继2004年统计局不再公布国内的基尼系数（衡量收入差异状况最重要、最常用的指标）后（自行脑补原因），在今年10月统计局发布的最新年刊中关于出生率系列数据也是没有任何解释就被移除了。从去年发布的统计年刊来看，2015年我国的出生率是1.05，低于全球出生率最低的国家（如：韩国、新加坡等）；而低生育率是欧美日等老牌发达国家共同面临的问题。
低生育率对社会有什么影响？
2010到2015年的平均生育率不到1.2。即便这一数据对这几年的生育率低估了15%，实际生育率也不到1.4，这也是极低的水平。出生率下降和老龄化加剧，迫使我国在 2015 年放弃了独生子女政策。统计局随后报告称出生人数从 2015 年的 1655 万增加到了 1786 万。许多人口学家相信，出生率的增长仍然低于政府的预期，这可能是统计局选择不披露出生率的原因。北大教授 Mu Guangzong 猜测真实的数据仍然非常的低。
长期低生育率会带来一系列的社会和经济问题。工作年龄人口占总人口的比例自2013年前后开始萎缩，并持续到本世纪中后叶。在这个阶段，孩子比例下降，老年人比例上升，总人口先缓慢增减再急剧萎缩。人是财之源，人口不足会造成一系列的问题，比如：老龄化、整体社会养老成本上升和税收增加、消费萎缩可能快于收入萎缩，引发通货紧缩……
日本在1990年代初进入这一过程，当时如日中天的日本经济也开始陷入长期萎靡。日本人均GDP在1991年比美国高20%，到2015年已经比美国低42%。长期低生育率会使人口迅速老龄化，劳动力数量相对于需要抚养的老人数量迅速减少，将导致整个社会的养老成本上升和税收增加。
人工智能进入老龄化国家的必选项？
尽管全面二孩政策会带来出生人口短暂而有限的堆积反弹，但在此之后，由于处于22至30岁生育高峰年龄的女性在未来10年将萎缩40%以上，即便全面放开甚至大力鼓励生育，也难以避免出生人口的断崖式坠落。长期看，就算自然生育率能长期维持在比2000～2015年生育率平均值高出25%的水平，出生人口也将在2050年前后萎缩到约800万，而届时年死亡人数将达约2300万。两相比较，我国每年将减少约1500万人，除非将生育率提升到2.2的更替水平附近。
与德国、日本、美国一样，我国目前社会老年化趋势不断加剧，这种差距必然要求相应的经济结构和产业结构的调整，所以面对同样的问题，德、美、日等国纷纷提出了“工业4.0”、“先进制造业国家战略计划”、“科技工业联盟”等应对之策，将物联网和智能服务引入制造业，以代替人口空缺，尽管提法不同，但内容却类似。而我国也进行了顶层设计—“中国制造2025”。
从《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》到《新一代人工智能发展规划》不断推进落实“中国制造2025”。我们这时候才会深刻地体会到，为什么我们国家如此举全国之力来推进人工智能，并将其提升到国家战略。这不仅是中国弯道超车的好机会，更是我国严峻的人口问题使之刻不容缓，必须尽快进入到应用层面，以解决劳动力不足的问题。
人工智能代替新兴生产力？
在过去数十年，中国因“人口红利”受益良多，劳动力的扩张大大促进了经济增长。但老龄化正使中国逐渐失去这一推动力。这一人口结构变化趋势意味着在当前生产力水平的基础上，中国将缺乏足够的劳动力以维持其经济增长。拉动经济增长唯一可行的方式就是大幅推动生产力增长。中国的劳动年龄人口最早将在2024年达到峰值，并在之后的50年中减少五分之一。随着老龄化的加速，中国提升生产力的要求就愈发迫切，因此人工智能技术的运用对中国未来的经济发展至关重要，甚至是加快生产力增长的重要机遇。
人工智能有助于缩小这一差距。通过辅助或替代人类劳动，人工智能系统能够更有效率地完成现有工作，从而提升生产力。除了提升生产力之外，人工智能技术的不断发展也将创造新的产品和服务，提供新的岗位和业务。就在几十年前，还没有人会想到互联网经济催生的新职业，而人工智能也将带来相似的变革。
在国内多家科技巨头的推动下，我国已然成为全球的人工智能发展中心之一。而中国庞大的人口基数和完整的产业结构更是为人工智能提供了海量数据和广阔的市场。麦肯锡全球研究院预测，根据应用速度的不同，基于人工智能的自动化为中国带来的生产力提升每年可贡献0.8至1.4个百分点的经济增长。
同时麦肯锡全球研究院还预测中国51%的工作内容有被人工智能取代的潜力，这将对相当于3.94亿全职人力工时的冲击。由重复性工作内容和可预测的程序性任务构成的职位尤其容易被人工智能取代，根据成本效益分析，中等技能工人将首当其冲，而低收入岗位则可能存在稍长时间。
零镜观点：
总体而言，我国目前人口基数的巨大，可从事人工智能方面工作的劳动力人口超过其他国家；但处在社会低端的劳动力还是绝大多数，需要人工劳动的行业将被人工智能所取代，就业和失业的矛盾就会凸显出来。而今后，即使生育率下降使劳动人口数量下降，但劳动力总需求也会因为人工智能的应用而下降；此时的工作将进一步向具备合适技能的人才聚拢，所以未来还需要做好许多基础性工作，如人工智能人才的培养、配套体系的规划、就业技能的引导等等。
