智能化推動就業結構深刻變革

隨著移動互聯網和大數據的蓬勃發展，人工智慧和實體經濟的融合日趨深化，成為推動經濟發展的新動能。智能化不僅將重塑經濟社會發展格局，深刻改變人們的生產生活方式，更將對勞動力就業產生決定性影響，就業結構將被徹底改變。

更多更廣的工作崗位將被替代

在電子信息化時代，大量常規性工作崗位被替代。Autor David的研究將工作任務劃分為常規性任務和非常規性任務，其中常規性任務指可被程序化從而實現自動化的體力和部分認知任務。從材料搬運、產品裝配到質量檢驗，從生產控制、過程監測到故障診斷，這類任務具有明確的規則和流程，可被編程化進而實現自動化。一條全自動化設備生產線可以完成衝壓工、焊接工、裝配工和質檢員的任務，製造執行系統（MES系統）更是能夠實現對訂單管理、生產排程、產品檢測和過程優化等任務的全程信息化掌控。依靠技術進步，先進機器設備能夠完成越來越多的常規性任務，並且在生產效率方面擁有相對優勢，留給人們的常規性工作崗位便越來越少。

在智能化時代，部分非常規性工作崗位也開始變得常規化，可被替代的工作範圍不斷擴大。在大數據、感測技術和腦科學的支持下，人工智慧具有超強的深度學習能力，更多認知甚至創造性任務也在逐漸被機器實現。一方面，智能化滲透的行業更加廣泛，從製造業向教育、醫療和金融等行業延伸，可被取代的工作崗位也擴展至三大產業的各個領域。另一方面，智能機器的功能愈發強大，醫用機器人不僅可以護理病人、診斷疾病，甚至可以進行精確的心臟手術。隨著人工智慧技術的不斷發展，醫生、司機和教育顧問等以往需要專業技術能力和問題解決能力的非常規性工作崗位，也面臨被替代的風險。

與此同時，為在新一輪國際分工中掌握主動權，以智能技術推動產業轉型升級，中央政府和各級地方政府陸續出台了一系列相關產業政策，積極鼓勵企業進行技術改造，客觀上也加速了機器設備對流程化工作的替代。當智能生產、智能產品和智能服務逐漸邁向成熟，更多更廣的工作崗位將不可避免地被取代甚至消失。

幫助人類追求更美好的生活

雖然人工智慧技術突飛猛進，但是仍存在眾多技術應用瓶頸，我國工業和服務業實現智能化是一個長遠的目標。目前，人工智慧技術只達到「弱人類級別」，可執行的工作任務有限，仍不能實現三種非常規性任務：強調非結構化環境適應性和眼手腳互動的非常規手工任務，重視溝通管理能力、專業技術能力和創造力的非常規抽象任務，以及需要人類進化而來的直覺和常識，只能靠默契理解來完成的任務。最簡單的例子是，啟動機械臂所需的電源插孔是二極還是三極，人眼瞬間便可識別；海爾COSMOPlat平台實現了用戶定製、模塊化生產和智慧物流的互聯，但產品的個性化定製過程仍需要用戶和設計師的創意和溝通決策；早教機器人可以對孩子進行智力啟蒙，卻難以做到幼兒教師對孩子的心理安撫和道德培養。

我國工業智能化尚處於起步階段，智能製造工程只局限於小範圍的行業應用試點。儘管人工智慧的應用不斷取得突破性進展，從語音識別代表的感知智能向語言翻譯代表的認知智能過渡，但脫離實驗室進入現實應用場景，面臨巨大的技術和財力挑戰。目前，我國擁有較完整的智能化製造系統的企業主要是大型互聯網企業和知識、技術密集型製造企業，數字化車間和智能工廠的建設仍為試點項目，能夠實現設計、生產、管理、物流和服務高度協同一體化的企業屈指可數。在「機器換人」最集中的長三角和珠三角地區，工業機器人和自動化生產線執行的也多為重體力、高重複和高精度的常規性任務，管理和銷售仍是相對用工需求最大的職業。

人類對科技的不斷探索，終極目的不是要機器取代人類，而是幫助人類追求更美好的生活。在基礎研發層面，人工智慧要達到可以複製人類的思維過程和能力，將依賴眾多學科尖端技術的集成，技術壁壘和開發成本極高。在應用層面，人工智慧的商業化實踐是企業成本收益最大化決策下的行為，企業採用智能系統最終是為了降低風險增加盈利，個人使用智能產品也是為了讓生活更加便利。目前人工智慧的應用主要集中於供應鏈管理、產品營銷和智能家居等領域，未來智能化也將按照人類的意願，取代人類不願從事或不擅長的工作。

增加知識型和技能型工作崗位

一方面，智能化將通過創造大量新工作崗位，增加知識型和技能型勞動力就業。第一，任務的自動化和智能化過程本身就會產生眾多知識密集型工作。為了讓機器實現自我異常診斷和故障處理，熟悉演算法建模、編程技術和感測技術，並了解機器運行的所有狀態參數的設計團隊必不可少。第二，智能化會催生一大批新興行業，帶動更多勞動力就業。無論是雲計算和3D列印行業，還是微信營銷等自媒體行業，不斷湧現的新工作或者需要很高的專業技術，或者需要較強的創造力，都會帶動知識型勞動力就業。第三，智能化的本質是「人機協同」，與智能化發展伴隨的是對與先進技術互補的勞動力的需求的增加，自動化設備和智能系統的大量使用，將提高對操縱設備、管理和優化生產過程的技能型勞動力的就業需求。

另一方面，智能化會大幅提高生產率，增加所有行業的勞動力就業。智能化可實現對供應鏈的全面實時監控，甚至實現「零停機」「零次品」和「零庫存」，將極大地提高生產效率和服務時效性。智能化帶來的生產率—就業效應分為兩種。一是價格—生產率效應：實現智能化的行業生產效率提高、成本降低，擴大生產會增加對勞動力的需求。二是規模—生產率效應：已智能化行業規模的擴大會帶動同一產業鏈上相關行業的發展；已智能化行業提供的商品和服務的價格降低，人們擁有更高的實際收入，將提高對各種產品和服務的需求，從而帶動所有行業的發展，最終增加所有行業對勞動力的需求。此外，工業智能化將致力於自動化的深化，即在已經實現自動化的任務中採用更先進的設備替換現有機器。例如，用柔性製造系統替換數控機床，進一步提高產能效率和產品質量。偏向於自動化深化的智能技術不會額外替代勞動力，單純地提高了對勞動力的需求。

加快提升人力資本水平

勞動力從製造業向服務業轉移的步伐加快，高端服務業拉動就業已初現端倪。從2012年到2018年底，我國第二產業減少了約1850萬就業人員，而服務業就業佔比持續上升，到2020年預計將超過50%。大型製造企業開始建設智能工廠，美的集團僅在空調生產領域已減少約2萬名工人，但「零庫存」生產模式的採用加速了物流行業擴張，大大增加了對駕駛員和配送員等勞動力的就業吸納。與此同時，大數據、雲計算和物聯網驅動高端服務業快速發展，知識、技術密集型服務行業創造了大批新工作崗位。信息、軟體和計算機服務業在擴大自身規模、提高勞動力需求的同時，更促進了互聯網金融、電子商務、新媒體和智慧物流等領域的新增就業。仍以美的為例，其下屬的安得智聯（原安得物流）實現了對整個物流供應鏈的信息化掌控，無人倉和100%物流追蹤背後是幾千個數據、技術和信息管理就業崗位的誕生。目前我國高端服務業剛剛起步，市場發展潛力巨大，發展勢頭強勁，必將成為帶動勞動力就業的新引擎。

產業智能化轉型帶來就業新機遇，提升勞動力人力資本水平則是把握機遇的關鍵所在。面對人工智慧發展和產業變革掀起的新工作浪潮，勞動力自身素質和新崗位技能要求之間不匹配的問題愈發凸顯。為此，在個人層面，勞動力應樹立終身學習的意識，不斷提高自己的專業技能和職業素養，與技術進步和產業升級保持同步。當前移動在線學習模式日趨成熟，各類技術教育和培訓課程體系逐漸完善，勞動者應積極主動參與培訓提升自身素質，以滿足新工作崗位對人力資本水平的更高要求。在國家層面，政府應緊密銜接科技前瞻性研究和產業發展需求，深化高等教育改革，調整學科結構和專業設置，培育人工智慧及相關領域的研究型人才，同時大力發展職業教育，鼓勵校企合作開展技能培訓，培育各行業應用型人才。加快建設多層次人才隊伍，提升勞動力整體人力資本水平，以人力資源強國助力中國在新一輪科技革命中贏得戰略先機。

（作者單位：西安交通大學經濟與金融學院）

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！