很难想象，在AI工业运营时代，以传统的条块分割、专业分工的方式，从多个部门调动大量不同专业细分的工程师 ， 在一个圈子内修复一个出现故障的机器人，需要耗费大量的时间和巨大的成本 。
在数据存储和执行效率上，AI肯定比人力更高效 。在AI时代，工程大脑需要综合判断和决策来控制AI 。其基础是跨学科、跨领域、跨界的知识结构和思维方式 。只是这个专业的技能已经不够用了，很容易被AI淘汰 。
工业化的AI系统需要像SpaceX这样的人力资源，少数“复合型人才”可以将跨界的知识结构和工作方法融入AI系统中，进行判断、决策和解决问题 。
比如年轻的地勤工程师，未来可能独自面对数百吨的精密飞机 ， 控制AI维护，发现并解决AI的错误、故障和问题 。这代表着更高的劳动生产率，所以航空公司空公司给他们加薪升职 ， 留住能面向未来的“复合型人才” 。
现代大学和教育体系不仅要与时俱进，而且要在面向未来的人才的教育培养方案上具有前瞻性，鼓励多学科、跨界、兼职的教育成果 。
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