在当下2025年，人工智能技术的飞速发展正以前所未有的速度重塑着全球各行各业，尤其对科技人才市场产生了深远影响。无论是软件开发、数据分析，还是更广泛的商业决策领域，AI工具的普及与进步，都对从业者的技能结构和职业发展路径提出了新的要求。面对这种变革，如何评估并培养适应未来发展的人才，成为业界关注的焦点。近日，知名人工智能专家、斯坦福大学教授、谷歌大脑前科学家吴恩达（Andrew Ng）在一次访谈中，深入探讨了人工智能时代下工程师人才的层级划分，他的见解为我们理解当前及未来人才市场的发展趋势提供了宝贵的视角。

吴恩达的观点清晰地描绘了AI时代工程师人才的四个层级，这不仅是对现有能力的总结，更是对未来发展方向的指引。这些层级划分，不仅反映了技术迭代对个人职业生涯的影响，也揭示了企业在人才招聘、培养和保留方面将面临的挑战与机遇。对于中国跨境行业的从业者而言，理解这些趋势，对于把握行业脉搏、进行职业规划和企业战略布局，都具有重要的参考价值。

第一层级：经验丰富、AI先行者

吴恩达将第一层级的人才定义为拥有十年甚至更长时间经验，并且能够积极拥抱并率先应用人工智能技术的资深工程师。他强调，这些顶尖的专业人士并非刚刚走出校园的毕业生，而是那些在行业中深耕多年，积累了丰富实践经验，同时又敏锐洞察AI技术潜力并将其融入工作流程中的先行者。用他的原话来说，这些工程师“比世界在2023年甚至更早的时候所见过的任何人都行动更快”。

这些资深工程师之所以能够脱颖而出，核心在于他们将深厚的行业知识与前沿的AI技术有机结合。多年的行业沉淀赋予他们对复杂问题的深刻理解、对系统架构的宏观把握以及对业务逻辑的精准洞察。当人工智能工具出现时，他们能够迅速识别这些工具在提升效率、解决问题和创造新价值方面的潜力，并能娴熟地将其整合到原有的工作体系中。例如，在跨境电商领域，一位拥有十年供应链管理经验的工程师，若能利用AI进行智能仓储优化、预测国际物流风险、甚至通过AI驱动的分析工具进行全球市场趋势预测，其创造的价值将是巨大的。他们不再仅仅是执行者，更是利用AI赋能的战略家，能够以前所未有的速度推动项目进展，实现突破性创新。

对这类人才的需求，不仅仅体现在技术层面，更在于其在复杂环境下的决策能力和领导力。他们能够更好地理解AI模型输出的业务含义，并据此做出更为明智的判断。在当前全球化竞争日益激烈的背景下，中国跨境企业对这类能够将AI技术与全球化运营经验相结合的人才渴求尤为强烈。他们是企业在国际市场中保持竞争力的关键力量，是实现智能化、精细化运营的引擎。

第二层级：社区驱动、AI新锐

紧随第一层级之后的是那些通过“社交网络社区”学习并掌握AI工具的应届大学毕业生。吴恩达表示，他已经从这一群体中招聘了一些人才，并感叹“我们找不到足够的这样的人才”。许多企业都非常乐意招聘这些掌握了AI知识的应届大学毕业生。

这一群体代表了数字时代的原住民，他们成长于信息爆炸的互联网环境，对新技术的接受度极高。与传统大学教育可能存在的滞后性不同，这些学生通过在线课程、开源项目、技术论坛、开发者社区等非官方渠道，主动学习并实践AI技术。他们可能没有资深工程师那般深厚的行业经验，但却对最新的AI框架、工具和应用场景了如指掌。他们学习速度快，善于利用现有资源解决问题，并且具备强烈的探索精神和协作意识。

在跨境行业中，这些AI新锐可以迅速投入到AI辅助的营销推广、多语言客服机器人开发、用户行为数据分析、智能选品推荐系统构建等工作中。例如，他们可能擅长使用AI工具进行海外社交媒体内容生成与优化，或者利用机器学习模型分析全球消费者的购物偏好，为跨境商家提供精准的市场洞察。他们的加入，能够为企业带来新鲜的视角和高效的执行力，帮助企业快速部署和迭代AI应用，以适应瞬息万变的国际市场。

然而，这一层级的人才也面临挑战。他们需要将社区中学到的碎片化知识体系化，并将技术能力与实际业务场景深度结合。企业在吸纳这类人才时，也需要提供相应的导师指导和项目实践机会，帮助他们从“技术使用者”成长为“技术创新者”。对于中国跨境企业而言，积极发掘和培养这类人才，是构建未来竞争力、实现人才结构优化的重要途径。

第三层级：传统模式、转型挑战者

第三层级的人才，是那些拥有“安逸工作”，但思维和技能却停留在“像2022年一样编程”的经验丰富的开发者。吴恩达坦言，“我再也不会招聘那样的人了”，并警示这类人员“在某个时候可能会遇到麻烦”。

这一群体通常拥有数年甚至更长的开发经验，对传统软件开发流程、技术栈和项目管理模式驾轻就熟。在AI技术尚未广泛普及之前，他们的技能足以应对日常工作并保持竞争力。然而，随着人工智能的深度渗透，许多传统的编程任务正在被自动化或智能化工具取代，或者需要与AI工具结合才能达到更高的效率和质量。如果他们固守原有模式，拒绝学习和适应新的AI技术，那么他们的核心竞争力将逐渐被侵蚀。

这种“舒适区陷阱”在各行各业都普遍存在。在跨境领域，例如传统的手动数据分析师、未升级的网站开发工程师、不熟悉AI营销工具的运营人员等，都可能面临类似的困境。随着AI辅助的决策工具、自动化开发平台、智能运营系统越来越普及，他们可能会发现自己的工作效率远低于那些拥抱AI的同事，甚至一些基础性的工作岗位都会被AI取代。

吴恩达的这番话，无疑是给所有在职专业人士敲响了警钟。这并非要否定过去的经验和成就，而是强调在快速变化的时代，持续学习和自我革新的重要性。对于这类人才而言，积极主动地进行技能转型，学习AI基础知识、掌握AI开发框架、了解AI应用场景，是摆脱困境、重塑职业价值的必由之路。企业也应积极为员工提供AI培训和转岗机会，帮助他们实现技能升级，从而避免人才流失和整体竞争力的下降。

第四层级：初出茅庐、AI空白者

吴恩达将人才层级底部的群体定位为那些在大学期间完全没有学习过人工智能的计算机科学专业毕业生。他直言，这些学生“遇到了麻烦”，并批评大学课程未能跟上行业需求。他设问：“想象一下，一位CS本科毕业生从未听说过云计算。这是一批进入就业市场后真的在挣扎的学生。”

这一层级揭示了高等教育与产业需求脱节的严峻问题。在2025年这个时间点，AI已经成为信息技术领域的核心驱动力，其重要性不亚于互联网和云计算。如果一个计算机科学专业的毕业生对AI一无所知，那么他们在就业市场上将面临极大的劣势。他们不仅缺乏企业急需的AI技能，更可能缺乏对未来技术趋势的理解和适应能力。

对于中国的跨境行业而言，未来的发展离不开高素质的技术人才。如果高校培养出的毕业生与市场需求存在巨大鸿沟，那么不仅企业难以招到合适的人才，这些学生自身的职业发展也会受到限制。例如，跨境电商企业需要能够利用AI优化物流路径、分析用户评论、进行智能翻译和本地化内容创作的人才；跨境支付公司需要AI安全专家来识别欺诈行为；跨境贸易公司则需要AI辅助进行市场准入分析和风险评估。这些对AI技能的迫切需求，使得那些缺乏AI背景的毕业生难以在激烈的竞争中脱颖而出。

这深刻反映了教育体系改革的紧迫性。大学课程需要更加灵活、实时地更新，将AI理论与实践深度融合到教学大纲中，培养学生具备面向未来的核心竞争力。同时，学生自身也应该意识到，仅仅依靠课本知识已不足以应对行业挑战，积极主动地通过各种渠道学习AI知识，提升自身技能储备，是进入职场的关键。

全球AI人才格局与中国跨境行业展望

吴恩达的这番评论，无疑为全球关于AI如何重塑劳动力的讨论增添了新的维度。外媒以及行业领袖，例如OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼（Sam Altman）等，都对AI快速普及可能给处于职业生涯后期的工人带来的影响表示了担忧。这种担忧并非空穴来风，而是基于技术变革的客观事实。

从中国跨境行业的角度来看，吴恩达的观点具有极强的借鉴意义。随着全球化和数字化的深入，中国企业在国际市场上的竞争，越来越依赖于技术创新和人才优势。人工智能在跨境电商的选品、营销、物流、客服、支付、风控等各个环节都发挥着日益重要的作用。

智能选品与市场分析： AI可以通过大数据分析全球消费趋势、产品热度和竞争状况，帮助跨境卖家做出更精准的选品决策。
个性化营销： AI驱动的广告投放和内容推荐，能够实现对海外目标用户的精准触达和个性化互动，显著提升转化率。
智能物流与供应链： AI优化仓储管理、路线规划、库存预测，降低物流成本，提高配送效率。
多语言客服与本地化： AI翻译和智能客服机器人，可以有效解决语言障碍，提升用户体验，支持全球化运营。
风险控制与合规： AI在跨境支付、反欺诈、数据合规等方面的应用，保障交易安全，降低运营风险。

这些应用场景无一不要求从业者具备相应的AI知识和技能。中国跨境行业若想在全球市场占据领先地位，就必须高度重视AI人才的培养和引进。企业应积极拥抱人工智能，鼓励员工学习AI工具，并为员工提供转型升级的平台。同时，教育机构也应与时俱进，培养出更多符合市场需求的AI专业人才。

总而言之，人工智能时代的到来，既带来了挑战，也提供了巨大的发展机遇。吴恩达对AI人才层级的划分，为我们理解人才市场动态提供了清晰的框架。对于国内相关从业人员而言，关注此类动态，积极学习和掌握人工智能技术，不断提升自身技能储备，是应对变革、抓住机遇，实现个人和企业共同发展的关键。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ng-warns-2022-coding-will-lead-to-elimination-for-xborder.html

吴恩达：还在“2022式”编程？跨境人再不学AI就被淘汰！