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本文目录

1. 与人工智能相关的专业应届毕业生，年薪50万，还人才缺口大，你怎么看？
2. 人工智能会给人类带来哪些危害？
3. 物联网、云计算、大数据、人工智能怎么区分，又有何关系？
4. 人工智能和大数据主要包括哪些行业，如何切入？

与人工智能相关的专业应届毕业生，年薪50万，还人才缺口大，你怎么看？

企业对人工智能相关专业人才大战

在第十九届中国国际高新技术成果交易会人才与智力交流会在深圳拉开帷幕。人工智能、移动终端、云计算等专业人才今年在整个人力资源市场上也是大热。这些领域对专业人才知识迭代水平、学习能力要求很高，所以合适的人才各个企业都是抢着要。

人工智能、大数据和技术开发岗位薪酬水平明显高于市场整体水平，薪酬最高的人工智能岗几乎是客服（薪酬水平最低）的3倍，大数据等次热门岗位平均薪酬也比整体水平高13%。与人工智能相关专业的研究生以上学历的应届毕业生年薪在30万到50万，应届毕业生通过3到5年的成长，成为成熟的研发人员后年薪可达到80万以上。

一名AI方向的技术类毕业生能拿到的薪资已经相当于有3到5年工作经验的普通岗位工程师薪资。当然，AI专业方向的毕业生大部分是博士学历，不过他们约为25到30万的起薪水平，就算与一般的软件开发类博士毕业生平均起薪（18.5万）相比，也是要高出35%到50%的.

微软、腾讯、大疆、海康、华为、网易游戏、阿里巴巴、滴滴、百度、今日头条等知名互联网企业，他们给校招生开出的年薪水平均在30万以上，不过提供以上薪资水平的岗位也多为算法工程师、研发工程师、软件工程师等技术性较强的岗位。

1、谷歌中国的人工智能岗位年薪最高，达56万元人民币；

2、微软的算法工程师岗位，年薪51万；

3、谷歌的算法工程师岗位，年薪50万；

4、腾讯公司的基础应用研究（SSP）岗位

5、腾讯云后台研发工程师岗位，年薪分别是45-50万、32.4万。

作为典型的技术驱动型行业，人工智能相关岗位的薪资水平、就业满意度都优于全国平均水平，同时该领域薪酬溢价明显，目前已逐渐成为整个互联网行业最多金的岗位。

人工智能会给人类带来哪些危害？

人工智能对人类来说能替代更多的劳动力！能让人类过上更方便的幸福生活！人工智能给人类带来的利大于弊！弊端就是能让人类贪婪使其身体向恶劣状态进化！甚至变异！关于有人说的人工智能有可能超越人类是完全不可能的事！为什么这么说？现在的人工智能和科技水平还没有完全分解物质！什么意思？就是一片小小的树叶它的内循环都搞不明白！更不用说一颗树和有智慧的动物和高级动物了！现在的科技水平只能制造简单的动作机器人！连人类的皮毛都不如！就连一个小狗小猪的智能都没有！一群小狗能独立生存！一群机器人没有人类的智慧就是一堆费铁！人工智能永远都是人类的工具！不会超越人类的！人工智能计算能力，劳动能力！在人工芯片的指挥下可以超越人类！但是思想是完全没有的！人类能够制造出人工智能自然也有能力毁灭它！……

物联网、云计算、大数据、人工智能怎么区分，又有何关系？

物联网IoT(Internetofthings)

物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新是物联网发展的灵魂。

以下图为例，物联网大致分为以下几个层级：感知层，网络层，应用层。

云计算(Cloud)

云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

目前很多物联网的服务器部署在云端，通过云计算提供应用层的各项服务。云计算可以认为包括以下几个层次的服务：基础设施即服务(IaaS)，平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)。

大数据(DigData)

大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

人工智能AI(ArtificialIntelligence)

人工智能打个比喻为一个人吸收了人类大量的知识(数据)，不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据，更是基于云计算平台完成深度学习进化。

人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

通过物联网产生、收集海量的数据存储于云平台，再通过大数据分析，甚至更高形式的人工智能为人类的生产活动，生活所需提供更好的服务。这必将是第四次工业革命进化的方向。

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人工智能和大数据主要包括哪些行业，如何切入？

谢谢邀请！

人工智能和大数据是目前科技领域的热门方向，大数据技术目前正处在落地应用的初期，伴随着产业互联网的发展，大数据在未来将有广阔的发展前景。人工智能在大数据相关技术的推动下，也在近些年取得了一定的发展，一些人工智能产品也陆续开始投入到使用当中。

从行业属性来看，大数据与人工智能属于科技领域，目前从事大数据和人工智能研究的公司主要集中在高新技术企业以及互联网公司，另外，科研院所和高校也是研发的重要力量。从应用领域来看，未来大数据与人工智能将广泛的参与到社会活动中，包括金融、教育、医疗、出行、工业生产等诸多领域。

要想切入到大数据和人工智能领域，首先要根据自身的知识结构来选择一个发展方向，进而设计一个具体的学习路线。对于计算机基础相对薄弱的人来说，从大数据开始学起是一个不错的选择，一方面大数据的技术体系已经相对成熟且处于落地应用阶段，另一方面大数据的学习难度相对于人工智能来说要更小一些，掌握大数据之后再进入人工智能领域会简单很多。

学习大数据可以按照以下路线进行：

第一：学习Linux操作系统。学习大数据要从学习操作系统开始，而Linux系列操作系统是比较常见的选择，CentOS和Ubuntu都是不错的选择，学习Linux操作系统需要掌握操作系统的体系结构，以及各种具体的功能操作流程。

第二：学习编程语言。编程语言有多种选择，其中Java和Python是比较常见的选择。从学习难度上来说，Python语言要更容易一些，而且Python语言目前在大数据领域和人工智能领域都有广泛的应用，所以Python语言是一个不错的选择。

第三：学习大数据平台。大数据平台建议从Hadoop开始学起，Hadoop比较适合初学者，而且Hadoop对于硬件平台的要求并不高，实验环境也比较好搭建，这都为初学者提供了便利。Hadoop经过多年的发展，目前已经建立了一个比较大的平台生态，所以相对来说，学习周期会比较长。

第四：算法设计。无论是从事大数据平台开发、大数据应用开发和大数据分析，算法都是大数据领域的重点内容。要想在大数据技术领域走的更远，算法设计是非常重要的。

最后，大数据是产业互联网的重要组成部分，随着大数据逐渐落地到传统行业，将陆续释放出大量的发展机会。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

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