在工業領域，德國是人工智慧和自動化生產的先鋒，平均每1萬名員工就有300台機器人，機器人與工人不僅是工廠的「同事」，跨領域的研發和生產也早已是常態。
光靠聲控就能自動播放喜愛歌曲的喇叭、能在醫生診斷時協助下判斷的「數位助理」、無需駕駛控制方向盤就能自動穿梭在繁忙交通的汽車，以大量數據為基礎、並有自動學習能力的人工智慧科技，在未來幾年不僅將改變人類的生活，對就業市場也將帶來衝擊。
德國身為領先全球的工業大國，有哪些人工智慧應用的可能性？業界又如何因應數位化的趨勢？
AI駛向未來，德巨頭傾力研發自駕車
隨著雲端的廣泛應用，以及智慧手機和生產設備上的感測器累積愈來愈多的數據，電腦自動判斷和接受指令以執行特定的任務，在德國不再只是科學家的夢想，而是進入實際應用的可能。
製造業大廠西門子（Siemens）目前就透過分析客戶數據的方式，從遠端直接維修客戶的生產設備；全球企業軟體的領導廠商思愛普（SAP）近年大舉投入人工智慧和生產自動化的研究，用軟體協助客戶優化製程和管理財務人事。最近，思愛普還推出能在網路上自動分析品牌價值和影響力的軟體，對廣告業者來說是一大利器。
人工智慧對日常生活影響最深遠的應用是自動駕駛，未來世界的汽車等於有自己的腦袋，能辨識和學習路上交通的各種狀況，做出加速、煞車和轉向等判斷，透過導航系統自動往目標前進。
德國的車廠視自動駕駛為汽車工業的未來。保時捷（Porsche）和戴姆勒（Daimler） 等大廠的總部位於巴登符騰堡邦，邦總理克瑞特許曼（Winfried Kretschmann）不久前就特地坐上一台無人駕駛卡車，開上交通繁忙的高速公路， 引起媒體的大幅報導。
在汽車檢測業居龍頭地位的Dekra（德凱認證），日前還買下了德國東部原本要做為一級方程式賽車場地的勞斯茲跑道（Lausitzring），為歐洲和中國的汽車工業提供自動駕駛和電動車的檢測服務。
1萬員工300機器人，人機協作是職場常態
在工業領域，德國是人工智慧和自動化生產的先鋒，平均每1萬名員工就有300台機器人， 機器人與工人不僅是工廠的「同事」，跨領域的研發和生產也早已是常態。即使是傳統的職業如工程師，進入職場後也要不斷進修，才有能力分析大數據，並學習如何在工作的每一個環節確保資訊的安全。
人工智慧的趨勢造成就業市場上資通訊人才一下子變得很熱門。以汽車工業為例，為了製造能隨時上網和自動導航的轎車和電動車，得需要大量的軟體人才。全世界最大的汽車零件製造商博世（Bosch）日前就宣布，未來公司生產的所有電子產品都要能上網，而且新僱用的人每兩人就有一人要能寫軟體、或擁有資通訊的專業。
博世是世界級的企業，頗受大學畢業生的青睞，每年開放的職缺平均有22萬人申請，可盡情挑選需要的人才。人力部門主管溫特（Vera Winter）表示，固然數學、物理、化學和工程專業依然重要，但跨領域的能力未來將更為重要，因此博世不止僱用熟悉汽車工業的資通訊和軟體人才，也在尋找電子和機械製造的專家。
企業布局人工智慧的同時，勢必將增加資安人才的需求。身為獨立的汽車檢測機構，德凱認證對無線通訊科技的檢測能力在世界上也是名列前茅，對開拓自駕車和電動車的檢測市場將是一大利多，因為不論是導航數據和汽車軟體的升級，都得透過無線傳輸，資安成了人工智慧能否在汽車工業大量應用的關鍵。
怕機器人大軍搶飯碗？ 德學者：毋需過度驚慌
2 0 1 6 年在瑞士達佛斯（Davos）召開的世界經濟論壇上，一份關於數位化對就業市場衝擊的預測報告震驚各國。學者在訪問全球15大經濟體的專家後得到的結論是：自動化和人工智慧的應用可望創造200萬個工作機會，但同時也會擠掉700萬個工作機會。也就是說，未來幾年，新科技將導致計程車司機、秘書和工廠工人等低技能勞工人口失業。
歷史上每當新科技誕生，失業的恐懼就會跟著出現，對此德國學者認為毋需過度驚慌。德國經濟研究所（Institut der deutschen Wirtschaft）的研究員史特斯（Oliver Stettes）指出，在德國，從事短期工作的勞工占總人口的比重，在過去幾年並沒有明顯上升，目前的悲觀論調多是學者的預測和想像，在現實世界中還沒發生，即便一般認為是非技術密集的助手工作，實際上也沒真正被取代。
德國聯邦勞工局的就業市場暨職業研究所（IAB）學者韋伯（Enzo Weber）也指出，從人類歷史來看，科技進步對就業市場不只有負面的影響，也會創造新的工作機會。以目前數位化和自動化生產的趨勢來看，在就業市場比較吃香的是擁有專業能力的大學畢業生，未來低技能的勞工更難找到工作，中階的就業機會也將受到衝擊。
因此，他認為，對政府和業界來說，最大的挑戰就是因新科技而丟掉工作的人，如何對他們再教育，讓他們重新返回職場， 這個挑戰自古以來就從來沒有消失過。
原文作者為林育立，本文轉載自《中央社全球中央雜誌》。欲看更多精彩文章請至：https://goo.gl/KgPFq6
