近日，国务院正式印发《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》（国发〔2025〕11 号），这份国家级政策文件不仅清晰描绘了我国人工智能领域未来十年的发展蓝图，更标志着人工智能从 “技术探索” 阶段全面迈入 “产业赋能” 的新阶段。文件中提出的 “三步走” 目标，为我国智能经济与智能社会建设划定了清晰的时间线与路线图，对 AI 小白和程序员而言，更是明确了技术学习、职业发展的方向。
一、“三步走”战略目标：勾勒人工智能发展全景
《意见》以2027年、2030年、2035年为关键节点，构建了梯度递进的发展目标体系，每个阶段均聚焦“技术渗透”“产业规模”“社会价值”三大核心维度，且对新一代智能终端、智能体的应用普及率提出了量化要求，让战略落地更具可操作性。
2027年：突破融合关，筑牢智能基础
到2027年，我国将率先实现人工智能与制造业、医疗、交通、农业、政务、文化创意六大重点领域的“广泛深度融合”。其中，新一代智能终端、智能体等核心应用的普及率将突破70%，意味着每10个家庭或企业中，至少7个会深度使用智能设备或系统。与此同时，智能经济核心产业规模将迎来爆发式增长，人工智能在公共治理中的“辅助决策”作用将显著增强——例如在城市交通调度、应急管理等场景中，AI将从“试点应用”转向“常态化运行”，此外，我国人工智能开放合作体系也将进一步完善，为后续技术出海与国际协作奠定基础。2030年：赋能高质量，打造经济增长极
2030年将成为我国智能经济的“关键跃升期”。届时，新一代智能终端、智能体的应用普及率将超90%，人工智能对经济的赋能将从“单点突破”转向“全面覆盖”，智能经济将正式成为我国经济发展的重要增长极。值得关注的是，《意见》特别强调“技术普惠与成果共享”，这意味着人工智能不再是头部企业或发达地区的“专属工具”，而是会向中小企业、中西部地区下沉，例如县域医院将通过AI辅助诊断提升诊疗水平，乡镇工厂将借助智能系统优化生产效率。2035年：迈入新阶段，支撑现代化建设
作为远期目标，2035年我国将全面步入“智能经济和智能社会发展新阶段”。此时，人工智能将深度融入社会运行的方方面面——从智能教育、智能养老到智能环保，AI将成为“基本实现社会主义现代化”的核心支撑力量。这一阶段的关键特征是“人机协同”成为社会主流模式，人类与人工智能将在生产、生活、学习中形成高效互补，共同推动社会生产力与文明水平的提升。
二、人工智能五大发展趋势：从技术到产业的全面渗透
《意见》不仅明确了目标，更勾勒出未来人工智能的发展路径。结合当前产业实践与政策导向，可总结为五大核心趋势，每个趋势都将催生新的产业形态与就业机会。
（一）通用化技术普及：中小企业也能“用得起AI”
《意见》明确提出“加快科学大模型建设与应用”，这意味着曾经局限于头部科技企业的大模型技术，将通过“开源开放”模式走向产业端。例如，字节跳动的豆包、百度的文心一言等大模型已开放API接口，传统企业无需投入巨额研发成本，只需基于现有模型进行二次开发，即可实现业务智能化升级。
未来3-5年，跨模态大模型（可同时处理文字、图像、视频、语音）将成为主流，例如零售企业可通过大模型自动生成商品短视频，制造业企业可借助大模型分析设备故障图像。同时，随着5G-A网络的全面普及，“边缘算力”将与“中心算力”形成协同——家里的智能冰箱可本地处理食材识别数据，工厂的机器人可实时分析生产参数，无需依赖远程数据中心，响应速度将提升10倍以上。此外，量子计算与AI的融合、神经形态计算（模仿人脑结构的计算方式）等前沿技术也将迎来突破，为AI提供更强的算力支撑。
（二）行业化深度融合：六大领域率先“AI化”
“人工智能+”的核心是与实体经济结合，《意见》重点圈定了六大领域，目前已有不少企业实现落地应用，未来将进一步规模化推广。
- 制造业：当前，已有汽车、电子等行业企业通过AI优化生产参数，实现“产量提升15%+碳排放降低10%”的双重效益；部分物流企业借助AI大模型优化仓储调度，效率提升30%。预计到2027年，超50%的规模以上制造企业将应用AI技术，催生“智能工厂规划师”“工艺优化算法工程师”等新职业——前者需懂工厂布局与AI系统设计，后者需结合生产工艺开发优化算法。
- 医疗健康：国内部分医疗科技企业已搭建医疗大数据平台，累计辅助诊断上亿人次；杭州等地企业正研发“AI个性化治疗模型”，可根据患者基因、病史定制治疗方案。《意见》要求2027年前，70%以上的基层医院需应用AI辅助诊断，这将大量需求“医学影像识别工程师”“病理分析AI开发师”，这类人才需同时掌握医学知识与AI技术。
- 交通运输：济南已开通L4级无人驾驶公交（无需人类驾驶员干预），小鹏汽车的城市NGP（智能导航辅助驾驶）功能可覆盖全国多数城市道路。未来，自动驾驶将从“封闭园区”走向“开放道路”，需大量“车路云一体化工程师”——负责整合车辆传感器、道路智能设备、云端调度系统的数据与功能。
- 农业农村：智能农机、农业无人机已在新疆、广东等地广泛应用，广东部分农场通过AI识别病虫害，准确率超95%，农药使用量减少20%。未来，“农业机器人维护师”“农业大数据分析师”将成为热门职业，前者需懂机械维修与AI系统调试，后者需通过数据分析指导种植、施肥。
- 政务服务：深圳、青岛等地已实现“AI自动生成执法文书”，基层办事效率提升40%；“一网通办”平台通过AI智能分流业务，群众办事等待时间缩短50%。随着政务智能化推进，“政务智能系统开发师”“政务数据分析师”需求将激增，这类人才需熟悉政务流程与数据安全规范。
- 文化创意：AI已成为文创产业的“新工具”——青岛某公司用AI制作的短剧，7天内播放量破千万；游戏《黑神话：悟空》通过AI渲染场景，制作成本降低30%。未来，“AI影视制作师”“游戏AI设计师”“非遗数字化工程师”（用AI保护与传播非遗文化）将更具竞争力，需同时具备AI技术与文创思维。
（三）资源化算力数据：成为像“水电气”一样的基础保障
《意见》将“算力基础设施”与“数据要素”列为核心战略资源，提出2027年建成“全国协同算力网络”，推动算力与数据的“普惠化、市场化”。
在算力方面，我国将加快建设“绿色数据中心”，推广液冷、风热等低能耗散热技术，降低数据中心能耗——目前，部分数据中心通过液冷技术，PUE（能源使用效率）已降至1.1以下（国际先进水平为1.2）。同时，寒武纪、壁仞科技等企业正加大AI芯片研发，需大量“AI芯片设计工程师”“算力系统散热专家”，前者需精通芯片架构与AI算法适配，后者需解决高密度算力设备的散热难题。
在数据方面，数据的“价值化”进程将加速——青岛已建立区域性数据共享平台，培育“数据经纪公司”，帮助企业合规流通数据；国家也将逐步开放医疗、交通等公共领域数据。这将催生“数据标注师”（为AI模型标注训练数据）、“数据合规顾问”（确保数据采集与使用符合《数据安全法》《个人信息保护法》）等职业。据测算，到2027年，我国数据要素市场规模将超2000亿元，成为新的经济增长点。
（四）安全化伦理底线：为AI发展“筑好防火墙”
《意见》强调“安全可控、伦理合规”是人工智能发展的前提，要求建立“AI风险评估体系”与“伦理审查机制”。目前，北京大学已成立“AI伦理与法律研究中心”，华为发布《可信AI白皮书》，明确AI产品的伦理标准。未来，AI产品上市前需通过“伦理合规检查”，例如智能招聘AI需避免性别、年龄歧视，医疗AI需保障患者隐私，这将需求“AI伦理审核师”。
在安全技术层面，数据隐私保护技术将广泛应用——商汤科技已推出“医疗数据安全解决方案”，通过“联邦学习”（数据不离开本地即可训练模型）保护患者数据。同时，“AI安全工程师”“AI审计师”将成为刚需岗位：前者负责防范AI系统被攻击、避免模型“被污染”（输入恶意数据导致模型失效）；后者需定期审计AI系统的决策逻辑，确保其公平、透明。
（五）协同化全球布局：国内分工与国际协作并重
《意见》提出“构建开放的全球AI治理体系”，支持我国参与联合国主导的AI规则制定，同时推动国内各地区“差异化发展”。
在国内，形成“区域协同发展格局”：杭州聚焦机器人与大模型（宇树科技的四足机器人、深度求索的大模型技术领先）；深圳、上海重点建设智能终端与算力基础设施（深圳的华为、上海的商汤科技分别在终端AI、算力领域发力）；合肥、成都主攻量子计算与AI融合（合肥量子科学实验室、成都电子科技大学在该领域有深厚积累）。这种分工将促进人才跨区域流动，校企合作也将更紧密——例如高校与本地企业共建“AI产业学院”，定向培养人才。
在国际上，我国将积极参与AI标准制定，推动中文处理、工业AI等领域的标准“走向世界”。例如，在中文大模型评测、工业AI质检标准等方面，我国已具备制定国际标准的基础。这将需求“AI国际规则研究员”“跨国技术交流专员”，这类人才需懂国际法规、技术标准，且具备跨文化沟通能力。
三、人工智能四大核心人才需求：哪些人将成为“香饽饽”
《意见》的落地，将催生大量AI相关岗位。结合产业需求与政策导向，可归纳为四类核心人才，其薪资水平与能力要求各有侧重。
（一）技术研发类：掌握“核心算法与底层架构”
这类人才是AI技术的“源头创新者”，需具备深厚的技术功底，主要包括：
- 大模型开发工程师：需精通Transformer架构、分布式训练技术，能优化模型效率（如压缩模型体积、降低训练成本）。有3-5年经验者，年薪可达30万-80万；头部企业高级工程师（如负责大模型核心模块开发）年薪超百万。
- AI芯片设计工程师：需熟悉GPU、TPU等AI芯片架构，掌握Verilog、VHDL等硬件描述语言。寒武纪、壁仞科技等企业对这类人才需求迫切，应届生起薪25万-40万。
- 机器人控制算法工程师：需研发机器人定位、路径规划、多机协同算法，懂机械电子与AI融合技术。宇树科技、大疆创新等企业大量招聘，需同时具备算法能力与工程实践经验。
（二）行业应用类：懂“技术+行业”的复合型人才
这类人才是AI落地产业的“桥梁”，需既懂AI技术，又熟悉行业场景，主要包括：
- 工业AI解决方案专家：需熟悉工厂生产流程（如汽车焊接、电子组装），掌握Python、TensorFlow等工具，能将机器学习模型落地到生产环节。目前制造业数字化转型需求旺盛，这类人才年薪中位数28万。
- 医疗AI产品经理：需具备医学背景（如临床医学、生物医学工程），懂AI产品设计逻辑，能协调算法团队与医院需求。医渡科技、依图医疗等企业招聘时，要求会用Python、R处理医疗数据，应届生起薪18万-25万。
- 农业智能装备工程师：需懂农业机械设计（如无人机、播种机），掌握AI视觉识别技术（如识别作物长势、病虫害）。隆平高科、极飞科技等企业需求年增20%，需能适应田间测试场景。
值得注意的是，AI领域正涌现大量“颠覆式创业项目”——例如马斯克新成立的“巨硬”公司，计划用AI重构微软现有产品；国内也有企业用AI优化传统软件、改造线下服务。这类创业项目尤其需要“行业+AI”的复合型人才，未来5年，这类人才的市场需求将增长50%以上。
（三）资源支撑类：保障AI落地的“基础设施建设者”
这类人才是AI技术落地的“保障军”，负责算力、数据的支撑，主要包括：
- 数据科学家：需精通数据清洗、特征工程、统计分析，能从海量数据中挖掘价值（如金融领域的风险预测、电商领域的用户画像）。金融、医疗行业需求集中，3年经验者年薪25万-50万，头部企业数据总监年薪超百万。
- 算力网络架构师：需懂5G-A、边缘计算技术，能设计“中心-边缘”协同的算力网络，优化算力调度效率。三大运营商、华为等企业在建设全国算力网络时，大量需求这类人才，年薪30万-60万。
- 数据合规顾问：需熟悉《数据安全法》《个人信息保护法》，能为企业提供数据采集、存储、跨境传输的合规方案。律师事务所、科技企业合规部门需求迫切，有法律+技术背景者年薪20万-40万。
（四）伦理治理类：守护AI健康发展的“规则制定者”
这类人才是AI行业的“守护者”，负责伦理与安全，主要包括：
- AI伦理研究员：需具备哲学、法律、AI技术交叉背景，能参与制定企业AI伦理准则（如避免算法歧视、保障隐私）。高校、智库需求集中，要求硕士及以上学历，应届生起薪20万-30万。
- AI安全工程师：需懂网络安全、AI攻击防御技术，能防范AI模型被篡改、数据被窃取。金融、能源等关键行业（AI系统一旦被攻击将影响国计民生）需求大，年薪中位数35万。
- AI政策分析师：需跟踪国内外AI政策（如欧盟《人工智能法案》、我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》），为企业提供合规建议。政府智库、咨询公司招聘时，要求懂技术+政策，硕士以上学历起薪15万-20万。
四、哪些专业能进入AI领域？核心与交叉专业双轨并行
想要进入AI领域，选择合适的专业是关键。结合《意见》导向与高校专业设置，可分为“核心专业”“新兴交叉专业”两类，同时需注重跨学科能力培养。
（一）核心专业：夯实AI技术基础
这类专业是AI领域的“主力军”，课程体系聚焦技术研发，就业方向明确：
- 计算机科学与技术：核心课程包括机器学习、深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）、计算机视觉，毕业可从事算法工程师、AI系统架构师。2025年应届生平均起薪18.5万，腾讯、华为等企业算法岗年薪超30万。
- 智能科学与技术：核心课程包括智能系统设计、机器人学、强化学习，毕业可从事机器人工程师、自动驾驶算法研究员。目前我国机器人行业人才缺口50万，随着家庭服务机器人、工业机器人普及，缺口将扩大至100万。
- 数据科学与大数据技术：核心课程包括数据挖掘、分布式计算（Hadoop/Spark）、数据可视化，毕业可从事数据科学家、商业智能分析师。金融、电商领域需求大，3年经验者年薪可达40万。
- 智能医学工程：核心课程包括医学图像处理、生物医学传感器、医疗AI伦理，毕业可从事医疗AI产品经理、医学影像算法工程师。三甲医院与科技企业合作频繁（如医院与AI公司共建影像中心），应届生起薪16万-22万。
- 人工智能伦理与法律：核心课程包括算法公平性、AI治理、数据合规，毕业可从事AI伦理研究员、政策分析师。政府与智库需求年增25%，博士毕业起薪20万-30万。
（二）新兴交叉专业：贴近产业实际需求
近年来，高校新增一批“AI+行业”的交叉专业，更贴近产业落地需求，就业针对性强：
- 智能交互设计（北京信息科技大学）：融合机械工程、设计学、计算机科学，培养“技术+艺术”复合型人才，毕业可从事智能终端设计（如智能手表、车载交互系统）、AR/VR交互开发。华为、小米、比亚迪等企业（涉及消费电子、新能源汽车）对这类人才青睐有加，应届生起薪15万-20万。
- 生物育种技术（北京农学院）：结合分子设计育种、农业大数据分析，毕业可从事种业公司AI育种平台开发（如用AI预测作物产量、抗病性）、农业科技园区技术主管。国家推动种业振兴，2025年这类人才缺口预计10万，应届生起薪12万-18万。
- 鸿蒙生态开发（部分职业院校）：聚焦鸿蒙系统开发、智能设备互联，毕业可从事智能家居解决方案开发（如实现家电互联互通）、工业物联网系统调试。目前鸿蒙生态开发者超800万，智能硬件企业需求旺盛，应届生起薪10万-15万。
未来，“AI+”交叉专业将进一步增多（如AI+金融、AI+教育），学生与家长可关注教育部每年公布的“新增专业名单”
那么，如何系统的去学习大模型LLM？
作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。
所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。
由于篇幅有限，⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》，扫码获取~
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。
👉大模型学习指南+路线汇总👈
我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。
👉①.基础篇👈
基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。
👉②.进阶篇👈
接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。
👉③.实战篇👈
实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。
👉④.福利篇👈
最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】相信我，这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课！！
)
