机器人做得了的活很多，划算的活很少。

Anthropic 9 月 30 日发布一项研究，用 Claude 给美国职业数据库 O*NET 里约 1.9 万项任务打分，评估现有机器人能不能做。结论是，美国 74% 的体力任务机器人已经做得了，占全部工时的 34%，但在成本上比人便宜的任务只有 0.3%。

能做不等于划算。 机器人划算的任务比例涨到 10%，按过去的降价速度要 40 年。

最先被影响的是司机和仓库打包工。 护士和修理工靠后，因为现有机器人连他们的活都碰不了多少。

这是模型打分，不是实测。 只算美国，「约 80% 工时」是受机器人或大模型影响的程度，不是会被替代的比例。

机器人做得了的活，多数在工厂和仓库里

研究把体力任务按机器人需要的工作环境分成四档，数字按工时加权。

档｜机器人能在哪里做｜占体力任务E0｜做不了｜约四分之一E1｜专用的机器人环境，如工厂流水线｜约一半E2｜结构化的人类工作场所，如物流仓库｜22%E3｜非结构化环境，如城市道路｜2%

四档里，约一半只能在专用的机器人环境里做，能在没有改造过的现场干活的只有 2%，主要是自动驾驶这类开车的活。Anthropic 说，多数机器人要靠高度结构化的环境才能运转，这是 74% 里水分最大的地方。

最先被影响的，是机器人已经有立足点的岗位

研究的前提是，机器人今天已经能做的活，最先受影响。作者拿 50 年的数据回测，1977 年以来，更多暴露在现有机器人面前的职业，后来几十年里工资和就业的下降更多。按这个逻辑，出租车司机和仓库打包工会比护士和修理工更早看到变化。

受影响的人群也有特征。研究说，机器人暴露度高的工人更可能是男性、受教育程度较低、收入较低。

一个包装岗位，要用 200 多万美元的机器人来换

包装工是研究里受划算机器人影响的最大职业。要替代他们的活，需要好几种机器人，包括装箱、搬运物料、视觉检查、做纸箱、贴标签和封口，买和装一共超过 200 万美元，换下来的是约 14 个工人一年的活。按研究的算法，固定成本摊在约 10 年的寿命上，资金成本取 8%，再加上维护等运营费用，才得出划不划算。

价格之后，卡住的是能力，比如理线需要的灵巧度；再往后是人的偏好和法规。研究说这三样都限制机器人进入一大块任务。

照过去的降价速度，要 40 年才到 10%

这是最容易被引用、也最容易被误读的数字。它的前提是机器人价格继续按过去的趋势下降。Anthropic 同时写了另一面，机器人每年能多做约 2% 以前做不了的体力活，企业调查显示美国机器人采用量三年内可能近乎翻倍，不少公司正投入数十亿美元做 AI 机器人。

鉴曰：「能做」和「划算」之间隔着价格，这条线比技术进步更能决定谁先被换掉。