人工智能背景下物流業勞動力供求影響研究

李寧

摘 要：近年來，電子商務的持續升溫為物流業開拓了龐大的潛在消費市場，隨著客戶需求預期的增加，傳統的物流服務已難以滿足用戶對物流時效性的要求，再加上我國人口老齡化問題加重，適齡勞動力人口逐年遞減，人口紅利消失，企業用工成本攀升等都在促使著物流企業尋求新的變革。將通過深入分析物流無人化發展的因素和物流無人化發展對物流業勞動力供求關系的影響，提出了未來人工智能背景下物流從業人員勞動技能的發展路徑。

關鍵詞：人工智能;物流業;勞動力供求關系

中圖分類號：F24 ? ? 文獻標識碼：A ? ? ?doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.08.031

在過去的十年中，隨著全球智能化和大數據的蓬勃發展，人工智能（AI）技術已經從高科技實驗室中走向人們的工作和生活領域，成為我們每天都在接觸和使用的東西。不斷擴大的人工智能領域（AI）為每個行業留下了不可磨滅的印記，從有人到無人，從低效到高效，各個行業都在尋求變革和創新，物流行業更甚。人工智能和機器學習已成為推動物流創新的關鍵技術。憑借其快速理解海量數據集和自動化運營流程的能力，AI正在改變商品流動并為全球商業供應鏈創造競爭優勢。傳統的物流技術裝備已經不能夠滿足顧客對物流時效性的要求，必須順應人工智能潮流，加快變革。

1 人工智能概述

1.1 人工智能的基本概念

人工智能（Artificial Intelligence）是有關“智能主體（Intelligent agent）的研究與設計”的學問，而“智能主體是指一個可以觀察周遭環境并做出行動以達至目標的系統”。

1.2 人工智能的發展

自1956年“人工智能”概念首次被提出，AI技術有三個重要發展階段：

第一階段起步發展時期：1956年—20世紀60年代初，人工智能誕生后，一系列的研究取得了階段性勝利，機器定理得到證明，發明了首臺人機對話程序ELIZA，掀起人工智能發展的第一個繁榮階段。

第二階段專家系統時期：1980年卡內基梅隆大學為DEC公司設計了專家系統XCON，它可以模擬人類專家通過大量的知識與經驗進行推理和判斷以解決特定領域的問題，為公司節省了數千萬的經費。XCON的落地取得了前所未有的進展，實現了人工智能從理論研究走向實際應用，推動著人工智能走入應用發展的新高潮。

第三階段深度學習時期：2016年一場人工智能AlphaGo對戰人類的圍棋比賽轟動一時，AlphaGo的勝利點燃了人工智能的熱度，資本紛紛涌入人工智能市場加速了人工智能的創新研究，進一步縮短了科學與應用之間的“技術差距”。人工智能已經從科幻片中走入大眾的視野里，如圖像識別、語音識別、自然語言處理、智能制造、無人駕駛等人工智能技術，已經實現了從“不能使用”到“可用”的技術突破，人工智能迎來爆發式增長的新高潮。

2 物流無人化發展的因素分析

2.1 市場需求增大

近年來，得益于電子商務的蓬勃發展，我國物流業的發展方興未艾，前景向好。如圖1數據顯示我國的快遞業務單量從2010年的23.39億件迅速增加到2014的139.6億件，復合增速高達56%。從2015年開始以每年100億件的增幅連續四年穩定增長。截至2018年，我國快遞年業務量已經突破500億大關。單日快遞“億件時代”已經來臨，傳統的物流設施設備已無法更好地滿足日益增長的物流運轉需求，尤其是對服務及時性的需求，所以必須加快現代化物流裝備技術升級，借助人工智能技術推動物流服務升級。

2.2 技術不斷發展

物聯網，大數據、機器學習與人工智能技術的發展深入物流倉儲、運輸與配送等各個環節，為物流裝備技術升級創造了條件，成為物流行業降本增效的關鍵利器，自動化立體倉庫、AGV自動導引系統、無人機、無人車等智能化設施設備的引入為提高物流服務效率帶來了契機，推動著物流無人化發展。根據調查數據顯示，我國的AI市場規模從2015年的112億元到2018年的339億元人民幣，連續4年持續增長，復合增速高達45%。預計到2020年將達到萬億量級，成為下一輪物流裝備技術創新的主導力量。

2.3 物流企業招工難

勞動力作為社會經濟發展的重要組成部分，為我國經濟的快速發展提供了有力的支撐。而隨著出生率的降低和人口老齡化的加快，適齡勞動力人口逐漸減少，企業用工成本在不斷攀升。我國的適齡勞動力人口逐年減少，呈持續下降趨勢。人口紅利的消失和勞動力成本的持續攀升，物流企業開始面臨用工成本高、招工難的現狀，促使企業不得不尋求新的發展紅利。

2.4 政策環境改善

近年來，我國相繼出臺了《“互聯網+”高效物流實時意見》《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》《國家郵政關于加快推進郵政業供給側結構性改革的意見》等多個文件以促進物流產業轉型升級，引導企業加大科技投入，開展智能終端、自動分揀、機械化裝卸、自動駕駛等智能化物流裝備技術的研發和應用。在一系列政策的推動下，我國智能物流行業市場規模從2015年至2018年持續穩增，突破4000億元，復合增速34%。預計到2020年，我國智能物流產業的市場規模將超過5000億元，增幅為19.6%。物流裝備智能化在促進中國物流業的盈利能力和降低物流成本方面發揮著積極作用。

3 人工智能促進物流業勞動力供求變化

3.1 人工智能促進物流業勞動力需求變化

3.1.1 減少對低技能勞動者的需求

人工智能背景下，物流裝備技術的升級使得部分一線工作崗位的勞動者將會被智能機器人所替代。企業會逐漸降低對低技能勞動力的需求，這對基層物流從業人員來說是一個沖擊。一些常規體力勞動崗位像倉儲環節中貨物的裝卸搬運、分揀、包裝和運輸配送環節的快遞派送、設備維護等被替代的可能性很大;而像客服、銷售、財務等常規性認知工作也有被替代的風險。處于這些崗位的工作人員需要學習并掌握新技能才能免受技術進步所帶來的失業風險。

3.1.2 增加對高技能勞動力的需求

智能機器人是由科學技術人員研發與創造的，現階段機器人還不能完全實現無人化作業，因為它們缺乏創造力、想象力、它們不能抽象地思考，所以在處理復雜的、柔性可變的作業時，人工智能機器不能夠完全獨自運行，還需要人力的輔助作業。機器人在工作時需要有相應的工作人員來操作和管理，機器人一旦出現故障還需要相應的技術人員進行檢查與維修。所以說機器人不可能完全替代人，未來企業更需要這兩大類人才：一是那些既精通算法研究和大數據分析能力，又了解自動化、信息通信技術，既掌握人工智能技術又熟悉物流行業需求的具有專業背景的復合型技術人才。二是技術精湛的應用型高技能人才，包括機器人應用編程、操作與調試、機器視覺、系統集成等各領域的工程師。

3.2 人工智能背景下物流業勞動力供給現狀

2018年末我國物流從業人員數量為5012萬，占全國就業人員6.5%。電商物流業從業人員245萬人，其中，一線人員163.6萬人（快遞員、站點倉庫操作人員、基層管理人員），二線人員33.8萬人（貨運司機、倉庫分揀人員、客服人員），三線中高級管理人員5.9萬人。一方面，低層次，基礎性操作層面的物流人員占比高;另一方面，隨著時代的進步和科技的發展，懂技術、懂管理，能將理論與實踐有效結合運用的高層次、復合型人才嚴重短缺。目前的物流業勞動力市場跟不上行業發展速度，勞動力供給不足，專業人才十分匱乏。

4 人工智能下物流從業者勞動技能發展的對策

4.1 政府主導下推動勞動力結構順利轉型

對于政府而言，在人工智能背景下，加快智能升級和關鍵技術在物流業務中的應用，創造有競爭力的人工智能新產業鏈，開辟新的發展空間，積極培育物流業新的就業增長點，提高市場吸納就業能力，分散剩余勞動力，形成更多優質，高效的就業崗位。鼓勵中小企業進行資源整合，參與人工智能開發和技術改造中來，盡快實現物流現代化、標準化、信息化、智能化，發揮人工智能的創造效應，創造更多就業機會以緩解大中型企業的就業壓力。加速推動勞動力結構順利轉型，以適應人工智能時代的發展。

4.2 校企合作促進勞動力結構持續升級

企業的工作崗位和組織結構將不可避免受到人工智能發展的影響，為了擺脫人才供需錯位的困境，改變當前脫離企業實際需求，以院校為主的培養模式，結合高校的專業理論優勢和企業內部實踐技能優勢，完善校企合作制度，鼓勵企業承擔起人才培養的社會責任，培養相應的產業發展所需人才。因此，企業應與政府和大學合作，確定每項工作的技能要求，為工人有效選擇工作提供條件和幫助。人工智能技術的逐漸滲透將促使企業更加注重對勞動者學習能力、創新能力、研發能力的要求，因此，公司必須關注持續的員工培訓，并在公司的幫助下，不斷提高員工的整體素質，促進勞動力結構的持續升級。

4.3 勞動者配合下實現勞動力結構不斷優化

在人工智能時代，工作方法和模式發生了深刻的變化，人工智能將取代人類的體力勞動和簡單的重復勞動。新的技術環境對勞動者的專業能力提出了更嚴格的要求，勞動者必須同時具備跨行業，跨學科的多重知識技能，才能更好地適應物流行業的發展。勞動者必須具有開放，包容的態度，靈活的學習能力及豐富的知識儲備，并持續更新自己的技能，未雨綢繆提前做好職業規劃，儲備知識技能，以適應人工智能技術進步帶來的勞動力需求結構的轉變。

總而言之，從行業角度來看，人工智能技術進步對物流業勞動力就業影響利大于弊，企業引入智能機器人的目的不是取代人類的崗位，而是替代人類去完成繁重的體力勞動和無價值的重復勞動，釋放人類的體力與腦力使其專注于更有價值的工作。同時，也需要重點關注物流企業在向技術密集型企業轉型的初期可能引起一些基層工作人員的失業風險，所以要準確把握技術發展趨勢，跟進企業物流崗位的變化情況，及時調整策略，以應對人工智能技術進步給物流從業者帶來的沖擊。

參考文獻

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