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想報AI專(zhuān)業(yè)當“后浪”？這里有一份來(lái)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，志愿更要報得好。


隨著(zhù)各省份高考分數線(xiàn)、高考成績(jì)陸續揭曉，學(xué)子們再次遇上專(zhuān)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(lèi)、自動(dòng)化、金融學(xué)、物聯(lián)網(wǎng)工程等熱門(mén)專(zhuān)業(yè)依然備受青睞。這些專(zhuān)業(yè)的競爭優(yōu)勢很明顯：市場(chǎng)需求量大，應屆生起薪較高，同時(shí)具有不錯的發(fā)展前景。
 
據麥可思《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(gè)專(zhuān)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(zhuān)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(zhù)我國人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數據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(cháng)點(diǎn)。人工智能相關(guān)專(zhuān)業(yè)，也成了高校辦學(xué)和學(xué)子報考的關(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(xiàn)學(xué)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(guò)500萬(wàn)，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，到2025年人才缺口或將突破1000萬(wàn)。
 
新一輪AI浪潮方興未艾，但相關(guān)人工智能相關(guān)專(zhuān)業(yè)太多怎么選？數學(xué)基礎不好還能選AI專(zhuān)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(mén)的AI專(zhuān)業(yè)的看法以及當年填報專(zhuān)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(shí)，我和很多高考生一樣，對所學(xué)的專(zhuān)業(yè)并不清楚。比較明確的是，我喜歡工科類(lèi)的東西，理綜科是我的強項。所以最初第一志愿是自動(dòng)化，但那一年，北航自動(dòng)化專(zhuān)業(yè)的競爭非常激烈。后來(lái)我被調劑到了測控技術(shù)與儀器專(zhuān)業(yè)，和自動(dòng)化學(xué)的東西很像，只是更偏精密儀器類(lèi)。
 
我認為儀器類(lèi)的專(zhuān)業(yè)在現在還是比較火的，將來(lái)也會(huì )有更多應用場(chǎng)景。只不過(guò)在2007年那個(gè)時(shí)間點(diǎn)，肯定不如現在。儀器專(zhuān)業(yè)之所以能夠起來(lái)，和人工智能、物聯(lián)網(wǎng)的興起是分不開(kāi)的，因為物聯(lián)網(wǎng)的一個(gè)基礎就是傳感器。
 
如果排名的話(huà)，計算機和大數據相關(guān)專(zhuān)業(yè)是比較火的，自動(dòng)化稍微弱點(diǎn)，因為相比前兩者稍顯傳統。但是我們也要動(dòng)態(tài)地看待專(zhuān)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(shí)候哪個(gè)AI細分領(lǐng)域更吃香，確實(shí)不好說(shuō)。
 
國內大學(xué)相繼在開(kāi)設人工智能專(zhuān)業(yè)。對高中生而言，首先需要在數學(xué)、物理上有良好的基礎，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(jué)得，更深層次的東西應該是數學(xué)。
 
如果一個(gè)大學(xué)生數學(xué)素養非常強的話(huà)，去學(xué)人工智能相關(guān)的知識都不是問(wèn)題。但是反過(guò)來(lái)，如果一開(kāi)始只學(xué)編程，可能最終的領(lǐng)悟就沒(méi)有那么深。我們做算法時(shí)深有體會(huì )：做到深層面，都是數學(xué)的東西。
 
學(xué)生在報考時(shí)，個(gè)人建議也可以多多關(guān)注朝陽(yáng)行業(yè)，傳統行業(yè)在未來(lái)的發(fā)展空間可能會(huì )比較受限。這幾年計算機專(zhuān)業(yè)一直保持火熱的狀態(tài)，將來(lái)也不會(huì )太差。我覺(jué)得未來(lái)會(huì )起來(lái)的肯定是數學(xué)，同時(shí)精密儀器類(lèi)的專(zhuān)業(yè)也會(huì )有較大的發(fā)展空間。

02

 AI相關(guān)專(zhuān)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(méi)能考上自己理想中的院校，去了東北大學(xué)，并被調劑到生物醫學(xué)工程專(zhuān)業(yè)。家人問(wèn)我要不要復讀，我說(shuō)算了。那時(shí)沒(méi)有想太多，覺(jué)得學(xué)院還蠻“高大上”的，專(zhuān)業(yè)方向也比較新。
 
生物醫學(xué)工程是三學(xué)科綜合（生物、醫學(xué)、工程）的專(zhuān)業(yè)，主要的方向是做醫療器械、醫療影像設備。當時(shí)全國也就10來(lái)所大學(xué)有開(kāi)設這個(gè)專(zhuān)業(yè)。近幾年，醫療相關(guān)的專(zhuān)業(yè)發(fā)展都挺好的，我的專(zhuān)業(yè)也變得越來(lái)越流行。
 
現在的學(xué)生在選擇專(zhuān)業(yè)時(shí)，我覺(jué)得需要考慮兩點(diǎn)：外因是所選專(zhuān)業(yè)是否熱門(mén)，但不要一味地追求熱門(mén)，要考慮到該專(zhuān)業(yè)的熱度能否持續四年甚至是讀完碩博之后。內因則是自己的個(gè)人興趣。
 
如果的確對人工智能很感興趣，選擇其實(shí)也有很多，主要大方向不要偏差太大就好?，F階段，人工智能整體的積淀沒(méi)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(méi)有，也可以選擇一些基礎性學(xué)科，比如數學(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)負責人，主要做AI圖像識別的算法研發(fā)和落地。我覺(jué)得學(xué)生只要學(xué)習能力強了，無(wú)論學(xué)什么內容，大概率能把他的學(xué)習方式遷移過(guò)來(lái)。不過(guò)，值得注意的是，在學(xué)校里做研究時(shí)，可以對某一個(gè)因素進(jìn)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(wèn)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(píng)果、AMD等世界五百強的資深技術(shù)專(zhuān)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(xué)是碩博學(xué)歷?？赡芪疑碓谛袠I(yè)內，覺(jué)得計算機相關(guān)專(zhuān)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)競爭力則因人而異。未來(lái)行業(yè)對AI算法的需求會(huì )越來(lái)越高，想象空間很大。
 
其實(shí)，很多專(zhuān)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(lái)能有一年的游學(xué)經(jīng)歷，看看外面的世界，不同的專(zhuān)業(yè)和工作大概是什么樣的。對剛剛參加完高考學(xué)生來(lái)說(shuō)，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(huà)，無(wú)論選什么樣的專(zhuān)業(yè)，走什么樣的路，都不會(huì )后悔，結果也都不會(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)，填報的是信號與信息處理專(zhuān)業(yè)。當時(shí)正是無(wú)線(xiàn)通信行業(yè)如日中天的時(shí)候，所以也算選了個(gè)熱門(mén)專(zhuān)業(yè)。
 
到碩士畢業(yè)之后，整個(gè)行業(yè)開(kāi)始有了變化。我所在的通信行業(yè)進(jìn)入平穩發(fā)展期，技術(shù)迭代速度放緩，慢慢變成一個(gè)傳統行業(yè)，成為類(lèi)似“水”和“電”的基礎性存在。
 
同時(shí)，人工智能逐步火了起來(lái)，我后來(lái)也轉到了人工智能領(lǐng)域。我覺(jué)得轉行主要看一個(gè)人的決心有多大，理工科專(zhuān)業(yè)很多東西都是共通的，比如邏輯思維能力、數學(xué)、編程開(kāi)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(guò)來(lái)的，這也算是我的優(yōu)勢。
 
現在很多學(xué)校開(kāi)設了人工智能專(zhuān)業(yè)。北郵以前也有，只不過(guò)那時(shí)叫模式識別。對學(xué)生來(lái)說(shuō)，無(wú)論選擇哪一門(mén)類(lèi)的人工智能，數學(xué)和編程都是基礎。
 
近幾年隨著(zhù)以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )為代表的深度學(xué)習火起來(lái)后，我在面試中常常會(huì )遇到有模型訓練經(jīng)驗的學(xué)生。實(shí)際上，現在Python語(yǔ)言、開(kāi)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(guò)如果學(xué)生只是拿別人的東西訓練，我覺(jué)得能力還是不夠的。
 
從論文到實(shí)際運用的能力，是很多技術(shù)公司更看重的。這個(gè)過(guò)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(xué)校里的小孩對這塊的接觸，相對就比較少。
 
未來(lái)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(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體系和更長(cháng)時(shí)間的摸索積累。
 
每個(gè)行業(yè)都有周期，接下來(lái)幾年是人工智能進(jìn)入大規模應用的階段，前景可期，但一些細分領(lǐng)域的發(fā)展可能沒(méi)那么迅速。
 
還有一些同學(xué)會(huì )問(wèn)到城市、學(xué)校、專(zhuān)業(yè)選擇排序的問(wèn)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(zhuān)業(yè)，我認為城市的優(yōu)先級最高，學(xué)校其次，專(zhuān)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，供應鏈，硬件軟件等，大城市更能發(fā)揮人才聚集效應和規模效應；從就業(yè)的角度來(lái)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)習的機會(huì )。
 
坦誠講，雖然我們可以對熱門(mén)的AI相關(guān)專(zhuān)業(yè)進(jìn)行研判，但是專(zhuān)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(shí)候，也有運氣的成分，希望同學(xué)們勇猛精進(jìn)的同時(shí)保有平常心。


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