ai技术工资多少

❶ 人工智能专业就业前景怎么样

可以说，这一两年是人工智能专业开始朝专门化发展的前两年，这是一个属于人工智能的时代。世界许多国家都在加紧人工智能方面的研究，可以说是未来的世界，谁掌握了人工智能，谁就掌握了未来。

❷ 人工智能专业目前的就业前景怎么样

人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。

一、机器学习
机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。
根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。
根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。

二、知识图谱
知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。

三、自然语言处理
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。
机器翻译
机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。
语义理解
语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。
问答系统
问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。
自然语言处理面临四大挑战：
一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;
二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;
三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;
四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算

四、人机交互
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。

五、计算机视觉
计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。
目前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：
一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合，计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据，已经逐渐成熟并且可以超过人类，而在某些问题上却无法达到很高的精度;
二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;
三是如何加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。

六、生物特征识别
生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。
识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。
生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。

七、VR/AR
虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。
虚拟现实/增强现实从技术特征角度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等，其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知能力，其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。
目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势

❸ 在北京做人工智能开发待遇一般能达到多少

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，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)。

❹ 人工智能的就业薪资高么

做人工智能产品的公司从岗位来看，大致分为研发岗位和算法工程师岗位。研发岗位大多是博士研究生学历，很多公司还喜欢招聘海归高学历人才，年薪自然不会低。那天和朋友聊天还听说某211大学的博士搞AI，年薪40多万，当然这个数不算高。在BAT做AI收入固然高，但有些不差钱的东家投资人工智能领域的产品，也不会亏待研发人员，所以总体而言看行业、看产品的市场前景。如果产品运营的好，实现可观的营收，并能迅速占领市场并可持续，搞研发的岗位薪资水平非常可观。
想做研发本身也要具备科研背景，所以在求学过程中前期投入也很大，金钱成本、时间成本也都要在考虑范围内。而且现在人工智能比较“火”，能够赶上这个好时机的人也算是幸运者。其实关于人工智能的研究，很多高等院校在上世纪就已经开始了，最熟悉的自动驾驶汽车本来就不是什么新鲜的事情，记得当时某高校的科研团队展示自动驾驶技术，用的是类似于金杯客车那样的车型，车外各种天线传感器，车内则是各种主机显示器。现在的自动驾驶技术要比那个时候成熟很多，甚至已经达到了可以应用的阶段。总之，人工智能开始普遍应用，一方面是因为硬件设备的升级，另一方面是因为信息社会数据量的庞大，使得人工智能技术在数据处理的方面优势很大。
刚才提到的算法工程师和研发人员相比更多的倾向于技术的执行层面，即便是码代码，也要对人工智能算法有较深的理解。从事AI的企业也喜欢招聘相关专业的硕士研究生，有一部分是高校教授或导师的学生；当然社招的也不少，薪资大概年薪20万以上，不过还是要看行业。搞AI，最好有扎实的数学基础和计算机基础，如果今后AI进一步在互联网产品中普及，AI工程师的需求量也会非常大，而且做传统互联网行业的程序员或工程师也有必要学习和了解人工智能的相关知识。
总体上来说，从事人工智能的程序开发工作，算法是基础，同时还要有建模与实验研究的意识，有扎实的基础知识。这样，从事该行业的前景还是比较乐观的。

❺ 人工智能领域平均薪资待遇如何

应届毕业生月薪都在1万以上，有经验的人工智能工程师年薪50万的也是比比皆是。因为随着人工智能的发展，需要越来越多的人才，因此稀缺人才的薪水就会越来越高，同时也是一个很好的发展方向。

目前国内主要缺乏的是AI相关的算法工程师以及AI产品经理：
1、人工智能产品经理(AIPM)
人工智能的产品经理，需要深度理解人工智能行业的技术、商业模式、应用场景等等一系列的问题，需要懂的东西远非互联网PM能够完成的，需要深入行业，多加积累。目前这个人是人工智能行业最缺乏的。
目前的技术在这，如何变成商业化产品、给用户提供价值，才是难点。
2、人工智能工程师(AIRD)
人工智能的发展，离不开工程师，没人写代码，再好的想法也不行。因此这个行业需要大量的研发工程师。目前几十万人的缺口也是不少，但门槛比互联网开发稍微高一些，因此目前有两种人适合：
1、计算机专业学习好的同学，需要懂高数、基础的编程、数据库等知识，学习人工智能等课程才能没有太多阻碍;
2、现有程序员转型，有较多的编程基础，理解好人工智能等框架、算法，转型相对比较容易。
企业之间人才竞赛，如BAT(网络、阿里巴巴、腾讯)等巨型企业占据了庞大优势。报导引述业内人士透露，这些行业领导者拥有庞大数据，能够给AI研究者更多发展空间，更能吸引人才加入;此外，能开出比中小企业更高的薪资也是另一项原因。
因此大家从事AI相关的职业，前景还是很不错的。目前，人工智能的研究和实践如火如荼，但是应该摆正心态，做好打持久战的准备，短时期内很难将该领域的技术研究透彻，并完全推广应用。一句话，此路任重而道远，但却是人类社会科技发展的必经阶段。

❻ 人工智能的就业待遇好么

未来十年，急缺人才的五大行业，人工智能就排第二，目前随着新技术革命不断推进，全球人工智能人才紧缺，据了解目前我国人工智能人才缺口就达到500万，而从业者薪资大部分月薪超过2万元。未来随着我们国家国际地位不断提高，以及技术更新换代的，人工智能行业领域人才缺口将持续扩大！腾讯、阿里巴巴、拼多多、华为等知名企业均不惜重金求才。
当今，人工智能技术无论是在核心技术，还是典型应用上都已经出现爆发式的发展。随着平台、算法、交互方式的不断更新和突破，人工智能技术的发展将主要以“AI+X”（为某一具体产业或行业赋能）的形态呈现。将来会在教育、医疗、金融、出行、物流等领域发挥巨大作用。

❼ 人工智能方向的毕业生工资能有多高

前不久，人工智能领域刚刚毕业的AI博士，签了一份工作，除去公司给的安家费，住房补贴，另外给出80万的年薪。这说明在国内，人工智能确实是人才匮乏，但是这并不是唯一的原因。

❽ 人工智能算法工程师为什么薪资这么高

人工智能可谓是现如今最受欢迎的行业领域，作为一个前沿科技行业领域，人工智能的核心部分是人才。所谓受欢迎就代表着工作的机会和薪资福利都会增长，在人工智能人才呈现出庞大人才缺口的市场现状下，北京上海广州三大区域人工智能相关技术专业的优秀毕业生薪资福利为年薪30万元到60万元，如果有着多年工作经验资深工作人员待遇很有可能更高，达到百万年薪也是极有可能。

人工智能算法工程师高薪资的原因
1、人才稀缺、需求大
（1）教学环境受限，很多人没有的机会学习。
（2）关于人工智能的有效的数据资料很少，能够学习到的知识很少。
（3）硬件设备受限。因为学习人工智能是非常损耗显卡驱动的，很多人会受到硬件设备环境的限制。
（4）人工智能是一门前沿科技学科，也需要比较强的数学基础，这就出局了一部分想要学习AI的人。能够成为人工智能算法工程师的自然都是非常出色的的人才。
2、算法工程师商业利益高，技术优良
算法工程师不是程序员，算法工程师的维度是远超程序员的。要想成为人工智能算法工程师，还需要了解仿生学、心理学等其他的学科的知识，可见算法工程师对于其本身所具备的才学要求很高。而且目前许许多多领域都与AI相结合，算法工程师具有庞大的商业利益、创造性价值。
高薪资必然会带来高端人才。随着越来越多的顶尖人才涌入人工智能领域，领域会迎来下一轮的爆发，促进经济快速发展，为我们的日常生活带来更多便捷。

❾ AI技术方面的就业前景怎么样

2017年，最风光的当属AI人才了，尤其是应届生。

AI专业应届生年薪达50万，数年后可达80万以上

在翻译行业，科大讯飞的语音技术很强大，翻译准确度已经超过人工翻译水平。那么，翻译行业的毕业生将面临失业？的确，外语类专业毕业生就业会受到冲击，但并不一定面临毕业即失业的窘境。理由如下：

1、对于毕业生而言，并非所有人都会找到专业对口的工作。因此会有一部分人找到非翻译类工作。

2、目前的机器翻译的准确度虽然超过人工翻译，但不能传递出人工翻译的情感和思想。

3、不管任何岗位，对于精通该岗位，则被代替的可能性越低。

4、对于跨语言文化研究工作者的外语毕业生在未来一段时间内不会受机器翻译的影响。

5、目前，AI翻译工具不太普及，而且产品没有完全融入人们的生活，只是应用于具体行业和情景。所以在短时间内，外语类毕业生就业前景不会太差。

❿ 人工智能的前景怎么样

首先，从当前的技术发展趋势来看，人工智能专业的发展前景还是非常广阔的，当前不论是云计算、大数据技术，还是物联网相关技术，最终的发展诉求之一都是智能化，而智能化也是诸多技术体系实现价值增量的重要环节，所以人工智能当前也是科技研发的一个重点领域。 虽然人工智能技术的发展对于整个科技领域都有非常重要的意义，而且人工智能技术的发展对于产业领域的创新也有非常多的影响，但是由于人工智能技术本身涉及到的内容非常多，而且难度也比较高，所以人工智能技术的发展必然会经历一个长期的过程。

拓展补充：

1.什么是人工智能？

人工智能作为一门前沿交叉学科，其定义在业界一直存在不同的观点。通过梳理人工智能理论、技术、应用和行业情况。

深圳市人工智能行业协会认为人工智能是指研究、模拟人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学，其使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，本质是对人的意识和思想的信息过程的模拟。

当前，我国人工智能产业发展势头良好、空间巨大。同时，人工智能现已被国家列入发展规划，国家提出了人工智能三步走的发展战略。在国家战略的背景支持下，未来人工智能发展必会越来越火热，发展前景一片大好