人工智能有多火？作为典型的技术驱动行业，人工智能相关岗位的薪资水平远高于全国平均水平。据默默数据研究院提供的数据显示，目前国内人工智能相关岗位的应届生起始月薪为 12.5 K，其中，Google 中国更为应届生岗位开出高达 56 万的年薪。

人工智能人才有多稀缺？据 LINKEDIN《全球 AI 领域人才报告》及工信部教育考试中心数据显示，中国人工智能人才缺口超过 500 万。而根据 Gartner 最新发布的预测报告，2018 年全球人工智能市场规模将高达 1.2 万亿美元。这是一个“坑”多“萝卜”少的多金行业，计算机视觉、自然语言处理等前沿应用领域尤甚。

毫无疑问，人工智能绝对是十年内的技术风口。那站在浪尖上的普通程序员们，该如何跻身 AI 洪流，与时代趋势共舞呢？

从研发内容来看，从事 AI 研发相关的工程师主要分为 4 类：

• 基础设施

• 算法研究

• 工程实现

• 行业应用

基础设施

基础设施，如 CPU、操作系统等，为人工智能提供了必备条件，所以从事基础设施支撑的公司不可或缺，该领域的开发者也较为稀缺。对软硬件结合、操作系统等感兴趣并且有所积累的开发者，可以尝试从基础设施领域切入人工智能。

算法研究

算法工程师是 AI 时代的王者，主要研究样本特征、模型设计和优化、模型训练等。BAT 资深算法工程师年薪百万不成问题。但算法研究技术壁垒极高，对语言处理、计算机视觉、数学能力的要求限制了绝大多数开发者成为算法工程师的可能。术业有专攻，更建议在数学、计算机有较深学习背景的开发者选择。

工程实现

近年来，TensorFlow 、Caffe 等框架大火。这类框架是提高开发效率，推动技术走向大规模应用的基础。而工程实现则需要将计算逻辑、硬件封装打包起来，方便模型的训练和和预测。这类开发者不仅需要理解底层算法，对算法使用和效果了如指掌，还需要拥有优秀的架构设计能力，能将上层业务问题抽象映射到框架层面。

行业应用

AI 在生活中的应用领域越来越广泛，常见的语言识别、图像视觉，资讯类软件的个性化推荐，滴滴的智能路线规划等等，所有 APP 背后的判断、预测、抉择、分类都将成为人工智能在业务模型上的验证应用。

对大部分开发者来说，通过行业应用切入人工智能软件开发的可行性最高，想从事AI 相关的应用开发，现在就可以开始准备了：

• 精通所处领域及业务

• 熟悉 AI 算法的使用与效果

• 了解人工智能相关的应用框架

• 培养抽象能力与架构设计能力

人工智能作为互联网高精行业，准入门槛非常高。真正站在风口的专家与开发者，绝大部分已经在 AI 领域付出了数年的努力与技术沉淀。本文仅从普通程序员切入人工智能的可行性进行分析，如果想更深入了解人工智能的应用及前沿技术，则需要经验丰富的从业者来为我们揭开 AI 行业的神秘面纱。

2018 年 6 月 23 日（周六）南京源创会 —— 人工智能专场，我们邀请了：从事视频 AI 服务、云剪辑等研发工作的阿里云视频服务技术专家——邹娟、专注 GPU 开发和人工智能技术的 NVIDIA 开发者社区经理——何琨、拥有多年云通讯服务、大数据、AI 等产品研发经验的容联易通技术专家——王凯、华为开源软件能力中心 AI 领域开源研究员 —— 孟繁亮、thinkphp 框架核心开发者之一、珺馨机器人集团 CTO——罗飞，五位行业大牛，以人工智能为核心，与你一起分享 AI 应用、基础设施、及行业经验，进行一场关于面对面的技术对话。

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注：以上内容有引用和参考 [ 人工智能红利：程序员的4种享用方式]

https://zhuanlan.zhihu.com/p/31662269