接上文，2026市场展望与薪酬报告（一）｜藏在温和增长下的三大价值迁移信号看看岗位机遇与危机、技能提升方向以及背后的行业趋势变化。
一、 2026哪些岗位更有发展机会？哪些岗位面临更大危机？
未来岗位价值正经历一场由AI、产业升级和业务模式变革驱动的大洗牌。未来不属于某个具体的岗位，而属于能创造特定“价值”的技能组合。
1、更具发展机遇的岗位价值高地
这类岗位通常具备高技能门槛、强业务耦合、AI杠杆效应 的特征。
AI与数字化核心岗：报告显示，在科技与数字化领域，算法工程师（40-90K）、AI工程师（35-90K）、数据科学家（50-80K）、AIGC产品经理（40-80K） 等岗位在一线城市薪资范围上限极高 。这反映了市场对这类人才的稀缺性和高估值。
驱动业务营收的复合岗：报告指出，企业招聘聚焦 “能够直接驱动营收增长的领域”，销售、市场营销、数字化运营等岗位是长期增编重点。例如，销售总经理/海外销售总经理（80-200K）、电商总监（60-160K）、数字营销总监（40-70K） 等岗位薪酬包丰厚。 其发展机会在于与AI工具结合，实现精准获客与高效转化。
新兴赛道技术专家岗：在智能制造（如汽车领域），智能驾驶科学家/技术专家（150-250K）、车载首席软件架构师（150-180K）、EV电驱动研发设计专家（80-150K） 的薪资水平远超传统工程岗位。这些岗位也印证了先进制造、AIGC、碳中和等领域的高阶技术人才争夺战依然激烈。
跨界枢纽型岗位：未来组织中需要混合智能的编排者。像 PDT经理（产品开发团队经理）、DFM工程师（面向制造的设计工程师）、创新孵化产品经理、以及能够将业务问题转化为AI解决方案的 业务赋能专家”。他们的价值在于打通技术与商业、研发与市场的壁垒。
未来人才范式岗位：个人可向两类新兴范式进化：超级个体和 专业人才。这并非传统岗位，而是一种价值创造模式，其核心是 独特行业洞察/专业深度 × AI应用杠杆的复合优势。
2、将面临更大危机与挑战的岗位/个体
这类岗位的特点是，高度流程化、重复性强、易被自动化或标准
高度重复的执行岗：人力资源招聘岗位中，AI将取代人工进行简历与人工匹配、初面、与候选人沟通；财务会计岗位中原始凭证录入与对账、薪酬社保等重复性计算能力将被AI替代；行政管理岗位中日常行政执行、企业流程自动化成为AI强项。这些岗位上的人如何配合算力进一步迁移到战略性人机协作，例如HR要向组织教练、公平和文化、人才发展方向拓展能力。
单一技能且可被编码岗位：常规任务的自动化正在减少传统的入门级角色。在制造业中，普通操作工薪酬增长缓慢。技能通用、缺乏深度业务结合的初级设计、基础内容编辑、标准化客服等岗位，价值正在被AI工具和平台侵蚀。
与新兴需求脱节的管理岗：不少企业的中层干部在面临产业升级、商业模式创新时，缺乏系统性思维和战略性眼光，能力结构与需求存在差距。如果管理者仅擅长任务分配和过程管理，而无法承担“团队教练”和“价值创造赋能者”的新角色，其领导力将受到质疑。
缺乏独特价值的中间层：在企业培训行业，依赖于通用课程、缺乏独特价值的讲师群体将面临最大生存危机，他们须向问题解决者和赋能设计师”转型，这同样适用于其他专业服务领域。
二、 个体如何做技能升级转型
个人技能发展须从提升岗位匹配度转向构建增值性价值生态系统。怎么理解？
将AI素养作为新母语，特别是Prompt工程与人机协同设计：
AI素养正成为职场竞争力的关键要素，甚至影响职业晋升空间 。德勤报告也强调，员工需提升 人机交互设计能力。它是指，不止于使用AI工具，更要学习如何梳理工作流，为AI设计指令（Prompt工程），转向人类决策+AI执行的工作方式。
投资业务洞察×技术应用的复合技能，而非单一深度：
企业最缺的是既懂AI技术、又熟悉业务场景的复合型人才。培训行业最紧缺的是 AI赋能专家和业务赋能专家。
它给出的信号是，技术人员须深入业务，理解市场、用户和成本；业务人员（市场、销售、产品）须掌握数据分析和AI工具，能够用量化语言诠释业务问题。
培养解决调适性挑战的软技能，尤其是创造力与定义问题的能力：
未来创造力和自驱力是决定谁留下的关键。AI擅长回答问题，人类必须擅长提出新问题。也就是说，复杂问题解决能力、非结构化问题的能力比任何时候都更重要。
那么把工作当成一个升维场，在每次任务中刻意练习跨领域思考、用户共情、叙事表达和系统性思维。你的价值不在于解决已知问题，而在于发现和定义隐藏的、有价值的新问题。
从寻求岗位到经营价值节点，积累可迁移的成果与声誉：
如果看不清方向的时候，不如先动起来，不满足于具体执行类任务，不断在行动中优化学习应用新技能。用实际作品代替想象，也也正是超级个体的成长路径。
无论身在何处，要像经营一个微型品牌一样经营自己的产出：公开分享解决方案、项目复盘和行业思考，建立个人专业影响力。
三、 从行业变化趋势中观察，什么是好行业与好的岗位
前文说过赛道比拼命努力更重要。什么是好赛道/行业？
（一）好行业不是过去增长快的行业，而是正在创造新价值形态的行业。
高潜力赛道特征是：
技术驱动型创新密集型行业：
AI、5G与工业互联网推动“工业5.0”，先进制造、AIGC、碳中和领域人才争夺激烈。科技、传媒和电信（TMT） 行业正从关键突围走向赛道创造，AI向规模化应用迈进。生物医药被定位为“新质生产力”核心领域，走向原创创新和全球化。
例如人工智能与半导体、新能源与储能、生物制造与合成生物学、商业航天与低空经济、具身智能。
正处于“AI+”深度融合改造期的传统优势行业：
并不是所有传统行业都过时了。那些利用AI全面重构研发、生产、营销各环节的传统行业佼佼者，其内的AI+行业融合岗需求激增。例如，近期的制造业薪酬报告显示，掌握AI智能质检等技能的技工，薪酬是传统岗位的两倍以上 。
例如，正在进行智能化、全球化升级的高端制造（如智能汽车、工业机器人）、零售（线上线下融合、智慧供应链）、金融科技、智慧能源等。
满足人的新需求的服务与消费行业：
消费者从性价比转向质价比和情绪价值。银发经济、宠物经济、健康经济、悦己消费等细分赛道迎来爆发。
例如，健康管理与医疗服务、心理健康与咨询服务、个性化体验与旅游、文化创意与内容产业。
（二）好岗位不是当下薪酬高的岗位，而是位于价值重塑关键节点的岗位。
好岗位可以用一个公式概括：
好岗位 ≈ 所处行业的价值增长点 × (稀缺技术能力 + 深度业务洞察 + AI杠杆力) × 解决问题的影响力范围
所处行业的价值增长点：指的是岗位是否位于行业创造新利润、新体验、新效率的关键环节（如新能源车的电池与智能驾驶、医药的靶点发现与临床转化）。
稀缺技术能力+深度业务洞察：如高薪核心技术岗（算法、架构），创新孵化产品经理（所需的客户共创与商业评估能力）
AI杠杆力：即能否使用AI将自己的专业产出放大十倍、百倍。
影响力范围：是解决部门级问题，还是定义公司级新产品，或是影响整个产业的标准？影响力越大，岗位价值越高。
发现没有，好岗位不是绝对外化的概念，它更关乎于我在这个岗位上可以及实际的贡献。
总结而言，对于个体：
不要问哪个行业工资高，而要问哪个行业正在用新技术解决什么重要的新问题；不要再问哪个岗位稳定，而要问我掌握的技能组合，能否在这个岗位持续解决那些AI不擅长、且对业务至关重要的复杂问题。
每人的职业安全，不在于一纸劳动合同，而在于自己可以构建的、持续增值的技能-洞察-产出。
2026，愿每人都向适合自己的象限持续稳定迁移。
