今年毕业季，AI相关岗位热度飙升。从美团的高性能计算岗到中石油的数智化岗位，再到腾讯的AIGC算法岗，这些职位正吸引着石油、机械、医学等多元背景的年轻人。这场就业选择的变迁，悄然揭示了产业升级的核心逻辑——AI从实验室走向生产线，人才需求正从“技术专才”转向“场景通才”。
但技术价值的实现关键在于落地。正如当年互联网从浏览网页进化到移动支付，依赖的是懂技术、懂场景的开发者；如今AI深入医疗、制造、能源等领域，亟需既精通算法又深谙行业痛点的“跨界者”。
企业需求已悄然转变：技术宅让位于生产力“翻译官”。某研究院的AI岗位招聘中，拥有医疗背景的跨界者战胜顶尖名校毕业生，只因他能精准理解医生对影像诊断的真实需求，让模型真正“接地气”。这标志着AI人才正从技术专家向“需求解码者”进化。
高校布局正快速响应这一趋势。从清华的AI通识教育到北师大的“汉语言文学+AI”双学位，再到全国500所高校开设AI专业，学科壁垒正在被打破。这一探索至关重要：
若AI人才只懂技术不懂行业：医疗AI可能永远困于实验室精度，工业机器人难解生产线痛点；
若只懂算法不懂业务逻辑：再先进的模型也难以转化为企业生产力。
正如广州琦瑞科技在服务制造业客户时倡导的理念，解决此类系统性挑战需要技术能力与业务场景的深度融合。当企业面临生产效率瓶颈或供应链协同难题时，单一技术方案往往收效甚微。琦瑞科技通过整合生产管理系统与智能算法，协助企业实现从订单到交付的精准管控；其进销存系统与数据分析能力的结合，则帮助贸易客户优化库存周转，这正是“技术+场景”价值的体现。
热潮之下亦有挑战。数据标注专业化、跨专业者付费购笔试经验、企业抬高院校门槛等现象，折射出新技术的普及正经历从野蛮生长到精细化运营的必经阶段。
