AI会取代公路养护工人吗？AI暴露度低，因为公路需要的是双手而非算法

现在是二月，气温已降至零下十五度，一条四车道高速公路下的水管爆裂了。交通堵塞绵延数英里。一队公路养护工人正在那里，在黑暗中，在寒冷中，操作重型设备切开冻结的沥青，在早高峰前修复损坏。在硅谷的某个地方，一家AI初创公司正试图优化围绕封闭路段的交通路线。但没有人在建造能修理管道的机器人。

公路养护工人在我们追踪的所有职业中AI暴露水平最低之一，牢牢位于"低暴露"类别。他们的自动化风险极小——设备操作仅为10%，而该工作的整体特征使其成为劳动力市场上最具AI抵抗力的职业之一。查看公路养护工人的详细数据。

为什么不可预测环境中的体力劳动能抵御AI

公路养护设备的操作自动化潜力仅为10%。这不是因为自动驾驶技术不存在——它显然存在。而是因为公路养护恰恰发生在自动系统最难应对的条件下：布局不断变化的施工区域、在不可预测的驾驶员旁边工作、能见度差的崎岖地形，以及会降低传感器性能的恶劣天气。

一名在暴风雪中驾驶铲雪车的公路养护女工每分钟要做出数百个微决策。她通过方向盘的手感来读取路面状况。她通过识别摄像头在弱光条件下无法检测到的细微视觉线索来监测黑冰。她根据逐街区变化的雪密度调整铲刀角度和速度。

修补坑洞、安装护栏、路面标线、植被管理和排水养护也是如此。每项任务都涉及在非结构化环境中工作，条件永远不会重复。

文档记录的例外

有一个领域AI确实触及了这个职业：记录工单和检查报告的自动化潜力为45%。允许工人拍照记录状况、口述笔记和自动填写标准表格的移动应用程序越来越普遍。配备GPS的车队管理系统自动跟踪工作组在哪里工作以及工作了多长时间。

这是真正的生产力提升——工人们花更少的时间在文书工作上，更多的时间做他们被雇来做的体力劳动。但这只占整体工作的一小部分，它增强而非替代人类工人。

基础设施需求因素

美国在基础设施维护方面有着严重的积压。美国土木工程师学会一直将该国的道路和桥梁评为中等到较差。这意味着对公路养护工人的需求在增长而非缩减。这项工作无法外包，无法显著自动化，而且随着基础设施老化，需求在增加。与其他建筑行业比较。

你应该知道的

如果你是公路养护工人或正在考虑这个领域，AI革命对你的职业生涯基本上是好消息。你的工作保障来自一个基本现实：物理基础设施需要物理维护，由熟练工人在不可预测的真实条件下执行。

进入该行业的数字工具——GPS跟踪、移动工单、AI驱动的资产管理——使工作更高效，可能减少文书负担。拥抱这些工具是值得的，但它们是你核心技能的补充，而不是威胁。

公路养护工人面临的最大风险不是AI，而是工作本身的体力要求和安全隐患。在交通旁边、在极端天气中、使用重型设备工作仍然是危险的。投资安全培训和体能比担心人工智能对你的职业寿命更重要。

本分析使用我们的AI职业影响数据库数据，整合了Anthropic（2026）的研究和ONET/BLS 2024-2034职业预测。AI辅助分析。*

更新历史

• 2026-03-25：初始发布，包含基准影响数据