老干妈辟谣AI拣椒裁员：参保人数为何暴跌75％

10月中旬，一段来自“贵州省质量发展大会”的视频在社交平台疯传——老干妈常务副总经理李鑫介绍公司2025年营收54亿元的同时，提到了“AI分拣拣椒”的细节。三天后，这句话变成了“用AI拣椒导致600多名工人被裁”的热搜词条。

10月26日，老干妈官方热线及人力资源部门统一回应：信息不实。

这是一家年产值近54亿元、传统认知里靠手工拣辣椒起家企业的掌门人，面对一个几乎不请自来的指控时，最直接的姿态是站出来辟谣。但这场风波的真正核心并不在于谣言本身是否成立，而在于那些让公众产生“机器取代人类”直觉的数字——尤其是企业参保人数的断崖式下降。

AI拣椒：真做了，但远没有“替代”

先说确凿的事实。

老干妈承认，贵阳昌明生产基地的AI视觉质检系统已经上线。技术细节并不神秘——高速相机以每0．3秒一次的频率扫描传送带上的辣椒，剔除坏果和异物。据企业方表述，良品不良率从此前的人眼检测标准降至0．02％。

这是一项典型的提质增效改造，类似在汽车装配线上加装摄像头来检查焊接瑕疵。它替代的是重复性的视觉筛选劳动，不是整条生产线。

问题出在哪儿？在于传播链路的变形。

“用了AI分拣”在自媒体语境中被压缩成了“AI把工人全换了”。加上“600名拣椒工裁到只剩48人”这一说法在多个社交平台上形成二次传播闭环后，公众对AI替代人类工作的焦虑情绪迅速投射到老干妈这家国民品牌上。

老干妈HR部门的回应在这一点上很具体：“从来都没有用过这么多工人。”这句话暗示了网传的裁员基数本身就不成立——前提是虚构的。如果企业从来就没有雇佣过数百名专职拣椒工，那么“裁掉600人”自然无从谈起。

但这番辩解并没有完全消解争议。因为当一家企业向外界解释自己没有被恶意裁员时，人们真正想问的其实是另一个问题——你的员工数量到底发生了什么变化？

参保人数2912→740人，曲线背后的真实逻辑

真正让这起舆情发酵的核心锚点，不是那条模糊的AI拣椒视频，而是企业参保数据的断崖式下降。

根据公开可查的工商公示信息，老干妈的参保人数呈现如下趋势：2022年为2912人，2023年降至1783人，2024年跌至941人，到2025年进一步降至740人。四年间降幅超过74％。

如果仅看表面曲线，很容易得出一个直觉判断——人少了，大概率是因为机器替了人。

但在企业用工领域，这种推断往往过于简化。老干妈HR对这笔数据给出的解释有三层：第一，统计口径包含分支机构人员；第二，外包与派遣用工不计入参保人数；第三，临时季节工的劳动关系处理方式不同。综合来看，参保人数的下滑反映的是用工结构而非纯人工产出量的变化。

换句话说，部分原本直接雇佣的员工可能被调整为劳务外包或临时合同形式。这在财务报表上会体现为人力成本结构的迁移，但不一定意味着岗位总量的绝对削减。企业可能减少了编制内的正式员工，转而通过第三方人力资源公司灵活调配劳动力。这种做法在法律层面通常不构成裁员，但它确实会让参保统计数据呈现出断崖式的收缩。

对于普通消费者而言，这种技术性区分缺乏直观冲击力。但对于关注制造业用工结构演变的人来说，这是一个值得展开的信号——当越来越多工厂将非核心环节外包出去，参保人数与社会感知到的“就业规模”之间的差距正在拉大。

谁受益？谁承担代价？

这场风波暴露了一个结构性矛盾：企业对效率的追逐和公众对就业安全的担忧之间存在天然张力。

站在老干妈的立场上，54亿元的营收、0．02％的不良率，这些数据指向的是一条清晰的经营逻辑——通过技术手段提升良品率、降低损耗，最终转化为利润空间和市场竞争力。食品制造行业的竞争越来越激烈，任何一个生产环节的微小改进都有可能影响整体利润率。引入自动化分拣系统的投入成本通常集中在设备采购和安装调试阶段，后续的运维费用相对固定，一旦跨过盈亏平衡点，边际效益便会显著提升。

但从社会层面看，当一个国民级的消费品品牌引入自动化分拣时，最先联想到的不是良品率的提升，而是那些从事拣选、分拣的工人有没有饭碗。这种焦虑并非无的放矢。中国制造业正经历一轮深刻的智能化转型，从服装缝纫到食品加工，越来越多的工序开始由机器视觉、智能机器人来承担。

问题是，被替代的劳动力能否顺利转移到新的岗位？ 目前的答案并不乐观。低端分拣岗位的技术含量较低，转向其他产业所需的技能门槛并不低。这也是为什么每当自动化升级消息传出，舆论场的反应总是格外剧烈。

此外，劳务派遣比例的上升虽然短期内降低了企业的社保成本和用工风险，但也削弱了劳动者的职业稳定性和福利待遇。这种模式对企业来说是理性的选择，对劳动者来说则意味着更大的不确定性。

这不只是老干妈的事

从更广阔的视角看，老干妈这场风波只是中国制造业数字化转型过程中的一个切片。类似的场景在全国各地工厂都在上演——自动化设备投入产线、招工启事上的需求条件发生变化、社保人数缓慢下滑。这些信号合在一起指向同一个方向：传统制造岗位的存量正在被重新定义。

对企业来说，关键不是回避技术升级，而是明确告诉外界：哪些环节在用机器替代，哪些岗位仍然需要人力，以及新创造出来的岗位对劳动者意味着什么。透明度比辟谣更能建立信任。

对公众和政策制定者而言，与其纠结于某个品牌的“裁员谣言”是否属实，不如关注更具普遍性的几个观察指标——制造业整体固定资产投资增速的变化轨迹、工业机器人装机量在各行业的分布趋势、以及各行业劳务派遣占比的升降情况。这些才是能真正反映产业变革走向的数据，也能帮助我们理解：这场变革的速度有多快、广度有多大、以及对不同群体的影响究竟几何。

在AI无处不在的今天，每一次关于“机器换人”的讨论都不只是一场技术辩论，更是一次关于利益如何分配的社会协商。老干妈的故事才刚刚开始，而它的结局将由所有参与方共同书写。