（来源：上观新闻）
而且现在🧠一个人能🤙搞定的🙀🎓事情多太多了，因🛑为大部分编🈂码工作都可以🇲🇹🥨交给模型🆎👩🎨。这个缺陷在纯文本🦘🈳任务中🇳🇦或许可以忍受，🥌📭但当AI要进入⤵🚱真实世🔭界：操控机器人👯、驾驶👩🍳🙄汽车、🐉🚜在工厂里作业，👩🌾它就变🇹🇨😕成了一个🏕无法绕过⛈🏵的坎，你不💣🍸能让一个自🐰动驾驶模型“大🍖🎵概正确”😽地判断前方障碍🦊🚱物，也不能让一🇩🇲⛰个工业机🤒🗓器人“🧮🧛♀️差不多”地预测零🐓🇳🇬件运动轨🤫迹👩🚒。
每个环境遵循🔑🗓「重置→执行→评🚲国产福利估→回收」🔲🔍的标准生命周期🇾🇹♑，配合Spar😡💷e Serv🐍🇬🇳er轮💇👁️🗨️转和周期性重启，🚨💥保证长时🕹🗂间训练📨的稳定性🍼🚥。这只是👨🌘为了最大化💵👺我们自己的工厂产🇻🇪👩🌾能利用率，我们🧸可能会做一些这种🇹🇿🍷调整🇸🇰。
那么问题来了👎🧝♀️：究竟还剩下🇦🇴哪些适合⚗PM的场景😧🦀呢？ 我觉🏹得，其实有不少🎅PM应🏰该考虑转岗，比如🏳️🌈，如果你一🔙直想成为一名💌🇪🇸工程师，但🐀📊可能你更擅长🧐🇨🇲管理团队，💑却不太擅长技🇪🇭术本身🙀，那现⚡🤓在或许可🃏🇮🇩以转去做一名🛳工程经理，这也没🖲⛏什么不🇲🇼🏥好👨👧👧。
