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达摩院2019十大科技趋势为什么火了IT业?

毕竟,人工智能、大数据等行业的发展,缺不了IT业的人才贡献。
资讯频道文章B

  随着阿里达摩院“2019十大科技趋势”的公布,IT业也蹭蹭登上了热搜。真是2019年的开年好戏啊!

  在“调侃”这场开年好戏之前,我们先来看看阿里达摩院所发布的“2019十大科技趋势”——

  1、城市实时仿真成为可能,智能城市诞生;

  2、语音AI在特定领域通过图灵测试;

  3、AI专用芯片将挑战GPU的绝对统治地位;

  4、超大规模图神经网络系统将赋予机器常识;

  5、计算体系结构将被重构;

  6、5G网络催生全新应用场景;

  7、数字身份将成为第二张身份证;

  8、自动驾驶进入冷静发展期;

  9、区块链回归理性,商业化应用加速;

  10、数据安全保护技术加速涌现。

  在这份开年预测报告中,达摩院的预测几乎涵盖当前最热门的话题,如在2018年成为安防行业乃至科技行业的焦点话题AI芯片,以及即将在2020年实现商业的5G技术。毋庸置疑,这些科技的发展必然需要大量的人才补给,同时将捧红不少与技术职业。只是,众人疑惑的是,为何IT行成为了业内普遍看好的职业“香饽饽”呢?

  关于这点,恐怕还得从从IT业本身谈起。

  百度百科中将IT业定义为信息技术产业(Information Technology),一种集感测技术、通信技术、计算机技术和控制技术为一体的信息技术。并被分为硬件、软件和应用三个层次:硬件层指数据存储、处理和传输的主机和网络通信设备;软件层指可用来收集、存储、检索、分析、应用、评估信息的各种软件;应用层指收集、存储、检索、分析、应用、评估使用各种信息。

  这样看来,科学技术与IT行业密不可分又相互重合。仅以安防行业为例,智能摄像头、人脸匝机、智能路灯等系类终端产品是否与IT业的硬件层重合,都是用来进行数据(信息)存储、处理和传输的硬产品设备;而与智能摄像头、人脸匝机、智能路灯配套的软件则源于IT业的软件层;还有最后的应用,安防行业的应用结果不也是通过相关落地案例效果进行分析、评估吗?

  有人提出安防的下一步是智能安防,而恰好IT的下一步也是智能IT,它希望在未来十年内将人来的大脑与计算机联系起来,通过大脑就能控制计算机。虽然有些惊艳和可怕,但这点看起来与未来智能摄像机能主动识别、分析并与测被拍摄人的行为似乎并无太大差别。只不过智能摄像机被当做“人的大脑”罢了。

  也许从这两个角度出发,我们就能初步了解为什么科学技术的发展将推进IT行业向前发展。

  再来针对达摩院的“2019十大科技趋势”来谈。笔者根据网友的神评论制作了以下表格:

达摩院2019十大科技趋势

十大趋势 

创新所发生的行业

 城市实时仿真成为可能,智能城市诞生 

 IT

 语音AI在特定领域通过图灵测试 

 IT

 AI专用芯片将挑战GPU的绝对统治地位 

 电子

 超大规模图神经网络系统将赋予机器常识 

 IT/电子

 计算体系结构将被重构 

 电子

 5G网络催生全新应用场景 

 通信

 数字身份将成为第二张身份证 

 IT

 自动驾驶进入冷静发展期 

 IT/汽车

 区块链回归理性,商业化应用加速 

 IT

 数据安全保护技术加速涌现

 IT

  从表格我们可以看出,在达摩院的开年十大预测中,有七项技术预测将围绕IT行业展开,包括智能城市、AI芯片、机器学习和数据安全等等,但最终都能用一句话来概括,人工智能将引领科技变革。笔者试着对网友的评论进行了简单分析。

  仅以AI芯片为例。众所周知,AI芯片被认为是一种专门用来处理人工智能应用中大量计算任务的模块,就现阶段而言,目前实现和提高其性能的方法原理还是依靠深度学习等算法模型的研发进行。英伟达、英特尔、微软、谷歌、阿里巴巴还是华为等科技公司都在专注于AI芯片研发,而这些公司最不缺乏且最多的就是IT人员。

  或者撇开AI芯片中的“芯片”就“人工智能”四字而言,人工智能本身就需要通过深度学习即需要大量的数据和繁琐的运算,来满足当前算法训练的要求。对于AI芯片而言,人工智能算法的能力相当重要,而这一切都需要相关算法或其他技术人员进行研发训练。

  这时候我们就必须提及IT业。大数据工程师是IT行业的技术职业之一,该职位要求工作人员必须能够进行数据可视化、熟知算法以及建立机器学习的框架。也就是说,大数据工程师是AI芯片研发不可或缺的重要力量之一。当然,IT行业中的其它技术职业如软件测试、UI、前端、后端等,都可在科学技术的研发中贡献自己的力量。

  再来谈谈与人工智能研发息息相关的算法工程师,他们大多出身于计算机、电子、通信、数学等相关专业,必须掌握计算机相关知识、熟练使用仿真工具MATLAB等、必须会一门编程语言等等,这不就是IT技术人员干的事情吗?

  也就是说,算法(深度学习)与AI并不分家,成为一名IT人员是成为算法工程师的第一步。

  最后一点也是最重要的一点——人才匮乏,这个命题在整个人工智能以及科技领域都能成立。

  斯坦福全球“人工智能指数”报告指出,机器学习人才需求在近两年内增加了35倍。但遗憾的是,机器学习人才的输出速度远远小于市场的需求度。腾讯研究院联合BOSS直聘发布《全球人工智能人才白皮书》显示,全球AI领域人才约30万,而市场需求在百万量级。全球每年毕业于AI领域的高校学生约2万人,远远不能满足市场对人才的需求。

  就当前而言,在AI人才市场大缺口的情况下,涉及数据挖掘、自然语言处理、机器学习、计算机视觉、智能推荐等领域,并技术过关的IT职业,必然成为AI行业的中坚力量。

  虽然不知道达摩院的开年报告将会在今年吸引多少学子投身IT行业,但数目应该很庞大的吧!


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