人工智能正在重塑就业市场,AI和嵌入式领域人才需求爆发式增长。未来就业趋势集中在AI和大数据领域,人机协作、培养AI难以替代的能力及终身学习成为核心竞争力。教育机构通过创新教学模式培养适应产业需求的人才。抓住AI发展风口,掌握技术本身和适应变化的能力,是赢得职业未来的关键。

与此同时,全球四分之一的工作岗位可能受到生成式人工智能影响,但AI也在催生新的职业蓝海。对于正在择业或规划职业发展的你,了解这一趋势不仅关乎就业,更决定着未来职业生涯的成败。

风口已至:AI与嵌入式人才需求爆发式增长

2025年,嵌入式和人工智能领域正成为就业市场中最耀眼的明星。

智联招聘发布的《2025年人工智能产业人才发展报告》显示,今年三季度,人工智能行业招聘职位数同比增长11%,求职人数同比增长23%,呈现出供需双增的繁荣态势。

更具体来看,AI领域的一些核心岗位需求增长尤为强劲。

而从企业规模分布来看,2025年前三季度,中小微企业构成了AI行业招聘的“主力军”,100-299人、20-99人、20人以下的企业招聘占比合计超过80%。这意味着就业机会更加分散多元,人才拥有更多选择空间。

未来视野:哪些岗位将成为明日之星

世界经济发展论坛发布的《2025年未来就业报告》指出,到2030年,增长最快的职业将集中在AI和大数据领域。

这些岗位的高速增长与AI技术的广泛应用密切相关。报告显示,高达86% 的受访企业预计AI和信息处理技术将在2030年前改变他们的业务模式。

与此同时,随着机器人、自动化和能源技术的发展,这些领域的专业人才也将迎来更多机会。

技能重构:未来人才需要具备哪些核心竞争力

在人工智能时代,技术迭代速度加快,劳动者需要具备什么样的技能才能保持竞争力?

拥抱人机协作的新工作模式是关键。学者指出,人工智能已成为众多场景中的“协作者”,改变了职场的职责分工和职业价值。未来的工作将更加依赖“人类创意+AI生成+人工修正”的流程,人的核心价值在于评估AI的准确性、引导跨领域问题的回答,并在此过程中发挥统筹作用。

培养AI难以替代的能力是另一项关键优势。吉林大学数量经济研究中心教授王林辉认为,目前AI在情感交流、原创性和精细手工等方面仍有较大局限性。需要复杂人际互动、同理心与情感沟通的岗位(如心理、教育、护理),依赖人类独特创造力与体验的领域(如艺术创作、基础科研),以及场景多变或非标精细手工岗位(如艺术品修复)等领域,人类仍然占据优势。

树立终身学习理念同样至关重要。在技术迭代和岗位不稳定双重作用下,不断更新技能已成为普遍要求。劳动者应积极学习AI互补型技能或AI增强型技能,利用AI提高工作效率,并根据行业发展趋势规划学习路径。

华清远见如何培养未来所需的AI与嵌入式人才

面对产业对AI与嵌入式人才的迫切需求,华清远见作为专注于IT教育21年的科技教育公司,致力于构建贴合产业需求的智能化教育新生态。

华清远见推出的 “非凡就业班” 依托元宇宙实验中心,打造 “项目驱动”创新教学模式。该模式从课程内容、教学平台、助学系统到教师角色全维度革新,构建起就业导向的教学闭环。

在课程内容设计上,华清远见采用区域化主攻方向设定——针对不同区域的产业需求与学员基础,每个学习中心确定1个核心就业方向,必修课围绕该方向的 “软硬件全技术体系” 展开,确保学员聚焦核心技能,避免“广而不精”。

在实验平台建设上,华清远见构建了 “软件+硬件”协同的智能化实践环境。从嵌入式、Linux等技术学习的仿真平台,到电子电路仿真实验平台,再到多元硬件设计平台,真正实现 “虚实结合”,可完成从理论验证到项目实操的全流程训练。

在助学系统方面,华清远见引入定制化AI大模型,在通用大模型基础上融入IT领域专业知识,为学员提供实时辅导服务,解答技术疑问、梳理知识框架。

这些先进的教学设备,为学生提供了从理论到实践的完整学习体验,助力学员在就业市场中脱颖而出。

把握时代机遇,赢得职业未来

“未来的就业竞争力不仅取决于当前掌握的知识技能存量,更依赖于持续终身学习、技能更新以及创造性突破的能力”。

在人工智能重塑就业格局的时代,抓住嵌入式与AI的发展风口,意味着不仅要掌握技术本身,更要培养适应变化的能力素质。华清远见西安中心作为培养嵌入式与人工智能人才的摇篮,始终致力于为学员提供最前沿的技术教育、最实战的项目训练和最全面的就业支持。

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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为什么要学习大模型?

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年,人才缺口已超百万,凸显培养不足。随着AI技术飞速发展,预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

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大模型入门到实战全套学习大礼包

1、大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手,方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间,少走弯路;方向不对,努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划,带你从零基础入门到精通!

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2、大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档,我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档(电子版),它们由领域内的顶尖专家撰写,内容全面、深入、详尽,为你学习大模型提供坚实的理论基础。

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3、AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告,针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估,以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用,以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

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4、大模型项目实战&配套源码

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5、大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量,更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后,就需要开始准备面试,我精心整理了一份大模型面试题库,涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题,让你在面试中游刃有余

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适用人群

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第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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