本文系统阐述嵌入式如何转向人工智能：以岗位与场景定位为起点，分阶段补齐数学、数据与深度学习训练能力，采用Python与C/C++协同开发；在硬件上据任务复杂度与功耗选择MCU、NPU或嵌入式GPU，并以ONNX、TensorRT、OpenVINO、TFLite等实现量化与推理加速；在RTOS/Linux完成驱动与管线集成，结合容器化与MLOps建立数据—模型—部署—监控闭环；通过PoC—MVP—量产的节奏落地，强调合规与安全工程。文中给出平台对比表与实践方法，并引用权威观点，最终建议以小步快跑的工程化策略完成稳健转型。

入行人工智能工程的高效路径是以岗位定位为起点，建立系统化技能地图并通过端到端项目与认证形成可信履历。先夯实编程、机器学习与深度学习基础，再掌握MLOps、云平台与生成式AI（含提示工程与RAG），以数据治理与监控构成交付闭环。求职侧用作品集与指标量化成果，结合国内外平台的成本、合规与生态优势做选型。中长期把Responsible AI与可观测性纳入能力结构，顺应企业生产化与治理化趋势，提高就业竞争力与成长天花板。