2026年7月3日，《工人日报》客户端发布校园招聘市场相关报道。根据脉脉高聘人才智库发布的《抢占AI新生代——2026年名校生求职招聘洞察》，人工智能正在成为校招市场中增长较快的岗位方向，并逐步改变企业对高校毕业生的能力要求。

报告数据显示，2026年1—5月，新发校园招聘人工智能岗位数量同比增长47.3%，成为推动校招岗位结构变化的重要因素。同期，新发岗位中的人工智能岗位渗透率由2025年的26.41%提高至37.56%，相当于每10个新发布的校招岗位中，接近4个与人工智能相关。

人工智能成为校招市场的重要增量

过去，人工智能岗位主要集中在少数互联网平台、科研机构和大型科技企业。随着大模型、机器人、智能汽车、半导体和工业智能化等产业加快发展，人工智能人才需求正在向更多行业扩展。

目前，企业需要的人工智能人才已经不仅是从事基础模型研究的算法研究人员，还包括人工智能应用开发、模型部署、数据工程、智能体开发、平台运维和产品设计等不同类型的人才。

这种变化说明，人工智能正在从少数研发团队使用的前沿技术，逐步进入企业产品开发、生产经营和客户服务等实际业务环节。

企业在招聘高校毕业生时，也开始更加关注应聘者能否利用人工智能工具解决真实问题，而不只是掌握理论知识或完成课程考试。

北京AI岗位渗透率接近五成

从城市分布看，2026年1—5月，北京、上海、深圳、杭州和广州位列校园招聘岗位数量前五名，校招机会仍然主要集中在经济和科技产业较为发达的城市。

在新发校招岗位的人工智能渗透率方面，北京达到49.50%，位列相关城市首位。这意味着北京新发布的校招岗位中，接近一半涉及人工智能技术或人工智能应用。

杭州的人工智能岗位渗透率为43.10%，深圳为42.60%，上海为39.00%。上述数据反映出，人工智能正在成为北京、杭州、深圳和上海等城市吸引青年人才的重要产业方向。

深圳拥有电子信息制造、通信设备、智能硬件、新能源汽车、无人机及机器人等产业基础。人工智能岗位渗透率达到42.60%，说明深圳企业对算法、软件、芯片、智能终端和人工智能应用人才的需求正在持续增加。

对于深圳的科技企业而言，人工智能人才需求不仅来自大模型企业，也来自通信、制造、软件服务和智能设备等传统产业的数字化升级。

大模型算法成为校招热门岗位

从具体岗位看，2026年1—5月校园招聘岗位数量前十名中，技术类岗位占比较高。

大模型算法、后端开发、前端开发、C++开发、机器人算法、算法研究员和全栈工程师等岗位进入热门校招岗位榜单，其中大模型算法位列热招岗位首位。

大模型算法岗位通常涉及模型训练、数据处理、模型评估、推理优化和应用开发等工作。部分岗位还要求应聘者掌握深度学习框架、自然语言处理、计算机视觉或多模态模型等技术。

机器人算法岗位则更加关注机器视觉、运动控制、路径规划、环境感知和人机交互等能力。

随着具身智能和工业机器人进入更多应用场景，算法人员不仅需要理解人工智能模型，还需要了解传感器、机械结构、控制系统和真实物理环境。

后端开发、前端开发和全栈工程师依然保持较高招聘热度，说明人工智能产品落地仍然需要完整的软件工程团队。

模型可以提供智能能力，但要将人工智能接入企业管理系统、客户服务平台或生产设备，还需要软件工程师负责系统设计、接口开发、数据连接和运行维护。

企业更加重视项目与开源实践

报告显示，在技术岗位招聘要求的高频关键词中，“人工智能技术与框架经验”“硕博学历”“项目经验”和“开源平台或GitHub经历”等要求，出现频率明显高于“双一流”“985、211”等学校标签。

这一变化意味着，企业在招聘人工智能技术人才时，不再只依据毕业院校判断应聘者能力，而是更加重视实际技术水平和项目经验。

对于计算机、软件工程、数据科学和人工智能专业的学生而言，仅掌握课堂知识可能难以满足部分企业的招聘要求。

学生还需要通过课程项目、科研项目、实习经历、编程比赛或个人作品，证明自己能够完成数据处理、模型训练、系统开发和问题调试。

开源平台经历受到关注，是因为企业可以通过应聘者公开提交的代码、项目文档和协作记录，更直观地了解其编程能力、工程习惯及解决问题的过程。

一个结构完整、能够正常运行的个人项目，有时比简单罗列大量课程名称更容易体现实际能力。

企业需要的不只是算法研究人员

人工智能产业的发展，也在推动技术岗位进一步细分。

部分企业需要从事模型预训练、算法创新和基础研究的技术人才，这类岗位通常对数学基础、论文成果和研究能力要求较高。

另一些企业则更加需要人工智能应用开发人员，负责调用已有模型、建设企业知识库、开发智能体、连接业务系统并完成实际项目交付。

在制造、通信、金融和企业服务等行业中，人工智能应用人员还需要理解具体业务流程。

例如，工业智能体开发人员需要了解生产管理、设备运维和质量检测；通信行业的人工智能人员需要了解网络运行、故障分析和资源调度；企业服务领域的开发人员则需要理解合同、客户关系和内部审批流程。

因此，企业招聘人工智能人才时，可能越来越重视“技术能力+行业知识”的复合型人才。

非技术岗位仍然重视综合能力

人工智能岗位快速增长，并不意味着企业只招聘程序员和算法工程师。

报告显示，产品经理以及人力资源业务伙伴、管理类岗位也进入校园招聘岗位数量前十名，反映出企业仍然需要产品设计、项目协调、市场运营和人才管理等非技术人员。

在非技术岗位的招聘要求中，“本科”是较为高频的基础要求，“沟通能力”“责任心”等综合素质紧随其后，“实习经验”也是重要加分项。

人工智能产品需要经过需求分析、产品设计、技术开发、市场推广和客户服务等多个环节，仅依靠技术人员难以完成完整的商业化过程。

因此，不具备编程背景的学生仍然可以进入人工智能相关行业，但需要理解人工智能产品的基本逻辑，并能够将技术能力转化为用户可以使用的产品和服务。

大型互联网企业仍有较强吸引力

从学生求职关注度看，大型互联网企业仍然是校招生的重要选择。

2026年1—5月校招生热搜企业前50名中，字节跳动、腾讯、美团和京东等互联网企业仍位居前列，显示大型平台在薪酬、培训、项目规模和职业发展等方面仍具有较强吸引力。

大型企业通常拥有较多数据、算力和应用场景，可以为高校毕业生提供相对完整的技术训练和项目实践机会。

但大型企业并不是人工智能人才的唯一去向。随着人工智能产业链不断扩大，越来越多毕业生开始关注芯片、机器人、智能制造和新能源汽车等企业。

硬科技企业热度持续上升

报告显示，名校生关注的企业范围正在向芯片、半导体、新能源汽车和智能硬件等产业扩展。

海光信息、寒武纪、飞腾、摩尔线程、长鑫存储和长江存储等芯片及半导体企业进入校招生热搜榜单，比亚迪、小鹏汽车、蔚来、大疆和影石等新能源汽车与智能硬件企业也受到关注。

人工智能产业链不仅包括大模型和应用软件，还包括算力芯片、服务器、存储设备、通信网络、传感器和智能终端。

随着人工智能训练和推理需求增加，上游芯片、存储和通信设备企业对相关人才的需求也会同步增加。

新能源汽车、无人机和机器人企业则需要将人工智能与真实设备结合，对算法、软件、电子工程和自动化人才形成新的需求。

这一趋势为高校毕业生提供了更加多样化的就业方向。学生不必只关注传统互联网岗位，也可以根据自己的专业和兴趣，选择半导体、通信、智能制造或机器人等产业。

校园招聘正在从学历筛选转向能力验证

从报告释放的信息看，学历仍然是企业招聘的重要参考，但已经难以成为衡量技术人才的唯一标准。

特别是在人工智能行业，技术更新速度较快，企业更加关注应聘者能否持续学习新工具、理解新模型，并将技术应用于实际项目。

对于高校学生而言，建立完整的能力证明越来越重要。

一份人工智能项目经历，应当明确说明项目解决了什么问题、使用了哪些数据、采用了什么模型、本人承担了哪些工作，以及最终取得了怎样的结果。

如果项目只写“参与人工智能系统开发”，企业很难判断应聘者的真实贡献。

相比之下，能够展示代码、模型效果、系统界面和个人职责的项目，更有利于企业判断应聘者的能力。

企业需要提前建立AI人才储备

随着人工智能人才竞争加剧，企业也需要调整传统招聘方式。

脉脉创始人兼首席执行官林凡表示，企业需要更早识别、接触并持续经营具有潜力的人才。脉脉人才银行已经增加技术底座人才和人工智能应用开发人才等标签，帮助招聘人员对人工智能人才进行识别和分类。

对企业而言，招聘人工智能人才不能简单复制传统软件岗位的招聘标准。

基础模型研究人员、人工智能应用工程师、数据工程师和智能体产品经理所需要的能力并不完全相同，企业需要根据自身业务明确岗位职责。

如果企业主要使用成熟模型开发行业应用，就不一定需要组建大规模基础模型研究团队，而应重点招聘熟悉软件工程、业务流程和模型应用的人才。

人才培养需要与产业变化同步

人工智能岗位增长也对高校人才培养提出了新的要求。

学校除了教授编程语言、数据结构和算法等基础课程，还需要加强项目实践、软件工程、人工智能框架和跨学科应用训练。

学生不仅要知道模型的基本原理，还要能够完成数据清洗、程序调试、模型测试和系统部署。

对于非计算机专业学生而言，掌握人工智能工具的基本使用方式，也可能成为未来进入市场营销、金融分析、企业管理和客户服务等岗位的重要能力。

需要说明的是，本次数据来自招聘平台及其人才智库发布的报告，主要反映该平台相关岗位和用户行为的变化，不能直接等同于全国全部校园招聘市场情况。

但人工智能岗位数量增长、企业更加重视项目能力以及硬科技企业关注度提高等趋势，仍然为高校、学生和用人单位观察人才市场变化提供了参考。

总体来看，2026年校园招聘市场正在呈现明显的人工智能化趋势。

人工智能不只是增加了一批新的算法岗位，也在改变软件开发、产品管理、人才招聘和企业组织方式。

未来，随着人工智能进一步进入通信、制造、金融、汽车和企业服务等行业，既具备专业技术能力，又拥有项目经验和行业知识的复合型人才，将获得更多发展机会。