养老金差距真要缩小了，新能源车要占六成市场，AI正从聊天变干活——明年4件大事已定，普通人最该关心的是：怎么用AI搞钱、哪些工作会没？
一位大专学历的保安，月薪3000块，用AI工具批量生成商品图，一年干到年利润超100万。义乌一位宝妈，靠AI生成商品图，月入十万。这不是什么创富神话的营销话术，而是2026年正在批量发生的事情。与此同时，人社部和财政部双双定调，2026年养老金继续上涨已成定局。中汽协最新数据显示，2026年5月新能源汽车渗透率已达到56.9%，每10个买车的人里将近6个选新能源。而AI这边，豆包大模型日均调用量突破180万亿，过去一年增长超10倍。
四件事里，养老金和新能源车的数据已经摆在台面上了。但真正让普通人心里没底的，是AI这趟车——到底怎么上、上了之后能干嘛、会不会被它甩下去。
先说养老金。2024年养老金并轨完成，企退和事退在调整规则上已经统一了。2026年的调整大概率继续沿用“定额调整+挂钩调整+适当倾斜”的三结合模式。定额调整是普惠红包，同一省份人人加一样的钱。挂钩调整跟工龄和养老金水平挂钩，多缴多得。倾斜调整照顾高龄和边远地区的退休人员。
问题出在挂钩调整上。事退人员平均养老金超过6000元，企退人员平均约3000元。按同样的比例挂钩调整，事退人员涨的绝对金额更高。但政策在往中低收入群体倾斜。举个例子：同样工龄35年，定额30元，工龄每年1.5元，挂钩比例1%——企退月养老金3000元的人涨112.5元，涨幅3.75%；事退月养老金6000元的人涨142.5元，涨幅只有2.38%。企退人员涨的绝对数少，但相对涨幅更高-。这就是“提低控高”的实际操作。
2026年养老金总体涨幅大概率在1.8%到2.2%之间。有人担心基金够不够花。2024年城镇职工基本养老保险基金收入7.5万亿元、支出6.8万亿元，当期有结余，累计结余7.1万亿元，还有超2.6万亿元的全国社保基金战略储备。短期内不用担心发不出来。
差距不会一夜消失，但裂口确实在往回拉。
再说新能源车。2025年渗透率47.9%，工信部原副部长苏波预计2026年将超过50%。实际上5月已经干到56.9%了。乘联会口径的新能源乘用车渗透率更是达到了61.1%。高盛预测2026年全年渗透率能达到60%-。招银国际预测新能源乘用车零售市占率61.8%。到“十五五”末期，渗透率预计超过70%。
排名前十的车型全部是新能源车，燃油车已经退出前十榜单。纯电渗透率5月达到42.2%，首次在所有动力形式中排名第一-。
这不是什么趋势了，这是正在发生的事实。
但真正让这篇文章值得往下看的，是AI。
2026年被称为“AI Agent应用元年”-。之前AI主要做一件事——回答问题。现在它开始做另一件事——帮你干活。
豆包2.1 Pro在Coding和Agent能力上跨越了“质变点”。什么意思？过去大模型能写代码片段，但“能写代码”和“能交付项目”之间隔着一道鸿沟。跨越“质变点”意味着它能理解整个代码仓库，从需求分析到架构设计再到代码生成，遇到报错自己能调试修复。字节内部已经大规模落地AI Coding生产流程。一个5000万行代码的代码库迁移，人类团队干一个月，Claude Fable5一天就能搞定。
AI从“理解语言”正在迈向“读懂物理世界”-。北京智源研究院发布了全球首个通用世界基座模型悟界·Physis-v0.1-。世界模型的核心任务是让AI理解物理规律——物体怎么运动、力怎么传导、因果怎么发生。这跟大语言模型不是一个物种。大语言模型处理的是符号和概率，世界模型处理的是物理现实。
AI已经嵌入了真实产业。智能工厂超过3万家，生产效率提升22.3%-。AI智能体覆盖了政务、金融、制造、能源、医疗、农牧、航天等20多个行业-。
现在说回普通人最关心的两个问题。
第一个：怎么用AI搞钱？
保安小应用AI批量生成商品图，运营80多家店铺，年利润超100万。义乌宝妈用AI生成商品图月入十万。一个跨境电商卖家拿AI生成的图片测款，一张拖鞋图在亚马逊一个月卖了10万双。武汉一个叫张鑫的年轻人，用AI修复老照片、做视频，月收入过万-。设计师徐爽转型OPC创业者，借助AI工具独立搭建出海网站，月收入稳定在两三万-。
这些案例有一个共同点：都不是什么高深的技术活。AI把过去需要专业能力的环节——作图、写文案、剪视频、甚至写代码——变成了普通人能上手的事情。美图设计室的电商商品Agent，输入参数等十几秒就能生成全套商品图和物料。一个月1500块钱的工具，替代了一个月五六千的电商运营。
2026年被称为“一人公司元年”-。一个人加AI就能实现最低成本创业-。AI不再停留在概念阶段，开始真正为个体创造商业价值-。
但别高兴太早。能赚钱的前提是：你得知道自己要做什么生意、卖给谁、怎么定价。AI能帮你把活干了，但不能替你想清楚该干什么活。
第二个问题：哪些工作会没？
2026年AI替代率最高的岗位里，法律文书助理92%、初级程序员87%、基础市场分析师85%、新闻资讯编辑81%-。这些都不是传统意义上的“低技能”岗位。
高德纳的数据显示，2026年企业应用中嵌入AI智能体的比例已达40%，而2025年还不足5%。一年翻了8倍。基础财务岗的AI替代率超过85%，凭证录入、发票审核、纳税申报这些活，一套系统全包了。电话销售裁掉了90%以上的基础团队。银行柜员招聘量连续5年下滑超过40%。
全球范围内出现了“中层塌陷”趋势。中初级白领岗位承压明显，高端专业与领导型人才相对稳定，体力劳动岗位短期未被大规模替代。销售、管理、技术、研发、生产现场操作，反而是企业眼里未来3到5年最不容易被AI替代的岗位-。
AI替代的不是整个职业，而是职业内部那些标准化、流程化、可编码的工作环节-。岗位未必立刻消失，但内容和能力要求已经开始重构-。比如基础市场分析师，过去主要工作是收集竞品数据、写行业简报、整理访谈纪要、做PPT汇报——现在一个联网AI智能体两小时就能干完。被淘汰的是停在“数据搬运”层面的分析师，活下来的是那些真的在做判断的人。
问题在于：你知道自己到底在哪一层吗？
AI负责在既定边界内高效执行“怎么做”，人类必须掌控“做什么、为什么”以及最终责任-。责任永远无法外包给机器-。人与Agent的关系本质是一种“监护关系”——AI具备自主决策与学习能力，但不具备担责能力。
AI消灭了旧岗位，同时在创造新岗位。但新岗位要求的技能和被消灭的旧岗位完全不同。一家制造业企业的HR说，2026年校招基础岗位缩减了60%，但“AI运营师”这个一年前根本不存在的岗位，今年一口气开了30个坑。一边是机器人行业职位数同比增长83.8%，人工智能工程师以31.1%的职位增速位居应届生需求榜首-。
AI进入“日更时代”。模型的迭代速度已经不是月更、周更，而是日更。今天你觉得AI还干不了你手里的活，明天可能就行了。
说到底，人跟AI的关系不是赛跑——你跑不过它，也不需要跑过它。AI不是来替代人的，是来替代那些不会用AI的人的。
这场《探寻人工智能，人与AI全新序章》的对话节目，如果能把这些事讲清楚——普通人到底该怎么用AI提升收入、哪些职业正在被重构、该培养什么能力——那就真值了。不需要堆砌术语，不需要贩卖焦虑。把真实案例摆出来，把逻辑讲透，剩下的事，每个人自己判断。
