01访谈摘要

大模型迭代以“月”甚至“周”为单位，企业需要的不再是只会用AI工具的人，而是既懂业务、又懂技术开发，更能把AI真正嵌入业务系统的全栈人才。本文提出AI全栈工程师的两大核心能力：应用层工程能力——涵盖AI应用开发、大模型应用开发、智能体开发等方向，能把技术真正嵌入业务场景，具备全链路交付能力；算法底层理解——涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、大模型、强化学习等核心算法理论，不需要手推公式，但必须理解原理——看得懂模型的边界，做得了技术选型。华清远见人工智能虚拟仿真系统覆盖机器学习、深度学习、计算机视觉、大模型、强化学习等AI核心算法方向，将算法原理做可视化动态拆解，拖拽式搭建架构，自动生成Python代码，大幅降低算法学习门槛，让学员真正理解底层逻辑，而非只停留在调接口的层面。“算法是判断的‘内功’，应用工程是创造价值的‘招式’。”

 

02关于产教融合系列访谈

技术在加速迭代，高校培养方案、个人学习节奏、企业用人标准，都在不断追赶，大家边跑边试、边错边改，在动态中探索新的路径与方向。风口还是泡沫？企业需要什么样的人？职业护城河如何构建？长远方向在哪里？这些问题，正是当下所有职场人都在关注的。

2027新品发布会前夕，我们邀请华清远见研发与教学端六位资深讲师，用一线实践者的视角回应这些真实问题。这也正是《穿越周期——华清远见2027发布会·产教融合系列访谈》的初衷——不追概念，不回避问题，帮高校看清变革路径，帮个人找到穿越周期的成长坐标。

 

03《穿越周期》系列专访四

《穿越周期 · 内外兼修 | AI时代开发者如何构建真正的职业护城河》

采访嘉宾：华清远见嵌入式AI总监级讲师，孟健老师

 

以下为访谈全文：

这个时代，AI界“新秀”层出不穷。从GPT、DeepSeek现世，到Cursor与Codex的不断升级，再到前段时间Kim K3核心能力全面进化，突然炸圈，时代的AI底色已经很明显了，当然很多人也已经意识到了这个变化，心态发生转变：从“怎么学会一个AI工具”转变到了“怎么转型才能真正成为AI工程师”。不“跟风”AI，真的会被淘汰吗？那我们请孟老师跟我们聊一下。

 

Q：孟老师您好，您在AI教学领域已扎根很多年了，想跟您聊一下，在这个AI普及的时代，您觉得对于普通人来说，如果不想被快速淘汰，出路在哪？

A：这个问题很现实，我说几点实在的。

普通人学AI，很容易走两个极端——要么觉得跟自己没关系，要么觉得遍地是机会。今天看OPC火了，觉得是个风口，赶紧学；明天看别人搞AI短剧赚到钱了，又跟着冲进去。折腾一圈，学的全是皮毛。门槛低，别人学一下也能上手。

未来几年企业需要的是既懂业务，又懂技术开发，能把AI真正嵌入到公司业务系统里的人。

我们的AI全栈工程师课程，就是培养这样的人，不仅能做智能体应用开发，算法原理也要心中有数，懂模型的边界。在AI这个赛道里，有自己的硬壁垒。长久深耕，真正构建起自己在AI开发领域的职业护城河。

 

Q：AI全栈工程师这个方向，其实很多人也都在观望就是没有明确的方向。如果想成功转型，您觉得哪些核心技术是必须具备的？

A：分两个维度——应用层工程能力和算法底层理解。

应用层，核心两件事：一是技术方面，要掌握 LangChain、LangGraph、LlamaIndex这些框架，能够做工作流编排、知识库管理、多Agent协同相关的开发；二是工程化落地方面的内容：智能体的关键步骤可追踪可溯源、处理异常恢复机制、安全可控、如何降低token消耗等等这些内容，这些才是你Agent应用落地的关键。

算法层面，不需要手推公式，但必须理解原理以便做对技术选型。像深度神经网络的前向传播、反向传播，损失函数， 再有Transformer 的Self-Attention、位置编码、word embedding等关键组件，这些是大模型时代的"基本功"；你如果要做具身智能方向的开发，强化学习至少理解PPO、DPO等算法的原理，因为它们是大模型对齐的底层逻辑。

总结一句话： 算法是帮你做判断的"内功"，应用工程是创造价值的"招式"。起步阶段主攻应用层，算法以理解原理为主，随着项目深入逐步补强。

华清远见核心培养的不是“用工具的人”，而是“造工具的人”。根据合作企业AI人才需求调研，我们把AI人才的成长路径拆分成了三条核心培养路线：智能体开发—大模型算法—具身智能开发。

 

Q：很多零基础、转行的同学可能会顾虑到，学算法、写代码难度有点大。对于这个问题，华清远见有没有什么关键性的动作呢？

A：这个问题，我们很早就意识到了，所以我们针对想学AI的人可能存在的一些问题，给出了一套完整的解决方案——人工智能虚拟仿真系统，耗时5年大力研发并持续升级，这是一个能简化编程、降低算法学习难度，可操作性非常大的线上AI实验平台。

我们把复杂的神经网络、Transformer 等算法做可视化动态拆解，更直观地跟你展示运算全过程，还能拖拽式搭建架构模型网络结构自动生成 Python 代码，实践证明这种方式对于小白新手快速搞懂算法原理、熟练python编程帮助非常大。

不仅如此，我们还在平台内植入了虚拟仿真实操场景，涵盖多模态大模型与机械臂开发、具身智能机器狗、智能驾驶、工业流水线系统、智慧城市等大量真实的、持续更新的案例资源让你练手，真正把学生的工程应用实践能力提升上去。

我们一直希望把高端技术的门槛真正降下来，让每个零基础学员都能敢上手、敢实操，学得会、学得扎实。这就是我们的初衷。

 

Q：听您讲完，对于小白学AI开发我好像也看到了希望。那除平台之外，对于这个AI全栈人才方面的培养，咱们有哪些策略吗？

A：在人才培养方面，我们整体搭建了课程体系+线上“实验室”+教学管理三位一体的完整闭环路径，让零基础入门吃力、抽象算法难懂、硬件实操门槛高、项目无法落地的这部分学员也能学有所成。

我们采用个性化阶梯式的课程设计，这是我们最核心的，我们不是让所有人吃大锅饭。每名同学根据其自身情况，目标导向制定个性化学习路线，确保最终能够达到学习目标。

另外就是我们紧跟技术发展，持续升级我们的课程。今年最大的一个升级亮点就是拓展了当下热门的具身智能，例如机器狗、多模态大模型和机械臂等热门项目。推出了具身智能机器人仿真平台，依托 1:1 数字孪生技术还原真实机器人，直观呈现电机传动与运动控制原理，让学员低成本、高效率、多样化学会 AI 。

教学模式上我们实行三师全程陪伴的督学模式，授课讲师、督学老师、就业老师同步跟进学员的学习效果，而且我们开发了能够实时跟踪学习进度的线上 AI 助学系统，个人的学习数据可视化呈现出来，让自己更有信心。

 

Q：听到这些方案，我相信依托华清远见的完善教学体系下，很多人都可以成为AI时代的掌舵人了。在行业剧烈变革之下，您建议当代普通人如何理性应对 AI 冲击，找准自身定位？

A：AI正在重塑所有行业，这是很明显的趋势！滴滴改变了“怎么叫车”、美团改变了“怎么点餐”，但是并没有改变“车怎么跑”“饭怎么做”。

所以，AI已经从单纯的提效工具进阶成“生产方式”本身的改变。未来一定会出现一批来自自各行各业的“AI工程师”，因为转型是这个时代的底色。传统工程师已经批量消失了，如果你还只是会用AI工具去辅助你写代码，那你的被替代性很高！

目前看企业接下来不再为浅层工具使用者买单，稀缺性向具备全栈开发能力的技术人才倾斜。一定要跳出只使用 AI 工具的舒适区，必须把转型 AI 全栈工程师作为长期核心目标，完成从使用者到开发者的身份质变，这也是未来含金量最高、就业竞争力最强的赛道。

听完孟老师的分享，我有一个很深的感受，其实AI确实是在改变一切，但是真正能够在这个时代站稳脚跟的，不是那些只会使用AI工具的人，而是那些能够真正地理解AI，驾驭AI，并且把AI真正运用到业务中去的人，那么华清远见的人工智能课程，紧跟着时代的变化，实时更新，让学员能够真正地上手，从使用AI工具，到成为AI的开发者，那么最后，各位正在关注AI的朋友们，你们认为在AI浪潮中，什么样的能力，才是真正的AI护城河呢，欢迎留言分享。