“程序员不是为了写代码而存在的是为了解决问题而存在”这句话在AI时代显得淋漓尽致程序员要早早的意识到要放弃对代码的执着转而加强对需求、设计等更高层次能力的全面掌握。正如标题所见ai时代人人都会成为伟大的“程序员”这得益于行业大模型的快速迭代越来越肯定初中级的程序员正在慢慢被淘汰如果未来角色一直是专职的程序员我觉得前途很不明朗甚至远不及需求分析工程师和实施工程师。前者可以统掌整个系统的需求公司离不开他懂业务的可以直接自然语言开发这正是AI时代的红利后者经常要出差到客户现场也不用租房子女朋友也可以常驻相当于旅游还有补助超爽的客户也会离不开他。未来专职程序员和中小型企业若想在互联网行业持续发展必须实现多元化转型否则将面临淘汰风险以下是几条可行的实际发展路径对个人来说1、往设计层面走系统设计目的就是降低系统的复杂性而存在的比如系统设计架构师这一路能够根据需求写好概要设计和详细设计以及可能得数据库设计和接口设计不过中小企业很多都是边干边添加缺少对系统的边界把控还没设计好就开始开发有时候客户也不清楚要什么和具体的需求想到一点提一点这个就很要命这就很考验需求分析工程师的能力要想到客户还没想到的业务功能点。以前研究生期间导师就多次说小魏啊为什么你一直想做Coding呢要往上走coding只是在金字塔的最底端。当时年轻就随便敷衍迎合过去了哎现在实属后悔没有尽早往这方面靠拢。如今大模型越来越厉害写代码溜得一逼但是系统架构设计短期还是无法替代最起码10年之内不会替代所以这条路值得努力但是这条路很需努力和天分也极度需要实际项目的大量经验有时感觉像是熬出来似的不过可以先把软考的架构师证书考一下也算一个证明自己的好开始...........2、做管理在中小企业做管理更像是一个“口头指挥家”你去做这个他去做那个.......我来做excel、ppt哈哈做管理有多方面的管理比如常见的部门经理和项目经理项目经理最苦逼哈哈相信实际工作中大家都知道要面面俱到不光要向下管理也要向上管理还要现场向甲方管理哈哈一周可能要工作6天虽然不用coding了但是画图、文档、表格、PPT是要经常做的更像一个临时指挥者。部门经理当然也不好做关注的不仅仅是一个项目而是统筹部门全局当然作为项目管理者虽然也要面面俱到一点项目经理会的你肯定更要会更像是一个抽象的指挥者更抽象一点除此之外就是不停的开会、开会、还是开会........3、干自媒体这个相信大家都知道各大平台都有一般是有经验的程序员或者高级开发人员会把自己的心得和专业技术进行直播但是你发现没真正能在工作中实际遇到的都是没有的都是一些基础的东西好像还是印证了那句话教会徒弟饿死师傅似的。真正的干干干货是直接企业中能直接用到的比如工业mes软件吧教你一个如何开发表单模块这个很常用吧对吧因为开工、报工、完工这些阶段都会有相应的表单挂载。再比如深度学习的目标检测吧教你如何把标注、训练和检测报警模块开发出一个系统比如集成yolov5-yolo26模型再近一点直接加入模型优化的算法插件小目标检测效果不好直接增加小目标算法插件提高模型精度和减少模型误报率.........,这些才是真正正的干货呀是吧我看现在市面上很少............如果你有这样的经验和技术可以开发出真正的干货出来一定会大麦4、转AI应用开发AI就是用来玩的。AI时代更新变化太快openclaw这么火也只是这个时代的中间产物我觉得AI就是用来玩的以玩者的心态去上手操作一下就可以保持不落伍就行了。我相信很多人都在往这方面发展包括我但是这些又谈何容易呢有时间就看看课程学习最好在公司有这个项目时可以加入进去等项目做完了也有一些经验了。其实这个能做的太多如果你不会python也没有问题好多开源的人工智能Java开发框架底座可以直接maven引用就可以直接开发AI应用真的挺方便的。还有就是最缺的行业垂直类的大模型各行各业都需要自己的专属大模型比如问答系统的大模型、预测类的大模型、视觉类的大模型等等这些还都是这个行业的新兴产业大有可为啊不过如何选择是一个问题。但是以上又谈何容易呢要么就只能换个赛道吧不再干程序员了趁年轻放弃吧……总之身体是最重要的爱人先爱己也希望自己爱的人幸福对中小型企业来说对于中小企业而言在AI时代积累技术实力有以下几种途径1、垂直类模型中小企业在长期发展过程中沉淀了丰富的项目经验和稳定的客户资源。数据资产是他们的核心竞争力所在基于这些数据资源企业可以在垂直行业领域开展模型训练率先打造各类专业领域的定制化大模型如智能问答系统、预测分析模型、异常检测工具以及综合健康评估顾问等专业解决方案。2、面向企业级的AI平台当前AI平台种类繁多各平台针对不同业务场景各有侧重。理想的企业级AI平台应具备三个核心特征企业级服务能力、功能完整性以及快速定制开发支持。以工业领域的智能感知系统为例这类系统需要实现多厂商视频流接入并依托计算机视觉模型完成实时监控、异常检测和预警功能。可以打造成一体化的智能物联网平台专注于AI与IoT的深度融合。平台通过算法任务管理、实时流分析、模型服务推理等核心能力实现从设备接入到数据采集、AI分析、智能决策的全链路闭环真正实现万物互联、万物智控。3、AI框架底座为何需要构建AI框架底座当前AI开发主要依赖Python技术栈这带来了三个关键问题技术壁垒AI开发Python与企业主流业务开发Java形成技术断层阻碍了技术协同与资源共享门槛过高Java工程师必须额外掌握Python及复杂的AI工具链才能参与智能业务开发极大限制了创新效率集成困难AI模块难以与现有Java业务架构及CI/CD流程无缝对接增加了系统复杂性和运维成本提出构建AI开发底座核心理念是将AI能力封装为Java原生的智能中间件使Java开发团队能够在熟悉的Java生态中直接开发AI应用无需切换技术栈通过简单的Maven引入即可获得完整AI能力无需配置复杂环境使用熟悉的Java API调用先进AI模块无需学习新语言每天都要把bug清零才心里舒服绝对是洁癖