目前人类和机器人最大的区别就是“思维方式”的不同。人的思维往往是感性的，而机器的“思维”只能遵循一个固定的程序。正是因为这个特点，机器人在不同的行业扮演着不同的角色，同时也自然形成了人类的分工。
　　机器人在不同行业的应用
　　比如在教育领域，人工智能的典型应用是“作业帮助”等软件。当你对一个问题拍照时，会有答案和分析，在很多情况下对学习会有帮助。当然，这类软件有时候也找不到想要的问题。这是因为“作业帮助”等软件解决问题的方式与人完全不同。人们解决作业问题，自己思考问题。“作业帮助”等软件可以识别拍摄主题的关键词，并在系统的题库中搜索，但当涉及到题库中没有的主题时，它就无能为力了。
　　同时，教育不仅仅是回答问题，而是激发学生的学习兴趣和热情。依靠人的感性思维及时引导和纠正学生的思想问题，根据学生的特点和教师的思想认知制定最合适的教学方案。在这方面，机器永远无法取代人类。
　　同样，R＆D的工作也不能完全被机器人取代。毕竟，R＆D需要一个好的团队和一个好的观点。每个人都要提出自己的想法，和大家讨论交流，结合大家的想法和实验，最终确定一个最优方案。
　　相比之下，在一些重复劳动、规范标准相对完善的领域，机器会有更多的发挥空间。例如，组装、喷漆、搬运等。工人只需要监视机器的状态，偶尔补充材料。机器的优势在统一工作尺度标准的场景下更加明显。例如，用一牛顿的力将第一部分压入第二部分的孔中。工人可以通过自己的感官体验轻松掌握一牛顿的力。不同的人，甚至同一个人，在不同的时间有不同的感受，实际的工作交付只能是“差别大但不差”。但是机器人可以很好的解决这个问题。借助传感器，一牛顿的力总是那么大，保证每次都是同一个标准。然而，一旦出现异常情况，机器人就会出错。例如，零件的孔中有异物，但机器没有意识到，仍然遵循固定的程序。此时需要人工干预，随时监控机器人的运行状态，排除问题。
　　可见机器人和人各有特点。在具体场景中，他们相互配合，各司其职，最终完成交付。机器人遇到异常需要人工干预吗？能否产生新的应对策略，排挤自己，恢复正常秩序？这个问题可能需要在不同的行业和场景中进行分析。在制造业中，一批产品的生产可以按照固定的程序进行。在服务业，重点是快速有效地完成客户提出的任务。比如，如果有客人要求把餐桌上的菜换成干净的，服务员会很快知道该怎么做，但是对于目前的人工智能来说，单独完成这个任务特别困难。除了机器没有和人类一样的柔性关节机构外，无法准确理解和掌握客人的要求。众所周知，当我们和语音助手（人工智能的一种）交谈时，语音助手往往会让人感到不自然，甚至会回答不相关的问题。
　　虽然服务行业的机器空间还是有限的，但还是有餐厅用机器人做“服务员”。在这里，机器人的主要目的是吸引顾客。虽然看起来是机器人在服务，但背后还是有人在维护或者监控机器人。对于机器人无法解决的问题，需要人工干预。因此，这种机器人的主要功能是利用人们对新事物的兴趣。很多人来这家餐厅吃饭，但主要目的不是为了吃饭本身，而是体验餐厅和机器人的区别。
　　同样，在20世纪初，当人们在街上看到大多数马车或人力车时，汽车很少。对于当时的人来说，汽车是一个新事物，如果路上来了一辆车，必然会引起人们的观望。如今，人们已经习惯了汽车，有些人会选择花几十元钱在旅游景点体验乘坐马车的新事物。我们可以想象，如果未来机器人技术足够发达，服务行业由机器主导，那么人工服务将成为一个新的“卖点”。
　　我们来看看各种学习机。一些广告声称它们可以提高孩子的学习兴趣，提高他们的学习成绩。很多孩子一开始在这样的学习机前玩得很开心，但是过了一段时间就被束之高阁了。这种快乐不是因为知识本身，而是对学习的形式感兴趣。当“这种形式”厌倦了，自然就失去了兴趣。这不是真正的学习兴趣。一个教学水平过硬的老师，可以通过他巧妙的教学方法，让学生发自内心的爱上一门学科。
　　以智能家居为例看机器人发展的困境
　　如果着眼于智能家居领域，我们很容易看到人工智能在场景中应用的一些“困境”和突破，更有助于我们理解数字时代机器人与人的关系。
　　早在几十年前，人们就设想未来智能家居会“飞入寻常百姓家”。然而，不幸的是，它没有。原因如下：
　　第一，真正的智能功能，比如识别、决策、分析，现在都处于蹒跚学步的状态。高效智能算法所需的高速计算和海量存储尚未解决。没有这部分支持，智能技术就无法发挥作用，用户也无法满意地体验。想象一下，当你想开灯关灯的时候，你要拿出手机打开App输入指令，执行一系列操作。你所做的只是按下之前的开关功能。这么‘聪明’的产品有什么用？对于那些真正辛苦的家务活，比如买菜做饭，收拾房间等等。智能家居无法独自完成。可见，很多智能家居并不能真正满足用户“让生活更便捷”的需求。
　　第二，语音控制是智能家居的重要技术之一。但是有些语音识别技术不好，需要模块大声接受。太棒了，如果你的家人想用它来控制一个家用电器，结果就是你说话声音太大，在你专心看书的时候吓到你了，甚至引起家人之间的矛盾。有些语音识别模块必须使用标准普通话才能使其听懂，对于普通话不标准的人来说非常麻烦。想开灯，得说几遍，语音模块才能理解和执行。如果你有这个技能，你已经用普通开关打开了。可见有缺陷的智能家居根本不人性化，不如不用。
　　可见，很多智能家居产品的使用都有一定的局限性。即使是高质量的语音识别也不应该安装在一些特别安静的场合，比如很多人休息的卧室。你当然不想为了控制一个家电而吵醒别人。当然，在生活中正确使用声控有很多好处。比如厨房忙的时候，你想打开同一个家电，使用声控是非常方便的。当你在餐桌上吃饭，手里满是油的时候，你需要打开一个电器。使用传统开关时，必须先洗手，以免弄脏开关，但只需用声控说出来。
　　第三，尊重人性的设计价值远大于智能技术，但在精致的家庭生活场景中，便利与尊重还是有差距的。要知道“聪明”不是目的，而是手段。以卧室开关的设计为例，便捷的开关设计远远大于声控技术的应用。
　　有些人认为卧室里应该安装智能开关，因为他们觉得晚上开灯和关灯不方便。关于这一点，这个问题在我家是不存在的。不是我家装的智能开关，而是我们家的开关布置很合理。床头有一个电灯开关。躺在床上，只要伸手就能摸到开关。如果晚上想上厕所，即使房间很黑，也很容易打开开关，即使是夏天通过蚊帐。有的业主卧室开关设计不合理。灯的开关离床很远，开灯关灯麻烦多了，夏天有蚊帐更麻烦。可以看出，即使没有智能开关，设计也足够合理，非常方便。相反，不合理的智能开关不利于人们的生活。业内有人认为现在的智能家居并不是真正的智能家居。除了智能，真正的智能家居还应该具备互联、感知学习等功能。
　　互联不仅是指家庭终端的互联，也是指整个社区在一定层面上的互联。比如智能空调除了自动控制功能，还应该结合其他家庭和整个小区的用电量来决定空调是否可以开，开多少。当你的冰箱缺少食物时，冰箱会自动联系配送中心补充食物。调度员到达门口时，人脸识别系统通过互联网提供的数据识别调度员，自动开门。为了防止调度员走错误的路线，智能监控也应该接入网络。这听起来很高级，但是很难实现。除了缺乏科技水平，更重要的是这些互联是否真的安全。用户隐私会被泄露吗？隐私一旦泄露，会给用户带来无穷的困扰。
　　至于现在流行的智能空调，其功能是利用自动控制技术，根据外界天气情况自动开启制冷、制热、除湿或空气净化功能。如果家里有人因为某种原因吹不了空调，智能空调也不会在意。当温度达到设定值时，会自动开启。
　　这也反映了目前智能家居的一个问题：有些智能家居只能根据现有的算法来判断如何操作，而不能根据人们的实际需求来决定。俗话说，是“自作主张”。所以这些自动控制的智能家居，也应该具备手动控制功能。此外，智能家居的设计者还应考虑家中有老人和残疾人的情况。他们晚上起来上厕所开灯是个难题，可以通过安装自动照明装置来解决。
　　智能家居要想给用户带来最好的体验，就必须引入智能学习。在大多数情况下，智能家居仍然需要结合人们的意见，不能自己做决定。比如系统认为现在应该开灯，智能家居就会说“房间有点暗，建议马上开灯”。如果业主说“是”，则实施照明方案，但如果业主不同意，则告诉智能家居“现在不要开灯”，因此照明方案将被取消。而智能家居知道这种情况下不应该开灯（这也是一种智能学习）。
　　当然，每次开灯都要和业主确认，就变成了没有决策能力的智能家居。这时候智能学习就发挥作用了。当它经过更多的研究，就可以总结出一个更适合业主的方案。不需要确认就可以直接给方案，业主会有很高的满意度。即使车主不满意，直接提醒他改正就够了，但这种情况会比较少见。
　　而且，当出现危及业主健康的情况时，智能家居只能按照自己的计划，而不能考虑业主的想法。比如一个业主沉迷网络游戏。已经是晚上12点了，主人还在自得其乐。如果继续下去，会危及健康。这种情况下，不需要问主人要不要关掉电脑，而是马上关掉电脑，想办法让他戒掉网瘾。这似乎有点“铺天盖地”。智能家居里主人关了电怎么办？陪伴和监督的“机器力量”如何进入家庭秩序，也将是未来一个重要的伦理问题。我们还可以想象一个场景，一个小偷试图通过窗户闯入一所房子。如果窗户打开，无疑会让小偷更容易入侵。这时系统也检测到了房间内的温度和湿度，应该是开窗通风。应该怎么办？如果实施预定策略，就不是“诱狼入室”了？要主动不执行开窗任务，同时启动上级安全系统。毕竟人身安全更重要。正所谓“两利权取重，两害权取轻”。
　　智能家居融入我们的生活还有很长的路要走。智能家居的相关程序和场景设计需要优化，各种用户隐私泄露的问题需要解决。我们需要更多地结合社会学、伦理学和科学技术，以便产生更有利于家庭和谐、便利和活力的智能应用。
　　回头看现在，数字浪潮来了。在一些行业，业务的数字化比例甚至已经超过50％，未来的社会经济发展将越来越依赖数字化。如何客观冷静地看待机器与人的新关系，已经成为一个话题，甚至是一个命题。希望本文的一些梳理和思考，能够帮助我们更客观、更主动地理解机器与人之间的新关系。我也希望我们能通过ENI经济信息网进行更深入的交流。