人工智能十大专业人工智能ai杨幂

　　当前，在AI，5G，大数据等新一代信息技术快速发展也同时极度渴望回归盈利本质的当下，寻找垂直行业里AI的赋能机会是最最重要的

　　当前，在AI，5G，大数据等新一代信息技术快速发展也同时极度渴望回归盈利本质的当下，寻找垂直行业里AI的赋能机会是最最重要的。工业领域的应用是一大爆点，医院，教育，交通，城市管理都是，巨大的机遇蕴含在“新基建”里，通过大规划边缘-云协同的数据中心建设，人工智能平台建设，提升国家的整体信息治理能力，是当下最切实可行的。在产业赋能的过程中，到底什么特质是最重要的，不是算法和规模，而是对产业的理解，对赋能行业的精准理解和判断，能在产业需求基础上做出最佳规划解决方案的人，是这个行业中最值钱的人，这种人可以叫做人工智能解决方案专家，或者应用架构师，是对一种行业做出端到端赋能方案的总体牵头人。举个例子，如果要用知识图谱做一套智能工单处理系统，相信懂知识图谱构建，推荐算法，实体&关系提取、语义挖掘等方法的人很多，开源模型也多，可能乍一看没有什么特别的。但是在不同领域的工单处理场景是完全不同的，一个流程中不同角色的节点需要也不同，有的希望降低投诉量，有的希望提升效率，有的要提升自动化来降本增效，场景中可能涉及到阅读理解引擎的长文提取，可能涉及知识图谱构建智能回复模板，可能涉及实体精确提取和海量知识的快速检索，当然也需要BERT+LSTM+CRF等混合模型甚至相关性分析的问法解析和语义理解，但是最最关键的是能将场景按照流程和角色梳理清楚，代入到流程中思考，了解每一个角色的需求并匹配解决方案，并将所有技术方案整合为中台架构，形成以统一AI架构驱动全场景赋能的系统，这才有落地意义。我们回过头来看，懂业务懂产品，懂流程穿越和代入式思考，懂架构规划，懂多算法模型融合，懂底层AI技术的人才，就是在这个时代活的最好的人才，这个人，是确保项目得以存在，得以发展，得以成果的关键人才。

　　人工智能时代，无论学界还是产业界，都被一种狂热的裹挟着，没有时间停下来思考，一直在追热点追概念追项目，跑啊跑啊，在历史大潮中随波逐流。可是我们在经过算法模型快速开源近乎炼丹”模式的洗礼后，是不是应该看一看，我们未来在哪里。无论是处于何种身份，都应该有独立思考的意识，这个在学界是非常常见的，毕竟作为博士，必须在所处专业做到顶尖，有一无二，前沿性前瞻性的要求无须讳言。在不断向前走的时候，我们也要思考，目前做的项目成果、方案，AI的价值如何体现，技术壁垒如何，是否可以快速适应多种场景。比如，多关注数据的价值，多关注高质量数据的获取，处理和整合，在数据层面多做优化，而不是一定要在算法模型上进行调参、调变量、改架构，现在往往价值就藏在大数据里面。并不是所有人都做AI，AI就是正确的，最适合自己的，要独立的思考：目前我所做的方向是否和AI交叉能更容易的落地和推广；AI和我们的数据融合后新出现了哪些价值，这些价值是否不一定以算法形式来突出，可以以数据解决方案方式突出；AI技术引入后如何规划中台，以中台方式更好地为各种场景和垂直行业赋能，降低数据获取和特征工程的重复，提升模型的复用度及泛化能力；我所引入的AI技术真的可以确保收益大于成本吗，是否能真正地落地推广或者有生命力。所有的思考都是对自身的审视人工智能十大专业，这种审视只能自己来做，并在关键时刻敢于做出和别人不同的选择，无论是学界的博士、博士后对自己课题的判断，还是工业界切实希望引入新技术来提升产品效益，都需要反思和独立思考，在大潮中环顾四周，作出决断。

　　这也是我深深困扰的课题，在目前这个后AI时代，我们将走向何方。量子计算/量子通信吗，概念性还是太强，基本没有变现落地的成功案例，技术门槛过高导致准入困难，距离普通大众理解太远的技术也是很难发展的。区块链吗，通过去中心化的信用体系建立，动摇美元等传统金融体系的货币信用基准制度，扩大国家金融话语权，这个方向是很好但是和从业者距离较远。图神经网络、VSLAM、AutoML、神经网络可解释性？还是类脑计算、脑科学？我也不知道，这些我都不怎么懂，后AI时代，我们立刻开始思考了，资本、人才、资源项目要走向何方？

　　人工智能是一个很大很大的范畴，基本等于将早期的机器学习+逻辑数学+计算机图形学+声学+语义理解+智能信息处理+机器人学做了一个大杂烩，范畴远大于物联网，它的存在不仅是太宽了，也太深了。

　　知识图谱是一个独立的方向，也就是知识库的图数据呈现，是一种语义网络。将千变万化的实体用关系串联起来，可以在知识库海量文本中挖掘语义，做阅读理解，关键词提取，进而推动智能应答机器人无监督的自学习，提升交流能力。在业务推荐算法中，基于链路预测和知识推理的预测方案，也更有解释性，推荐逻辑可以图形化，因此也是很重要的方向，未来2年AI将属于知识图谱。

　　其他还有很多，如SLAM用在智能驾驶和巡检机器人，AutoML在数据挖掘和样本标注方面潜力巨大，RL，GAN等都有特殊的应用方向。

　　通过做项目，感觉人工智能还是大有所为，但是要找准自己的定位，那就是“赋能”。AI是对传统产业和垂直行业赋能的，纯粹的算法人工智能十大专业、模型、框架，并不是产品，必须是AI赋能的解决方案，才有生命力，AI要保持对赋能的行业的敬畏，要有服务心态。

　　人工智能行业，目前准入门槛是很低的，开源模型普及度之高，已经处于所有计算机领域的最高程度，基本处于黑盒之下调参就能完成入门级项目的情况，反而多数人对整个学科、基础理论和其与外系统的交叉应用，理解不够深入。在别人都来这个行业狂欢时，反而要保持冷静，回到传统学科找机会，在固有的方向提升自己实实在在的能力，比如数据库、大数据、甚至前端后端开发，或者在电气机械控制等领域找到自己独特的专业能力，再回过头看AI，会发现很多AI赋能的新点子、新思路，在别人害怕时坚信自己的判断，对整个行业乃至产业的判断，在大量涌入时坚持退出，在传统专业找机会，一定要有自己的理解和判断，并一直坚持下去。目前国家开了这么多人工智能专业，恐怕就是别人疯狂时我冷静的时期，传统行业一些机会出现了，没人去仔细的思考，那么反而应该独立地审视，做判断。

　　1。5G加持下，人工智能能否在高带宽低时延高并发方面重塑传统行业，尤其是工业，物流，交通，管理等，不是颠覆，而是赋能，将传统产业已经盈利的部分进行工业物联网化改造，提升效率。

　　2人工智能ai杨幂。人工智能目前以算力+数据进行迭代的方式基本到了尽头，人脑并不是神经网络这样反向传播更新参数的，目前还没有感知智能的框架出现，GAN这种博弈论驱动的不算，RL其实也不算，如果感知智能框架出现，那会是一个大爆点。

　　首先是计算机视觉，目前CV领域的研究可以说是人工智能里挖掘最充分、落地场景最直观的，那么还有哪些可以挖掘呢。目标检测，物体跟踪人工智能十大专业，图像理解和极小目标检测。

　　然后是智能驾驶领域。激光SLAM已经做得非常成熟，但是视觉SLAM还远远不够，华为200万年薪的秦通就是这个方向，做网联无人机的三维视觉导航（并不是传统GPS的方式），让无人机或者空间滑轨机器人等设备能实时的自主构建三维环境，并自主导航，相比二维栅格的机器人巡检，将极大拓展无人设备的应用场景，毕竟我们无法保障完全实时的制图和定位，也不可能无限的增加雷达的线程去扩展平面，VSLAM（ORB-vslam为主）的方向还有很多机会，未来用于空间飞行器、立体运载工具的完全自主决策，肯定会有很强的应用场景。

　　目前，AI行业内落地的一大难点就是标注，AI和行业结合，必须行业的业务专家去贡献力量，如知识图谱的构建基础模式（schema），梳理业务范畴内的数据形态和规则，高精度的标注，不断的运营和校验模型，基本就是有多少人工就有多少智能，如果是行业内驱动，业务方可能隐忍不做反抗，如果是AI希望赋能行业，那行业几乎没多少人能接受付出巨大努力去配合这件事。目前很多标注公司只能提供基础标注，不懂业务是肯定标不了的，很多标注本身就是归纳总结的过程，如何提升AutoML的能力，让少量标注也能实现大范围的模型自动构建，尽量降低对应用方的时间、经验成本，那么落地才会顺畅，AI才能变现，这个问题在NLP的智能应答机器人、个性化推荐等领域尤其明显，如果完成数据整合、数据挖掘和标注后，整体工作70%甚至都是配合方做的，AI反而只有调参、训练、部署、对接，这种模式是难以长久的，不懂业务的NLP的反馈结果是毫无意义的。

　　人工智能专业人工智能ai杨幂，现在进来太晚了，晚了大约4-5年，目前注定是一个内卷趋势的行业，但是，未来如果找准和垂直领域的定位，学生们还是有希望的。

　　非常不建议双一流、211以下的大学开设人工智能，不建议博士、及重点211硕士以下学历的学生在这个拐点追AI热点。

　　目前，全国来说，从产业看AI颓势已经初露端倪，最最关键的是无法变现的问题。头部AI独角兽公司目前都过的很艰难，如商汤 旷视等也存在大量数据被掌握在BAT手中无法获取，自身先进的算法模型在实际应用中提升不明显，商业模式不能变现，过去那种非常高薪的模式已经很难继续，很可能导致较大幅度裁员。很多AI独角兽都开始谋求上市，就是极度缺乏变现能力，要找接盘的表现。很多差点的AI公司如地平线，小马智行等次一级独角兽，也都在自身垂直领域很艰难，智能驾驶难真正落地和实现收入，AI芯片也竞争不过国际巨头。目前还是有自身核心能力和核心业务的传统公司做AI更稳健，如海康大华在安防领域有垄断级的市场占有率，海量特有数据，再做一定AI提升会效果非常好，而且是以解决方案而非算法模型去竞争项目，容易获得订单。BAT分别持有全面的客户位置、地图、商务、社交数据，做AI只是在核心业务上的锦上添花，增强客户粘性，维持核心业务领域的技术壁垒，外部公司不可能进入。大家都知道19年后融资非常难，人工智能公司从来没有盈利过，亏损金额是非常巨大的，只不过是在走融资-垄断-上市，寻找接盘的过程，现在能因为一些论文人工智能十大专业、博士、人才就融资的时代不存在了，很多新公司其实没盈利能力但是人工成本泡沫太大，在面临融资困难时，非常容易迅速陨落。在产业界，2019年是分水岭，已经进入事实上的资本转移和产业下降通道，高薪人员又贵又无法落地，产品线被裁撤可能性大增，新的岗位设置越来越谨慎。与其关注AI，不如做传统学科和AI的交叉，进退自如。

　　从学术看，从2016年2017年的GAN，以及视觉的SSD，Faster-RCNN后，还有突破性的框架出现吗？基本没有，全都是将现有框架的网络结构做一点改动，做一些不同网络的组合，将数据集增强，或者将知识图谱，NLP等和视觉做一下交叉，基本没有突破性学术进步。论文越来越多，但是看得到的实际成果越来越少。学术上也面临巨大压力，目前这个阶段，人工智能文就已经非常困难了，何况几年之后，整个学术界都急需找到新的理论突破。当然，BERT是特例，通过注意力机制确实将自然语言理解和生成的效果大幅提升，但是NLP天然就和产业融合差一些，本身变现能力弱，所以对整个行业的拉动作用不大。

　　目前这些开人工智能的大学，它开的了吗，有那个平台、师资、经验、出路吗？人工智能所需要的扎实的计算机，信息，控制，机器人等学科的老师足够吗，有能力开这个交叉学科的最低标准，其实我心目中认为至少是东北大学、湖南大学这种传统工科优质学校，最少也是末流985（不算海大 民族大学等）及部分西南交大，北交大，北科，华电这种强势行业级211，省属211如果是工科很好的可以凑一凑，把本身几个B类学科凑起来勉强可以，其他一律不行。这个名单能开AI的学校最多15%，每个省的名单保留最多一个就够了。计算机学科评估都没有B的学校开什么人工智能，人工智能可不是把图像处理，数据挖掘等换一套外衣再拿出来，连院校都没摸索出特别合理的培养方案呢，这么多似是而非的毕业生，很多师范、农业、民族的学院也开AI，不可笑吗，这些学校为了追热点追政绩，有没有了解过什么是人工智能学科，什么是行业发展，学生利益怎么保证？这个学科肯定学费很高，这不等于是产品销售的溢价宣传吗？

　　所以，国家应该在至少211以上重点大学开始人工智能专业，普通学校绝对没有平台和师资去做系统培养，培养的人才层次远远达不到企业要求，找不到工作。AI是一种赢者通吃的专业，只有高精尖能获得特别好，提出新的框架和算法，或者在垂直行业有全新的应用方案，普通调参调包的还不如扎实做做数据库，前端等。这次我很不看好，将一个行将破裂的泡沫一下子吹爆，这么多大学生涌入AI，只能在毕业时承受行业拐点的苦楚。目前行业企业已经将很多大学著名AI学者挖走，企业在同时进行研究和转化，大学内相当缺乏人才，导致对学生培养资源进一步稀释。

　　AI现在有非常明显的下行趋势，变现很困难，从2016年开始就没有突破性框架出现，开源模型多导致大家都不怎么钻研核心算法，高端人才占据一切资源，似懂非懂（包括我）的人特别多，大家透支了这个行业几年的红利，在资本离开的时候，这些本身就从来并不能赚钱的研究，要如何养活海量大学生？

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