2025-12-25 16:38:35 西盟科技资讯
转载自：石溪
当生成式AI的行业重心从消费端的“概念造势”转向产业端的“价值深耕”。AI人才的职业选择逻辑也随之重塑。过去两年，面向消费端的AI(ToC AI)凭借通用大模型完成了全民AI狂欢，但商业化落地始终难破流量变现的瓶颈;而面向企业的AI(ToB AI)则在工业、能源、楼宇等垂直领域，开启了“技术+场景”的深度融合。正成为AI人才摆脱算法内卷、实现技术价值长效兑现的核心赛道。
毕竟对技术人来说，与其在通用模型里卷参数优化，不如去产业里做能摸到实际效果的事 —— 但想做好ToB AI，选对平台太关键了。真正能承接人才价值的平台，得有行业沉淀、有资源支撑、还得懂怎么培养人，才能让技术落地不只是空想。
一、ToC AI和ToB AI：赛道不同，对人才的要求差别巨大
AI技术的商业化路径在ToC与ToB赛道呈现出截然不同的走向，这种本质差异直接决定了两类赛道的人才能力模型完全不同。
先说说技术逻辑和容错率的区别
ToC AI的技术逻辑是“用通用模型覆盖大众需求”，无论是对话式助手还是图像生成工具，核心目标都是提升用户体验、扩大流量基数，对技术的容错率相对较高。但ToB AI的落地必须深度绑定具体行业的业务流程，对技术精度和容错率的要求堪称严苛。以工业AI预测性维护为例，算法模型不仅要整合设备实时运行数据，还需适配不同产线的工艺特性，一旦出现误判，可能直接导致整条产线停机，这就要求人才必须兼具扎实技术能力与深厚行业认知。
再看看价值衡量与人才需求的不同
ToC AI 的商业价值锚定用户规模与使用频次，更青睐能优化模型参数、打磨用户体验的顶尖算法工程师;ToB AI的价值核心是业务指标的可量化改善，急需“技术+业务”的复合型人才——他们既要懂AI算法原理，更要理解行业业务流程与核心痛点，能将技术转化为降本、增效、减排的可落地商业方案。
现在实体产业的数字化转型跑得越来越快，那些深耕垂直领域、手里握有海量真实行业数据的头部企业，成了ToB AI技术落地的核心载体。也正因为这样，近年来大量ToC大模型团队的技术人才转向ToB赛道——一方面是大环境影响，更核心的是想摆脱“算法内卷”，让自己的技术真正产生长效价值。而施耐德电气作为能源技术领域的引领者，对这类复合型人才的精准定位和系统培养，刚好戳中了行业人才的核心诉求。
二、ToB AI 人才新共识：光懂技术不够，得要会“整合价值”
ToB AI落地最难的是什么?其实是数据孤岛和行业认知断层。想打通技术和业务的壁垒，光靠懂算法可不够——现在行业对ToB AI人才的定位，已经悄悄变了。以前大家觉得“AI 岗位=算法岗”，但现在越来越多实践证明，真正能在ToB领域站稳脚的人才，是“价值整合者”。这背后是行业发展的必然：ToB AI的价值能不能兑现，关键看能不能吃透行业政策、摸准业务流程、解决客户痛点，既得扎根技术底层，又得能衔接业务前端。
这类“价值整合者”通常有三个核心特质，在能力谱系上，要“懂技术更懂业务”，能让AI算法真正落地行业场景并产生可量化商业价值;在角色人设上，“既是技术推动者，也是项目主理人”，需全程参与客户需求识别、方案设计、落地交付与效果评估，而在赋能场景时，“可深度链接技术与业务”，实现技术方案与行业场景的精准匹配。
在这方面，不少企业已经走在了前面。比如施耐德电气就用实际案例证明了这种人才定位的可行性：他们广州工厂的一名蓝领员工，在“大施杯AI创新大赛”里提出用AI识别钢铁铸材的想法，后来在数字化团队的协助下快速落地了模型，给工厂省了不少成本。这个案例不仅展现了 “价值整合者”的实际价值，也能看出优质企业的人才体系，能激活不同岗位、不同层级员工的创新能力，给各类人才提供发挥价值的空间。
三、ToB AI 人才成长的三个关键，场景、数据、闭环缺一不可
对于ToB AI人才而言，理想的成长平台需要具备多元场景、完整数据底座与端到端技术闭环，而施耐德电气的硬实力恰好为人才提供了这些核心职业支撑：
真实多元场景，技术落地的“实战练兵场”
ToB AI技术不是靠纸上谈兵练出来的，得有真实场景打磨。那些行业覆盖广、积累深的企业，往往有大量真实工业场景和优质客户资源。比如施耐德电气，作为百年企业、世界500强，又是能源技术全球引领者，其上海普陀工厂的端到端生产智能化、无锡工厂的绿色制造等场景，不仅能验证AI技术行不行，还能给AI人才提供从工业生产到公共建筑的全场景实战机会，帮人才快速积累项目经验、沉淀可复用的解决方案，夯实职业竞争力。
完整数据底座，技术研发的“核心燃料库”
数据是AI模型的“燃料”，没有贯通全域的数据支撑，ToB AI研发就是空谈。施耐德电气搭建的EcoStruxure架构，实现了数据的全域整合，构建起打通企业内部生产运维数据、客户侧业务数据、行业侧公共数据的数据底座。这就给 AI 模型训练提供了充足又精准的数据资源，让人才做研发不用再受困于数据孤岛，有了坚实的基础。
端到端技术闭环，让方案从纸面落到现场
ToB AI 的价值最终要体现在业务落地效果上。只有具备完整软硬件能力和全生命周期服务的企业，才能实现数据上下游贯通，形成“技术研发-方案设计-场景落地-持续迭代”的端到端闭环。施耐德电气就是这么做的：先在自有工厂验证AI技术，成熟后再向行业输出方案，帮人才把脑子里的技术方案、纸上的设计蓝图，真正落到业务现场，实现技术价值的规模化转化，让人才感受到实实在在的职业成就感。
四、好雇主的软实力：化解焦虑，让人才安心搞事业
除了硬实力，企业文化和人才培育体系这些“软实力”，同样是吸引和留住ToB AI人才的关键。毕竟技术人想长远发展，不仅需要做事的平台，还需要成长的空间和稳定的预期。
全员AI普惠，不让技术变成“少数人的游戏”
AI技术的落地需要全链条协同，不是少数技术精英能搞定的。施耐德电气提出了“AI for ALL” 的全员能力普及策略，把AI课程设为必修课，通过“数字公民”计划开展技能培训，AI 技能培训的全员完成率超96%。同时还搭建了AI社群，既是资讯汇集地，也是方案试验田，形成了全员参与 AI 创新的氛围。
双通道成长，职业发展不用“一条路走到黑”
很多技术人会焦虑：难道一辈子只能做技术?为了化解这种焦虑，施耐德电气设计了清晰的双通道成长路径，搭建了全职业周期培养体系——人才既能朝着研发工程师、架构师等技术专家方向深耕，也能转型为AI解决方案负责人、研发经理等业务或管理人才。针对年轻高潜人才的“Young Talent Program”和面向资深员工的“银河计划”相互补充，再加上“内部培养，全球输送”的模式，过去两年中国区已有不少人走上全球高级管理岗位，给 AI 人才提供了多元化、国际化的发展通道。
五、ToB AI人才画像：企业真正需要的是什么样的人?
现在行业对ToB AI人才的需求，早已不局限于算法能力，更看重“技术+业务”的综合素养。施耐德电气的招聘导向就很能体现这种行业趋势，他们想要的不是单纯的算法专家，而是能把AI落地到行业一线、创造实际业务价值的复合型人才，核心要求有三点：
1、具备扎实的数字化/AI基础能力，同时拥有行业经验或业务场景理解能力;
2、学习能力强，具备优秀的跨业务沟通能力，可直接对接客户识别核心需求;
3、能以价值视角推动项目落地，而非止步于技术研发层面。
为了帮人才持续成长，施耐德电气还提供了丰富的内外部学习资源，比如举办年度外部专家分享会;同时鼓励员工考证，并给予费用报销，还明确强调 “不卷工时、不鼓励无效加班”，保障人才工作与生活、成长的平衡。
写在最后：AI人才的下一站，在产业深水区
对于AI从业者和潜在求职者而言，选择这类平台，意味着能在解决实际产业问题的过程中，实现技术价值与职业发展的双赢。在智能与可持续发展的交汇点，ToB AI的价值兑现才刚刚起步，而像施耐德电气这样，既有硬实力支撑技术落地，又有软实力助力人才成长的平台，正成为技术人才奔赴产业深水区、实现技术理想的核心阵地。毕竟对技术人来说，最大的成就感，莫过于看着自己的技术改变行业、创造价值。
