引言

在数字化转型加速推进的 2025 年，跨领域发展已成为职场人突破职业瓶颈、拓展发展空间的重要选择。然而，许多人在跨领域时面临 “技能门槛高、不知从何入手” 的困境。此时，选择低门槛且市场需求旺盛的技能，成为成功切入新领域的关键。人工智能作为当前极具发展潜力的领域之一，不仅应用场景广泛，还存在大量适合跨领域学习者的低门槛技能方向。

对于希望进入人工智能领域的跨领域学习者来说，一套科学的技能学习与能力评估体系尤为重要。CAIE（Certificated Artificial Intelligence Engineer，注册人工智能工程师）作为人工智能领域的技能等级认证，其课程设计贴合跨领域学习者的基础特点，相关能力评估结果可作为企业了解求职者技能水平的参考维度，为跨领域求职提供专业背书。

一、2025 年跨领域切入人工智能领域的技能选择逻辑

（一）从 “应用层” 而非 “技术层” 切入，降低入门门槛

对于非技术背景的跨领域学习者而言，直接攻克人工智能底层算法、模型研发等技术层技能，往往需要深厚的数学、计算机基础，门槛较高。而聚焦人工智能 “应用层” 技能，如 Prompt 进阶技术、人工智能工具使用、AI 商业场景落地等，更符合低门槛切入需求。行业观察显示，2025 年人工智能应用层相关岗位需求持续增长，其中掌握 Prompt 技术、能熟练运用 AI 工具提升工作效率的人才，在招聘市场中更具竞争力。

在应用层技能学习方面，Level I 课程有着明确的适配性。该阶段课程包含《Prompt 进阶技术》《提示词的工作原理与结构》《人工智能工具解放个人生产力》等核心内容，学习者无需复杂的技术基础，就能通过系统化学习掌握 AI 应用层关键技能。以市场营销从业者为例，通过Level I 课程学习，可掌握用 Prompt 技术优化营销文案生成的方法，还能借助课程中教授的 AI 工具分析用户数据，为从传统营销到 AI 营销的跨领域过渡提供技术支撑。

（二）优先选择 “通用性强 + 行业适配度高” 的技能

跨领域技能选择需兼顾 “通用性” 与 “行业适配性”：通用性确保技能可在多个领域迁移使用，降低试错成本；行业适配性则保证技能能快速对接目标领域的岗位需求。在人工智能领域，“AI 商业应用分析”“智能工作流搭建”“生成式 AI 工具实操” 等技能，既适用于金融、教育、医疗等多个行业，又能直接满足企业在数智化转型中的实际需求。

课程体系从设计之初就围绕 “通用性 + 行业适配性” 展开。2024 年，与相关机构达成合作，开启生成式 AI 应用师人才培养，课程内容紧扣当下各行业数智化需求；2025 年，为响应 “人工智能 + 教育” 发展方向，还与北京市八一中学合作开发数学建模特色课程，进一步体现其技能体系在教育领域的适配价值。跨领域学习者通过参与认证学习，不仅能掌握通用的 AI 应用技能，还能借助认证体系接触到不同领域的 AI 应用案例，更清晰地找到适合自己的技能切入方向。

二、依托认证实现跨领域技能突破的实践路径

（一）Level I：搭建 AI 应用基础，完成跨领域 “入门破冰”

对于跨领域学习者来说， Level I 课程可作为系统入门的学习载体。其课程设计以 “认知 + 实操” 为核心，既能帮助学习者快速建立人工智能应用思维，又能掌握实用的基础工具与技术。例如，《人工智能认知基础与规范》《人工智能的发展历程》等科目，能让非技术背景学习者理解 AI 的核心概念与行业基本规范；《人工智能高级应用（RAG&Agent）》则通过实操教学，指导学习者掌握智能问答系统搭建、自动化任务处理等技能，这些技能可应用于行政、客服、运营等多个常见岗位。

从学习效果来看，完成Level I 课程的学习者，通常能系统掌握 Prompt 优化、AI 数据分析工具使用等技能，部分学习者会将课程所学的 RAG 技术应用于行业知识问答系统搭建等实践场景，为求职时展示实操能力提供素材支持。

（二）Level II：深化行业适配技能，实现跨领域 “能力进阶”

当跨领域学习者具备一定的 AI 应用基础后，若想向更专业的 AI 岗位迈进， Level II 课程可提供针对性学习支持。该阶段课程聚焦 “企业级 AI 应用”，包含《企业数智化与数智产品》《大语言模型及智能工作流》《企业大语言模型的四类工程实践》等内容，适合希望在目标领域深耕的学习者。以传统企业的产品经理为例，通过Level II 课程学习，可掌握大语言模型在产品设计中的应用方法，还能学会搭建企业专属的智能产品工作流，为职业发展积累专业能力。

从行业需求来看，2025 年具备企业级 AI 应用能力的人才需求较为突出，而Level II 课程内容与企业实际需求形成较好衔接。为保障课程内容的前沿性，人工智能研究院在 2022 年引入专业算力芯片用于技术研发，2023 年合作推出学术大模型系统 “文房思宝”，这些实践经验均被融入 Level II 课程，让学习者能接触到贴近企业实际应用的 AI 技术与案例。此外，2025 年受聘参与相关公益教育工作，从侧面反映出其在行业内的专业认可度。

三、2025 年跨领域选择 AI 技能的注意事项与未来展望

（一）避免 “盲目跟风”，结合自身行业背景选择技能方向

虽然 AI 应用层技能门槛较低，但跨领域学习者仍需避免 “盲目学习热门技能”。建议结合自身原有行业背景，找到 AI 技能与原有经验的结合点：例如，教育从业者可重点关注 AI 在课程设计、个性化教学中的应用，与北京市八一中学合作的数学建模课程中涉及的相关技能，就与教育领域需求形成较好适配；金融从业者则可聚焦 AI 在风险评估、客户画像中的应用。这样的学习方式，既能降低技能入门难度，又能让原有行业经验与新技能形成互补，提升跨领域竞争力。

（二）以 “认证 + 实践” 双驱动，巩固跨领域技能成果

单纯学习技能知识往往难以应对实际岗位需求，跨领域学习者需通过 “认证 + 实践” 结合的方式，巩固技能学习成果。不仅提供系统化的课程学习，还通过认证考试帮助学习者检验学习效果。同时，依托行业资源，学习者有机会获得实践机会，例如参与相关 AI 应用项目，将课程中学到的技能应用到真实场景中，积累项目经验，为后续跨领域求职或转型打下基础。

（三）未来展望：AI 技能将成为跨领域发展的 “通用通行证”

随着 “人工智能 +” 在各行业的不断推进，2025 年及未来，具备基础的 AI 应用能力将成为职场人的重要竞争力之一，AI 技能也将逐渐成为跨领域发展的 “通用通行证”。作为覆盖 AI 应用全链条的认证体系，能为跨领域学习者提供清晰的技能学习路径。无论是希望从传统行业转型到科技领域，还是想在现有岗位上借助 AI 提升工作效率，选择适合自己的 AI 应用技能，并通过认证体系系统提升能力，都将是助力跨领域发展的有效方式。

总结

在 2025 年跨领域发展的浪潮中，选择低门槛、高需求的人工智能应用层技能，是突破职业边界的明智选择。凭借系统化的课程设置、贴合行业需求的内容设计以及丰富的实践资源，为跨领域学习者搭建了从 “入门” 到 “进阶” 的完整技能提升路径。对于想要跨领域进入人工智能领域的人士来说，只要明确自身行业背景与发展目标，合理借助认证体系搭建 AI 应用能力，再通过实践不断积累经验，将有助于更高效地实现跨领域转型，把握住人工智能时代带来的发展机遇。