零基础掌握PyQt上位机串口调试工具开发
2026/1/13 0:59:38
AI行业呈现"冰火两重天"：算法工程师年薪可达50-200万，而传统程序员面临裁员风险。薪资呈金字塔结构，核心算法岗薪资最高。快速上手AI工具只能提供短期优势，而扎实的数学基础、编程思维和算法设计等基本功才是长期发展的关键。建议投入1000小时系统学习，才能真正在AI时代立足，避免被淘汰。
一边是实习生月入过万，算法工程师年薪200万。
一边是创业公司开始裁员，传统程序员拼命往AI池子里游。
这个行业，真的太魔幻了。
我们一起来看看这个行业水有多深……
一、先说钱：不同岗位的天差地别
说实话，当我看到这些薪资数据的时候，我的第一反应是：卧槽。
第二反应是：这不对吧？
核心算法岗：年薪50万只是起步
AI大模型算法工程师，年薪50-200万。
我知道这个数字听起来很夸张，但这是真实的行业数据。
更夸张的是这个：
在AI技术岗位中，30.97%的职位年薪超过50万。而在整体职位中，这个比例只有5.36%。
这就像是，100个普通岗位里，只有5个能拿50万以上。但在AI技术岗里，100个岗位里有31个能拿50万以上。
离谱。
但这个还不是最离谱的。
如果你再细分一下，深度学习岗位，38.34%的职位年薪超50万。机器学习岗位，38.71%的职位年薪超50万。
这就是为什么，2025年，有投资人循着AI论文的作者名字去拜访，发现所有人都被张一鸣单独见过。包括那些还没毕业的博士生。
这就像是，你站在金字塔尖，往下看，发现自己的起薪就是别人的天花板。
二、 应届生 vs 有经验：差距明显，但起点高
那应届生呢？
字节跳动，硕士应届生，月基础工资5-6万。如果不是"人才计划"，也有4万。
阿里、腾讯，非"人才计划"应届生，月基础工资约3万。
我算了一下，字节的硕士应届生，一年光基础工资就是60-72万。这还不算年终奖和股票。
而如果你已经有3-5年经验，想跳槽到AI相关岗位，涨薪30%不成问题。期望涨幅可以达到50%以上。
有个传闻，阿里有个"扫地僧"跳槽到字节，总包达到千万年薪，相当于阿里的5倍薪资。
当然，这是顶尖人才的案例。但它说明了一个事实：在AI这个领域，顶尖人才的价值，是用"倍数"来计算的，不是用"涨幅"来计算的。
离谱。
三、不同岗位：天花板差距巨大
但是请注意。
不是所有AI相关的岗位，都能拿到这么高的薪资。
算法工程师，占AI技术人才需求的67.17%，连续两年稳居第一。这是金字塔尖的岗位，薪资天花板最高。
AI产品经理，需求增长178%，但薪资天花板比算法工程师低一个档次。
数据标注师，入门门槛低，但薪资也低。除非你能成为"复合型人才"（掌握算法知识+专业知识），否则薪资很难上去。
Prompt工程师、AI智能体应用开发工程师，这些新兴岗位，薪资水平还在探索中。但可以确定的是，比传统程序员高，比核心算法工程师低。
说白了，这个行业的薪资结构，是一个金字塔。
塔尖是核心算法工程师，年薪百万起步。
塔身是应用开发、产品经理，年薪几十万。
塔底是数据标注、运营支持，年薪十几万到几十万。
看到这里，你可能会问：我该选哪条路？
答案很简单：你在哪一层，取决于你的能力在哪一层。
四、再说活儿：你能做什么？
那你可能会问，我能做什么？
这个问题，取决于你愿意花多少时间，以及你想爬到金字塔的哪一层。
算法工程师：金字塔尖，但门槛极高
如果你想成为核心算法工程师，拿年薪百万，那你需要做好准备。
这不是一个"速成"的岗位。
你需要掌握：
数学基础：线性代数、概率论、微积分。不是背公式，是真的理解。理解矩阵运算在神经网络里是怎么工作的，理解梯度下降在高维空间里是什么意思。
编程能力：Python是必修课。C++/Java是进阶课。但更重要的是编程思维——用数学和代码解决实际问题的能力。
深度学习框架：PyTorch、TensorFlow，不是会用就行，是要深度掌握。要理解反向传播算法、激活函数、损失函数。要熟悉CUDA编程，掌握分布式训练技术。
机器学习理论：监督学习、无监督学习、强化学习。理解算法边界与适用场景。深入理解Transformer架构，理解主流大模型（GPT、BERT、LLaMA）的设计思想。
这些东西，需要多久？
大概一年左右。
应用开发：快速上手，1-3个月见效
但如果你不想走算法工程师这条路，你还有另一个选择。
应用开发。
这是一个可以"快速上手"的方向。
零基础的学习者，通常能在1-3个月内达到能够在AI帮助下构建简单但功能完整的项目的水平。
这是真实的数据。
但是请注意，这条路的天花板，比算法工程师低很多。
应用开发岗位，年薪可能在20-50万之间。而算法工程师，年薪可能在50-200万之间。
你选择快速上手，就要接受天花板更低。
这就是现实，残酷但真实。
但这里有个问题。
为什么有些人能拿到年薪百万，有些人却只能拿到年薪二三十万？
区别到底在哪里？
最关键的：什么是真正的基本功？
有的时候我经常在想，什么是真正的基本功？
在AI这个领域，什么是可以速成的，什么是必须慢慢磨的？
我花了很久想清楚这个问题。
需要长期积累的"基本功"
数学基础。
这是算法工程师区别于普通程序员的核心。
线性代数、概率论、微积分，这些东西，不是看几篇教程就能学会的。
你需要真的理解，矩阵运算在神经网络里是怎么工作的。你需要真的理解，梯度下降在高维空间里是什么意思。
这需要时间。至少3-6个月打基础，然后持续学习。
编程思维。
不是会写Python就叫有编程能力。
编程思维，是"用数学与代码解决实际问题"的能力。是清晰的建模思路、代码实现能力以及一定的数据分析经验。
这需要时间。1-2年持续积累。
算法设计能力。
理解算法边界与适用场景。知道什么时候用监督学习，什么时候用无监督学习，什么时候用强化学习。
这需要时间。2-3年持续打磨。
这些东西，是"慢功夫"。
急不得。
可以"边做边学"的技能
但另一方面，有些技能，是可以快速上手的。
Prompt工程。
怎么写清晰具体的指令，怎么让AI理解你的需求。这个技能，1-2周就能快速上手。
关键是不断迭代、测试、分析与评估。
AI工具使用。
ChatGPT怎么用，Midjourney怎么生成图片，GitHub Copilot怎么辅助编程。
这些工具，边用边学，1-3个月就能熟练。
框架使用。
PyTorch、TensorFlow、LangChain，这些框架，跟着教程做项目，2-4周就能快速上手。
RAG应用开发。
基于现有框架快速搭建一个检索增强生成系统。2-4周就能掌握。
这些技能，是"快功夫"。
可以速成。
区别在哪里？
区别在于，"基本功"决定了你的天花板，速成技能"决定了你的起步速度。
如果你只学速成技能，你可以快速上手，1-3个月就能做出项目。但你的天花板可能就是年薪20-50万。
如果你愿意花时间打磨基本功，你需要18个月甚至更久。但你的天花板可能是年薪百万甚至千万。
这就是为什么，很多人用AI快速上手后，却发现自己的能力再也上不去了。
AI，拉高了创作的下限，但也正在，摧毁你自己创作的上限。
它让太多人，跳过了那个最痛苦，但也最关键的，建立基本功的过程。
你可以用AI快速生成代码，但你不知道这段代码好在哪，坏在哪，还有没有改进的空间。
你可以用AI快速搭建应用，但你不理解底层的数学原理，不知道为什么这个模型在这个场景下有效，在另一个场景下失效。
你的眼界（品味），正在被快速地拉低，甚至，固化。
行业真相：冰火两重天
说完钱和活儿，我们来聊聊这个行业的真相。
2023年，北京大学软件工程实验室的学生，还没毕业，就被大公司用数百万年薪挖人。
2025年，投资人循着AI论文的作者名字去拜访，发现所有人都被张一鸣单独见过。包括那些还没毕业的博士生。
2012年，谷歌、百度、微软、DeepMind对AI之父杰夫·辛顿的团队展开秘密竞拍。
一人难求。
但另一方面，传统程序员面临AI替代威胁。
有个程序员说，他们部门领导表示，引进AI后可能裁员。
初级程序员开始感受来自AI的威胁，极力往AI池子里游。
"熟练使用各种AI软件"会成为简历上最常出现的一句话。
创业公司调整
AI"六小龙"里有5家在2024年下半年出现人员调整。
智谱AI缩减上百人（交付、销售人员）。
MiniMax商业化和产品运营团队减员约50人。
大厂内部，同一方向成立多个组"赛马"，竞争中落败的员工何去何从，成了未知数。
这就是真相
一边是人才缺口400万，一边是传统程序员面临替代威胁。
这个行业，真的是冰火两重天。
你在哪一边，取决于你的能力在哪一层。
看到这里，你可能会问：这个行业这么魔幻，那我该站在哪一边？
有的时候我经常在想，在这个AI时代，我们的位置，到底在哪里？
2030年，中国AI人才需求将达到600万，但供应量只有200万。缺口400万。
这是机会。
但同时，AI"六小龙"里有5家在裁员。传统程序员面临替代威胁。
这是危机。
机会与危机，从来都是并存的。
关键在于，你站在哪一边。
格拉德威尔在《异类》里提出过"一万小时定律"。
我觉得，在AI时代，这个定律依然有效。
只不过，现在可能不需要一万小时了。
1000个小时。
1000个小时，用来打磨你的基本功。
1000个小时，是什么概念？
如果你每天投入3小时，大概是1年。如果你每天投入5小时，大概是7个月。
数学基础、编程思维、算法设计，或者，Prompt工程、AI工具使用、应用开发。
不管你选择哪条路，都需要1000个小时。
这1000个小时，是你和AI的区别。
这1000个小时，是你的护城河。
别怕慢。
先用1000个小时，成为一个真正的人。
再去想，如何成为一个，驾驭AI的神。
在这个快到让人窒息的时代里，慢，或许才是，最快的那条路。
如何系统的学习大模型 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。
一直在更新，更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇
01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工
📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
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。