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公路养护工人

建筑、维护与维修lowaugment
BLS 2024-34: +4%
中位工资: $45,890
就业: 148K

综合暴露度

12

2025 vs 2023

理论暴露度

22

AI能做什么

观测暴露度

6

AI实际做什么

自动化风险分数

8

替代风险

3年展望 (2025 → 2028)

基于估算数据的未来3年AI自动化指标变化预测。

综合暴露度

1224
+12

2025 → 2028 (估算)

理论暴露度

2234
+12

2025 → 2028 (估算)

观测暴露度

615
+9

2025 → 2028 (估算)

自动化风险

817
+9

2025 → 2028 (估算)

暴露度指标 (2023 - 2028)

详细指标表

年份综合理论观测风险数据类型
202481835actual
2025122268estimated
20261626911estimated
202720301214estimated
202824341517estimated

任务分解

修复路面和填补坑洼
5%β 0
操作道路养护设备
10%β 0
记录工作单和检查报告
45%β 0.5

关于此职业

如果您是公路养护工人,AI正在改变您的角色。风险8/100,暴露度12%。

常见问题

自动化风险评分为8%,公路养护工人被AI取代的风险较低。该职业的大部分任务需要AI难以复制的技能,如复杂决策、身体灵活性或深层人际互动。AI更可能作为辅助工具使用。

公路养护工人的AI自动化风险评分为8%(2025年数据)。综合AI暴露度为12%,其中理论暴露度22%,观测暴露度6%。2023年至2025年的风险趋势为0个百分点。

公路养护工人中自动化潜力最高的任务是:记录工作单和检查报告 (45%), 操作道路养护设备 (10%), 修复路面和填补坑洼 (5%)。这些比率反映了基于Anthropic和学术来源研究数据的当前AI系统处理能力。

BLS预测公路养护工人从2024年到2034年的就业变化为+4%。结合12%的综合AI暴露度,该职业正经历传统劳动力市场变化和AI驱动的转型。从业者应同时关注就业趋势和AI能力增长。

由于AI主要增强该职业的能力,公路养护工人从业者应将AI视为生产力倍增器。专注于学习有效使用AI工具,发展更高层次的分析和创造性技能,将自己定位为能够利用AI创造更大价值的专业人士。

近期AI影响变化

2026年3月: Evergreen blog post published analyzing low AI exposure for highway maintenance

[来源: AI Changing Work Blog]