如何成為物理性能檢驗員
也稱為: 煙草物理檢驗員, 建築材料試驗工
物理性能檢驗員用儀器和裝置，檢驗和分析成品、半成品、原料和材料的物理、力學和機械性能。
主要任務
- 用工具或裝置採集樣品
- 用裝置和工具加工並預處理樣品
- 用量具、儀器或目測檢查材料外觀
- 用材料檢驗儀器測試樣品的物理和機械性能，如密度、重量、規格、水分、扭力、拉力、彎曲、衝擊、導電和硬度
- 用檢驗儀器測試樣品的流體力學和光學性能，如吸阻、透氣度、色差和填增值
- 用金相顯微鏡檢查樣品的金相組織
- 記錄、計算、判定和分析測試數據
- 檢查、維護、校準和驗證儀器裝置
入行途徑
- 職業教育專業: 高等職業教育專科專業：分析檢驗技術（470208） 職業教育專業 470208 分析檢驗技術，基本修業年限三年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。; 高等職業教育專科專業：汽車製造與試驗技術（460701） 職業教育專業 460701 汽車製造與試驗技術，基本修業年限三年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。職業類證書舉例：新能源汽車裝調與測試、智能網聯汽車測試裝調。; 高等職業教育專科專業：食品營養與健康（490103） 職業教育專業 490103 食品營養與健康，基本修業年限三年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。職業類證書舉例：運動營養諮詢與指導、食品檢驗管理。; 高等職業教育專科專業：工業產品質素檢測技術（460119） 職業教育專業 460119 工業產品質素檢測技術，基本修業年限三年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。職業類證書舉例：機械工程製圖。; 高等職業教育專科專業：計量測試與應用技術（460311） 職業教育專業 460311 計量測試與應用技術，基本修業年限三年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。; 高等職業教育專科專業：理化測試與質檢技術（460120） 職業教育專業 460120 理化測試與質檢技術，基本修業年限三年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。職業類證書舉例：特種裝置檢驗、檢測人員資格。; 高等職業教育專科專業：電廠化學與環保技術（430208） 職業教育專業 430208 電廠化學與環保技術，基本修業年限三年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。職業類證書舉例：污水處理、水環境監測與治理。; 中等職業教育專業：分析檢驗技術（670207） 職業教育專業 670207 分析檢驗技術，基本修業年限三年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。
薪酬 · AI 與這份工作
- 全國薪酬中位數：每年 ¥63,600（2025 年）。
- 中間一半：¥48,000 至 ¥86,300。十分之一的人低於 ¥37,000，十分之一的人高於 ¥117,100。
- 這是中類「生產輔助人員」的數據，並非僅針對該職業。
- 全國數據：人力資源社會保障部企業薪酬調查中的企業從業人員工資價位，不包括公共部門和個體從業者。
- 僅限廣州：中位數每年 ¥75,672（2025 年），中間一半為 ¥72,600 至 ¥107,929。
- 根據國際勞工組織的全球估算，生成式 AI 能完成的此類工作相對較少。
誰在做這份工作
- 人口普查中類「生產輔助人員」佔全國就業人員的 2.84%，其中女性佔 35.7%（2020 年人口普查）。
- 35 歲以下佔 38.1%，35 至 54 歲佔 52.9%，55 歲及以上佔 9%。年齡中位數所在年齡段為 35 至 39 歲。
- 這是整個中類的人口普查數據（2020 年長表抽樣），並非僅針對該職業。
相關職業
常見問題
如何成為物理性能檢驗員？
入行途徑包括：高等職業教育專科專業：分析檢驗技術（470208）；高等職業教育專科專業：汽車製造與試驗技術（460701）。
物理性能檢驗員在中國能賺多少錢？
在全國範圍內，企業從業人員的薪酬中位數為每年 ¥63,600（人力資源社會保障部，2025 年），不包括公共部門和個體從業者。這是中類「生產輔助人員」的數據。僅在廣州，這一數字為每年 ¥75,672（2025 年）。
AI 會改變物理性能檢驗員的工作嗎？
根據國際勞工組織的全球估算，生成式 AI 能完成的此類工作相對較少。
數據來源
- 國家統計局《中國人口普查年鑑-2020》（長表 4-6、4-7），取得於 2026年10月4日
- 人力資源社會保障部《2025年企業薪酬調查信息》，取得於 2026年10月5日
- 廣州市人力資源和社會保障局《廣州市2025年人力資源市場工資價位》，取得於 2026年10月4日
- International Labour Organization, Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140, Gmyrek et al.)（ILO Working Paper 140, May 2025, Annex Table A1），CC BY 4.0，取得於 2026年10月4日
資料來源：人力資源社會保障部、國家市場監督管理總局、國家統計局《中華人民共和國職業分類大典（2022年版）》（社會公示稿）；廣州市人力資源和社會保障局《廣州市2025年人力資源市場工資價位》；國家統計局（www.stats.gov.cn）《中國人口普查年鑑-2020》；教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》《普通高等學校學士專業目錄（2025年）》；人力資源社會保障部《國家職業資格目錄（2021年版）》；O*NET 興趣數據（CC BY 4.0）；國際勞工組織全球生成式人工智能職業暴露指數（CC BY 4.0）。數據經 Peernovo 整理加工。職業與 ISCO-08、專業、學科領域及職業資格的對應關係由 Peernovo 編制。
職業描述和主要任務由 Peernovo 依據《中華人民共和國職業分類大典（2022年版）》中的事實自行撰寫；職業名稱和工種名稱沿用大典。
更新於 2026年10月5日