• 报告名称：2025智能体、机器人与人类：AI时代的技能伙伴关系研究报告（文末附下载）
• 出 品 方：麦肯锡

人工智能正把“工作”重新定义为“人—智能体—机器人”的协作。现有技术已可理论上自动化美国57%的工时，但普及速度受成本、政策、组织惯性的制约。到2030年，若企业围绕“人+代理+机器人”重新设计工作流程而非零散自动化任务，美国可释放约2.9万亿美元价值。技能需求正在剧变：AI相关技能两年增长7倍，数字与信息处理技能最易被自动化，而护理、教练等以人为本的技能最稳定。工作不会消失，但任务组合、技能应用方式将深刻重组。

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第一章　未来的劳动力

一、AI正在突破“只能做预设动作”的旧边界。传统机器按规则运行，新一代智能体和机器人通过海量数据学习，可理解自然语言、适应环境。技术潜力上，美国现有工时57%可被现有AI+机器人技术自动化；但历史经验（电力30年、工业机器人数十年、云应用20年仅20%深度）表明，实际落地远低于理论值。本章只讨论技术潜力，不预测时间表。

二、AI可影响所有工种。非体力劳动占美国2/3工时，其中约一半（总工资40%）是推理与信息处理，较易自动化；另一半依赖社交情感，短期难替代。体力劳动占35%工时，需精细动作与情境感知，机器人短期替代有限，但对司机、建筑工、厨师等40%劳动者影响显著；机器人将优先替代危险、重复环节。

三、人仍不可替代。智能体可覆盖44%工时，机器人13%，但“任务可自动”≠“岗位消失”。社交情感任务（教师察言观色、销售读气氛）仍需人类；人还负责监督、质控、提供人性化服务。放射科医生数量在AI普及期仍年均增3%，梅奥诊所2016年以来放射科人力增50%，说明AI放大而非取代人力。新角色（智能体训练师、生成式设计师）同步涌现。历史表明，劳动力需求随技术演进而演变，而非萎缩。

四、七种协作原型。按体力/认知/社交需求把800个职业分成七类：

1. 以人为中心（医疗、建筑维护）：占岗位33%，年薪7.1万美元，50%体力任务难自动化。
2. 以代理为中心（法律、行政）：占40%，年薪7万美元，认知任务易自动化，但仍需人监督。
3. 以机器人为中心（司机、机器操作员）：体力要求高，年薪4.2万美元，理论上可全自动化，但成本与法规限制人工退出。
4. 智能体-机器人混合（生产线）：仅占2%，年薪4.9万美元，53%体力时间由软件控制。
5. 人机交互（教师、工程师、金融专家）：占20%，年薪7.4万美元，AI增强而非替代。
6. 人机协作-维护（建筑、维修）：<1%劳动力，81%体力时间，年薪5.4万美元，机器增强人力。
7. 人机协作-运输/餐饮（司机+农业+餐饮）：5%劳动力，43%体力时间，年薪6万美元，三者均衡。
   该框架随技术与组织流程演化而动态调整。

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第二章　人工智能如何改变技能

一、技能要求更专更细。2013—2023年，每职业平均技能数从54增至64；高薪岗位（数据科学家>90项）与低薪岗位（司机<10项）差异扩大。即使同属软件，Python、AI、C++开发者的技能重合度<50%，技术推动深度专业化。

二、可迁移技能成护身符。AI浪潮下，两年新增约600项技能，占过去十年新增总量1/3。八项高普及技能（沟通、管理、运营、问题解决、领导力、细节把控、客户关系、写作）横跨职业，是转岗桥梁。客户经理所需技能一半以上可在175种职业复用，降低再就业门槛。

三、AI技能需求两年涨7倍，700万个岗位已将其列为必备。需求目前集中于计算机/数学、管理、商业金融三大领域（占75%），但正向建筑、工程、教育等扩散。与此同时，数据录入、财务处理等技能在招聘中的出现频率下降，人转向设计、验证、异常处理。

四、72%的技能既用于AI可自动任务，也用于必须人工任务。人际冲突解决、设计思维等依赖同理心的技能仍人类独占；数据录入、设备控制等将让渡给AI。中间地带最大：人负责构建问题、指导AI、解读结果，机器处理重复环节。八项高普及技能均在此列，用法随协作模式演变。

五、技能变化指数（SCI）显示，到2030年，最紧缺100项技能中约25—33%工时可自动化；若快速普及，可达60%。数字与信息处理技能SCI最高，护理、教练最低。三大路径：

• 高曝光技能（会计流程、特定编程语言）需求下降；
• 中曝光技能（写作、研究、AI素养）用法升级；
• 低曝光技能（领导力、医疗护理）长期保留。

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第三章　重新构想工作流程

一、零散自动化难兑现价值。90%企业已投资AI，仅<40%获可衡量收益，主因是把AI塞进旧流程的单个任务，而非重塑端到端流程。银行业对比：临时聊天机器人 vs. 重新设计的贷款审批客服流程，后者才能显著提升效率与客户体验。

二、60%潜在生产力提升来自行业核心流程（制造供应链、医疗诊断、金融合规），其余来自跨行业职能（IT、财务、行政）。每个行业—职能组合都包含若干关键工作流程，是“人+代理+机器人”协作的抓手。

三、重新设计工作流程需遵循四项原则

1. 以成果为中心，而非任务为中心。先定义“客户或患者最终要什么”，再倒推哪些环节必须由人完成，哪些可交给智能体或机器人。
2. 让信息在正确的时间流向正确的“工作者”。人、代理、机器人共享统一数据层，避免重复输入和决策延迟。
3. 建立“人在回路”的治理机制。关键决策保留人工否决权，异常事件自动升级到人，确保合规与伦理。
4. 采用模块化、可迭代的技术架构。先对流程中最易拆分、ROI最高的环节进行试点，验证后再横向扩展，降低一次性重构风险。

四、三类典型场景示例

1. 医疗：AI影像代理完成初筛，放射科医生聚焦复杂病例与患者沟通；手术机器人执行微创动作，主刀医生负责策略与应急。
2. 制造：供应链智能体实时预测需求并下单，仓库机器人拣货，人工处理退货与质检；维护工程师通过AR眼镜接收机器人巡检报告，现场决策。
3. 金融：合规代理持续扫描交易流，标记可疑活动；人类分析师调查灰色案例，机器人自动生成监管报告并提交。

五、衡量成功的关键指标

• 人均产出提升（ revenue/FTE ）
• 任务级自动化率 vs. 流程级自动化率
• 员工满意度与技能升级速度
• 客户NPS（净推荐值）
• 风险事件与合规偏差数量

六、领导者的行动清单

1. 用“七种原型”框架盘点现有岗位，识别最易被自动化或增强的流程。
2. 建立跨职能“流程再造小组”，成员包括业务专家、数据科学家、AI工程师与一线员工。
3. 制定“技能迁移路线图”，为受影响的员工提供AI素养、数据分析、客户沟通等模块化培训。
4. 与工会、监管机构共创“人机协作”标准，提前解决安全、隐私、责任归属问题。
5. 每季度评估一次技术成熟度、成本曲线与员工适应度，动态调整自动化节奏。

七、结语

人工智能不是替代人类，而是把人类从重复性劳动中解放出来，使其专注于更高价值的判断、创造与关怀。只有把工作流程重新设计为“人+代理+机器人”的协同网络，才能真正释放那2.9万亿美元的经济潜力，并确保技术红利被更广泛地分享。

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如何系统的学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

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恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
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• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
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对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

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