在工業(yè)4.0與智能制造的浪潮下，傳統(tǒng)工程制造領(lǐng)域的職場(chǎng)規(guī)則正被重新書(shū)寫(xiě)。對(duì)于我們這些有十幾年、二十年經(jīng)驗(yàn)的“職場(chǎng)老人”來(lái)說(shuō)，最近幾年感覺(jué)特別明顯：新技術(shù)眼花繚亂，年輕人沖勁十足，自己那套引以為傲的經(jīng)驗(yàn)，好像突然沒(méi)那么“值錢(qián)”了。晉升名額就那么多，內(nèi)卷越來(lái)越嚴(yán)重，說(shuō)不焦慮那是假的。是守著老本慢慢被邊緣化，還是硬著頭皮學(xué)點(diǎn)新東西？這真是一個(gè)讓人頭疼的沖突。

一、時(shí)代變了，我們的困境真不是矯情

先別講大道理，說(shuō)兩個(gè)我身邊活生生的例子。

我以前的同事老周，45歲，汽車(chē)零部件廠高級(jí)工藝工程師。

老周是真正的老師傅，閉著眼睛都能聽(tīng)出設(shè)備有沒(méi)有問(wèn)題。但去年他們廠上了智能產(chǎn)線，所有工藝參數(shù)都由一個(gè)叫“工藝優(yōu)化大腦”的AI系統(tǒng)給出建議。最開(kāi)始他特別抵觸，覺(jué)得機(jī)器懂什么？結(jié)果好幾次，系統(tǒng)給出的參數(shù)方案，確實(shí)比他的老辦法更節(jié)省材料、提升良率。他私下跟我喝酒時(shí)嘆氣：“現(xiàn)在開(kāi)會(huì)，我說(shuō)話都沒(méi)那么硬氣了。升總監(jiān)沒(méi)位置，干工程師吧，感覺(jué)快要被系統(tǒng)‘優(yōu)化’了。”

另一個(gè)是朋友李哥，38歲，重型機(jī)械公司生產(chǎn)主管。

李哥管人管生產(chǎn)是一把好手。但公司搞數(shù)字化升級(jí)后，領(lǐng)導(dǎo)天天要看數(shù)據(jù)看報(bào)表：設(shè)備綜合效率、預(yù)測(cè)性故障概率……這些都要從系統(tǒng)里跑模型分析出來(lái)。他手下有個(gè)年輕工程師，用Python寫(xiě)腳本自動(dòng)分析，匯報(bào)時(shí)做得特別漂亮。李哥就卡在這兒了，用他的話說(shuō)：“我管得了人，卻管不了這些數(shù)據(jù)模型，感覺(jué)自己像個(gè)‘古典管理員’，項(xiàng)目競(jìng)標(biāo)時(shí)都沒(méi)底氣?！?/p>

說(shuō)實(shí)話，他們的困境真不是能力不行，而是時(shí)代進(jìn)步的方向，和咱們過(guò)去攢的技能樹(shù)，有點(diǎn)對(duì)不上號(hào)了。有報(bào)告顯示，像我們這樣35歲以上的制造業(yè)工程師里，超過(guò)六成（約67%）的人明確感到“技能過(guò)時(shí)”的壓力，但真正系統(tǒng)學(xué)習(xí)過(guò)AI應(yīng)用的人，還不到四分之一（約24%）。這中間的差距，就是職場(chǎng)焦慮的來(lái)源。

二、破局點(diǎn)在哪？咱們的經(jīng)驗(yàn)恰恰是寶貝

咱們靜下心來(lái)想想，沖突的根源是什么？說(shuō)白了，是現(xiàn)在需要“經(jīng)驗(yàn)+數(shù)據(jù)智能”的復(fù)合能力，而咱們手里只有前半張牌。其實(shí)，咱們深耕行業(yè)這么多年的經(jīng)驗(yàn)（行話叫“領(lǐng)域知識(shí)”），恰恰是AI最缺的！AI能算能學(xué)，但它不懂為什么這個(gè)零件在這個(gè)工況下容易磨損，不懂老師傅的“手感”和“直覺(jué)”背后其實(shí)是哪些參數(shù)在起作用。

有業(yè)內(nèi)專家打個(gè)比方：“未來(lái)的頂尖制造人才，得像船長(zhǎng)。AI是強(qiáng)大的雷達(dá)和導(dǎo)航系統(tǒng)，但船往哪開(kāi)、遇到風(fēng)浪怎么抉擇，還得靠船長(zhǎng)多年的航海經(jīng)驗(yàn)。”咱們這些老工程師，不應(yīng)該擔(dān)心被AI取代，而應(yīng)該想著怎么成為那個(gè)“船長(zhǎng)”，去駕馭它。

所以，關(guān)鍵是怎么把咱們的經(jīng)驗(yàn)，和AI這個(gè)新工具結(jié)合起來(lái)。這時(shí)候，一條靠譜的、系統(tǒng)的學(xué)習(xí)路徑就特別重要。一種被行業(yè)廣泛關(guān)注的專業(yè)技能認(rèn)證，比如CAIE，可以提供一個(gè)清晰的路線圖。它不是讓你扔掉過(guò)去的一切重頭學(xué)起，而是教你怎么給老本領(lǐng)裝上“新引擎”。

三、路徑怎么選？幾種常見(jiàn)的AI學(xué)習(xí)方向

市面上AI證書(shū)也不少，千萬(wàn)別盲目學(xué)。得選一個(gè)跟咱們制造業(yè)背景最對(duì)口的。我簡(jiǎn)單做了個(gè)對(duì)比，你可以看看：

這么一比就清楚了，CAIE這個(gè)體系的設(shè)計(jì)，明顯更接地氣，它瞄準(zhǔn)的就是“工程化應(yīng)用”。數(shù)據(jù)顯示，在制造業(yè)里，那些拿了CAIE認(rèn)證的同行，一年內(nèi)實(shí)現(xiàn)晉升或成功轉(zhuǎn)崗的比例大概在52%左右，而且薪資增長(zhǎng)普遍比行業(yè)平均水平高出一截。當(dāng)然，這只是一個(gè)可能的路徑，市面上也有其他側(cè)重不同的學(xué)習(xí)方案，關(guān)鍵得看個(gè)人職業(yè)規(guī)劃。

四、說(shuō)說(shuō)CAIE：它更像是為咱們定制的“轉(zhuǎn)換接口”

CAIE的全稱是CAIE注冊(cè)人工智能工程師。我對(duì)它的理解是，它不把你當(dāng)成一張白紙，而是把你當(dāng)成一個(gè)有豐富“行業(yè)內(nèi)存”的處理器，幫你安裝一個(gè)能和AI系統(tǒng)高效通信的“驅(qū)動(dòng)”。

比如，它會(huì)教你怎么用機(jī)器學(xué)習(xí)的思路，去重新審視你熟悉的六西格瑪、精益生產(chǎn)項(xiàng)目，用數(shù)據(jù)模型來(lái)找到以前憑經(jīng)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)不了的優(yōu)化點(diǎn)。它的學(xué)習(xí)案例，很多直接就是設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)、生產(chǎn)序列這些咱們熟悉的“工業(yè)語(yǔ)言”。

獲得CAIE這個(gè)專業(yè)憑證，更像是在告訴公司和團(tuán)隊(duì)：我已經(jīng)具備了用AI工具解決復(fù)雜工程問(wèn)題的能力。有調(diào)研表明，在工廠的智能化改造項(xiàng)目里，持有CAIE證書(shū)的工程師被選為核心技術(shù)骨干的幾率確實(shí)會(huì)顯著增加。這無(wú)疑是為咱們的職業(yè)生涯，打開(kāi)了一扇新的窗戶。

說(shuō)到底，內(nèi)卷是因?yàn)榇蠹叶荚谕粋€(gè)模式里競(jìng)爭(zhēng)。咱們這些職場(chǎng)老人的最大優(yōu)勢(shì)，其實(shí)是深刻的行業(yè)認(rèn)知。把這份認(rèn)知，通過(guò)CAIE這樣的系統(tǒng)化學(xué)習(xí)，與AI技術(shù)融合起來(lái)，就能從“紅?！崩锾鰜?lái)，創(chuàng)造自己獨(dú)特的價(jià)值。這算是一次給自己的關(guān)鍵投資，把中年的職業(yè)沖突，轉(zhuǎn)化成再次出發(fā)的底氣。