第一個面臨消失的職業，不是幼師，不是快遞員，而是這三種工作？

時代奔涌向前，技術迭代加速，某些職業正悄然退出歷史舞臺。

這種變遷帶來的沖擊真實而具體——被動離職、倉促轉行、方向難尋，讓不少從業者陷入深深的困惑；尤其近年來人工智能迅猛發展，更使一批傳統崗位直面被重構甚至被清零的嚴峻現實。

令人始料未及的是，最先被AI深度滲透并實質性替代的，并非快遞員等體力密集型職業？

AI搶飯碗？公職崗懸了

最出人意料的領域，當屬政務系統中的基礎公職崗位。

過去，一旦考取公務員或事業單位編制，便被視為人生躍遷的關鍵一步，親朋鄰里紛紛道賀，認定從此端穩“鐵飯碗”：旱澇保收、福利健全、退休無憂；即便日常節奏舒緩、事務處理趨于程式化，只要不觸碰紀律紅線，崗位幾乎堅不可摧。

如今，這份曾經牢不可破的“確定性”，已被AI徹底打破，且瓦解得干脆利落、毫無緩沖余地。

或許有人仍存疑慮：體制內崗位有編制護航，AI再強大，真能取代持證上崗的公務人員？

這種認知已明顯滯后。當前投入實戰的“數智政務員工”，早已超越早期僅限對話交互的初級形態，正全面嵌入標準化、高頻次、強規則的行政服務鏈條，并在效率、精度與成本維度持續刷新紀錄。

以深圳福田區為例，其政務大模型2.0于去年正式啟用，同步部署70名“AI數智員工”，深度覆蓋240類政務應用場景——從公文起草、政策解讀、民生訴求響應，到突發事件協同處置，AI均已實現常態化介入。

過去一名工作人員需耗費整個上午完成的勞動爭議裁決文書，AI可在58秒內生成結構完整、法條援引準確的初稿；以往依賴人工逐項比對權責清單、平均耗時3分17秒的群眾訴求分撥，AI可在0.9秒內完成跨部門精準派單，識別匹配準確率達95.2%；就連公文格式合規性審查，AI識別誤差率低于4.8%，整體審核周期壓縮達90.3%。

尤為關鍵的是，這些數字員工無需薪酬、無須繳納五險一金、全年無休、永不倦怠，面對海量咨詢始終應答如流、零情緒波動、零操作失誤；材料初審吞吐量更是人工平均值的10.7倍。

正因如此，近兩年全國多地政務服務中心已啟動結構性優化，標準化事務類崗位編制數量顯著收縮，“考上即躺平”的舊邏輯正加速失效。

也有人認為，體制內即便縮編，尚有內部轉崗通道，不至于面臨失業風險——這一判斷同樣過于樂觀。

不僅公職體系遭遇重塑，那些曾被普遍視作“體面穩定”的初級會計與基層白領崗位，正經歷一場靜默卻劇烈的職業重構，其沖擊強度甚至遠超體制內同類崗位，堪稱一場沒有預警、不留情面的職業出清。

白領飯碗不保？無聲清洗

昔日會計專業被奉為“就業保險箱”：企業、機關、事業單位均需財務支持，畢業生入職即坐辦公室，免受風吹日曬，起薪可觀，職業路徑清晰。

正因如此，高考志愿填報季，會計類專業常年位列熱門榜單前列，無數考生將其視為穩妥之選。

但他們未曾預料，初級財務崗位恰恰成為AI自動化最早攻破的堡壘之一——RPA流程機器人與OCR智能識別兩大技術，已將大量重復性核算工作全盤接管，執行精度與穩定性遠超人力極限。

若對RPA與OCR尚感陌生，可簡要理解為兩套高度成熟的“數字勞工”系統：無需人工干預，即可自主完成憑證錄入、賬務核對、報表生成等標準化財務動作。

天津空客財務共享中心引入的RPA“數字員工”，單分鐘處理增值稅專用發票達32張，7×24小時連續作業，效能相當于12名初級會計疊加工作量；天寶集團供應鏈對賬系統中，RPA可毫秒級識別供應商發票中0.37%的稅率偏差——此類微觀差異，人工復核極易疏漏，而AI始終保持零容錯。

回溯初級會計典型日程：逐張掃描核驗進項發票、手工錄入銀行流水明細、逐筆比對銀企余額、生成資產負債表與利潤表初稿……這些高度結構化、低決策權重的工作，如今已基本脫離人工主控。

OCR技術可自動提取發票全要素信息，識別準確率穩定在99.6%以上；RPA則承擔起83.5%的銀企對賬任務，同步自動生成三張基礎財務報表，并實時匹配最新稅收優惠政策，為企業節省平均42%的納稅申報準備時間。

財政部《2025年一季度企業數字化轉型白皮書》顯示，截至本年度3月底，我國規模以上工業企業中，已有73.6%完成財務自動化工具部署，意味著超七成企業的底層財務作業已由AI主導。

德勤《2024財會人才供需趨勢報告》進一步指出：過去24個月內，基礎核算類會計崗位招聘需求銳減43.1%；某中型制造企業原配置10名初級會計，現僅保留2名，其余人員或分流至行政輔助崗，或接受降薪轉崗，月薪降幅達38%。

眼下，大批會計專業應屆畢業生投遞簡歷逾五十份，多數石沉大海；少數進入面試環節者，常被直接追問“是否掌握UiPath或影刀RPA實操能力”，未接觸過相關工具者，幾無例外遭當場淘汰。

無奈之下，不少人轉向銷售、人事助理、客服等完全偏離專業背景的崗位；而已從業3—5年的初級會計，則面臨雙重壓力：一邊是考取CPA、向管理會計或財務分析方向艱難躍遷，一邊是技能斷層導致的隱性淘汰——這場職業洗牌，無聲無息，卻步步緊逼。

相較體制內與白領崗位尚存過渡窗口，制造業一線普工面臨的替代更為直接、徹底，幾乎不設緩沖期。

工廠無人化，普工無退路

長久以來，“進廠打工”是許多學歷有限、技能薄弱勞動者的重要托底選擇：雖勞動強度較大，但收入相對穩定（月均約5000元），多提供食宿，成為農民工群體賴以生存的基本保障。

無論經濟冷暖，工廠總能提供一份踏實差事。然而，這條最后的退路，正被智能化浪潮迅速封堵。

近年，“黑燈工廠”正從概念走向普及。“黑燈”，并非字面意義的照明缺失，而是指整條產線無需人工值守，所有工序均由工業機器人與智能系統閉環完成。

從原材料入庫質檢、智能分揀、精密裝配、激光焊接、視覺檢測，到自動包裝、倉儲調度，全流程實現無人化作業；現場僅需少量工程師駐守中控室，負責系統監控、參數校準與異常干預。

這類工廠已不再停留于科技新聞版面，而是真實落地于深圳南山科技園、東莞松山湖、蘇州工業園等先進制造集群——電子代工、智能玩具、快時尚服飾等勞動密集型產業，正批量升級為全自動產線。

以東莞某頭部消費電子代工廠為例：一條年產千萬臺智能手機的組裝線，原需60名普工實行兩班倒制，每人日均工時11.5小時，方能達成產能目標。

人工操作存在固有局限：疲勞導致裝配偏移、漏裝螺絲、貼膜氣泡等問題頻發，單批次不良率常年維持在1.8%左右。

該產線完成智能化改造后，全部替換為協作機器人與柔性傳送系統，僅保留2名高級技工負責設備運維與程序更新；原有60個普工崗位中，12人調崗至尚未改造的配件車間，其余48人統一協商解除勞動合同。

通用汽車中國區最新規劃明確：2025年底前，旗下全部3C產品裝配線機器人部署比例將提升至90.5%，屆時將觸發新一輪結構性裁員潮。

據DeepSeek《2025—2030智能制造就業影響預測》研判：未來五年，我國流水線操作類崗位凈流失率預計達30.2%。

近三年全國制造業普工崗位總量已縮減29.7%，大量從業十年以上的熟練工人驟然失業，不得不返鄉務農，或轉投即時配送、社區團購等新興零工經濟領域。

即便仍有部分工廠保留人工崗位，用人標準亦顯著提高：要求掌握PLC基礎編程、具備設備點檢能力，而薪資反而下探至3200—3800元區間，且普遍取消食宿補貼，強制每日加班2小時以上。

體力勞動與機械操作的市場價值正經歷斷崖式貶值——過去靠雙手與耐力即可謀生，如今再強健的體魄，也難以匹敵機器人0.02毫米的裝配精度、72小時連續運轉的穩定性，以及零社保、零休假的極致成本優勢。

對雇主而言，采購一臺工業機器人初始投入雖高，但五年綜合使用成本僅為同崗位人工支出的61%，且全程可控、全程可溯、全程無情緒損耗。

AI先割誰？答案很扎心

梳理上述三類典型崗位的演變軌跡，不難看清當下就業困局的本質：求職難度陡增，并非源于個體懈怠，而是技術革命正以指數級速度重置職業生態。

AI并非簡單“搶奪”崗位，而是以算法為篩、以效率為尺，對人類勞動價值進行系統性重估與再分配。

它精準鎖定三類工作優先替代：高度重復、規則明確、無需復雜情境判斷的執行型任務；而涉及情感共鳴、跨界整合、模糊決策與原創表達的復合型工作，AI短期內仍難企及。

基于麥肯錫全球研究院對1.79億個工作樣本的追蹤建模顯示：2025年全球崗位總量較2022年下降7.8%，其中執行類、事務類、標準化崗位萎縮幅度高達22.4%，遠超整體均值。

由此可知，未來真正的職業護城河，不在于你能重復多少次相同動作，而在于你能提出多少獨到問題、構建多少新邏輯、整合多少異質資源、解決多少非標難題。

必須清醒認識到：AI的崛起不是職業終結者，而是時代升級的加速器。它所淘汰的，是思維固化、拒絕進化、滿足于低階重復的從業者；它所篩選留下的，是保持好奇、持續精進、敢于突破認知邊界的終身學習者。

無論你正身處校園汲取知識，還是已在職場躬身實踐，請務必警醒：依賴機械勞動換取生存的時代已然落幕。唯有主動擁抱認知升維、錘煉高階思維、鍛造不可替代的復合能力，才能在這場前所未有的技術洪流中錨定坐標，贏得屬于自己的不可替代性。

信源：光明網評論員：哪一行會是“逐漸消失的職業”？ 光明網2024-03-18