2023年，大陸高校畢業生人數預計将達到1158萬人，畢業生就業情況廣受社會關注。各大媒體或是招聘企業陸續釋出一系列大學生就業報告，圍繞就業去向、就業期待、求職心态與行為、求職進展等次元，反映出目前應屆生就業現狀。
一、人工智能或将成為“錢景”專業
獵聘大資料研究院釋出的《2023屆高校畢業生就業資料報告》，分析了18個新賽道，涵蓋15個熱門戰略性新興産業（大資料、電子商務、航空航天、綠色低碳、區塊鍊、人工智能、生物技術、網絡/資訊安全、物聯網晶片、新材料、新能源、新能源汽車、遊戲、智能制造）和ChatGPT 相關的三個領域（AI大模型、AIGC、對話機器人）。
在這18個新賽道中，2023屆應屆生新發職位同比增長最多的TOP10賽道中，位居第一的是AI大模型，同比增長為172.53%；新能源、新材料位居第二、第三，同比增長93.90%、30.05%。
從行業發展來看，人工智能領域确實是大陸的新興産業。2022年大陸人工智能核心産業規模達5080億元，同比增長18%。熱門、高新、好就業，是大家對相關專業的主要印象。
伴随着人工智能行業的快速發展，對于應屆生而言會有哪些要求呢？主要會展現在以下這幾個方面：
1.對于從業者的融合能力要求更高
市場需要人工智能方面的人才，那麼在能力要求上，就需要不同領域的從業者擁有更融合的技術或是能力，比如制造業＋人工智能，需要就業者既要懂制造、又懂算法；計算機行業＋人工智能，就需要既要有硬體支援、軟體基礎和代碼能力，又要具備較強的軟性素質，如能動性、靈活性、協作性。
2. 人工智能行業對于應屆生學曆要求更高
在2023屆碩士應屆生需求增長最多的TOP10新賽道中，新能源汽車、新材料、新能源包攬前三，同比增長151.06%、127.78%、102.90%；AI大模型和AIGC位居第四、第五，增長率為98.55%、93.88%。
在2023屆博士應屆生需求增長最多的TOP10新賽道中，前三為AI大模型、智能制造、新能源，同比增長為430%、290.32%、235.21%；對話機器人、晶片、人工智能位居第四至第六，增長率為220%、209.09%、112.50%。
整體而言，AI大模型、新能源、晶片、綠色低碳對碩博應屆生的需求增長率都較為可觀。在這些以高科技為核心支撐的領域，更需要優秀人才為其創新續航。
那這些行業資訊，對于正在志願填報的準大學生們和即将進入社會的畢業生們，有哪些專業選擇啟發以及就業啟示呢？
一、進入大學後做好哪些AI知識技能準備
如果本身選擇的就是AI相關專業，大學生會有本專業的優勢，學習更專業的知識或是技能，那如果不是AI相關專業的，想要以後也能進入人工智能行業，那就需要在大學期間學習相應知識，未雨綢缪，那可以怎麼做呢？
1. 可以學習高數，加強數學基礎
數學是人工智能領域的核心基礎之一。學生可以通過自學或參加相關教育訓練課程來加強數學知識，特别是線性代數、機率論和統計學。這些數學知識在機器學習、資料挖掘和模式識别等領域中起着重要的作用。
2. 自主學習計算機程式設計和算法
計算機程式設計和算法設計是人工智能領域不可或缺的技能。學生可以提前學習程式設計語言，如Python、Java或C++，并深入了解常見的資料結構和算法。這些技能将在後續的人工智能課程和項目中發揮重要作用。
3. 及時關注最新研究和技術
人工智能領域的發展速度極快，新的研究成果和技術不斷湧現。學生可以積極關注相關領域的學術論文、研究報告和技術部落格，了解最新的進展和趨勢。這樣可以保持對人工智能領域的敏感度，并為将來的學習和研究提供啟發和方向。
4. 嘗試參與開源項目和競賽
在大學期間，學生可以積極參與人工智能領域的開源項目和競賽。這些項目和競賽提供了實踐的機會，可以鍛煉學生的問題解決能力和團隊合作精神。例如，Kaggle是一個知名的機器學習競賽平台，學生可以參與其中的競賽，與全球的資料科學家進行交流和競争。
5. 主動發展跨學科能力
人工智能領域是一個跨學科的領域，涉及到計算機科學、數學、統計學、心理學等多個學科。學生可以積極拓寬自己的知識面，培養跨學科的能力。例如，可以選修與人工智能相關的課程，參加相關的學術讨論和跨學科研究項目。
因為人工智能對于知識與技能的專業度是有要求的，是以并不能靠短時間的學習就可以達到熟練的效果，需要長時間的了解和學習，是以如果想要未來在人工智能行業發展，一定要提前做好計劃。
二、想要轉行進入AI行業的就業者如何規劃
如果是應屆畢業生，或是準備轉行進入AI行業是就業者，可以通過以下這些方式做好人工智能轉行的準備。
1. 利用閑餘時間學習AI基礎知識
AI是一個廣泛的領域，涉及到機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理等多個方面。是以，需要先掌握基礎的數學知識，如線性代數、機率論和統計學。然後可以學習相關的機器學習和深度學習算法，了解它們的原理和應用。可以通過閱讀相關教材、參加線上課程）或報讀相關學位課程來學習這些知識。
如果是想要随時随地的訓練AI技術的運用能力和熟練掌握度，可以通過網梯AI工具集，上面覆寫14中AI需求和工具類目，包括AI寫作工具，繪畫，音頻，視訊，辦公等等，滿足日常AI辦公或學習需要，各種AI工具随時學習随時用，更加的便捷高效。
2. 學習知識的同時熟練掌握程式設計技能
AI行業需要具備良好的程式設計能力，特别是Python程式設計語言。Python在AI領域被廣泛使用，因為它簡潔易讀且有豐富的科學計算庫和機器學習工具包（如numpy、pandas、scikit-learn和TensorFlow等）。除了Python，還可以了解其他程式設計語言，如R、Java和C++等。掌握程式設計技能不僅可以實作AI算法和模型的實作，還可以進行資料處理和模型評估等工作。
3. 可以參加AI相關課程或教育訓練
參加專門的AI相關課程或教育訓練可以系統地學習AI算法、工具和技術。許多大學和線上教育平台都提供了一些優質的AI課程，如Coursera、Udacity和edX等。這些課程可以深入了解AI的基本概念和應用，并通過實踐項目來應用所學知識。
4. 及時并深入了解AI行業
需要了解AI在不同領域的應用和商業模式，可以幫助自己更好地定位自己的發展方向。可以通過閱讀相關書籍、參加行業會議和講座，以及關注AI領域的專業網站和社交媒體來擷取相關資訊。了解目前AI行業的發展動态和趨勢，有助于做出明智的職業規劃和決策。
5. 完成相關項目或實習
可以在正式轉行之前，完成一些實際的AI項目或參加相關實習，可以積累實踐經驗，并展示自己的能力和成果。還可以自己找一些開源項目來實踐，或者參加一些AI競賽，如Kaggle等。此外，可以尋找AI領域的實習機會，與從業者合作，親身體驗AI行業的工作和項目。
AI技術在各行各業都有廣泛的應用，包括醫療保健、金融、零售、制造業、交通、農業等。是以，可以預測未來幾年，全球AI相關工作崗位将會繼續增長。
不管是不是AI對口，想要轉行進入AI行業，需要一定的時間和努力，通過不斷學習和實踐，積累經驗和展示能力，增加進入AI行業的機會。同時，也要保持對行業的熱情和持續的學習動力，以适應行業的發展和變化。