能文能武的AI技术，[承包]你的生活

历年

“他来听我的演唱会，门票换得手铐一对。”去年，4场演唱会共有5名逃犯落网，与去哪里开演唱会哪里就下雨的“雨神”萧敬腾相比，“神捕”张学友这个名头更值得说一说。

逃犯落网，自然大快人心。不过真正的“神捕”并非张学友，而是应用在演唱会安检系统中的人工智能人脸识别技术。这些落网的逃犯，都是在演唱会的检票口被AI“认出”才落网的。

人脸识别技术的原理其实就是基于人类面部特征，对录入的人脸图像或视频进行判断，识别人脸后进一步给出面部器官的主要信息。根据这些信息，进一步提炼不同人脸中隐藏的身份特征，将其与已知人脸信息进行对比，最终确定身份。

很多不远千里来听演唱会的逃犯都是在演唱会现场，和人工智能人脸识别技术“确认过眼神”后，被确定为“要被抓的人”。

人工智能武能抓坏人，文可指纹解锁、拍照购，智能冰箱更是可以随时提醒你什么时候该补货，该补什么货。

人工智能其实是一个比较高大上的称呼，就如称一个女孩美女一样。脱掉这个华丽丽的外衣，人工智能其实面对的是数据+公式！

就我自己的工作内容以及理解，可以分为以下几个方面：

1、AI research组

2、AI应用组（研究，系统）

3、业务组（算法工程师）

AI research组由科学家和工程师组成，科学家包含博士和教授，工程师就是协助这些大牛加速研究进程。举个例子，大牛A有了几个特别厉害的想法，于是会邀请来一两个硕士工程师干活，最后发顶会论文。我看过这些硕士工程师的背景，属于名校名项目里最厲害的那些硕士，他们以硕士身份加入，已经具备很强的科研能力，只是没有读博罢了。

AI research组做的都是最前沿的技术，而真正短期要落地到产品的还是Al应用组。里面根据方向分自然语言处理，计算机视觉，大规划机器学习平台之类的，里面集结了各种有专才的牛博牛硕做深度学习模型算法+系统平台优化的工作，他们要么在某个特定领域有所积累，要么熟悉C++、分布式高性能计算。前者主要还是博士和教授，后者硕士就比较多了。

以上2个组在公司里人数都不多，但是高手云集，博士间竞争已经特别激烈，硕士就更难了，于是大部分人其实会前往业务组做AI。

业务组通常只是使用AI应用组已有的模型和框架，加上自己对业务的理解，提出一定的优化和个性化训练。

最后，说点实际的问题：待遇。AI research组大牛>AI应用组大牛>业务组大牛>知道怎么改模型的小牛>AI调包侠>普通产品组工程师。

所以想要提高自己的待遇，理想情况下就是名校名导读博，发几篇顶会，然后自然会被邀请到AIresearch组工作了。

对于名校优秀的硕士生，为了具备和博士竞争的资格，建议在一个细分领域（nIp，cv之类的）深入沉淀，出点高质量的研究成果，然后争取去AI应用组或者强势的业务组里写模型。

对于普通的AI背景一般的非博士生，如果想做系统还好，要是想做模型……努力提升自己，争取一个好的业务组AI岗吧。

对于非名校+非大牛+转专业，建议思考自己是不是要做这一行。这是一个有门槛的、竞争非常激烈的领域。一旦各种成熟的智能平台搭建好了，就不再需要太多调包侠调参侠，业务组不需要那么多AI工程师。所以，不是一定要在AI上面挤，去学分布式系统、云计算、移动端开发其实也挺好的。

就算一定要搞AI，作为程序员的基本功还是得学好，在成为所谓的AI工程师之前，首先要成为一名优秀的软件工程师，写出高质量的代码。