人工智能就业前景越来越严峻了，你还在坚持吗？
最近被几位大佬的更新回答重新带到了这个话题下面，看到了很多大厂“毕业”的新闻有些感慨，也聊聊人工智能就业和未来前景的话题。本文相对比较科普，不会涉及到大量专业知识。 2022年4月24日，两条消息在同一天推送给我，一条是知乎上人工智能相关岗位就业一片红海的帖子上了热搜，另一条则是最新的数据显示人工智能等岗位跃升应届高薪职位榜首，这两条看似非常矛盾的信息同时出现，影射出了人工智能方向当前的一些现状。 这一波人工智能的热潮兴起大致是在2012年由于深度学习的普及，或者说是卷积神经网络的普及，加上Nvidia的GPU CUDA框架问世带来的。直接的效果就是，在一系列图像识别或者语音识别类任务上，深度学习可以在不用经过大量特征工程或者其他预处理的情况下，将精确度显著提升。接着Tensorflow、 Pytorch等基于Python的深度学习框架又相继推出并不断优化，使得人工智能技术的落地门槛逐渐降低，在自然语言处理、推荐系统等方向上均有非常显著的效果。自此，人工智能顺利出圈，中美各大企业纷纷看好，百度更是提出All in AI的战略。学术圈大佬也纷纷走进企业，人工智能在对话机器人、人脸识别、金融风控、智能调度、智能推荐、智能安防等方向均取得了不错的落地效果，企业的效益和品牌影响力双双提升。 5年过去，到了2017年，谷歌AlphaGo的宣传将人工智能彻底推向巅峰，走进老百姓的视野里，但凡是一个标榜科技的企业，就不敢不谈人工智能。自此，人工智能继续出圈，快速的从互联网企业遍及各种企业，智慧+或者AI+的概念被不断的提出，比如智能家居、自动驾驶、智慧医疗、智慧交通、智慧城市等，国家也将智能化提升到国家战略层面。这种变化直接在人才需求中体现出来，人工智能相关专业的毕业生供不应求，薪资年年提升，华为几位天才少年的宣传直接告诉毕业生们：One Piece就在那里，想要年薪200W吗，那就去做AI算法吧。 可以说截止目前，人工智能还在不断的出圈当中，国家的“十四五”规划和2035年远景目标中，更是将“智能化”这一概念反复提及，即便人们对AI不再那么狂热，它仍旧是大家心中那个最有可能对人类生活产生变革性影响的底层技术之一。 2022年，距离AlphaGo的宣传又过去了五年，事情却并没有向着人们憧憬的方向发展。人工智能的发展速度明显放缓，不仅远不涉及“AI是否可能征服人类”这一伦理性的问题，甚至在互联网之外的领域都鲜有突破性的进展，反而被反复诟病难落地、不赚钱、不可解释等问题。国内的多数互联网公司仍然在那些比较典型的应用（low hanging fruits）上不断内卷，甚至反噬了互联网最初的开放文化。曾经去了企业的那些学术圈大佬又纷纷返回学校，劝退人工智能的文章越来越多。在对人才的需求上，AI相关的岗位也逐年减少，虽然薪资还是不断上涨，但是录用标准上涨的更为恐怖，诸神之战、一片红海、灰飞烟灭、寸草不生、人间地狱，各种词都被用在了AI算法岗的秋招上。 造成这一波人工智能降温的原因有很多，我总结下来主要有4点：人工智能的预期回归、AI toC马太效应反噬，AI toB规模化举步维艰，企业数据积累未富先老。 人工智能的预期回归 第一点很好理解，从技术的发展上，现在的人工智能被定义为弱人工智能、感知智能和专用人工智能，与人们所追求的强人工智能、认知智能和通用人工智能（AGI）还有很远的距离。关于这些概念都是什么意思，我就不在这里解释了，毕竟行业内也没有一个绝对统一的观点。你可以理解为，人工智能与人类大脑的思考方式相比还有很大差距，有大量人脑可以轻松处理的任务，运用计算机或者AI算法却难以完成。这一波人工智能热潮与其说是技术的突破，不如说是几个累积多年的技术在一段时间内成功融合，并吸引了大量的资本从而出圈。因此，在技术上要想达到我们期待的强人工智能，也许需要更长时间的技术积累，并在某一个时间点再次成功融合。在全社会的不断试错下，当前人工智能的能力边界也在不断地被修正，并且回归到一个较为合理的预期当中，为下一次的爆发而蓄力。 AI toC马太效应反噬 第二点可能不是很好理解。在互联网的同学应该比较有体会，因为AI toC 90%以上的应用都是在互联网。那么互联网企业有什么特点，我直接引用大佬的分享：互联网的本质是“并发”，是不同现实世界的个体在同一时间下的信息交互，反映在具体的商业模式中的载体便是“平台”。这就意味着头部平台，即“并发”的平台，拿到了了绝大多数的利润，“马太效应”极其严重，员工沦为效率的工具，996、互联网圈地、各种资本乱象。更详细的解释可以直接阅读这篇文章。 听说你不想在互联网卷了，想转行到咨询或金融(PEVC) ？ 那么AI算法在其中扮演了什么样的地位呢？优化指标的工具。 以DAU、CTR、GMV等各种指标，以及各种ABtest来考核算法部门和算法工程师，成为了我们工作中的日常。这种指标式的考核一开始确实和用户体验是正相关的，毕竟优质的用户体验是用户增长的基础，但当互联网进入的存量时代、使用时间和转化消费成了考核指标的时候，指标就对用户体验形成了反噬，低俗信息、隐私侵犯、无处不在的小广告和落地页，不断的挑战用户对APP的忍耐限度。而AI算法，也成了引人沉迷、侵犯老百姓隐私的助推器。 在各种负面原因的叠加下，国家对互联网企业进行了管制，并进一步引发了互联网的裁员，AI算法从业者更是被波及，这也引起了网上对人工智能的进一步唱衰。这部分其他分享中已经说了很多，我在这里就不再展开了，以免影射到某个企业。 AI toB规模化举步维艰 既然ToC的模式过于内卷，并且受到国家的大力管制，大家开始探索ToB的路线。例如，互联网或其他高科技公司将AI技术封装为一个个工具或者产品，对内服务业务部门，提升工作效率。内部的产品成熟以后，又对外溢出为SaaS类工具、平台或者服务，打包进行销售。这一赛道确实为人工智能方向带来了大量的需求，并且与互联网企业将算法过拟合（对已有数据的过度利用）不同，这些服务对数字化并不成熟的传统企业带来了效率上的提升，曾经引来资本的狂热追捧，截止到今天，这一赛道仍然有很大的潜力，尤其是在美国，SaaS类的公司仍然受到青睐。 但中国的这一赛道却出现了大量的问题，更详细的可以参考这篇文章： 我投资SaaS行业，亏了1个亿 从人工智能应用的角度总结来看，互联网并发的本质，虽说带来了马太效应，但对于算法的训练和优化来讲，是一个好得不能再好的土壤，大量的表格、图片、文本、视频等数据，优质的大数据与云服务基建，成熟的数据治理流程，平台化甚至拖拽式的AI自动化流程，明确的优化指标，前沿的算法简直就是来之即用，试错和实践算法变成了快速且低门槛的一件事。但是这些在互联网公司易用的产品，在传统企业中却出现了水土不服、无法适用的问题，以至于SAAS产品在后期伴随着大量定制化和后期维护升级的成本。后来，大家发现即便是同一个行业的几个公司，都有着截然不同的供应链体系和运作模式，和互联网的同质化完全不同。这就意味着，定制化的研发、人力等成本被大部分人严重低估了，很多时候甚至高于收益。 总结下来，AI ToB这条路因为难以规模化，虽然市面上有很多需求和公司，但不是个赚钱的生意。与ToC曾经的井喷式发展不同，ToB的发展举步维艰。 企业数据积累未富先老 如果大量企业难以通过直接采购SaaS服务实现智能化，最后一条路就变成了通过内部的研发和人才培养，实现数字化、智能化转型。 但是这一点最核心的问题就是“数据”，这一波人工智能发展到现在，逐渐从以模型为中心发展成了以数据为中心。大家逐渐发现，这一波人工智能的浪潮是因为在信息化时代，大量历史累积的图片、语音、文本等非结构化数据产生了商业价值。类似于挖矿，当浅层的资源被挖掘完以后，有两条路可以走。1、以模型为中心，即技术迭代，挖掘深层的资源。2、以数据为中心，即找新的矿和挖矿的手段。过去几年，更多的人选择了第一条路，也就是在模型的层面优化，这条路的好处是显而易见的——少了很多数据处理的脏活累活，容易发论文，实现技术领先，可以光明正大的宣传。但是这条路能走多远呢？各大榜单中的公开数据被刷了无数遍，但是到了企业中，一使用实际数据，各种模型集体阵亡。 因此，第二条路，也就是以数据为中心的观点成为了当下的共识。对于互联网企业，虽然第二条路难走，但起码之前第一条路已经积累下大量的业务和财富，家底丰厚。而对于大量其他企业来说，由于各种原因，信息化的时代中就没有积累下大量的数据，更别说数据治理，大数据分析了。存量的数据也都是以表格的形式进行存储，图片、文本等非结构化数据杂乱且商业价值小。这就导致人工智能在小样本、脏数据面前无所适从，就像巧妇难为无米之炊。算法落地时，绝大多数的时间花在了数据的积累和清洗上。再加上这些年，国家对数据隐私安全的管控，企业进行数据积累更是枷锁重重。更夸张的是，企业已经见到了数据和人工智能的价值，业务圈地、数据孤岛的现象在企业间、甚至企业内部非常严重，更加限制对数据的开放和流通。 总结起来，大量企业在还没有进行充分的数据积累的情况下，就被限制住了各种数据应用的可能性。就像一个还没富起来的老人，还没赚着钱，连用来赚钱的胳膊腿就不方便了。 说了那么多，那么人工智能的未来可能在哪里呢？上一部分的反思其实已经给出了答案。1）研发侧AI技术继续蓄力，等待下一波爆发；2）ToC方向脱虚向实、挖掘物联网的AI应用；3）ToB方向继续深挖AI需求，整合产业互联网形态；4）数据上政府和传统企业推进数字基建、数字化转型，并加强以数据为中心的AI创新。 技术蓄力和数字基建很好理解，这里不再展开。ToB方向上的未来，产业互联网的概念也被反复提及，业界已经出现了像小鹏汽车这样成功的例子。总体来说，人工智能的未来在于赋能各个传统行业，即AI+、智慧xx、或者xx大脑，尤其是实体经济和民生经济，例如医疗、交通、能源、供应链等等。相关的文章很多，自己不是从业者，这里就不再赘述，直接附上链接。  ToC方向上，比较公认的一个未来是在物联网。将各类感知设备链接起来，实现数据的融合，在云端或者边端进行智能分析后，直接对环境和设备产生影响。智能家居、智能机器人、汽车里的智能座舱都是里面比较典型的应用场景。 我自己正在智能家居、家庭服务机器人的领域中，就以此展开，尽量以大白话的形式介绍一下AI驱动的物联网形态之一。 想象一下你在家中，家里有一些智能设备和各类传感器，比如像眼睛的摄像头、像耳朵的麦克风、像嘴巴的音箱、像鼻子的烟雾、PM值传感器、像皮肤的温湿度传感器，再加上一些人体传感器、激光雷达以及穿戴设备等。这些设备构成了比人类五感更加丰富的感知系统。 这些感知系统会收集各类信号，而信号会以数据的形式进行汇总，如果你对隐私比较在意，这些数据可以只在本地、局域网、或者边端存在，如果你同意数据上传云端，这些数据会在加密后与其他人的数据汇总，进入类似于大数据平台的地方，帮助AI模型进行优化和提升。当然，还有折中的方式，就是所谓的隐私计算，这里面最典型的技术就是联邦学习，更详细的资料可以看这篇文章： 微软亚洲研究院：如何在机器学习的框架里实现隐私保护？ 视频、音频、文本、传感器等多种维度的数据（多模态数据）在经过一定的清洗后，就可以进入AI模型，帮助预测和解决一系列的问题。例如，预测用户活动：提前判断用户的就餐、入睡、娱乐意图；空间定位：识别用户所处的位置，做出安防、日常活动相关的提醒；智能控制：智能设备自动帮你调节到最舒适的模式和档位，比如空调、加湿器等等；多轮对话：每一个语音设备不仅能完成你发起的任务，还可以结合家庭环境的情况，适配最佳的体验；家庭数字孪生：帮助你还原家里的冷热、干湿、电量消耗等等。在数据具备的情况下，还有更多有意思的场景等着大家去挖掘。 那么，我们离这一步还有多远呢？其实并不遥远，Google Home和Amazon Alexa都已经在这个方向上做出了布局，并且提出了环境计算和家庭服务机器人的概念。比如下面这篇文章。 做出最失败的手机、最成功的智能音箱后，亚马逊透露下一个硬件野心 国内也已经有很多智能家居或者消费电子企业在这个方向上取得了不错的进展。例如：华为、美的、小米、海尔等等。在很多安防类和语音交互类的场景上，已经达到了不错的准确度和用户体验。 当然，要想达到上面的目标，还有很长的路要走。比如，这里面最大的问题——连接，即多模态的数据实时输入是完成识别和决策的核心，缺少某一部分的数据就意味着五感缺失。企业为了完成数据的原始积累，开始推广IoT的战略，更多的设备开始联网，推进智能场景。然而，智能化与数据积累貌似成为了一个困境。对于智能化场景的研发者来讲，智能化往往依赖全屋多设备联网，需要前装或者预先购买多个设备来收集数据。与智能汽车不同，所有的智能化组件都是来自于同一个厂商，多模态的数据能够顺利的融合；但是对于智能家居而言，家里的设备往往都是来自不同的品牌和公司，对消费者来讲，强制兜售全家桶会给消费者带来负面的体验。因此，厂家之间逐渐开始合作，各种协议，标准，合作生态初具规模。我们已经看到了一些可喜的变化。 另外，我认为服务机器人是一个类似于自动驾驶汽车式的智能化落地场景。在这里，我们可以将图像、自然语言处理、语音对话、智能导航、智能控制、智能家电、环境计算等技术充分的融合在一起。 总结一下，从落地或者产品上来看，不管是物联网还是全屋智能，不管是国内还是国外，都将长期处于学习和初步发展阶段，我们期待更多的设备联网，更多的用户接受物联网对家庭和工业生活的重塑，也希望AI在这个方向能够出现一些质的变化。 技术上来看，如果你对该方向感兴趣，多模态学习（控制）、小样本学习、数字孪生、对话系统、隐私计算、边端计算都是物联网方向上有前景的新技术。 最后，针对我们个人而言： 如果你是一个选择了人工智能专业的学生，不用产生过分的焦虑，对于top候选人，各个大厂天才少年类的招聘等着你；对于普通学生，人工智能也终会影响各类企业，虽然薪资水平会下降，但因为其技术密集型的属性，薪资仍然会在各岗位的平均水平之上。 如果你是一个人工智能方向的从业者，除了最顶尖的大佬，一定会有大量的算法工程师深入到业务中，看论文刷榜的日子可能一去不复返了。根据个人兴趣，工程能力、产品思维、数据开发的能力至少需要具备一个，延伸自己的技术广度，具备完整承担业务链路中的某一部分的能力。