Special issue: Navigating the future of work 塑造未来移 … · 德勤商业评论 21期年 7月免费转载塑造未来移动出行交通生态系统如何重新定义职业和工作

Navigating the future of workCan we point business, workers,

and social institutions in the same direction?

Special issue:塑造未来移动出行

交通生态系统如何重新定义职业和工作

21期 | 2017年7月

德勤商业评论

21期 | 2017年7月

免费转载

塑造未来

移动出行交通生态系统如何重新

定义职业和工作

作者：Burt Rea、Stephanie Stachura、Laurin Wallace和Derek M. Pankratz配图：Peter Horvath

www.deloittereview.com德勤商业评论

4 塑造未来移动出行

作者：Burt Rea、Stephanie Stachura、Laurin Wallace和Derek M. Pankratz配图：Peter Horvath

交通生态系统如何

塑造未来


www.deloittereview.com 德勤商业评论

重新定义职业和工作

移动出行

5塑造未来移动出行



6

未来移动出行系统中的工作和职业

随着共享汽车或自动驾驶汽车为我们

提供更快捷、更环保、更安全和更

实惠的出行选择，未来移动出行系

统将彻底改变人们的出行方式和商品的运输方

式。与这些改变相伴的则是劳动力的根本性转

变。出行方式的深刻变革将会对约700万美国

汽车工人和近400万专职司机造成什么影响？

在未来移动出行掀起的巨浪中，与出行方式具

有极高依存度的众多职业（如仓储从业者和公

共工程职员）又将何去何从？移动出行将快速

从以产品为中心转向以服务为中心，而数据将

发挥愈发重要的作用。面对这些日益变化的需

求，企业和政府部门在劳动力方面该如何应对

并适应？

本文探讨了未来移动出行将如何影响企业人力

需求和社会劳动力。首先分析了造就全新移动

出行生态系统的社会和技术的变革；然后阐

述了在移动出行格局下可能影响劳动力的主要

“基本事实是：技术消灭的是职业，而非工作。”

——1966年《全国科技、自动化和经济进步委员会报告》（Report of the National Commission on Technology, Automation, and Economic Progress, 1966）1

塑造未来移动出行

趋势；最后，本文针对部分特定行业——汽车、

运输及养老——阐释了以上趋势对不同行业的

具体影响，旨在分析哪些职业将受到最大冲击，

同时又会带来哪些新的机遇，想要抓住机遇需

要具备什么技能，以及组织该如何进行自身和

人力资源改革，以应对未来移动出行及未来工

作形态。

放眼未来，总体上有理由保持乐观。正如来自麻

省理工学院的经济学家David_Autor所言，“并不

存在任何基本经济规律能保证每个成年人仅凭

健全心智和良好品格就能谋生”，历史上，技

术进步往往会造成劳动力需求的上升。2_然而，

这一进程绝非一帆风顺，而是常常伴随着收入

极化3甚至可能出现重大经济、政治和社会骚

乱等波折。4_移动出行生态系统尚处于雏形中，

相关利益方已经在思索如何发展未来的劳动

力。值得注意的是——卢德派分子（Luddites）

并不反对技术本身，他们反对的是技术的应用

方式：“他们希望由经过培训的工人操作这些


7

机器并获得合理的报酬。这才是他们的唯一诉

求。”5

为此，移动出行生态圈的利益相关方需要努

力“拥抱”随自身商业模式和劳动力的日趋自

动化和创新演进而来的“波折”。让员工参与

到这一个变革过程中对于把握机遇至关重要：

为立足于技术前沿，企业可建立持续学习机制，

升级技能组合，并重新调整和规划工作岗位。

理解未来移动出行体系

在理解交通方式变革对劳动力的影响

之前，首先需要知晓移动出行生态

系统将如何演进。社会发展趋势和

车辆换乘体验

能源基础设施物理基础设施车辆

终点起点

开发及制造商

基础设施运营商

体验服务提供商

移动出行管理商

车辆运营移动出行顾问

配套支持生态系统计费、支付及保险

图1. 未来移动出行生态系统

数字基础设施

机会空间

德勤大学出版社 | dupress.deloitte.com资料来源：德勤分析。

车辆运营

购物

地铁站

共享汽车

停车场

装运箱

存放处

办公室

办公室

超市

道路及自行车道

换乘枢纽

零售

道路

家

办公室

轨道交通


技术演进趋势相融合——尤其是共享汽车和未

来的自动驾驶汽车——正在重塑人们的出行方

式和商品的运输途径。6_特别是在城市地区，

共享自动驾驶汽车可结合其他交通方式，构建

一个全新的移动出行生态系统，该系统可随需

应变实现多式联运的无缝衔接（图1）。

该系统的运作需要各环节众多参与者的密切

配合，汽车开发仍是其中的重要一环。汽车制

造业将开发各类新产品——从实用的小型自动

驾驶“豆荚车”到高度定制化的自动驾驶私家

车——还将进一步提升目前已高度自动化的汽

车制造业对自动化生产流程的适应性。车内乘

坐体验将成为中心：美国人每天驾车时间累计


8

约1.6亿小时，而共享和自动驾驶汽车则能节省

大量的驾车时间。“体验服务提供商”——包

括内容提供商、数据分析公司、广告商、娱乐

设备提供商和社交媒体公司——将争相填补该

市场空白，让出行变得更加轻松、高效和有趣。

物理基础设施运营商可提供智能收费、道路占

用动态计费和交通流量管理服务。能源提供商

和零售商需要管理的供应链变得愈发复杂，涵

盖电池充电和更换业务。而随着数据为王时代

的来临，数字基础设施所承载数据的重要性不

言而喻。为在这一领域取得成功，企业需要为

生态系统中车辆、移动设备及物联网架构的互

联互通提供共享的无缝连接、网络安全和水平

操作系统。

移动出行管理商将成为该生态系统的另一重要

成员。移动出行顾问的目标是打造无缝的多式

联运体验，确保使用简便、乘车体验一流、支

付过程流畅及客户满意。利用客户偏好、交通

流量数据以及其他众多数据信息，顾问可针对

每次行程定制最便捷、最经济的移动出行方案。

这些功能的实现涉及移动出行数据收集、预测

分析、用户管理和关系管理。


显然，以上变革的影响将远超汽车行业的范畴，

甚至触及各行各业，从保险金融到政府、能源，

不一而足。正如新的移动出行生态系统将改变

人们的出行方式和商品的运输途径，它也将从

许多方面改变工作的性质。有的职业可能面临

需求萎缩，现有工作内容将发生变化，新的职

业应运而生，而技能要求也将随之改变。

未来移动出行劳动力转型的三大驱动因素

据我们观察，未来移动出行背景下，

三大趋势将影响工作的内容和方式。

自动化和扩大化

自动化之于整个全球汽车行业早已不算新鲜。

甚至有一种颇具争议的说法是，汽车行业正是

建立在自动化之上。早在大约一个世纪以前，7

汽车行业就已启用装配线，实现了日常工作的

划分和半自动化。汽车主机厂（OEM）则总是


9

处于应用各种先进生产工艺的前沿。然而，随

着更为精细的认知技术出现，以及通过物联网8

以低成本监控生产全过程能力的提升，可通过

机器控制的工作范围还将显著扩大。

对于未来移动出行而言，该趋势将突出表现为

自动驾驶汽车的出现。自动驾驶汽车和货车对

美国超过380万名专职机动车驾驶员造成了威

胁（这一数字可能未完全统计大量兼职/合同制

专车及其他车辆服务的驾驶员）。9_此项技术

距离投放市场还需数年时间，而实际应用则取

决于监管法规和消费者态度两方面。10_但不可

否认的是，这项技术将造成深远影响。德勤预

测，到2040年，超过60%的旅客周转量将通过

全自动驾驶汽车完成。11_不足为奇的是，部分

专职司机已开始组织对抗由此而来的冲击。12

对出租车和货车司机造成的影响也许能登上头

条，但人工智能和其他相关科技对移动出行生

态系统中其他职业的影响也同样深远。譬如，

机械化程度已经很高的车辆装配流程正变得更

加自动化：工业机器人能力的升级（如通过安

装传感器获得“视觉”）使得它们能够处理更

多工作或以新的形式辅助人工（“机器人手套”

就是一个例子，它可以减轻重复作业对手造成


的压力）。13_相关影响绝非仅限于此，而会渗

透到整个生态系统的方方面面：无论是保险承

保、停车执法，还是汽车贷款发放，都将被纳

入离散任务阵列，通过各类传感器、数据分析

和认知技术进行处理。

对各个行业的影响程度和范围也不尽相同，但

从图2可知，自动化（或按照计算该指标经济学

家的术语称为“电脑化”）将对众多与移动出

行相关的职业造成极大影响。14_相关预测并非

基于详尽或确定信息，仅供说明用途，不过仍

可明显看出自动化将会影响移动出行生态系统

中的大量职业。

物理到数字，产品到服务

在新技术驱动工作方式自动化和工作范围扩大

化的同时，工作的目的也在发生根本性转变。

私家车可能会从个人移动出行概念中分离出来

（在城市区域更为明显），因此价值也会逐渐从

物理资产转移至数字化能力之上。后者则可提

供安全、环保、高效、定制化的按需出行方式

（见图3）。相应的，数据、网络、软件和服务

将冲击传统制造业，在交通系统的各个环节变

得日趋重要。


10

德勤大学出版社 | dupress.deloitte.com

资料来源：Carl Benedikt Frey和Michael A. Osborne发表于Technological Forecasting and Social Change 114 (2017): pp. 254–80的文章《The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation?》；美国劳动统计局；德勤分析。

0.2 1.00.0 0.4

自动化潜力

0.6 0.8

0.019

0.13

0.25

0.59

0.67

0.69

0.73

0.79

0.84

0.87

0.87

0.89

0.89

0.90

0.90

0.93

0.98

0.99

土木工程师

城市规划师

救护车司机

汽车修理工

公交车、客车和城际客车司机

轻型货车/送货服务司机

公交车和货车修理工

重型/牵引式货车司机

停车执法工作人员

停车场服务员

公路养护工人

校车司机

出租车司机和代驾员

交通技术员

交通检查员

工业用货车操作员

车辆保险定损员

保险业员

图2. 移动出行部分相关职业的自动化潜力

这一转移趋势已初现端倪——例如，专车服务

提供商Uber（上市前）的价值已超过许多历史

悠久的汽车制造商。15_根据德勤分析预测，到

2020年，基于连通性的未来移动出行使用案例

每月将产生约0.6艾字节16的数据流量——约为

全美无线数据流量的9%。17


随着价值从物理资产转到数字化能力，从产品

转向服务，未来所需的技能和对应薪酬标准也

会发生改变。掌握未来移动出行生态系统核心

技术和服务的人才将受到追捧并能获得可观收

入——例如，在汽车供应链领域，“电脑系统

软件工程师”多年以来一直属于热招职位。18


11

资料来源：德勤分析。

消费者移动出行管理

监管力量

基础设施提供

体验提供

实体车辆开发及运营

• 自动驾驶技术硬件供应商• 汽车、豆荚车制造商和零部件供应商

• 安全服务提供商• 操作系统提供商• 互联汽车技术• 数字和物理基础设施• 燃料/能源提供商• 道路

• 关系管理• 预测分析• 数据收集

• 内容创造• 车内服务• 预测内容分析• 营销和广告

德勤大学出版社 | dupress.deloitte.com

图3. 未来移动出行价值体系

但在未来，这一职位同样面临挑战：在未来移

动出行系统中，技术型岗位将要求更高的技能

水平、更可观的收入和进一步提升生产效率，

而这些岗位可能极少会与当今的交通运输业相

关。这就意味着，确实需要建立相应的政策机

制以确保平稳过渡，如提供职业进修和收入补

助计划。


更好的移动出行体验将驱动更多移动出行需求

技术并非单纯地替代劳动力，而是作为劳动力

的补充，为生产效率提升和整体就业增长提供

强劲动力。德勤的分析表明，重新构建的移动

出行生态系统将释放巨大的潜在价值。在共享

自动驾驶汽车时代，每英里交通成本将比目前

降低三分之二。19_随着移动出行变得更快捷、

更经济、更方便，将会吸引新的客户群体（如

老年人群），从而提升总体需求。德勤预计，

到2040年，美国驾驶总里程将增长25%。20_而

在某种程度上受到电子商务崛起的推动，21_货

运量自2000年以来一直保持稳步上升，几乎没

有出现放缓的迹象。


12

以上种种都表明随之而来的职业需求大幅提升，

至少可能弥补或抵消自动化或价值创造来源转

移所带来的人工流失。就业机会可能来自对现

有工作需求的增加，但也有可能来自从未出现

的新型职业。从经济学角度而言，即使家庭在

单一商品（本文中指移动出行）上的消费有所

减少，他们最终也会将资金花在别处（例如车

内内容消费或移动出行管理服务）22——而消费

则会带来工作机会。

为未来移动出行筹备劳动力

以上三大趋势的发展将因行业而异，组

织为此筹备劳动力的最佳实践方式同

样如此。我们在本文中仅探讨少量突

出事例，以反映上述趋势将如何影响行业及企

业该如何更好应对。

汽车整车厂和供应商

汽车销量逐年创新高23，汽车厂家为抢占先机

而激进地加大对未来出行生态系统的投入。在

车企热衷于推陈出新，探索新商业模式、联盟

和技术的过程中，同样可能造成劳动力内部的

变动和阻力。新的组织结构将会出现，如众包

和灵活的内部人才市场等，也将产生新的汽车

工人岗位，对这些岗位的技能和要求也有别于


传统岗位。这些新的岗位势必会影响汽车行业

几十年来业已形成的劳动力结构。其中的挑战

在于顺应不断发展的劳动力需求而创造出能够

吸引、挽留和发展数字时代劳动力的前瞻性人

才模式，同时平衡由此产生的组织文化、经营

转变以及整体需求。

在进军以共享汽车和移动出行服务为核心的自

动驾驶汽车领域和全新商业模式的同时，汽车

企业还应深入思考在这一过程中所需的能力。

许多车企已通过收购方式达到快速占领市场

制高点的目的，但要挽留所收购目标公司的人

才，意味着车企必须适应一个注重灵活性、目

标导向和体验的技术型人才市场。24_这类了解

数字技术的员工通常习惯于独立透明的工作环

境。25_同样地，他们通常希望拥有“完整的端

到端体验”26，从团队、工作效率到授权。27_

这可能涵盖方方面面，从任务无缝切换的能力

到使用数字平台创造有意义的、目标驱动的体

验型工作。职业发展和内部流动性的重要性将

逐渐提升，这就要求建立自身框架，以便管理

随技术快速演进的海量个人化体验。


13

在久经检验的成熟模式中整合新的岗位、技能

和能力绝非易事。密歇根州的“We_run_on_

brainpower”倡议和其他类似活动，均旨在吸

引年轻人投身于美国中西部汽车产业，使他们

了解从事汽车行业也能获得和硅谷一样体面的

收入。28_然而，仅仅借鉴技术型企业的福利体

系——如从事代码工作、提供儿童托管福利和

灵活的工作场景——似乎还不够。汽车企业还

需要建立起服务于这类新型员工需求、并有助

于打造成功体验的配套基础设

施。最后，中层管理者可能还

需要将现有人才模式转型升级

为能有效适应未来人才需求的

灵活开放的人才市场，从而建

立起“时刻在线”的学习发展

型企业文化。

尽管汽车厂商的人才库将有所

变化和扩展，但生产线熟练工人和一线部门在

几十年后仍将继续存在。不过，随着所生产车

人力资源组织对

推动新型人力资

源规划思维起着

重要作用。


辆类型（例如结构相对简单的自动驾驶“豆荚

车”）和产量的变化，这类员工的数量和技能

要求也会发生改变。汽车厂商要在未来移动出

行生态系统中取得成功，这类员工将发挥重要

作用，而他们对职业发展则有不同的定义，汽

车厂商需要因人制宜地权衡员工的想法。由此

可见，未来发展需要在现有悠久历史的基础上

建立清晰明确的发展目标——以技术为驱动、

客户为中心的广阔发展前景。

人力资源组织对推动新型人力

资源规划思维起着重要作用。

在预测数据分析、机器人技术、

人工智能等领域的相关技能要

求前，需要进行长期深入的研

究：技术将如何转变工作方式？

在什么时候需要新的技能来实

现这些转变？以及组织内部哪

些部门需要这些技能？面对日新月异的需求和不

断加快的节奏，组织亟需建立更为灵活的人力资

源模式，做到“及时响应”、因时而变。


14

管理者和人力资源主管们可从以下措施着手：

• 突破固有部门壁垒。通过组建多个专注、自

主和扁平化的团队，形成新型组织架构生态

系统，以便于运用初创思维，打破部门壁

垒。这类团队有望加速催生精准的跨部门合

作成果。29

• 重塑层级组织结构。随着网络型组织结构逐

步取代传统层级结构，需要重新理解“职业

生涯”的内涵和职业发展所需要素。可尝试

以终生学习为基础的多角色灵活职业发展路

径，这尤其适用于组织内部负责发掘创新型

移动出行机会的团队。

• 培养数字技术主管。风险承担能力似乎已成

为高绩效领导文化的关键驱动因素之一。对

新型数字技术置若罔闻的主管们，他们在下

一年的离职率比别的主管高出六倍。30_因此

在某种程度上，培养勇于尝试的主管十分必

要，他们很容易接受数字媒介和虚拟平台之

上的全新工具和管理方式。


• 激励团队内部员工。考虑通过内部众包和编

程马拉松来搜集如何组织和开展绩效管理、

聘用和奖励的创意，打造激发创造力的员工

体验。

• 实时测量人力状态。考虑投资开发相应应

用程序，提供实时的聘用、招聘和流动率指

标，帮助组织做出明智适时的人才决策。

• 建立全员学习文化。学习已成为强制要求，

需要无缝植入于组织内部的各个环节。考虑

通过各种正式及非正式知识分享方式（如临

时午餐小组或专题开源平台），建立学习型

文化，创造员工乐于持续发展的环境。随着

汽车行业的发展，新车型、新装配技术乃至

全新商业模式将变得举足轻重，学习型文化

或将成为必由之路。

对广大汽车制造商而言，这是一个机遇和挑战

并存的时代。新一代的人才有机会重塑原本由

标志性国际品牌定义的行业。汽车行业是时候

告别过去，鼓起勇气和决心开启未来汽车制造

商的新篇章了。


15

货运

运输业可能是未来移动出行影响最明显、最剧烈

的行业。未来，无人驾驶的18轮大型货车（车身

及货物重达8万磅）将完全通过传感器和软件控

制行驶于高速公路之上。运输企业想必对此满心

期待，而其他企业则是几家欢喜几家愁。31

运输业在美国经济中的占比较重，预计到2045

年将贡献1.6万亿美元的GDP总额。32_其中，货

车运输行业承接最多货运量；而到2040年，货

运行业的载货量预计将提升43%（从132亿到

188亿）。33_这一增长速度将给该行业的各

个环节施压，包括已经十分紧张的劳动力资

源。1980年以来，主要由于低收入、劳动力老

龄化和长途驾驶造成的健康危害，货运行业离

职率一直高居不下。这些问题同样体现在该行

业的合规和安全记录中：违反工作时间规定仍

然是困扰货运行业的最大问题之一，34_近年来，

大型货车相关的车祸数量有所上升，虽然从历

史数据来看仍处于较低水平。35_随着劳动力需

求的不断增长，货运行业如不对商业模式和人

才库进行重大变革，将难以吸引足够劳动力，


填补美国货运协会所预测的到2025年新增89万

货车司机的空缺。36

自动驾驶汽车（AV）技术的出现则能够改善或

消除大量此类劳动力问题。影响程度主要取决于

未来车辆是否采用驾驶员辅助技术的半自动驾

驶，亦或无需人类驾驶员干预的真正无人驾驶。

即使自动化水平仍有待提高，但已足以大幅减

少工作时间违规（例如高速路场景下的自适应

巡航控制）——前提是在技术发展的同时，监

管规定也能与时俱进，区别对待“监控”司机

的工作时间与司机自行手动驾驶的时间。如果

司机能获得更多休息时间，整体健康状况得以

改善，司机短缺和离职率问题不久便会明显改

观；前沿先进技术的使用则会吸引更年轻的司

机从事该职业；而由于自动驾驶汽车技术需要

更为高级的技能操作，收入也会相应增加。

随着自动驾驶技术在货运行业的纵深发展，有

望在未来推出全自动驾驶系统。在该系统

中，“司机”不再需要坐在货车驾驶舱内，而

是在中央运营中心内同时远程监控多辆货车，


16

或指挥整个货车车队，但工作重点在于动态

规划和物流管理。需要人为干预的工作——如

客户关系管理、设备管理、路径规划及货物管

理——将体现出前所未有的重要性。

同样，工作职责范围的更新和扩大将会推动技

能组合和工作类型的转变，以适应自动驾驶车

辆管理、运营和维护的需求。例如，中央枢纽

的“车队监控员”需要具备操作车辆跟踪系统、

动态路径规划和自动驾驶技术方面的知识，确

保车辆在道路上平稳运行。检查员乃至执法部

门则需要了解这项新技术并熟悉适用于该技术

的联邦和州法规。运输企业的汽修工则需要掌

握基于自动驾驶操作系统的复杂汽车维修技术。

自动驾驶汽车技术在货运行业的推广速度主要取

决于投资水平、监管调整，以及能给运输行业带

来实际利益的配套基础设施建设。半自动驾驶技

术的广泛使用可能至少会延续数年，全自动驾驶

货车则有望在十年或更长的时期后出现。

即便如此，货运行业仍然需要从现在开始筹备

劳动力。为迎接即将到来的半自动驾驶汽车时

代，货运企业应积极探讨如下问题：


• 引入车辆自动驾驶系统的经济学原理是什

么？根据运输路线的长度和复杂程度、主要

货物类型及劳动力问题的性质，投资半自动

驾驶车辆可能并不能解决主要问题。我们预

期此项技术的最大回报在于降低司机疲劳程

度、减少交通事故以及（通过车辆编队）提

高长途运输的燃油经济性。对于主营最后一

公里运送服务的公司而言，仅仅升级现有系

统则收效甚微。

• 这会影响个体经营者的劳动模式吗？会影响

合同条款和条件，包括独立承包商历来可能

遭受的沉重债务负担吗？短期内，半自动驾

驶车辆可能会使个体经营者发展更长远。

• 对于大型运输企业而言，组织分布范围甚

广的司机进行新技术培训的最有效方式是什

么？企业应考虑首先采用各类在线学习形式，

或利用自然人员流动来引进熟悉最新系统的

人才。

• 这会影响薪酬模式吗？货运企业会提高员工

报酬吗？如果操作半自动驾驶货车必须具有

新的执照或技术能力，人力成本则会上升。


17

长远来看，全自动驾驶系统将逐步取代各种司

机，货运企业因而需要进行彻底的劳动力变革。

主要考量因素有：

• 雇主如何才能吸引可胜任自动驾驶货车车队维

护、操作和监控工作的高技能、高学历人才？

• 会对个体经营者造成什么影响？由于已不再需

要司机，小型个体经营者以及依靠其运输货物

的货运公司的商业模式则有可能前途未卜。

• 组织结构将如何适应？如果原有司机从事调度

或运营工作，可能会影响企业资产组合和地域

覆盖范围，可能还需要建立新的运营中心为其

提供办公场所——或转移至虚拟劳动力。


养老

未来移动出行生态系统对劳动力的影响范围之

广，将远超我们的预期。例如看似无关的养老

产业，未来移动出行可能会对老年人生活方式

造成深刻影响。过去，失去驾照将成为老年生

活的重要转折点，大量老年人也因此担心个人

独立性的丧失。自此，他们参加社交活动、逛

街购物和就诊等日常出行都需要家人接送。这

将严重影响老年人的自我意识、自主意识和幸

福感。这一转变常常导致老年人或他们的家庭

选择养老院看护的生活方式。37_然而，绝大部

分老年人均表示他们更愿意居住在自己家里。38

方便又经济的共享汽车服务出现后，即使失去

个人驾驶能力，老年人也能继续住在家里。针

对传统出租车长期存在的问题，目前的网约车

服务提供商已从许多方面进行了改进，包括开

发简单易用的应用程序，提供方便省心的乘坐

体验，家人还能在任何地方为他们预约出行车

辆。39_从而不再需要打电话给调度员，花费不

确定的时间等车，或找出钱包支付车费了。


18

有了共享汽车模式，许多不开车的老年人去诊

所就诊或参加每周桥牌俱乐部时，再也不需要

由上班或上学的亲友们花时间接送，这样就恢

复了他们的人身自由和出行能力。针对这一领

域需求，主要网约车服务提供商目前已与市政、

医疗服务提供商和其他相关方展开合作，为老

年人提供交通服务。40

与此同时，方便快捷的送货上门服务也为老年

人免去了开车去商店或药店的麻烦。为不便出

门的老年人提供商品和服务的移动出行解决方

案将呈上升趋势，相应配送服务的维护和运营

方面工作需求也会随之增长。

这一趋势将对劳动力带来什么影响？除共享汽

车提供商的潜在益处和送货上门服务需求的增

长以外，对养老产业还存在其他特殊影响。美

国目前约有150万全职养老院护工，41_但随着婴

儿潮一代的老龄化，到2020年，护工需求将达

到500万，将出现严重的劳动力短缺。42_不过，

如果老年人能借助更加灵活的移动出行方式在


家居住，这一缺口有望缩小。同时，对居家养

老服务的需求则有可能上升，这类老年人并不

需要持续的照顾和看护，而只是偶尔需要帮助。

目前，这类工作岗位数量有限，且主要集中在

各类养老机构：约85%的护工均在养老院和

疗养院工作，仅有10%的护工提供家庭护理服

务。43（汽车共享服务同样利好这类家庭护工，

因为他们的客户不再需要使用私家车，而会更

乐于预定“上门服务”。）

导致老年人家庭护理需求疲软的另一个原因是：

传统养老院或综合护理院通过整合服务资源，

为老年人提供了联系更紧密的社区体验、更丰

富的社交活动和其他选择，从而尽力吸引那些

并不需要搬入疗养院的老人们。护理机构可选

择与移动出行服务提供商合作，为老年人提供

日常的上门接送服务。由此，相关运营商可尝

试拓展“客户体验”，进而新增或扩大就业机

会。此类机构运营商可增设如下岗位：市场营

销、销售、推广、社区关系、传播、数字外联

和社交活动组织等。

最后，和其他产业一样，养老产业已准备好迎

接个人移动出行方式变革带来的冲击：新的职

业将会出现，现在许多职业的工作重心或交付


19

方式都将改变。对于养老产业，目前的人口统

计学特征表明其就业机会必然增加——每天平

均有1万名婴儿潮时期出生的人退休44——且该

领域存在劳动力短缺。因此，变革带来的影响

可能是双赢的，即养老产业劳动力实现全面升

级且可自由选择更加多元的工作方式，或催生

新的商业模式，提供新增或扩展工作岗位，进

而增加养老产业的就业机会。


历史表明，新技术通常会增加相关产

业的劳动参与率。20世纪70年代末

自动取款机的发明就是一个著名案

例。自动取款机投入使用后，银行柜员和网点

Burt Rea担任Deloitte Consulting LLP人力资本服务主管总监。

Stephanie Stachura担任Deloitte Consulting LLP制造业人力资本服务高级经理。

Laurin Wallace担任Deloitte Consulting LLP人力资本服务专业领导人，专注于民用领域交通运输业。

Derek M. Pankratz担任Deloitte Services LP综合研究中心研究经理。

Jeff Schwartz、Scott Corwin、Junko Kaji和Kelly Monahan为本文撰写提供了宝贵指导意

见，Paula Dry和Nikita Avdiushko也为本文撰写做出了巨大贡献，在此致以诚挚的感谢。


员工实际反而增加了——但他们工作的性质和

内容已发生变化。45_因此，对劳动力而言，真

正的挑战可能并不在于工作岗位被机器所取代，

而在于随着技术的进步，如何重新培训和发展

利用新工具和新技术开展工作的技能。

未来移动出行生态系统将对劳动力产生深远影

响，本文仅作了初步探讨。针对未来工作形态

和未来移动出行之间的诸多联系将如何塑造未来

劳动力，德勤将继续展开一系列的研究探索。•


20

尾注

1. Harold R. Bowen (chairman), Report of the National Commission on Technology, Automation, and Economic Progress: Volume I (Washington: US Government Printing Office, 1966), p. 9.

2. David H. Autor, “Why are there still so many jobs? The history and future of workplace automation,” Journal of Economic Perspectives 29, no. 3 (2015): pp. 3–30 (quote from p. 4).

3. James E. Bessen, “How computer automation affects occupations: Technology, jobs, and skills,” Boston University School of Law, Law and Econom-ics Research Paper no. 15–49, October 3, 2016.

4. Tyler Cowen, “Industrial Revolution com-parisons aren’t comforting,” Bloomberg View, February 16, 2017, http://bv.ms/2kt1JRq.

5. Kevin Binfield, quoted in Richard Conniff, “What the Luddites really fought against,” Smithson-ian, March 2011, http://po.st/M8FAAk.

6. This section adapted from Scott Corwin, Nick Jameson, Derek M. Pankratz, and Philipp Willigmann, The future of mobility: What’s next?, Deloitte Univer-sity Press, September 13, 2016, https://dupress.deloitte.com/dup-us-en/focus/future-of-mobility/roadmap-for-future-of-urban-mobility.html.

7. Tony Swan, “Ford’s assembly line turns 100,” Car and Driver, April 2013, http://www.caranddriver.com/features/fords-assembly-line-turns-100-how-it-really-put-the-world-on-wheels-feature.

8. Jonathan Holdowsky, Monika Mahto, Michael E. Raynor, and Mark J. Cotteleer, Inside the Internet of Things: A primer on the technologies building the IoT, Deloitte University Press, August 21, 2015, http://dupress.com/articles/iot-primer-iot-technologies-applications/.

9. Bureau of Labor Statistics, “May 2015 national oc-cupational employment and wage estimates: United States,” www.bls.gov/oes/current/oes_nat.htm, accessed February 20, 2017; driver data cited is for Occupation Code 53-3000, Motor Vehicle Operators.

10. Craig Giffi, Joe Vitale, Ryan Robinson, and Gina Pingitore, “The race to autonomous driving,” Deloitte Review 20, January 23, 2017, https://dupress.deloitte.com/dup-us-en/deloitte-review/issue-20/winning-consumer-trust-future-of-automotive-technology.html.

11. Scott Corwin, Nick Jameson, Craig A. Giffi, and Joe Vitale, Gearing for change: Preparing for transformation in the automotive ecosystem,

Deloitte University Press, September 29, 2016, https://dupress.deloitte.com/dup-us-en/focus/future-of-mobility/future-of-mobility-trans-formation-in-automotive-ecosystem.html.

12. Barb Darrow, “Taxi drivers’ new Uber defense: Lobby for self-driving car bans,” Fortune, January 6, 2017, http://for.tn/2hYHv0R.

13. Peter Murray, “Better, faster, and cheaper: These robots are invading car manufacturing plants,” Singularity Hub, May 4, 2012, https://singularityhub.com/2012/05/04/better-faster-and-cheaper-these-robots-are-invading-car-manufacturing-plants/.

14. Probability of computerization drawn from Carl Benedikt Frey and Michael A. Osborne, “The future of employment: How susceptible are jobs to comput-erisation?,” Technological Forecasting and Social Change 114 (2017): pp. 254–80. Employment data taken from Bureau of Labor Statistics, “Employment projections,” accessed February 9, 2017, www.bls.gov/emp/#data. Frey and Osborne develop a model where three categories of non-routine labor are not susceptible to computerization: those requiring perception and manipulation, creative intelligence, and social intelligence. They then map the specific skills required to complete a job, as defined by O*NET, to create an estimated probability of that job being susceptible to computerization. Figure 3 presents just a handful of the 700-plus occupations they analyze that we judged to be most relevant in the future of mobility.

15. Matt Rosoff, “Uber is now more valuable than Ford, GM, and a bunch of huge public companies,” Business Insider, December 4, 2015, http://read.bi/1N1blIe.

16. 1 exabyte = 1 million terabytes = 1 billion gigabytes.

17. Paul Lee et al., TMT Predictions, Deloitte, January 2017, https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/at/Documents/about-deloitte/deloitte-studie-tmt-predictions-2017.pdf.

18. Stephanie Hernandez McGavin, ”Automakers, suppliers struggle to find and keep talent,” Automo-tive News, August 19, 2016, www.autonews.com/article/20160819/OEM01/160819828/automakers-suppliers-struggle-to-find-and-keep-talent.

19. Scott Corwin, Joe Vitale, Eamonn Kelly, and Elizabeth Cathles, The future of mobility, Deloitte University Press, September 24, 2015, http://dupress.com/articles/future-of-mobility-transportation-technology//?coll=16426.

20. Corwin et al., Gearing for change.



21

21. Bureau of Transportation Statistics, “Seasonally adjusted truck tonnage, January 2000 to December 2016,” www.transtats.bts.gov/osea/seasonaladjustment/?PageVar=TRUCK, accessed February 20, 2017.

22. Autor, “Why are there still so many jobs?”

23. Adrienne Roberts and John D. Stoll, “U.S. auto sales set annual record,” Wall Street Journal, January 4, 2017, www.wsj.com/articles/auto-industry-poised-to-set-annual-sales-record-1483541246.

24. Lori Goler and Juliet de Baubigny, “What tech employees want,” Wall Street Journal, March 7, 2017, www.wsj.com/articles/what-tech-employees-want-1488856262.

25. Erica Volini, Pascal Occean, Michael Stephan, and Brett Walsh, Digital HR: Platforms, people, and work, Deloitte University Press, February 28, 2017, https://dupress.deloitte.com/dup-us-en/focus/human-cap-ital-trends/2017/digital-transformation-in-hr.html.

26. Josh Bersin, Jason Flynn, Art Mazor, and Veronica Melian, The employee experience: Culture, engagement, and beyond, Deloitte University Press, February 28, 2017, https://dupress.deloitte.com/dup-us-en/focus/human-capital-trends/2017/improving-the-employee-experience-culture-engagement.html.

27. Ibid.

28. Lindsay Chappell, “With so many jobs to fill, automakers and dealers need to entice young people,” Automotive News, October 17, 2015, www.autonews.com/article/20151017/OEM/310199959/.

29. Trevor Page, Amir Rahnema, Tara Murphy, and Tiffany McDowell, Unlocking the flexible orga-nization: Organizational design for an uncertain future, Deloitte, 2016, https://www2.deloitte.com/global/en/pages/human-capital/articles/gx-unlocking-the-flexible-organization.html.

30. Gerald C. Kane, Doug Palmer, Anh Nguyen Phillips, David Kiron, and Natasha Buckley, Aligning the organization for its digital future, Deloitte University Press, July 25, 2016, https://dupress.deloitte.com/dup-us-en/topics/emerging-technologies/mit-smr-deloitte-digital-transformation-strategy.html.

31. Larry Greenemeier, “Driverless big-rigs nearly road-ready,” Scientific American, March 2, 2017, www.scientificamerican.com/article/driverless-big-rigs-nearly-road-ready-mdash-thats-a-big-10-4/.

32. US Department of Transportation, Beyond Traffic 2045: Trends and choices, https://cms.dot.gov/sites/dot.gov/files/docs/Draft_Beyond_Traffic_Framework.pdf.

33. Ibid.

34. American Transportation Research Institute, Critical issues in the trucking industry—2016, October 2016, http://atri-online.org/wp-content/uploads/2016/10/ATRI-2016-Top-Industry-Issues-10-2016.pdf.

35. Federal Motor Carrier Safety Administration Analysis Division, Large truck and bus crash facts 2015, No-vember 2016, www.fmcsa.dot.gov/sites/fmcsa.dot.gov/files/docs/LTCF2015%20Early%20Release.pdf.

36. Michelle Rafter, “Truck driver short-age: Is it self-inflicted?,” Trucks.com, June 14, 2016, www.trucks.com/2016/06/14/truck-driver-shortage-self-inflicted/.

37. Nicholas Farber, Douglas Shinkle, Jana Lynott, Wendy Fox-Grage, and Rodney Harrell, Aging in place: A state survey of livability policies and practices, AARP and National Conference on State Legislatures, December 2011, www.aarp.org/home-garden/liv-able-communities/info-11-2011/Aging-In-Place.html.

38. Teresa A. Keenan, “Home and community prefer-ences of the 45+ population,” AARP Research, November 2010, http://assets.aarp.org/rgcenter/general/home-community-services-10.pdf.

39. However, major ride-hailing providers offer services that let seniors bypass the mobile app to call a ride directly. Tracey Lien, “Lyft and Uber launch programs to cater to seniors,” Los Angeles Times, August 30, 2016, http://fw.to/g0CPoAC.

40. Randy Rieland, “Lyft and Uber want to give old folks a ride,” Smithsonian, January 5, 2017, www.smithsonianmag.com/innovation/lyft-uber-want-to-give-old-folks-ride-180961688/.

41. Centers for Disease Control and Prevention, Long-term care services in the United States: 2013 overview, December 2013, www.cdc.gov/nchs/data/nsltcp/long_term_care_services_2013.pdf.

42. Judith Graham, “A shortage of caregivers,” New York Times, February 26, 2014, https://nyti.ms/2lsmeep.

43. Centers for Disease Control and Prevention, Long-term care services in the United States.

44. Glenn Kessler, “Do 10,000 Baby Boomers retire every day?,” Washington Post, July 24, 2014, http://wapo.st/1lxENG2.

45. James Bessen, “Toil and technology,” Finance & Development 52(1), March 2015, www.imf.org/external/pubs/ft/fandd/2015/03/bessen.htm.



22 塑造未来移动出行

中国汽车行业服务核心团队

何马克博士

领导合伙人

德勤中国汽车行业

邮箱：[email protected]

虞正

领导合伙人

德勤中国汽车行业财务咨询


肖天晶

领导合伙人

德勤中国汽车行业税务咨询


洪廷安

领导合伙人

德勤中国汽车行业审计及鉴证


周梓滔

领导合伙人

德勤中国汽车行业风险咨询


王拓轩

合伙人

德勤中国汽车行业人力资本咨询


关于德勤

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