人工智能是未来社会发展的趋势，从事人工智能行业门槛高不高？大家有什么看法？

谢谢邀请！

机器学习是我的主要研究方向之一，同时也在带相关方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。

首先，人工智能领域的技术研发确实需要具备一定的基础，而且由于人工智能是比较典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、工程学、神经学、经济学和语言学等，所以学习人工智能需要一个较为全面的知识结构，需要学习的内容也比较多。

长期以来，人工智能相关人才的培养一直以研究生教育为主，涉及到的具体方向包括机器学习（含深度学习）、自然语言处理、计算机视觉、知识表示、自动推理和机器人学等，目前计算机视觉、自然语言处理和机器学习等方向的热度比较高，不少相关的产品也处在落地应用的初期，随着物联网、大数据和云计算的不断推动，人工智能的应用边界将逐渐得到拓展。

人工智能的发展有三个大的基础，分别是数据、算力和算法，在大数据的支撑下，数据越来越丰富，而在云计算和超算的支撑下，算力也越来越强，所以目前人工智能的重点在于算法设计、算法实现和算法验证等环节，而作为初学者来说，也应该从算法开始学起。

如果想系统地学习人工智能技术，对于大学生和初入职场的初学者来说，一个比较现实的方式是读一下相关方向的研究生，这样不仅能有一个系统的学习过程，同时也能够在读研的过程中确定自己的主攻方向和培养自己的研究方法，从而做出一定的成果。从近几年人工智能方向研究生的就业情况来看，整体的岗位起点和薪资待遇水平都比较高，发展空间也相对比较大。

对于程序员来说，如果想走人工智能的研发方向，最好和自己的岗位开发任务相结合。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

人工智能其实门槛不高，因为在现实生活中我们都会逐渐接触到。像目前智能手机，有的功能就是利用的人工智能，像扫脸解锁等；包括目前远程控制煮饭等。这样的生活场景，接下来会越来越多。

但是，要从事人工智能类的工作，估计还是要进大学进行专业类的系统学习。毕竟要进行开发研究等，还是需要系统的知识储备的。

谢邀！

1.行业垂直领域应用人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。而驱动市场的主要因素，是人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加，尤其是改善对终端消费者服务。

2.医疗保健行业成长机器学习和大数据都是掌握海量潜在医疗数据的关键因素。基于AI的系统也能帮助医院改善其操作的流程和数据的管理。鉴于医疗保健专业人员在阅读剂量指示、或诊断数据方面难免会经常犯错，智能AI系统通过具有图像识别和光学字符辨识的功能对所有的数据进行二次检查，以减少此类错误的发生频率。人工智能导入医疗保健行业从2016年到2022年维持很高成长，预计从2016年的6.671亿美元达到2022年的79.888亿美元年均复合增长率为52.68%。

3.AI晶片关键在于成功整合软硬体AI晶片的核心是半导体及演算法。软件硬件成功相结合的关键在于先进的封装技术。总体来说GPU比FPGA快，而在功率效能方面FPGA比GPU好，所以AI硬体选择就看产品供应商的需求考量而定。

4.自主学习是目标AI“大脑”变聪明是分阶段进行，从机器学习进化到深度学习，再进化至自主学习。首先，是为自主机器打造一个AI平台;还要提供一个能够让自主机器进行自主学习的虚拟环境，必须符合物理法则，碰撞，压力，效果都要与现实世界一样;然后再将AI的“大脑”放到自主机器的框架中;最后建立虚拟世界入口(VR)。

5.CPU和GPU结合CPU是通用于各种设备的超强性能的处理器，什么场景都可以适用，所以就需要将CPU和GPU(或其他处理器)结合起来，做到最完美的构架。为开发人员提供更多算法等。

6.AR和 AI共进退AR成为AI的眼睛，两者是互补、不可或缺，为了机器人学习而创造的在虚拟世界，本身就是虚拟现实。还有，如果要让人进入到虚拟环境去对机器人进行训练，还需要更多其它的技术。如今，基于AI的发展已经成为了主流。各种企业不仅热衷于改进其现有的流程，而且还能看到AI给他们带来的潜在增长点。这也就是为什么CIO们应当重视AI的战略意义和其创新发展的空间。

更多有关人工智能的资讯、深度报道、采访欢迎关注AI中国，无论你是小白还是大神，你想要的这里都有！

谢邀。

人工智能是未来社会发展趋势，这是一个必然，但是不确定的是这个人工智能的全盛时期是多久才能到来。

为什么要这么问，是以为从事物的发展规律来看即便是呈现上升趋势，受益的也只是一线发达城市。如此高精尖的技术，能否快速带给大众足够的便利性依然是个问号。

先来说说人工智能的门槛。我个人认为，人工智能应该是有相当的门槛的。主要是高等数学以及统计学等高级基础知识。这些知识对于人工智能来说非常重要。

就以人工智能中最重要的一块，深度学习来讲，它所涉及的算法需要统计学、拓扑学、高等数学、离散数学、神经网络等等一系列学科的综合表现。

相对于目前互联网的软件编程知识，量级不在一个层次上。所以，我认为，人工智能虽然会慢慢地走进我们的生活，但是依然会存在很长一段时间，让我们感觉“那么近，又那么远”。

目前人工智能应用的领域已经有很多，比如智能语音系统，现代的智能手机都会配备智能语音系统，你可以说出任何你想说的话，语音系统就可以帮你匹配对应的关键项。又或者微信的语音识别就是其中一种应用。

还有人脸识别。这个技术在北京的火车站也已经不是什么新鲜东西了。再或者谷歌和百度等高科技公司的无人驾驶汽车，等等，虽然有些技术已经慢慢成熟，有些技术还处在开发阶段，但是相信未来一定会逐渐扩展AI领域的新黑科技。

最后，谈一个比较好玩的换脸算法 DeepFake，这个换脸算法就是人工智能领域的一个初步尝试。通过换脸技术，可以将一些影视作品中的角色，通过一系列复杂的算法更换成其他人脸。

这项技术目前还不够成熟，换脸的视频还是可以看出一些瑕疵，让观众一眼看出是伪造的。不过相信未来，随着该算法的逐渐成熟，一定会让我们体验到一种全新的视觉奇观。

综上，就是关于人工智能的一点个人见解。希望可以帮助到你。

1、市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势

人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长15.1%。中国人工智能产业规模增速超过全球。

注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，即包括软件、硬件与服务市场。

2、竞争格局：中国人工智能企业主要分布在应用层 占比超过80%

——中国人工智能企业全产业链布局完善

我国作为全球人工智能领域发展较好的地区，无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层，还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务，我国企业都有涉及。在国内，除去讯飞等垂直类企业，真正在人工智能有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家。

——中国人工智能企业主要分布在应用层，占比超过80%

据中国新一代人工智能发展战略研究院2021年5月发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2021)》数据，截至2020年底，中国人工智能企业布局侧重在应用层和技术层。其中，应用层人工智能企业数占比最高，达到84.05%;其次是技术层企业数，占比为13.65%;基础层企业数占比最低，为2.30%。应用层企业占比高说明中国的人工智能科技产业发展主要以应用需求为牵引。

3、技术分布：中国人工智能企业核心布局的技术主要为大数据和云计算

从人工智能企业核心技术分布看，大数据和云计算占比最高，达到41.13%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人，占比分别为7.64%、6.81%、5.64%;紧随其后，物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理、图形图像识别技术的占比依次为5.55%、5.47%、4.76%、4.72%。

4、细分领域：深度神经网络领域为中国AI研究热门

根据清华大学人工智能研究院、与中国工程院知识智能联合研究中心联合发布的《人工智能发展报告2011-2020》，2011-2020年十大AI研究热点分别为深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。

—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

人工智能真的成为趋势了，那地球人会减少一半，到时候门槛在未来不会有多高，因为都懂那个玩意了。问你哈，什么事情能让全球人口减少一半……

人工智能是未来社会发展趋势这个已成定局！进入的门坎是不是一刀切的高！对于研究制造和编程领域来说，门坎肯定很高！必须掌握python的全部技能及其机器学习和深度学习等知识，以及数据库、大数据、物联网、神经网络、区块链、高等数学、自动化、框架、爬虫、芯片及按口、相关法律法规等多门纵横交叉的知识和技能，才能掌控得了人工智能机器的运行、故障调试和维修维护。而对于应用领域来说，门坎却很低！只要看得懂说明书，照本宣科操作应用于实际生活与工作即可。

高，都是概念炒作。

首先作为一个全球大热的高端技术领域，有门槛是必然的，高低就要看你从哪个角度去看了。这里要提醒一句，千万别信某些培训机构“0门槛”的鬼话，那绝对是忽悠你前去送钱的！人工智能如果那么简单的话，机器人造就满地跑了，何至于一个无人机送货全球一圈科技巨头，到现在也没让它落地。

其实学习人工智能的门槛也没有你想象那么高，当然也没有那么低就是。我这里简单戳穿一下某些培训机构谎言吧！

关于学历：学历是面试所有岗位的敲门砖，学历低的话，光是投简历可能就被自动筛选了吧。但是，你要是能力出众，能够跳过简历这个关，那没问题。不那么重要的是，学习AI的能力，你差不多只要本科及以上都能入门学习（专科的计算机专业也行吧），后期的发展提升就是看你的学习能力了。

关于数学：数学是这一方向的基础，可以不是很擅长但基础一定要有。AI方面用到的数学知识主要面向应用。知道哪个数学知识点对应能够解决的深度学习问题，计算机部分交给计算机，数学部分交给框架，负责设计应用形式就好。

关于语言：人工智能它是要求面向数据的Python编程，所以不用学那么多，而且学了这部分的Python也做不了相关的开发。

关于这个问题可能还是需要调查数据更说的清。

8月17日消息，脉脉发布《2022人工智能顶尖人才数据图鉴》（以下简称《图鉴》）。《图鉴》数据显示，人工智能行业人才紧缺，其中视觉算法工程师供需比最低，仅为0.08。算法相关岗位在最难招TOP10中占据7席，算法工程师应届生平均月薪超3.2万元。华为是人工智能算法工程师储备量最高的公司。

脉脉创始人兼CEO 林凡

算法岗位人才最难招，应届生平均月薪3.2万

脉脉创始人兼CEO林凡透露，中国80%的AI人才都是脉脉的活跃用户。截至目前，脉脉人工智能行业圈聚集了47.8万专业人才，形成了庞大的行业顶级人才库。有近千家人工智能企业在脉脉招聘人才，提供了26000多个岗位需求，最高年薪超过500万元人民币。脉脉已经成为人工智能行业招聘的第一优选。

相对于整个行业持续爆发的人才需求，人工智能人才缺口依然很大。《图鉴》数据显示，人工智能行业算法方向人才招聘难度最大，热度最高。最难招岗位TOP10中，有7个算法岗位，3个工程岗位。尤其是视觉算法工程师供需比为0.08，平均12.5家企业争夺一个人才。而在最热招岗位TOP10中，7个算法岗位，1个工程岗位，另外2个则是非技术岗位。

鉴于从业门槛较高、供需关系紧张，在薪资方面，人工智能人才起薪普遍较高。其中，算法工程师展现出极强的竞争力，平均起薪超过3.2万元。开发工程师平均起薪也达到3.2万元。

相比于互联网行业普遍关注的“35岁分水岭”，人工智能行业对35岁以上的职场人更加友好。开发工程师群体中，工龄在5年以上的开发工程师占68.7%，工龄10年以上占22.1%。算法工程师则整体偏年轻化，67.9%的算法工程师工龄在5年以内，平均工龄为4.59年。

非技术岗位人才也是人工智能行业挖猎的重要群体，为产品研发和商业收入提供长期人才支持。根据《图鉴》数据，招聘岗位分布TOP3分别是产品经理、销售经理和项目经理。

人工智能人才迁徙 杭州人工智能人才数超上海深圳总和

人工智能行业是典型的智力密集型行业，教育和研究门槛要求较高，人才培养周期较长。《图鉴》数据显示，近九成算法工程师为硕博学历。从整体人工智能行业来看，本科人才是主体，占比62.7%，其次是硕士，占比22.1%。

从高校分布来看，人才供给量最大是双一流高校。其中，清华大学、浙江大学、北京大学位列人工智能人才供给TOP3，主要分布在计算机科学与技术、电子信息、大数据工程、信息与通信工程等专业。

人工智能产业的区域化分布，也影响着不同城市的人才储备规模。《图鉴》数据显示，北京拥有全国24%的人工智能人才，居全国首位。得益于科技巨头和科研单位的布局，杭州在人工智能人才储备上仅次于北京，拥有16.53%的人工智能人才，超过上海和深圳的总和。

人工智能行业求贤若渴，给互联网人带来了职场迁徙新思路。传统互联网成为人工智能人才的主要来源，占比为13.6%。算法工程师人才流动性更大，超过一半会在工作3年内选择跳槽；开发工程师和硬件工程师相对更稳定，平均司龄分别是3.74年和3.45年。

巨头囤人小巨头抢人 人工智能打响人才战

林凡认为，未来十年，人工智能技术是撬动新兴行业增长的杠杆力。随着国家密集出台相关政策，产业规模不断扩大，投资持续涌入，顶尖人才成为决定企业决战人工智能时代的重要抓手。但面对“粥多僧少”的现状，各厂商人才争夺战日趋白热化。一位来自互联网头部企业的人工智能技术专家透露，一年收到了700多个职位邀约。

科技巨头提前招揽了大批人工智能人才。《图鉴》数据显示，头部企业是人工智能人才储备的主力军。计算机视觉、深度学习、语音识别、自然语言处理四个技术方向上，人才储备量最大的公司是华为。其次是百度、字节跳动和腾讯等互联网头部企业。

但“小巨头”企业也在人才吸引方面持续蓄力。2022年上半年，人工智能计算机视觉人才需求量最高的企业是小红书。跨境电商Shopee则在深度学习、语音识别和自然语言处理等相关岗位招聘增长量最高。

从数据来看，人工智能人才最关注的公司仍是大厂。人工智能不同技术领域人才投递量最大的公司是字节跳动。但正如脉脉招聘市场总监、脉脉人才智库负责人Yogi所说，人才正在逐渐摒弃“唯大厂论”。《图鉴》数据显示，除了字节跳动，商汤科技成为计算机视觉人才最关注公司，华为最受语音识别人才关注。

随着技术周期的更迭，人工智能等黄金产业的人才需求也在持续增长。面对顶尖人才招聘难的困境，林凡建议，企业需要以雇主口碑打造企业差异化优势，寻找并满足人才的核心诉求，以平等对话赢得人心。

脉脉联合创始人王倩认为，企业的招聘思维要因势而变。脉脉从以前海量简历的层层筛选，变为精准吸引。企业主动进入脉脉吸引人才，由“漏斗筛选”进化到“精准吸引”，高效获取人才。

文章来源：AI前线

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人工智能是未来社会发展的趋势之一，它已经成为了许多领域的重要应用，例如自然语言处理、图像识别、自动驾驶、智能医疗等等。因此，人工智能行业的发展前景非常广阔，同时也需要具备一定的门槛和技能。

从技术方面来看，从事人工智能行业需要掌握相关的技能和知识，如机器学习、深度学习、数据挖掘、自然语言处理等等。这些技能和知识需要较高的学术背景和数学、计算机科学等领域的专业知识，因此门槛相对较高。

此外，人工智能行业还需要具备创新精神、团队协作能力、解决问题的能力以及持续学习的精神。人工智能行业是一个快速变化的行业，需要不断地跟进技术和趋势，因此持续学习和适应能力也是非常重要的。

总的来说，从事人工智能行业的门槛相对较高，但是随着行业的发展和普及，人工智能技术也会变得越来越普及和易于使用。对于那些有志于进入人工智能行业的人来说，除了学习技术知识之外，还需要注重自身的综合素质和持续学习的能力。

对于科技的东西，真是才疏学浅，不敢下一个结论！也不清楚人工智能的门槛到底在哪！不过，我觉得科技确实给生活带来方便，但是有些东西的开发，到底是有利还是有弊，到底是推进发展还是阻碍发展，我觉得应该慎选！

服务人工智能的人 要不就是高科技人员 要不就是能听从高科技人员的指导运行人员！

人工智能未来的发展前景还是很不错的。未来的人工智能研究主要有两个方向：第一是人工智能应用。即如何更广泛更高效地把人工智能应用到某个具体场景中。第二是人工智能理论研究的突破。这主要是指对抗学习、遗传算法、进化学习和强化学习理论的突破。因此现在学习人工专业是非常不错的选择。

机器学习是我的主要研究方向之一，同时也在带相关方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。

什么都可以往人工智能上面靠

不一定是未来趋势，这个前提假设不存在。

生活中AI随处可见，甚至我们现在正在应用一些AI的科技，入股说从事AI行业要看你选择的是哪个层面的，AI分为基础层，技术层，以及应用层，如果说我们从事基础层的工作，其实还是通过努力可以胜任的，就比如说数据标注其实就是一个很简单的工作工种，我们只要想做都是可以做的

看了下大部分人的回答，都不知道回答点儿啥？乱七八载的没个在点儿上的。

我来做个干脆直接的回答

人工智能确实是未来社会的发展趋势之一，现在想从事人工智能起码得有硕士学历才能入门，普通本科学历进不了这个行业。只有本科以上才能学到人工智能的课程。普通本科及本科以下的就别考虑了，学点儿其他的吧。计算机行业可以学编程（程序猿）、云计算（现在的热门也是未来几年的热门）、网络工程(很老的专业了)。其他的行业不太了解，不想误人子弟，就不写了。

字数不够，发布不出去，凑几个字数（啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦）。