本文系统回答了成为人工智能博士的路径：先夯实数学与编程基础，聚焦细分方向并通过复现与改进建立稳定的研究线；以证据为核心完善SOP、CV、推荐信与作品集，匹配合适导师与院系，兼顾国内与海外时间线与资助；博士阶段以可复现、开源与伦理合规为底线，稳步产出顶会论文与工具；通过项目与自我管理提升效率，及早布局学术或产业职业出口；把握生成式、多模态与可信AI等趋势，构建长期可迁移的研究护城河。

本文系统给出人工智能专升本的可行路径与操作方案：先在统招、自考、成教与国际衔接间做出匹配自身约束的选择；以12—18个月为周期分三阶段搭建数学、编程与ML/DL主干能力；结合省份考试大纲与真题做有的放矢的复盘；通过3—5个高质量、可复现的项目与竞赛成绩构建强信号作品集；用国内外课程与平台组合形成“理论+实操”闭环；在费用、时间与收益维度进行ROI评估并规避常见误区；面向未来，补齐大模型、多模态、数据治理与轻量化部署能力，以“从模型到产品”的端到端思路持续提升竞争力。

专升本选择人工智能的关键在于匹配与可达性：明确数学与编程基础、学习动机与时间投入，优先选择课程体系完整、实践项目真实、与产业场景紧密连接的院校与方向。工程落地是最稳健的切入点，先构建“数据—训练—部署”的端到端能力，再逐步上探算法与大模型。平台工具采取“国际主学、国内加深”，兼顾生态与合规；以作品集与标准化指标为抓手，反推行业岗位需求，规划实习与竞赛。通过“AI+工程+合规”三位一体的路径，形成可展示、可转化的竞争力，实现稳健就业与长期成长。