AI跨界发展时，人才需求在跟上方面面临着一些挑战和机遇：
难以跟上的原因
知识复合型要求高
学科融合的深度和广度
AI跨界涉及到多个不同领域知识的融合，如AI与医疗跨界，需要人才既精通深度学习算法、数据挖掘等AI技术，又要对医学知识如解剖学、病理学、临床医学有深入的了解。这种跨学科知识体系的构建难度较大，传统教育体系往往是按照单一学科进行划分的，难以快速培养出满足需求的复合型人才。
持续学习能力要求高
AI技术本身在不断发展，新的算法、模型不断涌现，而与之跨界的领域知识也在持续更新。例如，AI与金融跨界，金融领域的政策法规、市场动态时刻变化，AI技术在金融风险预测、投资策略分析等方面的应用也需要不断优化。人才需要不断学习新知识、掌握新技能，这对很多从业者来说是一个巨大的挑战。
教育体系滞后
课程设置不合理
在大多数高校和职业教育机构中，现有的课程体系难以适应AI跨界人才培养的需求。以AI与艺术设计的跨界为例，相关课程可能在计算机科学专业中很少涉及艺术审美、设计理念等内容，而在艺术设计专业中又缺乏对AI编程、算法基础的教学。这种课程设置的割裂导致难以直接培养出能够在AI与艺术设计跨界领域发挥作用的人才。
实践教学不足
AI跨界人才需要大量的实践项目来积累经验，提高解决实际问题的能力。然而，许多教育机构受限于资源、师资等因素，无法提供足够丰富的跨界实践项目。例如，AI与农业的跨界实践，需要建立智能化农业实验基地，配备相关的传感器、农业机器人等设备，但很多学校难以承担这样的建设费用，导致学生缺乏实际操作的机会。
人才竞争激烈
企业间的人才抢夺
随着AI跨界发展的前景被广泛看好，各类企业都在积极布局相关业务，从而导致对AI跨界人才的竞争加剧。像科技巨头企业（如谷歌、微软等）和新兴的AI创业公司都在抢夺有限的人才资源。这些企业往往能够提供高薪、良好的工作环境和丰富的资源，但也使得人才的流动性较大，一些新兴企业和传统行业企业在吸引和留住AI跨界人才方面面临更大的困难。
不同行业的吸引力差异
不同行业对于AI跨界人才的吸引力存在很大差异。例如，AI与游戏行业的跨界，由于游戏行业本身具有创新性、娱乐性等特点，对年轻人才具有较大的吸引力；而AI与传统制造业的跨界，由于制造业工作环境相对较差、工作内容可能较为枯燥，很难吸引到优秀的AI跨界人才，这也导致制造业在AI跨界转型过程中人才短缺的问题更加严重。
能够跟上的积极因素
新兴教育模式的出现
在线教育平台的补充作用
在线教育平台如Coursera、Udemy等提供了大量关于AI跨界知识的课程。这些课程不受地域和时间限制，能够让学习者根据自己的需求灵活选择学习内容。例如，一个在传统机械制造企业工作的员工，如果想要涉足AI与制造业的跨界领域，可以在业余时间通过在线课程学习AI算法、机器学习在工业生产中的应用等知识，补充自己在这方面的知识短板。
校企合作与定制化培养
许多企业开始与高校开展校企合作，共同制定针对AI跨界人才的培养方案。例如，某汽车制造企业与高校的机械工程和计算机科学专业合作，设立专门的“智能汽车工程”专业方向，根据企业对AI技术在汽车自动驾驶、智能车联网等方面的需求，定制课程体系，安排实践教学环节，实现学校人才培养与企业实际需求的有效对接。
行业自身的调整与激励
传统行业的转型动力
传统行业在面临数字化、智能化转型的压力下，会积极调整自身的人才战略以适应AI跨界发展。例如，传统物流企业为了实现智能化仓储和配送，会加大对AI相关人才的引进和培养力度。他们可能会内部设立培训中心，对现有员工进行AI技术培训，将其转化为既懂物流业务又懂AI应用的跨界人才，同时也会提高薪酬待遇和职业发展空间来吸引外部的AI跨界人才。
新兴行业的人才吸引措施
新兴的AI跨界行业如AI+生物制药等，为了吸引人才，往往会提供创新的工作模式和极具吸引力的科研环境。一些生物制药企业与AI研究机构合作成立联合实验室，为人才提供前沿的研究设备、海量的生物数据资源以及与国际顶尖科学家合作的机会，这种独特的优势有助于吸引到来自AI和生物制药等不同领域的优秀人才，促进人才向这些新兴跨界行业的聚集。
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