本文面向前端开发者给出从基础到落地的AI转型路线：以业务价值驱动，先补齐概率统计与深度学习基础，再通过RAG、向量数据库与推理编排完成可上线的项目闭环，最终用MLOps与安全合规保障规模化；结合国内外生态选择合规、可维护的技术栈，围绕评测、监控、A/B与成本优化构建持续迭代能力，并以可量化的项目成果与作品集提升就业竞争力。

进入Unity工作的关键是以岗位需求为锚点，构建可复现且可量化的作品集，并用STAR叙事与岗位关键词对齐；补齐C#/.NET、URP/HDRP、ECS/DOTS、Profiler与工程化协作等核心技能；公开投递与社区内推并行，提前熟悉常见面试环节与真实场景题；将Demo产品化、指标化与文档化，通过数据证明性能与质量改进；以持续学习、开源与社群贡献建立长期信誉，并用合理的地域与签证策略提升流动性与命中率。未来趋势将向技能为本、实时3D与生成式融合、云渲染与多线程生态成熟发展。