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想報(bào)AI專業(yè)當(dāng)“后浪”?這里有一份來自?shī)W比中光技術(shù)骨干的攻略

  • 2020.07.31
  • Orbbec

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高考考得好,志愿更要報(bào)得好。


隨著各省份高考分?jǐn)?shù)線、高考成績(jī)陸續(xù)揭曉,學(xué)子們?cè)俅斡錾蠈I(yè)報(bào)考這道選擇題。在人民日?qǐng)?bào)整理的一份榜單中,計(jì)算機(jī)類、自動(dòng)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(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)很明顯:市場(chǎng)需求量大,應(yīng)屆生起薪較高,同時(shí)具有不錯(cuò)的發(fā)展前景。
 
據(jù)麥可思《2020年中國(guó)大學(xué)生就業(yè)報(bào)告》,從畢業(yè)半年后的平均月收入上看,排名最高的五個(gè)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(dá)到7310元,遠(yuǎn)高于全國(guó)本科生5440元的月均工資水平。
 
近幾年,隨著我國(guó)人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的廣泛運(yùn)用,與此相關(guān)的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)新的增長(zhǎng)點(diǎn)。人工智能相關(guān)專業(yè),也成了高校辦學(xué)和學(xué)子報(bào)考的關(guān)注焦點(diǎn)。
 
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(tái)發(fā)展報(bào)告》顯示,根據(jù)測(cè)算,我國(guó)人工智能人才目前缺口超過500萬,國(guó)內(nèi)供求比例為1:10,供求比例嚴(yán)重失衡。如果不加強(qiáng)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(qǐng)了3位深圳奧比中光科技有限公司的技術(shù)骨干,請(qǐng)他們談一談他們對(duì)熱門的AI專業(yè)的看法以及當(dāng)年填報(bào)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(bào)大學(xué)志愿時(shí),我和很多高考生一樣,對(duì)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(qiáng)項(xiàng)。所以最初第一志愿是自動(dòng)化,但那一年,北航自動(dòng)化專業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)非常激烈。后來我被調(diào)劑到了測(cè)控技術(shù)與儀器專業(yè),和自動(dòng)化學(xué)的東西很像,只是更偏精密儀器類。
 
我認(rèn)為儀器類的專業(yè)在現(xiàn)在還是比較火的,將來也會(huì)有更多應(yīng)用場(chǎng)景。只不過在2007年那個(gè)時(shí)間點(diǎn),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?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)的一個(gè)基礎(chǔ)就是傳感器。
 
如果排名的話,計(jì)算機(jī)和大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)是比較火的,自動(dòng)化稍微弱點(diǎn),因?yàn)橄啾惹皟烧呱燥@傳統(tǒng)。但是我們也要?jiǎng)討B(tài)地看待專業(yè)。人工智能處于非常強(qiáng)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(shí)候哪個(gè)AI細(xì)分領(lǐng)域更吃香,確實(shí)不好說。
 
國(guó)內(nèi)大學(xué)相繼在開設(shè)人工智能專業(yè)。對(duì)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(gè)大學(xué)生數(shù)學(xué)素養(yǎng)非常強(qiáng)的話,去學(xué)人工智能相關(guān)的知識(shí)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(shí)深有體會(huì):做到深層面,都是數(shù)學(xué)的東西。
 
學(xué)生在報(bào)考時(shí),個(gè)人建議也可以多多關(guān)注朝陽(yáng)行業(yè),傳統(tǒng)行業(yè)在未來的發(fā)展空間可能會(huì)比較受限。這幾年計(jì)算機(jī)專業(yè)一直保持火熱的狀態(tài),將來也不會(huì)太差。我覺得未來會(huì)起來的肯定是數(shù)學(xué),同時(shí)精密儀器類的專業(yè)也會(huì)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?yàn)楦呖际Ю?,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(shí)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(shí)全國(guó)也就10來所大學(xué)有開設(shè)這個(gè)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(shí),我覺得需要考慮兩點(diǎn):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(gè)人興趣。
 
如果的確對(duì)人工智能很感興趣,選擇其實(shí)也有很多,主要大方向不要偏差太大就好?,F(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(gè)想學(xué)的方向,就可以往這個(gè)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(shí)的積淀是很有用的。
 
我在奧比中光是人臉識(shí)別、骨架識(shí)別等技術(shù)的研發(fā)負(fù)責(zé)人,主要做AI圖像識(shí)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(qiáng)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(shí),可以對(duì)某一個(gè)因素進(jìn)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(guó)際名校博士及博士后,以及曾任職于蘋果、AMD等世界五百?gòu)?qiáng)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??赡芪疑碓谛袠I(yè)內(nèi),覺得計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)還是很火的。目前高端AI人才缺口明顯,市場(chǎng)需求量大,中尾部人才的就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力則因人而異。未來行業(yè)對(duì)AI算法的需求會(huì)越來越高,想象空間很大。
 
其實(shí),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(duì)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(rèn)知,提升對(duì)世界的認(rèn)知。這樣的話,無論選什么樣的專業(yè),走什么樣的路,都不會(huì)后悔,結(jié)果也都不會(huì)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(bào)的是信號(hào)與信息處理專業(yè)。當(dāng)時(shí)正是無線通信行業(yè)如日中天的時(shí)候,所以也算選了個(gè)熱門專業(yè)。
 
到碩士畢業(yè)之后,整個(gè)行業(yè)開始有了變化。我所在的通信行業(yè)進(jìn)入平穩(wěn)發(fā)展期,技術(shù)迭代速度放緩,慢慢變成一個(gè)傳統(tǒng)行業(yè),成為類似“水”和“電”的基礎(chǔ)性存在。
 
同時(shí),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(gè)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(shì)。
 
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(shí)叫模式識(shí)別。對(duì)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(huì)遇到有模型訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)的學(xué)生。實(shí)際上,現(xiàn)在Python語(yǔ)言、開源化的Tensorflow非常容易上手,雖然這進(jìn)一步推動(dòng)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(shí)際運(yùn)用的能力,是很多技術(shù)公司更看重的。這個(gè)過程需要公司的工程師去解決。我們組的項(xiàng)目偏落地應(yīng)用,但是學(xué)校里的小孩對(duì)這塊的接觸,相對(duì)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(shí)候,大量的人需要做落地的場(chǎng)景,其中的工作會(huì)非常多,需要參與者具備更全的知識(shí)體系和更長(zhǎng)時(shí)間的摸索積累。
 
每個(gè)行業(yè)都有周期,接下來幾年是人工智能進(jìn)入大規(guī)模應(yīng)用的階段,前景可期,但一些細(xì)分領(lǐng)域的發(fā)展可能沒那么迅速。
 
還有一些同學(xué)會(huì)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(jì)算機(jī)和人工智能這樣的新興專業(yè),我認(rèn)為城市的優(yōu)先級(jí)最高,學(xué)校其次,專業(yè)最次。因?yàn)檫@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(shí)習(xí)的機(jī)會(huì)。
 
坦誠(chéng)講,雖然我們可以對(duì)熱門的AI相關(guān)專業(yè)進(jìn)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(cè)性,很難完全“看準(zhǔn)”。有的時(shí)候,也有運(yùn)氣的成分,希望同學(xué)們勇猛精進(jìn)的同時(shí)保有平常心。


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