ai专业有在职研究生么
无敌小猪猪侠
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代号为喵 1小时前发布 赞 846 2022年，最风光的当属AI人才了，尤其是应届生。
AI专业应届生年薪达50万，数年后可达80万以上
在第十九届中国国际高新技术成果交易会人才与智力交流会在深圳拉开帷幕。本届人才高交会为求职者免费提供近千个职位，年薪大基本都在50万及以上或30万及以上+N(期权)。
其中，为人工智能相关专业应届生提供的岗位年薪达30~50万，引人注目。
某企业副说：“我们最近希望招聘约40人，包括人工智能、移动终端、云计算等都有需求，这些专业人才今年在整个人力资源市场上也是大热。由于这些领域对专业人才知识迭代水平、学习能力要求很高，所以合适的人才各个企业都是抢着要。”
他介绍，研究生以上学历的应届毕业生年薪在30万到50万，应届毕业生通过3到5年的成长，成为成熟的研发人员后年薪可达到80万以上。
11月17日，波士顿动力公司在YouTube上发布视频。视频中，人形机器人“阿特拉斯”又是走“梅花桩”，又是秀后空翻，完成了一段精彩绝伦的体操表演。来源：外事儿
AI人才薪酬水平明显高于市场整体水平
11月8日，IDG资本联合韦莱韬悦、拉勾网发布的最新《2022准独角兽薪酬报告》显示，2022年准独角兽薪酬市场全年总薪酬涨幅接近20%，其中入门级岗位的涨幅更是高达32%。
AI技术的发展必然会引起一些工作岗位的消失，但也会创造一些岗位。但有一个特点，创造的岗位技术要求高，门槛高，将一部分人拒之门外；面临消失的岗位，其技术门槛低，很容易被机器局部代替或者完全代替。
在翻译行业，科大讯飞的语音技术很强大，翻译准确度已经超过人工翻译水平。那么，翻译行业的毕业生将面临失业？的确，外语类专业毕业生就业会受到冲击，但并不一定面临毕业即失业的窘境。理由如下：
1、对于毕业生而言，并非所有人都会找到专业对口的工作。因此会有一部分人找到非翻译类工作。
2、目前的机器翻译的准确度虽然超过人工翻译，但不能传递出人工翻译的情感和思想。
3、不管任何岗位，对于精通该岗位，则被代替的可能性越低。
4、对于跨语言文化研究工作者的外语毕业生在未来一段时间内不会受机器翻译的影响。
5、目前，AI翻译工具不太普及，而且产品没有完全融入人们的生活，只是应用于具体行业和情景。所以在短时间内，外语类毕业生就业前景不会太差。
blinkblink02 12小时前发布 赞 604 2022年全球人工智能行业发展概况分析
从经典动画《攻壳机动队》人工智能(AI)技术的运用，再到最近好莱坞影片《阿丽塔：战斗天使》的机械人，在科幻电影中，AI已经成为最常见的主题之一。
而屏幕之外的现实世界，不论是带有虹膜识别的安防摄像头，还是装载有Autopilot(自动辅助驾驶)的自动驾驶汽车，人工智能技术的运用，更像水和电一样开始渗透至经济社会发展的各个方面。
资本的投入加速了AI的发展。关注初创期投资的英国风投基金MMCVentures近日发布关于AI的研究报告(下称“报告”)显示，全球早期AI公司的投资资金在五年内增长了15倍，在2022年估计可达150亿美元(约合1008亿元)。
人工智能技术的第一大国——继续全力领航。日前，白宫启动一个新官方网站“AIv”，发布各联邦机构为落实人工智能“全”战略而采取的具体举措。该网站显示，国家科技委员会下设的人工智能特别委员会将负责协调15个联邦机构推动人工智能技术的研发。
而热度之下诞生的不只是成倍涌现的技术和企业。
上述报告就指出，在欧洲2830家标榜为人工智能的公司中，有1580家符合人工智能公司的定义，也就是说，四成的公司其实和人工智能没任何关系。该研究团队还发现，“一家公司，若是打上AI的标签，能多获得15%~50%的融资。”
上海交通大学电子信息与电气工程学院副院长王延峰告诉第一财经，这种现象不只出现在欧洲，全球都存在。任何一个性的东西出来，都会伴随着泡沫的产生，这也是产业发展的必然规律。但随着人工智能+传统产业的不断融合，不断的震荡和淘汰之下，最终留下的还是那些经得住火炼的“真金”公司。
2022年中国人工智能市场规模将达280亿
中国人工智能市场规模在持续增长。据前瞻产业研究院发布的《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》数据显示，2022年中国人工智能市场规模将达到1亿元，增长率达到2%。随着人工智能技术的逐渐成熟，科技、制造业等业界巨头布局的深入，应用场景不断扩展，初步测算2022年中国人工智能市场规模将突破200亿元大关，达到2亿元左右，增长率达到6%。预测2022年中国人工智能市场规模将达280亿元左右。
2022-2022年中国人工智能市场规模及增长情况预测
数据来源：前瞻产业研究院整理
随着人工智能产业的快速发展，中国人工智能产业热度不减，企业纷纷加快布局。在人工智能企业领域分布方面，主要集中在安防、语音交互、医疗行业。据统计数据显示，‘AI+安防’领域的企业共有16家;语音交互的企业有10家，‘AI+医疗’的企业数量为10家，其后分别为图像识别、金融、SLAM、自动驾驶、AI芯片、零售及机器人等领域。
2022年中国人工智能商业落地企业数量领域分布统计情况
数据来源：前瞻产业研究院整理
人工智能泡沫正逐渐消逝
“刚开始(2022年)做AI时基本没遇见几个有AI技术的公司。”说起刚创业时的情景，Video++极链科技集团联合创始人&COO董慧智对第一财经记者表示。
据他回忆，从2022年开始，国内AI公司一下子多了起来，其中确实有一些真正做AI的公司，但也不乏一些互联网公司甚至传统广告公司来凑热闹。
当前，人工智能技术处于第三个发展期，以机器学习特别是深度学习为核心，在视觉、语音、自然语言等应用领域迅速发展。即使有资本和政策大力支持，但在实际应用场景中，还存在不少的不确定性。
用董慧智的话来说，他们是幸运的。起初，他们的团队设想从实验室开发出来的算法到最后的应用场景落地(商用)，只要算法面世就算成功了90%。然而，反复实践后，才发现低估了实验室算法和商业应用之间的鸿沟。
“在2022年，我们开放了研究出来的AI算法，结果在应用时却发现算法没法应用，因此又加大投资，用了两年多的时间才做到真正应用。现在不少创业者其实是把DEMO(未成形的测试版算法)放出来，能否落地又是另一回事。”他指出。
此外，由于AI公司的实际技术门槛很高，在发展的过程中，不仅那些打着噱头的公司会露出马脚，就连真正的AI公司也可能因为数据和技术的匮乏而关闭。
“小的初创AI企业有两个大的问题，数据集有限，加上商业这块没有出现级的应用，很可能就支撑不下去了。”研究院产业研究中心副主任吴朋阳告诉第一财经记者。
尽管如此，随着传统行业亟待转型，各个垂直行业对于AI的融合倾向也愈加明显。报告显示，预计到2022年底，超过三分之一的企业将部署人工智能。与此同时，在行业和资本方面，也开始出现了一些新的变化。
吴朋阳表示，从2022年开始，全球对于人工智能的投资开始变得谨慎。目前在行业上，也开始从线上走向线下，其中制造业就是典型。
“劳动力成本上升、企业生产效率不高的情况下，AI可以发挥很好作用。而制造业相对复杂，所以这是一个单点突破的过程，比较典型的就是图像识别的应用，比如质检的准确性甚至可以超过人的处理水平。”吴朋阳分析说。同时他认为，未来医疗和教育这种公共服务领域的突破更有潜能，因为AI可以解决优质资源分布不均的问题，并能激发这种公共服务的数据潜能。
中国在应用层占主导
从层次上划分，AI主要有基础层、技术层、应用层三层。欧家在基础层起步早、投入大，中国则是在应用层和技术层涌现出诸多公司。
上述报告显示，亚太地区采用AI技术企业的数量是北美地区公司的两倍。其中，中国公司引领亚太AI，北京、上海、广东以及浙江和江苏是主要的聚集地。
和欧美比较，中国的AI产业发展异同也十分明晰。
商汤科技公司总经理尚海龙对第一财经记者表示，中国AI产业发展更注重落地应用，同时也在不断提升对基础研究的加强，以及对原创基础设施的搭建。
而应用场景的落地对于原创基础研究、平台搭建的牵引作用也不容小觑。庞大的市场应用激发和倒推基础层，这是中国区别于欧美AI产业的最大特点和优势。
根据中国信息通信研究院去年年底发布的《人工智能发展白皮书——产业应用篇》，从产业规模看，2022年国内人工智能市场规模达到4亿元，相较于2022年增长67%。其中以生物识别、图像识别、视频识别等技术为核心的计算机视觉市场规模最大，占比9%，达到8亿元。
不论是今年的工作报告中首次提到的“智能+”，还是深改委19日审议通过的《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》，以及2022年底的工信部《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2022-2022年)》，都赋予了AI+传统行业更多可能。
王延峰说，中国的“互联网+”提了4年，而新一轮的“智能+”，是产业的自然递进和提升。“‘互联网+’解决了数据，而AI的核心就是数据算法算力，数据发展程度不够是做不到智能化的。如今经过几年发展，数字化进程又提升了一步，所以可以跟人工智能结合产生新的业态。”他预计，未来的3~5年，“智能+”传统行业会有明显的深度融合。
行业热度持续，更需要人才的助力
长期跟踪AI产业的研究院研究员俞点根据最新数据对记者分析，在全球来看，英国有20家高校开设了相关的课程，168家，中国2022年是20家，2022年30多家高校开设相关专业，也就是说全球设有AI方向的高校一共近400所，来满足全世界百万级的需求。
我国人工智能人才缺口至少在100万以上。而且由于合格AI人才培养所需时间远高于一般IT人才，人才缺口很难在短期内得到有效填补。”俞点说，AI对技术要求非常高，非本专业的学生虽然可以学习相关AI知识，比如专业是计算机，学一年神经网络就可以做比较初级的人工智能开发，但是深度的基础开发还是需要高精尖的AI人才。
俞点所说的基础开发的人才，也是中国AI市场最为缺乏的。王延峰表示，中国AI领域的优势在于应用端的人才丰富，“场景丰富，加上学科目录也在跟进，应用层面的人才储备较多。”但是毕竟起步晚，高端、前沿人才和国外比还有较大差距。
而董慧智则认为，AI人才的薪酬还要和公司具体情况结合，例如他们这种垂直性强的应用型AI公司，就不需要储备大量的高端AI人才。虽然目前公司有几十个博士，但还是硕士居多。“很多商用过程不需要博士，而硕士生是完全可以把握的。”他说，在公司AI不同层次人才收入差距也较大，顶尖级的人才甚至没有上限。
锦瑟无端2325 12小时前发布 赞 880 
凯利的心窝 12小时前发布 赞 951 但是，我后来反省了一下，觉得要说明几点希望能对你有帮助：
选对专业，这个方向你大致选计算机方向就对了，AI目前是脱离不了计算机的。对数学要求比较高，关键是离散数学，优化那块，但是跟理论数学差别非常大，CS本质上是工程学，不是理学。除非你对理论数学很感兴趣，不然进入数学系会很痛苦。
不见得报考“智能科学与技术”这个专业，大学教育还是不强调很专很深的，本科阶段你要学的广一些，打好基础把A搞起来。我们这个专业进去之后发现，其实学的东西基本介于EE和CS专业之间，模式识别啥的学了一些，但都是皮毛，你会发现这些东西等你研究生阶段基本是要重修的（这种情况跟“自动化”这个万金油专业很像）
根据的你的情况，研究AI的比较好的路线：名校CS-->A高+英语搞定-->出国-->几个高校的好专业（如果本科期间你能写篇paper的话就更无敌了）。AI和ML尽量还是去做研究吧，核心研究都在那边。
能帮你回答的就这些了，希望有点帮助吧。
AlpacaZhou 12小时前发布 赞 890 目前实现的是收集数据，提供反馈，辅助决策的能力，以数据为基础的，面向数据管理和分析，属被动角色。而AI则辅以大数据，算法等得到更有价值的信息，实现收集+预测的能力，更多的是主动角色。
虽然AI的应用范围非常广，但结合现仍是处理结构化的数据。而此处二者的交集在于机器学习和数据挖掘，但又略有不同。AI的机器学习强调算法，的数据挖掘还包括对数据的管理，算法选择上也较为简单，没有神经网络和深度学习等复杂AI算法。
未来,AI与的区别在于负责梳理生产关系，AI是先进生产力。那么AI+模式通过将AI嵌入，构建基于AI的平台，利用AI的智能让能够解决更复杂的业务场景，产出更精准的分析结果，从而使决策更为科学和准确。
对于结构化的数据，可应用机器学习算法，得到更精确的分析结果。例如上文提到的总结用户画像，分析人群行为数据，得到千人千面，实现精准营销的结果。还有金融领域的风险监测，AI+的模式可以分析出金融风险和其他指标、行为之间的内在联系，预测更为准确。
对于非结构化的数据，可以应用图像处理、语音工程和文本分析等AI技术，智能化地处理复杂业务场景。如语音转文字，录入数据及产出想要的报表等。
业务场景除了在IT信息化基础比较扎实的行业，也会在深度场景化的细分领域，且这些领域不具备通用性。也可理解为解决方案不具备复用性。这个时候通过AI完成一些算法匹配，根据匹配的结果来驱动业务执行。
