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长期以来，人工智能研究者都在开发旨在提升计算机性能的技术，这些技术能让计算机完成非常广泛的任务，而这些任务在过去被认为只有人才能完成，包括玩游戏、识别人脸和语音，在不确定的情况下做出决策、学习和翻译语言。为了将人工智能领域中衍生出来的技术与AI领域进行区分，我们将这些技术称为「认知技术」（cognitive technologies）。通常使用的认知技术包括机器学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器人学。
在接下来的3～5年中，认知技术有可能会给职业、工人和公司带来深远的影响。这些技术可以，并且即将消除人类的工作。但它们也有可能被用来重新定义人类的工作、为工人创造出新的机会、为商业公司和客户带来更高的价值。公司的领导者们应该理解4个主要的自动化选择，以及我们所描述的成本和价值策略。他们也应该调整人才管理工作，来吸引和改进员工的职业技能，包括创造性和情商——这些技能在认知技术时代会变得更加重要。
冲突的观念
关于认知技术会对就业带来什么影响，这一问题正在处在活跃、甚至是危言耸听的争议当中。争论的一方预言道，当过去由人来做的工作被这些技术所取代后，将极大提高失业率。而另一方的预言则认为，我们对技术变革所带来的历史规律已经很熟悉了——新技术提升了生产力，从而增加了社会财富，驱动经济增长，对拥有新技能的就业者创造出新的需求。
牛津大学研究者做了一个被广泛引用的分析，正是上述争论中「黑暗」一方的一个例子。这项研究估测道，美国的就业人员中，有47%正因接下来10年或20年的计算机化而「处在风险中」。信息技术研究机构Gartner也持相似的观点，预言「到2025年，有1/3的工作将被软件或机器人所取代。」三个Gartner的分析师甚至做出更彻底的「战略性计划假设」：「到2030年，今天我们所熟知的90%的工作都将被智能机器取代。」
并不是所有人都相信，公司应该开始为一个没有雇员的未来早作打算。David Autor是一个杰出的经济学家，他在麻省理工（MIT）研究技术与就业之间的相互作用，是这方面的权威。他写道：「机器要取代人类，亟需适应性、常识和创造性，这些需求的缺口还非常大。」他认为，人们未能足够重视机器与人力之间的互补性，这种互补性将会「提升生产力、增加收入、增大对熟练工种的需求。」Rodney Brooks是两家**机器人公司的专家和创始人，他相信，人们应当正确地看待机器人这样的技术，因为它们能够「让人们摆脱那些折磨人的愚蠢工作」，而不是让人们失业。
对未来，我们更喜欢积极的预期。认知技术正在较窄的领域中取得好的进展，而取代整个流程或职业却很罕见，不太可能在短期内变得很普遍。更有可能的是，尤其是在接下来的3～5年内，工作的一部分会被认知技术自动化。员工（包括知识性的员工）将与自动化的智能机器打交道，就像今天的飞行员和先进工厂内的工人所做的工作一样。由于这个原因，公司领导者应当进一步考察认知技术为工作、员工和公司所带来的影响，这是一件非常重要的事。
据了解，近年来随着工业机器人在各细分领域应用程度的不断深化，许多行业对机器人在精度、定位、识别方面的要求越来越高。结合机器图像视觉来实现高精准、人机协调等操作，已经逐渐成为了机器人的必备技能。
“传统的机器人更多的像自动化机器，当机器人拥有视觉和触觉后，就有可能通过大脑中枢系统，来进行复杂的操作。”据张宇介绍，微链科技自主研发的认知机器人，正是通过搭载于机器人前端的机器人感知系统，实时采集机器人所观察到的图像和感受到力量反馈，并负责将这些数据实时传输到微链认知处理器，使机器人获得认知能力，可够根据不同的工件，在不同的位置和维度，以及合适的力量进行抓取或者装配。
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