UAA326A02 数据科学、机器学习都依赖于自动化

这些技术中有许多已经可以利用，还有更多技术正在向我们走来。关键问题是我们的工程课程没有让学生为这些新技术和新应用做好准备。因此，即使当我们谈到我们的人口红利——我们有大量受过教育的年轻工程师——如果工程师不具备建设未来所必需的技能，那么他们可能根本就不是这样的资产。

工程学的经典和新兴分支

在过去，核心工程意味着土木工程、机械工程和电气工程。随着技术越来越普及，更专业的工程分支出现了——计算机、信息技术、电信，等等。知识的主体变得非常庞大，不可能把信息传授给每个学生。所以专业化是必要的。

过去，自动化——在某种意义上公共有限公司（Public Limited Company）驱动器和操作界面——作为仪表工程的一部分。这种联系的产生是因为自动化首先进入了石油和天然气、发电厂等加工厂。但是现在，我们发现所有大大小小的工厂都实现了自动化。因此，前进的方向是跨学科的设计工作，比如机电一体化。

就业机会有哪些？
我们可以将制造业视为一个价值链。位于价值链交付端的是原始设备制造商，即制造汽车、冰箱、电视等产品的人。同样，还有生产水泥、钢铁、化肥等的工厂。这些工厂中的每一个，无论是生产瓶装冷饮、牙膏或洗发水，还是生产救命药物，都是建筑材料，它们都有一个共同点。他们工厂里有机器，这些机器有自动化。因此，工厂需要会操作、维护和修理这些机器的工程师。这些工程师必须了解自动化。

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