中国就业市场 AI 影响图谱

一个无构建依赖的交互式数据可视化网页，从就业规模、任务特征和行业采纳速度出发，探索 280 个中国职业样本可能经历的 AI 工作重构。

在线体验： ai.easonzhan.cyou

Important

这是情景分析，不是职业预测。产业就业总量以官方统计为锚点；职业级就业人数、薪资、学历、前景和 AI 影响分均为模型化估算，不应直接用于个人求职、投资或政策决策。

功能亮点

• 四张摘要图表展示就业、影响等级、薪资和学历分布
• Treemap 同时编码职业就业规模与 AI 影响程度，并支持产业筛选、行业下钻和动态摘要
• 点击职业可查看评分维度、主要影响和技能建议
• 支持关键词、行业、产业和影响等级的组合筛选
• 支持按就业人数、AI 影响、年薪和名称排序
• 深浅主题自动适配并记忆用户选择
• 首屏分层淡入、卡片滚动显现、图表生长、树图渐进铺开和详情抽屉动效
• 桌面端、平板和移动端响应式布局
• 键盘操作、焦点样式、语义标签和“减少动态效果”系统设置支持

评分方法

AI 影响分采用 0–10 分制：

AI 影响分 = 任务自动化潜力 × 35%
          + AI 工具替代程度 × 25%
          + 行业采纳速度 × 25%
          + (10 - 物理/社交技能缓冲) × 15%

面积表示估算就业人数，颜色由绿到红表示 AI 影响由低到高。分数衡量的是任务重构强弱，不等同于岗位消失概率。

数据口径

• 三次产业就业总量以 2024 年公开统计为锚点
• 280 个职业样本使用固定随机种子生成，因此每次打开页面结果一致
• 行业和职业之间的就业规模按权重分配并校准到产业总量
• 职业级薪资、学历、前景与评分用于演示分析方法，不是官方微观统计

主要参考资料已列在网页底部，包括国家统计局、ILO、OECD 和世界经济论坛的公开资料。

本地运行

项目不需要安装依赖，直接打开 index.html 即可。为了获得与线上一致的效果，建议启动一个本地静态服务器：

python -m http.server 8000

然后访问 http://localhost:8000。

部署

仓库可直接使用 GitHub Pages 部署：

1. 打开仓库的 Settings → Pages。
2. 选择 Deploy from a branch。
3. 选择 main 分支和根目录 /。
4. 自定义域名由 CNAME 文件配置。

项目结构

.
├── index.html     # 页面结构、数据与交互逻辑
├── styles.css     # 视觉系统、响应式布局与动画
├── CNAME          # GitHub Pages 自定义域名
└── README.md      # 项目说明

preview 5.html 是早期可视化原型，不参与当前主页运行。

技术栈

• 语义化 HTML
• 原生 CSS（Grid、响应式布局、深色主题）
• 原生 JavaScript
• 零依赖、零构建步骤、可直接静态部署