第二：由于大量公司能够快速掌握相关技术 ， 因此人工智能企业决胜的关键已经不再是算法和模型了 ， 而是项目运作能力和工程实施能力 。所以很多专注于人工智能技术的中小创业公司 ， 随着时间的推移 ， 他们的算法水平已经逐渐被一些传统的软件公司甚至是系统集成公司追上了 ， 但项目运作能力和工程实施能力又并不是这些创业公司的强项 ， 这也直接导致了人工智能创业领域的退潮 。
人工智能领域的技术含量降级 ， 有喜有忧 。
对于需要使用人工智能技术的企业用户和各领域的城市管理者来说肯定是好事 。产品越来越成熟 ， 精度越来越高 ， 体验越来越好 ， 实用性越来越强 ， 而成本花费可能会越来越低 ， 且确实能够帮助企业用户提升工作效率和经济效益 ， 帮助城市管理者优化城市运行效率 。当人工智能从曲高和寡走入到大街小巷 ， 企业用户、城市管理者、以及老百姓都会是受益者 。
但对于人工智能算法领域的求职者来说 ， 就业形势则似乎变得越来越严峻了 。2017年时 ， 从事人工智能算法的专业人才还比较稀缺 ， 可从2018年开始 ， 投递人工智能算法岗位的应届毕业生就开始激增了 ， 除了计算机、数学、统计这些“科班”专业外 ， 其它如自动化、电子信息、电气工程等专业 ， 也几乎每个同学都会写Python ， 会用 TensorFlow ， 对人工智能大致的技术趋势也能信手拈来 。此外 ， 还有大量已经在职的软件工程师希望转行到人工智能算法岗位 。在这样人满为患的情况下 ， 如何脱颖而出？现实的情况是 ， 技术大牛做理论研究和模型设计、技术小牛做框架选型和算法改进 ， 而其他大量的技术人员其实只是在做技术成果的复现和应用 。如果想成为前两类人工智能顶尖人才 ， 继续拿高薪 ， 那么天赋、机遇和努力缺一不可；而绝大多数的从业者 ， 则应该放下身段 ， 踏踏实实地理论结合实践 ， 做好工程实现 ， 在人工智能的应用领域做出成绩 ， 为甲乙双方企业创造出实际价值来 ， 同时为自己积累下不可替代的项目实施经验 ， 这才是更为现实的目标 。
【人工智能技术含量降级，算法工程师从主人沦为保姆？是喜是忧？】
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