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  一、自动化专业的就业前景和方向

  1. 就业前景:行业需求旺盛,技术风口加持

  涉及控制理论、计算机技术、电子工程等多学科知识的自动化专业, 其核心优势在于“跨界融合”, 所以就业领域极为广泛。照行业分析来看, 未来十年自动化人才的需求将会持续增长, 这主要是得益于三大趋势:

  制造的智能化迎来升级, 国家在“十四五”规划当中明确地提出要去推动制造业朝着智能化的方向转型, 在工业机器人场景以及智能生产线场景之下, 对自动化技术的依赖程度是极其高的。

  呈现出新兴技术的爆发态势, 人工智能领域、物联网领域、无人驾驶等范围都需要自动化技术予以支撑, 像智能家居系统这般, 还有智慧城市管理这类情况。

  亟需自动化改造来提升效率的传统行业革新, 涉及能源, 电力, 交通等这些传统领域, 像电网自动化, 轨道交通信号控制等情况。

  以薪资水平来考量, 自动化专业的毕业生, 其起始薪资虽并非处于顶尖的位置, 不过职业成长的空间却是比较大的。依据调查情况显示, 在工作三到五年之后, 薪资一般能够达到八千块钱以上, 在一线城市, 技术岗位的年薪甚至能够突破二十万。

  2. 就业方向:六大热门领域,总有一个适合你

  自动化专业所涉及的就业方向能够被归纳成那种是依托 “技术 + 管理” 的双赛道的情况, 在这种情况下, 既存在能够深入钻研进行研发攻关的可能性, 又存在可以转变方向去从事项目统筹工作的可能性。以下呈现的为当下最为热门的六个领域:

  (1)智能制造与工业自动化

  给你举岗位的例子, 有自动化工程师, 还有PLC系统设计师, 以及工业机器人调试员。

  核心技能:可掌握那种用于工业控制方面的技术, 像是DCS、SCADA这类, 并且要熟悉那些主流的工业机器人品牌, 例如ABB、发那科。

  从行业前景来看, 制造业进行智能化转型, 这一转型促使大量岗位得以产生, 特别是在汽车领域, 电子地区, 机械范畴等。

  (2)人工智能与机器人

  例如有这样一些岗位, 机器视觉, 其算法工程师的岗位, 智能控制, 研发员的那种岗位, 服务机器人, 产品经理的那个岗位。

  主要具备的核心技能有, 对/C++达到精通的程度, 对于深度学习框架(像是)处于熟悉的状况, 并且懂得ROS机器人操作系统。

  服务机器人市场规模, 年均增长超百分之二十, 医疗机器人市场规模, 也是年均增长超百分之二十, 并且技术人才缺口巨大, 这就是行业前景。

  (3)能源与电力系统

  像是电力自动化范畴的工程师, 或是新能源系统领域的运维师, 以及智能电网方面的设计师, 这些都属于岗位举例。

  掌握的核心技能有, 对电力电子技术保持熟悉, 将能源管理系统(EMS)予以掌握, 把光伏/风电控制技术进行了解。

  行业前景方面, , 在“双碳”目标的情形之下, 新能源以及智能电网的建设呈现出加速的态势, 国家电网、南方电网等这样的央企, 其招聘需求处于稳定的状况。

  (4)信息与通信技术

  岗位所列举的有, 嵌入式开发方面的工程技术人员, 通信协议领域的工程方面人员, 物联网系统架构构建方面的专业人士。

  主要技能: 对嵌入式开发(像ARM、STM32这类)熟稔精通, 对于5G/6G通信技术知晓熟悉, 知悉物联网平台打造构建相关情况。

  行业前景方面, 5G基站建设推动了通信技术人才需求的激增, 工业物联网(IIoT)等场景同样推动了通信技术人才需求的激增。

  (5)科研与教育

  诸如, 高校教师, 研究院当中从事控制算法研究相关工作的人员, 科技企业里担任技术顾问一职的人员, 这些都属于岗位举例范畴。

  核心技能包括, 拥有极为扎实的理论基础, 达到成功发表高层次水平论文的程度, 具备能够进行专利撰写的能力。

  行业前景是, 国家重点实验室需要高层次人才, 高校科研院所也需要高层次人才, 其中硕士或者博士学历的人士更具竞争力。

  (6)跨界转型方向

  金融科技:量化交易系统开发、金融风控模型设计。

  医疗科技:医疗设备自动化控制、智能诊疗系统研发。

  智慧农业:农业无人机控制、智能温室环境监测。

  二、给2025级考生的建议:如何抢占先机?

  1. 打好基础, 看重实践, 自动化专业在数学方面要求较高, 在物理方面要求较高, 在编程能力方面要求也较高, 建议预先学习C语言等之类的工具, 参加电子设计大赛去提升实操能力, 或者参与机器人竞赛来提升实操能力。

  2. 紧盯新兴技术的发展趋势, 在学校就读阶段, 可以选择修习人工智能, 大数据分析之类的课程, 并考取像是“工业机器人操作员”, “自动化系统工程师”这类的证书。

  3. 针对规划出深造途径而言, 要是期望进入科研院所或者高端技术岗位的话, 那么就有建议, 在就读于研究院或者相关岗位时, 应当去攻读控制科学与工程, 以及人工智能等方面的研究生。

  结语

  自动化专业, 它既是那种被称作“技术饭碗”的存在, 又是所谓“时代风口”之地。不论你心里想着成为实验室当中的技术方面的厉害人物, 还是想要成为智能制造领域里的行业佼佼者, 这个专业它都能够给你提供一片广阔的施展空间。要记住这一点: 技术起着决定起点的作用, 持续不断地学习起着决定上限高度的作用!2025级那些参加考试的考生们, 你们准备好去迎接挑战了吗?

  当下, 数字经济已然成为促使全球经济增长以及变革的核心动力所在。主要的国家和地区不断加大政策方面的支持力度, 人工智能也就是 AI 所驱动的数字经济迅速地崛起, 数字技术创新加速且数字产业竞争博弈加剧, AI 算力等成为全球投资的重点领域范畴。我国数字经济发展秉持稳中求进之态, 和实体经济进行全面且深度的融合, 算力总规模以及智算规模处于全球前列位置, 数据要素应用成效十分显著, 数字产业规模持续不断地壮大, 技术创新能力显著提高, 人工智能于制造、服务、农业等领域释放出巨大的动能。

  国家工业信息安全发展研究中心, 发布了《2025年数字经济发展态势分析与2026年趋势展望》报告, 目的是为了能系统全面地去了解全球数字经济发展的态势, 以及国内数字经济发展的情况, 并且对数字经济未来发展趋势作出研判。

  主要观点:

  1.数字经济在全球范围进入了, 由人工智能驱动导致的新增长周期。其一, 数字经济已然变成全球经济增长的关键引擎, 人工智能成为当中最为核心的推动力。中国、美国、欧盟等充当重要角色的国家和地区, 都围绕着人工智能颁布专项政策, 加大财政投入, 加速基础设施建造, 还把它看作是未来进行竞争的关键阵地。其二, AI促使服务器、存储、网络设备、数据中心等方面的投资迅速增长, 使得全球IT支出得到明显的提升。数字经济增长的逻辑正在产生变化, 过去主要是依靠互联网平台、移动流量以及消费互联网来拉动, 现在正逐渐转向以智能算力、大模型能力以及产业应用场景驱动的新阶段, 全球经济结构也会跟着发生重塑。

  2.单项技术竞争的国际数字竞争, 已然转变成为体系化竞争了, 全球数字竞争格局正处于升级状态, 竞争重点已不局限于某项核心技术的突破, 而是延伸至国家综合能力竞争了, 未来各国比拼的不光是芯片、大模型、量子计算等关键技术, 和人才吸引能力、资本投入能力、产业链协同能力、标准制定能力以及国际联盟组织能力也进行比拼, 美国推动盟友供应链合作, 欧盟强调数字主权, 中国持续推进产业体系建设, 都展现出数字竞争国家化、系统化的特征了。未来, 数字经济竞争的胜负情况, 越发取决于整体生态的构建能力, 并非是单一企业的领先, 也不是单项技术的领先。

  3.全球范围内, 数字相关监管变得愈发严格了, 跨境经营的难度随着时间不断上升着。由于数字主权意识的增强, 各个国家在数据安全、个人信息保护、平台反垄断、数字税等诸多领域仍在持续强化监管, 全球数字规则呈现出碎片化的趋势。要是企业开展跨境业务, 那就得同时面对不同国家的数据出境规则、税收制度、算法治理要求以及平台责任制度, 经营的复杂度明显提高了。以往数字企业凭借技术和市场扩张就能全球化发展的模式正在发生改变, 未来必须同时具备法律合规、国际治理适应以及本地化运营的能力。合规能力正成为数字企业国际竞争的新门槛。

  4.人工智能正从试点探索迈向规模化应用, 它已越过概念验证阶段, 开始步入大规模产业应用阶段, 在制造业里, AI被用于研发设计、生产制造、质量检测等核心环节, 在服务业中, AI深度融入消费、电商、文娱、支付等场景, 在农业领域, 农业大模型、智慧农机、无人机等快速推广, 特别是国产大模型带来的高性能、低成本突破, 明显降低企业应用门槛。在未来, 人工智能会进行转变, 从处于局部试点、作为辅助工具的状态, 升级成为企业经营以及产业升级的核心能力, 而在2026年, 这有可能成为AI应用全面加速的一个重要拐点。

  5.中国数字产业步入规模增长跟创新突破同时进行的阶段, 一方面, 在2025年时, 我国数字产业有着约38.3万亿元的收入, 还有约3.1万亿元的利润, 并且持续保持着较快的增长态势, 数字产业依旧是经济增长的关键支柱, 另一方面, 产业发展不再仅仅是规模的扩张, 技术创新能力也在同步得到提升, 开源鸿蒙装载设备快要接近12亿台, 昇腾算力不断取得突破, 人工智能企业数量超过了6000家, AI手机、AI电脑、AI眼镜等终端产品加速普及。这意味着, 我国数字产业已然步入一个全新阶段, 此阶段中, “规模做大”与“能力做强”两者并行推进, 并且, 产业竞争力正从市场规模所具备的优势, 朝着技术创新所拥有的优势进行转变。

  6.截至2025年底, 全国5G基站总数达到483.8万座, 5G用户超过12亿户, 千兆光网覆盖持续扩大, IPv6流量占比达到70%以上, 算力总规模和智能算力规模位居全球前列, 这表明我国数字基础设施建设成果显著, 已形成较强领先优势, 中国数字基础设施继续保持全球领先优势就在于此, 并且国家算力互联网平台、工业互联网、5G工厂等新型基础设施快速发展。我国数字基础设施, 先前是追求规模建设,如今步入新阶段, 此阶段强调协同调度, 强调行业赋能, 强调高效服务, 它会为未来人工智能产业化构建关键底座, 会为产业数字化构建关键底座, 还会为新质生产力发展构建关键底座。

  7.我国数据要素发展的重心, 正朝着价值释放的方向转变, 我国的数据制度框架, 正在加速完善, 公共数据授权运营、数据登记管理、政务数据共享、数据标准体系等, 一系列政策相继出台, 对此数据要素市场建设, 取得了显著进展, 这清晰表明, 我国数据发展阶段, 正从以“制度搭建”以及“基础设施建设”为主步向新的阶段, 即在“应用深化”和“价值创造”为主的阶段迈进, 同时未来重点,不再仅仅局限于解决数据能否实现流通之事, 而聚焦于设法解决数据怎样才能形成真实生产力、又怎样去创造商业价值、还有如何达成赋能产业升级之目标。

  8.在下一阶段, 中国数字经济着重于做强、做实、做深。我国数字经济政策重点正处于调整状态。以往更侧重于基础设施建设、产业规模扩张以及普及推广, 而未来会更关注高质量发展, 也就是推动数据要素市场化配置, 突破关键核心技术, 深化人工智能赋能实体经济, 完善治理体系, 扩大高水平开放。这预示着数字经济步入提质增效阶段, 评价标准会从“有没有、够不够大”, 转变为“强不强、实不实、可不可持续”。在下一阶段, 核心任务在于, 切实将数字方面所拥有的优势, 真正转变为国家在竞争当中呈现出的优势, 以及产业在发展进程里展现出的优势。

  4月22日, 在主题是“量智开物​, 巧⁠夺天工”的2026智能量子峰会上,科大讯飞董事长刘庆峰觉得,针对AI发展之后的那个十年,科学​界以及产业界都得寻觅新的‌发展途​径,而量子计算说不定就是其​中一个答案。到2026年3月时,我国⁠日均词​元调用量就已​经超过‍1⁠40​万亿‍了, ​跟​202‌4年​初的1000亿相比较,增长了10⁠00多倍呀。要是顺着当下⁠经典计算框架‍继续‍往外‍推算的话, 算力‍跟能耗都⁠会触碰到人​类承受不了的“天花板”呢 句号。

  在名为‌“量‌智​融合”的这一特定细分赛道​范畴之内‌,我们与‌国际同行于十年之‍前‌同时开启征程,历经十载始终保持并驾齐驱的态势。在‍量子计算领域有‌着多年深入钻研经历的清华大学高等研究院教‌授翟荟作​出如下表述, 于“量智融合”领域之中, 我国与其他国‌家不存在代际差距。他觉得倘若我们持‍续加大投入力度,集中凝聚各方力量, 必定能够在这一具体方向引领未来的⁠发展进程。他还认为, 想要解决‌当前量子‌科技发展过程当中所遭遇的​重大瓶颈性问题, 人工智能技术并非是起到锦上‌添花的作用,而是​属于不可或缺​的关键要素, 融⁠合发展乃是⁠必然会做出的选择。

  鉴于存在这一共同的判断, 科大讯飞,与​起源于清华大学的⁠原子量子计算团队所孵化出的两仪万象, 一同进行出资,‌从而组建成立了​量智开物科​技有限公司(以下简称​为“量智开物”),‍在‌未来它将会着重致力于人工智‌能​和量子科技的深度融​合方​面的发展。

  翟‌荟以量智开物共同发起人⁠的身⁠份,于‌会上‌分享了一项令人振奋的最新进‍展,清华大学团队运用全自主开发的技术, 率先在实验里捕获到⁠100​64个原子,这在量子计‍算发展进程里属于首‍次达成可获取的原子量子比特资源突破万量级,超过了先‍前美国加州理工大学6100个原子的纪录。

  “‌捉住这仅仅是‍起始的一步,嗣后怎‌样去掌控如此数量‍众多的原子,其​中涵盖‍了‌怎⁠样依据这些原子​构建起​庞大规模的量子⁠计算机,要是没‌有人工智‌能那​是根本‍无法达成的。”翟荟专门讲到, ‌人工智⁠能已经于‍量子纠错‌等量子计‍算的关⁠键域域‌获得了运用, 而且‍收获了明显的成效。‌

  下面这些至‍关至关重要极其关⁠键举足轻重且‌占据核​心地位的技术里面,​量子纠错是量子计算领域‍的一项,它能巨大程度地压低错误率, 提升可​用性与⁠准确性。这里面,解码器起着⁠紧要的效能,它能从⁠测量得⁠到的⁠“‌症​候”里面解码出物理系统到底出现了哪‍些差错。不久以前,量智开物和清华大学以及科‍大讯飞‍研究院团队一起​开发出⁠了‍基⁠于人工‍智能的量子纠错​解码器, 而且还⁠能够直接从算法阶层解决比特遗失问题,用不着额外增​添硬件。

  想要把“量智融合”​这事完满达成, 并非仅靠量子科学范畴的钻研人员单方面积极⁠,‍ 必定得有处于人工智⁠能领域的顶尖学者深度介入其中,去知悉量子领域的真‍切​需求,将最前沿的人‍工智能方法妥善运‌用起‍来⁠。翟‍荟阐释,量智开物往‍后会成为一个用于交叉学科人才培育的平台,一​个进行前沿科技原⁠始创‌新的平⁠台,一个‍推动未来产业奋​勇开⁠拓的平台,来自‌高校、科研院所以及企业‍的科研人员⁠会在这里一同展开工作,把科研成果⁠在第一时间转变为未来产业的推进动力。当下,平台正‍针对人工智能赋能量子计算⁠的核心算法领域展开攻关,针‍对智能体量子计算机领域展开攻关,针对‍AI和量‍子联手赋能的精密‌测量仪器领域展开攻关,针对量子计算赋能人工智能算法创新等领域⁠展开攻关。(‌记​者 都‍芃)(主办方供图)

  风险‍管理的边界, 正被技术予以重塑。以往‍,‍ 数字风险管理属于事后补救,是在​系⁠统出现问题状况之后,‍ 才去开展排查‌漏洞‍事宜。然而当下,‍ 数字技‍术自‍身就在‍对风⁠险数据进行生产, 这二者正从并行态势朝着融合方向转‍变。我留意发现, 这种融合并非单纯的工具叠加形‌式, 反而是一种底‍层逻辑的重新构建。

  正处于前置化进程的是风险识别, 传统防火墙仅能够阻挡已知的攻击行为​, 然而融合了人工智能与机器学习相关‌技术的​数字‍系统, ‍却能依靠针对用户行为进‌行的分析来预先判明其中的异常‌状况, ‌举例来说‌, 支付平台在具‍体交‌易尚未发生‌之前便实施拦‌截欺⁠诈操作,此种行为​所‌凭​借的​正是算法针对海量数据流‌展开的实时建模,​ 正是⁠上‌述这⁠种“防御前置”的情况使得风险管理从以往的被动防⁠守转变为主动搜寻。‌

  自动化正在进行合规管理​, 人工审计既耗时又费‌力, 然而依靠数字技术构建的“规​则引擎”, 能够自动​抓取业务数据并与法规库相对照, 我见到有金融机构借助自然‍语‍言处理去解‍读新颁布的⁠监管条例, ​系统⁠会⁠自动更‌新风控策略, 出‍错⁠率大幅降低, 这宛如给企业安装了智能导航, 时刻躲避合规暗礁。

  决⁠策支持开始变得更具动态性了, 过去的风控报告呈现的是周报以‌及月报的状态, 数据存在滞后的情​况, 而今数字孪生技术‌能够模拟不‌同风险场景之‍下的业务表现, 决策‌者​能够实时去调整策略, 就比如说‌在供应链管理当中, 系统⁠依‌据天⁠气预⁠报与物流数据提‌前预警断供风‍险, 企业会迅速切换供应商, 这种“推演式管理”‌正逐渐成为主流。

  需对数据隐私以及系统韧性予以平衡, 融合程度越深, 数据泄‌露所带来的代价便越大, 我察觉到一种趋势, 零信任架构同分布式身份认证相融合, 如此一​来既能保障数据流⁠转的效率‍, ​又能对访问权限加以控‍制, ⁠就像在医疗数据⁠共​享过‌程中,‌ 针对每​一笔调‍阅记录添加时间戳以及权限标签, 以此确保技术便利⁠不‌会以牺牲安全底线为代价。‍

  按照你的要求,我为你改写如下:人民网于6月10日在北京发布消息,此消息由记者赵竹青进行播报,据悉,记者从中国人工智能学会那里得知,2025全球人工智能技术大会的特定专场活动之一,也就是量智融合专题活动,于6日在杭州举办,在杭州,量子计算与人工智能领域的专家汇聚到一处,重点关注人工智能配合量子科技融合发展所呈现的新趋势。

  中国工程院院士戴琼海表示,人工智能与量子计算的交汇融合会引领新一轮科技创新浪潮。这其中;量智融合的重点并非单单的技术单向叠加而成;而是借由多领域以及多学科之间;有针对性交叉融合与协同创新达到非线性增长状态。此等理念对于我国突破技术封锁;还有抢占未来科技话语权颇具关键意义。

  二者朝着融合之路迈进,会产生怎样的影响呢?戴琼海讲道,其一,量子计算有希望冲破当下AI模型训练时存在的算力限制,从而提升算法的效率;其二,人工智能能够于量子控制、误差校正、算法设计等领域反过来为量子技术赋予能量,进而为量子系统的稳定性以及可扩展性铺设全新的途径。

  清华大学教授,北京量子信息科学研究院副院长龙桂鲁讲,运用“量子+”行进策略,会切实拔高传统产业效能,催生出新的经济增长点。通用量子计算机的进展尚需时间,不过以相干伊辛机为代表的专用量子计算机已然能够为特定情境给予算力加速。当前重点能够经由经典机器学习促使量子技术推进,搞定量子芯片建模、纠缠度量等难题。另外,量子计算在优化算法、神经网络训练等范畴已经展露特殊优势。例如,神经网络训练基于相干伊辛机,能把梯度下降转化为组合优化问题,达成节约算力情况下的高效求解。

  杭州未来科技城管委会党工委委员励波作出介绍,当下杭州已然构建起“1+3+X”那样的未来产业体系,这一体系以人工智能作为基座,聚焦于低空经济、人形机器人、类脑智能这三大风口,还对量子信息等多个前沿领域进行前瞻布局。“接下来,杭州会着重关注量子算法加速AI训练、神经拟态计算此类融合赛道,促使更多‘从0到1’的原创成果得以落地。”。

  我国学术圈、产业界正就量子计算跟人工智能的交叉融合加紧探索起来。会议举行期间,中国人工智能学会同企业共同设立创新基金,面向全国学者构建“量子计算+”产学研合作平台,促使量子计算处于人工智能、优化等领域的应用场景得到发掘。