2015年以来,人工智能在中国爆发式增长,引发社会各界的高度关注。AI时代的到来,代表着以AI为主要驱动力的第四次工业革命成为各国改革发展战略的主要方向。随着智能化发展进程的加快,人工智能作为其核心技术,对劳动力就业的影响越来越大。智能化发展不仅会带来就业量的变动,产生替代效应和补偿效应,同时引起了就业结构的转变和劳动力素质的提高。在这样的背景和作用下,通过聚焦智能化发展及其对劳动力就业的影响,用经济学理论和方法进行系统研究十分具有必要性。首先,Yoav Shoham教授及其团队在2019年发布了《人工智能指数2018年度报告》,报告中提出了衡量国家智能化发展水平的指标体系——人工智能活力指数。本文借鉴该方法,并结合国内外其他成果,将人工智能发展分成AI投入和AI产出,利用综合评价方法,构建衡量中国人工智能发展水平的评价指标体系,用作分析影响劳动力就业量变动的中国智能化发展水平的评价指标。其次,在智能化发展对劳动力就业影响的实证研究过程中,将人力资本引入模型,运用改进后的Cobb-Douglas生产函数,用受教育年限法计算得到高、中、低三个层次的人力资本存量作为模型中人力资本的数据。然后根据理论以及现状研究的相关结论进行数据搜集,利用中国31个省面板数据建立计量模型,通过中介效应检验分析人力资本在智能化发展对劳动力就业的影响中所体现的价值。结果显示,人工智能对就业岗位的替代效应大于其补偿效应,“机器换人”的现象愈发明显。并且,人力资本在智能化发展影响劳动力就业的进程中具有中介作用,且以中、高技能人力资本为主。再次,利用GM(1,1)和GM(1,N)模型对智能化发展以及对劳动力就业影响趋势进行预测分析,2018-2025年的预测结果显示智能化发展的增速远远高于劳动力市场的就业量增速,且对中、高技能劳动力需求越来越多,劳动力市场会出现新的供不应求状况。最后,结合理论与实证研究,针对中国智能化发展现状以及对劳动力就业的影响趋势提出对策措施。