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。

程序員、工程師、造叉車，研發人工智能叉車一年多，說他干什么的都有。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，從開發軟件、光學檢測儀器，到設計機器人……多方探索后，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，主營橡膠和塑料。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?產業結構升級，人工智能方興未艾，當地大力支持智能產業發展。夏宏決定探路人工智能領域，研發智能叉車。

就這樣，尋找產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，日常工作是什么?

搞設計、做仿真模擬、操作設備，劉東每天的日程忙碌而緊湊，目標只有一個——設計并完善叉車的人工智能算法。

人工智能算法如同“類腦”。如果倉庫中有東西阻攔，智能叉車要能先判斷是人還是物體，再采取不同策略。即使脫離預計軌道，它也能自行判斷并恢復正常軌跡。

搞人工智能，可不只是坐在電腦前敲敲代碼。

“一個小孩，無論怎么教他走路，都還不夠。他得自己實踐，在摔跤中學習。”劉東打了個比方。智能叉車也類似，設計好后，要采集大量行走狀態樣本數據，通過數據集驗證算法可靠性，并進行修改。

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，還要制造實物模擬，與仿真軟件測試同步進行，才能完善算法。

今年初，第一批智能叉車成功下線。普通叉車“叫它干啥就干啥，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，實現智能駕駛。

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，一臺叉車能頂四五個人;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!”幾名生意伙伴前來參觀，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。雖然他們的產品價格不低，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。

聽說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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產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質量發展階段，這對勞動者的科學文化素質和能力水平提出新的要求。近幾年，隨著我國人工智能、物聯網、大數據和云計算的廣泛運用，與此相關的高新技術產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云計算工程技術人員等4個專業技術類新職業應運而生。這些新職業屬于高新技術產業，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)

關鍵詞： 人工智能 技術 人才