工业AI领域需要的人才岗位多种多样，涵盖了从研发到应用、从技术到管理的各个方面。以下是一些主要的人才岗位：
1. **AI算法工程师**：负责开发和优化人工智能算法，需要具备扎实的数学基础和编程能力。
2. **数据科学家**：专注于数据分析和模型构建，利用大数据技术来提取有价值的信息。
3. **机器学习工程师**：使用机器学习方法来解决实际问题，通常要求对统计学和数据分析有深入理解。
4. **自然语言处理工程师**：专注于让机器理解和响应人类语言的工程师。
5. **计算机视觉工程师**：处理图像识别、图像分析等相关任务，使机器能够“看”和理解图像内容。
6. **AI产品经理**：结合AI技术和产品管理知识，负责人工智能产品的规划和设计。
7. **AI项目经理**：管理AI项目的进度、成本和团队，确保项目目标的实现。
8. **AI研究员**：在学术研究机构或企业研究部门，进行人工智能的基础或应用研究。
9. **物联网架构师/工程师**：设计和实施物联网解决方案，包括传感器集成、数据传输和处理等。
10. **智能芯片架构设计工程师**：专注于设计和开发适用于AI应用的芯片和硬件。
此外，除了上述提到的技术岗位，还需要具备商业洞察力和行业经验的商业人才，以及对AI领域有深入了解的人力资源专家和猎头。随着AI技术的不断发展和应用范围的扩大，未来还会出现更多新的、深度的、创意性的人才需求。
综上所述，在准备这些岗位的过程中，潜在的求职者可以通过参加相关的培训课程和认证考试来提升自己的技能和知识水平。例如，谷歌的TensorFlow Developer Certificate、微软的Certified: Azure AI Engineer Associate、亚马逊的AWS Certified Machine Learning - Specialty等认证，都是业界认可的资格证书。同时，了解不同公司的研究领域和岗位要求，如Google在搜索引擎、自然语言处理、计算机视觉等领域的职位，也有助于求职者更精准地定位自己的发展方向。
未来，工业AI将支持无人工厂，实现无人驾驶汽车，智能家居，金融交易机器人等人工智能应用，实现无人作业，提升工业生产效能和效率，应用智能感知技术改变传统监测报警方式，智能算法驱动的大数据分析进行意图识别，实现工厂物联网，实时在线诊断和精准预测，并实现智能交互、增强现实、虚拟现实等智能应用。
工业CT（计算机断层扫描技术）目前的研究热点主要包括以下几个方面：
1. 提高分辨率：随着工业领域对产品质量和性能的要求不断提高，工业CT技术需要具备更高的空间分辨率和密度分辨率，以便更准确地检测和分析产品的内部结构和缺陷。
2. 增加检测速度：工业CT检测通常需要较长的扫描时间，这在一定程度上限制了其在工业生产中的应用。因此，研究如何提高检测速度以满足工业生产的需求是一个重要的研究方向。
3. 增强图像重建算法：为了获得更准确的CT图像，研究人员需要开发和优化图像重建算法。这包括正问题（即如何从投影数据中重建出CT图像）和反问题（即如何从CT图像中提取出有用的信息，如缺陷的大小、位置等）。
4. 自动化检测和分析：随着人工智能和大数据技术的发展，工业CT检测和分析的自动化程度不断提高。研究人员正在开发基于机器学习和数据挖掘技术的自动化检测和分析方法，以提高检测效率和准确性。
5. 多模式成像技术：为了满足不同工业应用场景的需求，研究人员正在开发多模式成像技术，如X射线CT、中子CT、超声CT等。这些技术可以互补，为工业产品提供更全面的检测和分析手段。
6. 降低辐射剂量：工业CT检测通常需要较高的辐射剂量，这对操作人员的健康和环境安全构成潜在威胁。因此，研究如何降低辐射剂量是一个重要的研究方向。
7. 便携式和微型工业CT设备：随着工业领域对便携性和微型化的需求不断增加，研究人员正在开发便携式和微型工业CT设备，以便在现场进行快速、准确的检测和分析。