2017年人工智能替代劳动力分析报告
人工智能技术对我国劳动力市场的冲击和影响
人工智能技术对我国劳动力市场的冲击和影响
闫雪凌 李雯欣 高然*
摘 要：本文通过构造可量化的人工智能技术指标，使用相应数据研究其对我国劳动力市场 的冲击和影响。通过构建我国 2006-2017 年制造业行业的工业机器人的基础数据集，利用面板 VAR 模型对冲击和影响进行识别。结果显示，当前人工智能技术对我国劳动力市场存在正向冲击 并具有较强的持续性，1 单位标准差的人工智能技术冲击导致劳动力就业岗位上升约 0.04 至 0.045 个百分点，劳动力工资水平上升约 0.03 至 0.04 个百分点，工资水平对人工智能技术冲击的反应在 显著性上稍弱于就业岗位的反应。进一步研究发现，人工智能技术冲击并未导致我国现阶段劳动 力市场在结构上出现极化现象。针对日益增加的对人工智能技术所带来的“机器代人”的担忧， 本文认为目前人工智能技术冲击对我国劳动力市场的影响是正向的，其更多表现为创造效应而非 替代效应，政府应该继续出台积极的政策措施促进人工智能技术在我国更好地发展。
① 美国政府在 2013 年推出《美国机器人技术路线图》，主要突出了机器人对美国制造业的重要影响，并强调了其在创造 新就业岗位方面的巨大贡献；日本政府 2015 年出台《新机器人战略》，希望日本成为世界机器人创新基地；德国借助“工业 4.0”计划从 2012 年开始大力推行“智能工厂”，通过工业机器人在生产领域的直接应用，引领了工业制造向灵活化和个性化 方向转型。
① 习近平，2018 年在中共中央政治局第九次集体学习上的讲话。 ② 国际机器人联盟（IFR）原文定义: “Industrial robots is an automatically controlled, reprogrammable multipurpose manipulator programmable in three or more axes.” (https:///#topics)
人工智能应用效果分析报告
人工智能应用效果分析报告引言人工智能（Artificial Intelligence，AI）是当下科技领域的热门话题，其在各个领域的应用也越来越广泛。
本文将对人工智能的应用效果进行分析，探讨其在工业、医疗、金融、教育等领域的应用效果，并总结人工智能对社会的影响。
一、工业领域1. 机器人自动化生产人工智能在工业领域的应用得以广泛推广。
通过机器学习与自动化算法的结合，企业可以实现生产环节的自动化，提高效率并节约成本。
例如，通过视觉识别算法，机器人可以准确地区分不同物品并进行自动分拣。
2. 预测性维护人工智能还可以帮助工业企业进行设备的预测性维护，通过对传感器数据的分析，提前预知设备可能出现的故障，提高生产线的可靠性和稳定性。
二、医疗领域1. 医疗诊断与辅助人工智能在医疗领域的应用已经取得了显著的成果。
通过深度学习技术，人工智能可以分析大量的医学图像和数据，辅助医生进行诊断。
例如，在肺癌检测方面，人工智能的诊断准确率已经超过了人类医生。
2. 疾病预测人工智能还可以通过挖掘大量的病历数据和医学文献，预测某些疾病的发展趋势和患病概率，为患者提供更好的健康管理建议。
三、金融领域1. 风险管理在金融领域，人工智能可以通过大数据分析和机器学习算法，帮助银行和保险公司进行风险管理。
通过分析客户的交易数据和行为模式，人工智能可以快速识别出潜在的欺诈行为，提高风险监控的效率。
2. 个性化推荐人工智能还可以通过分析客户的消费行为和偏好，为客户推荐更加个性化的金融产品和服务。
这不仅提高了客户的满意度，还有助于金融机构提高销售额。
四、教育领域1. 智能教学人工智能被广泛运用于教育领域，通过智能化的教学工具，可以根据学生的学习情况和能力，提供个性化的学习内容和建议。
这种智能教学模式有效地提高了教学效果。
2. 学习评估人工智能可以通过分析学生的学习数据和反馈信息，对学生的学习情况进行评估。
同时，还可以基于学生的学习情况，给出相应的学习计划和建议。
人工智能发展现状分析报告
人工智能发展现状分析报告人工智能发展现状分析报告人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一项前沿科技，近年来在全球范围内得到了广泛的关注和应用。
其在各个领域的快速发展引发了许多瞩目的话题和讨论。
本文将对人工智能发展的现状进行深入分析，涵盖其技术、应用和挑战等多个方面，以期为读者提供一个全面而深入的理解。
一、技术发展1. 机器学习和深度学习的突破机器学习和深度学习作为人工智能的核心技术，在过去几年取得了巨大的突破。
深度学习模型的出现改变了传统机器学习的方式，使得计算机可以通过大规模数据的训练来获取自主学习的能力。
这使得机器在图像识别、语音识别等任务中取得了令人瞩目的成果。
2. 自然语言处理的进步自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个重要分支，其目标是使计算机能够理解和处理自然语言。
近年来，通过深度学习算法在NLP领域的应用，如机器翻译、情感分析等，取得了重要的突破。
这为计算机与人类之间的交流打开了新的大门。
3. 强化学习的发展强化学习是一种通过试错学习来不断优化决策的方法。
在人工智能领域，强化学习是实现智能体自主决策的重要手段。
随着深度学习算法的发展，强化学习在游戏、自动驾驶等领域表现出了巨大的潜力。
二、应用领域1. 图像识别与计算机视觉人工智能在图像识别和计算机视觉方面取得了令人瞩目的成果。
通过深度学习算法的应用，计算机可以在图像识别、人脸识别、物体检测等任务中达到接近甚至超过人类的水平。
这使得人工智能在安防、医疗影像等领域具有广泛的应用前景。
2. 自然语言处理与人机交互自然语言处理技术的进步使得计算机能够与人类进行更自然、更智能的交流。
语音助手、智能客服等应用已经渗透到人们的生活中，改变了人机交互的方式。
3. 无人驾驶和智能交通无人驾驶技术是人工智能领域的一大热点，它有望彻底改变现有的交通方式。
通过感知、决策和控制三大环节的优化，无人驾驶汽车可以实现自主导航和无缝交互。
2017年人工智能行业现状与发展趋势报告
目录CONTENTS1人工智能行业产业链结构2人工智能行业整体市场发展3人工智能行业投资现状4人工智能行业发展前景人工智能行业产业链结构l人工智能产业链结构l人工智能基础技术提供平台l人工智能技术平台l人工智能应用领域PART 01人工智能产业链结构人工智能产业链的主要包含三个核心环节——基础技术、人工智能技术和人工智能应用。
其中，基础技术主要包括数据平台、数据存储以及数据挖掘等，人工智能技术包括语音识别、自然语言处理、图像识别和生物识别等，人用智能应用有工业4.0、无人驾驶汽车、智能家居、智能金融、智慧医疗、智能营销、智能教育以及智能农业等。
基础技术支撑数据平台数据存储数据挖掘计算智能语音识别自然语音处理图像识别生物识别感知智能机器学习预测类API 人工智能平台认知智能工业4.0无人驾驶汽车智能家居智能金融智慧医疗智能营销智能教育智能农业基础技术支撑人工智能技术人工智能应用人工智能产业链结构IaaS代表企业：阿里云、电信天翼云、联通沃云、Ucloud 、青云、万国数据、首都在线等。
基础设施即服务，它是把ICT 基础设施作为一种服务提供的商业模式。
用户通过Internet 可以从服务提供商那里得到完善的计算机基础设施服务。
这些服务包括服务器或虚拟服务器的计算资源、处理能力及基础网络。
PaaS代表企业：科大讯飞、环信、容联、亲加、云知声、思必驰等。
PaaS 的功能主要体现在将现有各种业务能力进行整合，向下根据业务能力需要测算基础服务能力，通过IaaS 提供的API 调用硬件资源，向上提供业务调度中心服务，实时监控平台的各种资源，并将这些资源通过API 开放给SaaS 用户。
SaaS代表企业：百度云、用友云、浪潮、 Ucloud、 Oracle、Infor、Microsoft 等。
SaaS 是一种通过Internet 提供软件的模式，厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上，客户可以根据自己实际需求，通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务，按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用，并通过互联网获得厂商提供的服务。
人工智能的应用对劳动者就业的影响研究
路径，能够促进劳动者与人工智能的衔接，对人工智能的发展研究具有借鉴意义。
关键词 人工智能；劳动者就业；替代效应；工作抵押
Influence of Artificial Intelligence Application on Labor Employment
掌握对人工智能的操作管理，从而有效促进了人机协作[7]。 除此之外，要意识到在人工智能的广泛应用下，未来工
作的本质变化的很快，即使觉得走在了技术前沿的时候，但其 实被劳动者掌握的技术可能已经被淘汰了。现如今的许多就业 技能培训系统仍是比较古老的学徒制，这样的系统有待与现代 化体制契合，而对于这个问题的解决方法可以借鉴一种新型金 融工具，即“工作抵押”，抵押劳动者的未来劳动力，这种抵 押由劳动者将产生的未来劳动力作为专有担保。在人工智能占 有了劳动密集型产业就业机会的时代背景下，大量劳动者就会 失业，而很少数劳动者能够在短期内再拥有下一份工作，那么 这些劳动者没有工作了又该如何？在这个系统中，职业技能培 训学校与企业就有了新的方式作为合作的契机，如果劳动者能 够在此机构中学到一些技能，企业就会发来没有约束力的雇佣 意向书，双方进行供需匹配，在最终被雇用后，这个企业也会 获得一定的税收减免。这些意向书对于工作抵押出借方也具有 同样的意义，培训学校需要根据赞助企业的特定要求来制定技 能培训方案，这样做既是为了贷款条件，也是为了让劳动者在 此报名，赚取一定的报名费。这种方法对人工智能占用劳动者 就业岗位使得劳动者失业有着深刻的借鉴意义，不论是低收入 者、中等收入者还是高等收入者，都有学习对人工智能基本的 操控与管理的机会，促进劳动就业岗位的创新与转型，与人工 智能技术互补，促进和谐发展[8]。
2017年7月8日新一代人工智能发展规划
2017年7月8日新一代人工智能发展规划
一、总体目标
1、推动人工智能技术的发展，加快人工智能应用的普及，提
高人工智能技术在经济社会发展中的应用水平，推动人工智能技术服务社会发展，构建人工智能技术发展新格局。
2、推动人工智能技术的研发，提高人工智能技术的精准性，
提升人工智能技术的可靠性，改进人工智能技术的安全性，构建人工智能技术的可持续发展体系。
二、基本原则
1、以市场为导向，以技术为支撑，以应用为目标，以绩效为
考核，以法治为保障，以创新为动力，以发展为导向。
2、积极开发和利用人工智能技术，推动人工智能技术在政府、企业、行业、社会等各个领域的应用，推动人工智能技术服务社会发展。
三、具体措施
1、加强人工智能技术研发，组织开展人工智能技术的研发，
提高人工智能技术的精准性、可靠性和安全性，构建人工智能技术的可持续发展体系。
2、加强人工智能技术的应用，推动人工智能技术在政府、企业、行业等各个领域的应用，推动人工智能技术服务社会发展。
3、加强人工智能技术的管理，建立完善的人工智能技术管理
机制，加强人工智能技术的监管，确保人工智能技术的安全性和可靠性。
世界各国的人工智能发展现状分析
世界各国的人工智能发展现状分析人工智能已经成为当今世界技术和经济发展的重要驱动力。
而且，各个国家也积极投入资源，加快人工智能的发展，以使自己在人工智能领域中获得更大的利益。
本文将介绍全球各国人工智能发展现状，探讨其原因、趋势和挑战。
一、美国美国一直是全球人工智能发展的领跑者，其以硅谷地区为代表的高科技公司占据了人工智能领域的绝对优势。
美国公司的创新能力和技术领先地位，使得美国在人工智能领域保持了一定的科技优势。
除基础技术方面的研究外，美国在人工智能应用的探索和研发方面也展现出了强大的竞争能力。
美国不仅在人工智能的应用上拥有广泛的技术实践经验，同时美国的投资机制和科技政策也极大地促进了人工智能的发展。
二、中国中国已经成为全球人工智能发展的另一个大国。
2017年，中国发布了《新一代人工智能发展规划》，旨在到2020年建立具有国际竞争力的人工智能产业和创新体系。
政府的大力支持，以及企业的积极响应，使得中国在人工智能领域的发展速度惊人。
中国最大的优势在于庞大、便宜的劳动力市场和强大的市场需求。
中国企业的应用和创新能力亦居于全球前列，特别是在人工智能领域行业应用上，中国公司在智能语音、图像识别、机器翻译等领域中已经取得了非常重要的进展。
三、欧洲欧洲人工智能的发展相对来说较为分散，目前英国、法国、德国等国处于领先地位。
欧盟在2018年发布了欧洲人工智能战略，计划未来七年内对人工智能发展投入200亿欧元。
欧洲的人工智能重点发展方向为“人机协同”和数据隐私保护，并在商业场景下进行关键应用和解决方案开发。
尽管欧洲人工智能的企业数量和投资规模相对较小，但欧洲的政策因素和技术创新仍然使其在特定领域中拥有较强的优势。
这也使得欧洲在人工智能的社会伦理和标准制定方面拥有一席之地。
四、亚洲亚洲地区包括日本、韩国、新加坡等，或许人工智能的发展已经具备一定的领先优势。
亚洲人工智能的特点是着重于应用而非基础技术的研发。
日本在“机器人”、“人机协同”等领域中具有技术优势，并且由于日本社会对于高龄化和劳动力不足等问题的担忧，其对于机器人和人工智能等技术的运用推广也更为迅速。
劳动力市场分析报告
劳动力市场分析报告一、市场概况劳动力市场是指供求劳动力的总体交易场所，是社会经济中非常重要的一部分。
目前，全球范围内的劳动力市场呈现出多变的态势。
本报告将对劳动力市场进行深入分析，探讨其现状、挑战和发展方向。
二、就业与失业情况2.1 就业形势从就业情况来看，劳动力市场在过去几年取得了一定的发展。
随着经济增长和产业升级，就业岗位逐渐增加，特别是新兴产业和技术领域的就业需求较为旺盛。
此外，大规模基础设施建设也为就业提供了一定的机会。
2.2 失业问题尽管就业形势有所好转，但失业问题依然存在。
全球经济的波动和不稳定性，技术进步导致传统行业就业岗位减少，以及人口结构变化等因素，都对劳动力市场产生了一定的压力。
因此，政府应加强就业政策的制定，为失业人员提供更多的培训和就业机会。
三、劳动力供给和需求3.1 劳动力供给劳动力供给是指劳动者的数量和质量，直接决定了劳动力市场的运转。
目前，全球范围内的劳动力供给相对丰富，但在某些特殊行业或岗位可能存在一定的短缺。
3.2 劳动力需求劳动力需求是由各行业和企业决定的，受到市场需求和技术发展等因素的影响。
近年来，信息技术、人工智能、生物医药等领域的发展对劳动力需求产生了积极的影响，而传统制造业和低技能劳动力需求则有所下降。
四、教育与技能培训教育和技能培训是提高劳动力素质和适应市场需求的重要途径。
政府应加大对教育和技能培训的投入，加强对就业前景良好的专业和技术的培训，提高劳动力的竞争力。
五、劳动力市场的制度环境制度环境是劳动力市场发展的重要保障。
建立完善的劳工法律法规，保障劳动者的权益，规范劳动用工关系，对于劳动力市场健康发展至关重要。
六、劳动力市场的性别差异在劳动力市场中，性别差异问题是一个需要关注的重点。
尽管女性在教育和职业技能方面取得了显著进步，但在职业发展和工资水平上仍存在不平等现象。
政府和社会应加强性别平等意识，推动创造更加公平的劳动力市场环境。
七、劳动力市场的发展方向劳动力市场未来的发展方向主要包括以下几个方面：技术创新驱动的产业发展将对劳动力市场需求产生重大影响；绿色经济和可持续发展将成为劳动力市场的重要发展方向；灵活就业和共享经济模式将逐渐成为劳动力市场的主流。
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2017年人工智能替代劳动力分析报告
2017年4月
目录
一、从科幻到现实，人工智能威胁引发众多担忧 (5)
1、普通人对超级人工智能的担忧更多来自科幻电影 (5)
2、人工智能的发展速度和前景让科技大佬同样感觉到威胁并频发警示 (6)
二、AI替代人类岗位的相关案例梳理及原因分析 (7)
1、从体力替代逐渐向脑力渗透的趋势已现 (7)
（1）各大机构纷纷警示人工智能取代人类职位的风险 (7)
（2）人工智能对人类岗位替代已经逐渐由体力向脑力渗透 (8)
2、机器对人类岗位替代有所为也有所难为 (8)
（1）从需求端来看，企业对成本效率的考量直接驱动岗位替代现象的发生 (8)
（2）从供给端来看，人工智能在语音、图像等领域技术指标上已经达到或超过一般人类水平 (10)
（3）机器不仅技术指标层面逐渐达到并超过人类水平，B端场景也已率先开始应用 (10)
（4）但人工智能可解决的问题有限，对人类的替代只会发生在部分领域 (11)
3、人工智能应用的落地依然存在待解问题 (12)
（1）算法及模型自身尚存在待解决的问题 (12)
（2）深度学习模型可解释性不强，黑箱问题难以解决 (13)
（3）从互联网到人工智能，信息安全问题始终难以忽视 (13)
（4）光鲜的表现结果难掩能源消耗问题 (14)
（5）责任归属与利益划分等伦理问题难以跨越 (14)
三、未来人工智能以及人机关系的发展方向展望 (15)
1、人工智能存在进一步优化和突破的必要 (15)
（1）算法层面存在改进和突破的空间 (15)
（2）深度学习专用芯片研发开始兴起，更高的集成度+更低的能耗成为目标方向. 15
2、找准定位成为关键，技术革命阵痛难免 (16)
（1）机器不是万能的，也不能取代一切 (16)
（2）根据面对的任务不同，人类职位应当找准自身定位 (16)
（3）新技术革命在社会分工结构上带来阵痛是难免的 (17)
3、政府与巨头联手，伦理规范势在必行 (17)
（1）政府完善立法，明确责任归属 (17)
（2）政府加强基础资源共享与平台建设，科技巨头推动技术框架开源 (18)
（3）全球范围内的关于人工智能技术发展的伦理规范有待建立和完善 (18)
四、行业相关企业 (19)
1、受益于政府推动基础技术研究与资源平台建设 (19)
2、具备AI技术与平台优势，能在线下B端实际场景提高效率及用户体验19
五、主要风险 (19)
1、人工智能产业化进度不及预期 (19)
2、人工智能需要大量的前瞻性投入，研发成本较高 (20)
人工智能的发展受到越来越多关注，尤其是AI对人类工作的替代更是引起热议与担忧。
那么人工智能到底已经开始在哪些岗位替代人类？是否有哪些岗位非人不可而AI无能为力？形成替代背后的本质
原因是什么？AI在实际应用中还存在哪些待解决的问题？未来人与
机器之间的发展与相处前景如何？本篇报告会尽力尝试去回答和探
讨以上问题。
企业成本效率驱动+技术供给逐渐成熟，AI率先从B端开始投入实战。
①从需求端来看，企业对成本效率的考量直接驱动岗位替代现象的发生；从技术供给端来看，以最常见的语音和图像为例，计算机在部分场景下的表现确实已经接近或者达到普通人类水平，甚至在某些情形下超越人类。
②人力有时尽，且会受到环境和情绪干扰，而机器的稳定性和并发计算能力却能自始至终保持同一水平，因此人工智能在部分领域对人类岗位形成替代在所难免，且目前已经出现从蓝领向白领渗透的趋势。
③需求端企业劳动力的拉动和供给端AI技术及实用性的逐渐成熟，共同导致人工智能将率先从B端开始改变整个社会的商业模式和生产生活方式。
人工智能可解决的问题有限，对人类的替代只会发生在部分领域。
人工智能主要实现手段是机器学习，深度学习是实现机器学习的一种方式。
尽管目前深度学习非常热门，也在众多领域取得非常好的效果，但对于涉及创造性的无法明确给出定义和边界的任务以及无法从现
有可数字化的知识经验中获取答案的问题，机器可能就无能为力。
与此同时，人工智能在模型的可解释性、信息安全、能源消耗以及道德。