2026年暑期即将到来，不少企业陆续发布了2027届校招岗位。伴随“OpenClaw龙虾”爆火而来的，除了人类取代不了AI的调侃外，还有企业对人才需求的快速重构。岗位要求里高频出现“AI”，预示着一些岗位会被 AI 批量替代？或者AI 只是更新了职场技能需求？
当人工智能走出实验室，全面进入办公场景，一个严肃的问题正在浮现：AI究竟是在取代人的工作，还是正在改变工作的门槛？
01
哪些岗位正在被AI深度渗透？
求职门槛的变化，背后是 AI 对不同职业的差异化渗透。为了客观量化这一现象，我们摒弃传统主观性较强的 “职业替代概率” 评估方式，参考《人工智能对劳动力市场的影响：一种新指标及初步证据》，引入观察暴露度开展分析。
结合统计得出的AI 职业暴露度指标发现:AI 并非单纯冲击低门槛重复劳动，核心产出是结构化信息的职业，恰好匹配了大模型的原生能力，因此替代压力远高于纯体力、纯实操工种。直接产出代码的前端业务岗受影响大，而负责系统稳定、故障兜底、底层架构运维的后端支撑岗位受影响更小，这说明 AI 擅长“生成内容”，却难以承担高风险、强容错、突发处置类工作。
数据证明了市场需求逻辑已经发生了底层转变，仅具备信息加工能力的从业者竞争力持续贬值，职场竞争重心从“完成基础信息工作”转向“驾驭 AI、校验 AI和提出复杂需求”。
均匀的冲刷 & 选择性渗透
放眼整个就业市场，不同行业受 AI 影响存在差距，而同一行业内部，岗位之间的 AI 渗透差异同样显著。
视角从职业转向行业，不难发现：不存在完全不受 AI 冲击的行业，行业只是载体，工作任务属性才是决定 AI 影响的核心标尺。哪怕同属一个赛道，只要岗位的核心工作是标准化文本、数据处理，就会面临高渗透；侧重人际博弈、线下落地、经验判断、临场应变的岗位天然具备 AI 壁垒。
这些对比揭示了一个关键的事实：“AI会不会取代我的工作”不是一个行业问题，而是一个岗位问题。在同一家公司里，做数据分析的同事可能已经离不开AI，而做客户现场的同事依然主要靠人脉和经验。AI并没有均匀地“冲刷”所有岗位，而是有选择地提高了某些工作的效率门槛。
AI正在重塑职业的“技能门槛”——并非所有岗位都面临同样的替代风险，但几乎岗位都在重新划定进入的门槛。换个角度想，也许暴露度高的职业不是“最危险的”，而是“最有机会与AI协同创造价值的”，但在AI不断发展的过程中，不同行业在此间受到的影响也并不相同。
02
AI渗透下，行业如何变化？
我们把20个行业的AI暴露指数绘制成热力图，时间跨度从2018年到2024年。颜色越深，代表这个行业的日常工作与大语言模型能力重叠程度越高。
暴露指数长期处于高位的，是互联网、产品管理、运营分析、市场公关等行业，这些岗位的主要产出是方案、代码、文案、数据，而非实物。暴露指数持续偏低的，则是商务服务、生产制造、影视传媒——这些行业的核心任务仍以现场操作和体力劳动为主，AI暂时难以介入。
几乎所有行业都走出了一条U型曲线：前期缓慢上升，2022年普遍下降，之后低位企稳，造成这一拐点的原因可能是企业在主动减少对高暴露岗位的招聘。
把七年间暴露度变化最大的职业拎出来，分成上升榜和下降榜。
谁在上升？
上升速度最快的关务暴露度七年间涨了将近14个百分点。疫情期间全球供应链的动荡，让报关、清关、合规审查这些工作突然变得高度数字化，智能单证审核纷纷上线，一个原本靠经验和人脉的岗位也被数据和算法重新定义。此外，房地产规划开发、才艺特长培训这些岗位的工作流程也在被AI嵌入，都开始要求从业者会用智能排产、AI辅助设计等新工具，连技工这类制造业岗位也开始要求会与机器对话。
谁在下降？
生活服务类岗位的日常工作与AI能力的重叠度本来就偏低。场务靠的是现场协调和体力搬运，美容师靠的是手法和面对面沟通，保安靠的是巡逻和应急反应，大语言模型再强目前也难以完成这些任务，暴露指数下降反映的正是这种天然低重叠。
但还有一种可能：企业正在主动减少对这些岗位的招聘需求。《中国人工智能技术暴露度的测算及其对劳动需求的影响——基于大语言模型的新证据》论文发现，新增岗位的平均AI暴露度在下降，说明企业在招人时有意识地“绕开”那些容易被AI冲击的职位。曾经与AI重叠度较高的任务，如今已经被软件或自助设备大量替代，企业不再需要招那么多人来干这些活。以行政为例，订会议室、走报销、发通知这些杂活早已被软件替代，比如智能日程系统、自动报销流程，招聘要求里只剩下“沟通协调”“应急处理”这类AI无法完成的任务，暴露指数自然下降。
我们将时间轴拉近到2021到2024年选取10个典型职业，追踪它们的暴露指数变化中关键的AI模型发布时间。
2022年底ChatGPT发布后，多个以语言处理为核心的职业暴露指数出现跃升，文字工作者最先感受到变化。专业分析类、广告创意类暴露度跳涨，AI第一次让白领意识到：它真的会写，而且写得不差。
2023年GPT-4及DALL·E3发布后AI开始能看懂图像、听懂语音，设计类和视觉交互职业的反应立竿见影。设计师和视频剪辑师的日常工具链开始被AI渗透，创意文案的AI化趋于成熟，增量空间收窄。
2024年Sora发布，文生视频进入新纪元，GPT-4o实现实时语音+视觉交互。AI能力市场在重新定价，企业对“纯分析”岗位的需求趋于理性，更强调人机协作。
最让人意外的是普工技工这个常年处于低暴露区间的职业，在2024年突然飙升了近27%。制造业，正在悄悄被AI工具改写——智能排产、设备监控、自动化流程，这些原本需要人工判断的环节，开始出现AI的身影。
一条清晰的扩散路径浮现出来：文本→图像→视频→物理操作。AI正沿着这条路径，一步步走进几乎所有知识生产领域，甚至开始试探体力劳动的边界。
职业暴露度指数能够展示人工智能可能影响哪些职业。但对于求职者来说，另一个问题或许更直接：当AI进入工作场景后，企业正在招聘什么样的人？
03
当AI成为招聘“关键词”
招聘信息记录着企业最即时的人才需求，它能反映AI正在如何进入真实的工作世界。
过去两年，关于人工智能的讨论大多围绕“替代”展开：哪些职业更容易受到冲击？哪些任务将被自动化？
而在招聘网站上，另一种变化正在发生。
越来越多岗位开始将“大模型应用经验”“AI工具使用能力”“AIGC实践经历”写进招聘要求。人工智能不再只是被讨论的话题，也开始成为招聘启事里的高频词。
今年毕业于中国人民大学电子信息专业硕士的川川（化名）对此感受明显。求职过程中，他发现不少岗位虽然名称不同，却都会在职位描述中提到大模型、Agent开发或AI应用能力。
“以前大家更多关注会不会写代码，现在很多岗位会进一步问你有没有接触过大模型项目，或者有没有把AI真正用到业务场景里。”
为了观察这种变化，我们将目光投向《2025中国城市人工智能指数报告》认定的10个“引领型城市”——北京、上海、深圳、杭州、广州、南京、成都、武汉、重庆和苏州。这些城市聚集着国内较为活跃的人工智能产业和创新资源，也是观察AI人才需求变化的重要窗口。
基于此，我们以“AI”为关键词，于2026年6月5日在Boss直聘平台对上述10个城市的招聘信息进行采集，共获得3000条招聘数据。剔除岗位描述缺失样本后，最终纳入分析的有效样本为2849条。
为了更清晰地观察这些岗位的分布特征，本文借鉴中国信通院等机构广泛采用的人工智能产业链分析框架，将岗位划分为基础层、技术层和应用层三个部分。
当“AI”成为招聘关键词后，一套新的职业分工体系也开始浮现。
提到AI岗位，很多人首先想到的往往是算法工程师或者程序员。但翻开招聘启事会发现，同样被贴上“AI”标签的岗位，实际工作内容并不相同。
川川告诉我们，找工作时他发现，同样带有“AI”标签的岗位，工作内容差异很大。“有的岗位在做数据处理，有的在做模型开发，还有的更强调业务场景和产品应用。光看岗位名称，其实很难判断具体做什么。”
招聘数据中的高频职责词，也让这种差异变得更加具体。数据标注、训练数据处理、数据采集，是基础层岗位中出现频率最高的工作内容。大模型需要海量数据支撑，这些岗位负责的是产业链最前端的数据供给环节。相较单纯的算法研发能力，技术层的岗位职责开始向业务场景和应用开发倾斜。 而应用层则更为具体，AI技术向教育、营销、内容生产、企业服务等领域渗透的过程，正在不同岗位的工作内容中逐一显现。从数据准备到模型开发，再到场景应用，当企业招聘“AI人才”时，招聘的其实并不是同一种人。 而当这些岗位被放到不同城市的发展图景中时，它们又呈现出不同的组合方式。 对于正在找工作的年轻人来说，AI行业的机会，并不只存在于一种城市。过去几年，北京、苏州、广州都被视作人工智能发展的重要城市，但它们走出的其实是不同路径。 今年5月，《北京新闻》在报道怀柔综合性国家科学中心时提到，北京正持续加大基础研究投入，在人工智能、脑科学与类脑研究等前沿领域布局重大科研平台，已经连续多年位居全球科研城市前列，大量高校、科研院所和国家级实验室汇聚于此。这种科研资源的集聚，也反映在招聘市场中。与其他城市相比，北京对于数据处理、模型研发等基础层和技术层岗位的需求更为突出。
此外，在我们的统计中，苏州技术层岗位占比位居10城首位。这座制造业重镇对于AI人才的需求，很大程度上来自产业升级本身。今年7月，苏州首次发布“十大产业科技成果”，人工智能、人机交互、自动驾驶、工业软件等多个项目入选。当地媒体将其概括为“把科技创新和产业创新融合发展”。相比诞生下一个大模型，苏州更关心如何让技术进入工厂、进入生产线。
但是技术如果只停在工厂，仍不完整。它还要走到离消费者最近的地方。广州近一年涌入了蚂蚁集团华南数字运营中心、抖音华南创新基地、小红书电商孵化中心。南方财经在一篇报道中写道，直播电商、跨境电商和数字贸易的持续发展，正让广州生长出“传统商贸+数字科技”融合的生态。平台企业把业务重心放在这里，运营、营销、内容生产等应用层岗位的占比随之攀升到76%，在10座城市中居首。 同样是在发展人工智能，不同城市正在把自身原有的优势带入这场技术变革。但我们同样能够发现，不论城市禀赋如何不同，应用层岗位在所有城市的招聘需求中都占据了最大份额。 企业更关心的已经不是技术本身，而是技术能够落到什么地方、创造什么价值。于是，我们把目光从岗位类别进一步转向岗位场景。 从岗位分布来看，内容生产相关岗位占据了最明显的位置。过去两年，AI短剧、AI漫剧、数字人直播等新业态快速发展，带动了一批新的岗位需求。相比研发周期较长的技术项目，内容生产对AI工具的应用门槛更低，也更容易直接产生流量和商业回报，因此成为企业最先布局的方向之一。 排在其后的则是营销与运营类岗位。无论是用户增长、品牌推广还是电商运营，企业都在尝试借助AI提高效率、降低成本。相比单纯开发一个模型，如何把AI嵌入现有业务流程、真正服务用户，显然是许多企业当前更关心的问题。 从这些岗位需求中可以看到，AI正在逐渐从技术部门走向业务部门。企业对于AI的期待，也从“研发一项新技术”变成了“解决一个实际问题”。 而当AI开始进入越来越多的工作场景，一个新的问题也随之出现：企业究竟需要什么样的人来推动这些工作？ 相比前几年围绕算法、开发展开的人才竞争，如今企业的需求已经变得更加综合。技术能力依然重要，但已经不是唯一标准。越来越多岗位开始同时强调行业理解、项目协作、沟通表达和问题解决能力。 这背后反映出一个明显变化：企业需要的并不只是会使用AI工具的人，而是能够把工具真正转化为工作成果的人。 对于技术岗位来说，模型开发、数据处理等能力仍然是基础；而对于大量应用岗位而言，理解业务需求、理解用户需求同样重要。很多时候，决定项目能否落地的，不是技术本身，而是能否找到合适的应用场景。 这对于正在准备秋招和实习的求职者来说也值得借鉴，这2849条招聘信息向求职者展现了一个较为清晰的人才画像：企业期待的AI人才，既要具备专业能力，也要能够理解行业；既能接触技术，也能面向用户。随着AI逐渐走出实验室、进入真实工作场景，人才需求也正在从单一技能竞争转向综合能力竞争。 这种技能需求的变化在全球范围内也具备普遍性。世界经济论坛发布的《2025年未来就业报告》展示了雇主在2030年以前对雇员技能发展的期待。在被认为使用量增长最快的十大技能中，属于技术技能类别的“人工智能和大数据”位居第一，净增长指数达到87%，说明企业对该项技能的需求最为迫切。 当然，企业并不单单看重“硬技术”，对技术素养、认知技能和自我效能也提出了高要求。“创造性思维”和“韧性、灵活性和敏捷性”均以66%的净增长并列第四。这意味着，雇主希望员工具备相应技术技能的同时，还需保持对技术发展的敏锐度和人类特有的认知弹性。 04 AI正在成为“必修”能力 当市场对AI技能的需求不断扩大，这项能力也开始进入建制化的培养与评价体系中，逐步成为在校学生的“必修课”。 从我国近十年出台的教育政策来看，人工智能教育正在经历从特定学段、专业向全学段、全社会普及的过程。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》首次明确人工智能在教育领域的应用方向，提出在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育。这标志着人工智能正式纳入国民教育体系的顶层设计。 此后，相关政策在深度和广度上持续推进。直至2026年4月，教育部等五部门印发《“人工智能+教育”行动计划》，计划到2030年正式建成纵向贯通、横向联通的人工智能全学段教育和全社会通识教育体系。一系列的政策演进表明，AI素养已成为各学段教育体系的核心内容之一。 那么，在学校教育之外，求职者该如何证明自己掌握了这项“必修能力”？ “考证”是一种常见的技能证明方式。就像过去的英语四六级证书、计算机等级证书一样，智能时代也有对应的“证书”。 目前人社部与工信部已推出了明确的国家职业技能标准证书。例如，人工智能工程技术人员（职业编码：2-02-10-09）设立了初、中、高级技术等级，涵盖自然语言处理和计算机视觉等具体方向。人工智能训练师（职业编码：4-04-05-05）则划分了五个技术等级，包含数据标注员、人工智能算法测试员两个工种。 图源网络 此外，政府部门与企业合作推出一系列技能培训项目。诸如人社部主办的“生成式人工智能（AIGC）技术培训”、“人工智能应用技术培训”以及工信部主办的“人工智能（AI）应用工程师培训班”等官方培训项目，为社会提供了规范的人才培养和评价路径。 图源网络
05 结语 过去，人们讨论的是AI会不会取代人类；而今天，越来越多企业开始讨论的是如何利用AI提升效率，越来越多学校和标准制定者开始思考如何培养与认证学生的AI素养。 数据所呈现的，并非一场冷酷的“技术替代”，而是一场正在发生的能力迁移。人工智能正在以前所未有的速度进入职业、进入招聘要求，也进入教育体系。当AI从一种工具逐渐演变成全社会的“能力标准”，改变的不只是工作的方式，更是重新定义了“什么样的人能够获得青睐”。 对于我们，对于身处这一浪潮中的每一位求职者与在校生而言，问题或许已经不再是“要不要学习AI”，而是如何与AI共同工作。 参考资料： 1. 张丹丹，于航，李力行等.《中国人工智能技术暴露度的测算及其对劳动需求的影响——基于大语言模型的新证据》[J].管理世界,2025,41(7):59-72. 2. Anthropic：《Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence》 https://www.anthropic.com/research/labor-market-impacts 3. 北京大学国家发展研究院：AI与经济学实验室 · 中国人工智能-大语言模型技术（AI-LLM）暴露度指数https://www.nsd.pku.edu.cn/pub/chnsd/xzyj/kyfb/zsfb/ai/zsgl/index.htm 4. 《2025年中国城市人工智能指数报告》https://www.iccs.tsinghua.edu.cn/uploads/20260422094610_197.pdf 5. Boss直聘：以“AI”为关键词，于2026年6月5日在Boss直聘平台对“引领型城市”的招聘信息进行采集，共获得3000条招聘数据。剔除岗位描述缺失样本后，最终纳入分析的有效样本为2849条 6. 前瞻产业研究院：2018年中国人工智能100强研究之产业链分析，分为基础层、技术层和应用层https://www.qianzhan.com/analyst/detail/220/190703-774347e2.html? 7. 北京新闻：怀柔综合性国家科学中心为北京实现基础研究突破、构建原始创新策源地筑牢根基https://news.qq.com/rain/a/20260507A01XZB00 8. 凤凰网：2025十大产业科技成果的背后：苏州为什么不一样了？https://js.ifeng.com/c/8kvvIK3H5gY 9. 南财观察：蚂蚁抖音小红书“东南飞”：为什么说广州越来越像“电商之城”？https://lts.gdufe.edu.cn/2025/0425/c3668a219033/page.htm 10. 世界经济论坛：《2025 年就业未来报告》https://cn.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/ AI教育政策： 11. 国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知https://www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm 12. 教育部关于印发《高等学校人工智能创新行动计划》的通知https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2018-12/31/content_5443346.htm 13. 教育部关于实施全国中小学教师信息技术应用能力提升工程2.0的意见http://www.moe.gov.cn/srcsite/A10/s7034/201904/t20190402_376493.html 14. 关于“双一流”建设高校促进学科融合 加快人工智能领域研究生培养的若干意见http://www.moe.gov.cn/srcsite/A22/moe_826/202003/t20200303_426801.html 15. 中小学人工智能课程开发标准 (试行) https://13115299.s21i.faiusr.com/61/1/ABUIABA9GAAgmcWzjQYoqr2Xxwc.pdf 16. 教育部关于印发义务教育课程方案和课程标准（2022年版）的通知http://www.moe.gov.cn/srcsite/A26/s8001/202204/t20220420_619921.html 17. 教育部办公厅关于印发《基础教育课程教学改革深化行动方案》的通知http://www.moe.gov.cn/srcsite/A26/jcj_kcjcgh/202306/t20230601_1062380.html 18. 教育部部署加强中小学人工智能教育http://www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/gzdt_gzdt/s5987/202412/t20241202_1165500.html 19. 教育部等九部门关于加快推进教育数字化的意见http://www.moe.gov.cn/srcsite/A01/s7048/202504/t20250416_1187476.html 20. 教育部等五部门关于印发《“人工智能+教育”行动计划》的通知 http://www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/202604/t20260410_1433240.html 21. 人社部工信部发布的国家职业标准：https://www.osta.org.cn/skillStandard 22. 人社部发布的职业技能培训：https://edu.mohrss.gov.cn/jnpx/zcdh/gxjn/scsrgzn_AIGC_.htm https://edu.mohrss.gov.cn/jnpx/zcdh/gxjn/rgzn_5Gjsgc_.htm 23. 工信部发布的职业技能培训：https://zsgx.mohrss.gov.cn/zsgx/htmlDocument/2025-04-24/detail_50602.html https://ceietn.com/a/kejituiguang/kejichengguo/1340.html
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