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      想報AI專業(yè)當(dāng)“后浪”？這里有一份來自奧比中光技術(shù)骨干的攻略
      
                
        
                    
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                        2020.07.31                    
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                        Orbbec                    
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      高考考得好，志愿更要報得好。

      隨著各省份高考分數(shù)線、高考成績陸續(xù)揭曉，學(xué)子們再次遇上專業(yè)報考這道選擇題。在人民日報整理的一份榜單中，計算機類、自動化、金融學(xué)、物聯(lián)網(wǎng)工程等熱門專業(yè)依然備受青睞。這些專業(yè)的競爭優(yōu)勢很明顯：市場需求量大，應(yīng)屆生起薪較高，同時具有不錯的發(fā)展前景。
       
      據(jù)麥可思《2020年中國大學(xué)生就業(yè)報告》，從畢業(yè)半年后的平均月收入上看，排名最高的五個專業(yè)分別是信息安全、軟件工程、網(wǎng)絡(luò)工程、信息工程和物聯(lián)網(wǎng)工程；其中信息安全專業(yè)的平均工資達到7310元，遠高于全國本科生5440元的月均工資水平。
       
      近幾年，隨著我國人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計算的廣泛運用，與此相關(guān)的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)成為我國經(jīng)濟新的增長點。人工智能相關(guān)專業(yè)，也成了高校辦學(xué)和學(xué)子報考的關(guān)注焦點。
       
      人社部聯(lián)合阿里釘釘發(fā)布的《新職業(yè)在線學(xué)習(xí)平臺發(fā)展報告》顯示，根據(jù)測算，我國人工智能人才目前缺口超過500萬，國內(nèi)供求比例為1：10，供求比例嚴重失衡。如果不加強人才培養(yǎng)，到2025年人才缺口或?qū)⑼黄?000萬。
       
      新一輪AI浪潮方興未艾，但相關(guān)人工智能相關(guān)專業(yè)太多怎么選？數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不好還能選AI專業(yè)嗎？學(xué)好編程重要嗎？AI行業(yè)還能火多久？我們邀請了3位深圳奧比中光科技有限公司的技術(shù)骨干，請他們談一談他們對熱門的AI專業(yè)的看法以及當(dāng)年填報專業(yè)的那些事兒。

      01
       學(xué)好編程是最重要的嗎？
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      我在2007年考上北航。報大學(xué)志愿時，我和很多高考生一樣，對所學(xué)的專業(yè)并不清楚。比較明確的是，我喜歡工科類的東西，理綜科是我的強項。所以最初第一志愿是自動化，但那一年，北航自動化專業(yè)的競爭非常激烈。后來我被調(diào)劑到了測控技術(shù)與儀器專業(yè)，和自動化學(xué)的東西很像，只是更偏精密儀器類。
       
      我認為儀器類的專業(yè)在現(xiàn)在還是比較火的，將來也會有更多應(yīng)用場景。只不過在2007年那個時間點，肯定不如現(xiàn)在。儀器專業(yè)之所以能夠起來，和人工智能、物聯(lián)網(wǎng)的興起是分不開的，因為物聯(lián)網(wǎng)的一個基礎(chǔ)就是傳感器。
       
      如果排名的話，計算機和大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)是比較火的，自動化稍微弱點，因為相比前兩者稍顯傳統(tǒng)。但是我們也要動態(tài)地看待專業(yè)。人工智能處于非常強勁的風(fēng)口，但人工智能的落地和火爆程度目前還不成正比。等這群學(xué)生畢業(yè)后，至少是六七年，到時候哪個AI細分領(lǐng)域更吃香，確實不好說。
       
      國內(nèi)大學(xué)相繼在開設(shè)人工智能專業(yè)。對高中生而言，首先需要在數(shù)學(xué)、物理上有良好的基礎(chǔ)，否則就要下大功夫。大家都喜歡把關(guān)注的目光放在人工智能上，但我覺得，更深層次的東西應(yīng)該是數(shù)學(xué)。
       
      如果一個大學(xué)生數(shù)學(xué)素養(yǎng)非常強的話，去學(xué)人工智能相關(guān)的知識都不是問題。但是反過來，如果一開始只學(xué)編程，可能最終的領(lǐng)悟就沒有那么深。我們做算法時深有體會：做到深層面，都是數(shù)學(xué)的東西。
       
      學(xué)生在報考時，個人建議也可以多多關(guān)注朝陽行業(yè)，傳統(tǒng)行業(yè)在未來的發(fā)展空間可能會比較受限。這幾年計算機專業(yè)一直保持火熱的狀態(tài)，將來也不會太差。我覺得未來會起來的肯定是數(shù)學(xué)，同時精密儀器類的專業(yè)也會有較大的發(fā)展空間。

      02
       AI相關(guān)專業(yè)太寬泛怎么選？   
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      我是2007年上的大學(xué)。那年因為高考失利，我沒能考上自己理想中的院校，去了東北大學(xué)，并被調(diào)劑到生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)。家人問我要不要復(fù)讀，我說算了。那時沒有想太多，覺得學(xué)院還蠻“高大上”的，專業(yè)方向也比較新。
       
      生物醫(yī)學(xué)工程是三學(xué)科綜合（生物、醫(yī)學(xué)、工程）的專業(yè)，主要的方向是做醫(yī)療器械、醫(yī)療影像設(shè)備。當(dāng)時全國也就10來所大學(xué)有開設(shè)這個專業(yè)。近幾年，醫(yī)療相關(guān)的專業(yè)發(fā)展都挺好的，我的專業(yè)也變得越來越流行。
       
      現(xiàn)在的學(xué)生在選擇專業(yè)時，我覺得需要考慮兩點：外因是所選專業(yè)是否熱門，但不要一味地追求熱門，要考慮到該專業(yè)的熱度能否持續(xù)四年甚至是讀完碩博之后。內(nèi)因則是自己的個人興趣。
       
      如果的確對人工智能很感興趣，選擇其實也有很多，主要大方向不要偏差太大就好。現(xiàn)階段，人工智能整體的積淀沒有那么深，學(xué)生還有很多空間去發(fā)揮。有一個想學(xué)的方向，就可以往這個方向靠，如果沒有，也可以選擇一些基礎(chǔ)性學(xué)科，比如數(shù)學(xué)。理論知識的積淀是很有用的。
       
      我在奧比中光是人臉識別、骨架識別等技術(shù)的研發(fā)負責(zé)人，主要做AI圖像識別的算法研發(fā)和落地。我覺得學(xué)生只要學(xué)習(xí)能力強了，無論學(xué)什么內(nèi)容，大概率能把他的學(xué)習(xí)方式遷移過來。不過，值得注意的是，在學(xué)校里做研究時，可以對某一個因素進行理想化的假設(shè)。但是到了企業(yè)中，就要考慮綜合效率效果的問題。

      奧比中光有很多大牛，核心研發(fā)人員包括麻省理工學(xué)院等國際名校博士及博士后，以及曾任職于蘋果、AMD等世界五百強的資深技術(shù)專家。公司現(xiàn)在有800多人，70%是研發(fā)人員，身邊4成的奧比同學(xué)是碩博學(xué)歷。可能我身在行業(yè)內(nèi)，覺得計算機相關(guān)專業(yè)還是很火的。目前高端AI人才缺口明顯，市場需求量大，中尾部人才的就業(yè)競爭力則因人而異。未來行業(yè)對AI算法的需求會越來越高，想象空間很大。
       
      其實，很多專業(yè)不是你想的樣子，也不是唯一的選擇。我作為父親，很希望我的孩子將來能有一年的游學(xué)經(jīng)歷，看看外面的世界，不同的專業(yè)和工作大概是什么樣的。對剛剛參加完高考學(xué)生來說，最好還是去思考一下自己的定位，提升自我認知，提升對世界的認知。這樣的話，無論選什么樣的專業(yè)，走什么樣的路，都不會后悔，結(jié)果也都不會太差。 

      03
       等到畢業(yè)后AI還火嗎？   
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      我在2002年考入北京郵電大學(xué)，填報的是信號與信息處理專業(yè)。當(dāng)時正是無線通信行業(yè)如日中天的時候，所以也算選了個熱門專業(yè)。
       
      到碩士畢業(yè)之后，整個行業(yè)開始有了變化。我所在的通信行業(yè)進入平穩(wěn)發(fā)展期，技術(shù)迭代速度放緩，慢慢變成一個傳統(tǒng)行業(yè)，成為類似“水”和“電”的基礎(chǔ)性存在。
       
      同時，人工智能逐步火了起來，我后來也轉(zhuǎn)到了人工智能領(lǐng)域。我覺得轉(zhuǎn)行主要看一個人的決心有多大，理工科專業(yè)很多東西都是共通的，比如邏輯思維能力、數(shù)學(xué)、編程開發(fā)能力等。其次，人工智能領(lǐng)域很大，有些技術(shù)是從通信行業(yè)過來的，這也算是我的優(yōu)勢。
       
      現(xiàn)在很多學(xué)校開設(shè)了人工智能專業(yè)。北郵以前也有，只不過那時叫模式識別。對學(xué)生來說，無論選擇哪一門類的人工智能，數(shù)學(xué)和編程都是基礎(chǔ)。
       
      近幾年隨著以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的深度學(xué)習(xí)火起來后，我在面試中常常會遇到有模型訓(xùn)練經(jīng)驗的學(xué)生。實際上，現(xiàn)在Python語言、開源化的Tensorflow非常容易上手，雖然這進一步推動了技術(shù)的普及。不過如果學(xué)生只是拿別人的東西訓(xùn)練，我覺得能力還是不夠的。
       
      從論文到實際運用的能力，是很多技術(shù)公司更看重的。這個過程需要公司的工程師去解決。我們組的項目偏落地應(yīng)用，但是學(xué)校里的小孩對這塊的接觸，相對就比較少。
       
      未來可能不需要那么多人做模型訓(xùn)練。理論雖然很重要，但這卻是金字塔尖的小部分人做的事。往下走的時候，大量的人需要做落地的場景，其中的工作會非常多，需要參與者具備更全的知識體系和更長時間的摸索積累。
       
      每個行業(yè)都有周期，接下來幾年是人工智能進入大規(guī)模應(yīng)用的階段，前景可期，但一些細分領(lǐng)域的發(fā)展可能沒那么迅速。
       
      還有一些同學(xué)會問到城市、學(xué)校、專業(yè)選擇排序的問題。如果是選擇通信/信息技術(shù)、計算機和人工智能這樣的新興專業(yè)，我認為城市的優(yōu)先級最高，學(xué)校其次，專業(yè)最次。因為這些新興行業(yè)，更需要一整套產(chǎn)業(yè)鏈支持，包括物流，供應(yīng)鏈，硬件軟件等，大城市更能發(fā)揮人才聚集效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)；從就業(yè)的角度來看，相關(guān)行業(yè)資源集聚的城市，也能提供更多學(xué)術(shù)交流、實習(xí)的機會。
       
      坦誠講，雖然我們可以對熱門的AI相關(guān)專業(yè)進行研判，但是專業(yè)的選擇、行業(yè)的發(fā)展同樣具有不可預(yù)測性，很難完全“看準”。有的時候，也有運氣的成分，希望同學(xué)們勇猛精進的同時保有平常心。

        
      
            

            

        
      

        
    
      

      

























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