穩就業、穩金融、穩外貿、穩外資、穩投資、穩預期工作———盡管從全球范圍看，中國經濟增速仍是“領頭羊”，盡管國際貨幣基金組織（IMF）說中國外部頭寸已基本符合中期經濟基本面，表明中國經濟增長不再依賴出口拉動，而轉向內需驅動，立足國內，業界一個基本共識是，穩就業是所有經濟工作之首。

國家統計局發布數據顯示，上半年，全國城鎮新增就業737萬人，已完成全年目標任務的67%。“總的來看，就業形勢比較平穩，調查失業率保持在5%左右。”國家統計局新聞發言人毛盛勇表示，還有一些結構性矛盾需要關注，特別是今年畢業的大學生接近830萬，就業壓力還在增加。此外，一些傳統行業在推進結構轉型、去產能過程當中，可能也會帶來一些結構性的就業壓力。“中央對就業問題高度關注，出臺了一系列穩定就業、促進就業的政策和措施，有條件保持就業形勢的總體平穩。”

從“鐵飯碗”到“金飯碗”，從“金飯碗”到“云飯碗”，一個時代的人自有其擇業標準。不過無論是哪份工作，“端穩飯碗”才是最重要的。在產業轉型、人工智能“攪局”的情況下，要穩住手中的飯碗，有些事值得說道說道。

“藍領”“灰領”供需趨于平衡，提高勞動者技能是硬道理

“當前我國經濟總體保持平穩發展，就業率穩定在合理區間，調查失業率在5%左右，但不同的崗位就業壓力也不盡相同。從我之前調研一些企業的情況來看，‘藍領’和‘灰領’勞動力供需基本上是平衡的。過去有一段時間是求大于供，但隨著經濟增速下行，‘藍領’‘灰領’的供求關系趨于平衡了，他們的就業也是穩定的。”在接受本報記者采訪時，即將參加全國政協經濟委員會“促進就業的政策措施”專題調研的全國政協委員、中國證監會原主席肖鋼這樣說。

肖鋼同時表示，當前最重要的是要提高勞動者的技能，也就是做好人力資本的積累。“在這個方面我們還應加大力度，特別是對‘藍領’和‘灰領’技能的培訓，這也有利于提高勞動生產率、進一步培育就業紅利。一些有實力的大企業開辦了勞動力技能培訓的學校，我認為這很好，應當進一步鼓勵社會資本投資這樣的學校，以提升勞動者技能，使之更好適應社會經濟發展的需要。”肖鋼表示，因為一些企業在吸納勞動力方面作用舉足輕重，所以穩就業很重要的是穩定上述企業的企業家預期，讓他們對未來有信心，他們就會增加投資，不斷拓展業務領域，從根本上保證就業。

“以創投資金服務新創企業，其實就是在鼓勵就業！”

“隨著經濟的快速轉型，就業市場也千變萬化，傳統制造業很多已進入‘紅海’，競爭極其激烈，產能過剩意味著此中企業要經歷減員增效的過程。而新業態的形式往往來源于新創企業，以創投資金服務新創企業，其實就是在鼓勵就業！”在接受本報記者采訪時，全國政協委員、北京諦恒投資集團董事長曾鈁這樣表示。據他介紹，芬蘭近年來新增就業崗位中超一半來自成立于兩年以內的新創企業。

在曾鈁看來，創業過程中分為就業型創業和創新型創業。創新型創業，創投資金可以幫上忙：“創投是促進經濟高質量發展尤其是推動創新型經濟發展的重要方式。創新型經濟發展大都發生在中小企業，這些企業在初創期特別需要支持，創業投資可以在創新型企業成長過程中的不同階段，扮演獨特的融資服務功能，同時擔任創業導師的角色，幫助企業成長。”

當然，在快的同時，問題也是存在的。“比如創業投資在中國還是一個比較新興的領域，雖然發展得很快，但是區域發展很不平衡；我國創投基金尚處于粗放發展階段，專業化和規范運作水平仍有待提高，各類法規對創投基金和創投策略的內涵與外延還需要進一步厘清；大量創投基金都主要集中在企業發展融資的后部階段，而作為創新活力所在的創業早期缺少資金支持。”對此曾鈁建議，應支持中西部創投產業發展，在人才培養、稅收減免等方面出臺優惠政策。

對有關就業型創業，曾鈁認為，應從國家層面給予精準政策扶持：“比如新型城鎮化，中小城市生活方式要與大城市看齊，就業型創業也可以下沉至三四線城市。”

業界：

AI不是無所不能！

“從短期來看，在部分單一工作領域人工智能（AI）出現了替代。但廣義上來說，人工智能是很難取代人工的，因為目前的技術，特別是廣義人工智能還不夠成熟。體現在幾個方面：首先，單一領域或工作的AI產品準確性、實時性不夠高，如軟件上物體識別、分類，硬件上控制、感知的精度等等；其次，目前的人工智能自我學習能力還不夠，特別是遷移性較差；再次，人工智能目前還無法勝任需要情感交流以及創造性思維的工作。這些因素使得在比較長的一段時間內人工智能無法取代人工。”在接受本報記者采訪時，國泰創投集團投資總監吳驛平這樣說。

他同時認為，長期來看，如果當前種種技術瓶頸得以解決，一些人的工作的確是會被取代，這也是許多人所擔憂的問題，但目前來看，人們不必過于擔心，因為科技的發展是連續性的，不會一蹴而就。“前幾次工業革命都出現了老的工作中人工被機器取代的情形，但同時也會有新的工作崗位，就像發動機取代了人力車夫，但汽車也創造了司機等崗位一樣。在AI發展的過程中，會有各種各樣的工作被逐步替代，但也會有各種各樣的工作被逐步創造出來。

那么，在人工智能時代，什么樣的人才能與機器人“和平共處”？

“我認為有三類人比較合適。第一類是AI技術類人才，他們創造了各種AI算法，最理解AI工作的原理，沒有他們，與機器合作的種種問題就難以解決；第二類是工程類人才，他們使AI算法得以工程化實現，最理解機器的各種互動方式以及硬件水平；第三類是傳統行業的人才，因為這些人更知道行業發展的痛點在哪里。”吳驛平這樣說。

建筑業是勞動密集型產業。在廣聯達新建造研究院副院長、施工業務專家馮俊國看來，之所以這幾年建筑圈也在研究智慧工地的事，是因為它一方面可以提升安全性，比如在基坑安裝傳感器實時監測基坑形變，比人力監測更加精準，隨時掌握變化情況，專業人員可以通過實時數據來準確研判；另一個方面就是采集現場的各類作業數據，通過數據支撐管理者對項目進行高效管理。

“智慧工地的主要目標是讓項目成功，就像今天的制造業可能流水線的工人少了，但是會創造別的崗位出來。總的來說，AI現階段還是處于輔助人的階段，工程項目的復雜性，對AI的應用要求較高，項目現場的特點也對邊緣計算能力等有更多的需求，還需要一定的專家知識系統的建設，不斷地進行機器學習，提升AI對復雜場景的處理能力，才會對項目產生實質性的影響，與人形成新的協作模式。”吳驛平表示。