在全球人工智能技术加速突破、与实体经济深度融合的大背景下，技术进步如何影响就业、产业如何实现平稳转型，成为各国共同关切。
工业和信息化部副部长张云明在国务院新闻办公室新闻发布会上表示，人工智能发展过程中出现的就业结构调整是技术进步的常见现象，应从产业演进规律出发把握趋势、主动应对挑战。
问题：技术迭代加快，就业结构面临再配置压力。
随着人工智能在研发设计、生产制造、运营维护、客户服务等环节加速渗透，一些重复性、标准化岗位可能被重新组合，部分工种的技能要求显著提升。
社会关注的焦点不在于“岗位是否消失”，而在于“岗位如何变化、劳动者如何适配”。
有关负责人指出，结构性调整意味着岗位内容和用工方式的变化，并不等同于就业空间缩减；岗位迭代强调技能升级与分工重塑，也不必然导致简单替代。
原因：技术扩散叠加产业升级，推动组织模式与生产范式重构。
一方面，大模型、智能芯片与算力体系等底层能力快速进展，降低了智能化应用门槛，使企业能够更快在生产现场部署算法与系统。
另一方面，我国制造业正处于向高端化、智能化、绿色化转型的关键阶段，质量控制、柔性生产、供应链协同等需求更加迫切，倒逼企业以数字化、智能化手段提升效率与可靠性。
技术供给与产业需求相互牵引，形成了人工智能与制造业深度融合的现实路径，也由此带来对新型技能与复合型人才的集中需求。
影响：产业活力释放，就业形态与技能结构同步变化。
从产业侧看，我国人工智能发展呈现基础更实、产品更全、应用更深的态势。
底座方面，国内企业推出多款人工智能芯片产品，智能算力规模达到1590EFLOPS，高质量数据集加速形成，大模型开源生态活跃。
据机构测算，2025年我国人工智能企业数量超过6000家，核心产业规模预计突破1.2万亿元。
产品方面，面向消费者的人工智能终端加快普及，AI手机、AI电脑、AI眼镜等更快走入日常场景。
2025年前三季度，智能眼镜市场出货量超过178万副，其中近八成为AI眼镜，折射出智能终端对产业链和消费市场的双向带动。
应用方面，人工智能已覆盖钢铁、有色、电力、通信等重点行业，并向研发、质检、服务等关键环节延伸。
以工业视觉为例，某家电企业通过“5G+AI”工业视觉检测系统将检测准确率提升至99.98%，人均生产效率提升275%，显示出智能化改造在质量与效率上的综合收益。
与此相对应，就业侧呈现“岗位升级、技能迁移、结构优化”的趋势：一是传统岗位的工作内容更依赖数据与工具，要求劳动者具备基本的智能化应用能力；二是围绕算法工程、数据治理、模型训练、系统集成、工业软件、现场运维等新岗位需求增加；三是制造业一线对“懂工艺、懂设备、懂数据、懂系统”的复合型人才更加迫切，人才供给短板成为影响落地速度的重要因素。
对策：坚持应用牵引，推动人才培养与产业需求同频共振。
有关负责人强调，要充分发挥人工智能融合赋能作用，在推进组织模式、工作方式、生产范式重构的同时，持续提升劳动者的人工智能素养，重点培养既懂人工智能又懂制造业的复合型人才。
具体看，需要从供需两端协同发力：在供给端，面向高校、职业院校和企业培训体系，强化跨学科培养和实践导向，推动“人工智能+制造”课程体系与实训平台建设，提升工程化、场景化能力；在需求端，鼓励企业围绕生产现场实际问题开展应用创新，以项目牵引带动人才在真实场景中成长，通过岗位再设计、技能认证与职业发展通道，促进劳动者平稳转岗与技能提升。
同时，强化高质量数据供给与行业知识沉淀，完善安全治理与合规体系，为应用扩面提供可持续支撑。
前景：遵循技术革命规律，以开放合作化解挑战、释放增量。
回顾工业革命、信息技术革命等历次重大技术变革，短期内往往引发就业担忧，但最终通过产业转型升级实现生产力跃升、岗位结构优化和新增就业。
面向人工智能时代，张云明表示，应秉持人类命运共同体理念，以开放共赢姿态加强国际交流合作，在标准、治理、应用、人才等方面开展务实协作，促进技术红利更公平、更充分地惠及各方。
可以预期，随着算力、数据、模型与行业知识加速融合，制造业智能化将从单点突破走向体系推进，从“可用”走向“好用、管用”，并在高质量发展目标牵引下形成更多新产业、新业态和新岗位。
技术变革的洪流从不因观望而停滞，唯有主动驭势方能行稳致远。
当人工智能成为新型工业化的重要引擎，培育兼具算法思维与工艺知识的复合型人才，不仅是应对就业阵痛的缓冲阀，更是抢占未来制造制高点的战略支点。
这条人才供给侧的改革之路，既需要政策引导构建育才新生态，更依赖产业实践铺就成才快车道，最终让人机协作的美好图景照进制造业高质量发展的现实。