當“黑燈工廠”與人工智能重塑人類職場之后。

文/每日資本論

西安，吉利一間工廠里，焊接機器人以每分鐘15個沖壓件的速度工作，總裝車間每60秒下線一輛汽車。這座工廠的車間不需要燈光，因為機械臂與智能系統接管了所有工序，也被稱為“黑燈工廠”。

在滿屏感受人工智能帶來的偉大進步的同時，絕大多數人都會從心底蹦出一個巨大的問號：“以后我們還有什么工作崗位”。而馬云曾預測到2025年，可能會面臨著“無工可打”的局面，預計中國近10%的工作崗位將被機器人奪走。

這并非危言聳聽，而是實實在在已經發生的現實——全球就業市場正經歷一場前所未有的結構性變革。

吉利“黑燈工廠”的案例，是智能制造革命的縮影。在這里，886臺焊接機器人完成白車身焊接，輪胎安裝由機械臂通過3D視覺定位自動完成，總裝車間的底盤合裝精度控制在±0.25毫米。傳統汽車制造中70%的人工崗位已被取代，但生產效率提升了50%，制造成本降低40%。

枯燥的數據背后隱藏著一條殘酷的規律：標準化、重復性、低技能的工作，首當其沖被機器取代。比如，傳統制造業的流水線工人、倉庫分揀員、質檢員等崗位，正被工業機器人、AGV運輸系統和自動化檢測設備替代。

可以佐證的是，德國工業4.0改革中，寶馬和奧迪的生產線工人數量已縮減至不足10%。而新加坡星展銀行（DBS）則在近期表示，預計未來三年受人工智能影響，不會再續聘4000名從事特定工作的臨時或合同員工。因此星展銀行預計，隨著合同到期不再續簽，裁員主要通過“自然減員”實現。。

更廣泛的影響或許會蔓延至服務業。銀行柜員因智能終端和無人網點的普及而減少；快遞分揀員被菜鳥網絡的自動化分揀系統替代；甚至餐廳服務員也在海底撈的智慧餐廳中被送餐機器人取代……

麥肯錫預測，到2030年，全球將有8000萬至1億個崗位因自動化消失。那么，哪些崗位將率先出局？

機械重復的體力勞動者或許將成為首批被替代者。流水線上的裝配工、焊接工、包裝工，以及物流行業的搬運工和分揀員，本質上是一套“可編程動作”的集合。機器人的精確度和耐力遠超人類，且無需休息。例如，吉利工廠的焊接工序100%自動化，而特斯拉的上海超級工廠自動化率超過80%。

部分初級“碼農”或許也會面臨下崗的命運。會計、審計、基礎數據分析師的工作被算法和大數據工具接管；客服和電話銷售被AI語音系統替代；甚至法律文書的初審和醫療影像的初步診斷，也逐步由AI完成。或許“未來90%的會計崗位可能消失，只保留10%的復雜審核需求。”

依賴固定流程的服務業從業者或許也難幸免。銀行柜員、收銀員、保險業務員等職業，因業務流程高度標準化，成為自動化改造的“低垂果實”。無人超市、自助結賬系統和智能理賠平臺，已大幅壓縮這些崗位的需求。例如，中國某大型銀行的柜員數量在過去五年減少了30%。

低技能駕駛員與操作員也在其列。事實上，無人駕駛技術正在顛覆運輸業。貨車司機、出租車司機、叉車操作員的崗位，將隨著L4級自動駕駛的普及而萎縮。而Nuro的無人配送車已在美國與Kroger超市合作，中國的京東物流也在測試無人配送車……

心情是否很沉重？那么，新職業的曙光又在何方呢？

世界經濟論壇的報告顯示，到2025年，自動化將創造9700萬個新崗位，遠超其摧毀的數量。這些崗位集中于兩類領域：高技能技術崗位與人性化服務崗位。

可以想象，隨著智能制造、人工智能和大數據的普及，隨之而來則需要大量工程師與技術人員維護系統。比如，人工智能運維工程師：負責AI系統的穩定性與迭代優化，需兼具編程能力與行業知識。工業機器人協調員：在“黑燈工廠”中，他們監控機器人的協作效率，處理突發故障，并優化生產流程。數據倫理師：隨著AI決策影響醫療、金融等領域，這一職業需確保算法公平性并規避倫理風險。

第二大類則是人性化服務的“不可替代者。機器難以復刻人類的同理心、創造力和靈活性，因此以下崗位需求將增長：心理健康顧問：在高壓社會環境中，人類對情感支持的需求不降反增。心理咨詢師、職業規劃師等崗位需要深度共情與個性化解決方案。創意與藝術工作者：設計師、作家、影視導演等職業依賴獨特的審美與敘事能力，AI工具僅是輔助而非替代。復雜問題協調者：例如供應鏈危機管理師、跨文化談判專家，需在不確定環境中快速決策并平衡多方利益。

第三大類則是人機協作的“新工種”——部分崗位并非完全由人類或機器主導，而是兩者協同。例如：AI訓練師：為機器學習模型標注數據、調試參數，使其更貼合實際場景。增強現實體驗設計師：在寶馬的智能定制系統中，他們利用AR技術讓消費者虛擬改裝汽車，提升購買體驗。

接下來的問題是，面對就業市場的巨變，個人、企業和社會需如何協同應對？

首先是，教育體系或許要進行重大結構性調整。傳統教育以培養“標準化人才”為目標，但未來需轉向創造力與跨界能力。德國的“數字技能培訓班”和中國的“智能制造技能大賽”，正幫助工人轉型為自動化技術員。高等教育則需強化AI倫理、數據科學、人機交互等交叉學科。

企業層面的調整也勢在必行。企業需投資員工再培訓。例如，特斯拉雖削減裝配線崗位，卻每年招聘大量工程師；沃爾瑪為收銀員提供數據分析培訓，使其轉型為智能庫存管理員。此外，政企合作模式可緩解轉型陣痛。瑞典政府與沃爾沃合作，為被替代的工人提供帶薪學習期。

對于廣大個體而言，必須進行適應性進化。直白點講，個人需擁抱終身學習，并培養“機器無法取代的能力”。要做“未來屬于能操控AI的人，而非被AI操控的人。” 例如，程序員需從寫代碼轉向設計算法邏輯，而銷售人員需從推銷產品轉向提供個性化解決方案。

好了，到這里無論大家接不接受，現實已經逐漸勾勒出一個矛盾的未來：效率提升伴隨陣痛，技術進步倒逼人性回歸。失業潮的陰影下，新職業的曙光已隱約可見。

必須提醒的是，這場變革的本質，并非人類與機器的對抗，而是對“人的價值”的重新定義。當機器接管重復勞動，人類得以解放雙手，轉向更需要智慧、情感與創造力的領域。正如德國哲學家雅斯貝爾斯所言：“真正的進步，是讓人成為人本身。”

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