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人工智能對社會(huì)就業(yè)的影響范文第1篇

歐盟委員會(huì)4月8日人工智能倫理準(zhǔn)則，以提升人們對人工智能產(chǎn)業(yè)的信任。通過人工智能倫理準(zhǔn)則，既可以規(guī)范化運(yùn)用人工智能技術(shù)，又能夠增強(qiáng)大眾對人工智能的信任，助推人工智能更好地為經(jīng)濟(jì)社會(huì)服務(wù)。（4月11日《人民日報(bào)》）

人工智能一度備受質(zhì)疑，一是諸如智能技術(shù)取代傳統(tǒng)崗位產(chǎn)生的就業(yè)危機(jī)，二是空前的科技革命誘發(fā)的社會(huì)恐慌。不可否認(rèn)，技術(shù)革命必定有陣痛。短期而言，人工智能不可避免地取代了部分傳統(tǒng)崗位，造成某些行業(yè)失業(yè)率攀升；長遠(yuǎn)來看，人工智能以其顛覆性技術(shù)沖擊社會(huì)認(rèn)知，甚至誘發(fā)人類生存危機(jī)。

不曾想，每一次科技革命，尤其是工業(yè)革命，無不飽受爭議，但又無不驅(qū)動(dòng)社會(huì)滾滾向前。第一次工業(yè)革命，蒸汽機(jī)車橫空出世，馬車等傳統(tǒng)行業(yè)江河日下，社會(huì)怨聲載道；第二次工業(yè)革命，電器產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，蒸汽機(jī)車成為博物館的珍藏；第三次科技革命，高新技術(shù)噴涌迸發(fā)，一系列產(chǎn)業(yè)被湮沒在歷史洪流中。誰曾想？達(dá)爾文的進(jìn)化論不僅適用于自然界，同樣適用于人類社會(huì)，適者方能生存。歷史最終證明，飽受爭議的工業(yè)革命都是成功的。

歷史是驚人的相似，人工智能也“動(dòng)了別人的奶酪”。擁有百萬員工的工業(yè)帝國富士康，從2015年開始工業(yè)機(jī)器人逐步取代流水線作業(yè)員，工人失業(yè)率節(jié)節(jié)攀升；ETC忽如一夜春風(fēng)來，遍布大江南北，端著鐵飯碗的高速收費(fèi)員被迫下崗；無人駕駛更是顛覆傳統(tǒng)思維，隨著5G時(shí)代的到來，或許司機(jī)也會(huì)如車夫一樣鐫刻在歷史的印記中。

殊不知，諸如工業(yè)生產(chǎn)、高速收費(fèi)和汽車駕駛等重復(fù)瑣碎的工作，通過人工智能技術(shù)，可以提高作業(yè)效率、降低運(yùn)營成本、解放勞動(dòng)力。工業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)成本降低，進(jìn)而提升社會(huì)大眾購買力；ETC既提高了汽車通行速率，又減少了人力成本支出；無人駕駛進(jìn)一步解放雙手，又能減少交通事故發(fā)生頻率。即便是被直接沖擊的行業(yè)，也能迸發(fā)出更新的活力。

更何況，與第三次科技革命類似，人工智能對經(jīng)濟(jì)社會(huì)的影響是全方位的。談就業(yè)，工業(yè)機(jī)器人維護(hù)員通過提升企業(yè)生產(chǎn)效率，獲取更大的收入回報(bào)；車聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者在全新的領(lǐng)域大展拳腳，創(chuàng)造社會(huì)財(cái)富；VR、AR工程師更是在夢幻般的工作氛圍中，讓虛擬世界的財(cái)富夢想變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。論生活，之所以前者能夠更好的就業(yè)，正是因?yàn)樗麄兲嵘松a(chǎn)效率，降低了生產(chǎn)成本，創(chuàng)造更高社會(huì)價(jià)值，增加了人均所享有的社會(huì)資源，進(jìn)而為社會(huì)帶來了更高效、便捷、美好的服務(wù)，低廉的價(jià)格讓普羅大眾共享科技紅利，實(shí)現(xiàn)對美好科技生活的向往。

當(dāng)然，不可回避，更無法回避，失業(yè)人群如何安置？首先是倒逼失業(yè)者修煉內(nèi)功，向更高端的行業(yè)轉(zhuǎn)移，例如富士康就有不少從流水線作業(yè)員向機(jī)器人維護(hù)員轉(zhuǎn)型的成功案例；其次是外力助推，各地政府為了穩(wěn)定就業(yè)，促進(jìn)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展，會(huì)開展各類職業(yè)培訓(xùn)，并做起企業(yè)和員工的“紅娘”；再者，自主創(chuàng)業(yè)也不失為一條好的出路，百花齊放的技術(shù)產(chǎn)業(yè)革命時(shí)期，催生的各類產(chǎn)業(yè)更是給予想作為、干作為、能作為的人才展現(xiàn)自我抱負(fù)的舞臺(tái)。不可否定，只要是革命，必定有犧牲，人工智能革命也不例外，那么，對于有心無力的人員，政府也需要利用二次資源分配，給予幫助，讓其共享變革紅利。

人工智能對社會(huì)就業(yè)的影響范文第2篇

21CBR：埃森哲持續(xù)多年年度技術(shù)趨勢報(bào)告，在你們看來，這份報(bào)告有哪幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)最為值得關(guān)注？

埃森哲：今年技術(shù)展望的主題，“智企時(shí)代、技術(shù)為人”是核心，以人工智能技術(shù)為代表的數(shù)字技術(shù)加速演進(jìn)，會(huì)給全人類帶來巨大的發(fā)展機(jī)會(huì)，我們也有義務(wù)、有能力塑造技術(shù)發(fā)展的方向，讓技術(shù)造福更多人。

在五個(gè)趨勢里面，“智慧新界”是關(guān)注人工智能技術(shù)的核心應(yīng)用在于讓人機(jī)交互更方便；“生態(tài)智聯(lián)和智才共享”分別講述的是快速演進(jìn)中的數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)給企業(yè)以及勞動(dòng)力帶來的重要機(jī)遇；“人本設(shè)計(jì)”則第一次在技術(shù)展望中把設(shè)計(jì)提到前所未有的高度，也印證我們技術(shù)為人的核心理念；“進(jìn)軍未知”是提醒企業(yè)家在開拓?cái)?shù)字新疆土?xí)r，保持社會(huì)責(zé)任感，創(chuàng)造更加公平合理的社會(huì)。

21CBR：在2017年技術(shù)趨勢報(bào)告中顯示，有85%的企業(yè)高管計(jì)劃未來三年廣泛投資人工智能相關(guān)技術(shù)，從技術(shù)角度來看，你們認(rèn)為哪幾個(gè)領(lǐng)域的投資必不可少？

埃森哲：《埃森哲技術(shù)展望2017》調(diào)研發(fā)現(xiàn)，超過六成的中國企業(yè)高管表示正在全面投資數(shù)字技術(shù)，作為商業(yè)戰(zhàn)略的重要部分，該比例為全球最高。從埃森哲研究以及與客戶交流來看，企業(yè)對機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、圖像和語音識(shí)別的投入力度都比較大。全球來看，機(jī)器人流程自動(dòng)化（Robotic Process Automation）是個(gè)熱點(diǎn)，中國領(lǐng)先企業(yè)也已經(jīng)開始在這方面采取了行動(dòng)。

有一個(gè)比較現(xiàn)實(shí)的問題是IT基礎(chǔ)設(shè)施的投資。有些行業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施是不具備的，或者說是不完善的，有很多企業(yè)的這類設(shè)施是相對孤立的。如果說未來產(chǎn)品和服務(wù)將更多地由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的話，割裂的IT系統(tǒng)便不能有效地采集、分析和處理數(shù)據(jù)，因而也不能提供更多價(jià)值洞察。這也就表明，目前IT設(shè)施的整合是不夠的。

當(dāng)然，除了技術(shù)投入，越來越多的企業(yè)開始關(guān)注生態(tài)圈的投入，已經(jīng)或者正在第三方平臺(tái)上集成自身的核心業(yè)務(wù)功能。對于領(lǐng)先企業(yè)而言，第三方不僅僅是傳統(tǒng)的合作伙伴，更可以是一起構(gòu)建新生態(tài)系統(tǒng)、謀求下一輪戰(zhàn)略增長的重要一員。

21CBR：“全球第一CEO”杰克?韋爾奇在《商業(yè)的本質(zhì)》中曾提及，科技革命給市場帶來了巨大變化和諸多雜音，在新的生態(tài)環(huán)境下，應(yīng)該遵從商業(yè)的規(guī)則，回歸商業(yè)本質(zhì)。你們?nèi)绾慰创@個(gè)問題？

埃森哲：企業(yè)家們逐漸認(rèn)識(shí)到回歸商業(yè)本源的重要性。人們會(huì)認(rèn)識(shí)電商和傳統(tǒng)商業(yè)沒有了明顯的區(qū)隔，應(yīng)該回到用好數(shù)字技術(shù)服務(wù)客戶、創(chuàng)造客戶價(jià)值的商業(yè)本質(zhì)上來。

商業(yè)的本源從未改變：通過為客戶打造極致的體驗(yàn)為客戶創(chuàng)造價(jià)值，在此過程中為企業(yè)創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值。技術(shù)的演變提供了更多的可能的手段與實(shí)現(xiàn)商業(yè)本源的可能性場景。

當(dāng)然，我們也感受到了企業(yè)家的焦慮感。過去十年，基于移動(dòng)化、大數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)和云計(jì)算發(fā)生的數(shù)字化變革深刻改變了人們的生活和工作方式，改變了行業(yè)邊界和市場疆界。

隨著數(shù)字技術(shù)的指數(shù)級增長和成本不斷下降，技術(shù)創(chuàng)新和商業(yè)創(chuàng)新呈現(xiàn)兩種形態(tài)，一種是大爆炸式創(chuàng)新，很多巨頭企業(yè)不經(jīng)意就在這種創(chuàng)新浪潮中被覆，比較容易受到影響的主要是技術(shù)、消費(fèi)和金融行業(yè)等輕資產(chǎn)公司；另一種是漸進(jìn)式的創(chuàng)新顛覆，受到影響主要是重資產(chǎn)公司，由于行業(yè)沖擊不是非常直接，但運(yùn)營利潤和收入的長期下降，會(huì)使企業(yè)很容易就在“溫水”狀態(tài)下陷入危機(jī)。

可以得到一些啟示，例如，企業(yè)在制定企業(yè)戰(zhàn)略時(shí)候，越來越需要依賴規(guī)模、資源、行業(yè)積累以及成熟的數(shù)字能力等優(yōu)勢來先人一步預(yù)測行業(yè)生態(tài)的發(fā)展軌跡，創(chuàng)造并捕捉機(jī)遇。

21CBR：幾個(gè)世紀(jì)以來，技術(shù)的發(fā)展改變著人類勞動(dòng)的方式，但人工智能技術(shù)的發(fā)展卻促使人類陷入反思甚至是恐懼，有哪些工作會(huì)直接受到人工智能技術(shù)的沖擊？而又會(huì)在哪些領(lǐng)域創(chuàng)造出新的就業(yè)機(jī)會(huì)？

埃森哲：這是《埃森哲技術(shù)展望2017》認(rèn)真回答的首要問題。人工智能將改變一些崗位的設(shè)置和工作方式，但是機(jī)器不會(huì)威脅和取代人類。人工智能將幫助企業(yè)打造更好的客戶交互體驗(yàn)，將重新設(shè)計(jì)流程性的工作，從而使員工更多致力于高附加值的工作；同時(shí)，人工智能會(huì)帶來很多專業(yè)的細(xì)分，帶來崗位的增加，許多今天不存在的工作機(jī)會(huì)可以被創(chuàng)造出來。

我們認(rèn)為不應(yīng)把人工智能和人作為兩個(gè)對立的個(gè)體，埃森哲提出的是一個(gè)界面的概念，相互學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)共存，有利于發(fā)揮各自特長，實(shí)現(xiàn)靈活便捷、互補(bǔ)協(xié)作。

這里引述埃森哲的一項(xiàng)最新研究來說明人工智能對未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用：通過轉(zhuǎn)變工作方式以及開拓新的價(jià)值和增長源，人工智能到2035年有望拉動(dòng)中國經(jīng)濟(jì)年增長率，從6.3%提速至7.9%。

基于人工智能對中國經(jīng)濟(jì)整體影響的模擬分析，并結(jié)合行業(yè)規(guī)模數(shù)據(jù)，埃森哲進(jìn)一步研究了人工智能對中國15個(gè)行業(yè)可能帶來的經(jīng)濟(jì)影響。結(jié)果顯示：制造業(yè)、農(nóng)林漁業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)將成為從人工智能應(yīng)用中獲益最多的三個(gè)行業(yè)。到2035年，人工智能將推動(dòng)這三大行業(yè)的年增長率分別提升2%、1.8%和1.7%。

21CBR：根據(jù)埃森哲的分析，企業(yè)沿用百年的等級制雇傭和管理模式將在數(shù)字化時(shí)代面臨挑戰(zhàn)，開放型人才市場會(huì)成為主流，你對職場人士有哪些建議，以便他們更好地在數(shù)字化勞動(dòng)力關(guān)鍵轉(zhuǎn)型期中把握機(jī)會(huì)？

埃森哲：順著《埃森哲技術(shù)展望2017》的脈絡(luò)，我們給職場人士一些建議：

1.智慧新界――努力學(xué)習(xí)新技術(shù)，踏準(zhǔn)時(shí)代節(jié)拍，并能引領(lǐng)創(chuàng)新；

2.生態(tài)智聯(lián)――放開視野，把客戶體驗(yàn)、客戶價(jià)值放在中心位置。以謙虛的態(tài)度向數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)里的創(chuàng)新企業(yè)學(xué)習(xí)，向年輕一代企業(yè)家學(xué)習(xí)。

3.智才共享――盡可能加入“柔性團(tuán)隊(duì)”，為自己企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型貢獻(xiàn)力量的同時(shí)，也得到快速學(xué)習(xí)和成長的機(jī)會(huì)。

4.進(jìn)軍未知――在傳統(tǒng)業(yè)務(wù)以外開創(chuàng)新的業(yè)務(wù)增長點(diǎn)。

人工智能對社會(huì)就業(yè)的影響范文第3篇

關(guān)鍵詞：智能科學(xué)與技術(shù)；知識(shí)結(jié)構(gòu)；應(yīng)用型人才；人才培養(yǎng)；知識(shí)型能力本位教育

中圖分類號(hào)：G64文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2020）25-0153-03

1引言

智能科學(xué)與技術(shù)主要包含智能科學(xué)和智能技術(shù)兩部分內(nèi)容[1]：智能科學(xué)是以人如何認(rèn)知和學(xué)習(xí)為研究對象，探索智能機(jī)器的實(shí)現(xiàn)機(jī)理和方法；智能技術(shù)則是將這種方法應(yīng)用于人造系統(tǒng)，使之具有一定的智能或?qū)W習(xí)能力，讓機(jī)器系統(tǒng)為人類工作。目前，在本科專業(yè)目錄中，智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)是計(jì)算機(jī)類之下的特設(shè)專業(yè)，在現(xiàn)有的人工智能專業(yè)群中，除了新設(shè)的人工智能專業(yè)外（2019年全國共有35所高校獲首批人工智能新專業(yè)建設(shè)資格），智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)與全球范圍大力推進(jìn)與快速發(fā)展的人工智能關(guān)系最密切，契合度最高。一方面，智能科學(xué)與技術(shù)的專業(yè)發(fā)展和人才培養(yǎng)將為人工智能技術(shù)提供理論支撐、技術(shù)推進(jìn)和人才支持，另一方面，人工智能產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀和未來發(fā)展趨勢直接影響著智能科學(xué)與技術(shù)的專業(yè)發(fā)展和人才需求。

2人工智能時(shí)代對人才的需求

站在國家戰(zhàn)略的高度來看，人工智能將成為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力，可以實(shí)現(xiàn)社會(huì)生產(chǎn)力的整體躍升，因此人工智能將成為引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)，世界主要發(fā)達(dá)國家都把發(fā)展人工智能作為提升國家競爭力、維護(hù)國家安全的重大戰(zhàn)略。

隨著人工智能時(shí)代的到來，許多企業(yè)對具有智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)背景的人才有著巨大的需求。首先，IT企業(yè)紛紛涉足智能科學(xué)領(lǐng)域，提高產(chǎn)品智能水平；其次，許多傳統(tǒng)制造業(yè)也在轉(zhuǎn)型，從勞動(dòng)密集型到知識(shí)密集型，進(jìn)一步提升到智能制造型，并逐漸具備高精尖裝備制造能力；此外，醫(yī)療、通訊、交通等行業(yè)也對智能科技人才有著迫切的需要。人工智能對各行各業(yè)的影響，充分體現(xiàn)了智能科技的高速發(fā)展，對人才數(shù)量和素質(zhì)要求也越來越高。

從人才的金字塔型分布來看，智能科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域不僅需要高端學(xué)術(shù)型人才，更需要接地氣、重實(shí)踐的應(yīng)用型人才。隨著“中國智造”的不斷推進(jìn)，智能科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域已由頂層設(shè)計(jì)和關(guān)鍵技術(shù)突破向生產(chǎn)、應(yīng)用、裝配、服務(wù)等環(huán)節(jié)延伸，迫切需求大批專業(yè)技術(shù)精、實(shí)踐能力強(qiáng)、操作流程熟的應(yīng)用型人才。2019年，人力資源和社會(huì)保障部、國家市場監(jiān)管總局、國家統(tǒng)計(jì)局向社會(huì)了13個(gè)新職業(yè)信息，包括人工智能工程技術(shù)人員、物聯(lián)網(wǎng)工程技術(shù)人員、大數(shù)據(jù)工程技術(shù)人員等，這也從另外一個(gè)側(cè)面說明人工智能等技術(shù)推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級，催生了相關(guān)專業(yè)技術(shù)類新職業(yè)，可形成相對穩(wěn)定的從業(yè)人群。

3應(yīng)用型人才培養(yǎng)模式分析

《中國制造2025》以推進(jìn)智能制造為主攻方向，強(qiáng)調(diào)健全多層次人才培養(yǎng)體系，提到強(qiáng)化職業(yè)教育和技能培訓(xùn)，引導(dǎo)一批普通本科高等學(xué)校向應(yīng)用技術(shù)類高等學(xué)校轉(zhuǎn)型，建立一批實(shí)訓(xùn)基地，開展現(xiàn)代學(xué)徒制試點(diǎn)示范，形成一支門類齊全、技藝精湛的技術(shù)技能人才隊(duì)伍。

通常而言，人才類型分為三類[2]：學(xué)術(shù)型人才、應(yīng)用型人才、技能型人才。實(shí)際上從現(xiàn)代職業(yè)教育的發(fā)展和社會(huì)需求來看，應(yīng)用型人才和技能型人才的界限相對模糊，可統(tǒng)稱為應(yīng)用型人才，即把成熟的技術(shù)和理論應(yīng)用到實(shí)際的生產(chǎn)、生活中的技術(shù)技能型人才。從國家的層面來看，為了適應(yīng)人工智能時(shí)展，人才需求數(shù)量基數(shù)最多、缺口最大的就是應(yīng)用型人才，這也對眾多高校培養(yǎng)人才的導(dǎo)向產(chǎn)生重大影響。這里我們重點(diǎn)討論智能科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用型本科人才的培養(yǎng)，可從職能、知識(shí)結(jié)構(gòu)、能力結(jié)構(gòu)、行業(yè)（產(chǎn)業(yè)）導(dǎo)向四個(gè)方面來分析。

3.1職能

智能科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用型人才是培養(yǎng)面向各類智能科學(xué)與技術(shù)的工程設(shè)計(jì)、開發(fā)及應(yīng)用，掌握各類現(xiàn)代智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)、研發(fā)、集成應(yīng)用、檢測與維修、運(yùn)行與管理等技術(shù)，具有扎實(shí)理論基礎(chǔ)、較強(qiáng)工程實(shí)踐和創(chuàng)新能力的高素質(zhì)應(yīng)用型工程技術(shù)人才。

3.2知識(shí)結(jié)構(gòu)

智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)充分體現(xiàn)了跨學(xué)科的特點(diǎn)，其知識(shí)結(jié)構(gòu)包含了三個(gè)并行的基礎(chǔ)領(lǐng)域：電子信息、控制工程、計(jì)算機(jī)，也蘊(yùn)含了電子信息工程、控制科學(xué)與工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)等學(xué)科的交叉和融合，體現(xiàn)了智能感知與模式識(shí)別、智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)與制造、智能信息處理三個(gè)方面的專業(yè)內(nèi)涵。

（1）智能感知與模式識(shí)別

屬于電子信息與計(jì)算機(jī)交叉領(lǐng)域，主要定位在機(jī)器視覺與模式識(shí)別。包括三維建模與仿真、圖像處理與分析、圖像理解與識(shí)別、機(jī)器視覺、模式識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等。主要課程包括：電子技術(shù)基礎(chǔ)、信號(hào)系統(tǒng)與數(shù)字信號(hào)處理、數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別等。

（2）智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)與制造

屬于控制工程領(lǐng)域，包括自動(dòng)控制、無人系統(tǒng)與工程、精密傳感器設(shè)計(jì)與應(yīng)用等。主要課程包括：機(jī)械基礎(chǔ)、工程力學(xué)、自動(dòng)控制原理、傳感器與測試技術(shù)、計(jì)算機(jī)控制技術(shù)、機(jī)電系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)等。

（3）智能信息處理

屬于計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，包括交通大數(shù)據(jù)、汽車與道路安全大數(shù)據(jù)等的分析與處理、信息處理與知識(shí)挖掘、信息可視化等。主要課程包括：智能科學(xué)技術(shù)導(dǎo)論、計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)、微機(jī)原理與接口技術(shù)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)等。

3.3能力結(jié)構(gòu)

智能科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用型人才培養(yǎng)著眼于人工智能工程應(yīng)用，要求學(xué)生具有運(yùn)用計(jì)算機(jī)及相關(guān)軟硬件工具進(jìn)行大數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、處理、分析、應(yīng)用的能力；具備智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、開發(fā)、集成、運(yùn)行與管理的能力；注重培養(yǎng)學(xué)生綜合運(yùn)用所學(xué)的智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的基礎(chǔ)理論和知識(shí)，分析并解決工程實(shí)際問題的能力，其能力結(jié)構(gòu)可以借鑒能力本位教育（CompetencyBasedEducation，簡稱CBE）模式[3]。

CBE是國際上較流行的一種應(yīng)用型人才培養(yǎng)模式，主要代表國家為加拿大和美國。該模式以能力為人才培養(yǎng)的目標(biāo)和評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，一切教學(xué)活動(dòng)均圍繞綜合職業(yè)能力的培養(yǎng)展開，CBE人才培養(yǎng)模式主要有以下三方面的特色：能力導(dǎo)向的教學(xué)目標(biāo)；模塊化的課程結(jié)構(gòu)；能力為基準(zhǔn)的目標(biāo)評價(jià)體系。該模式所培養(yǎng)的本科應(yīng)用型人才具有較強(qiáng)的專業(yè)綜合能力和職業(yè)能力[4]，在一定時(shí)期得到社會(huì)的廣泛認(rèn)可，但是單純的CBE模式并不能完全適應(yīng)人工智能時(shí)代對人才培養(yǎng)的需求，這是由于目前許多職業(yè)崗位在人工智能的沖擊下，其形式和內(nèi)容均會(huì)產(chǎn)生動(dòng)態(tài)變化，要求現(xiàn)階段的人才培養(yǎng)具有延伸性和前瞻性，既要兼顧眼前，也要考慮應(yīng)對智能化浪潮，打好基礎(chǔ)，提高自學(xué)習(xí)能力。因此，智能科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用型人才培養(yǎng)有一定崗位針對性，但并不是完全固化崗位內(nèi)容及層次、固化知識(shí)屬性，必須強(qiáng)化自我學(xué)習(xí)能力，才能實(shí)現(xiàn)能力可持續(xù)增長，崗位的向上流動(dòng)性以及知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的進(jìn)化，才能真正適應(yīng)人工智能時(shí)展的需求。

自我學(xué)習(xí)能力的形成與提高往往源于知識(shí)結(jié)構(gòu)的構(gòu)建[5]。為了塑造更合適的能力結(jié)構(gòu)，需要CBE模式與知識(shí)結(jié)構(gòu)的相輔相成，有鑒于此，將這種新型人才培養(yǎng)模式稱之為知識(shí)型能力本位教育（Knowledge&CompetencyBasedEducation，簡稱KCBE）模式，這也意味著在人才培養(yǎng)過程中，將知識(shí)結(jié)構(gòu)與能力結(jié)構(gòu)放在并重的地位，既著眼于預(yù)期能力的培養(yǎng)，也必須讓學(xué)生筑牢學(xué)科專業(yè)基礎(chǔ)，在走向社會(huì)以后，在知識(shí)引擎的作用下，通過自我學(xué)習(xí)，具備并提升適應(yīng)未來的、新的智能化崗位需求的能力。

3.4行業(yè)（產(chǎn)業(yè)）導(dǎo)向

從智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的角度，培養(yǎng)的應(yīng)用型人才以“智能化應(yīng)用”為就業(yè)大方向，具體而言，包括：

（1）智能感知與模式識(shí)別領(lǐng)域

主要從事電子信息的獲取、傳輸、處理、分析、應(yīng)用等領(lǐng)域的研究、設(shè)計(jì)及應(yīng)用，包括圖像處理、機(jī)器視覺、工業(yè)視頻檢測與識(shí)別、視頻監(jiān)控、傳感器設(shè)計(jì)及應(yīng)用等。

（2）智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)與制造領(lǐng)域

主要從事智能裝備、智能制造、智能管理、智能服務(wù)等領(lǐng)域的設(shè)計(jì)、制造及應(yīng)用，包括智能工廠、智能車間、智能生產(chǎn)線、智能物流、以及智能運(yùn)營與服務(wù)等。

（3）智能信息處理領(lǐng)域

主要從事計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理、分析、理解、管理、以及服務(wù)等領(lǐng)域的研究、設(shè)計(jì)及應(yīng)用，包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、數(shù)據(jù)分析與預(yù)測、交通大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用、道路與汽車安全大數(shù)據(jù)分析、智能交通、智能電力、智能家居、智慧城市等。

涉及的產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域主要包括智能制造，如工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)集成應(yīng)用，研發(fā)智能產(chǎn)品及智能互聯(lián)產(chǎn)品等。其他的領(lǐng)域還包括智能農(nóng)業(yè)、智能物流、智能金融、智能商務(wù)等。

產(chǎn)業(yè)需求帶動(dòng)人才培養(yǎng)，人才培養(yǎng)在滿足產(chǎn)業(yè)需求的同時(shí)推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步，而技術(shù)進(jìn)步又引燃了新的產(chǎn)業(yè)需求。產(chǎn)業(yè)需求與人才培養(yǎng)的相互作用，呈現(xiàn)出螺旋式上升的發(fā)展態(tài)勢，這在人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)與智能科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用型本科人才培養(yǎng)之間表現(xiàn)的得尤為突出。

4KCBE模式人才培養(yǎng)的主要措施和途徑

智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)應(yīng)用型本科人才的培養(yǎng)模式一定是和人才需求、學(xué)校定位相適應(yīng)的。培養(yǎng)應(yīng)用型人才，應(yīng)注重學(xué)生實(shí)踐能力，從教學(xué)體系建設(shè)體現(xiàn)“應(yīng)用”二字，其核心環(huán)節(jié)是實(shí)踐教學(xué)。結(jié)合上述的KCBE培養(yǎng)模式，知識(shí)結(jié)構(gòu)在能力培養(yǎng)過程中也占有非常重要的地位，因此在能力培養(yǎng)方面，知識(shí)和實(shí)踐作為兩大要素，不能偏廢任何一方，必須齊頭并進(jìn)，既要固基礎(chǔ)，也要重實(shí)踐。

（1）筑牢智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)知識(shí)基礎(chǔ)，構(gòu)建與智能化應(yīng)用相關(guān)的知識(shí)體系

在本科的低年級階段，應(yīng)注重公共基礎(chǔ)課，特別是數(shù)學(xué)和力學(xué)課程，還應(yīng)充分了解智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的內(nèi)涵，讓學(xué)生對所學(xué)專業(yè)有一個(gè)比較全面的認(rèn)識(shí)。在本科中高年級階段，重點(diǎn)強(qiáng)化專業(yè)基礎(chǔ)，包括電子技術(shù)基礎(chǔ)、自動(dòng)控制原理、傳感器與測試技術(shù)、微機(jī)原理與接口技術(shù)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法等。歸納地說，應(yīng)該筑牢數(shù)理基礎(chǔ)、計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)、機(jī)電基礎(chǔ)和控制基礎(chǔ)，因此對原理課程需要強(qiáng)化，這樣對很多工作機(jī)理、來龍去脈的理解才能深刻。

（2）增強(qiáng)智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的實(shí)踐環(huán)節(jié)，構(gòu)建以能力培養(yǎng)為重心的教學(xué)體系

按照KCBE模式，校企合作是強(qiáng)化實(shí)踐的一種重要形式[6]。學(xué)校根據(jù)人工智能企業(yè)實(shí)際情況靈活設(shè)置實(shí)踐課程內(nèi)容，根據(jù)企業(yè)發(fā)展趨勢及時(shí)調(diào)整課程體系以避免教學(xué)內(nèi)容與企業(yè)需求相脫離。人工智能企業(yè)還可以參與學(xué)校教學(xué)目標(biāo)和教學(xué)計(jì)劃的制定，并為學(xué)校實(shí)踐教學(xué)提供各方面支持，從而提高人才培養(yǎng)的針對性。

人工智能對社會(huì)就業(yè)的影響范文第4篇

［關(guān)鍵詞］互聯(lián)網(wǎng)金融；高等金融教育；SWOT；教學(xué)改革

2013年以來，互聯(lián)網(wǎng)金融快速崛起并深刻影響著金融學(xué)子的學(xué)習(xí)生活、社會(huì)實(shí)踐和思維觀念。一系列互聯(lián)網(wǎng)金融的新概念進(jìn)入高等金融教育的視線：“大數(shù)據(jù)”、“云計(jì)算”、“社會(huì)征信”、“共享經(jīng)濟(jì)”、“數(shù)字貨幣”、“機(jī)器學(xué)習(xí)”、“人工智能”等，讓金融專業(yè)的師生既興奮又備感壓力?；ヂ?lián)網(wǎng)金融相對于傳統(tǒng)金融的思維觀念已經(jīng)改變，經(jīng)濟(jì)和金融明顯可分的界限被打破。當(dāng)前，互聯(lián)網(wǎng)“經(jīng)濟(jì)”、互聯(lián)網(wǎng)“金融”和互聯(lián)網(wǎng)下的“大數(shù)據(jù)”高度融合，渾然一體，不可分割。一切資金支付活動(dòng)均通過移動(dòng)終端進(jìn)行，幾乎不需要現(xiàn)實(shí)貨幣參與，點(diǎn)對點(diǎn)的資金流動(dòng)使得“金融脫媒”趨勢來得異常凜冽，基于大數(shù)據(jù)的分析解決了信息不對稱的難題。受此影響，復(fù)合型人才和跨界發(fā)展不再是空洞的口號(hào)，傳統(tǒng)金融教育的專才培養(yǎng)模式不再可行?；ヂ?lián)網(wǎng)金融是新生事物，其實(shí)踐遠(yuǎn)遠(yuǎn)走在了當(dāng)前高等金融教育的前面，對傳統(tǒng)高等金融教育產(chǎn)生強(qiáng)烈沖擊，但也帶來了變革和發(fā)展的機(jī)遇。因此，強(qiáng)化對互聯(lián)網(wǎng)金融教育的研究，通過互聯(lián)網(wǎng)金融思維重塑和再造高等金融教育勢在必行。

一、互聯(lián)網(wǎng)金融的優(yōu)勢和特點(diǎn)

（一）大數(shù)據(jù)優(yōu)勢

互聯(lián)網(wǎng)金融首先是從“草根金融”興起的，在民間金融“野蠻生長”和“亂象叢生”的時(shí)代中逐漸走向成熟，對傳統(tǒng)正規(guī)金融形成強(qiáng)大壓力。實(shí)際上，歷史上非正規(guī)金融發(fā)展緩慢的根源在于一系列困境的桎梏：信息不對稱導(dǎo)致嚴(yán)重的逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)、社會(huì)征信缺失、無足值抵押等?；ヂ?lián)網(wǎng)金融的出現(xiàn)，較好克服了這些頑疾，信息不對稱可以依靠大數(shù)據(jù)技術(shù)有效緩解，移動(dòng)終端的廣泛使用結(jié)合人工智能使社會(huì)征信和債務(wù)催收都不再成為問題，在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步催生了眾籌、共享經(jīng)濟(jì)等變革創(chuàng)業(yè)方式、生活方式的全新業(yè)態(tài)。

（二）人工智能優(yōu)勢

與傳統(tǒng)金融相比，人工智能效率高，錯(cuò)誤率低，模型不斷進(jìn)行自主訓(xùn)練和優(yōu)化，大大提高了適應(yīng)性，在量化投資、決策咨詢和風(fēng)險(xiǎn)控制等方面逐步取得優(yōu)勢。人工智能的核心是機(jī)器學(xué)習(xí)，互聯(lián)網(wǎng)金融下每日新增的海量用戶數(shù)據(jù)，以及公司之間的數(shù)據(jù)共享使得感知機(jī)、決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、Logistic回歸、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等一系列機(jī)器學(xué)習(xí)的核心算法和模型不斷“學(xué)習(xí)成長”，在實(shí)踐中取代了傳統(tǒng)基于人工授信、核查和對客戶分類的工作模式。在不遠(yuǎn)的將來，這種開放、大維度、多渠道的人工智能下的“智能”金融，必然取得對銀行依賴中央銀行建立的封閉客戶數(shù)據(jù)系統(tǒng)的優(yōu)勢。

（三）“互聯(lián)網(wǎng)+”的后發(fā)優(yōu)勢

“互聯(lián)網(wǎng)+”是一種全新的思維，智能化、去中心化、脫媒化、信息化以及便捷快速的推廣模式催生了各類體量巨大的新興業(yè)態(tài)，作為這些業(yè)態(tài)的基礎(chǔ)和共同體，互聯(lián)網(wǎng)金融擁有顯著的后發(fā)優(yōu)勢，領(lǐng)先于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)成為近年創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的最大落腳點(diǎn)。

（四）規(guī)模優(yōu)勢

2008年以來，互聯(lián)網(wǎng)金融的交易規(guī)模迅速擴(kuò)大，經(jīng)營上的規(guī)模優(yōu)勢日益明顯，各項(xiàng)交易成本明顯下降。與傳統(tǒng)金融業(yè)態(tài)不同，互聯(lián)網(wǎng)金融由一系列的產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成：征信、借貸、催收和服務(wù)等環(huán)節(jié)可分散于不同的公司，在業(yè)務(wù)模式上可以靈活分散也可有效整合，每一環(huán)節(jié)聚焦其優(yōu)勢業(yè)務(wù)，可將規(guī)模優(yōu)勢帶來的低成本優(yōu)勢發(fā)揮到極致。

（五）雙創(chuàng)優(yōu)勢

2013年以來，互聯(lián)網(wǎng)金融的交易成本低，可有效緩解信息不對稱問題，交易效率高等的優(yōu)勢愈發(fā)明顯，不斷與其他行業(yè)形成跨界融合發(fā)展，催生創(chuàng)新，推動(dòng)創(chuàng)業(yè)，極具雙創(chuàng)優(yōu)勢。一是依托互聯(lián)網(wǎng)的移動(dòng)支付業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，不僅遠(yuǎn)程支付場景不斷完善，近場支付也在爆發(fā)；二是支付產(chǎn)業(yè)鏈的受理端及其延伸的綜合金融增值服務(wù)———海量支付數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的增值服務(wù)，為互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)帶來了新的發(fā)展；三是區(qū)塊鏈技術(shù)的融合運(yùn)用引爆了“跨境支付”的探索熱潮；四是在P2P等典型的互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)模式上，從以往只提供信息中介服務(wù)平臺(tái)的模式創(chuàng)新發(fā)展出了引導(dǎo)P2P平臺(tái)與擔(dān)保機(jī)構(gòu)合作、整合線上與線下服務(wù)以及增加債權(quán)轉(zhuǎn)讓等服務(wù)的新型模式；五是利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能等技術(shù)幫助互聯(lián)網(wǎng)金融公司開展客戶的理財(cái)或量化投資業(yè)務(wù)；六是基于互聯(lián)網(wǎng)的共享經(jīng)濟(jì)大大便利了人們的生活體驗(yàn)和觀念。

二、當(dāng)前高校金融教育應(yīng)對互聯(lián)網(wǎng)金融沖擊的SWOT分析

表1是高校金融教育應(yīng)對互聯(lián)網(wǎng)金融沖擊的SWOT分析矩陣，在理論和實(shí)踐兩個(gè)層面為當(dāng)前高校金融教育如何應(yīng)對互聯(lián)網(wǎng)金融的影響提供了分析思路和依據(jù)。

（一）優(yōu)勢

首先，傳統(tǒng)金融教育具有雄厚的人才基礎(chǔ)和優(yōu)勢。自20世紀(jì)80年代我國建立高等金融教育事業(yè)以來，到目前為止高等金融教育已取得質(zhì)的突破，金融專業(yè)的品牌認(rèn)可、高考招分、學(xué)生素質(zhì)、國際化程度、畢業(yè)后的薪資水平、社會(huì)評價(jià)等各項(xiàng)指標(biāo)均處于各行業(yè)的前列。同時(shí)，國內(nèi)金融領(lǐng)域在國際一流期刊發(fā)表的論文數(shù)量也在整個(gè)社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位。其次，當(dāng)前高校金融專業(yè)的培養(yǎng)方案和課程設(shè)置一般采取模塊化搭建的思路，從公共基礎(chǔ)、學(xué)科基礎(chǔ)、專業(yè)培養(yǎng)、素質(zhì)教育和實(shí)踐實(shí)習(xí)等方面進(jìn)行模塊化管理，具有良好的可拓展性，互聯(lián)網(wǎng)金融的相關(guān)課程可根據(jù)不同專業(yè)需要，進(jìn)行優(yōu)化組合，體現(xiàn)功能性。第三，互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)和互聯(lián)網(wǎng)金融給高校師生帶來了良好體驗(yàn)和觀感，高校師生有充分的積極性迎接新專業(yè)的建設(shè)和發(fā)展。

（二）劣勢

傳統(tǒng)金融教育是單一化的金融專才培養(yǎng)模式，一般分為貨幣經(jīng)濟(jì)、金融市場、投資、金融工程、銀行經(jīng)營與管理、公司金融、家庭金融等方向，注重對貨幣、投資、資產(chǎn)定價(jià)、股票、債券和財(cái)務(wù)等“純金融”知識(shí)的講授，對大數(shù)據(jù)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等涉及計(jì)算機(jī)與統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)等跨領(lǐng)域的知識(shí)鮮有涉及。在互聯(lián)網(wǎng)金融的沖擊到來之后，我們發(fā)現(xiàn)業(yè)界需要復(fù)合型的跨界人才，單一聚焦金融領(lǐng)域的教學(xué)思維和模式開始變得落后和陳舊，金融教育需要“混業(yè)發(fā)展”。另一方面，教材建設(shè)相對滯后。目前，比較缺乏互聯(lián)網(wǎng)金融的專業(yè)教材：一是自編教材的質(zhì)量令人擔(dān)憂；二是優(yōu)秀的互聯(lián)網(wǎng)金融的國外教材引用較少；三是互聯(lián)網(wǎng)金融跟風(fēng)開設(shè)課程的現(xiàn)象比較突出，沒有因地適宜，教學(xué)內(nèi)容和難度都過猶不及，影響了教學(xué)效果。

（三）機(jī)遇

互聯(lián)網(wǎng)金融是朝陽產(chǎn)業(yè)，帶來了巨大的發(fā)展機(jī)遇。當(dāng)前，互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的人才極度缺乏，不得不采取“挖墻腳”的無奈之舉，導(dǎo)致銀行業(yè)人才流失嚴(yán)重。限于人才奇缺，互聯(lián)網(wǎng)金融目前的進(jìn)入門檻較低，人員素質(zhì)和水平良莠不齊，原因在于高校對互聯(lián)網(wǎng)金融人才的培養(yǎng)處于摸索階段，傳統(tǒng)金融教育畢業(yè)的學(xué)生青睞于在正規(guī)金融行業(yè)就業(yè)，對以民營企業(yè)為主的互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)心存疑慮甚至偏見，人才供給嚴(yán)重不足。顯然，傳統(tǒng)金融教育向互聯(lián)網(wǎng)金融教育轉(zhuǎn)型發(fā)展的機(jī)遇巨大。不僅如此，互聯(lián)網(wǎng)金融還在科研立項(xiàng)、論文選題、學(xué)生的實(shí)習(xí)實(shí)踐、就業(yè)創(chuàng)業(yè)、高校金融教育的學(xué)科點(diǎn)申報(bào)、專業(yè)建設(shè)和師資培養(yǎng)等方面開拓了廣闊空間，前景可期。另一方面，相對于傳統(tǒng)的金融業(yè)而言，互聯(lián)網(wǎng)金融是典型的跨界金融，從一開始就在進(jìn)行業(yè)務(wù)模式的細(xì)分和產(chǎn)品之間進(jìn)行內(nèi)部整合?；ヂ?lián)網(wǎng)金融也正在逐步通過用戶、大數(shù)據(jù)和場景的互動(dòng)來實(shí)現(xiàn)對銀行、證券、保險(xiǎn)、基金和資產(chǎn)管理等傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行強(qiáng)有力的整合運(yùn)作?；ヂ?lián)網(wǎng)金融的跨界整合實(shí)現(xiàn)了不同行業(yè)功能的有機(jī)結(jié)合，推動(dòng)了我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)在空間和深度上的拓展?；ヂ?lián)網(wǎng)金融需要既懂得信息技術(shù)又懂得金融業(yè)務(wù)、營銷和管理知識(shí)的跨界復(fù)合型人才，這就對高等金融教育提出了更高的要求。但是從高等金融教育實(shí)踐來看，金融、計(jì)算機(jī)及營銷和管理類專業(yè)的教育還是各自為政，獨(dú)立培養(yǎng)，忽略了跨界知識(shí)的構(gòu)建，導(dǎo)致學(xué)生難以適應(yīng)社會(huì)對復(fù)合型人才的需求。

（四）挑戰(zhàn)

首先，傳統(tǒng)金融教育“分業(yè)培養(yǎng)”的理念和當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)金融“混業(yè)發(fā)展”的現(xiàn)實(shí)需求嚴(yán)重沖突，需要解決“并軌”發(fā)展問題。其次，傳統(tǒng)高等金融教育的課程設(shè)置和培養(yǎng)體系相對成熟，然而，互聯(lián)網(wǎng)金融的實(shí)踐遠(yuǎn)遠(yuǎn)走到了學(xué)校教育的前面。再次，互聯(lián)網(wǎng)金融教育強(qiáng)調(diào)“長尾性”。與傳統(tǒng)金融的“二八定律”正好相反，互聯(lián)網(wǎng)金融的優(yōu)勢在于服務(wù)80%的小微客戶，推廣的是普惠金融的理念。但在傳統(tǒng)金融教育中關(guān)于普惠金融、微型金融的相關(guān)課程幾乎從不開設(shè)。消除“教育偏見”達(dá)到在正規(guī)金融和非正規(guī)金融之間的教育平衡，更加注重“長尾性”仍然任重道遠(yuǎn)。

三、結(jié)語

高等金融教育承擔(dān)著為金融行業(yè)輸送急需人才的重任，也是社會(huì)和家長的關(guān)切所在?；ヂ?lián)網(wǎng)金融是未來金融行業(yè)的制高點(diǎn)，需要高校金融教育培養(yǎng)復(fù)合型人才，要求他們具備金融學(xué)知識(shí)，理解金融業(yè)務(wù)的原理，掌握信息化技術(shù)并能對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，還要具有一定的營銷和管理能力。因此，主要的啟示有如下幾點(diǎn)：（1）注重學(xué)科交叉，優(yōu)化課程設(shè)置，培養(yǎng)復(fù)合型人才。（2）加強(qiáng)師資建設(shè)，促進(jìn)傳統(tǒng)金融教育向互聯(lián)網(wǎng)金融轉(zhuǎn)型發(fā)展。（3）加強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)金融的“產(chǎn)學(xué)研”的合作，樹立“干中學(xué)”的務(wù)實(shí)求真精神。對此，高校金融教育是有優(yōu)勢的，要秉持開放理念加強(qiáng)彼此合作，使研究向應(yīng)用轉(zhuǎn)化。（4）加強(qiáng)對大數(shù)據(jù)和人工智能的關(guān)注，引入相關(guān)課程。此外，在互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)高發(fā)的背景下，高等金融教育也要積極承擔(dān)社會(huì)責(zé)任，適時(shí)向社會(huì)進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)金融知識(shí)的推廣和普及，提高民眾規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的能力，達(dá)到普及金融教育的目的。

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人工智能對社會(huì)就業(yè)的影響范文第5篇

用工荒倒逼企業(yè)革新

人工成本快速上漲、企業(yè)招工難、員工流動(dòng)性太大……隨著人口紅利的逐漸退卻與新一代勞動(dòng)者就業(yè)觀念的改變，用工難成為諸多企業(yè)，尤其是制造領(lǐng)域企業(yè)需要面對的難題。

以珠三角為例，多年來形成了龐大的制造業(yè)規(guī)模，分享規(guī)模化紅利的同時(shí)，也需要巨大的人工開支撐企業(yè)生產(chǎn)，每一次民工返鄉(xiāng)潮都意味著員工的流失與重新招聘、培訓(xùn)，頻繁的人員流動(dòng)浪費(fèi)了企業(yè)大量資源，除拖慢產(chǎn)品生產(chǎn)率外，更可能對產(chǎn)品品質(zhì)產(chǎn)生影響。對于這類以生產(chǎn)制造為主的企業(yè)而言，與其頻繁解決人員流失問題，不如嘗試用機(jī)器替代人工，節(jié)省企業(yè)人工投入的同時(shí)，更便于企業(yè)生產(chǎn)的穩(wěn)定。

制造型企業(yè)之外，服務(wù)型企業(yè)同樣樂于用機(jī)器替代人工，一方面可解決用工慌和用工成本，另一方面還可以讓機(jī)器人成為企業(yè)營銷的亮點(diǎn)，從而吸引更多消費(fèi)者。此外，終端設(shè)備日趨精密化也需要“不會(huì)犯錯(cuò)”的機(jī)器人替代人工，這也是技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)生產(chǎn)模式的革新。

大企業(yè)全面革新的機(jī)會(huì)

富士康已經(jīng)利用機(jī)器人技術(shù)，將昆山工廠的員工人數(shù)從11萬減少到5萬―這只是一個(gè)縮影。廣東，這一制造業(yè)的大省，對機(jī)器人的需求也更為迫切。截止2015年底的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，廣東機(jī)器人保有量達(dá)4.14萬臺(tái)，占全國18.8%、全球2.49%。其中，2015年新增機(jī)器人1.82萬臺(tái)，占全國四分之一、全球6.9%。一言以蔽之，廣東漸成“機(jī)器代人”大省。

格力、美的這樣行業(yè)巨頭不單在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)引入機(jī)器人，緩解人工壓力，更積極進(jìn)入機(jī)器人制造領(lǐng)域，努力在機(jī)器人替代人工的趨勢中攫取更多利益。雖說機(jī)器人生產(chǎn)線一次性投入巨大，但卻能幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)長期24小時(shí)穩(wěn)定生產(chǎn)，長期效益巨大且能避開一些人工產(chǎn)生的突發(fā)問題。除改變大企業(yè)制造環(huán)節(jié)運(yùn)行模式外，通過機(jī)器人技術(shù)的熟練使用與引入，這類大型企業(yè)完全可通過自行研發(fā)+外延并購的模式切入機(jī)器人制造領(lǐng)域，轉(zhuǎn)身變?yōu)槠渌髽I(yè)機(jī)器替代人工過程中的設(shè)備供應(yīng)商甚至系統(tǒng)服務(wù)商。在機(jī)器替代人工的發(fā)展過程中，大型企業(yè)依托強(qiáng)大的資金和長期依賴的經(jīng)驗(yàn)技術(shù)沉淀，不但可以通過引入機(jī)器人完成企業(yè)制造環(huán)節(jié)的技術(shù)改造，更有望進(jìn)入機(jī)器人制造領(lǐng)域，完成從勞動(dòng)密集型企業(yè)向技術(shù)密集型企業(yè)的轉(zhuǎn)變。

中小企業(yè)的痛苦與糾結(jié)

包括富士康在內(nèi)的35家臺(tái)企僅去年就投資6.1億美元用于人工智能研發(fā)；加加食品投入5億元進(jìn)行生產(chǎn)線改造，每年可為公司節(jié)省1500萬的人工成本；江西合力泰花費(fèi)3.32億元全面委托大宇精雕構(gòu)建“智慧工廠”……機(jī)器替代人工無論是長期投資回報(bào)還是生產(chǎn)穩(wěn)定性方面都是相當(dāng)不錯(cuò)的事情，機(jī)器替代人工意味著企業(yè)生產(chǎn)線的全面改造甚至直接更換，巨大的一次性投入讓不少企業(yè)猶豫和糾結(jié)。

當(dāng)前制造領(lǐng)域的不少中小企業(yè)都是勞動(dòng)密集型企業(yè)，本身盈利規(guī)模較小、利潤率較低，機(jī)器替代人工的資金門檻對他們而言顯然還太高，且一次性投入后需要五年、十年甚至更長時(shí)間才能逐漸收回成本，這個(gè)周期也另不少中小企業(yè)主止步。此外，中小企業(yè)本身專業(yè)人才儲(chǔ)備不足也限制了其大規(guī)模推動(dòng)機(jī)器替代人工。

少中小企業(yè)也嘗試過采購低價(jià)國產(chǎn)機(jī)器人，可為降低單品成本和售價(jià)，不少國產(chǎn)機(jī)器人在沒有核心技術(shù)的情況下，只好降低配件品質(zhì)，最終拖累整機(jī)性能。不足一萬小時(shí)的平均壽命本身難以滿足長時(shí)間24小時(shí)運(yùn)行的需要，而且低售價(jià)往往意味著低利潤，沒有足夠的利潤勢必難以維持完善的售后服務(wù)，相比國外機(jī)器人坐著飛機(jī)給你上門服務(wù)的售后，低價(jià)模式顯然是不合理的。

“不投錢買機(jī)器人做自動(dòng)化轉(zhuǎn)型，同大企業(yè)的差距會(huì)越來越大?？赏跺X又會(huì)抽調(diào)企業(yè)大量流動(dòng)資金，足以影響到原材料進(jìn)貨，只有再看看了?！币晃恍⌒推髽I(yè)主面對記者的提問，顯得很無奈。

非工業(yè)機(jī)器人的繁榮

非工業(yè)機(jī)器人包括專業(yè)機(jī)器人和服務(wù)機(jī)器人，原本應(yīng)該是工業(yè)機(jī)器人發(fā)展成熟的產(chǎn)物，不過初期較低的購買投入反而讓這類機(jī)器人得到不少企業(yè)歡迎。以服務(wù)機(jī)器人為例，不少餐廳購買服務(wù)機(jī)器人用于點(diǎn)餐、傳菜等服務(wù)，不單環(huán)節(jié)了人工壓力，更成為企業(yè)吸引消費(fèi)者的一大亮點(diǎn)，帶來更多客流。

大多數(shù)消費(fèi)服務(wù)企業(yè)會(huì)選擇服務(wù)機(jī)器人，主要是看重其新奇體驗(yàn)?zāi)苤圃炝咙c(diǎn)和話題，從而吸引客流，但實(shí)際使用過程中，由于技術(shù)的不成熟，機(jī)器人服務(wù)員往往會(huì)出現(xiàn)點(diǎn)餐應(yīng)變能力不強(qiáng)、傳菜抖動(dòng)等實(shí)質(zhì)性問題，2013年2月開業(yè)的廣州第一家機(jī)器人服務(wù)員餐廳已經(jīng)結(jié)業(yè)，當(dāng)新奇有趣隨著時(shí)間的流逝淡化時(shí)，無法創(chuàng)造更多價(jià)值的機(jī)器人甚至面臨“下崗”的問題?？傮w而言，服務(wù)機(jī)器人目前還處于“噱頭”階段，其離“機(jī)器替代人工”的設(shè)想還有很長一段距離。

專業(yè)機(jī)器人又名“特種機(jī)器人”，專門從事軍事、公共安全、勘探、航空、醫(yī)療等專業(yè)工作，由于行業(yè)應(yīng)用的特殊性，這類行業(yè)對機(jī)器人的需求較大，本身也有足夠的資金完成設(shè)備購買，只是相對較高的專業(yè)技術(shù)需求讓這類機(jī)器人生產(chǎn)門檻較高，國外機(jī)器人廠商占據(jù)絕對的份額優(yōu)勢。

值得關(guān)注的家庭機(jī)器人

家庭機(jī)器人可以看做服務(wù)機(jī)器人的延伸，其技術(shù)門檻相對較低，市場定位也較為準(zhǔn)確，而已家庭為單位的海量市場吸引到了足夠多的生產(chǎn)企業(yè)關(guān)注，不高的價(jià)格同樣很容易被消費(fèi)市場接受。

以華碩新近的Zenbo為例，除同家居智能設(shè)備互聯(lián)互通并完成控制外，更可實(shí)現(xiàn)老人監(jiān)控、兒童教育等眾多人機(jī)互動(dòng)功能，成為家庭安保和智能家庭解決方案的存在。而騰訊、百度等一大批科技企業(yè)也有計(jì)劃或者已經(jīng)推出類似產(chǎn)品。而這樣直接進(jìn)入消費(fèi)終端的做法，能有力推動(dòng)大眾對機(jī)器人應(yīng)用的接受度，一定程度上帶動(dòng)機(jī)器人應(yīng)用開發(fā)或周邊設(shè)備的研發(fā)，最終也可以看做機(jī)器替代人工的一個(gè)步驟，畢竟這類家庭機(jī)器人擁有足夠的AI后，完全可以成為保姆、兒童及老人看護(hù)的存在。