冲击：低技能职位难以为继近些年来，在云计算能力指数级增长、数据驱动能力渐强的作用下，人工智能在多个领域方面取得了显著进步。技术的飞速发展，不仅改变了很多行业原有的生态环境，也搅乱了低端劳动市场人才结构，大批简单、重复性和标准化程度高的工种，面临被首先淘汰的命运。根据目前职位发展现状，我们列举了一些已从数据层面上反应出来正受人工智能冲击的职位。录入员、速记员、文字秘书负增长随着语音和图像识别精准度的飞速提升，人工智能在文本录入领域的发挥空间愈发广阔，留给录入员、速记员的工作机会及发展空间越来越窄。BOSS 直聘数据显示，2011-2014 年间，录入/速记员每年就职人数仍保持1-4%的微弱增长速度，从2015 年开始呈现负增长态势，到2016 年，入职人数同比降幅已达30%以上，并将毫无疑问地继续衰落下去。 翻译人才即将负增长尽管在“信达雅”和表达丰富情感方面，AI 翻译技术可能暂时还无法完全与人类抗衡，但目前AI 翻译技术的提升已经可以帮助译者快速完成基础翻译，极大提升效率，节省时间和人力成本。从目前翻译从业者的变化趋势来看，虽然整体数量仍在增长，但自2015 年后明显放缓。到2016 年，翻译人才数量的年均增速已降至3.4%，按此速度估算，最迟两年内，翻译行业将迎来人才负增长时代。仓储管理出现 36% 的降幅传统的仓储平台依赖人工筛选理货，流水线操作，不仅处理效率低，而且劳动力所能发挥的价值极为有限。随着人工智能的进步，更多的仓储平台逐步实现自动化管理，在极大提升处理效率和准确率的同时，也大大降低了对低价值劳动力的需求。BOSS直聘数据显示，仓储管理专员，供应链专员等岗位的人才数量从2014 年开始持续下降，2016年则出现36%的降幅。在大型电商平台不断升级其仓储管理自动化水平的潮流下，三年内这一行业也将出现巨变。客服 2017 年首次呈现负增长虽然目前的智能客服更多应用在回答通用程度和重复率较高的问题上，在面对复杂、个性化的问题时依旧无能为力，但A I客服的出现已经极大提高了客服领域的工作效率，降低了客服人员的数量需求。数据显示，从2 0 1 4年开始，客服人员的招聘需求增速呈下行走势，并在2 0 1 7年首次呈现负增长。倒逼转职 选择受限因人工智能应用面扩大而失去饭碗的基础岗位求职者来说，由于多数人缺乏技术型技能，在离开原先职位后，大部分求职者会选择容易转型、需求量大且对特殊专业技能要求较低的初级职位。转职方向上，排在最前面的岗位包括销售和市场推广，占比分别为17.6%和13.2%。也有不到10%的求职者会通过提升技能转入技术及设计类岗位。那些受冲击明显的岗位以上列举的职位，是我们从人才供需数据中能够直观看到的。同时还有更多职位，虽然目前需求并未明显减少，但随着AI发展的逐步升级，可以预见在不远的将来这些职位会被大量替代。智能驾驶在技术成熟的未来将直接影响司机的就业，这已经不是遥远的空想。2017年9月20日，全国首条“无人驾驶”地铁燕房线在北京空载试运行。该线路地铁取消了驾驶舱，整个线路的运营、维护都实现了智能化，预期未来将实现无人驾驶。除了司机会受到波及，与此相关的领域也将受到影响。智能驾驶的研发，除了要实现无人驾驶，同时也期望通过智能控制，减少交通事故。这在将来会影响汽车售后维修、零部件生产和相关保险体系架构。智能无人机应用，影响深远。无人机的商业用途极其广泛，目前应用最广泛的是拍摄视频和照片，这大大提升了影视观赏效果，为影视领域发展贡献了力量。同时，随着技术成熟，成本降低，在高空无人作业领域，未来将影响多个职位格局。如无人机快递应用，将缩减快递员数量，预计最先会受到波及的是从事短途小型包裹运输的同城快递员和外卖快递员。2017年6月，顺丰与赣州市南康区联合申报的物流无人机示范运行区的空域申请，得到了正式批复，将国内无人机在快递领域的应用向前推进了一步；无人机在建筑工程领域的应用，将影响建筑施工和工程勘探人员数量。随着无人机技术的成熟，将大大提高危险、困难的高空勘探，搬运高空作业物品人员工作效率，配备人员也会相应缩减。智能机器人的研发应用也及其广泛，在餐厅机器人、智能家居、法律咨询解读等等领域的发展，将大幅减少服务员、家政人员、法律咨询人员等服务行业从业人员数量。据悉，广州已经有多家餐厅增设了机器人服务员，虽然是以娱乐和宣传为主，但这也打开了机器人服务的大门，成为未来一个发展方向，服务人员被替代和减少并非空想，只是时间问题。革新：高技能的新职位爆发式增长人工智能在取代弱技能岗位的同时，也在不断催生新的就业机会，与人工智能息息相关的技术人才需求，2014 年以前呈波动性变化，2014 年以后则直线上升，呈井喷式增长。人工智能领域需求量增长最大的是实现人机对话的机器学习人才，2014年至2016年的年均入职复合增长率为168.2%。以搜索、图像、推荐算法为主的算法类岗位需求量增长幅度位居第二。这些技术大大提升了机器识别与运算的效率，应用极其广泛，过去三年的人才年均入职复合增长率同样达到160%。数据挖掘、数据架构师等提供底层支撑的大数据人才需求量同样明显增长，年均增幅达到80%。除了直接促进AI技术发展的核心职位外，很多间接岗位的市场需求也出现明显上升。 如自动化工程师、数据标注师，在过去一年中分别有20%以上的增幅。 热潮：大批技术人才转战 AI随着人工智能的持续火爆以及薪资水涨船高，越来越多的技术人才渴望转入AI领域，通过跳槽完成职位升级。2017年，从其他技术岗位转向人工智能的人才数量较前一年增长了36%，排在最前面的三个职位分别为JAVA，C++和数据挖掘，各占到11.3%、8.9%和7.5%。尽管期望踩上风口从事人工智能相关岗位的求职者众多，不过目前市场上接近一半的AI相关求职者工作经验在3年以下。部分求职者虽拥有5年以上工作经验，但仅7.2%的人此前拥有人工智能岗位相关经验。符合企业实际要求的人才数量依然十分有限，高级人才一将难求。