一、 CAIE 的基本定位：人工智能技能等级认证

CAIE 英文全称为Certified Artificial Intelligence Engineer，中文名称为“人工智能工程师认证”，中文简称“赛一”。从内容看，它面向人工智能学习、岗位应用和企业数智化实践，重点评价学习者是否具备人工智能基础认知、AI工具应用、Prompt设计、多模态内容处理、AI工作流设计以及岗位场景应用能力。

CAIE 采用中英文证书形式，能力评价重点不是记忆概念，而是学习者能否把AI用于学习、办公、产品、运营、人力资源、财务、数据处理及企业业务场景。

图1 CAIE 中英文证书及证书封套示意

二、Level I与Level II分别解决什么问题

CAIE 目前设置Level I和Level II两个等级，分别对应通用AI应用能力和企业级AI应用能力。

对比维度	CAIE Level I	CAIE Level II
主要定位	人人可掌握的AI时代通用职业能力	企业数智化转型所需的AI专业能力
内容重点	AI基础认知与合规、多模态工具、Prompt、AI工作流与智能体入门	企业数智化、AI产品应用、算法与模型原理、大语言模型、RAG、Agent及企业级工程实践

Level I主要面向AI零基础学习者、在校生、应届毕业生，以及希望用AI提升工作效率的产品、运营、市场、HR等岗位人员，也可用于企业一线员工和业务骨干的AI普及学习。其重点是帮助学习者建立较完整的AI通用应用框架。

Level II则面向已经具备一定AI基础、希望进一步参与企业AI项目的人群，重点涉及企业级大模型应用、RAG知识库、Agent智能体、工作流设计以及项目实践，更贴近AI产品经理、AI项目经理、AI应用工程师、解决方案顾问和企业AI转型负责人等方向。

图2 CAIE Level I与Level II能力路径示意

三、认证并非只有一场考试，背后已有标准、教材和学习体系

评价一项认证是否具备实际内容，不能只看证书名称，还要看其能力标准、考试大纲、教材、课程、题库和评价方式是否形成闭环。公开资料显示， CAIE 人工智能研究院联合中国软件行业协会等单位共同发布了《数智化人才能力评价标准》，围绕数据处理、AI工具应用、Prompt设计、AI工作流、行业融合以及人工智能伦理与合规等方向，对数智化人才应具备的知识和实际应用能力进行了系统梳理。

图3 《数智化人才能力评价标准》在全国团体标准信息平台的公开页面

在学习资源方面， CAIE 已形成考试大纲、官方教材、课程学习、题库练习、能力评价和职业提升服务相结合的体系。 CAIE 一级官方认证教材《注册人工智能工程师： CAIE 一级认证教材》由机械工业出版社出版，内容涵盖人工智能基础认知、大模型应用、Prompt设计、多模态应用、AI工作流及岗位场景实践。此外，通过 CAIE 一级考试可以按规则付费申领工信部人工智能证书（需要和客服联系），形成更具公信力和应用价值的AI能力证明体系。

图4 《注册人工智能工程师： CAIE 一级认证教材》

四、为什么企业会把Level I作为员工AI转型的起点

企业推进AI转型时，除了引入模型、平台和软件，还面临一个更基础的问题：员工是否理解AI的能力边界，能否将工具应用到真实任务中，并对结果进行核验。 CAIE Level I的内容覆盖基础认知、提示词、多模态、工作流、岗位应用及伦理合规，因而更适合作为企业员工统一建立AI通用认知和应用方法的起点。

据数据，目前已有百余家企业组织员工参加 CAIE 一级相关学习，将其作为员工系统学习AI和开展智能化转型的第一步，涉及通信、金融、制造、能源、医药、互联网及公共事业等行业。由于部分企业对内部培训项目和员工信息有保密要求，相关企业名单并未全部公开。

此外， CAIE 持证人已覆盖中国联通、中国移动、中国平安、中国人寿、南方电网、北方华创、上海迪士尼、中国联合工程等知名企业。

图5 已报考 CAIE 学员所在企业示意（反映员工个人报考或持证情况，不代表企业官方背书）

五、哪些人适合报考

从内容设置看， CAIE Level I更适合希望系统学习AI的学生、零基础学习者、普通职场人，以及正在开展员工AI普及培训的企业；Level II更适合希望进入AI产品、AI项目、AI应用工程和企业数智化方向的人群。

对于算法研发、模型训练等技术岗位，代码、论文、科研经历和项目成果仍是核心评价依据；对于产品、运营、数据、HR等应用型岗位，证书也应与工作流、智能体、业务案例、作品集和实际效率提升结果结合展示。

AI认证市场仍在快速发展，不同证书在技术生态、岗位场景和评价方式上各有侧重。 CAIE 的核心特点，是以通用AI应用能力为入口，再向企业级大模型应用和项目实践延伸。对学生和职场人而言，它更适合作为系统学习和阶段性能力证明；对企业而言，则可作为员工AI通识与应用能力建设的一种工具。

六、哪些人可能不太适合报考

CAIE并非适合所有人。是否有必要报考，还是要结合自己的学习目标和职业方向判断。

如果已经长期从事算法研发、模型训练、深度学习研究等技术工作，并且拥有较成熟的项目经历、论文成果或技术背景，那么CAIE Level I所覆盖的内容可能相对基础。这类人群通常更需要通过技术项目、代码能力、论文成果或更专业的技术认证证明自己的能力。

如果希望通过一张证书直接解决就业、升职或涨薪问题，任何证书都未必符合这种预期。认证更适合作为系统学习AI、梳理能力框架和阶段性证明的一种方式，最终能否在岗位中形成竞争力，仍取决于实际应用能力、项目经验和业务成果。

此外，如果学习目标非常明确，例如只希望深入某一家云厂商的平台、某一种模型框架，或者准备从事高度专业化的AI技术岗位，那么针对具体技术生态的厂商认证或专业课程，可能会更加直接。

CAIE认证一级更适合的是希望从零建立AI能力框架、系统补齐应用能力，或者需要一个阶段性学习目标和能力证明的人群。如果期待证书替代实际能力和工作成果，则没有必要为了“多一本证书”而报考。

资料依据：

1. CAIE 认证官方网站：https://www.caieglobal.com

2. 《数智化人才能力评价标准》公开页面：T/SIA 070—2026 数智化人才能力评价标准 - 团体标准

3. CAIE 一级认证教材相关资料：https://www.caieglobal.com/influence/699.htmlglobal.com/influence/699.html

4. CAIE 参与人工智能产教融合工作相关资料：https://www.caieglobal.com/influence/227.htmlglobal.com/influence/227.html

说明：本文依据公开资料及 CAIE 相关信息整理，仅作教育与认证信息参考，不构成就业、升职、薪资或职称申报承诺。涉及报名、考试、证书申领及政策用途，请以官方网站、颁发机构和当地主管部门的最新规定为准。