首先要知道， 工資與你的能力正相關(guān)， 但不是成正比， 同樣與你行業(yè)的熱門， 你在你的能力范圍內(nèi)創(chuàng)造的價(jià)值 等因素有著直接的關(guān)系：
    （1）熱門因素：

人工智能，也可以在狹義上的機(jī)器學(xué)習(xí)， 是很早以前就有的， 一個(gè)傳統(tǒng)的CS(計(jì)算機(jī)科學(xué)）的研究課題，隨著2013年， Yan LeCunn的LeNet，在Mnist等圖像識別課題上的卓越表現(xiàn)而在學(xué)術(shù)界一炮走紅。 而近幾年隨著自然語言處理，計(jì)算機(jī)視覺，無人駕駛等項(xiàng)目的實(shí)際落地而在工業(yè)界不斷得到了驗(yàn)證。 人工智能不僅僅是一個(gè)概念，他的廣適性能讓他在諸多我們現(xiàn)在還未想到的方面里都能有應(yīng)用前景， 現(xiàn)在很多公司都在積極布局人工智能， 用它的想法去替換以前項(xiàng)目中老的方法或者想出更加新的點(diǎn)子來應(yīng)用。 這些都很能得到資本的青睞， 所以這個(gè)行業(yè)的資本非常的狂熱， 富有前瞻性， 工資自然而然會(huì)高起來。

(2) 專業(yè)因素：

人工智能是數(shù)學(xué)， 人工智能是數(shù)學(xué)，人工智能是數(shù)學(xué)。(重要的東西要強(qiáng)調(diào)三遍），人工智能是一個(gè)技術(shù)性非常強(qiáng)的領(lǐng)域， 它需要從業(yè)者有很扎實(shí)的編程算法，統(tǒng)計(jì)學(xué)知識， 基礎(chǔ)數(shù)學(xué)，英文文獻(xiàn)閱讀的能力，甚至是一顆耐得住寂寞的心。最新的知識或者contribution都是來源于英文文獻(xiàn)的，而且每一個(gè)知識點(diǎn)都是雜糅著大量的數(shù)學(xué)原理， 沒有大學(xué)或者平時(shí)不斷的積累很難去理解其中的奧妙。

同時(shí)，原理和真正實(shí)踐密不可分，但是又互有區(qū)別， 相信做過深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目的同學(xué)都知道， 它是一個(gè)黑盒， 你永遠(yuǎn)也猜不住來， 機(jī)器是怎么想問題的， 我們只能根據(jù)結(jié)果，反推出它在哪一步邏輯中，可能存在著缺陷并且去改正。 這些都要親自參與大型項(xiàng)目，才能慢慢學(xué)出來，玄學(xué)的東西，很難一時(shí)半會(huì)的教會(huì)他人， 必須實(shí)踐才能抓取其中訣竅。

這些林林總總的技術(shù)原因，都造成了人工智能從業(yè)人員標(biāo)準(zhǔn)門檻不斷提高， 理解人工智能概念的不多， 能理解其中數(shù)學(xué)深層原理的也不多， 有多個(gè)實(shí)踐項(xiàng)目的就更少了。 這些總總加起來， 人工智能從業(yè)人員的素質(zhì)就可想而知， 他們的工資也理應(yīng)水漲船高。

（3）價(jià)值因素：

一個(gè)優(yōu)秀的碼農(nóng)，可以干過十個(gè)碼農(nóng)能干的事； 一個(gè)優(yōu)秀的人工智能算法工程師，它研究的算法可以干過一個(gè)傳統(tǒng)行業(yè)里所有從業(yè)人員的事。 這就是，他創(chuàng)造的價(jià)值，無可比擬，無可替代。

大家已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了， 智能客服正在慢慢進(jìn)入我們的事業(yè)， 以前一些簡單的業(yè)務(wù)通過智能客服就可以實(shí)現(xiàn)， 那么，很多傳統(tǒng)企業(yè)的客服人員就變的不那么重要， 慢慢被這個(gè)算法替代； 無人駕駛的不斷深入甚至是落地， 導(dǎo)致本來的長途貨運(yùn)車司機(jī)，這一個(gè)行業(yè)都岌岌可危； 機(jī)器學(xué)習(xí)在計(jì)量經(jīng)濟(jì)的應(yīng)用， 投資方面帶來的越來越卓越的表現(xiàn)，讓很多傳統(tǒng)的金融公司都可以大幅度縮減本來應(yīng)該需要的大量金融人員hc; 甚至是最近在Nature發(fā)表的 人工智能，通過智能算法做到胃部疾病推測診斷，都能做到和資深醫(yī)師同樣的效果。

一個(gè)厲害的人工智能算法工程師，讓一個(gè)相關(guān)人工智能算法的落地，可以讓千千萬萬個(gè)本來需要的職位現(xiàn)在變得無足輕重， 甚至是被取代。 這樣的人才， 創(chuàng)造的價(jià)值是巨大的， 所以他的工資那么高，也是情有可原的～

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