当下最火爆的前沿技术领域, 当属人工智能, 云计算, 区块链等. 尤其是有着数十年历史的人工智能, 正在绽放出最强劲的活力. 目前人工智能也成为与 5G 等相媲美的技术战略高地.
人工智能不仅只是巨头, 独角兽企业之间竞相角逐的焦点, 更是国与国之间展现综合国力并面向未来掘金的重要支点. 当下, 在人工智能领域展现突出的两个国家当属中国和美国. 而在大多数人的印象中, 美国是人工智能的开创者, 自然在当下也是引领者. 但事实上, 中国人工智能的发展已经超越了美国.
知名人工智能专家, 创新工场的创始人李开复就持这样的观点:
"他在 TechCrunch Disrupt 旧金山大会上表示, 美国科技行业可能拥有的任何领先优势都在迅速被中国创业者侵蚀, 这些创业者掌握了更多数据, 可以用来构建, 训练和部署人工智能系统."
我们都知道人工智能的能源就是数据, 谁的数据最多谁就有优势, 专家重要, 数据同样重要, 或者更重要.
中国作为拥有最庞大数据量的市场, 正利用人工智能技术, 探索各种方式为传统企业, 互联网公司, 以及其他各个领域创造更多价值. 中国拥有庞大的创业生态, 今天在计算机视觉, 语音识别和无人机等领域估值最高的人工智能公司都是中国公司."李开复表示:" 人们一般认为, 由于美国在人工智能研究方面非常强大, 所以美国应该占主导地位. 但实际上中国从落后的地位起步, 目前在人工智能应用领域已经领先于美国. 为什么这么说呢?
国家重磅支持!
2017 年 11 月 15 日, 科技部召开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会, 标志着新一代人工智能发展规划和重大科技项目进入全面启动实施阶段.
到 2020 年, 人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步;
到 2025 年, 人工智能基础理论实现重大突破, 技术与应用部分达到世界领先水平;
到 2030 年, 人工智能理论, 技术与应用总体达到世界领先水平, 成为世界主要人工智能创新中心和世界科技强国.
到 2030 年, 人工智能核心产业规模超过 1 万亿元, 带动相关产业规模超过 10 万亿元.
国家下发的文件表示: 要举全国之力, 在 2030 年一定要抢占人工智能全球制高点!
这意味着: 抢占人工智能制高点的战斗, 已经正式打响了.
中国人工智能高歌猛进!
近年来, 中国人工智能高速发展. 无人超市, 无人物流, 无人加油站, 无人驾驶, 无人酒店...... 再加上各种功能健全的机器人! 在我们毫无察觉中, 人工智能正在日夜不息地自我迭代进化, 冲击着我们生活的方方面面.
而以 BAT + 科大讯飞为代表的中国科技公司, 已经发展到了一个让人瞠目结舌的地步!
2018 年 7 月, 百度的李彦宏, 已经乘坐无人驾驶汽车在北京五环上兜风了! 全程, 驾驶员的手, 一直没有碰过方向盘, 一路潇洒一路歌.
而在短短三个月后, 百度又宣布: 将与北汽联手, 在 2019 年前后实现 L3 级别自动驾驶车辆量产, 2021 年前后实现 L4 级别自动驾驶车辆量产. 这也就是说, 2 年后, 咱们就要坐上百度造的无人驾驶车了.
在中国人工智能在经历了迅速发展之后, AI 领域的人才需求也不断增多. 在中国人才缺口将超过 500 万人, 而中国人工智能人才数量目前只有 5 万 (数据来自 LINKEDIN《全球 AI 领域人才报告》及工信部教育考试中心).
行业需求量激增, 人才缺口极大
火热的 AI 大潮下, 人才需求量急速增长, 目前中国达 500 百万级的人才缺口. 据相关数据显示, 中国 592 家公司中约有 39200 位员工, 而中国对于 AI 人才的需求数量已经突破百万, 但国内 AI 领域人才供应量却很少, 人才严重短缺, 中小企业招聘更加困难. 在这种背景下, 为争抢优秀人才, 企业背后的暗战早已打响.
激烈的人才竞争在过去 3 年中, AI 相关岗位平均招聘薪资正以每年近 8% 的速度增长. 到 2017 年, 人工智能岗位平均招聘薪资已达 2.58 万元, 且薪资成长率也极为可观, 数据显示, AI 人才前 5 年的薪资复合增长率达到 16.9% 远高于一般技术类岗位.
在深圳高交会上, AI 工程师的 "钱" 途远不止如此. 据酷派集团有限公司副总裁刘铭卓表示, 该公司计划招 40 位 AI 研发人员, 主要是从计算机专业毕业生中筛选. 关于待遇, 他是这么说的,"我们给出的薪资待遇是国内一流公司的标准. 比如说, 应届毕业生年薪是 30 万~ 50 万元; 另外, 我们是上市公司, 还会拿出期权来激励人才."
所以大家常听说年薪 25W 白菜价的人工智能也不稀奇了.
转型人工智能, 永远都不晚
作为一名程序员, 抓住人工智能的风口红利, 不失为一个好的转折点. 那么, 如何成为一名 AI 工程师, 不被时代所淘汰呢?
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当真正开始学习的时候难免不知道从哪入手, 导致效率低下影响继续学习的信心.
但最重要的是不知道哪些技术需要重点掌握, 学习时频繁踩坑, 最终浪费大量时间, 所以拥有有效资源还是很有必要的.
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