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本文目录

1. 人工智能领域平均薪资待遇如何？
2. 信息技术人工智能技术有哪些
3. 百度人工智能怎么样？
4. 人工智能与算法工程师有区别吗？

人工智能领域平均薪资待遇如何？

今年人工智能行业的平均薪酬约为2万元，相较于去年增长12.4%；架构师连续两年以36000元月薪稳居高薪榜首；人才缺口大的算法工程师校招的平均薪酬高达21700元，是该职位社招平均薪酬的80%，较去年校招增长7700元，增幅高达56%。

信息技术人工智能技术有哪些

1、大数据

大数据，或者称之为巨量资料，指的是需要全新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。也就是说，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据是AI智能化程度升级和进化的基础，拥有大数据，AI才能够不断的进行模拟演练，不断向着真正的人工智能靠拢。

2、计算机视觉

计算机视觉顾名思义，就是让计算机具备像人眼一样观察和识别的能力，更进一步的说，就是指用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

3、语音识别

语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别是人机交互的基础，主要解决让机器听清楚人说什么的难题。人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。

语音识别目前主要应用在车联网、智能翻译、智能家居、自动驾驶方面，国内最具代表性的企业是科大讯飞，此外还有云知声、普强信息、声智科技、GMEMS通用微科技等初创企业。

4、自然语言处理

自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分，实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本来表达给定的意图、思想等，前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成。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。自然语言处理的终极目标是用自然语言与计算机进行通信，使人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机，而无需再花大量的时间和精力去学习不很自然和习惯的各种计算机语言。

针对一定应用，具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现，典型的例子有：多语种数据库和专家系统的自然语言接口、各种机器翻译系统、全文信息检索系统、自动文摘系统等。国内BAT、京东、科大讯飞都有涉及自然语言处理的业务，另外还出现了爱特曼、出门问问、思必驰、蓦然认知、三角兽科技、森亿智能、乂学教育、智齿客服等新兴企业。

5、机器学习

机器学习就是让机器具备人一样学习的能力，专门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，它是人工智能的核心。

机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。国内专注于机器学习的公司有优必选、图灵机器人、李群自动化、极智嘉科技、Rokid等。

百度人工智能怎么样？

要谈百度的人工智能布局就要追溯到它成立之初。

18年前，百度作为搜索公司诞生。当时的搜索引擎还是一个基于统计学的技术，但随着互联网的快速发展，在千奇百怪的用户需求和海量数据处理要求下，搜索引擎变得越来越依赖人工智能和机器学习技术。

于是，2010年百度开始全面布局包括语音识别、自然语言处理、机器学习、知识图谱、视觉语义等在内的人工智能技术。并在两年后着手深度学习技术的研发，将其用在百度图像、语音等具体应用中。

鉴于深度学习技术在实际应用中的惊艳表现，2013年百度正式成立了深度学习研究院IDL（InstituteofDeepLearning），诸多知名专家纷纷加入，为其人工智能技术的完善和提升不断加持。除了在国内，在美国硅谷离苹果公司不远的地方也设有百度深度学习实验室。基于此，百度在全球率先将深度学习技术应用于大规模线上搜索引擎，还基于深度神经网络上线了机器翻译系统。

就这样，经过了长达16年一步步的技术积累和投入，百度大脑在2016年正式在百度世界大会上推出。如今，它已经拥有万亿级的参数、千亿样本、千亿特征训练，甚至能模拟人脑的工作机制。从基础层、感知层到认知层和平台层，不仅能够对内提供完整的人工智能技术支持，同时，百度还在去年7月宣布对外开放了包括语音识别、理解与交互技术UNIT、人脸识别等核心AI能力，以及深度学习平台PaddlePaddle。

百度大脑基础架构

两年来，从1.0版本的基础能力搭建到2.0形成了完整的技术体系，首次开放60多项AI核心能力，再到此次3.0版本的发布，百度大脑的能力仍在不断提升。

具体来说，百度大脑3.0的发布包含了技术升级、开放升级两大层面。技术层面，百度大脑3.0在业界首次提出“多模态深度语义理解”，并形成从芯片到深度学习框架、平台、生态的AI全栈技术布局；开放层面，百度AI开放平台持续升级，是最完整、最前沿、最开放、最具活力的AI技术平台。

百度大脑3.0:聚焦“多模态深度语义理解”

在日前的百度AI开发者大会上，百度正式发布了百度大脑3.0版本，其核心是“多模态深度语义理解”，具体是指对文字、声音、图片、视频等多模态的数据和信息进行深层次多维度的语义理解，包括数据语义、知识语义、视觉语义、语音语义一体化和自然语言语义等多方面的语义理解技术。

换句话说，就是要能让机器听清、看清，从而深入理解语义背后的含义，深度理解真实世界，更好地支撑各种应用。而其中，百度地图语音助手就是语音语义一体化和自然语言处理技术结合最典型的应用场景之一。

王海峰介绍，如今百度高噪声环境Hand-free语音识别准确率已提升了10个百分点，语音语义一体化技术使得远场语音识别准确率提升了10个百分点；在语音合成方面，WaveNet+拼接的情感语音合成技术，使得流畅度和自然度也大幅提升。

此外，他还以对话理解和阅读理解为例，介绍了百度的自然语言理解技术。事实上，百度的对话理解技术已经积累多年，而百度大脑3.0版本中通过研发最新的深层注意力匹配模型，比已知的最好结果又提升了4.1%。在阅读理解技术上，百度大脑已经阅读了千亿量级的文章，相当于6万个中国国家图书馆的藏书，并由此积累了亿级实体、千亿事实的知识。

更有趣的是，借助视觉的语义化技术，百度大脑还被应用在了世界杯的视频解析场景中。大会现场，王海峰播放了一段世界杯球赛视频，视频中，百度大脑可以通过识别视频中的裁判、球、球门、球场线等，捕捉射门、进球、角球、换人等画面，完成机器人解说、精彩片段集锦剪辑、以及数据统计分析等等。

知识是机器理解世界的重要基础，为此，在多元语义知识方面，百度也构建了包含数亿实体、数千亿级事实的庞大知识图谱。除了基础的由实体、属性、关系构成的实体图谱，还针对不同的应用场景和知识形态，构建了关注点图谱、事件图谱、多媒体图谱、行业知识图谱等多种图谱。所有这些，都构成了百度大脑的基础。

“通过持续获取和积累知识，百度大脑的理解能力和智能水平还会不断升级，从而更好地服务于用户。”王海峰说。

必须强调的是，在百度大脑3.0“多模态深度语义理解”技术突破的背后，深度学习平台PaddlePaddle发挥了重要作用。大会上，王海峰正式公布了PaddlePaddle3.0，包括完整的核心框架，以及AIStudio、AutoDL、EasyDL等可以让开发者平等便捷获取AI能力的平台。而作为本次大会发布亮点之一的AI芯片“昆仑”也将与PaddlePaddle深度学习框架深度结合，从而推动AI行业生态的快速发展。

总的来说，百度在人工智能领域正在扮演的是一个“授人以渔”的角色。它不仅正在通过AI开放平台让每个人平等地使用AI技术，与此同时还集众开发者之力持续为百度大脑的迭代和升级赋能。除此之外，借助百度AI生态伙伴“燎原计划”、AI加速器等方式，百度也在不断打造和布局自己的生态系统，从而为开发者释放更多价值，为产业升级带来了更多想象力。

人工智能与算法工程师有区别吗？

BAT的工程师不请自来。

首先，结论是人工智能工程师与算法工程师算是有交集的两个不同职位。

我们分别来介绍，人工智能工程师相对来说是深度发展，主要扎根于人工智能领域，细究下来有机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理等等。

以上的一切都是以算法和海量的历史数据做基础，借助目前计算机强大的算力来学习并人类的生活动作。目前大家最常听到的是机器学习，这里还能细分成很多种算法，比如线性回归、逻辑回归、CART、朴素贝叶斯、K近邻算法等等。

人工智能工程师的工作可以认为是在掌握了相关的机器学习算法之后，借助海量的数据源，不断打磨算法，最终处理实际生活中，经常需要人类智慧参与才能解决的问题，比如人脸识别，自动驾驶等等，因为人工智能也非常依赖算法，所以在开头，我说二者是有交集的。

算法工程师相对来说，属于广度发展。很多互联网公司都需要算法工程师，比如头条需要算法来推广不同的头条号文章，再根据用户的喜好来投放广告，从而得到最高的收益。百度搜索引擎需要根据用户输入的query来从海量的网址中找到最匹配的网页，这也是一种算法，叫做SEO（SearchEngineOptimization）。很多站长都是试图研究SEO，从而达到不买百度的关键字也能使自己的网站出现在搜索页面前面。

从以上的简单介绍，相信题主已经搞懂了人工智能工程师与算法工程师的区别。相对来说，人工智能更像训练出一个机器人，能够从人类的视角去学习从而帮助人类处理问题，而算法更多的是依赖清晰的逻辑流程与强大的计算机算力来节约人力。

以上是我的浅见，欢迎各位在下方评论区给我交流点赞。

我是苏苏思量，来自BAT的Java开发工程师，每日分享科技类见闻，欢迎关注我，与我共同进步。

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