您的行业,20年后还会在吗?在物联网、自动化的冲击下,许多人担心自己的工作即将不保,就算暂时幸免于难,也可能在5年、10年后发现走错行。
在快速变化的时代,要预测一个行业的存亡的确愈来愈困难,不过澳洲政府在2016年初公布了一份研究报告,未来的数字劳动力,指出未来20年职场的六大趋势,可供我们参考:
1、机器设备将比人力做得更快,更安全,更有效率。
2、未来工作将更有弹性,链接性。
3、大企业的工作有限,未来人们需要创造自己的工作,因此需要具备创业技能和精神。
4、由于退休年龄延后,未来组织成员的年龄和文化背景将更多样。
5、未来低阶的工作都将外包或自动化,提高了人力工作的复杂度,即使是初阶职位,也需要更高的技能和教育程度。
6、在知识经济中,服务业和教育、医疗领域的就业机会将增加,尤其在服务业,社交能力和情商愈来愈重要。
报告中也指出,以目前的人口变迁及科技发展趋势来看,未来将增加几种只有人才能胜任的新工作类型:
远程驾驶操作员──机长、船长、司机以后可能都坐在操控室,甚至可能在千里之外驾驶飞机、船只、汽车。
个人专属健康指导师──这类工作除了需要人际技巧,也需要具备解释身心健康数据的能力,帮助客户防止慢性及饮食相关疾病,改善认知功能,提升健康,建立良好的生活习惯。
由于全球人口老化,这种工作将日益重要。其实,从目前个人教练愈来愈受欢迎就可以看出这类工作的潜力。
网络保卫──网络犯罪风险日益提高,未来可能有这类新行业崛起,提供在线活动的保护和咨询,避免遭到诈欺、个资被盗取,并提供社交媒体的名声管理。
大数据分析师──目前全世界每天产生无法预估的数据,物联网时代来临后,数据将更庞大,一定需要有人解读。
不过这份报告的撰写人最后也坦言,这些都是猜测,纯供参考,毕竟世界变动太快,关于未来,谁也说不准。
此外,世界经济论坛也列出2016年工作职场需要的十大能力,每一项都是自动化较难以取代的能力:
1、解决复杂问题的能力
2、协调能力
3、管理能力
4、批判思考力
5、协商、谈判能力
6、质量管理
7、服务导向
8、判断、决策力
9、积极聆听
10、创造力
好文章,需要你的鼓励
Docker公司通过增强的compose框架和新基础设施工具,将自己定位为AI智能体开发的核心编排平台。该平台在compose规范中新增"models"元素,允许开发者在同一YAML文件中定义AI智能体、大语言模型和工具。支持LangGraph、CrewAI等多个AI框架,提供Docker Offload服务访问NVIDIA L4 GPU,并与谷歌云、微软Azure建立合作。通过MCP网关提供企业级安全隔离,解决了企业AI项目从概念验证到生产部署的断层问题。
中科院联合字节跳动开发全新AI评测基准TreeBench,揭示当前最先进模型在复杂视觉推理上的重大缺陷。即使OpenAI o3也仅获得54.87%分数。研究团队同时提出TreeVGR训练方法,通过要求AI同时给出答案和精确定位,实现真正可追溯的视觉推理,为构建更透明可信的AI系统开辟新路径。
马斯克的AI女友"Ani"引爆全球,腾讯RLVER框架突破情感理解边界:AI下半场竞争核心已转向对人性的精准把握。当技术学会共情,虚拟陪伴不再停留于脚本应答,而是通过"心与心的循环"真正理解人类孤独——这背后是强化学习算法与思考模式的化学反应,让AI从解决问题转向拥抱情感。
PyVision是上海AI实验室开发的革命性视觉推理框架,让AI系统能够根据具体问题动态创造Python工具,而非依赖预设工具集。通过多轮交互机制,PyVision在多项基准测试中实现显著性能提升,其中在符号视觉任务上提升达31.1%。该框架展现了从"工具使用者"到"工具创造者"的AI能力跃迁,为通用人工智能的发展开辟了新路径。