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2026年经济将呈现科技驱动、内需拉动和绿色转型特征。人工智能、高端制造、服务消费、新能源等行业薪资领先，传统行业面临转型压力。就业市场将向"高端化、服务化、数字化"方向发展，程序员应关注AI与科技创新领域，强化"AI+行业"复合技能。毕业生应优先选择高增长赛道，高考生可考虑科技、工程、民生服务等专业方向，规避周期性传统行业。

一、宏观经济环境：稳健增长与结构优化

2026年中国经济预计增速达4.8%左右，供需差距逐步弥合。政策层面将延续积极基调，财政赤字率保持在4.0%，广义财政赤字率小幅上行至8.9%，重点支持科技创新、民生消费和新型基建。这一环境为就业市场提供了稳定基础，但行业分化加剧，需关注结构性问题。

二、关键行业趋势与就业方向

1.人工智能与科技创新：高技能人才需求爆发

物理式AI（Physical AI）和代理式AI将引领虚实融合创新，在制造业、医疗、金融等领域实现规模化应用。毕马威调研显示，86%的中国CEO预期3年内看到AI投资回报，较2024年大幅提升。这意味着算法工程师、AI产品经理、数据科学家等岗位需求旺盛，薪资潜力突出。同时，AI硬件终端（如AI眼镜、AR/VR设备）、智能驾驶L3级、激光雷达、高算力芯片等多配套领域岗位需求激增。

2.高端制造业与绿色转型：技术工人迎来机遇

制造业投资触底回升，聚焦智能制造、绿色制造和服务型制造。设备更新政策延续，传统产业数智化改造加速，为机械工程师、自动化专家、新能源技术人员创造岗位。同时，“新三样”（新能源汽车、锂电池、光伏产品）出口优势巩固，带动产业链就业。

3.服务消费与银发经济：民生领域岗位扩张

消费成为经济增长主引擎，服务零售额增速稳健。文旅、健康医疗、家政服务等领域在政策补贴下持续扩张，适合营销、护理、养老服务等专业人才。此外，数字消费如即时零售、AR/VR体验等新兴业态崛起，需复合型技能人才。同时AI+医疗（如病历分析、影像诊断）、脑机接口（康复医疗场景）等交叉领域，催生对“医疗+技术”复合型人才的需求，相关岗位起薪较传统医疗岗位高出20%-30%。

4.新基建与跨境贸易：基建与国际化人才缺口

新型基建（如算力网）投资占比提升，民间资本参与度增加，为工程师、项目管理人才提供机会。跨境贸易方面，中国企业出海模式升级，香港枢纽地位强化，需熟悉国际规则的法务、物流、金融人才。

三、风险与挑战：传统行业转型阵痛

房地产行业逐步进入新稳态，但库存高企、销售承压，土木、建筑等领域就业竞争激烈，需向“好房子”品质升级方向转型。此外，部分劳动密集型产业因“反内卷”政策面临出清，劳动者需提升技能适应性。

四、总结与建议

2026年经济趋势显示，科技驱动、内需拉动和绿色转型是核心方向。就业市场将呈现“高端化、服务化、数字化”特征，劳动者应聚焦成长性行业，避免过度依赖周期性领域。

核心问题解答

1. 2026年值得关注的行业有哪些？

• •人工智能与科技行业：包括AI研发、算力基础设施、多模态应用等。
• •高端制造业：如半导体、新能源汽车、生物医药等高技术产业。
• •服务消费领域：文旅、健康养老、数字消费等银发经济和青年消费热点。
• •绿色能源与新材料：光伏、储能、循环经济等政策支持赛道。
• •跨境服务与金融：依托香港枢纽的国际化业务、人民币资产管理和数字贸易。

2. 毕业生就业该关注哪些行业？

• •优先选择高增长赛道：人工智能、数据中心运营、智能制造工程师等岗位薪资溢价高。
• •关注政策扶持领域：新基建、民生服务（如医疗护理）、跨境电商，需求稳定。
• •规避下行行业：传统房地产、低端制造等领域岗位收缩，需谨慎入行。
• •强化复合技能：如“AI+行业”知识，提升在科技与传统行业交叉领域的竞争力。

3. 高考生推荐考虑哪些专业？

• •科技与工程类：计算机科学、人工智能、数据科学与大数据技术、电子信息工程。
• •先进制造类：机器人工程、新能源科学与工程、材料科学与工程。
• •民生服务类：健康管理、老年服务与管理、数字媒体技术。
• •跨境商业类：国际经济与贸易、金融科技、供应链管理。
• •绿色趋势类：环境科学与工程、碳中和相关专业。

结语：行业兴衰伴随经济周期，但每个人都可以通过各种方式去选择规避风险。2026年，拥抱科技创新、关注政策导向、持续学习升级，将是应对就业市场变化的关键。

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。

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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。

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第二阶段（30天）：高阶应用

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• 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
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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
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• 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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