智能軟件開發(fā)就業(yè)前景（軟件工程智能軟件開發(fā)）
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人工智能軟件就業(yè)前景怎么樣？
人工智能，即AI（ArTIficial Intelligence），是一門包含計(jì)算機(jī)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等綜合學(xué)科。人工智能是從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)角度出發(fā)，研究如何制造出人造的智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，來模擬人類智能活動的能力，以及延生人類智能科學(xué)。
人工智能專業(yè)就業(yè)方向主要包括科研機(jī)構(gòu)(機(jī)器人研究所等)、軟硬件開發(fā)人員、高校講師等。在國內(nèi)的話就業(yè)前景是比較好的,國內(nèi)產(chǎn)業(yè)升級, IT行業(yè)的轉(zhuǎn)型工業(yè)和機(jī)器人和智能機(jī)器人以及可穿戴設(shè)備的研發(fā)將來都是強(qiáng)烈的熱點(diǎn)。人工智能目前是一個(gè)快速增長的領(lǐng)域,人才需求大,相比于其他技術(shù)崗位，競爭度偏低,薪資相對較高,因此,現(xiàn)在是進(jìn)入人工智能領(lǐng)域的大好時(shí)機(jī)。
人工智能軟件就業(yè)前景到底如何？
首先，當(dāng)前人工智能專業(yè)是一個(gè)比較熱門的專業(yè)，隨著人工智能領(lǐng)域的快速發(fā)展，人工智能專業(yè)人才的需求量也相對比較大，所以當(dāng)前選擇人工智能專業(yè)會有比較廣闊的就業(yè)前景。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的聯(lián)合推動下，未來人工智能領(lǐng)域會匯集大量的行業(yè)資源和社會資源，人工智能相關(guān)崗位的崗位附加值也會比較高，這一點(diǎn)在近幾年研究生的就業(yè)上，就有比較明顯的體現(xiàn)。隨著當(dāng)前大型互聯(lián)網(wǎng)(科技)公司開始紛紛布局人工智能領(lǐng)域，未來人工智能專業(yè)人才的需求量依然有較大的上升空間。長期以來，人工智能專業(yè)人才的培養(yǎng)都是以研究生教育為主，當(dāng)前一部分高校陸續(xù)在本科階段開設(shè)了人工智能專業(yè)，而且未來會有更多的高校會在本科設(shè)立人工智能專業(yè)。在人工智能技術(shù)逐漸開始落地應(yīng)用之后，人工智能領(lǐng)域不僅需要具有創(chuàng)新能力的高端人才，同樣需要大量具有行業(yè)應(yīng)用能力的技能型人才，而且技能型人才的需求量往往會更大。從這個(gè)角度來看，未來本科生甚至是?？粕鷮W(xué)習(xí)人工智能專業(yè)，也都會有較好的就業(yè)前景。
人工智能軟件就業(yè)前景怎么樣
人工智能這個(gè)業(yè)非常不錯(cuò)。最熱門就業(yè)方向主要是在IT行業(yè)、金融行業(yè)。其他的就業(yè)方向包括：設(shè)備制造（從重型設(shè)備到智能家居設(shè)備）、通信等等。但是，這個(gè)業(yè)的就業(yè)近些年也會存在一個(gè)問題。
為什么說這個(gè)業(yè)不錯(cuò)
各行各業(yè)的發(fā)展趨勢就是自動化、智能化。這些年隨著算力的大幅提升，使得過去數(shù)十年積累的一些人工智能理論能夠落地實(shí)現(xiàn)、并達(dá)到成熟商用的程度，從而帶動了這一次的人工智能浪潮。這里面最典型的、當(dāng)前技術(shù)能支撐落地的理論是1943年提出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，產(chǎn)出的最典型的產(chǎn)品是圖像識別。
而人工智能業(yè)就是因應(yīng)這個(gè)趨勢產(chǎn)生的，其最現(xiàn)實(shí)的目的是：充分利用現(xiàn)有的理論和技術(shù)加速覆蓋各個(gè)行業(yè)的自動化、智能化程度，同時(shí)積極探索研究進(jìn)行進(jìn)一步的突破。
大白話講：有空白要填補(bǔ)、有不足要突破，所以需要人去干活、所以人力產(chǎn)銷兩旺。
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就業(yè)方向的說明
說白了自動化、智能化本來就是IT的份事，所以自然而然人工智能這個(gè)業(yè)最適合的就是IT行業(yè)。目前主要集中在研發(fā)圖像識別、語音及語義識別、（含商品）推薦等相關(guān)產(chǎn)品。
而對于金融行業(yè)，它本質(zhì)上是一個(gè)非常復(fù)雜的非線性系統(tǒng)--比如股市，能夠影響到它的因素非常非常多，所以這個(gè)行業(yè)一直有一個(gè)量化的夢想--即通過數(shù)學(xué)模型實(shí)現(xiàn)最大化規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)、同時(shí)最大化獲利，并且這一切還要由計(jì)算機(jī)來自動完成。所以也對人工智能有強(qiáng)烈的需求。
至于設(shè)備制造、通信等領(lǐng)域，都是期望通過人工智能技術(shù)提升其自動化、智能化水平。這個(gè)易理解，比如和普通人關(guān)系最近的智能家居設(shè)備
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就業(yè)存在的問題
這部分于潑冷水。前文已經(jīng)提到，這一次人工智能的浪潮是因?yàn)樗懔蛄耍匀?shí)現(xiàn)N多年前的理論。而這一次成熟的技術(shù)實(shí)際上很少，主要是：圖像識別、語音及語義識別，后者實(shí)際上并不算很成熟（語音識別只能識別普通話、語義識別其實(shí)不算很成熟），另外還有一些推薦相關(guān)的數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)，等等。
而這些成熟的技術(shù)迅速被無論是獨(dú)角獸也好、還是頭部公司也好，給做成了通用平臺或產(chǎn)品--如：商湯的人臉識別產(chǎn)品。
那么對于后來者實(shí)際上機(jī)會不多了，這也是李開復(fù)童鞋在2018年說18個(gè)月后會有大量的AI公司倒閉的原因--并且這一次他說的很準(zhǔn)。
改變這種情況只能有兩種方式：1)理論再次突破；2)改造、調(diào)優(yōu)成熟技術(shù)；3)應(yīng)用技術(shù)到特定的領(lǐng)域或場景。比如，基于圖像識別的垃圾分類自動識別。2)和3)的機(jī)會、空白點(diǎn)還是很多；而1)也需要頂尖人才完成。所以即便存在這些問題，仍然要說這是個(gè)好業(yè)。
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