所謂“智能制造”，就是將智能技術與傳統制造業相融合所產生的新型業務模式。通過將物聯網、通信技術、大數據等基礎軟硬件和數據支持，以及生物識別、機器學習、AR/VR等算法和解決方案貫穿于研發設計、原料采購、生產制造、物流運輸、市場營銷、銷售、售后服務等制造企業價值鏈各環節并與其深度融合，從而具備信息深度自感知、智慧優化、自決策、精準控制自執行等功能。

1.人力勞動力的替代

《勞動力管理調研報告》預計，雖然到2025年中國制造業所需就業崗位將達到約1.5億個，較2019年增長約23%;但是，這其中35%的就業崗位將由機器完成，人力勞動力較2019年反而減少了20%。

2.勞動力結構的巨大變化

如果以2019年的勞動力人口作為100的話，到2025年確實首先會減少31，但是同時也會增加11，這是因為雖然勞動密集型、智能分析性的勞動力會大幅度減少，但是技術密集型勞動力則會大幅度增加，溝通管理型勞動力也會小幅增加，從而使得勞動力結構發生根本性的改變。

《勞動力管理調研報告》列舉了訪談的一家全球領先的電梯制造商的例子。這家企業的自動化程度較高，處處可見機械臂和自動化產線，一線員工數量的減幅較大，以前車間員工與辦公室員工的數量比是6:4，現在則變成了4:6。未來，這家企業計劃用機器和人工智能來替代所有基礎性的工作，將縮減的崗位包括維保員工、工廠圖紙設計崗位、專職報表業務人員、合同評審團隊，地方HR。這家企業也需要新增不少數字化和新技術相關的崗位。根據這家企業CHRO的預計，企業崗位未來5年的增減比例約為1:5。長遠來看，新增的崗位較少，企業勞動力總體量還是呈下降趨勢。

勞動力管理的三大挑戰和對策

《勞動力管理調研報告》總結：制造企業在“U時代”的勞動力管理面臨著三個重大挑戰，分別是：

挑戰一：新人才招聘

新人才招聘面臨的挑戰主要在兩個方面：如何準確定義智能技術下工作崗位所需的能力素質;如何準確匹配最佳的受聘人群，尤其是跨行業人才招聘。

企業向著智能自動化邁進，人才標準的重新定義也需要相應地符合企業發展方面的要求，而目前傳統的人力資源管理對于智能技術驅動下的業務需求存在信息收集和理解不足的問題，因此難以準確描繪新業務背景下所需人才畫像，從而導致人崗匹配困難，尤其缺乏擁有綜合能力的復合型人才。

技術的快速變革帶來了靈活用工，勞動力的高流動性使得招聘日益頻繁，難以捕捉高效招聘渠道和重塑招聘流程，從而給招聘效率的提升帶來挑戰。而且，傳統的薪酬體系未能與市場接軌，準確的人崗匹配將變得更加困難。

挑戰二：勞動力再培訓

勞動力再培訓的難點在于如何開發智能技術所需的培訓和考核內容，以及為員工匹配個性化的課程與發展路徑。

智能技術正在快速迭代，技能需求不斷升級，現有員工需要接受有效的培訓、持續且有針對性的學習，才能滿足“U時代”對勞動力的能力需求。而且由于員工的水平參差不齊，如何識別新技能缺口并設計個性化的培訓將變得至關重要。

《勞動力管理調研報告》顯示，65%的受訪企業高管表示，在過去3年中，需要內部再培訓的員工比例低于40%;但未來3年，隨著智能技術的加速滲透，近40%受訪者認為人員再培訓比例將超過60%。

挑戰三：勞動力績效管理

當前對員工的績效評估仍以主觀為主，缺少客觀數據評估支持的局面。未來衡量員工績效的工具和標準都需要更新。同時，智能技術的發展對人機協作、信息共享、決策能力等非標準化能力帶來更多需求，因此智能技術所需精英人才需采用新的績效體系進行激勵，以個性化的評估反饋來指導未來工作，提高人崗匹配程度。這也是“U時代”勞動力績效管理的真正難點。

標準化的工作已經由機器替代，非標準化的工作如何考核、考核什么內容、怎樣保證考核的公平公正都是挑戰。HR需要在深入了解業務、技術和員工的基礎上，給予不同崗位所適配的不同評估，這里面需要更新的不僅僅包括評價體系及要素、衡量工具、晉升標準等，對人才梯隊的選拔也需結合智能知識和技能體系所帶來的新變化。

HR作為勞動力管理核心且唯一的部門，隨著人機新生態發展的深入，需要更加理解業務、人與技術。在智能技術的影響下，人力資源管理的工作內容與角色定位將發生變化，戰略性與創造性的工作大幅增加，帶來HR在企業內部定位的進一步提升。HR需要基于對業務流程、技術應用、行業競爭的深入理解，開展勞動力規劃、人才招聘等工作。由于勞動力結構的轉變，技術密集與溝通管理型精英人才占比提升，人才的激勵、發展和企業文化建設將成為HR工作的重中之重。