学了人工智能,饭碗就稳了?

学了人工智能,饭碗就稳了?
2022年04月21日 10:04 财经郎眼

Artificial Intelligence Industry News

临近毕业季,杭州电子科技大学的“王炸班”火了。这个班就业的毕业生不仅人均起薪30+,甚至还有人没必要就年薪百万;选择考研的也成绩突出,共有34个人“上岸”,17个人考上985。再加上今年1月,百度联合浙江大学发布的《中国人工智能人才培养白皮书》显示,中国人工智能行业人才缺口高达500万。一时之间,人工智能专业好就业成为了许多人的共识。然而另一方面,《中国高校人工智能专业及研究机构大全》显示,国内先后已有4批共438所高校设置了人工智能专业,占1272所本科高校的34.4%人工智能专业毕业生是否会在几年后就达到饱和?现在报考该专业还能赶上风口吗?伴随着国内AI四小龙公司相继上市,进人工智能公司“掘金”的窗口期是否正在关闭?另有观点认为,想要在人工智能领域有所发展,仅仅只读本科是不够的,还需深入学习至更高学历。从行业缺口的角度来说,这种观点是否正确?

临近毕业季,看到人工智能王炸班的消息。人工智能作为近几年的风口方向,给年轻人提供了非常好的掘金机会。未来3年,还会继续热下去,但行业格局会发生很大变化,现在我们看到的很多技术会迅速成为新的基础设施。对于年轻人,学历如何不是最重要的,学习的热性和悟性更重要,这是一个剧烈变化的行业,现在看到是什么样子没那么重要,你进来后,能否跟着一起迭代成长,才是决定你能走多远的关键。

在为新生力量们高兴的同时,也想结合我这十几年的经验,给大家提个醒:追热点技术方向,虽然风光无限,但是热点的变化是很快的,我们的职业生涯有几十年,是要用一生来完成的持久战。只有练好内功,才能在变化的环境中岿然不动,保证自己长期的竞争力。

1. 数字化技术的生命周期非常短

我最早接触计算机是1996年,开始系统学习IT技术以及入行工作是在2008年,14年的工作一直围绕IT技术服务和人才培养。21世纪初,国外技术垄断行业应用,那时候,考个思科的高级网络工程师证书还能挂靠赚钱。但到了2010年前后,网络技术就已经普及,并已经实现了相当程度的标准化和自动化。到了2015前后,云计算就迅速地从概念层面,到了落地应用阶段,伴随而来的,传统的网络、数据库、操作系统等一系列的技术工作价值大幅缩水,从业人员要么转型、要么转行,整个过程不过三五年的时间。现在的人工智能也是一样,有了云计算的加持,人工智能技术也会迅速的沉淀成为一种基础设施,价值向几个头部企业迅速聚集,人们的注意便会转到更高一层的问题,给职场人的红利窗口期非常短。

2. 知识密集型工作,知识的深度和广度很重要

做了11年的IT培训服务,我接触过大量的企业学员。有清华北大本硕博的,也有职业技能学校的。为什么我们常常看到工作时间越长,学历上的差距体现得越明显?因为他们并不只是注重学习表面的操作技能,背后的理论功底更扎实,技术迭代后,能够更快地学习和适应。并且,学历大概率是和一个人对学习的热情和悟性正相关的,所以他们也更乐于学习新的知识和技能。注意我这里不是想强调学历的重要性,而是说学历背后的那个学习热情和悟性,因为你一旦决定进入这一行,那么学习这件事儿,一辈子都甩不掉了。

有人可能会觉得我不研究底层的算法,就是写写上面的应用而已,是不是就不用研究那么深了?那可就大错特错了,如果是往深了学,相对还好一些,至少方向明确。越是向应用侧,对知识的广度的要求就越高。要做出一款用户体验好的应用,对经济学、组织行为学、心理学、管理学等,都需要有所涉猎才行,否则只能做一个无情的搬砖机器,等新一批更年轻的搬砖机器起来以后,就会被同样无情的换掉。

3. 比知识技能更深层的是性格和心态

年轻人总是对未来充满热情,对名利充满渴望,我曾在某公司,见过一整面的员工心愿墙,上面用标签纸贴满了员工的心愿,上千份心愿,放眼望去,充满了我今年要赚80我要吸引百万粉丝”……但是,收益越大,风险越大,责任也越大。当我们真正见识到这些收入背后的责任后,会重新审视自己的定位。到了职业生涯的中后期,性格和心态上的修炼,便逐渐成为了主要战场。

AI相关的学生在前几年分布在各个专业里,像计算机科学、电子工程、通讯都会涉及到数据算法这块的内容。最近几年,尤其是在机器视觉领域,AI的应用层出不穷,深度学习带来的技术红利也吃了一波又一波,从视频安防监控到疾病诊断,很多公司都从中得到了技术迭代带来的机会。我们也看到AI相关的技术人员,也逐渐分化成两类,一部分擅长做研究、建模、或者研究底层算法,往往分布在高校。少数具有项目管理经验的人,会参与到一些大型的AI项目中;一部分自嘲为参数优化师的工程师,熟知各类工业应用的算法,对于数据处理的流程能够快速上手,但是往往对这些算法的底层没有学习。

如果是从AI底层算法的突破来看,是需要有很强的数学功底,也是需要有足够的研究沉淀,这个部分就需要有更高的学历,去做0到1的事情。从商业领域来看,个人认为,未来仅仅是做同质化比较严重的调参优化类工作,随着技术的迭代,是无法有足够好的职业发展机会。但是能够扎下心深入行业,具备行业背景的数据分析+业务驱动的复合型人才,能够带来新的、持续的商业增长,将会成为很有价值、市场也会认可的人才需求。还会有很多行业,并不具备很好的数据环境,甚至在数据采集的过程,都步履艰难,少数采用通过小数据、优质算法来驱动业务增长,再盘活数字化,带动大数据和模型沉淀,最终实现企业发展的竞争壁垒的构建。所以从业务+数据+算法的角度来看,这样的复合型AI技术人才对于商业和工作来说会很有前景,也会符合国家智能制造这个大的政策环境导向的需求。我们也期待着,也希望更多的人投入到智能领域,下一波的技术红利势必会带来新的一波增长,而且是优质、可持续的增长。

“王炸班”中,除了年薪百万的有点特别之外,其他的岗位年薪算是正常存在。这也说明了中国人工智能行业人才的确存在缺口,并且将来的几年中,需求是持续存在的。

人工智能专业的就业方向有两大类,一类是从事算法模型的,另一类是行业应用的。做算法模型的,仅仅是只读本科是不够的,还需深入学习至更高学历。而只是行业应用的,比如面向人工智能产业及其应用相关的企事业单位,在人工智能技术应用开发、系统运维、产品营销、技术支持等岗位从事人工智能应用产品开发与测试、数据处理、系统运维、产品营销、技术支持等工作。除了本科外,经过专业培养的高职院校的毕业生也是可以胜任的。

迄今为止,全国共有1016所职业院校成功备案人工智能技术服务(应用)专业,为人工智能应用型、技能型、实战型人才培养奠定了基础。

“弹科技”是广东省人工智能产业协会与广东卫视《财经郎眼》围绕科技热点、行业趋势,邀请各领域的意见领袖进行点评的互动栏目。本栏目致力于为推动科技创新、科技向善提出真知灼见。

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