7月28日，“达观数据开放日”首站上海站的活动在上海浦东软件园爱酷空间举行。 记者 | 大文 网址 | http://www.datayuan.cn/ 微信公众号ID | datayuancn 7月28日，“达观数据开放日”首站上海站的活动在上海浦东软件园爱酷空间举行。 早在2015年4月，喜马拉雅FM就宣布与科大讯飞达成合作，二者联合推出语音开放平台，直接对接漫步者等各类硬件研发和生产企业，还将围绕互联网与移动互联网、车联网、智能硬件等诸多领域展开全面合作。 创业邦趋势学院院长张雷则从前沿科技媒体的角度提出了对人工智能未来发展的预期。站在第三波人工智能浪潮的基础上，张雷对整个行业的前沿发展趋势进行了总结。 随着人工智能技术的快速发展，越来越多传统行业也开始享受到了人工智能带来的红利。在文化娱乐行业也是如此，只有不断升级技术，琢磨产品，才能跟得上时代发展的步伐。
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原本人工智能和计算机科学包含的内容以及对能力的要求都不太一样，比较理想的应该是适当砍掉一些计算机科学的课程，尤其是组成原理、编译原理、体系架构、模电、数电这些偏硬件的课程，多多安排本专业、行业内的东西。 所以国内的这些新兴专业，基本上都是计科/软件叠加几门专业课的缝合怪。真正想从事这个行业，无论是工作还是深造，都依然有很长的路要走。 对于不知道以后要干嘛的，我也一律推荐软件。 一个是现在硬件开发的岗位相对软件少很多，薪水、岗位数量都有一定的差距。毕竟现在互联网行业火热，市场上紧俏的往往都是软件工程师。 新兴专业看着吸引人但是开设时间短，培养方案、排课这些不见得就比计科、软件这些老牌学科强。其次，不要迷信软硬兼修，大部分从业者还是做软件开发，如果不是对硬件特别感兴趣，可以考虑直接上软件专业。 当然了，这些只是理论，具体的还是要根据实际情况来具体分析。选专业重要但也没那么重要，俗话说师傅领进门，修行在个人。尤其是选项缩小在计科、软件上的时候尤其如此。
阅读本文首先需要你明确自己的专业是偏硬还是偏软（本文以计算机科学与技术专业为主，不涉及偏硬件的内容）。 文章目录链接如下： 基础篇 web前端开发 web后端开发 移动端开发 游戏开发 数字媒体 人工智能 网络安全 ---- 计算机相关专业其实范围很广，包括偏硬件的信息与通信工程、电子科学与技术等 ，偏软件的软件工程等，综合型的计算机科学与技术。 除了专业分软硬，课程也分软硬，比如数据结构与算法、编译原理、数据库原理等都是偏软件的专业，操作系统、计算机组成原理、计算机体系结构等都是偏硬件的专业，计算机网络、计算机图形学等涉及的面比较杂，故不做分类 Java ME，英文名称Micro Edition，它是一种面向嵌入式的语言平台，不想做偏硬件的同学可以不做研究。
先说一下WIFI模块的一个很大的优点， 大家有没有注意WIFI模块的引脚，假设配置了一个引脚为高电平，无论内部如何的利用软件复位，这个引脚都会保持高电平 还有就是，WIFI模块如果是断电上电那么引脚一开始一定是低电平 整个程序运行之前先运行上面的程序 如果 PowerReset = false 说明是内部程序复位重启然后执行的程序 如果 PowerReset = true 说明是断电上电然后执行的程序 好了就是这么简单，主要还是因为 WIFI引脚有这个特点，软件复位可以保持住状态
我们认为信息技术包含三大类，第一个板块是半导体和芯片；第二个板块是由通信、硬件为主体的行业；第三个板块是以软件为主体的行业，企业软件服务包括基础软件、应用、大数据，人工智能，物联网等。 我们认为无论是大数据、云计算、物联网，说到底核心东西是软件而不是硬件，这是我们从国家政策的角度分析，为什么把核心重点放到了企业软件服务。 比较看好企业软件服务的哪几个领域，它们分别有什么样的特点？ 冯博:我们认为企业软件服务的核心点，无论是人工智能，大数据还是信息安全都是在应用层。 但是应用的体现形式不一定是软件，可能也会以硬件形式呈现。 我投资应用型的公司，是能够把自己的产品直接卖给终端客户，直接产生效益和价值的公司。 ? 像企业服务这种2B、2G的创业企业要怎么投？ 冯博：中国的市场其实是一个偏政策的市场，而不是一个偏自由的市场，日韩是一个政府影响的偏自由经济市场，美国相对来说基本上可以算是完全自由化的市场。
4.偏硬件与偏软件的电气工程师那个更好？ 一般来说，同样长的工作年份，偏软件工作的工资比偏硬件的稍微高一些;在数量上，偏软件的职位会比偏硬件的职位多;偏软件的职位在行业经验上的积累会影响职位的跃迁;偏硬件的长远来讲更有发展前途，更方便以后转行， 5.电气技术学习该Focus深度还是Focus广度？ 纯粹的高深技术，并不能够给你带来财富。 上周在上海金桥陪一位前同事吃饭，在聊到技术是应该专注于深度，还是广度的时候，他说“太多的高深技术在睡觉。深度不一定有用，广度也不一定有用，能够商业化并市场化的技术最有用。” 从硬件或者软件，升级为做固件工程师;从固件工程师，升级为系统架构工程师;从硬件转为软件，从软件转为测试;电子工程师根据实际的情况和个人的兴趣爱好，看中时机转行说不定发现另一个天空。
在未来，一个汽车的价值主要来自于其软件。如同过去手机的功能机时代，当别人问我们用的是什么手机的时候，我们的第一反应是在问我用什么牌子的手机，是诺基亚还是西门子。 而到了智能机时代，大家如果问我用的是什么手机，我们的第一反应是iPhone iOS还是安卓。我们的第一反应不再是手机品牌，而是手机系统、手机软件是什么。 在未来，人们开始用软件定义汽车。 分成两大类，第一大类是底层的工程类的偏支撑性的技术，包括硬件、车载系统、人机交互、智能互联以及系统安全。再上面这五大部分就是汽车大脑、环境感知、地图定位、行为预测和规划控制。 上面一层是硬件平台，硬件平台也是一个推荐的硬件列表，包括摄像头、雷达等等。再上面是软件的平台，开放代码的核心部分。 我们的合作伙伴用的Apollo开源的代码，只用了3天时间就完成了一辆车从硬件安装到软件集成到最后调试整个全过程，这也证明了我们的Apollo代码是非常易用的。
在未来几年的规划里，他还打算让自己的公司变得更酷：打造有人工智能属性的「智能机器」、从一家传统的硬件公司向软件公司转型、以及实现农业自动化和无人化。 在今年的两会上，人工智能还首次被写入了政府工作报告。 陶伟认为人工智能的范畴很大，涉及算法、识别、自动驾驶等方面。「我们的工作更偏人工智能的机器人方向，就是把机器人技术用在大型工程装备、农业机械上。」 软件公司 两三年前，如果你说博创联动是一家传统公司，陶伟很大可能不会和你辩驳。因为他自己也承认公司早期就是赚硬件的利润，基本上是「一家制造业公司。」 但现在，如果你再和他聊这个话题，他会告诉你，他们的软件团队扩充了数倍，甚至超过了硬件团队的规模，是一家正在转向「新技术，新领域」的公司。 「不管后装还是前装，每年都有几千台的销量。」 其二，自动驾驶的成本不断下降，未来可能降至三到四万，甚至成为农机出厂的标准配置。
一、学习成本和应用领域对比 C/C++ 学习成本高、学习周期长，偏系统底层，在开发硬件驱动、嵌入式、游戏引擎开发等领域有广泛的应用。 Java Java是目前使用最广泛的编程语言，第一个跨平台运行的语言，在大型ERP软件开发、安卓APP开发、网站开发领域使用广泛。 二、就业薪资对比 从上图可以看出Python和C/C++在就业薪资方法无论是刚毕业，还是长期的发展，就业薪资均高出其他编程语言。 因此，学习Python就业形势还是很乐观的！ 通过以上分析可以看出，Python在编程语言学习和就业方面具有很大的优势，再加上人工智能、大数据和云计算的发展，就业前景会越来越好，因此，Python受到广大IT人士的追捧是必然的！
参照学科介绍，其中和通信工程方面的理论知识存在交集，可能会更偏向硬件。 本科并非是人工智能专业，但也是计算机、软件工程、电子信息等相关者专业的这些同学，后续想致力于人工智能方向的研究，仍然可以申请科研院所进一步深造。唯一要想好的，是未来专攻方向：算法or硬件。 详细介绍网址：http://www.ict.cas.cn/yjsjy/jxypy/ 如果选择偏硬件开发（机器人/芯片制造等），如下学院可做参考： 上海交通大学 2018年初成立人工智能研究院。 答：目前北航确实已经开始人工智能研究生招生。人工智能方面存在一整套完整的课程体系。实际上传统的软件工程专业里，更多偏向的是软件工程传统理论知识以及实践。 而目前人工智能专业主要是在AI各个应用领域都有对应的课程，包含深入讲解以及工程实践知识，并同步提供一些实验环境。 2. 问：您建议高考的同学，在本科选择人工智能专业，还是研究生再进入人工智能领域呢？
4、偏硬件与偏软件的电子工程师哪个更好 一般来说，同样长的工作年份，偏软件工作的工资比偏硬件的稍微高一些。在数量上，偏软件的职位会比偏硬件的职位多。 偏软件的职位在行业经验上的积累会影响职位的跃迁；偏硬件的长远来讲更有发展前途，更方便以后转行，而且可以寻找到更多乐趣；真正的高手是软硬兼通的。 我在一度在偏硬偏软中徘徊，艰难的勉强的选择了偏硬，发现还真适合自己。 5、电子技术学习该深度还是广度 纯粹的高深技术，并不能够给你带来财富。 之前我在上海陪一位前同事吃饭，在聊到技术是应该专注于深度，还是广度的时候，他说太多的高深技术在睡觉。深度不一定有用，广度也不一定有用，能够商业化并市场化的技术最有用。 9、技术深度发展转行的途径是什么 从硬件或软件，升级为做固件工程师；从固件工程师，升级为系统架构工程师；从硬件转为软件，从软件转为测试；电子工程师可以根据实际的情况和个人的兴趣爱好，看中时机转行说不定发现另一个天空
本报告旨在呈现一个相对完整的中美人工智能产业玩家图谱。 海外市场中，医疗、金融、无人驾驶及销售&营销为最热门的应用领域；在海量数据的优质环境下，其中纯软件应用高度可行从而占据绝对多数。 2. 中国市场中，医疗、陪伴交互、无人驾驶、教育是最热门的应用领域；企业相对更集中于硬件领域，以便于直接同终端用户接触获取数据。 三、巨头布局 1. 2.细分领域对比分析 整体分布 海外公司多聚焦应用层，占比74%；基础层和技术层已经历过并购重组，留存企业相对集中 中国市场成熟度偏弱，应用层发展相对滞后，技术层仍占据约1/3的企业，两层次之间也尚未形成清晰的界限 单层分布 应用层：海外市场以软件为主，占比82%，集中在医疗、金融、销售等数据基础最好的领域；中国基础层和技术层整体水平较弱，因此应用层还未进入爆发阶段 技术层：中外相似，均以软件能力为核心构建技术输出平台
平常运算量、存储量都不大，但是每年有一个星期叫做 CES，CES 的时候，整个存储非常大，你的数据量都非常大，但是作为一个传统的数据运营中心来说，它必须在最高峰的时候能满足你的需求，所以它不得不买很多的硬件设备在那 比如我们在软件定义的存储，软件定义的网络上面已经比现有的解决方案多了3到10倍的速度。这是我第二个想做的事情。 智能的服务： 智能的服务就更离不开人工智能了。这也是我很感兴趣的一个方面。 比如我们人类可以看，我们人类可以听，我们可以说，我们可以想，所以人工智能几个大的分支就包括了像计算机视觉，我在这方面做了二十多年，包括语音的识别，语音的合成，我觉得前面的计算机视觉和语音识别还是属于人工智能的感知 就是因为我刚才说的前三点， 第一，算法上没有到那个境界，可能这个稍微偏学术一点，因为你做训练误差反馈回来的时候要求偏导的，偏导数大家可能知道，求第一次的时候就已经有很多的 Noise 在里面了，你如果想有两层隐含层的话你要求第二次偏导 比如说国内有很多像智能助手这样的公司，这些你去做评价的时候就是偏主观的了，因为没有一个很客观的东西，因为有的人工智能助手是全方位的人工智能助手，另外一个人工智能助手可能是我只是给你订餐或者是订车我会比较了解
但是C/C++不一样，学生在学完基础知识后还是不知道它能做什么，离企业需求仍然差得很远，坚持下去的人很少，“从入门到放弃”是多数人的无奈的选择。 企业对C/C++程序员的技能要求 从前程无忧的招聘数据看，中国企业对C/C++的技能要求主要有网络通信、硬件驱动（嵌入式）、数据库、视频音频、网络游戏、桌面图形、机器学习、大数据、物联网，如下图。 值得注意的是，近年来被媒体反复炒作的人工智能、大数据、物联网、区块链等高大上的概念，企业需求其实很少，现在股票也不抄这个概念了，哦~现在都在炒元宇宙。 嵌入式开发的职位比较多，技术上偏硬件（通信、电子等专业），软件为辅，无硬件基础者要慎重考虑。 在软件开发，C/C++一般更多是用于后端，在数据交互中，更加稳定高效。 放弃幻想，不要追逐那些高大上的潮流（区块链、大数据、人工智能等）， 踏实一点，先成为一个普通程序员，这个世界上从来就没有捷径。
大公司里面的硬件、软件系统的高手更多，不少是从IBM、GE等跳槽过来的，海龟、博士也是一大把。不过，个人能力到了一定程度也许可以去小公司，那将会是另外一片天空。 4、偏硬件与偏软件的电气工程哪个更好 一般来说，同样长的工作年份，偏软件工作的工资比偏硬件的稍微高一点，在数量上，偏软件的职位会比偏硬件的职位多，偏软件的职位在行业经验上的积累会影响职位的跃迁。 偏硬件的长远来讲更有发展前途，更方便以后转行，而且可以寻找到更多乐趣。真正的高手是软件兼通的。 5、电气技术学习该Focus深度还是Focus广度 纯粹的高深技术，并不能够给你带来财富。
所以在这个领域中，一方面AI＋硬件可能会有很大规模的突破，比如自动驾驶，比如机器人。另一方面AI＋场景的结合，AI＋行业解决方案就很可能像当年的软件一样，一个行业一个行业去解锁需求。 很多团队可能背景非常强，但是给我的感觉更多的是偏学术或者说偏理论的，它到产业化的过程可能会比较长，这可能是要从中长期的角度去看落地的问题。 硬科技我们拆分成两点看，一个是交叉学科的创新，比如说过去大家都强调软件厉害，或者硬件厉害，但是现在你如果仅仅是软件或硬件强，感知决策控制不好，没有厂商愿意跟你深度合作的话，还是跑不上路。 所以软、硬件的综合能力其实是前所未有的重要。比如，大疆是一个高度稀缺人才的团队，且有技术交叉学科的创新，又把硬件和软件揉在一起。 我们也在找类似的方向，比如软硬件加上光学、区块链，我们在找一些各种各样的交叉学科，看人才的壁垒和未来是不是有机会基于自己的平台更好地锁定数据 另外一点，人工智能分成两个阶段，第一阶段是云端，第二阶段是终端
腾讯云小微，是一套腾讯云的智能服务系统，也是一个智能服务开放平台，可以快速根据企业自身硬软件接口能力、知识库和语料能力构建智能客服机器人。接入小微的硬件及应用可以快速具备听觉和视觉感知能力，帮助硬件和应用服务厂商快速定制自己的智能助手，实现智能语音人机互动和音视频服务能力。
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