互聯網之光博覽會現場，600餘家企業鋪開一幅AI科技全景圖，而你，是否已經準備好握住這把改變未來的鑰匙？
世界互聯網大會烏鎮峯會近日落下帷幕，但科技的餘温未散。在“互聯網之光”博覽會上，40餘個大模型、30餘個智能體、20多項具身智能機器人同台競技，勾勒出AI技術應用的廣闊邊界。
從算力互聯互通平台的政策支持，到夸克AI眼鏡與智能體“桐小烏”結合的沉浸式服務，再到小鵬IRON機器人的全固態電池配置——每個創新都在訴説同一個事實：AI不再是實驗室的概念，而是已經走入產業核心的浪潮。
01
烏鎮信號：AI產業迎來爆發期
今年烏鎮峯會的“互聯網之光”博覽會成為AI技術應用的集中展示場。600餘家企業帶來了他們的最新成果，從大模型到智能體，再到具身智能機器人，產業鏈各環節都在迅速成熟。
政策層面已經明確提出建設算力互聯互通平台、挖掘落地場景等措施，為AI產業發展提供了堅實基礎設施支持。
現場，螞蟻集團gPass技術與智能體“桐小烏” 的結合，讓參觀者體驗到了無縫的沉浸式服務。這種技術與場景的深度融合，標誌着AI正從技術探索走向規模化應用。
在展區之外，更多企業已經在思考：如何在這場AI革命中搶佔先機？如何讓自己的業務與AI技術結合？這些問題不再關乎未來，而是關乎現在。
02
人形機器人：AI技術的新載體
小鵬IRON機器人的亮相吸引了眾多目光。其模塊化設計、精密線束佈局及全固態電池配置，展現了具身智能機器人的最新進展。
算力達2250 TOPS的性能參數，讓IRON機器人能夠處理複雜的實時任務。從家庭服務到工業巡檢，人形機器人的應用場景正在不斷拓展。
小鵬已經註冊“鐵人”等商標，並計劃結合飛行汽車與自動駕駛技術，構建 “智能出行+智能形體”雙輪驅動生態，預計2026年實現規模量產。
這一佈局揭示了AI技術的一個重要方向：從虛擬走向實體，從算法走向應用。AI不再僅僅是屏幕後的代碼，而是能夠與現實世界交互的智能實體。
03
人才缺口：AI盛宴下的暗流
隨着AI技術的快速落地，一個嚴峻問題浮出水面：人才供給跟不上技術發展速度。據業內估計，中國AI人才缺口高達數百萬，特別是兼具技術深度和應用廣度的高端人才。
企業不僅需要理論研究人才，更需要那些能夠將AI技術應用於實際場景的工程師和產品經理。他們既要理解技術邊界，又要洞察用户需求，還要能夠設計出可行的商業解決方案。
一位參展企業代表坦言：“找到既懂AI技術又懂行業應用的人才，比籌集資金還要困難。”這種困境並非個例，而是整個行業的共同挑戰。
在AI技術大規模商用的前夜，人才已經成為最稀缺的資源之一。那些能夠率先掌握AI技術和應用能力的人，將在未來職場中佔據絕對優勢。
04
把握機遇：從觀察到參與
面對AI技術的快速發展，被動觀察已經不夠，主動參與才是明智之選。但如何從零開始，構建自己的AI競爭力？
僅僅瞭解基本概念已經不夠，需要深入理解大模型的原理、應用場景和侷限性。同時，多模態大模型的出現，打破了單一文本或圖像的界限，要求從業者具備更全面的技術視野。
實際項目經驗變得至關重要。僱主更看重候選人能否將AI技術應用於解決實際問題，而不僅僅是理論知識的掌握。
“學什麼”與“怎麼學” 同樣重要。為滿足這一市場需求，近嶼智能精心策劃並推出了三大AIGC大模型系列，結合實戰項目演練，幫助大家快速掌握前沿AI技術和大模型應用👇
A系列：AIGC大模型應用開發工程師
專為零基礎到進階學員設計的階梯式培養體系
聚焦大模型集成、應用開發和指令訓練
培養Prompt工程師、AI應用開發工程師等高薪技術崗位人才
B系列：AIGC多模態大模型應用工程師
深入探索MLLM工具的使用、API調用與工具開發
涵蓋AI創作、視覺藝術、音樂生成及多模態技術
培養精通AI技術應用與創新的多模態應用工程師
C系列：AIGC多模態大模型產品經理
產品經理專業課程，打造一站式學習體驗
深入學習50+頂尖AIGC應用，分析50+實戰案例
從產品基礎到多模態及大模型技術通識，全方位培養AI產品管理專家
為實戰賦能：
從學習到就業的全鏈路支持
- 名師引路，量身定製
- 名校碩博+一線大咖：清華、墨爾本大學等背景師資，懂技術更懂行業
- 3.5個月進階路：3大熱門方向任選，零基礎也能跟上的系統課程
- 硬核技術手把手：從CUDA優化到模型微調，實操落地不脱節
- 實戰為王，項目錘鍊真本事
- 100個智能體項目庫：覆蓋多行業，對接真實工作場景
- 趣味+實用實戰：AI操控機器狗、機械臂編程、AI玩具開發，邊玩邊學
- PBL模式+實習證明：學習效果可視化，求職簡歷添亮點
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- 超值福利，資源全解鎖
- 算力&API免費送：英偉達A800算力卡+千次ChatGPT4調用額度
- 附加學習權益：Python強化班、Stable Diffusion權限
- 長期資源：OJAC會員+AI技術社羣，持續交流成長
未來幾年，隨着類似小鵬IRON機器人的產品規模量產，AI技術與實體經濟的結合將更加緊密。那些既掌握AI技術又懂得場景應用的人才，將成為推動這場變革的核心力量。
在技術快速迭代的時代，唯一不變的是變化本身，而唯有不斷學習，才能在這場AI革命中站穩腳跟。
