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
22AI能做什么
观测暴露度
6AI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
12→24
+122025 → 2028 (估算)
理论暴露度
22→34
+122025 → 2028 (估算)
观测暴露度
6→15
+92025 → 2028 (估算)
自动化风险
8→17
+92025 → 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 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2024 | 8 | 18 | 3 | 5 | actual |
| 2025 | 12 | 22 | 6 | 8 | estimated |
| 2026 | 16 | 26 | 9 | 11 | estimated |
| 2027 | 20 | 30 | 12 | 14 | estimated |
| 2028 | 24 | 34 | 15 | 17 | estimated |
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]