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文 | 沧海阅铭

编辑 | 沧海阅铭

“文内所有数据皆出自权威机构统计”

“预测由DeepSeek完成，排名不分先后”

2023年，中国制造业中工业机器人的普及率达到了45%，而3D打印也逐步迈向商业化。

而这背后，最大的变化之一就是大量传统岗位的消失，尤其是流水线工人、质量检测员和仓储管理员这些岗位，正面临被技术取代的风险。

以流水线工人来说，工作内容高度重复，标准化程度已经达到92%，这意味着大多数简单任务可以由机器人完成。

而质量检测员也难逃AI的“魔掌”，因为AI视觉检测系统的准确率已经超过99.5%。同样，仓储管理员和搬运工也在被AGV自动化物流系统取代，这些岗位在未来可能会消失。

除此之外，维修工也是技术替代的重点对象。

随着设备智能化程度的提高，设备故障的自诊断和远程修复功能日益完善，特别是在那些对技术要求较低的工序中，人工操作已不再是必要的环节。

简单来说，就是低技能工人的就业压力可能会更大。虽然高技术岗位（如自动化工程师、AI技术人员等）需求会增加，但这些岗位对技能要求较高，普通工人难以迅速转型。

无人便利店、自助结算系统、混合现实导购等新技术的普及，让零售商不仅能降低运营成本，还能提高效率。

这势必会让很多传统岗位正在被取代，尤其是收银员、理货员和促销员等岗位，到2025年，30%的商超将采用混合现实导购方案，这些岗位的需求将大大下降。

比如无人便利店的普及，单店成本比传统店铺低37%。自助结算系统和移动支付的普及，让传统收银员的岗位逐渐消失。RFID技术使库存管理更高效，减少了对理货员的需求。

而且，AI算法甚至可以根据顾客的购买习惯自动推送商品和优惠，提升销量，计算机视觉技术也在逐步替代传统的理货和定价工作。

这些技术的不断发展，意味着许多传统岗位可能会消失，尤其是低技能岗位。

自然语言处理（NLP）技术、人工智能（AI）和语音克隆技术的进步，接替了传统的客服岗位。

NLP技术的准确度已经超过95%，而且通过自动化系统，每次通话的成本仅为人工的六分之一，这意味着大量初级客服代表的岗位将消失。

电话销售也不例外，AI外呼现在每天可以拨打3000个电话，效率远超人工。

包括投诉处理岗位也会被智能系统替代，情感分析模型能够识别客户的情绪变化，并作出精准回应，从而减少对人工投诉处理专员的需求。

L4级自动驾驶卡车的巨大进步，意味着自动驾驶技术已经迈入实用阶段，并且其在干线物流中的应用使得物流成本降低了29%。

尤其是编队行驶技术的提升，使得自动驾驶卡车能够更高效地行驶并提升30%的运力。

这样的技术降低了对传统人工司机的需求，长途货车司机面临被自动驾驶卡车取代的风险，尤其是在长时间、高频次的干线运输过程中。

此外，无人机配送网络已经覆盖80%的县级行政区，极大地提高了配送效率和覆盖范围。

再看出租车行业，Robotaxi的成本远低于传统出租车，而且它能能通过智能调度系统提高运营效率和乘客的出行体验，这意味着出租车司机的岗位将逐渐被自动驾驶取代。

在快递分拣员的岗位上，智能分拣系统的普及使得人工分拣员的需求大幅降低。智能分拣系统的误差率已经低于0.05%，远远超过人工分拣的精度和效率。

这些系统通过高效的传输带、机器人和自动化设备来完成包裹的分拣、分类和包装，大大减少了对人工劳动力的依赖。

你有没有发现，现在的新闻推送越来越快？这不是错觉，而是AI正在接管传统媒体行业。

从新闻采写到排版设计，人工智能的效率已经远超人类。比如，现在AI写新闻的速度是人工的200倍，校对工具的准确率高达99.8%，连设计成本都降低了75%。

这意味着传统的记者、编辑、设计师正在面临前所未有的挑战。

过去，突发新闻需要记者连夜追踪、整理，但现在，AI能在几秒内整合海量信息，并生成流畅的报道。

到2025年，35%的新闻稿都将由AI撰写。

校对编辑也难逃一劫，以前，编辑要反复检查稿件，确保语法、逻辑、拼写无误，但如今AI工具已经能做到接近100%的准确率，甚至能根据写作风格自动优化内容。

这样一来，校对编辑的角色就变得可有可无了。

设计师的压力也不小，AI的排版工具已经可以自动适配500多种模板，几秒钟就能完成一份精美的海报、新闻版面或社交媒体推文。

更可怕的是，AI不仅能写新闻、修稿、排版，还能预测什么样的内容最受欢迎。智能推荐系统能分析用户行为，自动推荐热点话题，让人工选题的价值大打折扣。

未来，编辑们恐怕连“决定写什么”这项工作都会被AI抢走。

还记得以前去银行排队取号，然后等着柜员帮你办理业务吗？现在，智能终端已经能处理70%以上的基础业务，转账、存款、贷款查询甚至开卡，几乎都可以自助完成。

以前银行要审核贷款、评估风险，靠的是风控专员的经验和数据分析能力。但现在，AI风控系统比人类更快、更精准。

机器学习可以分析上百万条数据，在几秒钟内完成风险评估，预测违约率，甚至能比人更早发现金融欺诈。相比之下，人工风控显得又慢又贵，岗位需求自然会逐渐减少。

理财顾问看上去是个专业性很强的岗位，需要银行员工一对一为客户提供理财建议。

但如今，AI智能投顾的服务能力已经扩大了10倍，它们能根据客户的财务状况、投资偏好，自动推荐最优方案，甚至24小时提供个性化服务。

而传统理财顾问只能服务有限的客户，还可能带有个人偏见，竞争力自然下降。未来，除非你是高端私人银行的顶级顾问，否则这份工作可能会被AI取代。

过去，保险公司依赖大量人工处理投保、理赔和风险评估，但如今，这些工作正被高效的智能系统所替代。

就拿查勘定损来说，以前出了车祸，保险公司要派人去现场拍照、测算维修费用，再把报告提交审批，现在情况完全不同了。

智能定损系统可以通过图像识别技术，在3分钟内完成损失评估，准确率高达98.7%。

换句话说，AI看一眼，就能给出比人工更快、更精准的定损方案，不仅节省了人力成本，还能让理赔流程更顺畅。

以前的保险销售要靠人与人之间的沟通和说服力，而现在，AI不仅能提供更客观的建议，甚至能通过大数据分析提高销售转化率。

AI可以根据客户的年龄、收入、健康状况、消费习惯等数据，精准推荐最适合的保险产品，甚至比人工代理人更懂客户。

尤其要说的是车险，现在已经不是过去那种“一刀切”的定价模式，而是基于车联网实时监测驾驶行为进行动态定价。

如果你开车稳当，AI可能会自动降低你的保费，而如果你经常急刹车、超速，保费可能会相应上调。这种基于个人驾驶习惯的定价方式，比传统固定费率更加精准、公平。

近年来太阳能和风能越来越多地取代了传统的煤炭、石油和天然气，这不仅仅是因为环保压力加大，更多的是因为技术的进步，让这些可再生能源变得越来越经济和高效。

光伏组件成本大幅降低，储能系统的效率也大幅提升，推动了能源行业的结构性转型。在这种情况下，传统能源行业的岗位可能要大换血了。

以前煤矿开采需要大量工人手动操作，工人的安全风险也很高。但现在，随着开采自动化率的提升，煤矿行业已经实现了65%的自动化，机器人和无人驾驶设备正在代替传统的煤矿工人工作。

火电运维岗位也一样，正逐渐被技术淘汰。预测性维护系统让火电厂的设备维护变得更加高效，能够提前预测设备故障并进行修复，大大减少了人工维护的需求。

再看油气勘探员，以前，油气勘探员依赖大量的人工调查和地质分析，但现在，AI技术已经能通过分析海量地质数据，准确预测油气储藏的位置，勘探效率大大提升。

AI不仅让勘探更准确，还能减少人工误差，因此，传统的油气勘探员岗位也逐渐被替代。

你可能已经注意到，越来越多的服务工作正在被机器人和自动化设备取代。

送餐机器人如今已经能够在餐厅内高效地配送餐点，每天可以完成300次任务。

你可以想象一下，以前餐厅服务员需要忙于接单、送餐、清理桌子，现在，机器人能自动完成送餐工作，尤其是在高峰时段，机器人能够在几分钟内完成大部分送餐任务，大大减少了对人工服务员的需求。

随着这种机器人技术越来越普及，很多餐厅可能会选择用机器人代替服务员，从而导致这一岗位的失业风险增加。

保洁人员也是一样，自动清洁车已经开始广泛应用，并且清洁效率提高了4倍！这些设备能够全天候进行清扫工作，不仅提升了清洁效率，还减少了对人工保洁人员的需求。

传统的人工清扫工作，比如拖地、擦洗，现在都能由清洁机器人自动完成。而且，这些机器人不知疲倦、全天候工作，公共场所和商业区的清洁工作正在迅速向自动化过渡。

保安岗位也正逐渐被智能监控系统替代，智能监控系统已经在很多地方普及，这些系统的响应速度甚至能缩短到0.5秒，能够实时分析并发现潜在的安全问题。

通过高清摄像头、传感器和AI技术，智能监控系统能够自动识别可疑行为，触发报警，通知相关人员，不需要人工巡逻。

随着技术不断进步，很多基础IT任务已经被自动化工具和人工智能取代了。这些技术能高效地处理常见的故障和问题，从而减少了对人工支持的需求。

简单来说，以前需要人手解决的那些重复性、标准化的任务，现在可以交给系统来做，效率高、成本低。

然后，越来越多的公司把自己的IT基础设施迁移到云端，现在的云服务提供商几乎可以24/7全天候提供技术支持。

比起传统的本地IT支持，云端的解决方案不仅更便捷，还能节省企业成本。因此，许多公司开始依赖云端服务，减少了对内部IT人员的需求。

而这直接影响到传统IT岗位的数量，很多内部支持岗位就逐渐变得不再必要了。

还有一个就是，随着新技术的不断涌现，基础IT支持人员如果不及时提升技能，就很难跟上行业的步伐。没有跟上技术发展的步伐，可能就会面临失业的风险。