“现在业界普遍认为,人工智能大约会在5到10年内冲击就业岗位。而我认为会更快些,届时80%到90%的岗位都会面临冲击。甚至在2040年,工作岗位会变成人类非必选项。”
4月24日,在2026新京智库春季论坛的“‘人工智能+’进行时——从技术竞速到场景深耕”主题论坛上,中国电子信息产业发展研究院副总工程师、赛迪人工智能研究中心执行副主任刘权对未来就业形势作了预判。他甚至认为,在AI影响下,工作岗位的二八定律可能朝向更极端方向发展,原本20%的比例将调整为1%至5%。
极致竞争环境下,人类的提问、掌舵能力正在被强调。刘权认为,人类适应未来的智能社会需要具备创新的思想和能力,以及快速学习的能力,还要学会跳出科学视角,站在哲学视角思考问题。“哲学强调发现、提出问题,未来人类的核心能力不是解决问题,而是提出、发现问题,界定清楚问题。”
他强调,人工智能会无限放大人类的优势,人需要找到自身优点。“如果找不到,就意味着你和别人的差距会无限放大。”

中国电子信息产业发展研究院副总工程师、赛迪人工智能研究中心执行副主任刘权。
“全球正在使用的模型中,65%来源于中国。”
在刘权的视野里,全球人工智能正进入技术加速进化、能力集中涌现、应用加快普及的新阶段。“人工智能已经学会了人类绝大部分能力。”刘权这样描述这一轮AI能力跃迁的本质。
在解释模型能力进步时,他援引了一组数据:在SWE-bench编程测试中,人工智能系统的解题能力从2023年仅能解决4.4%的问题,跃升至2025年的74.4%。而据全球独立AI基准测试机构Artificial Analysis的评估,当前顶尖大模型的性能,已是2024年底水平的1.7倍、2023年底的3.9倍。
在刘权看来,这轮能力突破不只是参数规模的堆叠,而是多项技术范式的集中突破:多模态融合让AI感知世界的能力更强;长时记忆能力让AI形成个人或企业风格的应用;强推理能力解决复杂问题;而时空物理感知,则让AI开始从数字世界延伸至物理世界,具身智能与无人驾驶由此得以落地。
这场技术演进浪潮中,中国模型加速崛起是最大变量,正稳居世界第一梯队。刘权强调,2025年年初DeepSeek的横空出世对中国科技历程而言是改变博弈局面的一件事。
斯坦福大学《2025人工智能指数报告》显示,中美顶尖大模型性能差距,由2024年1月的9.3%收窄至2025年2月的1.7%;基于Epoch AI的研究,两国大模型差距则从2024年初的12至14个月,收敛至约4至6个月。
更令刘权振奋的,是开源生态的反转。现场资料显示,2025年中国开源模型全球下载量占比达17.1%,反超美国的15.8%,位居全球第一。知名开源社区Hugging Face的最新开源模型榜单中,排名前十的开源模型均来自中国阿里千问模型及其衍生模型。“全球正在使用的模型中,65%来源于中国。”刘权表示。
中国模型的竞争路径也与美国形成分野。DeepSeek走的是低成本、开源、免费的路线,刘权指出,它完全改变了美国曾经主导的大力出奇迹的路线。在算力受限背景下,中国模型以效率换算力,走出一条技术自立的国产范式。
从百度文心5.0的多模态数据同一框架中联合训练、火山引擎Viking的长期记忆,到阿里Qwen3-Max-Thinking在19个基准测试中的突破等模型现状来看,国内各模型厂商的技术路线已呈现出多点开花的格局。
2035年平均每人拥有10个AI“员工”
模型能力竞争更多是幕后之战,应用层爆发才是大众能感受到的AI浪潮。刘权将2025年定义为“AI Agent元年”,而2026年是“规模化商用/落地元年”:过去AI只能与人对话,而智能体能完成一项人类任务,“你交代它一件事,它背后的数据、模型调用、API接口调用等都完全形成闭环,真正形成新质生产力。”
从市场规模看,现场资料显示,智能体市场将从2024年的51亿美元增长到2030年的471亿美元,年均复合增长率达44.8%。
与智能体并行爆发的,是端侧AI终端的规模化落地,AI手机、AI PC、AI眼镜、人形机器人等智能终端产品密集亮相。
以人形机器人为例,有行业观点认为,2025年是全球人形机器人市场规模化起点。IDC数据显示,全年全球人形机器人出货量接近1.8万台,同比增长约508%,销售额约4.4亿美元。
从终端到产业,AI对实体经济的渗透已进入加速期。刘权援引的数据显示,截至2025年9月,我国卓越级智能工厂超230家,先进级超7000家,基础级超3.5万家。并且,卓越级智能工厂产品研发周期平均缩短28.4%,生产效率提升22.3%,不良品率下降50.2%,碳排放减少20.4%。
AI的触角也延伸至社会治理。刘权举例称,重庆市潼南区的智能监测系统可在15分钟内完成对独居老人异常状态的预警响应;甘肃临洮大桥上的AI识别系统,与警务联动已挽救了20多条生命。
面向未来,刘权援引德勤的思路提到,AI应用将沿着“AI+”“+AI”“Agentic AI”“数字员工”路径演进,现在AI应用强调内化为产品的智能基因,应该是各行各业“+AI”,再下一步才是AI 智能体。
基于智能体应用前景,他也对AI带来的社会变革做了预判:2035年,社会将有5000亿个AI智能体在为人类服务,平均每人拥有10个AI“员工”;2026年将出现100亿个AI智能体,人均拥有1.5个。“人类和AI的关系已经完全脱离原来人和机器的数字关系,未来是人与工作伙伴的关系。”