工業(yè)革命4.0捧火了機器人行業(yè)，服務(wù)類機器人更成為了創(chuàng)業(yè)的藍海。他們?yōu)槲覀兘鉀Q了大量的問題，但也給我們造成了新的焦慮。

以前我們認為機器人這種生物的出現(xiàn)，最多是幫我們干一些苦點累點機械點的活，讓我們把機械勞動的時間節(jié)省出來，去做更多可以更好發(fā)揮人的價值的工作。

所以你能想到的許多性質(zhì)較為簡單的工作，不用摻雜太多腦力和抽象思維的崗位，被機器人取代的可能性肯定會很高。

原來倉庫搬運工都是人力的工種范圍，但現(xiàn)在不是這樣了。亞馬遜的倉庫里就有不少機器人員工，他們不僅不辭辛苦，從來不抱怨，而且不知疲倦，干起活來又快又好，效率還高。所以亞馬遜簡直高興極了，立馬在公司倉庫大范圍鋪開，添置了幾萬臺倉庫機器人搬運工。

因此很長一段時間，大家都覺得體力勞動風險大，取代可能性高，復雜腦力比較安全，科研這種更是如此。但科學機器人、醫(yī)務(wù)機器人、音樂機器人的出現(xiàn)還是給人類的傲慢和狂妄打了臉。

這些以前不會丟飯碗的行業(yè)，也開始被機器人入侵了。雖然現(xiàn)在它們還沒有形成規(guī)模，應用的也大多是一些個例，但人工智能的發(fā)展速度遠遠超乎人類的想象，行業(yè)潛力也是前途無量。

會寫新聞報道的機器人，能起草法律文件的機器人，這些離我們都已經(jīng)不遙遠。但仔細一想，似乎也不用太杞人憂天，因為即使機器人看似從事的是原定人來做的工作，但還是需要“模板”，也就是說，一切需要按計劃進行，有意外情況出現(xiàn)，算法沒提前設(shè)計好，未必能夠應付的了。

芝加哥花大價錢砸出來的寫作機器人，撰寫的都是有固定格式的新聞稿；起草法律文件，也是因為勞動合同、財務(wù)合同等許多都有固定的模板可以套用。法律領(lǐng)域這些簡單的工作可以讓機器人來幫你完成，但指望他們幫你打官司，似乎暫時還不太可能。

說白了，現(xiàn)在的趨勢是任何一個行業(yè)都有被機器人滲入的可能，但暫時還停留在簡單的重復體力工作上。而對創(chuàng)造，決策，分析，管理，人際交往等能力要求比較高的行業(yè)和工作，則沒那么容易就丟了飯碗。

就拿財經(jīng)領(lǐng)域的很多工作來說，還保留著機器人難以企及的高度。高頓財經(jīng)行業(yè)研究員Charles指出，財務(wù)經(jīng)理、財務(wù)總監(jiān)、投資總監(jiān)、風控經(jīng)理、理財顧問、證券分析師等等，服務(wù)性質(zhì)很強，而且符合機器人取代不了工作的核心特質(zhì)之一，那就是前瞻性、預測性和不確定性。

現(xiàn)有的機器人可以為你輸入、收集、歸結(jié)、整理財務(wù)數(shù)據(jù)，但沒法告訴你這家公司遠景的財務(wù)預期和趨勢；可以根據(jù)已有的大數(shù)據(jù)經(jīng)驗為你制定通用的資產(chǎn)配置模型，但或許不能完全像理財師一樣，按照你的實際情況和需求，靈活地為你調(diào)整理財方案和規(guī)劃。

風險控制就更不用說了，數(shù)據(jù)和模型永遠只是輔助工具，如何將這些工具組合用好的，還是需要人的獨立決策和有機分析；客戶、渠道、融資、項目洽談等類似人與人之間博弈的場合，似乎冰冷的機器人也沒法獨立勝任。

從時間序列上來說，展望未來總是要比回憶過去更具創(chuàng)造性。面對的未知越多，需要人的聰明才智來應變的概率就越大。