人工智能行业就业前景怎么样？真实薪资待遇如何？

身边咨询的朋友越来越多，有很多重复的问题，在这里统一详细回复，本文就人工智能行业现状及薪资待遇等问题作详细回答。

1.人工智能就业前景怎么样？

可以非常确切地说，人工智能在当下以及未来几十年，是一个十分火热的就业方向。在中国，目前正处于人工智能大发展大应用阶段，随处可见的网络摄像头、电子交警的使用、自动驾驶、智能农业、智能物联网、现代化医院系统等，都是人工智能应用的实例，所以就人工智能就业这块，根本不是个问题。

同时，其实已经入坑的小伙伴都知识，人工智能是一个大的方向，里面有很多细分子领域，就像当年的互联网一样，又分为前/后端、数据库、网络安全等，人工智能也不例个，按应用功能分，有计算机视觉(物体识别、图像分割)、音频算法、自然语言处理(NLP)等，按层级划分，有AI算法研究、算法部署、算法优化(包括模型压缩、模型剪枝、模型加速等)，AI加速器，AI工具链路(AI编译器、AI算子驱动等)，这每个小方向都是一个岗位方向，它们都是人工智能行业的组成部分。

总体来说，中国目前这个大环境中，人工智能的发展需要更多的专业型人才，这个人才缺口现在依然非常大，现在不管是转行，还是先专业，选择人工智能方向，未来不愁工作的。

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2.人工智能薪资待遇如何？

不管是什么专业，薪资待遇都是我们第一地要参考的标准，我们有繁重的房贷、车贷要还，我们还上有七十老母，下有三岁小娃要养，大家都有生活，能赚到钱才是根本。那人工智能薪资待遇如何呢，我可以很负责任地告诉你，同比其它软件及传统算法行业，人工智能从业者的收入还是很可观、性价比极高的。说的有些笼统？下面细细说来。

上面已经分析这了，人工智能是一个大的方向，里面细分工种很多，不同工种、不同城市，人工智能岗位的收入会有一定幅度的差异，从大数据统计结果来看，搞人工智能的，主要集中在北京、上海、浙江、江苏等，那我下面就举点实际的例子加以说明吧。

a) 深度学习工程师(坐标上海)

这是某招聘app上一个上海做智能驾驶的公司发布的贴子，我们保守的3w计算，一年税后到手约有:3w x 15 x 0.75 = 33.75w, 同时，公积金约有6w，可以用来还房贷，实际可支配金额就是39.75w，总体来说，还是很可观的，只不过，这个收入估计也不会在上海买房，上海落户比较麻烦，大部分人是挣快钱，过几年就回中小城市了，扯远了。我们看这个岗位任职要求，其实主要就是会一个机器学习框架pytorch，会训练模型，会python编程即可，这些技能都是人工智能从业都必备的了，就像你从事C语言开发，数据结构要掌握一样，而且人家并不要求你是研究生，双一流，只要本科学历就能去面试，它标的是3W到6W，其实5年以上的人工智能技术大牛谈下来的话，至少在4.5W以上。

b) 算法工程师(坐标北京)

这是北京的一家做量化交易的公司的帖子，属于人工智能在金融领域的应用，而且人家是16薪，保守估计一年到手有税后3*16*0.75=36W，外加6W公积金，一共就是42W。量化交易就是用机器去预测什么时候买入，什么时候卖出，克服投资者的心理因素，像这种岗位，一般要求数学功底要好，同样代码实现能力要强，很有挑战性，也很诱人是吧。

c) AI芯片软件工程师(坐标南京)

这是南京的一家做AI芯片的，偏底层，该岗位用到的AI技术不算最新，但讲究的是对已有的AI算法要吃透，因为人家要把AI算法做到芯片里，这是一个不断打磨的过程，会python,C及linux，还要懂硬件，这也是人工智能应用的 一个方向，且这几年相当火，从中美贸易战开始，国家鼓励国产化芯片，特别是智能芯片，遍地的小芯片公司。该岗位开出的薪水在南京这个城市来说，算是相当高的了，可以媲美中兴华为，税后一般到后是乘以0.75，自己可以算一下。

以上分析的三个不同城市的人工智能相关岗位具有一定的参考性和代表性，总的来说，人工智能就目前这个大环境来说，收入还是很可观的，性价比较高。

3. 我适合学人工智能么？

目前圈子里，从事人工智能行业的，多半不是科班出身，人工智能在2015年之后才火起来的，在此之前，大家使用最多的是经典智能算法，如模拟退火，遗传算法等，近几年，随着人工智能的发展，一些高校陆才续设置了人工智能相关专业，在正面回答你适不适合学人工智能前，我先分析以下几类人群是如何转行或过渡到人工智能的，你也可以对号入座。

a) 经典算法从业者转行人工智能

小王此前在某互联网公司从事数据挖掘、数据采集工作，受行业趋势，主动报了某人工智能培训机构几个月后，提升了自己，加上此前有一定的算法基础，工作中又有机器学习业务需要，边学边工作，成功入门人工智能行当。

b) app软件从业者转行人工智能

小李此前一事从事手机端app开发，常用java语言及C语言，工作5年的他，职业到达瓶颈期，对于岗位以及薪资无显著提升，考虑转行人工智能，在网上看到我的贴子，咨询我，经过详细了解后，给他制定了一个学习线路，他本人数学基础比较薄弱，python也是现学现卖，经过几个月的一对一线上辅导，目前基本入门深度学习，能够自己使用tensorflow框架搭建模型并训练，目前已经在他所在的公司内部转岗，从事深度学习算法开发，工资也涨了一轮。

c) 嵌入式从业者转行人工智能

小吴毕业于某一本大学，电气自动化专业，从事嵌入式软件开发，C语言，单片机软硬件都懂一点，算法方面，完全是小白，对人工智能感兴趣，同时，想近一步提升自己，自学了半年多，一边看书一边写代码，哪里不会就在网上看贴子反复研究，加上自己嵌入式基本功比较扎实，公司业务里有人工智能算法部分，他主动请缨，结合自身对公司已有业务的了解，加上所学的人工智能知识，快速上手，把算法部署到公司芯片上，得到了领导的认可。小吴走的是人工智能算法部署方向，该方向着重企业级算法的落地，也是比较热门的方向。

d) 考研选择人工智能专业

小张本科是计算机科学与技术专业，毕业后成功考上某双一流大学研究生，他导师给他设置的方向是计算机视觉，从事图像分割，图像识别方向，毕业后可参考的公司有海康卫视、阿里等。

每个人的情况都不尽相同，如果不清楚自己适不适合人工智能方向，可以评论或私聊我。

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程 - L1.4.1 知识大模型 - L1.4.2 生产大模型 - L1.4.3 模型工程方 - L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口 - L2.1.1 OpenAI API接口 - L2.1.2 Python接口接入 - L2.1.3 BOT工具类框架 - L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架 - L2.2.1 什么是Prompt - L2.2.2 Prompt框架应用现状 - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架 - L2.2.4 Prompt框架与Thought - L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程 - L2.3.1 流水线工程的概念 - L2.3.2 流水线工程的优点 - L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架 - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念 - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件 - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT - L3.2.1 MetaGPT的基本概念 - L3.2.2 MetaGPT的工作原理 - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM - L3.3.1 ChatGLM的特点 - L3.3.2 ChatGLM的开发环境 - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA - L3.4.1 LLAMA的特点 - L3.4.2 LLAMA的开发环境 - L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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