会议简介

为深入贯彻落实《新一代人工智能发展规划》、“人工智能+”行动方案以及“数字中国”国家战略，由中国人工智能学会主办的2025第十四届中国智能产业高峰论坛与吴文俊人工智能创新大会将于8月29-31日联袂登陆江苏常州。

中国智能产业高峰论坛与吴文俊人工智能创新大会双会合璧、同频共振，以“智启龙城 创领未来”为主题。高峰论坛凭借“学术引领+产业落地+城市赋能”三维模式，已成为推动千项AI技术成果转化的重要产学研“对接口”；创新大会则依托中国智能科技最高荣誉“吴文俊人工智能科学技术奖”，专注构建“学术领奖台”与“产业对接台”双台联动，打造成果转化“加速器”。双会由戴琼海、徐宗本、郑海荣三位院士共同担任大会主席，汇聚百余位专家，在常州搭建前沿技术交流、科技成果转化与城市场景落地的多维平台。

诚邀各界朋友齐聚龙城常州，在这座创新活力涌动的城市，共享前沿成果，共探转型路径，共谋产业机遇，携手为智造名城启新章，为智能产业筑未来！

会议内容

会议日程

2025年8月29-31日

参会对象

注册征文

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早鸟优惠

早鸟票截至8月15日

普通参会：2500元

CAAI会员参会：2000元

正常参会票价

普通参会：3000元

CAAI会员参会：2500元

CAAI学生会员参会：1500元

速抢早鸟票，享最大折扣！如行程有变，8月25日前还可申请退款，参会无忧。

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本次大会特设专题会议、同期活动和标准展位承办席位，数量有限！诚邀合作伙伴携手，共筑AI前沿思想碰撞与产业实践落地的“学术-产业”双融平台！

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产业简报

中国智能产业研究现状

一、研究现状：政策驱动与市场主导的双重引擎

政策框架全面布局

顶层设计：国家层面发布《新一代人工智能发展规划》《“十四五”智能制造发展规划》等文件，明确智能产业作为战略性新兴产业的地位，提出到2025年人工智能核心产业规模超4000亿元的目标。

区域协同：北京、上海、广东等地建设国家人工智能创新应用先导区，形成“东数西算”工程下的算力网络布局，推动区域间智能产业协同发展。

标准制定：全国信息技术标准化技术委员会等机构主导或参与制定国际AI标准超30项，覆盖数据治理、算法伦理、智能硬件等领域。

市场主体活力迸发

企业集群：截至2023年，中国人工智能企业数量超4500家，占全球15%，形成以“BAT”（百度、阿里、腾讯）、华为、字节跳动为龙头，商汤、旷视、科大讯飞等独角兽企业为支撑的产业格局。

资本投入：2022年人工智能领域融资总额超1500亿元，重点投向大模型、自动驾驶、机器人等赛道，资本向头部企业集中趋势明显。

国际合作：通过“一带一路”倡议推动智能产业技术输出，如华为在欧洲建设5G+AI实验室，大疆无人机占据全球消费级市场70%份额。

二、关键领域研究进展：技术突破与场景落地并行

基础研究层

算法创新：在Transformer架构基础上，国内企业推出盘古、文心、通义等千亿级参数大模型，部分场景性能超越GPT-3.5。

算力突破：华为昇腾910B芯片算力达256TFLOPS，寒武纪思元590芯片支持混合精度计算，国产AI芯片市场占有率提升至15%。

数据资源：建成全球最大医疗影像数据库（联影智能）、工业质检数据集（阿里云ET工业大脑），数据标注产业规模超200亿元。

技术应用层

智能制造：三一重工“灯塔工厂”实现全流程数字化，生产效率提升30%；海尔卡奥斯平台赋能超15万家企业数字化转型。

智慧城市：杭州“城市大脑”将交通拥堵率从全国第5降至第57，深圳政务服务“秒批”事项覆盖90%以上高频业务。

智能医疗：联影医疗CT设备搭载AI辅助诊断系统，肺结节检出准确率达97%；平安好医生在线问诊量突破10亿次。

自动驾驶：百度Apollo测试里程超6000万公里，小鹏、蔚来等车企实现城市导航辅助驾驶（NOA）量产落地。

伦理与治理研究

算法审计：清华大学、北大等高校建立AI伦理研究中心，推出《人工智能伦理治理标准化指南》。

数据安全：通过《数据安全法》《个人信息保护法》构建法律框架，蚂蚁集团“隐语”框架实现数据“可用不可见”。

就业影响：研究显示，AI每替代1个岗位可创造2.3个新岗位，重点向数据分析、AI训练师等职业迁移。

三、核心挑战与未来趋势

现存挑战

技术瓶颈：高端芯片（如7nm以下制程）仍依赖进口，AI大模型能耗问题突出（训练一次GPT-3耗电1287兆瓦时）。

数据壁垒：行业数据孤岛现象严重，医疗、金融等领域数据共享机制尚未完善。

人才缺口：AI领域高层次人才不足，算法工程师供需比达1:10，复合型人才（如“AI+制造”）培养体系待健全。

未来趋势

技术融合：AI+5G+工业互联网推动“黑灯工厂”普及，预计2025年智能制造市场规模突破5万亿元。

绿色智能：液冷数据中心、低碳算力网络成为新方向，阿里云张北数据中心PUE（能效比）降至1.08。

全球竞争：中美在AI基础研究、标准制定、应用生态领域的竞争加剧，欧洲通过《AI法案》构建监管壁垒。

社会赋能：AI在老龄化社会（如智能护理机器人）、乡村振兴（如农业无人机）等领域的应用潜力亟待挖掘。

中国智能产业研究可以应用在哪些行业或产业领域

一、制造业：从“自动化”到“自主化”的跨越

智能工厂建设

柔性生产：海尔青岛“灯塔工厂”通过AI+5G实现生产线动态重组，支持3000种产品混流生产，订单响应周期缩短50%。

质量管控：三一重工应用视觉识别技术，将焊接缺陷检测准确率从85%提升至99.7%，年减少质量损失超2亿元。

预测性维护：徐工机械搭载工业互联网平台，通过设备传感器数据预测故障，使设备停机时间减少40%。

供应链优化

京东物流“亚洲一号”智能仓采用AGV机器人与AI调度系统，分拣效率达每小时1.6万件，较传统仓库提升5倍。

宁德时代通过数字孪生技术模拟电池生产全流程，将新产线调试周期从6个月压缩至2个月。

二、医疗健康：从“经验医学”到“精准医学”的变革

辅助诊断

联影医疗CT设备集成AI肺结节检测系统，3秒内完成影像分析，漏诊率较人工降低30%。

推想科技“InferenceRead”系统获批FDA认证，可识别20余种胸部疾病，覆盖全球超4000家医疗机构。

药物研发

英矽智能利用生成式AI设计特发性肺纤维化新药，从靶点发现到临床前候选化合物仅用18个月（传统需6年）。

华为云盘古药物分子大模型预测药物ADMET性质，将研发成本降低70%。

健康管理

平安好医生“AI医生”日均问诊量突破100万次，结合可穿戴设备数据实现慢性病风险预警。

微医构建“数字健共体”，通过AI分诊系统将基层诊疗准确率从60%提升至85%。

三、智慧城市：从“管理”到“治理”的升级

交通治理

杭州“城市大脑”实时分析全城摄像头数据，动态调整信号灯配时，使高峰时段拥堵指数从1.82降至1.63。

百度Apollo在沧州部署车路协同系统，通过路侧单元（RSU）将自动驾驶车辆感知范围扩展至1公里。

公共服务

深圳政务服务“秒批”系统应用OCR+NLP技术，自动审核企业注册、社保办理等业务，年减少人工审核量超1亿次。

科大讯飞“智医助理”辅助基层医生书写病历，将病历规范率从40%提升至90%。

能源管理

国家电网应用AI进行电力负荷预测，误差率低于2%，支撑新能源大规模并网。

腾讯云“能效管家”为商业建筑提供节能优化方案，平均降低能耗15%-30%。

四、金融科技：从“数字化”到“智能化”的演进

风险控制

蚂蚁集团“CTU”风控系统实时处理万亿级交易数据，将资损率控制在0.00001%以下（行业平均0.01%）。

微众银行运用联邦学习技术，在保护数据隐私前提下实现跨机构反欺诈模型训练。

投资决策

平安科技“平安脑”分析宏观经济、企业财报等数据，为资产配置提供AI建议，管理规模超5万亿元。

肯耐珂萨推出AI招聘系统，通过语义分析匹配岗位需求，简历筛选效率提升80%。

客户服务

工商银行“工小智”智能客服解答率超95%，可处理复杂业务如信用卡调额、贷款申请等。

众安保险应用AI定损技术，车险理赔从3天缩短至3分钟，欺诈案件识别率提升50%。

五、农业：从“靠天吃饭”到“知天而作”的转变

精准种植

大疆农业无人机搭载多光谱摄像头，生成作物长势热力图，指导变量施肥，减少化肥使用量20%。

极飞科技智能灌溉系统结合土壤湿度传感器，实现节水50%、增产15%。

畜牧养殖

京东农牧“猪脸识别”技术监测生猪进食量、活动轨迹，提前15天预警疾病，母猪产仔率提升10%。

新希望六和应用AI估重系统，通过摄像头拍摄生猪体型，自动计算出栏重量，误差率<1%。

农产品流通

拼多多“农地云拼”模式利用AI预测区域需求，实现“产地直发”，水果损耗率从30%降至5%。

美团买菜构建智能分拣中心，通过视觉识别技术对蔬菜进行分级，分拣效率提升3倍。

六、教育：从“标准化”到“个性化”的突破

智能教学

科大讯飞“智慧课堂”分析学生课堂表情、答题数据，生成个性化学习路径，班级平均分提升10-15分。

猿辅导“南瓜科学”AI实验课通过AR技术模拟物理/化学实验，学生参与度达92%（传统课堂65%）。

教育评价

腾讯教育“英语君”自动批改作文，从语法、词汇、逻辑多维度评分，与人工评分一致性超90%。

松鼠Ai运用知识图谱技术定位学生知识薄弱点，针对性推送习题，提分效率提升50%。

七、新兴领域：前沿技术驱动的产业爆发

自动驾驶

小鹏G9实现城市NGP（导航辅助驾驶），可处理红绿灯启停、变道超车等场景，覆盖90%城市道路。

蘑菇车联“车路云一体化”方案在衡阳落地，通过路侧感知设备弥补单车智能盲区，事故率降低60%。

元宇宙

网易瑶台搭建虚拟会议平台，支持万人同时在线，通过AI生成数字分身，降低企业线下活动成本70%。

百度希壤与中国探月工程合作，打造月球基地元宇宙体验馆，用户可操作虚拟机器人完成科学实验。

量子计算

本源量子发布“悟源”超导量子计算机，在金融风险建模、药物分子模拟等领域展现潜力，计算速度提升百万倍。

华为量子计算云平台开放20比特量子处理器，供高校、企业进行算法验证，加速量子计算产业化。

结语：智能产业应用的三大趋势

技术融合深化：AI+5G+区块链推动产业互联网发展，如工业互联网平台集成数字孪生、边缘计算等技术。

场景边界拓展：智能技术从经济领域向社会治理渗透，如AI辅助司法审判、智慧环保监测等。

伦理框架构建：随着《生成式AI服务管理暂行办法》等政策出台，行业将形成“技术突破-应用落地-规范治理”的良性循环。

中国智能产业领域有哪些知名研究机构或企业品牌

一、知名研究机构：推动技术突破与标准制定1. 国家级科研平台

中国科学院自动化研究所

领域：模式识别、智能机器人、脑机接口

成果：研发全球首款“类脑认知引擎”脑机接口系统，参与制定ISO/IEC人工智能国际标准。

合作：与华为、阿里等企业共建联合实验室，推动AI技术在医疗、制造领域落地。

清华大学人工智能研究院

领域：大模型、计算机视觉、AI伦理

成果：发布“悟道”大模型（参数规模达1.75万亿），主导制定《人工智能伦理治理标准化指南》。

应用：与北京协和医院合作开发AI辅助诊断系统，覆盖20余种罕见病。

之江实验室（浙江）

领域：智能计算、数字孪生、量子智能

成果：建成全球首个“智能计算数字反应堆”，支撑超算中心能效比（PUE）降至1.04。

项目：牵头国家“东数西算”工程算力网络调度系统研发。

2. 高校重点实验室

北京大学人工智能研究院

方向：自然语言处理、多模态学习

突破：提出“文心”大模型架构，支持中英文跨语言理解，准确率达92%。

产业：与腾讯合作开发AI写作助手，覆盖新闻、法律等场景。

上海交通大学人工智能研究院

方向：自动驾驶、智能制造

成果：研发“天鲸”自动驾驶测试平台，支持L4级车辆在复杂路况下运行。

合作：与上汽集团共建“智能网联汽车联合创新中心”。

哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室

方向：工业机器人、服务机器人

突破：开发“灵巧手”机器人，可完成针灸、手术等精细操作，精度达0.02毫米。

应用：与新松机器人合作量产医疗机器人，已进入300余家医院。

3. 行业标准化组织

全国信息技术标准化技术委员会（TC28）

职责：主导制定AI、大数据、区块链等领域国家标准，已发布《人工智能标准化白皮书》。

国际参与：代表中国在ISO/IEC JTC 1/SC 42（人工智能分委会）中提交12项提案。

中国电子技术标准化研究院

方向：智能硬件、数据安全

成果：制定《智能音箱技术规范》《AI芯片能效测试方法》等团体标准。

认证：为华为昇腾、寒武纪等芯片提供AI算力基准测试服务。

二、领军企业品牌：技术驱动与场景落地双轮并进1. 互联网与科技巨头

百度

核心业务：大模型（文心一言）、自动驾驶（Apollo）、智能云

技术优势：文心大模型参数规模达2600亿，Apollo测试里程超6000万公里。

落地场景：与吉利合作量产L4级自动驾驶汽车，在武汉、重庆开展Robotaxi运营。

阿里巴巴

核心业务：通义大模型、工业互联网（ET工业大脑）、城市大脑

技术优势：通义千问支持多模态交互，ET工业大脑覆盖15万家制造企业。

落地场景：为协鑫光伏优化硅片生产流程，良品率提升1%，年增效益超1亿元。

腾讯

核心业务：混元大模型、医疗AI（腾讯觅影）、智慧交通

技术优势：混元大模型在中文理解任务中超越GPT-3.5，腾讯觅影支持3000种疾病筛查。

落地场景：与深圳地铁合作部署AI安检系统，通行效率提升40%。

2. 人工智能独角兽

商汤科技

核心业务：计算机视觉（SenseCore平台）、智慧城市、元宇宙

技术优势：SenseCore AI大装置支持万亿参数模型训练，算力效率提升300%。

落地场景：为上海打造“城市之眼”系统，实时监测10万路摄像头数据。

旷视科技

核心业务：物流机器人（河图系统）、人脸识别（Face++）

技术优势：河图系统支持1000台AGV协同调度，Face++日均调用量超10亿次。

落地场景：为新加坡港务集团部署智能仓储系统，分拣效率提升5倍。

科大讯飞

核心业务：智能语音（星火大模型）、智慧教育、医疗AI

技术优势：星火大模型支持多语言交互，医疗AI覆盖97%常见病诊断。

落地场景：为全国5万所学校提供AI教学系统，学生平均成绩提升10-15分。

3. 硬件与芯片企业

华为

核心业务：昇腾AI芯片、盘古大模型、5G+AI解决方案

技术优势：昇腾910B芯片算力达256TFLOPS，盘古气象大模型预测精度超传统模型。

落地场景：与国家气象局合作构建全球首个AI气象预报系统，分辨率提升至1公里。

寒武纪

核心业务：思元系列AI芯片、智能计算集群

技术优势：思元590芯片支持混合精度计算，能效比达5TOPS/W。

落地场景：为珠海横琴新区部署智能计算中心，支撑1000路视频实时分析。

大疆创新

核心业务：农业无人机（T50）、行业无人机（经纬M300）

技术优势：T50无人机载重50公斤，喷洒效率达400亩/小时。

落地场景：在新疆棉花田部署AI植保系统，农药使用量减少30%。

4. 垂直领域领军者

平安科技

核心业务：金融AI（平安脑）、医疗科技（AskBob医生）

技术优势：平安脑管理资产规模超5万亿元，AskBob医生覆盖3000种疾病。

落地场景：为银行提供AI反欺诈系统，欺诈案件识别率提升50%。

字节跳动

核心业务：云雀大模型、推荐算法、火山引擎

技术优势：云雀大模型支持多模态内容生成，推荐算法点击率提升20%。

落地场景：为抖音电商提供AI选品系统，商家转化率提升35%。

宁德时代

核心业务：电池AI（数字孪生工厂）、储能系统

技术优势：数字孪生工厂将新产线调试周期从6个月压缩至2个月。

落地场景：为特斯拉4680电池产线提供AI质检系统，缺陷检出率达99.9%。

三、产业生态特征与趋势

技术-产业协同：研究机构与企业通过“联合实验室”“创新中心”等形式深度绑定，如清华-阿里AI联合实验室、中科院-华为“天才少年”计划。

区域集群效应：北京（AI算法）、上海（智能计算）、深圳（硬件制造）、合肥（量子智能）形成特色产业集群。

全球化布局：头部企业通过海外研发中心（如百度美国实验室）、跨国合作（如腾讯与宝马共建自动驾驶实验室）拓展国际市场。

伦理与治理并行：商汤、旷视等企业成立AI伦理委员会，参与制定《生成式AI服务管理暂行办法》等政策。

中国智能产业领域有哪些招聘岗位或就业机会

一、核心技术方向：算法、硬件与交叉领域1. 人工智能与大模型

核心岗位：

大模型算法工程师：负责模型架构设计、训练优化（如LoRA微调）、多模态融合（文本-图像-视频）。

AI推理优化工程师：专注模型压缩（量化、剪枝）、硬件加速（CUDA、TensorRT），提升推理速度与能效。

Prompt工程师：设计高效提示词，优化大模型输出质量（如法律文书生成、医疗诊断建议）。

技能要求：

精通PyTorch/TensorFlow框架，熟悉Hugging Face生态工具；

具备分布式训练经验（如Megatron-LM、DeepSpeed）；

了解伦理与安全（如对抗样本防御、数据隐私保护）。

典型企业：百度（文心大模型）、阿里（通义千问）、智谱AI（ChatGLM）、零一万物（Yi系列）。

薪资水平：应届生30-50万/年，资深专家可达100万+。

2. 计算机视觉

核心岗位：

3D视觉算法工程师：研发SLAM（同步定位与建图）、三维重建技术（如NeRF），应用于自动驾驶、机器人导航。

视频理解工程师：开发时序动作检测、视频摘要生成算法，支撑短视频推荐、安防监控场景。

医学影像分析师：结合CT/MRI数据训练AI诊断模型（如肺结节检测、眼底病变分类）。

技能要求：

掌握OpenCV、Pytorch3D等工具库；

熟悉多视图几何、光流估计等理论；

具备医学或工业领域知识（如DICOM标准、ISO 13485认证）。

典型企业：商汤科技（SenseCore平台）、旷视科技（Face++）、联影医疗（AI影像）。

薪资水平：中级工程师25-40万/年，高级专家50-80万/年。

3. 智能芯片与硬件

核心岗位：

AI芯片架构师：设计NPU（神经网络处理器）架构，优化访存带宽、计算并行度（如华为昇腾910B）。

芯片验证工程师：搭建UVM验证环境，覆盖功能、性能、功耗（PPA）测试。

先进封装工程师：研发Chiplet（芯粒）技术，解决多芯片互连延迟问题（如AMD EPYC处理器）。

技能要求：

精通Verilog/SystemVerilog硬件描述语言；

熟悉HLS（高层次综合）工具（如Vitis HLS）；

了解先进制程工艺（如3nm GAA晶体管）。

典型企业：寒武纪（思元系列）、地平线（征程系列）、长鑫存储（DRAM芯片）。

薪资水平：芯片设计工程师30-60万/年，架构师80万+。

4. 机器人与自动驾驶

核心岗位：

SLAM算法工程师：开发激光/视觉SLAM算法，实现机器人自主定位与建图（如波士顿动力Spot机器人）。

决策规划工程师：设计行为预测、路径规划模型（如A、RRT算法），应用于自动驾驶车辆。

多模态感知工程师：融合激光雷达、摄像头、毫米波雷达数据，提升环境感知鲁棒性。

技能要求：

掌握ROS（机器人操作系统）、CARLA仿真平台；

熟悉强化学习（如PPO、SAC）在决策中的应用；

具备车规级开发经验（如ISO 26262功能安全标准）。

典型企业：新松机器人（工业机器人）、小鹏汽车（XNGP系统）、图森未来（自动驾驶卡车）。

薪资水平：中级工程师20-40万/年，高级专家50-100万/年。

二、行业应用领域：垂直场景深度渗透1. 智能制造

核心岗位：

工业AI工程师：开发缺陷检测（如表面划痕识别）、预测性维护（如设备剩余寿命预测）模型。

数字孪生工程师：构建工厂/产线数字模型，支持虚拟调试与优化（如宁德时代数字孪生工厂）。

AGV调度工程师：设计多机器人协同路径规划算法，提升仓储物流效率（如京东亚洲一号仓库）。

技能要求：

熟悉MES/ERP系统集成；

掌握工业协议（如Modbus、OPC UA）；

了解精益生产（Lean Manufacturing）理念。

典型企业：海尔智家（卡奥斯平台）、富士康（工业互联网）、西门子（MindSphere）。

薪资水平：15-35万/年，资深专家可达50万+。

2. 智慧医疗

核心岗位：

医疗影像AI工程师：训练CT/MRI图像分割模型（如肺结节、肝脏肿瘤检测）。

药物研发AI工程师：应用AlphaFold预测蛋白质结构，加速新药发现（如英矽智能）。

智能导诊工程师：开发NLP模型，实现症状-科室自动匹配（如平安好医生）。

技能要求：

具备医学知识（如DICOM标准、HIPAA合规）；

熟悉生物信息学工具（如Biopython、Rosetta）；

了解临床实验设计（如随机对照试验RCT）。

典型企业：联影医疗（AI影像）、推想科技（肺结节AI）、深睿医疗（多模态诊断）。

薪资水平：20-45万/年，博士级专家可达80万+。

3. 智慧城市

核心岗位：

城市大脑工程师：开发交通信号优化、应急事件预测模型（如杭州城市大脑）。

环境监测AI工程师：应用卫星遥感+地面传感器数据，实现空气质量/水质预测（如航天宏图）。

智慧能源工程师：优化电网负荷预测、风电/光伏发电效率（如国家电网AI调度系统）。

技能要求：

熟悉GIS（地理信息系统）工具（如ArcGIS、QGIS）；

掌握时空序列预测算法（如LSTM、Transformer-TS）；

了解智慧城市标准（如GB/T 34680系列）。

典型企业：海康威视（城市安防）、千方科技（智能交通）、华为（智慧园区）。

薪资水平：18-40万/年，项目经理可达60万+。

三、企业类型与职业发展路径1. 科技巨头：技术深度与资源整合

代表企业：百度、阿里、腾讯、华为

岗位特点：

聚焦前沿技术（如大模型、芯片）；

提供跨部门轮岗机会（如算法岗可转产品、架构）；

全球化视野（如华为“天才少年”计划支持海外研发）。

发展路径：

初级工程师 → 高级专家 → 架构师/技术总监；

内部转岗至产品、战略、投资等部门。

2. 独角兽企业：快速成长与股权激励

代表企业：商汤、旷视、地平线、科大讯飞

岗位特点：

承担核心项目（如商汤SenseCore平台开发）；

股权激励计划（如旷视科技员工持股比例超10%）；

扁平化管理，决策链条短。

发展路径：

技术骨干 → 团队负责人 → 事业部总经理；

参与IPO前融资，实现财富增值。

3. 传统行业转型：复合型人才需求旺盛

代表企业：海尔（家电）、上汽（汽车）、国家电网（能源）

岗位特点：

需兼具行业知识（如汽车电子、电力系统）与AI技能；

侧重技术落地（如上汽L4级自动驾驶量产）；

稳定性高，福利完善（如补充公积金、企业年金）。

发展路径：

技术岗 → 管理岗（如AI项目经理）；

内部转岗至业务部门（如市场、运营）。

四、未来趋势与技能储备建议

技术融合趋势：

AI+机器人（如人形机器人Optimus Gen-2）、AI+生物技术（如合成生物学自动化平台）将催生新岗位；

需掌握跨学科知识（如机器人学+神经科学、AI+量子计算）。

伦理与安全需求：

AI可解释性、数据隐私保护（如差分隐私、联邦学习）成为硬性要求；

建议学习ISO/IEC 23894（AI风险管理标准）、GDPR合规实践。

软技能提升：

沟通能力（向非技术团队解释算法逻辑）、项目管理（敏捷开发、Scrum框架）重要性上升；

推荐考取PMP（项目管理专业人士）、CISP（注册信息安全专业人员）认证。