如果读了人工智能专业，你能拿到80万年薪吗？

吴京晶 林一帆

杭州的西溪园边上，一家叫FlyZoo Hotel（菲住布渴）的酒店近日开业了。

进入酒店的大堂，一个身高不到1米的小机器人会接待你入住。来到电梯门前，你只需要和电梯门上的电子猫眼深情对视几秒，不用按任何数字，电梯就会自动带你到你的房间那一层。不需要刷卡，你就能直接进入房间，这时候，屋里的灯光、电视都会自动为你开启。如果发现缺双拖鞋，呼叫服务后，立刻会有机器人给你送过来。在餐厅，给你上菜的是机器人服务员;去大堂演艺吧，机器人调酒师能为你制作多种不同的酒类和咖啡。

这不是电影里的情节，而是秘密筹备了两年的阿里未来酒店。

当“人工智能年薪80万”这样夺人眼球的标题，把我们从学习和工作中唤起时，我们还未发觉，AI已经像二十年前的互联网一样，逐渐用各种形态，包围了我们的生活。也许有一天我们会发现，谁不了解人工智能，谁就将被时代扔下。

我們今天来了解人工智能的方方面面，是因为80万块钱，但总有一天会因为，AI让我们“每天只需工作4小时，每周只上3天班”，那个时候人会活得更像人，机器人也会更像机器人，能够更好地为人类服务。

“如果不想被机器人取代，我们要更加努力—点”

光锥之内90后 智能科学与技术专业学生

我目前就读于华中地区某985高校的“智能科学与技术”专业，可以说这是与“人工智能”最接近的专业了。当初填志愿，家里也掀起过一阵腥风血雨，父母希望我学一门“看得见未来”的技术——有明确的学习目标、培养计划、就业方向的学科，比如法律和临床。我却义无反顾地选择了这个专业，而且一点也不后悔（含着泪说）。

听听我们的专业课名称：机器人学导论、脑与认知科学基础、数据库原理、离散数学……就知道这是一门包含数学、计算机、统计学、神经学的交叉学科了（这也是为什么我们学院补考率最高）。专业课多，学习任务重是这门学科的特点之一。除非只想混混日子，否则想轻轻松松度过这四年是不可能的。

还记得大一新生会上，辅导员语重心长地对我们讲： “你们的前（钱）途，至少要在博士阶段才会清晰。”我掐指一算，天啊，最理想的情况也得在10年后，那时候我已经是戴着假发顶着发福肚皮的“中年人”了。于是很多人开始打退堂鼓，有人申请转专业，有人在大一就开始准备跨专业考研，当然，也有人按兵不动（比如我）。

其实辅导员的另一层意思是说，要在这个行业做到顶尖，必须有扎实的理论知识和丰富的科研经验。事实上，任何一个学科都是这样，没有几个人刚毕业就能拿到高薪的offer，即使是人工智能。

大学生活还是很愉快，实验室里可以看到各种奇形怪状的机器人，学校也鼓励大家搞发明。大二的时候我们院举行了智能寝室比赛，很多同学的创新能力已经崭露头角。有个男生寝室设计了一个“智能厕所”，可以根据大（小）便的重量自动识别水量，以达到节约用水的目的。有个寝室设计的“智能遥控器”，可以一键开关空调、灯光、窗帘、电脑和门，冬天再也不用下床给忘带钥匙的室友开门……大二暑假，我们分别去腾讯、百度、科大讯飞等公司实习了两个月，见到了许多之前在新闻里才能见到的大神级人物。也有同学去北京大学、南京大学、西安电子科技大学交换了一个学期。

越来越深入的学习让我对这个行业产生了无比的兴趣和信心。可以预见的是，将来有很多职业是可以被机器人代替的，现在的无人超市、无人地铁站、高速公路无人收费站其实只是很小一部分，如果不努力真的可能会失业。不过，这也没什么好担心的，工业革命不也淘汰过很多人吗，更多的人还是顽强地生存了下来。只是为了不被人工智能取代，我们可能得更加努力一点。

“改变是唯一不变的事”

Raymon 90后 数据分析实习生

当我结束实习回到学校的那天，在首都机场看见了一张大幅机器人广告—一在姚明等代言人身后，是数以百计的机器人军团，他们整齐列队，面无表情。我感到一丝恐惧和一丝振奋，我知道，这个时代终于要来临了。

研二下学期的时候，我给几所公司投了实习简历，经历了很多回面试，过程无比艰辛。面试会问到很多技术细节，比如数据挖掘的流程以及每个环节，还会问参加过的比赛、做过的项目、写过的论文。

在人工智能研究院的面试，面试官根据我的论文，重点问了深度学习中的优化问题，各种优化算法的区别，CNN的原理以及声音特征提取。可以看出，算法是出现频率最高的技能要求，数学、掌握编程/脚本语言是基础，相关方向领域背景也很重要，学历也是一道门槛。给大家展示一下数据分析相关实习生的招聘要求：

具有缜密的思维能力和优秀的书面总结及口头表达能力

熟练使用Exce[、R/python、SQL

抗压能力强，特别细心，蛛丝马迹也不放过

人工智能就是让计算机像人一样思考并自动处理任务，无论是图片识别、语音处理还是自动驾驶，它们都是基于语言、声音、交通的数据库。而机器学习的核心在于对数据的建模和算法，最后得到一个经过统计和优化的结果。因此数据科学也属于人工智能的范畴，而数据分析师的工作内容就是对运营的过程进行科学的分析与挖掘，从而达到降低成本，提高效率的目的。

举个例子，百度的无人驾驶需要采集每个路口路况的信息（路口红绿灯信息、路况人流量、道路车辆等），当无人驾驶汽车行驶到某个路口时，需要根据记录的数据分析是停车还是继续行驶;当前路面湿滑，需要根据数据分析，汽车应该减速到多少时速才比较安全……数据分析师就要对所有需要用到的数据进行整合，让计算机学会去辨别什么数据对它有用。为什么需要对数据进行挖掘呢？其实很多大数据是无效的，比如地球绕太阳运转的过程中，每一秒记录一次地球相对太阳的运动速度、位置就可以得到大量数据，但这些数据并不能说明什么，而全球信息存储能力每三年可以翻一番，从1 986年到2007年，全球信息储存能力增加了约1 20倍。机器入学习就是教会人工智能如何筛选、辨别有效信息，把它们运用到具体的智能决策工作中来。

数据分析不是固定不变的，它是不断变化的，分析师要学会从表象看到事物的本质。每一个社会事件，每一种设计风格和宣传口号都可能对产品产生类似“蝴蝶效应”的作用……我还有一些经验想跟同学们分享，在大学期间一定要多接触相关领域的事物，多参加比赛多出去实习。还要把专业课的基础打好，线性代数、微积分一定要好好学，英语也很重要，可能为了某个项目要读几十甚至上百篇英文文献。

做数据分析的最终目的，是通过数据分析来引导产品的改进能力，而它们都有一个共同点——改变。未来，改变是唯一不变的事。也许拥抱未知、保持心理平衡，比学会一个方程式要重要得多。

“跟我谈薪资之前，你最好成为这个领域的专家”

提子80后 某人工智能创业公司HR

人工智能触及到各行各业，无论是互联网、金融、通信还是文教传媒、医疗制药……人工智能不再是纯粹的热門话题，而变成了实实在在的需要。《人民日报》上说，中国人工智能人才缺口超过500万，一个人才就会有10家企业来抢，需求量最大的地区是北京、上海和深圳。人工智能并不是一个职位，而是一个统称，可以细分成很多具体岗位：算法工程师、数据分析师、计算机神经网络、自然语言识别、机器学习……很多板块都是非常缺人的。

比如我所在的人工智能创业公司，不久前刚获得了一轮亿元级融资，老板说，一年之后，我们要从原先的20人壮大到200人。这可苦了我们人力资源部，每天忙得昏天黑地，筛选简历、面试、谈薪资、办理入职……每个步骤都要亲力亲为。我们的招聘要求相对较高，通常情况下需要应聘者有名牌大学研究生及以上的学历，如果在核心刊物上发表过相关领域的论文会大大加分。本科学历的员工非常少，仅有的几个人，都在这个领域拥有非常丰富的经验。公司平均年薪三十万，部分软件工程师和算法工程师年薪可以达到八十万，从行业总体情况来看，AI行业的薪资水平是远大于IT行业的。

有这么好的待遇，想招人还是很难。前不久我刚谈了一位中科院女博士，给的底薪是100万，却被对方拒绝了，因为她想去更大一点的公司。虽然创业公司和大公司给的薪资差不多，但是创业公司的压力却大很多，加班是常态，有时候为了赶在进度前完成项目，甚至会通宵作战（不过公司有很高的加班费和绩效奖金）。

这给人力资源的工作带来了很大困难，我们不得不从各个渠道“挖人”，无论是朋友的人脉，还是互联网上咨询的用户，都成了我们的潜在资源。不过幸好，如果能给重要岗位招到合适的人选，公司也会给我们丰厚的奖金。

现在，很多公司都建立了人工智能研究院，开展了高薪揽才计划，比如阿里星计划、百度少帅计划、滴滴新锐计划等。为了吸引人才，留住人才，每个公司都使出了浑身解数。我们公司最近也在孕育一个人才计划，提前透露一点，入围的员工可以去硅谷访问学习一年，工资照发，食宿全免，公司还额外补助50万的安家费，是不是很诱人啊。不过，要想获得这个机会，需要有出色的专业技术和领导团队的能力。在这个行业里，一旦有了足够的经验，待遇反而不是你需要担心的问题。

“因为和前老板不和，我自己开了—家无人机公司”

雨山80 后某无人机公司CEO

很多人说我看起来不像老板，我想可能要归功于我充足的发量和尚未发福的身材。其实我也还没满三十，属于80后的尾巴尖。当初要自己开公司的原因，是和老板吵了一架，他把手里的杯子一摔，冲我说： “有本事你自己来做！”

于是一个月后，我就去工商局注册了一家生产植保无人机的公司。植保无人机，简单来说，就是通过无人机向大面积的田地、果园、茶园喷洒农药、种子等。目前无人机用来航拍的多，但是用于农业的却少，但农业这块的需求却很大。我正是瞄准了这个市场的空缺，而不是简单的头脑发热。

早期资金和人手都缺乏，我必须用有限的资源，先做出个大概的样子，再去通过融资，有了大量的钱后，我们才能真正开始。

我们先购入了其他品牌的飞行器，然后在学校里招了一些对无人机感兴趣的大学生充当飞手，操纵无人机。第一个月每个人都要在办公室试飞模拟器，等通过考试才能去飞实战机。一开始，总是不顺的：飞手一粗心就可能瞬间炸毁一架价值上万的无人机;无人机的电池也不耐用，承重太低，更换频率过大;农药的制药和配比不够科学化……磕磕绊绊地，训练出了几个熟练的飞手，对飞行器进行了初步的改造.找了几家农场做试验，并且进行了早期的合作商讨。

融资果然是最难的事。我们跑了无数个投融资大会，员工们撰写了上百份投融资方案策划书，终于获得了一家海外公司的天使投资。有了这笔钱，我们才开始大规模招聘人工智能专家。为了彻底解决曾经飞行器运行不稳定、操作复杂的难题，我们重新思考了人工智能下的植保无人机应当具备什么样的特征。修改后的飞行器应该能根据当前状态和目标信息，完成基本的指令计算，可以自行感知障碍物、禁飞区，然后躲避障碍进行飞行。决策、导航、制导和控制均由飞行器自行完成。换句话说，哪怕让一个婴儿按下这个按钮，无人机也可以完成喷洒农业的一系列工作。

我们团队大概花了三个月的时间完成了飞行器的更新工作。我是产品经理出身，为了让客户有更好的直观体验，又找设计公司重新设计了无人机的外形、颜色和材质，使无人机看起来大气又耐用。经过不断地修正和实验，我们的无人机可以做到一分钟喷洒一亩田。喷洒600亩田地，只需要1 0架飞机工作一小时，而这个速度是人工的30倍。

目前正在产品推介阶段，参加了几个农展会，初步有合作意向，和我们建立了合作联系的客户已经有十来个了。我想我需要招聘更多专业的智能专家和飞手了。

很多人在担心人工智能在大幅提高效率的基础上，会取代掉很多人的工作。我看到的是，它在取代一部分工作的同时，也增加了更多的岗位需求。最终还是需要很多的人，但是我们却干成了更多倍的事。

关于人工智能你不知道的6个真相

1 AI毁灭人类？

只是一场营销骗局

好莱坞大片常以人类和人工智能斗争为主题，史蒂芬一霍金、埃隆马斯克这样的科技界大佬，也时不时抛出AI威胁论，让人们对人工智能既好奇又忌惮。像是要印证这些猜测一般，网红机器人索菲亚在201 6年接受电视采访时，说出了那句震惊全世界的“我会毁灭人类”。

但事实上，这番引发争议的言论，只不过是研发团队设计好的。对于提前准备的问题，索菲亚的回答总是相当精彩，但如果遇到随机提出的问题，她的对话水平会明显下降。工作人员明确表示，在索菲亚接受采访前都会提前进行程序设置。

简而言之，这场“毁灭人类”的大戏不过是科技包装下的“骗局”，是科技公司为了自我营销耍的一场小聪明。

2

国外的AI比较香？

美国不再一枝独秀

谁说研究人工智能一定得出国？尽管美国作为人工智能发展的先行者，AI技术水平目前仍居全球首位。不过，中国的人工智能领域发展速度也非常快，在专利申请数量方面，中国已经超过美国成为AI领域专利申请最高的国家，不仅国际AI人才投入总数位居全球第一，融资规模也已经超过美国，成为AI领域最“吸金”的国家。2018上半年，北京成为全球AI企业最多的城市，远远超过排名第二的旧金山。

3 偏科的AI

你会的它不会

假如你发了一条朋友圈，是你正在打游戏的图，你的老板回你：你可真闲呀！你的老铁也回你：你可真闲呀！你可以一秒钟判断，老板对你打游戏不满，而老铁真心羡慕你！但对于同样两句话，人工智能得花上很长时间，输入更多的背景资料，才能读懂。如果是计算7658×3421，人工智能可以一秒钟搞定，但是你可能需要写上1页纸的草稿。你容易做的事情，对人工智能可能很难;人工智能容易做的事情，对你可能也很难。目前就人工智能的发展来说，下围棋、翻译和公式计算这些都是小case，但理解语言，特别是有潜台词的语言，很困难！

4

AI也有强弱之分

人工智能or人工智障？

强人工智能就像科幻电影中的AI形象，有自己的思想和情感，能够独立做决策。AI威胁论所担忧的，也是可能超出人类控制的强人工智能。不过，现在还远远达不到强人工智能所需要的技术水平，更多的是“有多少人工就有多少智能，智能不够要靠人工来凑”的弱人工智能。

目前的弱人工智能只能模拟人类的行为表现，经过长期的针对性训练，在执行特定任务时可能取得超越人类的成绩。但它们并没有“举—反三”的变通能力，一旦任务稍加修改就会束手无策。就像当年AlphaGo大胜人类棋手，但如果稍微改变围棋规则，人类棋手可以很快接受并调整，AlphaGo就不得不重新接受训练了。

5

最多金

用高薪把你留下来

如果你想要找“钱景”好的工作，人工智能将会是个不错的选择。AI相关岗位已经逐渐成为整个互联网行业最多金的岗位。根据数据显示，目前国内人工智能相关岗位的应届毕业生起薪基本在每月1.25万元以上，毕业三年后的技术人员，平均月薪在2.5万元以上，基本比毕业时的薪资翻了一倍。2018年互联网校招岗位中，谷歌中国的人工智能岗位开出56万的年薪，位居高薪榜首位。

拥有AI技能的人才薪酬持续增长，目前一些月薪两三万的中高端崗位人才缺口较大，企业愿意用更高的薪水来聘请合适的人才。

6 缺人才

企业HR比你更着急

人工智能行业发展迅猛，市场需求主要集中在北上广深等一线城市，人才需求量大，但市面上人才稀缺。虽然许多大学纷纷成立了单独的人工智能学院，但这些专业学生还没有来得及走出校园大展拳脚。现在行业里的AI人才主要有两个来源，一部分是企业自己培养的非专业人才，另一部分则是来自互联网、电子信息等兄弟行业的跨界人才。即使在人工智能企业较为密集的杭州，许多企业同样为招不到人而头疼。

AI相关企业招聘条件的热门技能标签中，“数据分析”出现频率最高，占了近四成， “数据挖掘”“图像处理”“机器学习”等关键词也排在前列。如果未来你想要在人工智能领域发展，掌握这些技能可以帮你更快找到工作。