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想報AI專業(yè)當“后浪”?這里有一份來自奧比中光技術骨干的攻略
2020.07.31
Orbbec
高考考得好,志愿更要報得好。
隨著各省份高考分數線、高考成績陸續(xù)揭曉,學子們再次遇上專業(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、物聯(lián)網工程等熱門專業(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,應屆生起薪較高,同時具有不錯的發(fā)展前景。
據麥可思《2020年中國大學生就業(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、網絡工程、信息工程和物聯(lián)網工程;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、大數據和云計算的廣泛運用,與此相關的高新技術產業(yè)成為我國經濟新的增長點。人工智能相關專業(yè),也成了高校辦學和學子報考的關注焦點。
人社部聯(lián)合阿里釘釘發(fā)布的《新職業(yè)在線學習平臺發(fā)展報告》顯示,根據測算,我國人工智能人才目前缺口超過500萬,國內供求比例為1:10,供求比例嚴重失衡。如果不加強人才培養(yǎng),到2025年人才缺口或將突破1000萬。
新一輪AI浪潮方興未艾,但相關人工智能相關專業(yè)太多怎么選?數學基礎不好還能選AI專業(yè)嗎?學好編程重要嗎?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骨干,請他們談一談他們對熱門的AI專業(yè)的看法以及當年填報專業(yè)的那些事兒。
01
學好編程是最重要的嗎?
我在2007年考上北航。報大學志愿時,我和很多高考生一樣,對所學的專業(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。后來我被調劑到了測控技術與儀器專業(yè),和自動化學的東西很像,只是更偏精密儀器類。
我認為儀器類的專業(yè)在現在還是比較火的,將來也會有更多應用場景。只不過在2007年那個時間點,肯定不如現在。儀器專業(yè)之所以能夠起來,和人工智能、物聯(lián)網的興起是分不開的,因為物聯(lián)網的一個基礎就是傳感器。
如果排名的話,計算機和大數據相關專業(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。等這群學生畢業(yè)后,至少是六七年,到時候哪個AI細分領域更吃香,確實不好說。
國內大學相繼在開設人工智能專業(yè)。對高中生而言,首先需要在數學、物理上有良好的基礎,否則就要下大功夫。大家都喜歡把關注的目光放在人工智能上,但我覺得,更深層次的東西應該是數學。
如果一個大學生數學素養(yǎng)非常強的話,去學人工智能相關的知識都不是問題。但是反過來,如果一開始只學編程,可能最終的領悟就沒有那么深。我們做算法時深有體會:做到深層面,都是數學的東西。
學生在報考時,個人建議也可以多多關注朝陽行業(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學,同時精密儀器類的專業(yè)也會有較大的發(fā)展空間。
02
AI相關專業(yè)太寬泛怎么選?
我是2007年上的大學。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,并被調劑到生物醫(yī)學工程專業(yè)。家人問我要不要復讀,我說算了。那時沒有想太多,覺得學院還蠻“高大上”的,專業(yè)方向也比較新。
生物醫(yī)學工程是三學科綜合(生物、醫(yī)學、工程)的專業(yè),主要的方向是做醫(yī)療器械、醫(yī)療影像設備。當時全國也就10來所大學有開設這個專業(yè)。近幾年,醫(yī)療相關的專業(yè)發(fā)展都挺好的,我的專業(yè)也變得越來越流行。
現在的學生在選擇專業(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。現階段,人工智能整體的積淀沒有那么深,學生還有很多空間去發(fā)揮。有一個想學的方向,就可以往這個方向靠,如果沒有,也可以選擇一些基礎性學科,比如數學。理論知識的積淀是很有用的。
我在奧比中光是人臉識別、骨架識別等技術的研發(fā)負責人,主要做AI圖像識別的算法研發(fā)和落地。我覺得學生只要學習能力強了,無論學什么內容,大概率能把他的學習方式遷移過來。不過,值得注意的是,在學校里做研究時,可以對某一個因素進行理想化的假設。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專家。公司現在有800多人,70%是研發(fā)人員,身邊4成的奧比同學是碩博學歷。可能我身在行業(yè)內,覺得計算機相關專業(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經歷,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,結果也都不會太差。
03
等到畢業(yè)后AI還火嗎?
我在2002年考入北京郵電大學,填報的是信號與信息處理專業(yè)。當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”的基礎性存在。
同時,人工智能逐步火了起來,我后來也轉到了人工智能領域。我覺得轉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、數學、編程開發(fā)能力等。其次,人工智能領域很大,有些技術是從通信行業(yè)過來的,這也算是我的優(yōu)勢。
現在很多學校開設了人工智能專業(yè)。北郵以前也有,只不過那時叫模式識別。對學生來說,無論選擇哪一門類的人工智能,數學和編程都是基礎。
近幾年隨著以卷積神經網絡為代表的深度學習火起來后,我在面試中常常會遇到有模型訓練經驗的學生。實際上,現在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的普及。不過如果學生只是拿別人的東西訓練,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用,但是學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)模應用的階段,前景可期,但一些細分領域的發(fā)展可能沒那么迅速。
還有一些同學會問到城市、學校、專業(yè)選擇排序的問題。如果是選擇通信/信息技術、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,學校其次,專業(yè)最次。因為這些新興行業(yè),更需要一整套產業(yè)鏈支持,包括物流,供應鏈,硬件軟件等,大城市更能發(fā)揮人才聚集效應和規(guī)模效應;從就業(yè)的角度來看,相關行業(yè)資源集聚的城市,也能提供更多學術交流、實習的機會。
坦誠講,雖然我們可以對熱門的AI相關專業(yè)進行研判,但是專業(yè)的選擇、行業(yè)的發(fā)展同樣具有不可預測性,很難完全“看準”。有的時候,也有運氣的成分,希望同學們勇猛精進的同時保有平常心。
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