，預計於2022年陸續投入使用。鯤鵬實驗室將專注于細胞基因編輯、高通量藥物篩選、合成生物學等領域的研究，致力於打造次世代的生命科學基礎設施，提高生命科學研發和生產效率，賦能行業融合創新，引領即將到來的生物學革命。

在采訪中，鎂伽認為AI應用企業要從垂直行業的實際問題出發，通過儲備和培養大量複合型人才，做到「比客戶更懂業務」。以下：

■系列導讀

本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出，圍繞「AI融合產業：『改造者』1如何促進AI普惠」的課題，我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴，以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。

在上篇中，我們接觸了提供端到端AI醫藥平臺的英矽智能，在今天的文章中，我們將進一步瞭解在生命科學、先進製造與智能零售等創新領域提供智能自動化技術與產品的高科技公司，即「改造者」——鎂伽科技。

1 「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸，充當產業中傳統企業應用AI的橋樑。「改造者」包括AI企業與成功轉型AI的傳統企業。

鎂伽是中國大陸領先的高科技公司，憑藉卓越的智能自動化技術與產品，實現行業創新突破和深度融合，致力於構建智能社會，賦能生命科學、先進製造等領域的智能變革，同步探索在智能零售等場景的創新應用。

■對談實錄

Q1：鎂伽為生命科學、零售和製造業提供AI解決方案，三個行業跨度很大，鎂伽如何進行賽道選擇？在發展過程中如何增進行業理解？

鎂伽：鎂伽是以機器人和自動化技術起家的，但在服務客戶的過程中，我們發現客戶需要的不只是機器人本體或自動化設備，還要結合行業需求痛點的解決方案。生命科學和線下零售都是市場容量很大、增速很快的行業，但自動化和智能化的滲透程度還很低，急切地需要提升生產力，因此我們選擇進入這些賽道。

這三個賽道看似跨度很大，但其實底層技術是相通的。比如人工智能技術可以用於晶圓的缺陷檢測，也可以用在藥物篩選實驗中的細胞培養和克隆挑選。鎂伽開發了許多通用的基礎底層技術作為支撐，比如IntellVega通用視覺平臺已經應用於工業領域線上視覺檢測以及生命科學領域的藥物篩選，鎂伽還有一個技術中台MegaCloud，集合了跨行業的後臺數據，能夠支援鎂伽在不同領域的各項業務。

當然，對於一線業務來說，使用人工智能或者自動化的形態是完全不同的。鎂伽通過儲備和培養大量複合型人才做到「比客戶更懂他的業務」，以體現鎂伽的專業性和技術領先性。以生命科學領域為例，鎂伽不只有人工智能算法科學家，還有包括幹細胞、類器官、合成生物學、免疫學、病毒學等方向的科學家，既有來自CRO、IVD和藥企的專業人才，也有懂市場營銷的專家。由於團隊的多樣性和複合性，鎂伽內部也建立了充分的互相培訓機制，加強團隊之間的磨合與學習。

同時，現代生物學現在已經成了大數據科學，人工智能的應用是大勢所趨。鎂伽在助力生命科學領域轉型的過程，通過智能自動化技術，説明客戶把非常複雜的生物學實驗標準化、自動化和數字化。鎂伽在兩個方面説明生命科學的客戶，一是用行業領先的高效自動化系統説明客戶快速產生海量的多維度實驗數據；二是用鎂伽人工智能平臺説明客戶對生物數據進行模型構建和關聯性分析，進而指導實驗的持續優化。

另外，鎂伽也是少有的在生命科學領域搭建了完整的生物學自動化實驗室的企業，能夠融合我們自己的自動化和人工智能技術。客戶親眼看到我們的實驗室之後都會很受震撼，認識到我們做的事情非常前沿，他們也很想加入。這就使得鎂伽和其他生命科學領域的硬件設備廠家區分開來。

鎂伽甚至發現，從過去幾年到如今，有不少AI技術公司找到我們，希望借鑒我們的垂直行業經驗。這些團隊往往有很強的AI算法能力，但是缺乏數據、缺乏應用數據的方式。以藥物篩選為例，鎂伽可以做到在實驗室設計方案之初就考慮到收集哪些關鍵數據並使其很好地滿足機器學習算法的要求，從而在實驗過程中自動採集證據以證明細胞安全且來源單一，滿足監管的要求。這是鎂伽相比於其他AI公司的獨到優勢。

在開發解決方案的過程中，鎂伽一直堅持從業務問題出發，首先找到高價值的應用點，再把點串成線，由線鋪到面。

Q2：就鎂伽的觀察而言，傳統企業應用AI有哪些共性問題？鎂伽是如何解決的？

鎂伽：傳統企業首先對AI技術能夠解決什麼問題比較模糊，也不太能理解AI是如何解決問題的。例如對AI如何能替代人工檢查、或者提升產品良率都不理解，因此很難提煉他們對AI的需求。鎂伽需要引導傳統企業的決策者來梳理業務流程，明確行業的特定痛點，從而制定解決方案，並計算和衡量自動化和AI能夠為企業帶來的經濟價值。

同時，傳統企業往往也缺乏高質量的數據，或者有數據但並未標記、數據不標準，無法有效地投入AI應用。傳統企業還缺乏AI人才，自動駕駛和視頻監控行業的人才和技術可能相對更多，但在傳統製造、生物醫藥這些行業，AI人才和技術是較為欠缺的。鎂伽建立了高效的數據獲取、自動化模型訓練和高精度上線部署的AI閉環，軟硬件團隊和測試團隊也做了充分的磨合，可以極大地提升傳統企業研發應用AI的效率。否則，從模型搭建、數據清洗到模型訓練、結果分析部署等等諸多環節，對傳統企業而言都是費時費力甚至難以為繼的。

鎂伽還會幫傳統企業搭建懂AI的團隊和建立完整的數據體系，包括説明傳統企業的團隊理解如何提煉數據、要采集並標注什麼數據等等。幫助傳統企業建立一支懂得AI應用的團隊有利於傳統企業的持續AI賦能。鎂伽內部建立了一個共有技術平臺，以機器人控制、2D和3D視覺、深度學習為核心的IntellVega平臺，及為用戶提供物聯網、SaaS線上集群服務和大數據分析等核心的 MegaCloud平臺，通過專業的開發團隊為客戶提供高效、智能化的整體解決方案，而傳統企業只需要提煉他們自身對產品工藝、質量的要求就可以了。

■要點回顧

1、「改造者」需要從垂直行業的業務問題出發，打造複合型團隊（既懂AI又懂垂直行業的專業人才），並加強團隊融合，實現「比客戶更懂業務」。

2、一流的「改造者」不只是提供產品和解決方案而已，還應當幫助傳統企業驅動變革管理，幫助識別和定義問題和需求，驅動認知轉變並提高員工技能，從而使AI應用在長期可持續。

■本期內容來自BCG對話鎂伽首席科學家王承志博士、首席技術官丁新宇先生、研發副總裁段金瑞博士、人工智能算法科學家蒯多傑博士和孫新先生。

＃記得打開ＣＣ字幕 ＃DIGI
蔡哥一起參與合作的 5G 影片也上線囉！大家趕快去看看👉 https://youtu.be/XE0C7JjoE98

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各節重點：
00:43 未來5G世界，到底長怎樣呢？
01:54 自駕車聯網，交通不再卡？
03:09 想進入全面5G的時代，需要哪些產業支撐呢？
03:47 直擊神秘的5G產業鏈
05:18 臺灣距離5G全面覆蓋還有多久？
06:41 臺灣的5G產業發展，跟他國比算是快還是慢？
07:28 台灣發展5G面臨哪些挑戰？
08:04 臺灣的5G發展策略
09:25 我們的觀點
10:45 提問TIME
10:57 掰比～別忘了訂閱

【 製作團隊 】
｜企劃：＋🐟
｜腳本：＋🐟
｜剪輯後製：絲繡
｜剪輯助理：范范
｜演出：志祺

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【 本集參考資料 】

→ 【CES現場直擊】5G終於來了！這三大應用最值得期待：http://bit.ly/2m8wnRH
→ 對自駕車來說，5G 網路是必要條件嗎？：http://bit.ly/2kZtm63
→ 5G 產業」大解密！ 2,868 億元規模背後的關鍵元件，竟是這 3 大類台廠 ...：http://bit.ly/2m7E0rA
→ 2020時5G將帶來產業革命？可能還要等等：https://www.gvm.com.tw/article.html?id=68054
→ 甩掉「笨水管」標籤 台灣電信三雄敲響5G戰鼓：http://bit.ly/2mtREWn
→ 陳其邁：台灣在5G時代會是隱形冠軍：http://bit.ly/2m9hE99
→ 3.5GHz 上限設 100MHz，業界：5G 競標會很激烈：http://bit.ly/2mmCLVE
→ 5G 物聯網時代的資安新挑戰：http://bit.ly/2m45qyR
→ 中華電信領航隊擴大5G 試驗場域，「北流來襲」展示多視角直播與8K VR ...：http://bit.ly/2m7Eazc
→ 5G 物聯網時代的資安新挑戰：http://bit.ly/2m45qyR
→ 臺灣行動5G發展戰略大揭露！行政院：2020年將培育4千名5G應用人才，目標4年後打造一個年產值500億元規模的臺灣5G產業：http://bit.ly/2kqhlX4
→ 期待5G直播平台 造福偏鄉師生：http://bit.ly/2m0MvVF
→晶圓代工爭霸戰：半導體知識（前傳）：https://reurl.cc/yyEjGy
→「我國 5G 頻譜整備規劃」諮詢文件：https://reurl.cc/1QYaqG
→即使到了 2020 年，5G 生活很可能依然與我們無關：https://reurl.cc/8l3Z8d
→ 《5G與台灣產業鏈的緊密關係》：https://drive.google.com/file/d/1YqlYL4MJtu5-3TDYtSnfNBTi49-l4lwj/view
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『多多向黑啤解說AI到一半，竟然被壞人抓走了😱…聽說只有物聯網能救得了多多🕸？！』
從1982年就有物聯網的概念，一直到近十年有重大突破，更在各個領域幫助與影響到大家的生活，BUT…
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🤝本節目由元大銀行鑽金生活Fans 與 臺灣吧 共同製作
　
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本集關鍵字：人工智能、萬物的聲音、物聯網、Internet of Things、IoT、RFID標籤、無線射頻辨識 Radio Frequency Identification、生物辨識技術