乘着机器人大会的热潮，我们可以先来想象一个这样的场景：你坐上汽车，准备开始长途旅行。但是，你不用坐在方向盘前开车。反而可以面对仪表盘的显示屏幕，摆开架势，准备和电脑来一场国际象棋大战。当你思考并落下棋子时，自动驾驶的电动汽车也在向前行驶。它会与其它无人驾驶的汽车“通讯”，保持安全车距。你最后战胜了电脑，精疲力尽地结束了一个漫长的棋局，汽车也到达了目的地。

　　这种场景不是科幻小说，也不仅仅是人类突破天际的想象力。事实上机器人在各行各业显露身手的速度，比你想象中来得还要快。

　　英国当地时间10月11日，在米尔顿凯恩斯南面的英格兰小镇，一辆由英国牛津大学旗下公司开发的双座电动无人驾驶汽车以5英里的时速(8公里/小时)在公路上行驶。该车能够自动转弯，在行人通过斑马线时主动停下避让。它通过雷达导航和摄像技术，实现自主驾驶。

　　此次测试是运输系统创新中心的试驾计划之一，这是英国首度有无人驾驶汽车在公共场所进行测试。他们计划在这座城市推出40辆无人驾驶车，为早日实现2020年无人驾驶汽车上路的目标而努力。

　　就在英国宣布无人驾驶车路测的前一天，福田汽车集团与百度签署战略合作协议，就车联网、大数据、智能汽车和无人驾驶展开全面合作，共同打造智能互联网商用汽车。同时，福田无人驾驶超级卡车预计年底将上路行驶。

　　10月14日，蔚来汽车宣布其已于近日取得由加州政府颁发的无人驾驶汽车测试牌照，与谷歌、特斯拉等企业一道，成为早期获得该牌照的公司。这是继百度无人驾驶汽车获得全球第15张无人驾驶测试牌照后诞生的第16张牌照，也标志着蔚来汽车的技术能力获得认可，跻身硅谷无人驾驶技术研发第一阵营。

　　在我们对某项新技术抱着无限向往之情的同时，也会伴随着哀叹某些职业将消亡的悲凉之声。例如，数字相机和智能手机的普及，伴随着传统摄影、印刷产业的式微。当无人驾驶汽车成为主流，取代大部分司机也完全可能：大多数交通事故的产生，是由于人为观察、判断、操作存在大量失误。机器有可能观察更全面、判断更精准、行为更一致，从而大量减少事故常见诱因。

　　同样，机器翻译对翻译界也带来了不小的冲击。近期，Google宣布即将把支持AlphaGo赢得围棋人机大战的深度神经网络应用于Google 翻译中，称可将翻译误差平均降低60%，译作接近中等双语使用者的水准，该成果被广泛视为翻译的一项“重大突破”。

　　与传统的基于短语的翻译相比，Google推出的基于神经网络的翻译系统对整个输入句子进行编码，能够更充分的利用上下文信息，生成高质量的译文。消息一出引起了一阵小小的喧哗，不少人认为这是要砸翻译的饭碗，或是要了外语专业学生的小命。

　　另外，微软研究员近日宣布，微软经过训练的神经网络已可以像人工一样识别人类语音。在17日发布的报告中，微软让其研发的自动化系统与专业速记员进行了比赛。结果显示，自动化系统的错误率首次低于人工。这样的消息或许会让速记员坐立不安了。

　　不仅司机、翻译、速记员可能被机器人替代，还有建筑工人、快递员、保姆、银行业务员、电话客服、仓库管理员、收银员、清洁工、销售、会计、金融相关、制造业工人、餐厅服务员、办公行政人员、服务、音乐人、医生、护士、教师、军人，律师……哦，对了电脑翻墙用google，还有小编的职业-记者！据说美联社的1/4稿件都来自记者机器人的撰写。

　　机器人把人类从简单重复的劳动中解放出来，人可以向机器人借力并发挥自己的分析能力和创造性，提高工作效率和质量，把精力花在对分析、评估、综合、创造要求较高的劳动上。人与机器的强强联合才是未来发展趋势。

　　也许，正如阿里巴巴集团董事局主席马云所说：“过去二十年或者三十年来，我们把人变成了机器，未来的二十年和三十年，我们将会把机器变成人。人类将会失去很多的就业机会，人类也会诞生很多新的就业机会。未来的机器比你聪明的时候，不要沮丧，我们比机器更厉害的是我们对文化的把握，对愿景的思考，我们对想象力这一方面是人类巨大的机会所在。”