月薪3千加速消失,这3类人却可年入7位数,你安全吗?

月薪3千加速消失,这3类人却可年入7位数,你安全吗?
2025年03月14日 07:00 每日资本论

当“黑灯工厂”与人工智能重塑人类职场之后。

文/每日资本论

西安,吉利一间工厂里,焊接机器人以每分钟15个冲压件的速度工作,总装车间每60秒下线一辆汽车。这座工厂的车间不需要灯光,因为机械臂与智能系统接管了所有工序,也被称为“黑灯工厂”。

在满屏感受人工智能带来的伟大进步的同时,绝大多数人都会从心底蹦出一个巨大的问号:“以后我们还有什么工作岗位”。而马云曾预测到2025年,可能会面临着“无工可打”的局面,预计中国近10%的工作岗位将被机器人夺走。

这并非危言耸听,而是实实在在已经发生的现实——全球就业市场正经历一场前所未有的结构性变革。

吉利“黑灯工厂”的案例,是智能制造革命的缩影。在这里,886台焊接机器人完成白车身焊接,轮胎安装由机械臂通过3D视觉定位自动完成,总装车间的底盘合装精度控制在±0.25毫米。传统汽车制造中70%的人工岗位已被取代,但生产效率提升了50%,制造成本降低40%。

枯燥的数据背后隐藏着一条残酷的规律:标准化、重复性、低技能的工作,首当其冲被机器取代。比如,传统制造业的流水线工人、仓库分拣员、质检员等岗位,正被工业机器人、AGV运输系统和自动化检测设备替代。

可以佐证的是,德国工业4.0改革中,宝马和奥迪的生产线工人数量已缩减至不足10%。而新加坡星展银行(DBS)则在近期表示,预计未来三年受人工智能影响,不会再续聘4000名从事特定工作的临时或合同员工。因此星展银行预计,随着合同到期不再续签,裁员主要通过“自然减员”实现。

更广泛的影响或许会蔓延至服务业。银行柜员因智能终端和无人网点的普及而减少;快递分拣员被菜鸟网络的自动化分拣系统替代;甚至餐厅服务员也在海底捞的智慧餐厅中被送餐机器人取代……

麦肯锡预测,到2030年,全球将有8000万至1亿个岗位因自动化消失。那么,哪些岗位将率先出局?

机械重复的体力劳动者或许将成为首批被替代者。流水线上的装配工、焊接工、包装工,以及物流行业的搬运工和分拣员,本质上是一套“可编程动作”的集合。机器人的精确度和耐力远超人类,且无需休息。例如,吉利工厂的焊接工序100%自动化,而特斯拉的上海超级工厂自动化率超过80%。

部分初级“码农”或许也会面临下岗的命运。会计、审计、基础数据分析师的工作被算法和大数据工具接管;客服和电话销售被AI语音系统替代;甚至法律文书的初审和医疗影像的初步诊断,也逐步由AI完成。或许“未来90%的会计岗位可能消失,只保留10%的复杂审核需求。”

依赖固定流程的服务业从业者或许也难幸免。银行柜员、收银员、保险业务员等职业,因业务流程高度标准化,成为自动化改造的“低垂果实”。无人超市、自助结账系统和智能理赔平台,已大幅压缩这些岗位的需求。例如,中国某大型银行的柜员数量在过去五年减少了30%。

低技能驾驶员与操作员也在其列。事实上,无人驾驶技术正在颠覆运输业。货车司机、出租车司机、叉车操作员的岗位,将随着L4级自动驾驶的普及而萎缩。而Nuro的无人配送车已在美国与Kroger超市合作,中国的京东物流也在测试无人配送车……

心情是否很沉重?那么,新职业的曙光又在何方呢?

世界经济论坛的报告显示,到2025年,自动化将创造9700万个新岗位,远超其摧毁的数量。这些岗位集中于两类领域:高技能技术岗位与人性化服务岗位。

可以想象,随着智能制造、人工智能和大数据的普及,随之而来则需要大量工程师与技术人员维护系统。比如,人工智能运维工程师:负责AI系统的稳定性与迭代优化,需兼具编程能力与行业知识。工业机器人协调员:在“黑灯工厂”中,他们监控机器人的协作效率,处理突发故障,并优化生产流程。数据伦理师:随着AI决策影响医疗、金融等领域,这一职业需确保算法公平性并规避伦理风险。

第二大类则是人性化服务的“不可替代者。机器难以复刻人类的同理心、创造力和灵活性,因此以下岗位需求将增长:心理健康顾问:在高压社会环境中,人类对情感支持的需求不降反增。心理咨询师、职业规划师等岗位需要深度共情与个性化解决方案。创意与艺术工作者:设计师、作家、影视导演等职业依赖独特的审美与叙事能力,AI工具仅是辅助而非替代。复杂问题协调者:例如供应链危机管理师、跨文化谈判专家,需在不确定环境中快速决策并平衡多方利益。

第三大类则是人机协作的“新工种”——部分岗位并非完全由人类或机器主导,而是两者协同。例如:AI训练师:为机器学习模型标注数据、调试参数,使其更贴合实际场景。增强现实体验设计师:在宝马的智能定制系统中,他们利用AR技术让消费者虚拟改装汽车,提升购买体验。

接下来的问题是,面对就业市场的巨变,个人、企业和社会需如何协同应对?

首先是,教育体系或许要进行重大结构性调整。传统教育以培养“标准化人才”为目标,但未来需转向创造力与跨界能力。德国的“数字技能培训班”和中国的“智能制造技能大赛”,正帮助工人转型为自动化技术员。高等教育则需强化AI伦理、数据科学、人机交互等交叉学科。

企业层面的调整也势在必行。企业需投资员工再培训。例如,特斯拉虽削减装配线岗位,却每年招聘大量工程师;沃尔玛为收银员提供数据分析培训,使其转型为智能库存管理员。此外,政企合作模式可缓解转型阵痛。瑞典政府与沃尔沃合作,为被替代的工人提供带薪学习期。

对于广大个体而言,必须进行适应性进化。直白点讲,个人需拥抱终身学习,并培养“机器无法取代的能力”。要做“未来属于能操控AI的人,而非被AI操控的人。” 例如,程序员需从写代码转向设计算法逻辑,而销售人员需从推销产品转向提供个性化解决方案。

好了,到这里无论大家接不接受,现实已经逐渐勾勒出一个矛盾的未来:效率提升伴随阵痛,技术进步倒逼人性回归。失业潮的阴影下,新职业的曙光已隐约可见。

必须提醒的是,这场变革的本质,并非人类与机器的对抗,而是对“人的价值”的重新定义。当机器接管重复劳动,人类得以解放双手,转向更需要智慧、情感与创造力的领域。正如德国哲学家雅斯贝尔斯所言:“真正的进步,是让人成为人本身。”

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