文章指出，随着科技发展，计算机专业毕业生面临互联网行业竞争激烈的问题。然而，AI技术的兴起为计算机专业学生带来了新的机遇。文章强调了AI在传统行业（如汽车、医疗）和新兴领域（如具身智能）中的应用，并列举了各大厂在这些领域的布局。

学计算机的同学是否有种感觉，科技越发达，路却越走越窄了。毕业不进字节、华为、腾讯等头部大厂，就不算成功，同学聚会都抬不起头，相当烧心！

别再只盯着互联网啦。

需要找工作的同学看过来，今天给大家说一说互联网之外的不卷，薪资和待遇都很香的赛道。

选对赛道 找工作不烧心

前几年，计算机专业的学生毕业就投互联网赛道，而在互联网行业，大家都盯着那几家大厂。“进大厂，拿高薪”成为计算机专业学生公认的最有出息的就业路径之一。

而现在，虽然互联网行业就业机会多，但是求职者也多，竞争激烈，对普通人来说，自然不那么好找。

那么计算机专业，是不是沦为“天坑”专业了呢？那倒没有，反而是在AI的影响下，迎来了更多、更广的“薪”赛道。

互联网当然是最先被AI重塑的赛道。阿里、字节、腾讯、华为，百度、美团等头部大厂几乎都在全力抢占AI蛋糕，纷纷下场用高薪争夺人才。

一方面，企业招聘正在“去初级化”。AI代替了大量的基础工作，据统计，传统的前后端、纯业务开发这些岗，需求裁减了大约52%。

另一方面，企业正在大量高薪招聘AI相关人才。只要你懂AI落地，求职机会明显高很多。

据统计，我国AI相关人才的缺口已达500w，懂AI的程序员普遍比传统开发高40%的薪资！

这也是大多数人都能看到的机会。薪资高，但是岗位竞争相当激烈，可以说又卷又香。

真正不卷又香的机会，其实在互联网之外，薪资待遇完全不输互联网。为大家介绍2个比较适合计算机专业同学关注的高薪赛道。

差异化竞争 普通人更容易上岸高薪

雷军说，每一个行业，都在被AI重新做一遍！

👉传统行业，正成为AI最大的舞台之一：

汽车行业：智能驾驶已经成为行业标配，这一变化直接影响到传统企业的人才招聘，据统计，目前智驾工程师供需比为0.38，近一年智驾领域新发岗位量同比增长28倍。

医疗行业：过去需要昂贵基因检测才能获得的诊疗信息，现在AI“看图识基因”就能完成。

影视短剧：五六个人、一间办公室，一部短剧从编剧到上线，最快几天就能译成多语种出现在海外观众手机里。AI深度参与制作后，成本比真人实拍低80%以上，月产量从100部涨到1000部！

……

以智能驾驶为例：以前的智驾行业，拼的是谁感知准、谁入场早。现在拼的是谁能把大模型和量产工程结合起来。所以现在对于人才的需求也就变了，需求量也就大了。

这个方向对校招同学友好的点在于，它不只是要有十年经验的老炮，新人也很受欢迎。因为行业本身就在从传统感知规控转向大模型驱动的端到端方案，这个转型期恰恰是应届生弯道超车的好时机。

AI生成

你只要研究过多模态，做过模型训练，有扎实的工程能力，就可能找到能接上的岗位。

不要一看到汽车就觉得专业不对口，是机械专业的事。去看看车企、智驾和硬件公司的招聘，计算机背景能参与的工作，比你想象得多。

你会发现，在这场变革中，很多传统企业的招聘已经变成了懂AI、精技术、能实战、会业务的复合型AI人才。

👉新质生产力：具身智能等赛道

宇树科技创始人王兴兴在工博会上说了一句很坦诚的话：“过去十几年我犯的最大的错误，就是对AI相信得还不太够。” 他判断具身智能的技术临界点可能比预期来得更快，快的话甚至一两年内就有可能。

除了宇树科技，其他大厂在这个赛道也杀得如火如荼。

各大厂都在加速布局具身智能赛道↓

宇树科技：2025年人形机器人出货量超5500台，居全球第一！今年8月，作为“人形机器人第一股”，正式上市！

智元机器人：由华为前“天才少年”彭志辉（稚晖君）联合创立，今年3月率先完成行业首个万台机器人量产。

阿里：成立ATH事业群打通大模型与实体硬件，投资宇树等补齐产业链，达摩院通用具身大脑已落地多终端。

京东：刘强东启动“涅槃计划”将70万快递员转型为机器人运维，三个月密集投资6家具身智能企业。

华为：发布CloudRobo开发平台为全行业提供具身智能“卖铲人”服务。

字节：通过关联公司投资自变量科技，布局具身智能大模型与人形机器人。

特斯拉：Optimus量产提速，弗里蒙特工厂目标年产百万台，中国供应商已接数百台第三代订单。

英伟达：与宇树合作发布GR00T开放式人形机器人参考平台，整合软硬件生态赋能全球研发。

今年，梁文峰大动作频频，DeepSeek刚刚完成了1000亿新一轮融资，并计划扩招一倍的人才。这还没完，最近他又开始给机器人公司投钱了，据相关报道显示，DeepSeek计划领投Winverse AI数千万美元种子轮融资（投后估值约4亿美元，折合人民币约28亿元）。梁布局具身智能，并不是单纯想做机器人产品，而是在争夺未来AI能力的重要入口！

当巨头用真金白银押注，当行业领袖公开承认“以前对AI相信得不够”，信号已经足够清晰。具身智能正成为值得大家全力奔赴的新赛道！

说到底，现在技术都在往新的行业走，高薪的机会正在从互联网快速扩散。AI大模型开发、Agent开发、具身智能这些方向，岗位在涨，薪资在涨，门槛并没有想象中那么高，是普通人也能抓住的高薪赛道！

说在最后：

互联网的潮水在退，AI的浪潮在涨。学计算机的同学，从来不是没有机会，而是机会换了方向。

未来5到10年，每一个行业都值得用AI重做一遍。别只盯着互联网了，把目光投向AI，把技术用在新的赛道上，你的计算机底子，就是你最值钱的底气。

选对赛道，不烧心！当你跨过转赛道的阵痛，你就能迎来更好的就业机会！

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。

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。

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。

4、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

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。

适用人群

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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