中国的AI职业风险

劳动力的平均生成式AI暴露度

0.220

ILO得分（0–1）。在20个国家中排名第19。

就业人数（2025年）

737,575,000

ILO模型估计

中国的人们从事什么工作

ISCO-08各主要职业大类占就业的比例，以及各大类的平均生成式AI暴露度（ILO得分，0–1）。上方的国家数值是暴露度一栏按就业加权的平均值。

职业组	占就业比例	暴露度（ILO，0–1）
农业技术工人和简单劳动职业	50.9%	0.15
工艺及相关行业工人	12.7%	0.17
专业人员	11.1%	0.39
服务和销售人员	9.8%	0.26
工厂和机器操作员及装配工	6.8%	0.20
办事人员	4.6%	0.53
技术员和助理专业人员	2.1%	0.35
管理者	2.0%	0.36

方法：将每个国家按ISCO-08主要职业大类划分的就业人数（ILOSTAT，ILO模型估计）乘以该大类所含职业的ILO平均暴露度得分（ILO工作论文第140号），再将结果相加。ILO将农业技术工人与简单劳动职业合并为一组发布，且不包括武装部队。该数值采用ILO的0–1尺度，而非本站其他页面使用的0–100职业指数，并假定同一职业在所有国家的暴露程度相同。

如何更好地阅读这一页

以下说明介绍如何解读国家数值、何种职业构成会使其升高或降低，以及这一比较能说明什么、不能说明什么。

如何阅读本国家页面

理解中国最简便的方法，是把实体的、分散的劳动力——工厂流水线装配、仓储与配送物流、建筑业——同其上层的办公室与平台支持层区分开来。国内 AI 在电商客服、内容审核、金融后台业务，以及国有企业和民营科技公司内部的行政职能中都在被激进采用。这种压力是真实的，但相对集中；它在最后一公里配送、熟练的工厂流水线工作和建筑业中推进得慢得多得多——在这些领域，中国庞大的农民工和非正规劳动力群体所从事的工作依然廉价、灵活，且扎根于实体现场。

是什么决定了这个数值

中国的就业基础涵盖电子和重工业制造、庞大的物流与电商配送网络、建筑业，以及一个集中在主要城市、快速数字化的服务与金融业。AI 压力在平台公司后台、客服、金融处理、翻译，以及企业和政府官僚体系所要求的标准化报告中最为沉重——国产大语言模型正在这些领域被大规模部署。而在配送骑手、工厂流水线操作员、建筑班组，以及更广泛的非正规和农民工经济中，这种压力则轻得多——低廉的劳动力成本、实体作业要求和本地化协调，使自动化在经济上或实际操作上目前都缺乏吸引力。

什么因素会让结果更稳

中国最具韧性的工作，存在于实体物流、熟练制造业监督和建筑业之中——这些行业雇用了数量庞大的农民工，依赖灵活、低成本的体力劳动，而在许多场景下，这种劳动依然比自动化更便宜、更具适应性。在快速扩张的平台上处理例外情况的岗位、生产线上的质量检验，以及供应商、工厂和配送网络之间的协调工作，也依然保有价值，因为它们需要对瞬息万变的现实条件作出判断，而中央化系统仍难以将其完全标准化。

阅读这个国家分数的限制

一个全国性数字无法调和中国发展的不均衡：拥有成熟数字基础设施的沿海超大城市，与手工和非正规劳动依然占主导的内陆地区并存。国家产业政策和迅速的国内 AI 推广，也可能使采用速度超出单纯市场信号所能预示的水平。解读这一分数时，应结合城乡差距、农民工群体的规模，以及平台公司白领工作与实体物流或制造业劳动之间的差距。

AI高风险职业

下表展示的是在该国劳动力结构下当前更偏高风险一侧的职业快照。它更适合作为方向性的比较，而不是固定不变的全国排名。两个列表只包括中国就业人数最多的三个职业大类中的职业，并按暴露度指数排序。

排名	职业	职业组	生成式AI暴露度
1	口译员	专业人员	98
2	笔译员	专业人员	98
3	Web开发者	专业人员	97
4	技术撰稿人	专业人员	96
5	程序员	专业人员	96
6	内容编辑	专业人员	95
7	撰稿人	专业人员	95
8	数据分析师	专业人员	95
9	数据科学家	专业人员	95
10	软件测试员	专业人员	95
11	广告专家	专业人员	94
12	市场研究分析师	专业人员	94
13	营销专员	专业人员	94
14	SEO专家	专业人员	94
15	社交媒体经理	专业人员	94
16	编辑	专业人员	94
17	记者	专业人员	93
18	数据库管理员	专业人员	92
19	经济学家	专业人员	92
20	金融分析师	专业人员	91

AI低风险职业

下表展示的是在该国劳动力结构下当前更偏低风险一侧的职业快照。它更适合被理解为工作的结构比较，而不是对长期稳定性的保证。

排名	职业	职业组	生成式AI暴露度
1	客房清洁员	农业技术工人和简单劳动职业	13
2	渔夫	农业技术工人和简单劳动职业	17
3	焊机	工艺及相关行业工人	18
4	建筑工人	农业技术工人和简单劳动职业	19
5	木匠	工艺及相关行业工人	19
6	电梯技师	工艺及相关行业工人	22
7	飞机机械师	工艺及相关行业工人	23
8	贝克	工艺及相关行业工人	27
9	可再生能源技术员	工艺及相关行业工人	27
10	管道工	工艺及相关行业工人	28
11	汽车技师	工艺及相关行业工人	29
12	农民	农业技术工人和简单劳动职业	32
13	牙医	专业人员	33
14	仓库作业员	农业技术工人和简单劳动职业	34
15	电工	工艺及相关行业工人	36
16	机械维修技师	工艺及相关行业工人	38
17	外科医生	专业人员	39
18	暖通技师	工艺及相关行业工人	41
19	兽医	专业人员	47
20	质量保证专家	工艺及相关行业工人	47

出处

暴露度指数由ai-job-risk.net根据以下数据集计算（数据截至2026年10月15日）。美国劳动力数字来自BLS，未作改动。

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常见问题

Q.在中国ï¼哪些工作面临的AI风险最高？

暴露度最高：口译员、笔译员、Web开发者。中国的就业基础涵盖电子和重工业制造、庞大的物流与电商配送网络、建筑业，以及一个集中在主要城市、快速数字化的服务与金融业。AI 压力在平台公司后台、客服、金融处理、翻译，以及企业和政府官僚体系所要求的标准化报告中最为沉重——国产大语言模型正在这些领域被大规模部署。

Q.在中国ï¼哪些工作最不容易受到AI影响？

暴露度最低：客房清洁员、渔夫、焊机。中国最具韧性的工作，存在于实体物流、熟练制造业监督和建筑业之中——这些行业雇用了数量庞大的农民工，依赖灵活、低成本的体力劳动，而在许多场景下，这种劳动依然比自动化更便宜、更具适应性。在快速扩张的平台上处理例外情况的岗位、生产线上的质量检验，以及供应商、工厂和配送网络之间的协调工作，也依然保有价值，因为它们需要对瞬息万变的现实条件作出判断，而中央化系统仍难以将其完全标准化。

Q.中国在AI自动化方面的受影响程度如何？

理解中国最简便的方法，是把实体的、分散的劳动力——工厂流水线装配、仓储与配送物流、建筑业——同其上层的办公室与平台支持层区分开来。国内 AI 在电商客服、内容审核、金融后台业务，以及国有企业和民营科技公司内部的行政职能中都在被激进采用。这种压力是真实的，但相对集中；它在最后一公里配送、熟练的工厂流水线工作和建筑业中推进得慢得多得多——在这些领域，中国庞大的农民工和非正规劳动力群体所从事的工作依然廉价、灵活，且扎根于实体现场。

Q.暴露度高是否意味着中国的工作岗位会消失？

一个全国性数字无法调和中国发展的不均衡：拥有成熟数字基础设施的沿海超大城市，与手工和非正规劳动依然占主导的内陆地区并存。国家产业政策和迅速的国内 AI 推广，也可能使采用速度超出单纯市场信号所能预示的水平。解读这一分数时，应结合城乡差距、农民工群体的规模，以及平台公司白领工作与实体物流或制造业劳动之间的差距。