随着技术的飞速发展，特别是人工智能（AI）、机器学习和大数据等新兴技术的应用，工业界正经历着一次深刻的人才结构与技能需求变化。智能制造，即通过集成传感器、机器人和其他先进设备来提高生产效率和产品质量的一种生产方式，是当今世界各国产业升级的一个重要趋势。在这个过程中，不少传统制造业岗位面临被自动化系统所取代的风险。

首先，我们需要了解在智能制造领域，哪些单位是最具代表性的。这些单位通常包括那些已经或正在进行数字化转型、积极采用最新技术以提升生产效率和竞争力的企业。在中国，这类单位遍布于电子、高端装备、汽车、新材料等多个行业，其中不乏像华为、小米、三星电子这样的科技巨头，以及一些专注于精密机械、航空航天零部件等领域的小而美的企业。

然而，在这些单位中，一些传统的手动操作任务已经或将会被替换为更高效且可靠的人工智能系统。例如，在车辆制造业中，曾经由人类手工完成的大部分装配工作，如螺丝钉的安装，现在可以由机器人执行。而在纺织品加工行业里，那些重复性强但对细节要求较高的任务，如织物检查与修补，也越来越多地交由计算机视觉辅助系统完成。

此外，还有一类岗位可能会因为新的管理方法而变得过时。这包括计划师们使用旧式ERP（企业资源规划）软件来预测需求并优化库存管理，而现在许多公司则选择实时分析工具，以更准确地反应市场变化，并及时调整供应链策略。此类变革往往伴随着对员工技能要求升级，因为他们需要学会如何与新的软件工具协同工作，以及理解如何利用数据驱动决策。

尽管存在这些挑战，但同时也带来了许多新机会。一方面，由于自动化提高了生产效率，有能力适应这种变革的人才将有更多机会获得更好的薪酬待遇以及职业晋升空间；另一方面，对现有的就业市场来说，这意味着一定程度上的劳动力市场整合，即使某些特定职位消失，也可能创造出全新的就业岗位，比如开发者、数据分析师以及相关维护人员等专业人才。

为了应对这一背景，最有效办法之一就是加强教育培训体系，使之能够迅速响应产业变化，并培养具有创新思维和持续学习能力的人才。这不仅涉及到基础教育，更应该鼓励高等教育机构提供针对未来就业市场需求而设计的课程，同时政府政策也应该支持职业培训项目，让广大群众能够快速适应新环境。

最后，我们不能忽视的是，无论是在目前还是未来的任何一个时间点，对于即将出现或者已经出现的问题，都必须采取积极主动的心态去面对。如果我们能从全球范围内共享经验并共同努力，那么对于那些因自动化产生影响而感到担忧的地方，就能找到解决问题的手段，从而实现更加平衡且充满希望的人力资本结构。