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如此火爆的AI，會不會像Android和iOS一樣，五年後歸於平淡？轉型AI真的有必要嗎？

2017年，AI就像一個點石成金的神器，所有的行業，任何的創業，抑或是職位背景，只要沾著這個詞，多少有點腳踩五彩祥雲的優越感，話題來了，融資來了，故事來了，高薪來了，offer來了。

於是，越來越多的人開始往AI方向湧，哪怕現在做的工作跟AI完全不沾邊，也阻擋不了人們轉型的熱情。

可是，問題就在於，這條路就一定靠譜嗎？到底應該堅守當前的開發陣地，力求做到精益求精呢？還是應該堅決一點，轉型AI呢？

在這一年快要結束的時候，我們不僅想問，AI、大資料這些火的一塌糊塗的詞，五年後會不會也像

關於這個話題，我們邀請到幾位知乎大神。他們關於這個問題的回答，非常精彩，獲得了知乎上非常高的點贊量，希望他們的觀點，對你有所啟發。

01

從業7年的獵頭這麼說：

Tiger 是上海一家獵頭公司的CEO，2010年至今，他和公司曾經歷了網際網路各大時期生態的起伏發展，累計為百萬網際網路求職候選人提供過諮詢服務，並對接超過10萬家IT企業，以下為訪談摘要。（T為Tiger簡稱）

1、當下人工智慧人才市場，哪一類候選人最受歡迎？

T: 30歲以下，在某個細分領域有3至8年工作經驗，大中型公司的核心部門，工程師級別，畢業學校是不錯的一本，即使不是清北復交。

只要簡歷出現以下關鍵詞：機器學習，影象識別，語音識別，自然語言演算法，資料分析，計算機視覺，並參與過專案實踐，被約面試的機率極大。

2、跳槽後薪資會漲多少？

T: 如符合上述條件，十個崗位搶一個優質候選人這種現象不足為奇。我們接觸過的候選人最高Offer年薪接近200萬，這是極端少數個例，是演算法稀缺人才，絕大部分跳槽後薪資平均分佈在30-80萬之間，談的好能力非常出眾的能過百萬。

3、AI薪資被大家熱議背後的深層原因是什麼？

T: 行業的大熱是一切高薪的前提，而在行業風口上公司發展最大的籌碼無疑是人才，商業戰場對核心人才的搶奪異常凶猛，巨頭把薪資線拉高以增加獲勝籌碼這是其一。

融到錢的小公司為了發展業務或者為了下一輪融資順利，更是需要業務骨幹支撐估值，人才的價格自然被炒作高到令人不解。

02

阿薩姆

我認為人工智慧能否火下去是偽命題。相反，現階段的AI技術的落地能力還很有限。

對比來看，移動端開發本身就是落地的實用技術，你可以用來做手機遊戲，也可以開發拍照軟體，有豐富的業務需求。而人工智慧是學科、是技術手段、是通用框架，所以現在和未來最大的困難不是在於會不會火，而是怎麼更好的落地應用？沒有業務需求是很難撐起大量企業的，那個時候也就不存在人才缺口了。

不難看出，優秀的人工智慧企業都有實際的應用場景，不過主要是集中在視覺、語言上，而大部分企業其實是需要更加通用的業務場景。現在每個大一些的企業都在砸重金招聘機器學習工程師、研究員，美其名曰是為了業務擴充套件。但實際來看，很多公司只是在做人才儲備，它們只是需要這麼一個部門，而業務上是否需要機器學習、機器視覺、自然語言處理，還不是非常明朗。

而管理層往往也缺乏對於其真實能力的理解，只知道很重要，必須成立這麼一個部門。換個角度來看，一個比較健康的狀況應該是企業有了業務需求，再去招聘相關人才，這樣的話員工有事做企業也獲利。然而現在不少的企業的是先去招聘人工智慧相關人才，來了再看看能幹點什麼。這種情況下，企業可能難以獲利而AI人才覺得自己每天無事可做，而其他員工覺得AI組光拿錢不幹事，從各種角度來看不是一件好事。

那麼企業為什麼要做這麼出力不討好的事情呢？除了戰略性防禦以外，這其實是賭。賭的是AI必然有用，賭的是現在買進來的AI人才未來可能需要5倍10倍的價格才能引進。

從個人角度來看，我們每個人也都在賭，賭要不要轉AI，要不要all in深度學習，要不要全職考研考博。這些賭的都是AI未來，但其實賭的是AI能不能從現階段的人才儲備轉為業務驅動。我們現在還沒到保護泡沫不破的階段，而還在努力吹泡泡的階段。

我在另一個回答 阿薩姆：《未來 3~5 年內，哪個方向的機器學習人才最緊缺？》中曾經提到過：

工業界未來需要什麼樣的機器學習人才？老生常談，能將模型應用於專業領域的人，也就是跨領域讓機器學習落地的人。有人會問現在我們不就需要這樣的人嗎？答案是肯定的，我們需要並將長期需要這樣的人才，現階段的機器學習落地還存在各種各樣的困難。這樣的需求不會是曇花一現，這就跟web開發是一個道理，從火熱到降溫也經過了十年的週期。一個領域的發展有特定的週期，機器學習的門檻比web開發高而且正屬於朝陽期，所以大家致力於成為“專精特定領域”的機器學習專家不會過時。

什麼是特定領域的機器學習專家？指的是你有足夠的機器學習知識，並對特定領域有良好的理解，那麼在職場供求中你肯定可以站在優勢的那一邊。

所以這是老生常談。對於個人來說，如果AI從業者有很好的技術能力和良好的領域結合能力，三年五年絕不是職業的瓶頸期，甚至十年都還太早。而對於企業而言，如何從“人才儲備”走向“業務驅動”才是重中之重。不然的話，人工智慧其實根本就不算曾火過，我們本身都還在嬰兒期。

03

名校生自述：30萬年薪是當下市場價，有頂會的候選人更貴

A是典型的“別人家的小孩”，今年7月碩士畢業於中國最好的那所高校的計算機系畢業，專攻計算機視覺和深度學習。畢業時手握騰訊、今日頭條、CV創業公司多個Offer，以下呈現乾貨問答。

1、你收到的offer都超過30萬年薪了嗎？

A: 我16年校招收到的offer年薪絕大多數都比圖表中對應的職位年薪略低3-5萬，有的甚至少了10萬。

這並不是說圖表中資料不可靠，這算是行業大熱水漲船高，給18年入職的應屆生開30萬＋的薪資算是平均水平了，很多公司都給得而且必須出次價才能吸引人，背後的深層原因是各大公司招聘策略不一樣。

比如，融資迅速的創業公司在搶奪人才時，一定會比體量大的巨頭開價略高。而網際網路某些公司由於拍板薪資的決策流程慢，也覺得自己平臺大資源廣，他們給出行業平均水平薪資很合理。

最終的offer薪資和同學自身實力有關，也看終面和老闆談的緣分。

2、你是如何拿到offer的？

A: 我就是通過網路投遞簡歷，沒有任何背景，16年的12月順利進入現在入職的公司實習了，算是經典靠譜的求職路經：實習留任。

我一共面了兩輪，部門領導和大Boss，最終拿到offer。學長內部推薦、參加校園宣講都是高效可行的辦法。

3、應該努力加強哪些技能讓自己在求職時更具競爭力？

A: 企業最看重的是實踐能力，具體體現在作為一作發表的論文，比如CCF（中國計算機學會）A類期刊會議，參加ACM競賽是否取得獎牌。

除了書本知識之外要涉獵業界的前沿技術，自學能力，會程式設計、數學好都是必備的。有沒有相關實踐經歷，要很硬的真本事。

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