自动驾驶、智能客服、工业机器人等人工智能发展可谓日新月异,但随之而来的“机器换人”令人担忧。近年来,国际上的一些代表性研究表明,人工智能的使用降低了劳动力工资水平,那么人工智能的使用真的会对劳动力工资造成影响吗?本文构建了包括劳动力投入和人工智能资本投入的CES模型,通过理论模型推导并进行数值模拟发现,劳动力工资水平与人机替代弹性之间呈现“倒U型”特征,即:随着人工智能替代劳动力的程度越来越高,劳动力工资水平呈现先升后降的趋势。其次,基于CGSS（中国综合社会调查）与CRIA（中国机器人产业联盟）匹配数据,验证“倒U型”曲线。最后,从区域的劳动力保护程度、经济体制结构、区域经济发展水平、科技活动程度、对外经济贸易程度和产业结构情况等视角,对工业机器人影响制造业劳动力工资的特征进行分析。最终得出以下主要研究结论:第一,劳动力工资水平与人机替代弹性之间呈现“倒U型”特征,即随着人工智能替代劳动力程度越来越高,劳动力工资水平呈现先升后降的趋势。说明,人工智能的替代情况不会一蹴而就,它会循序渐进地替代劳动力。第二,基于工业机器人匹配数据,本文通过实证研究发现,当某个行业的工业机器人密度较低时（即每万人占有的工业机器人低于5台）,工业机器人的使用很可能会提高该行业的劳动力工资水平;但对于工业机器人密度较高的行业来说,工业机器人的使用则有可能抑制这一行业的劳动力工资增长。第三,基于2010—2019年省际面板数据研究结果表明,工业机器人应用对制造业劳动力工资水平具有显著的负向影响。从总体上看,人工智能水平的提高确实对制造业劳动力工资水平产生了显著的抑制作用,说明现阶段人工智能对劳动力的替代效应占主导地位,呈现出“机器换人”的现象。第四,根据特征分析发现,工业机器人应用对制造业劳动力工资水平的影响在不同区域存在一定差异性,实证结果显示工业机器人的应用对东部地区具有显著促进作用,对中部地区的抑制作用显著,而对西部地区则无显著影响。第五,考察工业机器人对制造业劳动力工资水平影响的外在条件时发现,劳动力保护程度较低、民营经济占比较高、区域经济发展水平较低、科技活动度较弱、对外经济贸易程度较低和产业结构情况较差的地区,机器人应用会对制造业行业工资水平产生显著抑制作用,相反则无显著影响。基于研究结论,本文提出了四点政策建议:（1）科学预判人工智能对工资的冲击,不断赋能劳动力就业转型;（2）加快人工智能与各产业的深度融合,不断催生新业态,创造新就业;（3）加快完善社会保障体系,构建兜底人工智能冲击的社会安全网;（4）全面深化人才培养改革,培育人工智能国家战略性人才。