人形機器人正在取代人類？但到2035年要帶動超過100萬個就業(yè)崗位

隨著人形機器人應用越來越普及，人形機器人取代人類崗位正在成為現(xiàn)實。

目前，人形機器人最可能取代的是那些高度重復、流程固定、環(huán)境危險的崗位。比如工廠流水線上的裝配工、分揀搬運工、高空焊接工等。在工業(yè)領(lǐng)域，目前人形機器人主要還是扮演“實習生”角色，故障時有發(fā)生，離真正取代還有距離。

預計未來5到10年，危險系數(shù)高、枯燥乏味的重復性工作將逐漸被替代。

但大家不用太恐慌。歷史經(jīng)驗說明一切——從蒸汽機到電腦，每一次技術(shù)革命都重塑了崗位形態(tài)，卻從未讓人類真正大規(guī)模失業(yè)，反而催生了更多新職業(yè)。人形機器人帶來的，更多是一次崗位的“遷徙”和“升級”，而不是簡單的消失。

那么，人形機器人將會誕生哪些新崗位？

新崗位大致分為“造身體”“練大腦”“做服務”三大類，目前已經(jīng)有哪些？

第一類：門檻不高、適合廣泛人群

數(shù)據(jù)采集員（也叫機器人訓練師）

這是目前最搶眼的新職業(yè)。機器人像小孩子一樣，需要人類手把手教它抓東西、走路、疊衣服等日常動作，一遍遍重復采集動作數(shù)據(jù)，再“喂”給大模型學習。這個崗位特別的地方在于對專業(yè)背景要求不高——在上海和青島的采集基地里，很多是剛從學校畢業(yè)的年輕人，有的是學旅游管理的，也有從奶茶店轉(zhuǎn)行過來的。

深圳有公司招兼職給日薪280元，一些駐場崗月薪8000—15000元，有經(jīng)驗還能更高。目前數(shù)據(jù)采集崗位同比增長769%，數(shù)據(jù)標注/AI訓練師崗位更是暴漲2250%。

機器人運維/維修工程師

機器人要上線了，總得有修理工吧。但維修機器人不是換零件那么簡單，還涉及軟件調(diào)試、故障診斷，是真要吃硬功夫的地方。雖然技術(shù)難度高于數(shù)據(jù)采集，但相關(guān)培訓體系正在建立，入場機會也在增多。目前行業(yè)里“機器人運維工程師”月薪1.8萬都招不到人，緊缺程度可見一斑。

第二類：需要高學歷、專業(yè)技能

算法工程師

給人形機器人裝“大腦”的人，負責感知、決策、控制這些核心能力的研發(fā)。這類崗位門檻最高——至少本科起步，大多需要計算機、自動化、數(shù)學等專業(yè)背景。相應的報酬也極高，算法崗月薪普遍3萬起步，資深崗5—8萬，部分核心崗可達11萬。

硬件工程師

負責機器人的“筋骨”——減速器、伺服電機、靈巧手等核心零部件。同樣是技術(shù)密集型崗位，要求機械、機電一體化等專業(yè)背景。但不只是研究生能干，產(chǎn)線工藝師、質(zhì)量檢測等配套崗位也有大量機會，適合有經(jīng)驗的技工轉(zhuǎn)型。

2025年前5個月，人形機器人領(lǐng)域招聘職位數(shù)同比猛增409%，總?cè)谫Y突破570億元。我國已有200多家人形機器人本體企業(yè)，預計到2035年，這個產(chǎn)業(yè)要帶動超過100萬個就業(yè)崗位。

但要注意的是，目前大部分新增崗位還是集中在核心研發(fā)和數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)，尚未進入“大規(guī)模產(chǎn)線用工”的階段。也就是說，現(xiàn)在入場的門檻并不算特別高，但想象空間已經(jīng)鋪開了。

這個趨勢，對年輕人來說，是非常友好。

行業(yè)35歲以下求職者占比高達72%，22歲的李慧茹剛從大學畢業(yè)就成為了首批“機器人訓練師”，不到一個月就合格上崗。值得注意的是，算法崗、硬件工程師這些技術(shù)崗薪資極高，特別適合有理工科背景的年輕人；哪怕專業(yè)不對口，數(shù)據(jù)采集崗也歡迎愿學愿干的新人。

但有個現(xiàn)實問題：很多高校的專業(yè)還沒跟上產(chǎn)業(yè)發(fā)展，所以入行后可能需要自己補課，保持學習能力。

對無業(yè)人群來說，就業(yè)門檻的差異還是相當大。

數(shù)據(jù)采集員、標注員這類崗位門檻相對較低，學歷要求可放寬至大專。部分公司招聘全職，也有些招實習生和兼職。只要愿意學、愿重復練習，轉(zhuǎn)行的可能性是有的——已經(jīng)有類似“奶茶店員工→機器人訓練師”的真實案例。

但真正的隱憂在于低技能、低學歷群體。人形機器人發(fā)展很可能進一步拉大收入差距：高技能崗位薪資水漲船高，只具備初級技能的人反而被推向了更邊緣的位置，結(jié)構(gòu)性失業(yè)風險明顯更大。

總體來看，人形機器人產(chǎn)業(yè)鏈確實在創(chuàng)造大量新崗位，從高薪的算法工程師到門檻較低的數(shù)據(jù)采集員都有；尤其年輕人和愿意持續(xù)學習的人，更容易在這一輪變革中找到位置。但如果只停留在低技能層面，未來面臨的風險也不小。

所以真實的機會在于：與其焦慮被取代，不如主動轉(zhuǎn)型。從目前數(shù)據(jù)看，崗位空缺非常大——400%的增長需求對應的是無法匹配的人才供給。多留意招聘平臺上的新職位，主動學習AI、大數(shù)據(jù)等基礎(chǔ)技能，就有可能在新賽道中找到屬于自己的一席之地。