王文卓

（1.中国社会科学院 研究生院，北京 102488；2.黄淮学院 工会，河南 驻马店 463000）

人工智能作为引领未来的、最具颠覆性和变革性的战略性技术，正不断渗入社会生产生活的各个方面，对一个国家的政治、经济、社会、文化等带来深远而深刻的影响。为此，世界主要发达国家争相制定相应的发展战略与规划，世界进入了全面推进人工智能发展的全新战略时代。一场由智能科技推动的革命将使社会产生深刻的变化。探究智能科技对社会变革的影响，成为学术界和产业界的热点。纵观国内外关于智能革命的研究，学界更关注技术进步对经济发展及劳动力就业结构的普遍性影响，对于技术革命进程中的就业结构变化的差异性及其影响的异同缺乏深入探讨。科学研究的根本意义在于能在对历史发展和自然界演变的审视中，既找出普遍性规律，又能辨析出个性化特征，从而指导人类在推进历史发展的进程中有针对性地避免既往错误。智能革命作为历史上最为深刻的一次技术变革，对人类社会发展的影响也将最具颠覆性，其发展既遵循技术演变的一般规律，更有其自身的特殊性。以历史唯物主义视角，从智能革命的本质出发，结合前三次技术革命演变的一般规律及其特殊性，科学分析科技革命进程中不同阶段、不同层次劳动力就业结构的演变趋势及差异，并找出应对策略，对于更好地利用智能革命带来的科技进步解决现实发展问题，更好地促进人类社会的发展，无疑具有重要意义。

一、智能革命及其本质

学界对智能革命的理论探究，虽然没有形成系统化的科学体系，但从来没有停止。1988年，童天湘从科技属性出发，提出了高科技智能革命的概念。他认为，智能革命是通过实现智能的转换和利用，从智能机器的制造到广泛应用，引发智能“核爆炸”，把人的智能及机器智能的潜力爆发出来，导致社会智能化，以创造出智能社会的历史时期[1]。吴军认为，智能革命是由大数据与机器智能带来的产业革命，必将带来生产力和产业的变革[2]。李彦宏认为，智能革命是人和机器一起学习和创新世界，彻底改变人类经济、政治、社会、生活的形态[3]。这些界定分别从智能革命的驱动因素、表现形式、发展结果进行了表述，但是对智能革命本质特征的系统界定仍需进一步探讨。

对技术特性的强调，使人们一般认为现代智能科技肇始于阿兰·图灵在1950年创作的一篇论文《计算机器与智能》，其基础是1941年同时在美国和德国出现的促进了信息存储和处理革命的电子计算机。1956年，达特茅斯会议明确提出“人工智能”一词，这一年成为智能科技发展的元年。随着人工智能的发展，学者们开始尝试对人工智能进行科学界定。如：斯坦福大学的尼尔逊教授提出，“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学”；麻省理工学院的温斯顿教授提出，“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作”[4]；国内学者蒋新松指出，人工智能是用计算机去模拟人的智能行为[5]；刘伟认为人工智能是一种集科学技术、人文艺术、哲学宗教为一体的有机化合物，是各种“有限理性”与“有限感性”相互叠加和往返激荡的结果[6]。对人工智能的追捧，推动了社会对智能科技的认知。不过，即使从技术特性出发，智能科技也并不等同于人工智能，所以很多学者在进行人工智能阐述时，不得不将人工智能和机器人并列阐述。这既反映了学界对智能科技认知的混乱，又说明了智能科技在内涵和外延上对人工智能的包容。

一般认为，智能是知识和智力的总和，知识是智能行为的基础，智力是获取知识并运用知识求解问题的能力。个体基于其获取的知识对客观事物进行合理分析、判断及有目的的行动和有效地处理周围环境事宜的综合能力即为智能，而知识是人类在实践中认识客观世界（物质世界和精神世界）的成果，是能够帮助人类创造新物质和新的精神成果的信息总和。因此，遵循一定的原理、规则，综合运用人类知识成果，有成效地处理复杂问题，并能创造新的物质财富和精神财富的科技，应属于智能科技范畴。智能科技就是“智能”和“科技”的结合，是智能在科技领域的体现，同时智能化的科技能够通过物质体现反作用于智能并促进智能的提升。在当前，智能科技体现为大数据、人工智能、物联网、机器人等。

基于以上讨论，我们认为，智能革命是综合运用大数据、人工智能、物联网、机器人等智能科技成果，通过人和机器的共同学习与创新，而推动社会生产力、生产关系变革的科技革命，它将引发社会及人的思想产生深刻变化，使社会达到新的发展水平，使人类走向新的文明。智能革命的基本特征表现为知识无处不在，人和客观世界交互智能化——机器智能化，智能化的机器反作用于人类并促进人类智能提升；智能革命的社会特征表现为生产方式和组织管理方式智能化，机器不仅代替人的体力劳动，而且代替人的脑力劳动和智力劳动，劳动效率得到大幅度提高，生产力快速发展；智能革命的技术特征表现为数字化、数据化、自动化、智能化、物联化，各种知识和技能深度交叉与综合；智能革命的发展特征体现为爆发式、颠覆性，快速实现生产力和生产关系的重构。智能革命为人类提供了全新的智能化生产手段和组织管理方式，推动生产力的快速提升，并重构从生产到分配、交换、消费等经济活动的各个环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，引起人们价值观念、社会意识的变化，进而引发社会结构和政治体制等的变革。

二、智能革命时代的劳动力就业趋势

（一）科技进步与劳动力就业趋势

科技进步通过改造劳动工具实现劳动效率的第一次提升，劳动工具反作用于劳动者，通过提升劳动力质量，实现劳动效率的第二次提升，从而推动生产力不断向前发展。技术进步不断动态演进，每一次技术变革和新技术应用，都会改变传统的生产方式，对劳动者产生巨大影响，使劳动力结构不断演变。随着科技革命的不断进步，劳动力就业结构日渐呈现出空间极化、技术极化、质量极化的趋势。劳动力就业极化进一步加快资本、技术、人才的聚集，加剧了经济发展的差异化，使贫富差距更加显著，深刻影响社会稳定性。

科技进步对劳动力就业的影响是渐进性的，这种影响在科技发展的不同时期呈现出不同的时代特征。第一次工业革命推动了手工业向机器大生产的转变，不变资本在资本有机构成中迅速提升，机器在一定范围内补充和替代体力劳动，大批农民和手工业者失去原有工作岗位，劳动者开始向机器大生产领域转移，催生了技术工人的涌现，单个岗位的体力劳动者数量大规模减少，低技能劳动者就业率迅速提升；在就业的空间结构上，以体力劳动为主的第一产业劳动者大规模减少，人口向第二产业兴起的城镇聚集，城镇化进程显现。以电力、电气为代表的第二次技术革命进一步提高了劳动生产效率，规模化的机械化生产，对劳动者的技能要求进一步提升，单纯体力劳动者就业岗位进一步缩减，脑力劳动者和知识工人在劳动力队伍中所占比重增加，在就业的产业结构上，第一产业加快向第二产业转移。信息技术革命的快速推进，使自动化和工业化程度逐渐加深，机器智能化水平不断提升，体力劳动进一步被替代，脑力劳动在部分领域也开始逐渐被机器取代，劳动力就业趋势朝着数字化、信息化和个性化方向发展，劳动力开始规模化地向第三产业转移，城镇化进程进一步加快。

上述三次科技革命，总体上是机器逐步取代人的过程，并逐步由替代体力劳动向替代脑力劳动发展。在空间结构上，劳动力就业呈现向城市转移的趋势。在产业结构领域，劳动力呈现由第一产业向第二产业及第三产业不断转移的趋势；在就业转移的同时，劳动力呈现出技能偏向性发展的趋势，低技能劳动力的需求逐渐减少，劳动力技能及劳动力质量在不断优化；在就业环境质量上，劳动力呈现知识技能倾向性趋势，高技能与低技能劳动报酬差距不断扩大。

（二）科技进步的双重效应

科技进步的过程，虽然是机器代替人的过程，但由于人类始终处于智力优先地位，机器只处于辅助地位，因此机器只能替代人的部分体力劳动和脑力劳动。得益于机器的辅助，人的劳动环境得到极大改善，人的生存质量不断提升，人类的四肢和大脑被解放出来，创新欲望被更多地激发出来，科技革命带来的创造效应远远大于替代效应，劳动力需求没有因机器的替代下降，反而实现了增长。自第一次科技革命以来，世界人口已经从 8亿人增长到 70亿人，并有继续上升的趋势。三次科技革命带来的人口增长，使研究者普遍乐观地认为，科技革命在劳动力就业效应上会一直呈现正向效应趋势，即科技革命只会扩大就业而不会增加失业。

但是，科技革命对于就业的创造效应并不是一直积极的。第一次和第二次科技革命所带来的就业增长，一方面是因为机器的出现，延长了产业链带来的创造效应，另一方面是因为经济全球化和低端产业在全球范围内的不断转移，具有基础技术优势、人口优势和自然资源优势的国家能够享受劳动密集型产业发展带来的人口红利。在第一次科技革命中，英国成为世界工厂，其人口迅速增长。在第二次科技革命中，作为世界工厂的美国、德国、日本的人口增长速度明显高于其他国家。在第三次科技革命中，作为产业转移承接国的中国和印度，人口迅速爆炸。然而，智能革命将使这一现象发生根本改变。随着智能科技的出现，知识迭代速度不断提升，机器智能化和物联化速度加快，这将进一步加大机器替代体力劳动和脑力劳动的速度、广度和深度。在产业链延伸的同时，更多的产业将会消失。世界经济论坛在2016年预测，受人工智能等新技术崛起的影响，未来 5年中全球 15个主要国家将有超过710万个工作岗位消失。日本智库野村综合研究所与英国牛津大学合作调查研究，在820种职业的2069项业务工作中，34%的工作可被机器人替代；就国别来看，日本高达55%的工作能被机器人替代，比例高于印度（52%）及中国（51%）等劳动力密集的国家；美国的替代比例为47%，欧洲的替代比例为46%，英国的替代比例为 35%[7]。在替代效应加剧的同时，基于机器智能化的发展趋势，就业创造效应可能将明显低于替代效应。

（三）智能革命与劳动力就业极化趋势

智能革命带来的科技应用交叉化、综合化、复杂化趋势，使劳动力就业技术极化趋势日甚。智能科技发展使机器不断更新换代，机器的智能化水平越来越高，机器将由辅助地位变成与人协同发展，机器将不仅代替人的体力劳动，并在更大范围内代替人的脑力劳动，更多的工作岗位将被机器替代。而机器智能化后，原来必须依靠人的智力进行的生产、研发、创新等活动将完全被机器所取代，而且效率将会更高，劳动力就业空间将会被大幅压缩。同时，科技革命的快速发展，新技术的广泛应用，使工作岗位朝着高技术、高创新性、多技能的方向发展，从规则性向非规则性、从简单操作向灵活解决问题等方向转型，对劳动者的知识水平、智力水平和创新能力要求越来越高[8]。劳动者必须不断强化教育，更新知识体系和技能体系，对自身的知识结构、观念结构、技能结构等进行调整，以满足工作岗位需要。发达的人工智能将逐步消灭低端就业岗位，低技能岗位将被高技能岗位取代，被释放出来的大量劳动力将会被长期隔绝在就业市场之外。

人工智能等新技术的发展，将进一步强化劳动力就业空间极化现象。以人工智能为代表的新技术群体的一个明显特征是人才密集型、资本密集型、技术复杂型，在一定程度上提高了欠发达国家的进入门槛。据统计，一个典型的现代化半导体存储芯片的生产设施已从2500万美元增加到2亿美元，预计生产未来几代产品的现代化制造设施的费用将在 5亿~7.5亿美元。同时，现代技术产品的结构十分复杂，所需元件数量之多十分惊人。如一台电力机车有近25万个零部件，一架波音747客机甚至有405万个零部件。技术的复杂性在一定程度上推动了国际间的合作，但是由于需要巨额的研发费用投入，这种合作基本上在发达国家之间进行。据统计，1990年，在美国的对外直接投资中，投在发达资本主义国家的资本占总投资的 75%左右，而外国在美国的直接投资约有85%是来自发达资本主义国家[9]。当前，人工智能等新兴技术主要集中在以美国为代表的发达国家。中国作为世界第二大经济体，虽然以国家的力量大力推进人工智能发展，但仍然落后于美国[10]。

资本、技术、人才的聚集，人工智能等新技术的快速发展，将进一步加快经济发展由自然资源起基础作用向科学技术起主导作用转变，劳动力低成本优势、自然资源竞争优势进一步弱化，从而减少了劳动密集型产业向发展中国家的转移，甚至出现逆向转移，原来设在发展中国家的初级产品或零部件生产重新回到发达国家。智能技术的进步、一体化制造模式的日渐成熟，将减少部分领域和环节的分工，低技术含量、技术邻近度高的环节被一体化，传统的一些产业分工被整合，全球生产的中间环节减少，国家之间、国内不同区域之间“赢者通吃”的局面将会不可避免地出现。一方面，发达国家依靠新技术、新产品在全球的输出，确保国内劳动就业率、劳动环境、就业质量不断向上发展，另一方面，失去原创优势的技术、产品输入国，其劳动就业率、就业质量不断下降、恶化，导致贫困加剧。

劳动力技术极化、空间极化使劳动力就业环境和就业质量极化现象不可避免。智能革命使经济发展逐渐由自然资源起基础作用向科学技术起主导作用转变，由市场主导型向技术引导型转变，科学技术在生产力要素中的作用越来越大，资本向技术占优势的国家不断聚集，而向其他国家转移的速度越来越快，量比越来越小，欠发达国家的就业机会相应地越来越少。国际就业趋势呈现发达国家就业率上升和欠发达国家就业率下降的明显变化。同时，智能革命将对劳动者素质提出更高的要求，劳动者必须接受更多的教育才能获得新的技能，才能满足就业要求。掌握智能科技知识、拥有新劳动技能的劳动者，将获得更多的就业机会和更高的劳动报酬。据腾讯研究院2017年的统计数据显示：全球AI领域人才约30万，而市场需求在百万量级。其中，高校领域约10万人，产业界约20万人。全球共有367所具有人工智能研究方向的高校，每年 AI领域毕业的学生约 2万人，远远不能满足市场对人才的需求[11]。因此，人工智能人才薪酬居高不下。根据科技招聘网站100offer.com的数据统计，在中国，从事人工智能工作的优秀毕业生可以获得年薪30万至60万元人民币，而拥有3到5年工作经验的团队领导年薪轻松超过150万元。但在欠发达国家或地区，许多人因为贫穷而无法接受教育，难以获得新的劳动技能，只能从事低端劳动或陷入长期失业，更加剧了贫困。发达国家与欠发达国家之间劳动力就业质量差距越来越大。国际劳工组织发布的《世界就业与社会展望：2019年趋势》报告指出：“高收入国家的失业率大幅下降，但在一些中高收入国家，失业率在经济放缓后有所上升，或正在上升，使很大一部分劳动力面临更大的贫困风险。”[12]而由就业空间回流及就业技术要求的提升带来的就业环境变化也越加明显。国际劳工组织提供的数据表明，2018年，全球共有33亿就业人口，非正规就业人口为20亿，占全球劳动力的 60.6%，这部分人从事不太吸引人的工作，工资低，仅能勉强维持生计，很少或根本得不到社会保护和工作权利；低收入和中等收入国家超过四分之一的工人生活在极端或中等贫困中，就业压力和生存压力越来越大[12]。

（四）智能革命对就业极化的影响及其走向

空间极化催生就业鸿沟。技术极化将从根本上抑制人口的增长速度。就业质量极化将对社会结构及稳定性造成深刻影响。

科技革命导致就业率、生育率逐渐呈下降趋势，这种趋势已经开始显现并被反映到人口数据上。加拿大智库的研究结果显示，世界人口正沿着隐性下降趋势发展，即生育率日渐下降。在全世界近200个国家中，有大约一半的国家人口数量增长最快的人群为 60岁以上的人；有差不多25%的国家，其人口数量增长最快的群体为25~59岁的青年和中年人。换句话说，年轻人（24岁以下）数量增长比较快的国家越来越少[13]。根据统计，自动化水平越高的国家，人口自然出生率下降趋势越快，如欧洲部分国家出现人口负增长，而日本正沦为低欲望社会[14]。部分发展中国家的生育率下降趋势也开始出现，作为世界上劳动力贡献最大的中国虽然出台了全面放开二孩政策，但是收效甚微，人口下降趋势不可避免，世界工厂的地位正受到冲击，就业结构调整压力加大。

三、创新人才培养机制：就业极化趋势下的路径选择

人工智能爆发式发展导致的人工智能人力资本需求侧与供给侧的严重不平衡，人工智能快速发展引发的知识更新快速化带来的知识技能的滞后化，成为阻碍人工智能进一步发展的重要制约因素。加快人工智能人力资本开发，加大人工智能人才培养力度，已经成为政府、学界和产业界的普遍共识。

但是，由于人工智能科学本身发展的短期性、学科的探索性和不完善性、多学科交叉性、技术外溢性、知识快速滞后化的特点，人工智能人才培养缺乏可借鉴性及统一的规范和标准，存在着投入高、周期长、收益不可预期的风险，因此其社会化热情并没有像产业热情一样被完全点燃。世界各国对人工智能人才培养普遍存在着战略设想与实际推进不同步的现象。

加强人工智能人才培养，必须从扩大人才培养规模、提高人才培养质量、优化人才培养结构等方面进行系统部署，进一步完善政策保障，构建基础教育、职业教育和普通高等教育等多层次教育体系，为人工智能教育发展提供政策支持。同时，要强化法律法规建设，强化知识产权保护，为人工智能研究营造平等、安全、隐私保护等环境。

（一）创新人才培养理念

理念创新是实践创新的关键因素。人工智能的发展及其与教育的深度融合引起教学过程的深刻变革，对人才培养提出了新的挑战，传统的人才培养理念与方法已完全无法应对人工智能教学带来的新变化。例如，由人工智能技术带来的学习场景构造，能够有效提高学习效率，促进学习者对抽象难懂知识点的快速理解；对学习者的精准画像，能够精准推送个性化学习内容，切实做到因材施教，等等。因此，必须以全新理念，应对人工智能带来的人才培养新变化。

一要树立教育自信理念。中国是应用人工智能场景最为广泛的国家。这不仅因为中国拥有世界上最多的人口，更因为中国的世界工厂地位使中国具有最完整的产业链、最健全的人工智能生态体系，为人工智能人才培养提供了最丰富的实践经验和理论创新基础。同时，中国是世界上四大文明古国中唯一文明延绵不绝的国家，有卓越的文明传承体系，有与众不同的人才培养方略。从学科发展上来说，人工智能属于全新学科，在人才培养上并没有固定模式，而且人工智能是交叉学科，其基础理论与算法来源于相近学科。事实上，只要相近学科发展完善，就具备人工智能人才培养需要的教育基础，而中国就具备这样的教育基础。

二要树立可持续发展的人才培养理念。从工业革命的发展史来看，每一次的产业革命都是一个长期的渐进过程。人工智能的发展虽然具有阶段性的爆发式特点，但智能革命要完全实现总体目标，必然要经历一个漫长过程。在这个发展过程中，需要有持续不断的人才支撑。因此，人工智能人才培养将是一个长期的复杂工程，我们要树立长期的可持续发展的人才培养理念，并在这一理念的指导下，制定切实可行的发展措施。

三要树立系统化、科学化培养理念。即要树立培养目标多元化、培养内容多元化、培养方法多元化的理念，遵循人才培养目标先进性、可实现性的指导思想，强化人工智能人才培养顶层设计。要从人工智能战略态势、重点任务需求出发，开展全民智能教育，构建包括智能学习、交互式学习的新型教育体系，推动人工智能在教学、管理、资源建设等全流程的应用，多措并举，完善人工智能领域人才培养体系。

四要树立人才共育与理论实践并重的理念。教育的目的是为了更好地推动实践，但教育往往滞后于实践，人工智能等新技术的发展使教育的这一特性更为明显。所以，良性的教育应该高度重视校际合作和校企合作，构建产、学、研、政等要素紧密协同的人才培养综合协同体，将人工智能学科的专业知识理论教育与国家的政治、经济、文化及国家安全的需求紧密结合，切实培养与“智能+X”的经济社会相适应的现代人才，使人工智能技术真正成为经济社会发展的新引擎。

（二）创新人才培养机制

人工智能人才的培养离不开机制的创新。只有破除束缚人才发展的思想观念和制度障碍，使人工智能人才培养在结构布局上更加科学化和系统化，人才培养机制创新取得突破性进展，才能形成人才辈出、人尽其才的基本环境，也才能培养和造就规模宏大、结构优化、布局合理、素质优良的人工智能人才队伍，确立国家人工智能人才竞争比较优势，增强国家核心竞争力。

一要创新人才培养投资机制。人才培养投资研究，是人才培养的重要组成部分。但是，由于研究的敏感性、数据的不可回溯性导致的研究困难，人才培养投资研究一直处于人才培养体系的边缘。事实上，人才培养投资一直是人才培养取得预期成效、实现培养目标的决定因素，是人才培养体系不可回避的现实问题。人工智能人才培养相对于其他人才培养，需要的投入更大，投资机制设立的科学性也更加重要。

二要创新人才评价机制。人才评价是人才工作的重要组成部分，也是人才发展方向的指挥棒，对人才培养的目标、策略、途径、方法具有重要的引领与导向作用。强化人工智能人才培养，必须针对人才需求的问题焦点，深化机制改革，有序推进人才培养评价体系的完善，建立健全科学的人才分类评价机制，发挥人才评价的“检验器”“驱动器”作用，实现结果导向的引领作用。

三要优化人才培养结构体系。首先，要优化人才培养主体结构，强化师资队伍建设，提升教师人工智能教学素养，确保教育教学水平和教学质量。当前的问题是，人工智能教育师资普遍不足，教师人工智能教育知识水平亟待提升，而外界高端人才也无法被吸引到教师队伍中来。其次，要坚持自主培养和引进人才相结合的策略，建设具有示范引领作用的高水平人工智能创新师资团队。再次，要鼓励社会与企业共同参与，优化人才培养实践资源配置，鼓励技术优势企业派驻导师到校园，将最新人工智能技术发展成果及时带入一线教学中，激发学生的创新意识，培养学生的智能素养，推动人工智能人才综合全面发展。

四要建设人才培养多层次体系。人工智能人才分类的多样性，人才结构的多层次性，人才培养的长期性、可持续性，要求必须从高端人才多样化、深层次需求入手，构建融合衔接、相互支撑的多层次人才培养体系。要切实构建包括学前教育、基础教育、职业教育、普通高等教育等多种教育形式相互支撑、相互衔接的现代教育科学体系。要大力整合人工智能产业链、价值链和创新链，切实建立高校和研究机构、人工智能建设发展集聚区、人工智能产业园区、国家重点实验室、工程研究院、企业人才培养基地等多层次人才集聚和培养载体，塑造良好的人工智能人才培养生态系统。

四、结语

技术革命推动经济发展，同时对劳动力市场结构产生深刻影响。相对于历史上的三次技术革命，人工智能革命对经济、社会、文化生活等各方面的影响更加深刻，经济、社会包括人的思想等将产生颠覆性的变革。人工智能革命的爆发式、颠覆性发展特征将推动经济发展由市场主导型向技术、市场双主导型快速转变。经济结构异化将以更快的速度向就业市场传递。就业市场空间极化、技术极化和就业质量极化的特征更加明显。空间极化催生就业鸿沟；技术极化将从根本上抑制人口增长速度；就业质量极化将对社会结构及稳定性造成深刻影响。

发达国家在智能科技革命时代具有先发优势。欠发达国家只有找准应对智能科技革命的着力点，科学制定符合本国实际的发展战略，并不断扎实推进，才能有效缩小和发达国家之间的差距，避免经济差距扩大，有效降低失业率，不断改善劳动力就业环境和就业质量，确保社会稳定发展。一要集中力量，推动以人工智能为代表的新技术、新产业的差别化发展，促进经济快速发展，缩小与发达国家之间的经济差距。二要坚决摒弃继续向人口要红利的思想，转向向人口素质要红利的政策选择。即要大力推动教育制度改革，提升社会教育层次，考虑普及专业硕士教育，扩大专业博士教育，切实打破硕士、博士年龄限制，鼓励更多的优秀科研工作者通过学历教育进一步提升科研水平；要加快推进户籍制度改革，鼓励国内优秀科研人才在国内自由流动；要有条件地试点国籍制度改革，吸引国外人才聚集；要加快智能科技普及，推动智能科技基础知识进教材，推动智能科技产品进校园、进教室，有条件地推动高中义务教育，加大职业教育、应用技术教育专项支持；要加强智能科技的技能培训力度，提升劳动者就业和再就业能力。三要加快退休制度和养老制度改革。要充分考虑现代人的健康水平，在社会保障政策不变的前提下，加快推进差别化延迟退休。要考虑出台国家为主体的智能化集中养老制度，释放劳动力社会活力。四要完善社会保障制度，提升公共就业服务水平，降低劳动力就业极化带来的贫富差距影响。

总之，只有进一步加快培养智能科技人才，强化智能科技劳动力培训，加快推进智能产业发展，培育高端高效的智能经济，有效引导资本、技术、人才集聚，才能确保社会经济稳定发展，确保国家安全，确保国家占据国际竞争优势，掌握战略主动权。