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向高收入靠拢：人工智能行业起薪1.25万
苏宁金融研究院 | 苏宁金融研究院
本文共4287字，预计阅读时间1分42秒人工智能领域从来都不乏重磅新闻。继去年的AlphaGo战胜李世石、今年的人机高考大战之后，又有一个曾经只能在科幻电影中看到的情景来到了现实世界——
就在前不久，福特汽车给那些需要长时间高举双手开展工作的工人安装了智能机械手臂，这种“肉身搭配机械臂”，不仅能减轻疲劳，降低事故率，还能把老工人的生产力提升至年轻人的水平。如此一来，人工智能又在制造业领域抢占了一席之地。
近年来，人工智能的爆炸式发展，已然使其成为各路资本竞相追捧的新风口。既然是风口，自然预示着潜在的巨额财富。那么，人工智能是否能够成为未来最赚钱的行业之一呢？
从中美“朱格拉周期”看主导产业的更迭
谈到行业更迭与资本追捧，必须要提到的一个名词就是“朱格拉周期”，它是指一种为期约8~10年的周期性波动，主要受设备更替和资本开支驱动。
法国医生、经济学家克里门特·朱格拉在《论法国、英国和美国的商业危机以及发生周期》一书中，首次提出这一概念。
他研究发现，社会大生产过程中，由于机器设备存在磨损、技术进步等因素，往往过几年就需要更新，这种设备更替带动资本开支呈现出周期性变化，从而产生有规律的经济周期性变化；当整个经济处于设备投资的高峰期时，就会产生大量的资本支出，依靠固定资产投资拉动经济步入繁荣；而当一轮设备投资完成后，投资又会步入低谷，从而使经济进入下行轨道。
资产配置的核心是产业，产业更迭是朱格拉周期的精髓，更是宏观经济发展的关键所在。每一轮朱格拉周期的开启，背后都对应着一个主导产业，而该产业之所以能够成为主导，是因为它拥有着时下最为前沿的技术，由此决定了其较高的劳动生产率水平。
根据结构主义观点与经济增长非均衡性的有关理论，各经济部门生产率水平的差异会引起资本、劳动等生产要素的跨部门流动，即从生产率较低的行业流向生产率较高的行业，从而进一步助力高生产率行业的壮大，使其成为拉动国民经济增长的主要引擎。
从微观企业的角度来看，企业家同样更倾向于把有限的资金投入到劳动生产率更高的行业中，以便获得更大的产出并实现更多的盈利。而产业是劳动生产率的载体，由此可以大体判断：企业资本开支和劳动生产率高度相关，而主导产业往往拥有着较高的劳动生产率水平，所以抓住了主导产业就是抓住了时下的风口，而抓住了风口也便是抓住了系统性投资机会。
从美国经济的发展历程来看，自上世纪中叶起，每个朱格拉周期的主导产业在10年左右的时间里，用技术进步或全球化需求驱动该产业的投资周期，而后便被下一个主导产业所替代（参见图1）。
具体来说，美国在每个朱格拉周期的主导产业、龙头企业及其更替如表1所示。从中可以清晰地看到，美国自上世纪60年代起，先后经历了“汽车→化工→消费品→电子计算机与通信→房地产→互联网”的产业更替过程，而每个阶段的主导产业也相应成为了当时的风口，基于在当时领先的技术水平，吸引大量的资金流入，助力行业发展，进而推动国民经济的进步；而临近周期尾声之际，该主导产业的设备投资也渐近低迷，此时便开始酝酿着下一个朱格拉周期与新风口的来临。
反观中国经济，自改革开放以来，同样也经历了若干个朱格拉周期，与之相应的各个主导产业也顺次发展壮大并实现更替（参见图2）。
从图2可以看到，基建一直是中国经济发展进程中的产业层面的主要抓手，每个阶段的表现形式有所不同，进而带动了与基建相关的各个行业的发展与诸多投资机会，随着新技术的不断涌现，由基建产生的系统性投资机会也在随之调整与改变。
以房地产行业为例，自1998年福利房分配制度终结后，中国房地产行业迎来了长达十年高增长与高回报的“黄金时代”。房地产投资和销售都处于高速发展轨道，其中投资平均增速高达24%，销售平均增速同样达到20%。
随着中国经济新常态的到来，经济下行压力逐渐显现，地方政府和国企在着力去杠杆，杠杆转移给居民的空间也很有限，从而依靠“基建+地产”拉动固定资产投资的旧模式驱动力开始衰减。同时，本轮工业品通缩最严重的时候即将过去，伴随着工业品价格的回升，企业生产和投资的意愿也逐渐回升；而去库存阶段对投资的压制作用将消耗殆尽，未来将逐渐进入加库存阶段，将有利于企业资产开支的增加。于是，种种迹象均预示着本轮朱格拉周期的落幕与新一轮朱格拉周期的启动。
另一方面，新一轮技术革命已经近在咫尺。在科技浪潮的席卷下，中国制造业的发展已经呈现出自动智能化、服务型化和国际化三大趋势，因此制造业有望在下一个朱格拉周期与技术革命的双重叠加下，实现转型和升级，并成为支撑未来中国经济发展的新主导产业。需要注意的是，在“互联网+”的引领下，当前中国在硬件设备、自动数据处理等方面已经积累起较高的技术水平，而且5G通信、物联网、人工智能、新能源汽车等高端装备制造业也获得极为有利的政策倾斜，前景十分广阔。
相比之下，人工智能凭借自身独特的优势和魅力，从诸多风口行业中脱颖而出，被人们视作下一个朱格拉周期中“风口中的风口”，更有望成为引领宏观经济发展的新引擎。
人工智能为什么将是“风口中的风口”？
自1956年“人工智能”这一名词问世以来，经过了60多年的演进与发展，已经逐渐由概念变为现实。近年来，随着各种新兴技术的不断涌现，让人工智能在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会强烈需求的共同驱动下，正呈爆炸式迅猛发展，并展现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控的新特征。
同时，大数据驱动知识学习、跨媒体协同处理、人机协同增强智能、群体集成智能、自主智能系统也成为人工智能的发展重点，受脑科学成果启发的类脑智能蓄势待发，芯片化、硬件化、平台化趋势更加明显，人工智能发展进入全新阶段，即所谓的“新一代人工智能”。
当前，新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。为此，业内普遍将人工智能视作新一轮科技革命和产业变革的核心力量；更有人坚信，人工智能将成为下一个朱格拉周期中产业的新主导，即“风口中的风口”。
事出必有因，为什么人工智能被如此看好？笔者认为，主要是由于以下三方面原因：
第一，人工智能是一种“通用目的技术”。所谓通用目的技术（GPT，GeneralPurpose technology），可以简单地理解为包含以下四方面特点的一种技术，即：能够被广泛地应用至各个领域，可以持续促进生产率提高并降低使用者的成本，能促进新技术创新和新产品生产，会不断促进生产、流通和组织管理方式的调整和优化。根据最新的维基百科介绍，经济学家们认为人类发展史走到今天总共有26种通用技术，而人工智能就是其中之一。
作为一种通用目的技术，人工智能将有望重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业，引发经济结构重大变革，推动产业转型升级、实现生产力的新跃升。同时，人工智能也将带来社会建设的新机遇，特别是在教育、医疗、养老、环境保护、城市运行、司法服务等领域的广泛应用，将极大提高公共服务精准化水平，全面提升人民生活品质。
第二，人工智能行业倍受资本市场青睐。确定一个行业是否为“风口”，重要的检验方式之一便是是否已经得到了资本市场的认可。从目前来看，人工智能非但没有令人失望，还大大超出预期，让人对其前景无比憧憬与期待。
数据不会说谎。2017年前三季度，中国在人工智能领域共有107个项目获得投资，获得投资总金额201.2亿元左右，相比2016年全年，实现48.6%的增长（参见图3）。其中，以今年5月的投资事件最为密集，达到20起；但5月过后，投资热度依旧不减，每月仍有10起左右的投资事件（参见图4）。同时，今年7月单月投资金额最高，达到47.3亿元。
此外，从细分领域来看，以计算机视觉、无人驾驶和智慧医疗获得投融资资金较高，计算机视觉、机器人和智慧医疗的投资频次较高（参见图5）。综合来看，大量的资本争先恐后地想要进军人工智能领域，足以证明投资方对其充分肯定与看好，因此预计未来，人工智能领域的投融资热度仍将继续保持。
第三，人工智能行业的政策利好接二连三。继7月份国务院印发《新一代人工智能发展规划》之后，人工智能产业再迎政策利好。据国家发改委网站消息，为贯彻落实“十三五”规划《纲要》，2018年，国家发展改革委将组织实施“互联网+”、人工智能创新发展和数字经济试点重大工程，由此将再度对人工智能领域重点布局。
当前人工智能技术已由机器视觉、深度学习等基础研究领域演进到无人驾驶、智能家居等应用领域。随着国家层面对该领域发展的高度重视与支持，各类资本对这一产业的加速布局，未来人工智能发展应用的广度和深度将大大增加，相关龙头公司价值也势必十分凸显。
人工智能或成为未来最赚钱的行业
从生活方式和个人发展上看，人工智能其实距离我们并不遥远，当无人驾驶悄悄来到我们身边之时，更大的浪潮正在席卷而至。
可以预见的是，在这个变化如此之快的时代，尤其是在新一轮技术革命与下一个朱格拉周期的叠加作用下，人工智能的发展必将跨入新的纪元，并彻底改变人类的生活方式。互联网圈子里面有句名言流传甚广：“得人工智能者得天下”，此言绝非空穴来风。
任何一个行业的发展都离不开人才，而像人工智能这样前沿的技术领域，更是求贤若渴。根据有关研究机构的数据显示，目前国内人工智能相关岗位应届毕业生的起薪基本都在12.5K/月以上，一些巨头企业甚至直接开价到25K/月；而毕业三年后人工智能岗位的技术人员，基本可以实现薪酬翻番。从某知名招聘网站上同样可以看到，各个互联网企业对人工智能岗位的人才都是不吝高薪。
未来几年，不论国内外，人工智能等技术性较强的行业人才是互联网公司最需要的，而这些行业领域也将是全球互联网未来发展的主攻方向。由此来看，投资自己的大脑将成为回报率最高的事情。
永远不要和趋势作对。历史的车轮滚滚向前，从来不会等待任何人。你不改变，总有人逼你改变。“过去属于死神，未来属于自己”，如果你想在未来的发展中抢占先机，现在开始提升自己。
变革已经到来，你准备好了吗？
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人工智能行业薪酬曝光 是时候转行了
人工智能可谓是目前最热门的行业，从走在前沿的科技公司，到努力创新的传统行业，几乎都想把握这个新“风口”。而人工智能的核心就是人才，热门的行业通常意味着工作机会和薪酬待遇都跟着增加，那么对于热门中的热门，人工智能领域薪酬水平和人才供需情况到底如何呢？下面就通过 11 张统计图来看看，这个“风口”行业的人才有多贵。1、人工智能在互联网岗位薪酬排名中位列第三数据显示，管理岗在各岗位中薪酬最高，平均达到 23k，数据开发和人工智能紧随其后，都在 20k 以上。2、职位数大增，投递量增长更快从 2015 年到 2016 年，人工智能招聘岗位的数量翻了一番，投递量增加了近两倍，平均薪酬也有温和增长。从 2016 年到 2017 年，职位数增长了 27 %，投递量则翻了一倍不止，平均薪酬基本保持不变。3、岗位竞争激烈程度下降虽说投递量出现大幅增长，但从 2016 年到 2017 年，人工智能岗位与求职者数量比值实际上是下降的，从 2.6 个求职者到 1.3 个求职者对应一个职位，这其中有岗位数量种类增加的原因。4、大部分要求 1-5 年经验在招聘需求中，人工智能岗位大多要求 3-5 年或 1-3 年工作经验。其中要求 3-5 年经验的在 2016 年占 40.4%，2017 年降至 38%；要求 1-3 年经验的则从 31.8% 增长至 33.3%。5、语音是人工智能中的热门，平均薪酬最高声音认知是人工智能的新热门领域，相对其他岗位求职者数量增加导致薪水趋于平稳，声音认知一枝独秀薪资涨幅领先，平均薪酬从 2016 年的 20.5k 增长到 2017年的 27.6k。6、想进人工智能行业，最好来北京超过一半的人工智能岗位招聘都在北京，比例高达 54%，排在后面的城市分别是上海、深圳、杭州、广州和成都。7、大公司招人多高达 28% 的人工智能岗位是由规模在 2000 人以上的大公司提供的，500 人以上的公司占比达 42%。8、大公司平均薪酬高2017 年，人工智能招聘领域，2000 人以上大公司平均薪酬 25.2k，相比之下，15-20 人的公司只有 16.2k，而且整体呈现出公司越大薪酬越高的现象。9、同是码农，待遇不同在后端开发、前端开发、移动开发和人工智能四个领域中，人工智能是平均薪酬是最高的，平均比其它三个领域高三分之一左右。10、人工智能岗位竞争没有其它领域激烈人工智能领域平均一个职位收到 24.7 份简历，相比之下，移动开发领域最高，平均收到 130.3 份简历。11、应届生做人工智能拿 9k，做移动开发仅 6k和传统技术岗位相比，新兴的人工智能领域在不同经验阶段都提供了优厚的薪酬，一个应届毕业生进入人工智能行业，平均可拿 9k，而移动开发则只有 6k；10 年以上优质人才，人工智能的薪酬比后端开发翻了近一番。人工智能目前是一个快速增长的领域，人才需求增长迅速，但相比其它技术类岗位，比如前端开发、移动开发，人才的供应还没有跟上，求职者对同一岗位的竞争不那么激烈，薪资也水涨船高。雷锋网认为，对广大技术从业者来说，目前是进入人工智能行业的好时机。
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& 人工智能行业薪酬曝光 是时候转行了
人工智能行业薪酬曝光 是时候转行了
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摘要: 人工智能工程师、机器学习工程师的薪水
人工智能职位薪水如此之高，我该如何学习了？
目前市场上的人工智能、机器学习职位几乎年薪最低都是30万以上，百度，阿里巴巴这样公司甚至高于100万。那么人工智能、机器学
人工智能工程师、机器学习工程师的薪水
人工智能职位薪水如此之高，我该如何学习了？
目前市场上的人工智能、机器学习职位几乎年薪最低都是30万以上，百度，阿里巴巴这样公司甚至高于100万。那么人工智能、机器学习职位薪水如此之高，职位需求量甚至比DBA多，需要什么基础，又该如何学习了？（请搜索猎聘网等相关职位关键词：人工智能、机器学习）
首先大家要明白人工智能、机器学习的职位 一般分为三类
A 一类是&创建机器学习模型，也有行业称为模型（基于企业具体业务搭建）的职位一般最低年薪在50万以上 200万以内，以下简称A类。
B 另外一类是利用现有成熟数学模型，利用成熟机器学习工具分析数据的职位，最低年薪一般在25万以上 到50万以内。以下简称B类。
A类人工智能、机器学习职位要求：一般至少精通数学（数学系研究生以上水平）。精通各种数学模型。如果达不到这个水平，那么你机会没有任何机会进入A类人工智能、机器学习这个行业。
B类人工智能、机器学习职位要求：熟悉常见统计学，概率学模型，了解基础数学微积分求导公式，基本的线形代数内容。（本科理科专业数学水平）
C类：由于A类的要求，一般人很难达到，涛德的人工智能、主要面向B类再加上A类的重要的内容。我们把它定义为C类。面向薪水30万 到 80万的机器学习算法工程师职位。
即使是B类我们也建议学员先要有本科高等数学水平（注：专科水平的学员需要先学习高等数学，统计学，概率学、线性代数基础课程，欢迎有毅力的学员学习，学习难度在涛德BI课程之上）。
C类学习的主要内容是：把来自BI、大数据、或者数据库的数据，用R 、Python、或者其他的挖掘工具进行人工智能、机器学习。
同时我们也将学习基于基于纯数学的模型。以及基于数学模型的开发。
C类学习中我们的课程使用的数学算法有 ：SVM,决策树、朴素贝叶斯、K-means、回归、深度学习、tensorflow、强化学习等主流人工智能、机器学习或者机器学习算法 。学习内容包括这些算法的基本工作原理。
C类学习中我们将学习ROC,提升,置信度,精准度等具体概率，统计学算法（包括具体实现数学公式），这些内容将用于 你所选择的人工智能、机器学习模型算法是否正确，能否用到生产环境中。
C类人工智能、机器学习学习完后能够达到的目标：
C类学习完后，你需要做到能够做到，
1 挖掘保险客户骗保的概率，
2 一只股票的涨跌受影响的各种因素排序（如：成交量，均线，CPI,等），
3 在线商店关联产品关系（如：买A产品后 客户购买B产品的概率），
4销售额未来预测（如：已知企业前11个月销售收入，预测第12月的收入，以及那些因素影响收入）。
5 手工开发梯度下降模型
6 基于TensorFlow框架的开发
7 图像识别
8 机器人创作文章
9 机器人下棋
1 学习人工智能、机器学习累吗？
非常累！，你将同时学习数学，挖掘工具，以及编程语言
2学习涛德的人工智能、机器学习课程（C类）需要什么样的基础？
1 熟悉SQL （几乎是任何数据分析职位的必备技能）,2了解某一种（用于访问人工智能、机器学习的数据），3 曾经学习过高等数学、线性代数、统计学。
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