人工智能科技营收多少，人工智能行业前景无限目前待遇一般有多少

1，人工智能行业前景无限目前待遇一般有多少

近年来，人工智能技术在各行各业中的应用越来越普及，相关专业技术人才也是供不应求，百各大公司或是创业公司不惜重金招募AI人才。近期一项统计显示，人工智能相关职位平均年薪达到30万元-60万元，从业时间长的甚至能达到年薪度百万。对于AI相关的技术岗位，30万-60万年薪基本上是比较主流的收入水平，相较于其他技术岗位，基本上是8年以上工作经验的架构师的收入水平。在231份样本数据中，30万以下年薪24份，30-60万年薪88份，60-100万25份，100万+31份，面议类的63份，局限内在于很多年薪数百万的岗位不会被猎头发布出来。不同类型的企业也拿出了各自的高招来吸引优秀的AI人才，比较有意思的比如创新工场旗下的人工智能研究院容拿出“李开复(微博)亲任院长”这样的职位诱惑参与人才抢夺战。其他常见的招揽手段，除了高薪，依次为：补助(63份岗位)，弹性工作(47份岗位)，双薪(41份岗位)，期权(36份岗位)，聚餐(34份岗位)，旅游(24份岗位)。

人工智能行业前景无限目前待遇一般有多少

2，人工智能的就业前景

现如今人工智能已经涉及到生活的方方面面，随着人工智能领域的急速发展，很多互联网公司对人工智能专业的人才需求量大，并且有着较大的上升空间，2020年十大热搜专业排行榜中人工智能专业就排在首位，也可以看出这个专业拥有着很好的就业前景。人工智能已被国家列入发展规划，之前人工智能专业都是以研究生为主，现在陆续有高校选择在本科阶段开设人工智能专业，这也是一个很好的信号，因为随着人工智能技术的落地应用，单单具有创新能力的高端人才是远远不够的，还需要具有恒业应用能力的技术型人才，所以这个行业的人才是供不应求的状态，未来将会有更多高校在本科或者专科开设人工智能专业。人工智能专业主要学什么人工智能是计算机科学的一个分支，涉及到很多交叉学科，除了要掌握计算机知识，还需要了解心理学和哲学，相对其他专业来说知识量大，学习难度也比较高，是一门极富挑战性的学科，想要选择人工智能专业的高考生需要做好充分的了解以及心理准备。学习内容：机器学习、生物演化论、图像识别、自然语言处理、语义网、博弈论和人工智能导论（搜索法等）前置课程：线性代数、微积分、信号处理、编程（最好有数据结构基础）等虽然说人工智能专业前景好，但是目前开设这个专业的大学院校少，大部分院校的录取分数高，所以这边推荐几个与人工智能相关的专业，想往人工智能方向发展的高考生也可以参考。1、软件工程2、智能科学与技术3、计算机科学与技术4、数据科学与大数据技术

人工智能的就业前景

3，人工智能的前景怎么样

当前，我国人工智能产业发展的基础条件已经具备，未来十年内都将是人工智能技术加速普及的爆发期。人工智能专用芯片有望成为下一个爆发点，智能语音产业链逐渐成形，产业规模大幅提升。同时，人工智能具有显著的溢出效应，将带动其他相关技术的持续进步，助推传统产业转型升级和战略性新兴产业整体性突破。

作者：北冥乘海生链接：https://www.zhihu.com/question/20102212/answer/280188150来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。以史为鉴，可以知兴衰。为了探讨人工智能的发展前景，我们简单回顾一下人工智能前面发展的三起两落。一、六十多年前的达特茅斯会议，提出了“Artifitial Intelligence”的课题，目的是让逐渐成熟的计算机能够代替人类解决一些感知、认知乃至决策的问题。这样一个课题是如此令人神往，也迅速吸引了大量学者的眼球，相关的研究也如火如荼地开展了起来。是为第一起。二、初，学者们解决人工智能问题的思路，是以人为师，通过专家编制规则的方法，教机器下棋、认字乃至语音识别。在今天看来，这样的方法是完全南辕北辙的——人类的视听器官虽然很发达，却并没有能力总结提炼其中的规律。于是，人工智能的美好憧憬中迎来了残酷的现实，学者们发现解决问题是如此遥远，围观群众也一度认为人工智能的学者都是骗子。是为第一落。三、既然靠人指导不行，那就要祭出“实事求是”的法宝，从数据里统计规律。在这样数据+统计的方法论下，诸如人脸识别、手写识别等一些较为简单的问题取得了重大进展，而在当时最困难的问题——大词表连续语音识别上，统计方法也是史无前例地造就了实验室中“基本可用”的系统。到此时，我们感觉找到了解决人工智能问题的基本思路。是为第二起。四、数据+统计模型的方法盛行以后，也很快遇到了瓶颈：数据量的提升并不总能带来识别率的提高。当然，我们很早就知道“深度模型”比“浅层模型”学习数据的能力强，无奈这种模型的计算代价极高，只能望洋兴叹。拿语音识别为例，在“基本可用”到“实用”之间的鸿沟，十几年都没有跨过去，于是大家又转向悲观，觉得人工智能还只是个梦。是为第二落。五、第二落以来，继续坚持在“深度神经网络”这条战线上的学者很少，因为做这个是拿不到funding的。其中有一位老前辈Jeffrey Hinton，和他的学生Alex一起，发现用GPU算神经网络，能大幅提高速度，于是这种模型居然可能实用了。一旦实用，深度模型可以疯狂吸收数据的优势就发挥出来了，于是在语音识别、图像识别等领域带来了飞跃式的进展。是为第三起。当然，工业界的看到的这第三起，比我们上面轻描淡写提到的内容要波澜壮阔得多。不过，不要太在意，因为各路大佬不论过去是做黑产、卖假货还搞劫持的，都摇身一变成了人工智能的忠实拥趸和业界先驱——虽然他们的数学也就是初中肄业水平。去年，当我听到某此类上市公司老板歇斯底里地在财报中喊出要投入数千万美元搞人工智能时，不由心生感慨：修脚的可以挂妙手回春的锦旗，但千万别说自己是做精准医疗的！虽然人工智能的第三起确实有了质的发展，但考虑到这些沉渣泛起的为人工智能从业者，我觉得第三落还是会来到，只不过并非对行业本身的怀疑，而是自我净化罢了。而人工智能的行业发展趋势，由于大规模数据+大规模算力的基本方法论已经成熟，今后的发展路径是十分清楚的：在那些数据储备充分、商业价值清晰的场景，人工智能会迅猛发展，投身于这样的行业中期发展会非常好；而医疗、教育这类领域，由于电子化数据的整理与积累尚需时日，可以需要一个较为漫长的发展过程。

肯定是前途无量

再不好也比女人好在女人身上投资是最失败的选择就是死翘翘也别让自己比女人厉害除非脑子有问题明码标价的一切利益应该在男人身上

人工智能的前景怎么样