誰都知道要「變天」了 是時候轉行了嗎？

誰都知道資本市場要「變天」了，從技術創業，到資本追逐，再到國家戰略規劃，有人預測未來人工智慧將成為中國資本市場的領頭羊之一。

這其中傳遞的最大信號，就是是時候轉行了。但是吃瓜群眾一臉茫然，人工智慧是什麼鬼？為啥要轉行？轉行能做什麼？又是資本搞出來的泡沫……

帶著這些疑問，物流君一一進行了求證。

未來以來 只是尚未流行

近日，人民日報發表一篇名為《「人工智慧」+時代來了嗎》的文章，文中引用獵豹移動創始人兼CEO傅盛的話說：「『人工智慧+』時代已經到來。」

聽到這個消息，物流君第一次覺得壓中寶了，機會來了。

那麼，問題來了，什麼是人工智慧？如何才能更直觀的讓大家都弄懂這個名詞？

其實，所謂人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱AI），通俗來講就是由人製造出來的機器表現出來的智能，讓人類用自己的智慧去破解智慧本身的奧秘。

這項技術跟我們並不陌生，比如早上我們用導航在地圖上走了一條不那麼擁堵的路線；中午吃飯時，用美顏自拍了一張照片；飯後，打開客戶端刷一下當天新聞全是推薦的你感興趣的內容；

再比如，AlphaGo擊敗了李世石、柯潔等圍棋世界冠軍的新聞；

還有現在物流行業，智能分單、智能配送機器人、無人倉、無人機等產品和服務……

這都是人工智慧的應用場景。當然，這些只是常見的應用，未來還將會有更逆天的操作。

張益肇曾說，「人工智慧現階段就是互聯網在上世紀90年代初期的那個階段。」

對比90年代的互聯網與當今的互聯網的變化，我們有理由相信，未來人工智慧將成為未來中國資本市場的領頭羊之一。

資本背後隱藏著多大的市場

回顧過去幾年，人工智慧迎來了發展的黃金時代，除了像BAT等多家企業的投入，更是越來越受到資本、政策的親耐。

任何一個有商業化「錢景」的新技術都會受到資本的青睞，人工智慧也不例外。

如果說2015年是人工智慧創業高峰的話，那麼2016年則是人工智慧投資數量最多的一年。這期間只要一家公司有演算法 Demo，如果再加上一兩位技術大咖站台，想融進一大筆錢是很容易的事。

2017年相對理性一些，投資人多半都投了已有成形產品和應用的頭部 AI 玩家。但一個最明顯的現象就是，人工智慧也吸引了數十億資本的投資。

比如曠視科技已獲 C+輪 3.6 億美元投資，並有消息透露該公司目前已實現盈利，預計 2018 年利潤超過 5000 萬美元，2019 年超過 1 億美元，並且正在啟動上市計劃；另外，年商湯科技 6 個月內連續融資四輪，約 42 億人民幣。

而人工智慧的龍頭英偉達可以說是去年的最優股，全年增長達到了85.4%，最高曾一度超過100%。如果再將時間線放長一點，英偉達近兩年來已增長近6倍。

目前，在機器學習、語音識別、自然語言處理、計算機視覺等技術方面，中國企業融資超過美國同行，尤其是AI應用，去年呈現爆發趨勢，主要體現在安防、金融、醫療、教育、零售、機器人和智能駕駛等行業。

而在國家層面，從被寫入2017年《政府工作報告》，到2017年7月國務院印發《新一代人工智慧發展規劃》（以下簡稱《規劃》），再到2017年12月工信部印發《促進新一代人工智慧產業發展三年行動計劃（2018—2020年）》，「人工智慧」在2017年持續火熱。

那在資本和政策背後，到底隱藏著多大的市場？

根據IDC預計，全球人工智慧支出到2020年將達到2758億人民幣，未來五年複合年增長率將超過50%。中國人工智慧技術支出將達到325億元，佔全球整體支出的12%。

人工智慧的規模越來越大，也催生出更大的機會，但是相關的人才缺口卻非常大。

「全國人工智慧研究方向的博士、碩士每年只有不到200人，而如今的創業公司多如牛毛，這個數字根本不夠分。」李彥宏直言。來自領英的數據顯示，全球範圍內，人工智慧專業人才有195萬，中國只佔2%，排名第七。

而智聯招聘《2017人工智慧就業市場供需與發展研究報告》中也指出，過去一年中，人工智慧人才需求增長近2倍，演算法工程師成為最熱門的職業，2017年的需求缺口出現了每季度超過30%的環比增長。但企業在追逐人才時，也出現高薪難求的狀況。

而AI相關行業的工資也極速飆升。據科技招聘網站100offer.com統計，目前中國AI行業，大學畢業生入職起薪每年30萬-60萬元人民幣，有三、五年經驗的團隊負責人年薪可高達150萬元。

是時候轉行了

人工智慧的核心就是人才，它將會創造許多新的工作機會，特別是在IT方面。

AI科技評論認為，對廣大技術從業者來說，目前是進入人工智慧行業的好時機。

其實，不僅是技術從業者，我們還將會看到更多的從業者，利用這項技術來抓住機會，在日益增長的工作崗位中找到自己的位置。

一般情況下，AI人才由低到高歸可分為以下幾個階段，即數據標註人員——初級技術人員——產品經理和工程技術人才——數據科學家——科學家。

這其中更多的是技術領域的要求，比如作為數據科學家則主要專註於將正常應用程序變成智能應用程序。

然而，隨著人工智慧在整個應用程序組合中越來越普遍，IT環境中的更多元素可以以一種有意義的方式相互關聯，對人才的需求越來越多樣化。

比如，一個能夠把控全局的智能設計師。

另外，AI交互設計師的需求也將日益增長。作為專業的設計人士，他們可以使AI界面適用於大眾用戶。他們將創造人工智慧代理人的個性，儘可能使他們像人類一樣。

而認知文案員這樣的崗位將越來越吃香。

什麼是認知文案員？

說白了，就是具有技術頭腦的創意作家。他們熟悉各種機器學習系統和API連接器，並將其以特定的自然語言界面鏈接在一起，他們掌握並能創造性地管理客戶體驗中的自然語言處理系統的局限性等等。

史密斯實驗室未來平台總監Sean MacPhedran預計，隨著越來越多的公司開始在自己的客戶交互中建立自然語言處理功能，這個趨勢將變得越來越流行。這是超越傳統組織孤島的一個很好的例子：它是技術、營銷、客戶服務和其他學科的混合體。

在了解行業趨勢及需求之後，更重要的是你必須掌握相關關鍵能力。比如機器管理能力、流程資訊能力、平台及數據管理能力、演算法意識、領導力和判斷力等。

舉個例子，當前經常被討論的人工智慧機器人。我們如果要進行人工智慧機器人研發，那就得熟悉一些如Java、C/C ++、 Python等熱門編程語言。

但是，我們要清楚任何一項新技術，將經歷從概念、胚胎髮展到成熟的五個區間，即技術啟動期、期望值高峰期、幻滅低谷期、領悟爬坡期和效率飽和期。

吳曉波曾預測，人工智慧、區塊鏈、無人駕駛和人類永生這幾個概念則正進入期望值高峰期。

因此，我們不管是轉行、投資，還是已經在這個行業的人，都需要理性對待，不要盲目跟風。也要警惕人工智慧在發展中出現的一些問題，比如被無序與重複投資、過熱與概念包裝等問題。

註：本文為物流CTO原創文章，轉載請在文章後面留言。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！