人口紅利漸行漸遠 人工智慧紅利走來

中共十九大報告提出中國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段，正處在轉變發展方式、優化經濟結構、轉換增長動力的攻關期，建設現代化經濟體系是跨越關口的迫切要求和中國發展的戰略目標。同時，要加快建設製造強國，大力發展先進製造業，推動網際網路、大資料、人工智慧和實體經濟深度融合，進而培育新的增長點、形成新動能。

人工智慧與人口紅利

中國的人口結構正在發生深刻變化。自1970年開始，中國年均人口增長率就在逐步放緩，預計2020年將低至0.5%，2030年將降至0.1%，2040年之後將進一步降至-0.1%，進入負增長階段。由於人口增長率持續下降，導致人口結構發生深刻變化。未滿15歲人口占比持續下降，預計2020年為17.1%，2030年為14.8%，2040年為13.3%，2050年為13.5%；65歲以上人口占比則持續上升，預計2020年為11.7%，2030年為16.2%，2040年為22.1%，2050年則將達到23.9%。人口老齡化也反映在中位年齡方面，預計2020年為38.7歲，2030年為43.2歲，2040年為47.7歲，2050年則將升至49.6歲。由此導致適齡勞動力佔比大幅下降，預計2020年為70.8%，2030年為68%，2040年為62.1%，2050年則將降至58.9%。

人口老齡化趨勢不斷加劇，適齡勞動力持續減少，將使以往依靠人口紅利實現經濟增長的粗放型發展方式難以為繼。只有尋找新的經濟增長點，實現動能轉換，提高生產效率，才能保持中國經濟高質量地持續穩定增長。顯然，引入人工智慧，推動其與工業化相結合，有利於促進勞動生產率的提升。

據埃森哲公司預計，引入人工智慧技術後在2035年將使各國勞動生產率平均提升26%。其中，瑞典的提升幅度最大，高達37%；芬蘭和美國緊隨其後，分別為36%和35%；德國、日本、法國、英國和澳大利亞的提升幅度分別為29%、34%、20%、25%和30%。

人工智慧對勞動生產率的提升及對勞動能力的增強效應主要通過兩方面得以實現：一是通過替代大量可自動執行的常規且重複的程式性工作，使工人們更有效地利用時間，並將時間用於更加體現創造性的工作之中。二是通過人工智慧技術對工人進行輔助，使工人能夠突破人體及能力的極限，進而創造更大價值。因此，引入人工智慧進一步替代人的勞動、彌補勞動力缺口、提高勞動生產率以實現新舊動能轉換，對於建設現代化經濟體系、轉變經濟發展方式、提高經濟發展質量和效益具有重要意義。特別是人工智慧作為新工業革命的核心技術，可以給實體經濟發展注入新的活力，推動中國工業化層級的進一步躍升，進而通過智慧製造推動中國製造業向全球價值鏈的中高階邁進。

以人工智慧推動質量與效益提升

1.人工智慧在農業領域的應用。具體主要包括四個方面：一是智慧影象識別，既可識別植物，又可識別病蟲害，並提供有針對性的治理方案。二是智慧除草、噴藥、灌溉及施肥，進行田間管理、土壤分析，並對環境進行監測。三是通過衛星雲圖預測天氣、氣候災害及判斷農作物生長狀況。四是在畜牧業方面，通過“畜臉”識別，智慧管理牧場。人工智慧通過資料收集分析、動植物資訊感知、智慧識別等技術，為農業產品的生產、貯存與銷售提供可持續的解決方案。更精準地使用化肥、農藥進而實現科學種植，有利於減災、抗災，改變人們依賴經驗的種植行為，並可提高生產效率、降低人力成本、彌補農業勞動力缺口。如，荷蘭的農業高新技術溫室園區通過建造溫室智慧農業區，使每個租戶生產商都能利用感測器掌握溫室園區內的溫度、溼度、光照、土壤條件及作物生長情況，精確預測產量並制定工作計劃。Cattle-Watch公司通過將射頻識別（RFID）標籤貼在牧場奶牛的耳朵上，並配合智慧裝置實現放牧管理；利用智慧感測器、探測器收集資料，掌握每頭牛的生物資訊，並對牛的情緒與健康狀況進行分析，實施遠端放牧，節省奶農的工作時間，提高工作效率。

2.人工智慧在製造業領域的應用。人工智慧為製造業注入新的活力，使製造業從自動化轉向智慧化，推動製造業轉型升級。製造業領域是人工智慧應用非常廣泛的一個領域，通過應用於製造過程與供應鏈的各個環節打造智慧工廠，具體涉及產品的開發與設計、製造過程的監控與管理、供應鏈的智慧管控、貨品的倉儲與清點、物流過程中車隊的排程與追蹤、將包括供應商與客戶在內的產業鏈進行融合等。人工智慧還可應用在預測機器故障、檢測產品質量、進行產品分揀等方面，從而不再需要工人耗費時間與精力對產品質量和機器裝置等進行定期檢查。人工智慧的應用可以增強供應鏈的靈活性，創造更加快捷的生產流程，即通過提供更可靠的需求預測以改善生產排程流程，實現減少庫存的要求。此外，利用相應技術對需要人們反覆測算才能制定的方案進行替代，幫助形成更加優化與可靠的生產計劃，加快生產速度，降低運營成本。如，英國羅爾斯·羅伊斯公司通過使用感測器與雲基平臺技術，開發飛機自動飛行作業系統，積極推動零部件工廠網路化，並根據資料分析預測飛機引擎的使用情況以提供保養服務，進一步提高安全係數。德國思貝格（Seeberger）公司通過應用感測器與無線接入點網路技術，實現從原料儲存、生產、運輸、供應的完全自動化，並採用無人駕駛小型運輸車進行搬運，縮短運輸時間，減少對司機的需求，大幅降低人力成本。

3.人工智慧在公共事業領域的應用。人工智慧是建設智慧城市的重要推動力，主要應用在城市管理、安防、交通、環保等領域。首先，城市的供水、供電、供氣、供熱等部門每天都產生大量的資料，人工智慧可以通過分析城市執行和發展過程中形成的大資料，提取有效資訊，提升城市管建水平，合理配置公共資源。其次，人工智慧還可對交通狀況進行實時分析，制定交通規劃，自動管理交通流量，從而大幅減少交通警察的工作量，提高城市的通行效率。再次，人工智慧是建設平安城市的“最強大腦”，可通過人臉識別技術與海量資料為公安部門提供技術支撐，保障居民安全。如，西班牙巴塞羅那市通過在城市安裝感測器，建設街道照明、自動灑水系統，實現環境監測與交通管理。英國米爾頓·凱恩斯市（MiltonKeynes）通過將感測器連線到可回收垃圾箱，提取資訊、分析資料以決策垃圾的收儲與處理，大幅減少環衛工人的勞動量並提高了環境質量；通過在停車場安裝感測器，在網路上提供空餘車位資訊，從而縮短人們搜尋空閒停車位的時間，實現便捷出行。

4.人工智慧在批發零售領域的應用。隨著人口老齡化程序加劇、人口紅利消失，勞動力成本將越來越高，而人工智慧的引入可降低人力成本、提高運營效率，使批發零售行業大大受益。在批發零售領域，人工智慧主要應用於四個方面：一是顧客管理，主要是分析、鎖定、抓取目標客戶，向顧客推送資訊並預測客戶潛在需求，實現定向營銷。二是倉儲與庫存管理，應用智慧技術，根據客戶需求合理部署倉儲貨物，降低配送成本。三是供應鏈管理，通過建立消費者、門店銷售與供應商一體化的供應鏈系統，與供應商實時共享資訊，降低企業庫存成本，提高經營效率。四是新型支付，利用人臉識別等技術提供不同以往的支付體驗，通過無人貨架減少店員僱傭、降低人力成本。如，英國樂購超市（Tesco）使用美國免費的軟體IFTTT（IfThis Then That），根據顧客的購買條件，在其網上購物過程中實現自動採購，而無須手動搜尋購買，以此滿足顧客需求。法國家樂福超市（Carrefour）通過跟蹤客戶的位置資訊，實時分析顧客在店內的動態行為，以改進產品的展示方法與擺放方式、提高銷售額。

5.人工智慧在金融保險領域的應用。當前，金融業與保險業需求正在朝著多樣化與個性化方向發展，人工智慧和大資料等電腦科學的發展將為其革新提供新的驅動力。人工智慧在金融領域主要應用於智慧投資顧問、智慧資產管理和智慧風險控制等方面。從微觀角度看，人工智慧的應用可為人們提供更加廉價與便利的金融服務，減少對理財投資顧問、信貸風險工作者等金融從業人員的需求，並提供更加精確和有效的風險評估服務，避免人工分析判斷可能存在的偏見，建立更加完善的投資模型以降低風險、獲取更高收益。從巨集觀角度看，人工智慧的應用將降低金融交易成本、提高交易效率、促進金融市場公平發展。

人工智慧在保險領域的應用體現在保險業務的各個環節。事前可通過大資料分析投保人的全方位資訊，進而合理定價、防範逆向選擇。事後可對保險物件的資產（貨物）進行密切監控，掌握受損情況並提供預防措施，降低投保人和保險公司的損失，同時防範騙保欺詐行為、規避道德風險。此外，還可通過實時掌控損益狀況，加速理賠流程，便利投保人。如，英華傑保險集團根據帶有全球（衛星）定位系統（GPS）的駕駛技能監測系統，對車險投保人進行技能評分，並在此基礎上引入保險費折扣機制，根據投保人風險等級區別定價，從而提高投保率、降低理賠風險。

6.人工智慧在健康醫療領域的應用。人工智慧在健康醫療領域的應用主要包括三個方面：一是輔助診斷與手術操作。其中，虛擬護士助理主要為輕微疾病的病人提供輔助性診斷建議，醫療機器人則是利用智慧控制系統完成手術操作。二者都可通過對儲存的大資料進行快速篩選與分析，進而找到相似病例，減輕醫生與護士的工作量並降低誤診率。二是醫學影像，主要是通過影象識別更快速地完成健康檢查，降低醫生因肉眼識別導致的錯誤率。三是藥物挖掘與開發，目前已在心血管、抗腫瘤及傳染病防治藥物等方面取得較大突破，並可預測新藥物的有效性和安全性，提高藥品研發成功率。如，飛利浦公司通過開發收集分析患者資料的系統，並利用雲平臺將病人與醫療機構進行對接，為患者提供健康管理與家庭護理（痴呆患者監測、吃藥管理等），以實現其保持健康或疾病康復。

7.人工智慧在物流運輸領域的應用。物流領域較早應用了人工智慧，並且如今很多先進的物流系統已具備資訊化、數字化、智慧化、自動化特點，通過對運輸物品進行監控與智慧追溯，實現物流的視覺化和透明化。具體主要包括以下三個方面：一是配送的實時管理，選擇最佳運輸路線，通過自適應的排程和路線調整，改進供應鏈管理。二是實時監控運輸裝置，當裝置出現問題時及時採取措施，減少維修保養成本。三是基於先進的資訊科技和電腦科學，建立全自動的物流配送中心。如，德國郵政集團通過引入自動貼上系統，在郵包上貼上RFID標籤，以監控管理配送情況、減少德國郵政與客戶的跟蹤成本。法國國營鐵路集團一方面通過對車內、軌道和架空線內的機器進行監控，對機器實現涵蓋保養、維護、補給的事先檢測與處理；另一方面，利用感測器和通訊網路蒐集資訊，並利用雲平臺進行資料儲存分析，有效避免車輛晚點，提升市場競爭力。

8.人工智慧在共享經濟領域的應用。人工智慧在共享經濟中可根據使用者需求，及時對共享資源做出調整，並推動共享經濟建立新的商業模式。如，德國博世家居用品公司將一體式洗衣機改進為智慧共享模式，居民可通過公共洗衣機上安裝的感測器，瞭解洗衣機的空置狀況，從而節省居民搜尋空置洗衣機的時間；利用手機軟體進行預約，最後利用電子結算系統完成自助繳費，實現共享洗衣機的高效使用。瑞士電信公司基於人工智慧的專用通訊基礎設施，可傳輸接收長距離、低功耗的無線電波，並已覆蓋全國80%的人口；通過向有意使用通訊設施的企業提供諮詢服務，促進國內企業的交流，提高基礎設施的利用率。

9.人工智慧對就業結構的影響。未來，人工智慧的廣泛應用將使各領域許多生產步驟的自動化、智慧化、數字化程度不斷加深，並對人類勞動進行更深層次的替代。同時，各行業對就業人員的技能需求也將隨之發生變化，眾多簡單且重複型別的工作崗位會逐漸消失，與數字資料、資訊服務、新技術等相關的新崗位則會被大量創造，進而帶動就業結構發生深刻變化。

近期，一些研究針對發達國家匯入人工智慧將對就業市場帶來的影響進行了分析。如，歐洲工會研究院（ETUI）指出，人工智慧等數字經濟的發展將在新行業、新產品和新服務領域創造新的就業機會，而可計算機化、自動化程度較高的傳統崗位將面臨極大的就業風險。服務業許多領域發生就業危機的概率正在上升，如運輸、銷售、簡單維修、金融、會計、翻譯、護理、祕書、醫療、保健等部門的就業崗位需求將持續減少。美國經濟學家弗雷等基於美國勞工統計局的資料，在對美國702個職業的可計算機化程度進行區分的基礎上，量化評估了計算機化對勞動力市場的影響。研究發現，人工智慧將主要替代低技能的工作，相比之下，高技能的職業不容易受到影響。如，律師助理的需求正在下降，但短時間內律師並不會受到太大影響。大多數銷售、交通、物流行業的工作崗位及大部分從事日常辦公與行政工作的就業者和從事生產性工作的工人，都將面臨較高的替代風險，而涉及創意與研發的職業則不容易被取代，反而還將產生更多的就業需求。國際就業研究所（GEI）認為，人工智慧的引入將對資料專家、資訊科技分析師等與資訊科學有關的職業及“眾包”工人形成新的就業需求；有關情感交流的職業及與人文社會科學、媒體、藝術相關的職業的就業需求變動較小；具有較高常規性、程式性的工作崗位需求將會降低。綜合以上研究可以發現，人工智慧將深刻改變工作崗位、工作內容及勞動者所需的技能，進而給就業市場的現有結構帶來巨大沖擊。

10.種效應的相對大小才可做出判斷。如果因替代效應而減少的就業需求量大於創生效應增加的就業需求量，那麼就業總量就可能降低。反之，則可能增加。當然，對此還需考慮時間維度，即兩種效應發生作用所需要的時間可能存在差異，進而導致就業總量的動態波動。

弗雷等根據工作崗位被人工智慧替代的程度，區分高、中、低三種風險等級，進而對替代效應進行評估。估算結果顯示，美國47%的就業崗位屬於高風險類別，這些崗位可能在10年左右實現完全自動化，從而導致勞動被替代、就業需求減少。其中，銷售與生產領域的勞動者將在短期內就被替代，而一些對自動化具有較低敏感性的崗位完全被替代則需更長時間。歐洲工會研究院參考弗雷等的研究方法，對歐盟國家就業市場受到人工智慧衝擊的情況進行評估。估算結果顯示，歐盟平均54%的勞動者將顯著受到技術進步引發的替代效應的影響。其中，受衝擊最大的是羅馬尼亞，約有61.93%的勞動者存在喪失工作崗位的風險；其他一些風險較高的國家，葡萄牙為58.94%，保加利亞為56.56%，希臘為56.47%；一些風險較低的國家，德國為51.12%，比利時為50.38%，法國為49.54%，荷蘭為49.50%，英國為47.17%，瑞典為46.69%。當然，也有研究涉及了創生效應。如，斯坦福大學AI百年研究報告中指出，根據Indeed和Monster兩個網上招聘平臺的資料發現，與人工智慧相關的崗位迅猛增加。當前，在Indeed平臺上美國需要人工智慧相關技能的工作崗位佔比與2013年相比增長了4.5倍，而加拿大和英國更是分別增長了12倍和8倍左右，但加拿大和英國上述就業需求的絕對規模卻相對較小，分別僅為美國的5%和27%。Monster平臺的資料也顯示出與Indeed平臺類似的情況。雖然人工智慧將帶來創生效應，但替代效應要大於創生效應，且短期內這種衝擊尤為突出。因此，整體而言，需要警惕人工智慧短期內導致就業總量減少的經濟和社會風險。

11.應對人工智慧衝擊的策略。具體而言，政府需在以下三個方面發揮積極作用：第一，強化社會保障。通過完善失業保險、再就業援助、困難家庭救濟及醫療補助等制度，為勞動者提供基本保障。針對失業人員的困難等級，設計不同的社會保險費率。對就業困難人員提供靈活就業社會保險補貼，以保障其從失業到再就業期間的平穩過渡。

第二，著力促進就業。人工智慧帶來的技術衝擊使就業結構發生深刻變化，進而對勞動者技能提出新的要求。根據勞動力再生產理論，政府需向勞動者提供相關的勞動技能培訓，建立職業培訓與終身學習體系。此外，還應向勞動者提供空缺職位資訊與就業諮詢服務，幫助勞動者與空缺崗位實現高效匹配以促進就業。

第三，調節收入分配。政府可通過稅收與轉移支付縮小收入分配差距。轉移支付的物件顯然應是受到技術衝擊而導致收入降低的群體。而稅收的來源卻可因課稅物件的不同而主要分為兩種：第一種是針對企業的經營活動徵收“機器人稅”或“數碼事業稅”，第二種是針對企業或個人的收入徵收所得稅。顯然，前者較之後者對人工智慧匯入的影響更為直接，有可能抑制人工智慧的發展。因此，以收入所得稅作為基礎進行調節更具可行性。此外，政府還可通過實行稅收補貼政策，鼓勵企業發展人工智慧技術，通過在人工智慧行業引入競爭機制，以促進技術擴散。

文|喬曉楠  郗豔萍  （經品途商業評論編輯整理）