人工智能背景下物流业劳动力供求影响研究
2020-05-09李宁
李宁
摘 要:近年来,电子商务的持续升温为物流业开拓了庞大的潜在消费市场,随着客户需求预期的增加,传统的物流服务已难以满足用户对物流时效性的要求,再加上我国人口老龄化问题加重,适龄劳动力人口逐年递减,人口红利消失,企业用工成本攀升等都在促使着物流企业寻求新的变革。将通过深入分析物流无人化发展的因素和物流无人化发展对物流业劳动力供求关系的影响,提出了未来人工智能背景下物流从业人员劳动技能的发展路径。
关键词:人工智能;物流业;劳动力供求关系
中图分类号:F24 文献标识码:A doi:10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.08.031
在过去的十年中,随着全球智能化和大数据的蓬勃发展,人工智能(AI)技术已经从高科技实验室中走向人们的工作和生活领域,成为我们每天都在接触和使用的东西。不断扩大的人工智能领域(AI)为每个行业留下了不可磨灭的印记,从有人到无人,从低效到高效,各个行业都在寻求变革和创新,物流行业更甚。人工智能和机器学习已成为推动物流创新的关键技术。凭借其快速理解海量数据集和自动化运营流程的能力,AI正在改变商品流动并为全球商业供应链创造竞争优势。传统的物流技术装备已经不能够满足顾客对物流时效性的要求,必须顺应人工智能潮流,加快变革。
1 人工智能概述
1.1 人工智能的基本概念
人工智能(Artificial Intelligence)是有关“智能主体(Intelligent agent)的研究与设计”的学问,而“智能主体是指一个可以观察周遭环境并做出行动以达至目标的系统”。
1.2 人工智能的发展
自1956年“人工智能”概念首次被提出,AI技术有三个重要发展阶段:
第一阶段起步发展时期:1956年—20世纪60年代初,人工智能诞生后,一系列的研究取得了阶段性胜利,机器定理得到证明,发明了首台人机对话程序ELIZA,掀起人工智能发展的第一个繁荣阶段。
第二阶段专家系统时期:1980年卡内基梅隆大学为DEC公司设计了专家系统XCON,它可以模拟人类专家通过大量的知识与经验进行推理和判断以解决特定领域的问题,为公司节省了数千万的经费。XCON的落地取得了前所未有的进展,实现了人工智能从理论研究走向实际应用,推动着人工智能走入应用发展的新高潮。
第三阶段深度学习时期:2016年一场人工智能AlphaGo对战人类的围棋比赛轰动一时,AlphaGo的胜利点燃了人工智能的热度,资本纷纷涌入人工智能市场加速了人工智能的创新研究,进一步缩短了科学与应用之间的“技术差距”。人工智能已经从科幻片中走入大众的视野里,如图像识别、语音识别、自然语言处理、智能制造、无人驾驶等人工智能技术,已经实现了从“不能使用”到“可用”的技术突破,人工智能迎来爆发式增长的新高潮。
2 物流无人化发展的因素分析
2.1 市场需求增大
近年来,得益于电子商务的蓬勃发展,我国物流业的发展方兴未艾,前景向好。如图1数据显示我国的快递业务单量从2010年的23.39亿件迅速增加到2014的139.6亿件,复合增速高达56%。从2015年开始以每年100亿件的增幅连续四年稳定增长。截至2018年,我国快递年业务量已经突破500亿大关。单日快递“亿件时代”已经来临,传统的物流设施设备已无法更好地满足日益增长的物流运转需求,尤其是对服务及时性的需求,所以必须加快现代化物流装备技术升级,借助人工智能技术推动物流服务升级。
2.2 技术不断发展
物联网,大数据、机器学习与人工智能技术的发展深入物流仓储、运输与配送等各个环节,为物流装备技术升级创造了条件,成为物流行业降本增效的关键利器,自动化立体仓库、AGV自动导引系统、无人机、无人车等智能化设施设备的引入为提高物流服务效率带来了契机,推动着物流无人化发展。根据调查数据显示,我国的AI市场规模从2015年的112亿元到2018年的339亿元人民币,连续4年持续增长,复合增速高达45%。预计到2020年将达到万亿量级,成为下一轮物流装备技术创新的主导力量。
2.3 物流企业招工难
劳动力作为社会经济发展的重要组成部分,为我国经济的快速发展提供了有力的支撑。而随着出生率的降低和人口老龄化的加快,适龄劳动力人口逐渐减少,企业用工成本在不断攀升。我国的适龄劳动力人口逐年减少,呈持续下降趋势。人口红利的消失和劳动力成本的持续攀升,物流企業开始面临用工成本高、招工难的现状,促使企业不得不寻求新的发展红利。
2.4 政策环境改善
近年来,我国相继出台了《“互联网+”高效物流实时意见》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》《国家邮政关于加快推进邮政业供给侧结构性改革的意见》等多个文件以促进物流产业转型升级,引导企业加大科技投入,开展智能终端、自动分拣、机械化装卸、自动驾驶等智能化物流装备技术的研发和应用。在一系列政策的推动下,我国智能物流行业市场规模从2015年至2018年持续稳增,突破4000亿元,复合增速34%。预计到2020年,我国智能物流产业的市场规模将超过5000亿元,增幅为19.6%。物流装备智能化在促进中国物流业的盈利能力和降低物流成本方面发挥着积极作用。
3 人工智能促进物流业劳动力供求变化
3.1 人工智能促进物流业劳动力需求变化
3.1.1 减少对低技能劳动者的需求
人工智能背景下,物流装备技术的升级使得部分一线工作岗位的劳动者将会被智能机器人所替代。企业会逐渐降低对低技能劳动力的需求,这对基层物流从业人员来说是一个冲击。一些常规体力劳动岗位像仓储环节中货物的装卸搬运、分拣、包装和运输配送环节的快递派送、设备维护等被替代的可能性很大;而像客服、销售、财务等常规性认知工作也有被替代的风险。处于这些岗位的工作人员需要学习并掌握新技能才能免受技术进步所带来的失业风险。
3.1.2 增加对高技能劳动力的需求
智能机器人是由科学技术人员研发与创造的,现阶段机器人还不能完全实现无人化作业,因为它们缺乏创造力、想象力、它们不能抽象地思考,所以在处理复杂的、柔性可变的作业时,人工智能机器不能够完全独自运行,还需要人力的辅助作业。机器人在工作时需要有相应的工作人员来操作和管理,机器人一旦出现故障还需要相应的技术人员进行检查与维修。所以说机器人不可能完全替代人,未来企业更需要这两大类人才:一是那些既精通算法研究和大数据分析能力,又了解自动化、信息通信技术,既掌握人工智能技术又熟悉物流行业需求的具有专业背景的复合型技术人才。二是技术精湛的应用型高技能人才,包括机器人应用编程、操作与调试、机器视觉、系统集成等各领域的工程师。
3.2 人工智能背景下物流业劳动力供给现状
2018年末我国物流从业人员数量为5012万,占全国就业人员6.5%。电商物流业从业人员245万人,其中,一线人员163.6万人(快递员、站点仓库操作人员、基层管理人员),二线人员33.8万人(货运司机、仓库分拣人员、客服人员),三线中高级管理人员5.9万人。一方面,低层次,基础性操作层面的物流人员占比高;另一方面,随着时代的进步和科技的发展,懂技术、懂管理,能将理论与实践有效结合运用的高层次、复合型人才严重短缺。目前的物流业劳动力市场跟不上行业发展速度,劳动力供给不足,专业人才十分匮乏。
4 人工智能下物流从业者劳动技能发展的对策
4.1 政府主导下推动劳动力结构顺利转型
对于政府而言,在人工智能背景下,加快智能升级和关键技术在物流业务中的应用,创造有竞争力的人工智能新产业链,开辟新的发展空间,积极培育物流业新的就业增长点,提高市场吸纳就业能力,分散剩余劳动力,形成更多优质,高效的就业岗位。鼓励中小企业进行资源整合,参与人工智能开发和技术改造中来,尽快实现物流现代化、标准化、信息化、智能化,发挥人工智能的创造效应,创造更多就业机会以缓解大中型企业的就业压力。加速推动劳动力结构顺利转型,以适应人工智能时代的发展。
4.2 校企合作促进劳动力结构持续升级
企业的工作岗位和组织结构将不可避免受到人工智能发展的影响,为了摆脱人才供需错位的困境,改变当前脱离企业实际需求,以院校为主的培养模式,结合高校的专业理论优势和企业内部实践技能优势,完善校企合作制度,鼓励企业承担起人才培养的社会责任,培养相应的产业发展所需人才。因此,企业应与政府和大学合作,确定每项工作的技能要求,为工人有效选择工作提供条件和帮助。人工智能技术的逐渐渗透将促使企业更加注重对劳动者学习能力、创新能力、研发能力的要求,因此,公司必须关注持续的员工培训,并在公司的幫助下,不断提高员工的整体素质,促进劳动力结构的持续升级。
4.3 劳动者配合下实现劳动力结构不断优化
在人工智能时代,工作方法和模式发生了深刻的变化,人工智能将取代人类的体力劳动和简单的重复劳动。新的技术环境对劳动者的专业能力提出了更严格的要求,劳动者必须同时具备跨行业,跨学科的多重知识技能,才能更好地适应物流行业的发展。劳动者必须具有开放,包容的态度,灵活的学习能力及丰富的知识储备,并持续更新自己的技能,未雨绸缪提前做好职业规划,储备知识技能,以适应人工智能技术进步带来的劳动力需求结构的转变。
总而言之,从行业角度来看,人工智能技术进步对物流业劳动力就业影响利大于弊,企业引入智能机器人的目的不是取代人类的岗位,而是替代人类去完成繁重的体力劳动和无价值的重复劳动,释放人类的体力与脑力使其专注于更有价值的工作。同时,也需要重点关注物流企业在向技术密集型企业转型的初期可能引起一些基层工作人员的失业风险,所以要准确把握技术发展趋势,跟进企业物流岗位的变化情况,及时调整策略,以应对人工智能技术进步给物流从业者带来的冲击。
参考文献
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