VIDEO REVIEW · CAREER

AI 來了,CNC 技師該怕嗎?TITANS 兩支影片相隔三年的職涯答案

AI 來了,CNC 技師該怕嗎?TITANS 兩支影片相隔三年的職涯答案——文章封面圖
重點摘要(TL;DR) 同一個頻道、同一個主題、相隔三年的兩支影片,是觀察 AI 對 CNC 職涯衝擊最好的對照組。2023 年 4 月,TITANS of CNC 的「How CNC Machinists CONQUER the RISE of AI」還在把 AI 當成需要「征服」的外來趨勢,8 萬多人觀看;2026 年 3 月的「Everyone is Wrong About AI in CNC Programming…」,語氣已經變成糾正圈內對 AI 的集體誤解——此時頻道自己已做了整個系列的 AI 實測。三年的軌跡與國際研究一致:技能需求在變,但製造業缺的從來不是職缺而是人。給技師的務實結論:怕 AI 不如會 AI——會審核 AI 輸出的技師,正在變成市場上最稀缺的角色。

01兩支影片,相隔三年

2023 年 4 月,當生成式 AI 的討論剛淹沒各行各業時,TITANS of CNC 上傳了「How CNC Machinists CONQUER the RISE of AI(CNC 技師如何征服 AI 的崛起)」,至今累積超過 8 萬次觀看。影片引用了大量當時的新聞與討論,回應的是圈內瀰漫的那個問題:我們會被取代嗎[1]

2023 年:AI 剛崛起時,TITANS of CNC 給技師的第一波回應(在 YouTube 開啟

三年後的 2026 年 3 月,同一個頻道上傳了「Everyone is Wrong About AI in CNC Programming…(關於 AI 編程,大家都想錯了)」[2]。此時的 TITANS 已不是旁觀者——這三年間他們實測了 AI 編程工具的完整系列(見〈美國實測案例〉與本系列〈人機對決影片導讀〉)。

2026 年:做完整系列實測之後,頻道回頭糾正圈內對 AI 的誤解(在 YouTube 開啟

02從「征服」到「上手」:視角怎麼變的

把兩支影片並排看,變化有三層:

這條軌跡對台灣的價值在於:美國職人圈已經替我們走過一輪從焦慮到上手的心路。不必重複三年的觀望——可以直接從「怎麼用」開始。

03研究怎麼說:變的是技能組合,不是職缺總量

職涯焦慮值得用數據校準。世界經濟論壇的未來工作報告指出:技術變遷同時創造與取代工作,製造業的核心問題是技能缺口——需要再培訓的人遠多於被淘汰的職缺[3]。Deloitte 與美國製造業協會的研究標題就說完了:「工作在這裡,人在哪裡?」——製造業長期處於找不到人的狀態,而非人找不到工作[4]

自動化的歷史也提供了先例:CNC 本身就曾是「取代技師」的技術——它取代的是搖手輪的動作,卻創造了編程、製程規劃與品保的新技能需求,總體讓一個技師能負責的產出大幅增加[5]。AI 對編程的作用,結構上是同一件事再來一次:壓縮「展開刀路」的重複勞動,放大「判斷與把關」的價值。台灣的在地對應見〈CNC 缺工自救指南〉。

04給技師與入行者的三條具體路

  1. 在職技師:把「審核 AI」變成你的技能。AI 產出的程式需要有人看得出哪裡不對——這需要的正是你已有的加工直覺。學會操作一套 AI CAM 工具、建立自己的檢核清單,你就從「被 AI 比速度的人」變成「AI 的品管」,稀缺度反而上升。完整學習路徑見〈CNC 工程師的 AI 時代學習路徑〉。
  2. 資深師傅:把經驗變成資產。AI 時代最值錢的不是操作速度,是你三十年累積的判斷。透過系統化的記錄與傳承(見〈老師傅經驗傳承實務〉),經驗可以在你退休後繼續替廠裡工作——也替你自己留下議價力。
  3. 想入行的年輕人:這行比你想的更歡迎你。兩支影片與所有研究指向同一件事:行業缺人,而且缺的越來越是「懂加工又會用數位工具」的人。從基礎工法學起、同時把 AI 工具當成日常——你的成長曲線可以比前輩短得多。

BestAI CAM 在這個轉型裡的角色,是把「會用 AI」的門檻降低:AI 讀圖、建模、依廠內刀具庫產碼、內建模擬與尺寸交叉驗證——技師的工作聚焦在審核與決策,而我們的〈教育訓練課程〉正是為了讓團隊快速接上這套工作方式。AI 不會取代技師;但如兩支影片三年間證明的——會用 AI 的技師,會先一步拿走機會。

05常見問題 FAQ

AI 會取代 CNC 技師嗎?

證據指向「取代部分工作內容、而非職位」:被壓縮的是重複性的編程展開與準備工作,被放大的是審核、判斷與現場把關的價值。製造業的結構性問題始終是缺人而非缺職缺——國際研究與 TITANS 三年的實測軌跡都支持這個結論。

在職技師該學什麼才不會被淘汰?

最高槓桿的一項:學會審核 AI 的輸出。這結合了你已有的加工直覺(AI 沒有)與新工具的操作(多數同業還沒有)。具體做法是掌握一套 AI CAM 流程、建立自己的程式檢核清單,讓自己成為 AI 產出與機台之間那道必經的關卡。

兩支影片相隔三年,最大的變化是什麼?

從「AI 是需要征服的外來威脅」變成「圈內對 AI 的理解需要被糾正」。背後的原因是頻道這三年親手做了系列實測——把 AI 的能與不能摸清楚後,問題自然從「會不會被取代」變成「怎麼用得好」。這條心態軌跡正是每個加工團隊都會走的路。

台灣的年輕人現在入行 CNC 還有前景嗎?

行業缺工是長期結構,而 AI 正在降低入門的重複勞動、提高數位技能的價值——「懂加工又會用 AI 工具」的組合在市場上稀缺。從基礎工法打底、同時把 AI CAM 當日常工具學,成長速度可以明顯快於傳統路徑。

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06參考文獻

  1. TITANS of CNC MACHINING(YouTube)。How CNC Machinists CONQUER the RISE of AI(2023-04-04 發布)。youtube.com/watch?v=mFhngJUGMSo
  2. TITANS of CNC MACHINING(YouTube)。Everyone is Wrong About AI in CNC Programming…(2026-03-26 發布)。youtube.com/watch?v=JPjbZ_DZh3s
  3. World Economic Forum (2023). The Future of Jobs Report 2023.
  4. Deloitte & The Manufacturing Institute (2018). The jobs are here, but where are the people?
  5. Groover, M. P. (2019). Automation, Production Systems, and Computer-Integrated Manufacturing (5th ed.). Pearson.