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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,标准化程度已达到92%,这在某种程度上预示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超越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。
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方面的要求较低的工序中,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比较高,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经营成本,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算法还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。
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%。
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。
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。
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。
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能够准确的通过客户的年龄、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。
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,由此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。
一切发明创造必然是来源于人类的智慧,必然会更好的服务于人类。更重要的是人类的道德素质必须随着科学的慢慢的提升而真正的不断提高,否则人类发明创造的科学技术可能会反而伤害到人类自身的。
近日,非常关注的山西“订婚案”二审公开宣判,“驳回上诉,维持原判”的裁定引发广泛讨论,中国妇女报连发三篇评论文章。
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