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未来三十年，哪些行业会被人工智能取代，这个可能太久了，三十年对于科技的发展太久了。只要时机成熟，也许十年就能对各行各业发生巨大的颠覆。
人工智能会取代哪些行业，我们只要弄清楚人工智能会会哪些行业带来颠覆：
物流
物流行业，涉及的环节众多：包裹打包，包裹收发，包裹分拣，包裹配送等等。这些环节需要诸多的人工：商家店主打包，快递员，物流仓库中的分拣员等等。
现在在人工智能的帮助下，物流仓库中包裹的分拣，已经做到基本无人化操作，这取代了许多的人工。
相信将来，随着人工智能的发展，如果无人驾驶成熟，也会一定程度取代许多快递员。
银行
现在随着人工智能的发展，各大银行已经开始取消柜台上的业务人员，取而代之的是AI机器人，银行网点会越来越少。
人工客服
人工客服是一个需要巨大人力通入的行业，需要24小时在线解决用户的电话咨询。但是如果随着人工智能的发展，AI智能客服能收集该领域所有的问题，拥有海量信息，可以不用休息，24小时在线与用户交流。
在将来AI智能客服一定会全面代替人工客服！
无人驾驶
人工智能的发展已经促使无人驾驶的高速发展，无人驾驶可以避免驾驶员因操作失误，疲劳驾驶，人为失误造成事故。
无人驾驶如果真的可以在法律法规的许可下上路，那一定会取消许多司机驾驶员。
机械车间
现在制造飞机，汽车，轮船，挖掘机，高精度仪器等机械制造的车间中，有许多流水线，不同环节对人工要求较高。而且这些都是重复性的工作，现在已经有很多流水线岗位被机器人取代。
但是如果人工智能发展起来，AI智能机器人在车间中会有更多的岗位被机械取代。
上面这些只是一些基本的岗位，将来还有其他岗位会被取代，比如农业，医疗，教育，金融等岗位会取代更多有重复性工作的岗位。
你的工作是不是已经借助人工智能？欢迎留言！
AI科技猿
三十年足以发生很大的变革了。互联网是1994年才进入中国的，到现在也才二十四年而已。要是在1990年要你想象2020年的生活，能想象得到吗？
人工智能领域是个发展更快的领域。从深度学习算法重新抬头到现在，也不过十二年，但是在许多领域都超越了过去发展了五十年的人工智能算法。在未来三十年内，会不会再出现更强大的算法？很有可能。
所以这个预测要从几个不同角度来看。
第一种预测，是人工智能现在已经发展到顶峰，再也不会有进一步发展了。那么在这种情况下，汽车司机、律师助理、超市收银员、快递员，这些工作内容较为单一、较为客观的工作很可能会被取代。
第二种预测，是人工智能还将继续发展，大约在二十年后达到和人类智力水平差不多的程度。在这种情况下，在三十年后，绝大多数体力工作都将被人工智能取代，除了创造之外的脑力工作也会被取代。
第三种预测，是人工智能在二十年内的某一天突然比人类更加强大，而且拥有了感情和情绪。那么，人类所有工作都将被人工智能取代，人类的未来命运就不好说了。
叶猛犸的故事们
人工智能是人类的工业革命的进步，必将使得很多公种从职业中解放出来，按照目前的发展趋势，现在工业机器人已经取代工厂里面的很多操作工的岗位，比如工厂搬运工、插件工等。随着自动驾驶和智能医疗的日趋成熟，未来无人汽车上路已经成为了可能，那么随之取代的就是驾驶员，还有医生，人工智能在医学上的应用也日益普遍。只要是重复性劳动的岗位取代的可能性比较大，比如翻译、电话员、收银员、厨师、律师助手、导游等。有人文色彩的岗位不容易被渠道，否则这个社会想机器一样，不符合人性，比如心理咨询师、老师、销售人员....，不过大家不用担心大面积失业，随着工业革命的进步，会逐渐演进而出现一些新的工种。
传喻科技
很多行业已经率先被AI逐步去掉了，比如仓库整理员。现在的物流仓库里，已经部署了大批的运货机器人。挑拣货物都是靠扫地机器人一样的运货机器人来自动完成，整个流程都是AI化，非常的震撼。
制造业必然会升级改造，生产线工人会下岗，因为机器人24小时不休息还不会觉得累，也不会出错，效率的提升又提高了质量。
总结来说，重复性高的工作，一些零售业，AI销售，送货，物流，很多行业都有可能。
还有一些高精度、高危的、高强度的，人类无法胜任的。比如高危操作人员，反恐排爆等。
前台服务和客户咨询工作者，目前的AI可以替代常规的咨询服务的。
教育行业会是主要发展源，因为AI教育能根据孩子的特点兴趣爱好，启发孩子的潜能。AI教育只会传输好的知识、品行，所以在教育这一块能起到很大的辅助作用。
教培圈俱乐部
首先被取代的，是各种熟练工，会被比现在更加智能的机器人取代，其次，随着大数据、人工智能和机器学习的发展，各种分析师也会被取代，因为人工智能现在就已经表现出了惊人的数据分析技能。同时被取代的还有各种客服人员，因为人工智能可以做到回答更全面，而且还可以不带情绪，可以24小时在线。部分记者、教师、翻译、咨询师、培训人员等也会被人工智能取代，因为人工智能学习能力很强，获取信息更快，响应也更及时。甚至，当年编写人工智能程序的人员也可能被人工智能本身取代。两个月前听说Facebook开发了两个机器人，让两个机器人交流，开始时很正常，但两个机器人交流了一段时间之后，竟然自己进化除了一套适合机器交流的语言，该语言建立在英语之上，但人无法理解。因此，既然尚处于发展的初级阶段的人工智能尚且能够进化出自己的语言，那么很有理由相信他们未来无所不能，取代人类大部分工作，只是早晚的事
WYGY胜99
太多了，很难一一列举。在此重点讲一下司机。
未来30年，这个行业的大部分工作人员都可能被取代。
网友提到比较多的是电话销售、会计、编辑、校对等行业与工种，这些行业确实很可能会被取代。而且不用把时间推到30年，现在人工智能电话销售就已经越来越多了，已经有大量的销售岗位被取代了。会计、编辑等同样如此。
之所以提到司机，是因为这个行业的争议比较大。很多人都认为现在的人工智能技术还很落后，不足以应对复杂多变的路况环境，还不能取代人工。
目前来看的确如此。
不过我们稍微回溯一下，1998年左右我国才有第一条商业互联网网络。
现在也才过去20年，移动互联网已经深入乡村，街头卖煎饼、卖零食的大爷大妈都习惯用扫码支付了。
回到驾驶，自动档虽然不起眼，但是确实一个很大的提升，在驾驶过程中，汽车已经从司机手中抢夺了一部分速度话语权。
车载地图，也是一个很大的提升，原来评价一个司机的水平，其中有一条就是——认路。
现在地图软件越来越先进，认路成了基础的基础，地图软件还能够预判路况拥堵情况、路况维修状况等等方面。车载地图，又将司机的一部分“头脑”和经验固定在汽车内部。
红外遥感装置，让司机在倒车、停车过程中有了辅助。而这个辅助，抢夺了司机对方位的感知能力。
车载摄像头，抢夺了司机对危险的预判和事故后的追溯能力。
当下的自动驾驶，虽然还不能完全把司机解放出来，但是随着各种不起眼的技术逐渐堆积。蚂蚁正在蚕食大象。
不久后，或许只需要在副驾驶或者后排设置一个紧急制动按钮，乘客在乘车的过程中，在复杂路段中保持清醒（到达复杂路段前汽车会自动提醒乘客），通过人的判断，采取紧急制动，以往万一。剩下的就可以交给人工智能了，因为剩下的路段都是模式化驾驶。而人工智能最擅长模式化学习。
或许连紧急制动都不需要人去操作。到时无人驾驶汽车顶部可以配一台小型无人侦察机，陆、空双保险。比车内的人更了解路况环境，以及隐藏的危险。
智能行业
未来30年哪些行业将被人工智能取代，前面的一位网友举例了20个行业，前10个行业被人工智能取代成必然趋势，这些部门的工作要提速，系统归纳精简人员，政府要增加工作效率和经济效益，节省多余的开支，肯定不会养过多的闭杂人员，被Al取代的职员将逐步转型，另谋职业。在未来的30年里，这些部门将是最不看好的行业。有真才实学，掌握一门技术才是铁饭碗。这位网友列举的后十项，是需要动脑筋的行业，暂时还不能被人工智能取代。比方说程序员，和人工智能的其他管理行业，制造商和销售商，需要一大批理工和化工电子机械人才。培养你宝宝的未来，向这方面发展，好找工作，有饭吃。
自然风161212381
电话销售人员！大家都知道销售行业有一个著名的定论，那就是二八定论。通俗的说就是一个销售团队，有能力的能挣钱的永远就那么几个人，剩下的一些部分永远都在重复着同样的工作的内容，而且还不出业绩。电话销售团队也一样，前端的销售工作就是通过大量的电话资源去拨打然后从中筛选意向客户，这种工作在一个销售团队中80%的重复率。而且时间成本很高！之所以可以代替就很简单，把这种重复性的工作内容完全交给电话机器人去做不仅仅是效率上的提升，而且是人力成本的节省，剩下的工作就是跟踪意向客户成交就行。不仅可以省钱，还可以提高业绩。为什么不去选择哪？
AI音云语音杜绍伟
正好之前给国内一家制造型快消品企业做过相应的裁员项目，对这个问题有些感想。
以制造工厂为例，我们进行岗位整合的思路是对岗位的日常工作进行梳理，一般来讲流水线工人的日常工作基本是流程化的固定性的，比如后包装的包装工的操作程序是取包装盒-拿产品-包装-封箱-放下，只要继续将该岗位的每一程序的频次确定固化下来，且机器成本低于该岗位人工和管理成本就可以用机器取代了。
以上是工厂类的操作岗位，这类岗位优化思路较为清晰；另一案例是职能类的岗位，以人力为例，一般对财务和人力岗位优化思路是打造共享中心，如人力资源共享中心，前提是将整个人力资源的工作梳理、分类分层（人力资源三支柱），对于按日常固定程序操作的重复性、频次高的工作可以通过IT系统进行固化，岗位人员即可优化了。
综上，未来可能消失的行业/工作为程序固定、操作标准、重复、频次高等特点。
人生旅途815
如下图
电销员
打字员
会计
保险业务员
银行职员
政府职员
接线员
前台
客服
人力资源环境
这些都会被取代
而心理医生
公关
建筑师
牙医，理疗师
律师，法官
艺术家，音乐家，科学家
健身教练
保姆
记者
程序员
都还难以取代
所以未来怎么办？
人清这个方向
未来可期
