为什么一边有人劝退机械，一边又有人看好机器视觉？
这个问题很有意思，也确实是当前制造业和科技领域一个非常真实的写照。一边是机械工程专业“劝退”的声音，另一边却是机器视觉领域炙手可热，这背后有着深刻的行业发展逻辑和市场需求变化。让我给你掰扯掰扯，尽量不带AI味儿。
一、 为什么“劝退”机械？ 那是“传统”机械工程面临的挑战
首先要明确一点，这里说的“劝退”机械，更多指的是传统意义上的机械设计、制造、工艺等纯粹的硬件开发领域，尤其是那些依赖大量体力劳动、重复性操作以及技术门槛相对较低的细分方向。
1. 自动化浪潮下的“被替代”焦虑：
核心原因： 工业自动化发展至今，很多原本需要机械工程师亲手设计的流水线、设备甚至是整个工厂的流程，都可以通过更先进的自动化系统来实现。以前需要精密的机械结构来完成的动作，现在可能只需要一套机器人+传感器+PLC就能搞定。
具体表现： 在一些劳动密集型或低附加值的制造业环节，机器人和自动化设备已经开始大规模取代人工。这让一些传统的机械岗位，特别是操作、调试、简单维护等岗位，需求量在萎缩。
例子： 以前一个汽车生产线需要大量工人用扳手、焊接枪等工具进行组装，现在很多工序都由机械臂和自动化设备完成。这就意味着纯粹依靠纯粹的机械知识去设计一个螺丝刀的机械结构，在整个自动化生产链条中的价值，可能不如设计一套高效的机器人调度算法来得大。
2. 技术迭代速度加快，知识更新压力大：
核心原因： 机械工程作为一门基础学科，其理论框架相对稳定，但具体应用技术更新换代的速度却越来越快。新材料、新工艺、新仿真工具层出不穷，要求从业者必须不断学习。
具体表现： 一些从业者可能会觉得，自己学习的很多机械知识，在实际工作中很快就会被新的技术和软件取代，需要不断“续费”才能跟上节奏。相比之下，一些新兴技术领域可能更具颠覆性，学习曲线虽然陡峭，但一旦掌握，回报可能更可观。
例子： 传统的CAD/CAM软件，现在已经发展到更加智能化的参数化设计、拓扑优化、材料仿真等阶段，如果不去学习这些新工具和方法，很容易被淘汰。
3. 软件、算法的价值凸显，抢占“高地”：
核心原因： 现代工业系统越来越“智能化”，软件和算法在其中扮演着越来越核心的角色。从产品设计仿真到生产过程控制，再到产品全生命周期管理，软件的赋能作用日益显著。
具体表现： 很多原来由纯粹机械设计完成的任务，现在可以通过软件优化和算法来解决，而且效果更好、效率更高。这使得一些人觉得，相比于硬邦邦的机械，软件和算法更能带来“智商税”和高附加值。
例子： 传统的模具设计可能需要大量的经验和反复修改，而现在可以通过先进的仿真软件和算法进行优化，大大缩短设计周期并提高效率。
4. “脏乱差”的固有印象与年轻人求职观念：
核心原因： 很多人对机械行业的印象还停留在“一线车间”、“油腻腻的厂房”、“辛苦且枯燥的重复劳动”。加上现代年轻人更倾向于选择光鲜亮丽、工作环境舒适的行业。
具体表现： 即使是机械领域的高端研发岗位，也可能需要接触到实际的生产现场，这与一些年轻人理想中的工作状态有差距。
二、 为什么“看好”机器视觉？ 它正站在技术融合的浪尖上
而机器视觉之所以备受青睐，是因为它恰好踩在了当前科技发展的几个关键节点上，而且与“劝退”机械的根源是相辅相成的。
1. 工业自动化和智能化的“眼睛”与“大脑”：
核心原因： 机器视觉是工业自动化和智能化的关键赋能技术。它赋予了机器“看”和“理解”的能力，从而让自动化设备不再只是执行预设指令的“笨蛋”，而是能够根据实时感知的信息做出判断和调整的“聪明”系统。
具体表现： 无论是最基础的自动分拣、产品缺陷检测，还是更复杂的机器人导航、智能仓储、无人驾驶，机器视觉都是不可或缺的核心技术。它直接连接了物理世界和数字世界，是实现更高级别智能化的基础。
例子： 汽车生产线上，机器视觉系统可以精确检测车身焊点质量，识别零件安装是否到位；物流仓储中，它可以识别包裹、引导AGV小车进行搬运。这些都是传统机械手段难以高效实现的。
2. 技术融合的“金矿”：
核心原因： 机器视觉并非孤立的技术，它是光学、电子学、计算机科学（特别是图像处理、机器学习、深度学习）、人工智能等多个学科交叉融合的产物。
具体表现： 学习机器视觉，实际上是在学习如何运用多种前沿技术解决实际问题。这使得从业者能够站在技术的最前沿，拥有更广阔的职业发展空间和更高的技术附加值。
例子： 一套先进的机器视觉系统，可能需要光学工程师设计高分辨率镜头和光源，电子工程师设计高速图像采集卡和处理单元，而算法工程师则利用深度学习模型来识别复杂的缺陷。这种多学科的协同，催生了巨大的技术价值。
3. “降本增效”的刚需驱动：
核心原因： 在全球制造业竞争日益激烈的背景下，企业对“降本增效”的需求是持续且强烈的。机器视觉技术能够显著提升产品质量、降低不良品率、提高生产效率、减少人力成本，直接契合了企业的核心诉求。
具体表现： 一套成熟的机器视觉解决方案，往往能在短时间内带来可观的投资回报。这使得企业愿意投入资源去引入和开发相关技术。
例子： 原来需要人工巡检的产品，如果存在漏检或误检，造成的损失可能远超一套机器视觉系统的成本。
4. 应用场景的无限拓展性：
核心原因： 机器视觉的应用边界一直在不断拓宽，从传统的工业制造领域，延伸到医疗健康、安防监控、自动驾驶、消费电子、农业等几乎所有行业。
具体表现： 这种跨行业的通用性使得机器视觉人才的需求呈现爆发式增长，并且在各个领域都有新的应用机会出现。学习机器视觉，就等于拥有了进入多个高潜力行业的“敲门砖”。
例子： 在医疗领域，机器视觉可以辅助医生进行病灶识别；在安防领域，可以实现人脸识别和行为分析；在自动驾驶领域，则是车辆感知世界的关键。
5. “知识”与“技能”的直接变现：
核心原因： 相比于传统机械工程对经验的依赖，机器视觉的很多核心能力体现在算法的开发、模型的训练和系统的集成上，这些“知识”和“技能”更容易通过项目和产品直接变现。
具体表现： 算法工程师、视觉工程师等岗位，其价值往往体现在解决特定视觉难题的能力上，这种能力更具市场化的定价基础。
总结一下，为什么会出现这种“一边劝退一边看好”的现象：
“劝退”机械，更多的是对传统、低附加值、劳动密集型机械岗位的担忧。 这并不意味着整个机械工程领域都没前途，而是提醒从业者需要拥抱变化，向更高端、更智能、更融合的方向发展。真正的机械工程（如精密机械设计、新材料、新能源机械等高端领域）依然至关重要。
“看好”机器视觉，是因为它站在了技术发展的风口上，是驱动制造业智能化升级的核心力量。 它融合了多种前沿技术，具有广阔的应用前景和巨大的市场需求，能够为从业者带来更高的价值回报和更广阔的职业发展空间。
所以，与其说是一方被劝退，另一方被看好，不如说是行业在转型升级，对人才技能的需求发生了结构性变化。从纯粹的“硬件实现”转向了“软硬结合”、“智能感知”和“数据驱动”。如果一个机械工程师能够将自己的机械知识与机器视觉、人工智能等技术相结合，那他会成为市场上非常抢手的复合型人才。这才是问题的本质。
一、 为什么“劝退”机械？ 那是“传统”机械工程面临的挑战
首先要明确一点，这里说的“劝退”机械，更多指的是传统意义上的机械设计、制造、工艺等纯粹的硬件开发领域，尤其是那些依赖大量体力劳动、重复性操作以及技术门槛相对较低的细分方向。
1. 自动化浪潮下的“被替代”焦虑：
核心原因： 工业自动化发展至今，很多原本需要机械工程师亲手设计的流水线、设备甚至是整个工厂的流程，都可以通过更先进的自动化系统来实现。以前需要精密的机械结构来完成的动作，现在可能只需要一套机器人+传感器+PLC就能搞定。
具体表现： 在一些劳动密集型或低附加值的制造业环节，机器人和自动化设备已经开始大规模取代人工。这让一些传统的机械岗位，特别是操作、调试、简单维护等岗位，需求量在萎缩。
例子： 以前一个汽车生产线需要大量工人用扳手、焊接枪等工具进行组装，现在很多工序都由机械臂和自动化设备完成。这就意味着纯粹依靠纯粹的机械知识去设计一个螺丝刀的机械结构，在整个自动化生产链条中的价值，可能不如设计一套高效的机器人调度算法来得大。
2. 技术迭代速度加快，知识更新压力大：
核心原因： 机械工程作为一门基础学科，其理论框架相对稳定，但具体应用技术更新换代的速度却越来越快。新材料、新工艺、新仿真工具层出不穷，要求从业者必须不断学习。
具体表现： 一些从业者可能会觉得，自己学习的很多机械知识，在实际工作中很快就会被新的技术和软件取代，需要不断“续费”才能跟上节奏。相比之下，一些新兴技术领域可能更具颠覆性，学习曲线虽然陡峭，但一旦掌握，回报可能更可观。
例子： 传统的CAD/CAM软件，现在已经发展到更加智能化的参数化设计、拓扑优化、材料仿真等阶段，如果不去学习这些新工具和方法，很容易被淘汰。
3. 软件、算法的价值凸显，抢占“高地”：
核心原因： 现代工业系统越来越“智能化”，软件和算法在其中扮演着越来越核心的角色。从产品设计仿真到生产过程控制，再到产品全生命周期管理，软件的赋能作用日益显著。
具体表现： 很多原来由纯粹机械设计完成的任务，现在可以通过软件优化和算法来解决，而且效果更好、效率更高。这使得一些人觉得，相比于硬邦邦的机械，软件和算法更能带来“智商税”和高附加值。
例子： 传统的模具设计可能需要大量的经验和反复修改，而现在可以通过先进的仿真软件和算法进行优化，大大缩短设计周期并提高效率。
4. “脏乱差”的固有印象与年轻人求职观念：
核心原因： 很多人对机械行业的印象还停留在“一线车间”、“油腻腻的厂房”、“辛苦且枯燥的重复劳动”。加上现代年轻人更倾向于选择光鲜亮丽、工作环境舒适的行业。
具体表现： 即使是机械领域的高端研发岗位，也可能需要接触到实际的生产现场，这与一些年轻人理想中的工作状态有差距。
二、 为什么“看好”机器视觉？ 它正站在技术融合的浪尖上
而机器视觉之所以备受青睐，是因为它恰好踩在了当前科技发展的几个关键节点上，而且与“劝退”机械的根源是相辅相成的。
1. 工业自动化和智能化的“眼睛”与“大脑”：
核心原因： 机器视觉是工业自动化和智能化的关键赋能技术。它赋予了机器“看”和“理解”的能力，从而让自动化设备不再只是执行预设指令的“笨蛋”，而是能够根据实时感知的信息做出判断和调整的“聪明”系统。
具体表现： 无论是最基础的自动分拣、产品缺陷检测，还是更复杂的机器人导航、智能仓储、无人驾驶，机器视觉都是不可或缺的核心技术。它直接连接了物理世界和数字世界，是实现更高级别智能化的基础。
例子： 汽车生产线上，机器视觉系统可以精确检测车身焊点质量，识别零件安装是否到位；物流仓储中，它可以识别包裹、引导AGV小车进行搬运。这些都是传统机械手段难以高效实现的。
2. 技术融合的“金矿”：
核心原因： 机器视觉并非孤立的技术，它是光学、电子学、计算机科学（特别是图像处理、机器学习、深度学习）、人工智能等多个学科交叉融合的产物。
具体表现： 学习机器视觉，实际上是在学习如何运用多种前沿技术解决实际问题。这使得从业者能够站在技术的最前沿，拥有更广阔的职业发展空间和更高的技术附加值。
例子： 一套先进的机器视觉系统，可能需要光学工程师设计高分辨率镜头和光源，电子工程师设计高速图像采集卡和处理单元，而算法工程师则利用深度学习模型来识别复杂的缺陷。这种多学科的协同，催生了巨大的技术价值。
3. “降本增效”的刚需驱动：
核心原因： 在全球制造业竞争日益激烈的背景下，企业对“降本增效”的需求是持续且强烈的。机器视觉技术能够显著提升产品质量、降低不良品率、提高生产效率、减少人力成本，直接契合了企业的核心诉求。
具体表现： 一套成熟的机器视觉解决方案，往往能在短时间内带来可观的投资回报。这使得企业愿意投入资源去引入和开发相关技术。
例子： 原来需要人工巡检的产品，如果存在漏检或误检，造成的损失可能远超一套机器视觉系统的成本。
4. 应用场景的无限拓展性：
核心原因： 机器视觉的应用边界一直在不断拓宽，从传统的工业制造领域，延伸到医疗健康、安防监控、自动驾驶、消费电子、农业等几乎所有行业。
具体表现： 这种跨行业的通用性使得机器视觉人才的需求呈现爆发式增长，并且在各个领域都有新的应用机会出现。学习机器视觉，就等于拥有了进入多个高潜力行业的“敲门砖”。
例子： 在医疗领域，机器视觉可以辅助医生进行病灶识别；在安防领域，可以实现人脸识别和行为分析；在自动驾驶领域，则是车辆感知世界的关键。
5. “知识”与“技能”的直接变现：
核心原因： 相比于传统机械工程对经验的依赖，机器视觉的很多核心能力体现在算法的开发、模型的训练和系统的集成上，这些“知识”和“技能”更容易通过项目和产品直接变现。
具体表现： 算法工程师、视觉工程师等岗位，其价值往往体现在解决特定视觉难题的能力上，这种能力更具市场化的定价基础。
总结一下，为什么会出现这种“一边劝退一边看好”的现象：
“劝退”机械，更多的是对传统、低附加值、劳动密集型机械岗位的担忧。 这并不意味着整个机械工程领域都没前途，而是提醒从业者需要拥抱变化，向更高端、更智能、更融合的方向发展。真正的机械工程（如精密机械设计、新材料、新能源机械等高端领域）依然至关重要。
“看好”机器视觉，是因为它站在了技术发展的风口上，是驱动制造业智能化升级的核心力量。 它融合了多种前沿技术，具有广阔的应用前景和巨大的市场需求，能够为从业者带来更高的价值回报和更广阔的职业发展空间。
所以，与其说是一方被劝退，另一方被看好，不如说是行业在转型升级，对人才技能的需求发生了结构性变化。从纯粹的“硬件实现”转向了“软硬结合”、“智能感知”和“数据驱动”。如果一个机械工程师能够将自己的机械知识与机器视觉、人工智能等技术相结合，那他会成为市场上非常抢手的复合型人才。这才是问题的本质。
网友意见
机械和机器视觉之间的关系，
就像巴基斯坦和卡巴斯基之间的关系，
二者之间的关系，就是有基巴关系。
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