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       人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴。

     年底又迎来一波讨论薪资的热潮。昨天马化腾抽奖发给员工1000股腾讯股票，价值30万元，又让媒体激动了一把。不过，在人工智能领域，这个数字还真的不算什么。

      1990年出生在温州的徐持衡，他也许不会想到自己会在30岁之前，运营着一家估值数十亿的公司。

      同为90后的姚颂，是一家提供人工智能加速方案的公司CEO，今年10月获得蚂蚁金服、三星风投等4000万美元A+轮融资。

      徐持衡是商汤科技的联合创始人，姚颂是深鉴科技的CEO，这两家公司都在人工智能领域做得风生水起，在“独角兽”的成长之路上加速狂奔，创始人的身价也跟着融资水涨船高。

      当不少同龄人把月薪5000活成月薪5万的时候，第一批做人工智能的90后，收入已经不止百万了。

      90后赚一百万要多久？

      通常来说，90年出生的人，如果本科计算机专业毕业，并且从事人工智能相关工作，到现在已经有4-5年工作经验。

      拉勾网上发布的薪酬标准来看，这样的人才月薪最高可拿到4万，按12薪计算的话，两年收入就能达到96万。

       若有硕士学历，到现在已经有1-2年的工作经验，这样的人才可以尝试冲击一下5万月薪，按12薪计算，只要20个月就能超过百万。

        AI领域薪酬是什么水平？

        国内方面，根据100offer发布的信息显示，BAT三家靠着巨大的体量和资金支持在市面上横扫各类AI 人才，处在薪酬最高的第一梯队；TMD三家为代表的互联网企业给出的薪酬处在与BAT竞争的水平。

      而在AI细分领域兴起的各类独角兽如Face++、商汤、依图和云从，芯片领域的深鉴、地平线、寒武纪和比特大陆，语音领域的科大讯飞等等，也同样受到了资本和人才的青睐，薪酬处在第三梯队。

      2017年，AI人才需求呈现爆发式的增长。随着人工智能在实践上的不断突破，越来越多的创业型公司也加入到AI相关业务的创业大潮中，这一发展窗口催生了大量的人才需求。根据智联全站大数据，2017年第三季度人工智能人才需求量相较2016年第一季度增长了179%，是2016年第一季度人才需求量的近3倍。

      在人工智能人才呈现巨大缺口的市场状况下，这类企业给予人才的薪酬普遍高于全国平均水平。智联招聘2017年秋季在线数据显示，全国37个主要城市的平均薪酬为7599元/月。

      而在AI行业中，企业在招聘时给出的薪酬预算中，有33.7%集中于10001~15000元/月区间；27.7%集中于8001~10000元/月区间；26.7%集中于15001~25000元/区间，远高于全国平均水平。这也表明，高薪是企业面临人才供给压力时给出的最为直观的吸引条件。

      从该行业从业者的实际薪酬来看，拥有AI技能的人才现阶段薪酬区间主要集中于10001~15000元/月，占比40%；8001~10000元/月区间占比34%；15001~25000元/月区间占比20%。

      人工智能里的“蓝领”机会

      如果既不是像徐持衡、姚颂一样的人工智能公司创始人，又没有计算机过硬的背景和学历，那还有没有机会在人工智能行业里淘金？

      答案是：有。

      众所周知，人工智能需要大量数据，而数据标注得越准确、越多，被用来训练算法模型的效果就越好，最后，算法模型应用到图像识别、语音识别、自动驾驶等不同领域。

      于是，大量的数据需求就催生了“数据工厂”：人工为图片、视频和语音内容打标签、做标记。

      世界最大的图像识别数据集ImageNet 拥有1500万张标注图片，这背后是来自167个国家的近5万名工作者，花费了2年时间将近十亿张图片清理、分类、标记。

ImageNet

      可以说，数据标注是个劳动密集型产业，需要大量的“蓝领”。这些“蓝领”并不需要具备计算机科班知识。而主管级别的数据标记人员，月薪最高也能达3万，理论上工作3年也能收入百万。

      面向未来的工作最需要的技能

      根据LinkedIn和凯捷咨询（Capgemini）近期进行的一项调查，有近30％的专业人士认为，他们的技能将在未来1 - 2年内变得无用，另外38％的人认为他们的技能将在未来4-5年变得过时。这种感觉很大程度上是由于缺乏足够的培训，以掌握在当今快节奏的就业环境中取得成功所必需的新型数字技能。

      我们研究了在前20个新兴职业中最有代表性的技能。尽管这些职业中有许多需要专业的经验或高级学位，但有一件事是不变的：软技能在所有行业都很重要。你还会注意到，这些技能涵盖了从市场营销到工程，再到销售的各种职业。

1. 管理
2. 销售
3. 沟通
4. 营销
5. 创业
6. Python
7. 软件开发
8. 分析
9. 云计算
10. 零售

      我们也关注了发展最快的职业技能，同样的趋势也出现了：软技能和基本的计算机知识都很重要。我们也注意到社交媒体、微软office、数字营销是新兴职业中必须的技能。

      几乎所有新兴工作都需要软件工程师

      在分析top 5的新兴工作时，我们发现一个共同点：几乎所有与技术相关的工作都需要软件工程师。

以下是top 5的新兴工作中需求最高的岗位：

机器学习工程师
软件工程师
研究助理
教学助理
数据科学家
系统工程师

数据科学家
研究助理
教学助理
软件工程师
数据科学家
商业分析师

销售开发代表
客服
销售助理
客户经理
行政助理
客户服务代表

大数据开发者
软件工程师
Hadoop开发者
系统工程师
Java工程师
ETL开发者

      人工智能发展到今天已经走过了61年的历史，但“深度学习”这个被Hinton提出的概念，远比90后还要年轻，所以，有着更多的机会。

      如何把握住人工智能的这波浪潮？

       如果你是AI技术人员，选择人工智能行业并意味着拿到高薪之后就一劳永逸，而是高节奏高标准。因为这个领域的新技术日新月异，不同的商业场景对技术有着不同的需求，因此提高自身的竞争力才是持续高薪的前提。

      若是非AI技术人员计划转行，那么应尽早学习人工智能方向的专业知识，比如学习Python语言等；若是非技术人员，则应关注人工智能在商业场景上的落地形态，未来实体经济与人工智能融合是大势所趋，商业机会往往存在融合过程之中。 

      顺应技术趋势，学习人工智能，可以从JAVA开始。我们为你准备了免费入门课程，名师大咖带领入门，避免走弯路。达内培训机构将会助推人工智能人才的培养与发展，如果现在的你，想要追逐人工智能的发展，那就速速来达内报名吧。