医疗AI、基因组学AI、金融AI、音乐AI、教育AI……这些领域都需要既懂行业专业知识，又懂AI技术的人。
• 例如，医学与AI结合，需要了解临床医学、病理学、药理学等知识，也需要算法、数据处理、机器学习等技术。只有二者有机结合，才能在医疗影像识别、药物研发、疾病预测等方面取得突破性进展。
2. 从“专业人才”到“复合型人才”
• 传统的计算机专业教育往往停留在编程语言、数据结构、操作系统、网络等基础理论，或是某个方向的应用技术。
• 然而在当下，“复合型人才”在求职时更具竞争力：他们可能有理工和艺术的双背景、或是具备金融与数据挖掘的双技能。这样的交叉背景，让他们能在所处行业内提出独到的创新方案，而不仅是做“代码搬运工”。