大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下VC科学家的问题，以及和人工智能顶级科学家的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！

本文目录

1. 深圳在人工智能领域有哪些领先的技术和公司？
2. 中国人工智能发展如何？
3. 人工智能程序员入门应该学哪些算法？
4. 程序员的工资怎么样？

深圳在人工智能领域有哪些领先的技术和公司？

在深圳做人工智能的公司非常多，下面列举一些比较知名的。

1.腾讯

人工智能实验室AILab，该实验室拥有50多位AI科学家及200多位AI应用工程师团队，专注于人工智能的基础研究，所开发的AI“绝艺”在今年围棋比赛中拿到了冠军。在前段时间搭载腾讯AI医学影像和腾讯云技术的人工智能CT设备在湖北方舱医院成功部署。通过这套设备，AI算法只需数秒即可助力医生识别新冠肺炎，将大大缓解当地CT筛查能力不足的压力。

2.华为

不做基于人工智能的应用，而是去做芯片和平台。华为的人工智能战略概括为五个方面：投资基础研究；打造全栈方案；投资开放生态和人才培养；把AI思维和技术引入到现有产品和服务；把AI几乎应用于内部效率提升。

3.暴风

专门做AI电视的。

4.华大基因

致力于将人工智能、生命科学、大数据融合，使得“精准医疗”变为可能。最近疫情的到来，也让人们更加关注健康。所以华大基因有望成为未来的风向标。

5.平安集团

平安早已不是原来的平安了，现在大数据、人工智能、云服务、区块链等都有在做，而且做的都还不错。比如AI语音识别、人脸识别。

先列这些吧，其实还有很多，不一一列举了。

中国人工智能发展如何？

第四次工业革命，是智能化革命。所以，中国、美国、欧盟、日本和英国等全球主要的经济体均在向人工智能及其相关（技术）产业持续投入大量的资源。到目前，美国在人工智能领域依然保持着先驱者的姿态；欧盟早些年起也对人工智能制定出了一套颇具雄心的规划，并已在逐步实施中。比如，2013年，欧盟便提出了一项长达10年期的人类大脑项目；日本有着“机器人超级大国”的称号，在全球有着最多的机器人用户、机器人设备和制造商。当然，日本亦对新的工业革命（机会）给予了极大的重视；英国在人工智能领域同样不甘落后。其他国家，比如韩国、印度，皆谋求在人工智能领域中占得一席之地。

人工智能产业链，可以简单地划分为基础层、技术层和应用层。基础层对应的是数据及计算能力，具体包括了芯片、传感器、软件框架、云服务和数据；技术层则对应于算法和应用技术。其中，应用技术包括图像识别、语音识别、文字识别、计算机视觉、自然语言处理和知识图谱、等等；应用层就让人好理解了，具体如智能手机、机器人、无人机、智能推荐、智能驾驶、智能制造、智能安防、智能家居和智能教育、等等。

就现阶段而言，中国的人工智能产业（之中包括了人工智能及其相关技术）已处于全球第一梯队当中，但是与第一梯队中的第一名美国相比，还有比较明显的差距。尤其中国在人工智能及其相关（基础且核心）技术的研发和商业应用上，与美国的差距最突出。更进一步说，中国的人工智能产业，在基础层上相比于美国差距应该算是最大的，比如、传感器、芯片、软件框架。中国在技术层和应用层上则要相对好一些。业界还有一种说法是，中国的数据量领先于美国外，中国在核心的硬件、算法研究和商业生态方面都比美国有较大的差距，甚至在算法研究上都比不过英国。并且，中国的数据同样存在一个最大的缺陷，即基本是中国人的数据，而非全世界人的数据。

中国的人工智能产业落后于美国，只是暂时性的。实际上，在2017年中，国务院就发布了一项有关人工智能产业的发展规划，且该规划是严格基于本土人工智能产业的现状之上的。该计划明确地提出：到2020年，中国的人工智能产业（技术+应用）要同步于世界先进的水平，初步建成人工智能技术标准、服务体系和产业生态，培育出若干家全球领先的人工智能骨干型企业。人工智能核心产业的规模要达1500亿元以上，人工智能相关产业要达到1万亿元的规模；然后到2025年，中国要在人工智能基础理论上实现重大突破。让新一代的人工智能在智能制造、智能医疗、智慧城市、智能农业、国防建设等领域得到广泛应用。人工智能核心产业的规模在4000亿元之上，带动相关产业的规模要超过5万亿元；再到到2030年时，中国在人工智能理论、技术与应用等总体上达到世界领先的水平，成为全球主要的人工智能创新中心。人工智能核心产业的规模超出1万亿元，带动相关产业的规模不下于10万亿元！

之前，今日头条人工智能实验室主任马维英接受媒体的专访，所谈的话题主要是关于人工智能的。其中，马维英就向媒体提了一个很具建设性的观点，今后中国的人工智能产业要不断地进步，更快地发展，关键在于中国要努力培养出更多（复合型+创新型）的人才。并且，中国在培育人才上，进步的空间非常大。其实，这容易让人理解，美国有再多的、创新的、世界领先的技术，那都是人创造出来的。再有，马维英还向媒体预言，未来，所有的软件都是靠人工智能驱动，都是需要靠数据、算法来建模型。

马维英向媒体说道：

“我觉得中国从应用上来讲，对技术的接受度来讲，我觉得可以让中国在人工智能的发展中取得一个领先。因为我们可能最快地训练出一些最强大的模型，这些模型可以是计算机视觉、自然语言理解、语音或者是图像，还有一些新内容、新社交。接下来从中国走出一些新的公司，是非常有希望的。”

“我觉得美国、当然它整体的人才还是非常丰沛的。而且在最前沿的科技、研究各方面，我觉得还是世界最领先的，美国有它们的优势。中国作为一个后来者，我觉得它的发展速度、跟在人工智能上的投入、跟进步的速度，我觉得是令人惊叹的。所以，我觉得，将来中、美可能就是全世界两个最重要的人工智能国家。”

人工智能程序员入门应该学哪些算法？

鉴于题主的问题有些宽泛，我想把范围缩小一些来进行解释。【人工智能】是一个比较宽泛的概念，目的是让机器像人类一样思考，【机器学习】是“人工智能”的一个分支，【深度学习】是“机器学习”的一种方法，三者之间的关系类似于下图。

综合我个人的理解，目前机器学习中的各类算法和原理基本能解决大多数日常所处理的问题。

（一）首要问题：“语言的选择”

摆在题主面前的首要问题是“入门”，所以我们需要在前人的基础上进行理解和应用。在这里我推荐Python，除了Python语法简洁灵活以外，目前人工智能或者机器学习库在Python语言上最为丰富和完善——是的，没有之一。

这里我想解释一下“库”的概念，目前语言的一个趋势就是提高工作效率，也即“拿来主义”，别人做好的东西你可以直接拿来用，单这并不是说你什么都不需要做了，而是这只是一个工具，单是理解如何使用工具就不是一个轻松的事情。

如果题主想从0开始自己写机器学习的工具，那么我不推荐，一般来说大多数人没有这个能力，也确实没有必要。

1.所谓的“没有能力”，不是说你真的写不出来，而是一个成熟的库和包需要长时间的调试和完善，一方面保证写出来的工具要不出错并且具备很好的效果，另一方面要有方便的使用性；

2.所谓的“没有必要”，自己费心费力写出来的没有“大牛们”写得好，运行效率快，还是要依赖别人写的库，所以还是站在巨人的肩膀上比较好。

（二）“算法的理解”

现在我们步入正题，我们要使用“库”就要在理解的基础上调用，不同的问题处理要使用不同的算法。

机器学习认为常见的问题一般分为三种：

所谓【分类】，举个列子，就是人有男女性别之分，回答有正确错误之分，相貌有美丑之分；所谓【聚类】，你不能判断一个东西的具体类别而是说大致更接近什么，通俗来说就是更加模糊的分类，一个四不像的动物从概率来说更像什么；所谓【回归】，针对一系列连续的值，比如明天的天气是20℃还是21或者30这样、或者小明数学成绩考了60分还是72分。

明白了问题的类型，我们才能选择特定的算法：针对【分类】问题，可以选择KNN算法、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑斯蒂回归；针对【聚类】可以使用K-mean算法；针对【回归】问题，可以选决策树、朴素贝叶斯、支持向量机。（对的，我没有写错，决策树、朴素贝叶斯、支持向量机既可以分类也可以回归）值得一提得是，逻辑斯蒂回归虽然是回归命名，但却只能用于分类。

这些都是常见的机器学习算法，也是入门的程序员所需要掌握的，具体的使用还是要看sklearn官方网站的详细介绍，这里我就不详细解释了。但要说明的是，算法只是解决问题的方法，数据才是关键，如何对特征维度进行处理以及提取有效的特征维度更加重要。

Sklearn库网站：http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html

程序员的工资怎么样？

程序员工资是不是过高？国内和其他职业横向比较，是的，局部过高。全世界和其他程序员（主要是美帝）比，不是，太低。互联网是不是毒瘤？以后优秀的人才不都跑去当码农了？宏观角度讲，互联网确实吸引了过多人才，不是以后，是现在很多优秀的人才都往互联网跑了。大量EE，自动化，电气的人都跑去当码农了。微观角度讲，这只是受宏观市场的影响，个人逐利的表现而已。程序员作为劳动力，最终是以市场供需关系定价的。

先说工资水平首先纠正一个误区：你看到的互联网只是冰山一角，大部分（67.31%）互联网程序员的工资是达不到月薪1W的。

题目里提到的12K*15，我相信指的是某个公司的硕士应届生offer（有些公司不分学历），在大型互联网公司里只能算中等的。去年BAT的水平大致是18W-23W，special的不算，今年听说又涨了。网易游戏offer是按学校分的，去年交大的水平是28W+。人人网有听说北京30W+招人。

这个起薪对于没有经验的应届生来说是不是非常高？是的，非常高，甚至过高。其他任何一个职业，甚至是金融行业起薪都没有这么高。造成的原因是什么？原因非常多，以下是我想到的，欢迎讨论：1.这是个智力密集型行业，人力成本占比相对其他行业高一大截，其他行业把更多的钱投入了设备、渠道、广告等，但互联网把钱投到了人身上。2.因为大部分工作是由脑力构成的，所以从业人员的水平相差巨大。举个例子，体力劳动，大力士一天的劳力输出也达不到10个普通人的水平，但IT行业不一样。我记得某位大神将程序员分为5级，每级的生产力是下级的10倍。轮子哥@vczh的三行求职信是这么写的：“我是vczh，我一个顶你们十个，而且才拿五份工资。”没错，高级的人才成本反而低，和投行采取的精英策略一样，所以这个行业是追逐精英的。3.什么是精英？固然有一定的评判标准，比如参与开源项目，github上的star之类的，但这些对于应届生属于高阶加分项，对于大部分拿不出成绩的求职者，最省成本的办法就是看学校看学历。所以名牌大学的高学历应届生自然是被追逐的。

4.程序员作为劳动力，最终是以市场供需关系定价的。BAT每年招人好几千，但全中国每年毕业的名校计算机类专业硕士有多少？交大是计算机110+，软件100+，信安还有几十。所以人才不是过剩的，是需要靠抢的。5.大公司为什么抢人才，每年招那么多新人，毫无经验的应届生甚至倒挂老人工资？原因是人才储备。公司目前用不了这么多人才，甚至他们没有经验。但是没关系，公司慢慢培养，看好的是他们的前景。这些人中，只要有几个能够成长为行业领军人物就够了。这件事本质上和天使投资创业项目没啥区别，只不过一个投人，一个投项目。6.和对手竞赛，不管是互联网还是其他IT行业，本质竞争是人才的竞争。在我公司养着出不了成果，损失的只是一份工资，去了对手公司万一出了成果，那可能就是对我司致命的打击。抱着“错杀一百，不漏一个”的态度，大公司就是买买买（买人）！7.热钱涌入。互联网的资本回报率是有目共睹的，十几年时间百倍千倍的回报率是大部分其他行业难以企及的。所以大量热钱涌入这个行业，造成创业项目多，程序员需求旺盛的现象。以上前几点是供的原因，后几点是需的原因。所以整体看就是供应小于需求，一年一年抬高了程序员价格。老实说，11年我本科毕业时期望的工资水平是12W，但去年研究生毕业已经觉得20W也不是很多了，总体来说，互联网这个行业起薪增长率是大幅度领先其他行业的。所以我认为在中国，部分程序员的工资是过高的，这是由于互联网泡沫引起的。（注意，高不高是跟别人比的，不是跟自己比的，所有人都会觉得自己工资低了。更不要提辛苦，再辛苦有环卫工人辛苦么，也不要提智力，许多拿着低廉工资的科学工作者就没有智力么）

上面说到的是应届生起薪，然后说整体不分工作年限互联网工资高现象还一个原因是方差小。其他行业往往是起薪低，但是成长快，经过几年的锻炼，老员工和新人的差距就体现出来了。所以新人都是拉低了平均水平，而知乎上大部分是年轻人。而互联网起薪高，成长却非常有限（不要提个别大神，我们讲一两百万的中国程序员整体），主要是天花板低。这里就不具体讨论了。所以从年轻人的角度，程序员确实是高薪的行业，但你可以问问三十五岁以上的人，他们是不是还这样认为。

再说说跟美帝比，中国程序员的工资根本就不值一提

为什么要跟美帝比？因为互联网是国际化做的最好的一个行业，也是少数能跟国际直接比薪水的职业。在中国和美国做同样的事情，美国的工资就是高很多，减去生活成本，依然领先很多。

所以知乎上程序员在哭穷，其他行业的同学却说在炫耀。两者都没错，本质上是比较的对象不同而已。

最后再谈谈毒瘤所谓的毒瘤，是不是指吸引了过多优秀人才，造成其他行业人才贫瘠？短时间内，是的。一个被认可的爆发式增长的新兴行业，在哪个年代不是吸引人才的？互联网确实吸引了很多原本该在其他行业有所建树的人才，而这些人才在互联网却又未必有所产出，造成了人才浪费。但不可否认的是，互联网是产出非常高的行业，而且切实改变了普通人的生活。

就像图中的小明原本有1的高度，但互联网吸引了太多的人才，推高了行业水平达到2，小明必须非常努力才能达到平均水平，甚至进去只是个炮灰。如果这个时候他能够选择“低洼”的行业，付出一定努力就可以引导这个行业了。（当然实际中，需要考虑的因素更多，行业间的差距也没这么大，但大致就是这么个意思。）按照这个意思，才有了互联网“降维打击”的说法。这个说法一开始是在《三体》中出现的，被一些互联网大佬借用过来，意思是互联网人才带着互联网思维改造其他“低洼”行业。由此催生出一系列互联网结合传统行业的“新行业”，O2O恰好在这个时间点被炒红。我认为，“降维攻击”的思想是正确的，一些有先见的人已经意识到部分问题了。但媒体宣传的“互联网思维”大多是噱头，这里有个讨论“互联网思维”的帖子互联网思维是一种什么样的思维？-互联网而且降维攻击降的维度还不够，找的洼还不够低，部分行业依然人才匮乏，比如农业。而物流是个被改造的很好的正面例子。

我相信再过几年，互联网的泡沫破了以后，程序员的薪水会符合中国现状，而不是国际现状。有能力的人照样拿高薪或者出国，而稍弱的人会回归到其他行业中去。再然后互联网会回归成为一个普通行业，一如十年前的英语专业。

关于VC科学家和人工智能顶级科学家的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。