​​CNC编程不会被AI完全取代，但会深度重构为“人机协作”模式。​​AI将接管标准化、重复性任务（如代码生成、路径优化），而人类工程师转向工艺设计、异常处理和跨领域创新等核心环节。​​关键亮点​​：AI可将编程效率提升70%以上，但复杂工艺适配、实时调整仍需人类经验；未来CNC工程师需掌握“AI工具驯化”与“多学科整合”能力。

当前AI在CNC编程中的应用已实现三大突破：一是通过机器学习自动生成G代码，减少手动输入错误；二是实时监测刀具磨损数据并动态调整参数，延长设备寿命；三是基于历史数据优化加工路径，将材料浪费降低15%-30%。例如，某车企采用AI辅助系统后，新零件编程时间从8小时缩短至30分钟。

人类工程师的不可替代性体现在三方面：​​非标工艺设计​​需结合材料特性与机床性能，AI缺乏实际加工场景的应变能力；​​多目标权衡​​（如精度vs效率）依赖工程师的行业经验，AI仅能提供参数建议；​​突发故障处理​​（如刀具断裂）需现场判断，AI的预测模型存在滞后性。调研显示，83%的制造企业仍要求CNC团队主导关键工序。

未来从业者需构建“AI+领域”复合技能：一是掌握CAM软件与AI工具的协同操作，如用语音指令修正自动生成的代码；二是深化金属学、力学等基础知识，以验证AI输出的合理性；三是学习数据标注与模型训练，定制企业专属的编程AI。某航空零部件厂通过内部培训，使传统编程人员转型为AI优化师，薪资涨幅达40%。

CNC编程正从“纯技术工种”升级为“智能制造决策者”。建议从业者主动拥抱AI工具，聚焦工艺创新与系统优化——机器负责“更快”，人类专注“更好”。