机器人能干74%体力活 但只有0.3%划算

大语言模型抢脑力活的话题聊了一年又一年，物理世界的饭碗呢？Anthropic经济研究团队发布了一份「机器人暴露度指数」（Robot Exposure Index），用Claude对O*NET职业数据库里约900种职业、约1.9万项任务逐项打分：从机器人完全做不了（E0），到能在城市街道这类非结构化环境独立完成（E3），并连同每项评分的理由和引用来源公开了完整数据集。

核心结论是「能干，但干不起」。今天的机器人已经能完成美国74%的体力任务——这些任务占全部工时的34%——但绝大多数只限于工厂、仓库这类高度受控的环境；能在非结构化环境完成的比例只有2%。更扎心的是成本：在仅仅0.3%的任务上，机器人比人类工人更便宜。按过去每年约3%的降价速度外推，这个比例要涨到10%，大约还需要40年。

把机器人和LLM放在一起看更直观：约80%的工时任务已暴露在两者之一的影响范围内。机器人干的恰好是大语言模型干不了的活，剩下的约两成工作则高度依赖人际互动、或需要机器人至今不具备的身体技能。换句话说，物理世界的自动化不是「会不会」的问题，而是「环境够不够规整、价格够不够便宜」的问题。

谁最先受冲击，答案相当具体：暴露度最高的十种职业里有九种与车辆驾驶相关——出租车司机、仓库分拣工会先感受到变化；护士和通用维修工最安全，因为现在的机器人在最受控的环境里也干不了他们的活。研究还发现，暴露于机器人的从业者更可能是男性、学历更低、收入也更低。

这套指数不是拍脑袋。团队把方法回测到1977年：过去50年里，暴露度更高的职业随后确实经历了更明显的工资和就业下滑；同时机器人能力以每年约2%的速度扩张边界。排在成本之后的最大障碍是能力本身——比如理清缠绕电线的灵巧度——再往后则是人类偏好和监管。目前机器人在美国设备投资中的占比只有约1%，但企业调查显示三年内采用率可能接近翻倍。

一家AI公司亲自量化「机器人还要多久抢走体力饭碗」，给出的答案比多数想象冷静得多：技术上大头已经能干，经济上还差着一整个时代。

编译自 Anthropic，原标题："What work can robots do?"