放眼过去十年，全球见证了一场无声的变革——AI+自动化技术正以指数级速度重塑人类生活。从AlphaGo击败李世石到ChatGPT惊艳世界，从无人驾驶卡车到医疗手术机器人，这场变革正加速渗透工业制造、金融服务、医疗健康等12大核心行业。
从工厂流水线上的机械臂，到金融后台的“数字员工”，再到农田里喷洒农药的无人机，这场变革既再造了生产效率，也颠覆了就业规则。当机器学会思考、流程实现无人化，你我的职场竞争力还剩多少？
数治网DTZed在2025年开春之际，正式对外发布《全球AI+自动化趋势下的就业与应对（2015–2025）》，希望我们能以“放眼量 天地宽”的积极心态和视角，通过终身学习和弹性适应做好新职业、技能变化等应对。在本研报中详细分析了2015年至2025年间全球AI+自动化技术的发展趋势、各行业应用案例、对就业的影响以及各地区政策动态。
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一、AI+自动化技术的主要发展趋势
人工智能（AI）、工业机器人、机器人流程自动化（RPA）、自动驾驶、无人机、区块链等技术不断成熟，并在“数据要素x三年行动计划”中提及的十二大行业中广泛应用。
首先，人工智能（AI）在图像识别、语音助手、自然语言处理等方面日趋成熟，生成式AI（如ChatGPT）等突破性技术出现。AI市场规模的快速增长，2016年全球医疗领域AI市场仅约11亿美元，而2023年已增至224亿美元，增长了近18倍。
其次，全球工厂中运行的工业机器人数量在过去十年大幅增长。协作机器人（cobot）兴起，应用于中小企业的自动化。根据国际机器人联合会（IFR）统计，2015年底全球工厂使用的工业机器人约为180万台，到2022年底增至超过428万台。
再次，机器人流程自动化（RPA）利用软件机器人自动执行规则明确的数字化任务，2022年大型企业RPA采用率达85%。全球RPA市场从2015年的不足5亿美元增长到2021年的30亿美元，并预计以每年27%左右的速度持续扩大。
然后，自动驾驶汽车技术在2015-2025年间取得长足进步，自动驾驶卡车、无人配送车等在物流领域开始试运营。无人机技术在物流配送、农业巡检等场景中承担自动化任务。
最后，区块链技术从比特币扩展到更广泛的自动化应用，区块链提供的去中心化账本和智能合约能够自动执行交易和流程。区块链技术在金融和供应链领域应用广泛，去中心化金融（DeFi）在2020年前后兴起。
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二、AI+自动化对就业市场的影响
当技术狂飙遇上就业转型，我们是否已准备好迎接这场颠覆性的职场变革？我们通过对各行业的AI+自动化应用案例进行分析，来探讨AI+自动化技术对就业市场的影响。一是工业制造广泛引入工业机器人、物联网和AI，实现生产线和供应链的数字化改造。全球工厂中新安装的工业机器人数量翻了一倍还多，机器人密度从2015年的66提高到2021年的126。AI+自动化带来的影响是“双刃剑”，一方面替代了许多重复性、危险性的工厂工作，另一方面推动了生产率提升和产品成本降低。
二对金融服务来说，金融机构广泛应用RPA和AI算法，提高了效率并降低了人工错误率。大量传统岗位（如出纳、后台处理等）被自动化取代，但金融科技（FinTech）的兴起创造了新的就业需求。例如，欧洲银行业在2019年削减了近60,000个工作岗位，美国银行业预计未来十年将有约20万个岗位被自动化取代。
三在医疗健康行业，AI赋能的诊断、医疗机器人和数字医疗服务等方面取得重要进展，AI在医学影像、诊断辅助等方面的应用提高了诊断效率，医疗机器人和数字医疗服务减轻了医护人员的工作强度。自动化尚未引发大规模失业，但正在改变职业分工和技能要求。
四是商贸流通的零售行业，电商平台和实体零售中的自动化技术提高了效率和优化了客户体验。电商平台崛起，自动化仓储中心建设，自助收银和无人店技术逐步推广。收银员、理货员等传统岗位需求减少，而电商仓库员工、快递配送员等新岗位需求上升。
五在交通运输的物流行业，仓库和配送中心的自动化技术提高了作业效率，无人驾驶卡车和无人机配送在物流领域开始试运营。自动分拣机、输送带系统、大型堆垛机在快递和配送中心广泛应用。自动化对就业既有替代也有补充效应，催生了物流技术运维人员、路线优化分析师等新角色。
六对于现代农业，农业机器人和无人机在种植业和畜牧业的应用提高了生产效率，承担繁重劳动，节省了人力，精准农业理念逐步落实。农业领域的就业趋势是劳动力需求下降，技能要求提高。
七是科技创新的教育行业，在线教育和AI的应用改变了教师的角色和工作方式，AI驱动的个性化学习系统和智能导师（如ChatGPT）的出现，使得教师可以从重复性工作中解脱出来，更多地专注于教学创造和学生互动。例如，AI助教可以帮助回答学生在网上论坛提出的问题，自动推荐学习内容和练习题，实现“因材施教”。
综合而言，这些技术的进步在提高生产效率的同时，也对就业市场产生了深刻影响，带来了岗位替代与新职业涌现并存的局面。
- 岗位减少 vs. 新岗位增加
AI+自动化导致一些传统岗位缩减，但同时创造出新的就业机会。2018–2022年间全球将有7500万工作岗位被机器取代，但会新增1.33亿新岗位。在美国，每增加一台工业机器人，相应地区约有1.6个制造业工作岗位消失。这种替代效应在汽车装配、电子制造等行业尤为明显。网上银行和移动支付普及，传统银行网点和人工柜台业务减少。
- 新职业的产生
AI的发展带来了数据科学家、机器学习工程师、AI训练师等新职业需求。数据科学家、AI风控专家、区块链工程师等新兴角色成为金融行业的新宠。电商和数字内容繁荣催生数字营销师、社群运营、内容创作者等就业。
自动化也促使制造业创造出新的岗位，如机器人维护技师、自动化工程师和工业AI软件开发人员。此外，银行和金融机构也在大量招聘数字化人才，如程序员、数据分析师和用户体验设计师。这种岗位的转变反映了金融行业从传统业务向数字业务的转型。
- 技能需求变化
AI+自动化时代对劳动者的技能要求整体提高，并发生结构性变化。数字技能和软技能（如创造力、复杂问题解决能力、沟通协作、情商）变得更加重要。此外，高技能工种的需求也在增加，如机器人工程师和数据分析师，这些岗位在制造业中变得越来越重要。
在线教育迅猛发展，AI辅助教学和管理，AI驱动的个性化学习系统逐步应用。学校管理方面也引入了AI算法，自动排课、智能分班和自动录入考试成绩等功能减轻了教师的行政负担。这种变化要求教师掌握使用数字工具的新技能，并且需要具备更高的创造力和适应能力，以应对不断变化的教育环境。
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三、全球各地区的政策和发展动态
北美以技术创新驱动为主，政府直接干预相对较少，美国更多依赖市场自身调整和事后干预。欧洲推动自动化的同时，非常注重社会影响和政策引导，德国提出“工业4.0”战略，欧盟层面通过研发计划促进自动化。东亚对自动化持高度积极和战略性的态度，政府发挥重要引导作用，中国发布“中国制造2025”规划，日本制定“新机器人战略”。
AI+自动化技术提高了生产效率，但也对就业市场产生了深刻影响。各国政府和企业积极应对自动化带来的挑战，推动技术创新和就业转型。未来十年，AI+自动化进程将继续加快，新职业新岗位将不断涌现，人类工作内容将更加聚焦于机器无法替代的创造性、战略性任务。
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四、终身学习和弹性适应的重要性
AI+自动化技术的发展使得劳动者的技能需求发生了结构性变化。传统的低技能和中技能岗位被机器和算法取代，而高技能岗位和需要人际互动的岗位需求增加。因此，劳动者需要不断提升自己的技能以适应这种变化。
新技术催生了大量新兴职业，如数据科学家、机器学习工程师、AI训练师等。这些新职业要求劳动者具备新的技能和知识，迫使他们进行终身学习以适应新的职业需求。为了帮助劳动者适应AI+自动化带来的变化，全球范围内出现了大量的再技能培训和技能提升计划。这些计划旨在帮助现有员工掌握新的技能，以便他们能够胜任未来的工作。
教育机构和培训机构需要提供新的课程和培训项目，帮助劳动者掌握数字化、AI+自动化工具的应用。终身学习的理念在这些教育项目中得到了体现。各国政府在推动终身学习方面也扮演了重要角色。例如，美国劳工部的学徒制扩展项目和各州的职业技能提升课程，以及欧洲国家的再就业培训和社会保障措施，都是为了帮助劳动者适应自动化带来的变化。
企业也被期望在员工培训和发展方面承担责任。企业需要提供持续的培训和支持，帮助员工掌握新的技能，以适应AI+自动化时代的职场需求。随着AI的进一步发展，一些白领岗位也可能面临被部分AI+自动化替代的挑战。这意味着职业生涯中转换跑道将成为常态，劳动者需要具备弹性适应的能力，以应对职业路径的变化。
综上所述，通过技能需求的结构性变化、新兴职业的出现、再技能培训和技能提升计划、教育机构的角色、政府的政策支持、企业的责任以及未来职业的不确定性，突出了终身学习和弹性适应在AI+自动化时代的重要性。
五、现在行动，告别35岁危机
AI不会淘汰人类，但会淘汰停滞不前的人。数治网DTZed在《全球AI+自动化趋势下的就业与应对（2015–2025）》报告中指出：未来十年，唯一不变的，是持续进化的能力。当我们在数治网院iDigi看到47岁产线工人转型工业AI训练师、前银行柜员成为数据合规专家，就知道——这场职场变革中，最大的风险不是技术本身，而是对变化的视而不见。
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结语
AI+自动化技术确实在某些领域替代了一部分岗位，但也创造了新的就业机会。总体来看，AI+自动化正重塑职业结构，对劳动者的技能要求普遍提高。未来，随着AI和机器人技术的进一步发展，AI+自动化进程只会加快而不会放缓。各国政府、企业和教育机构需要协同努力，完善培训体系和社会保障，帮助劳动力平稳转型，确保AI+自动化带来的效率红利能够为广大民众所共享。
来源：数治网DTZed《全球AI+自动化趋势下的就业与应对（2015–2025）》，作者：魔云兽，由OpenAI Deep Research生成，独家授权。本篇针对全文由生成式 AI 做出的核心摘要和解答，仅作为参考，请以原文为准。获取完整文档请在数治网微信公众号对话框内发送“250224”。
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