前几日一则「AI应届博士生薪酬80w 」的财经日报新闻上了热搜。看新闻不能只看标题，针对 80 万这个数字，报道中是这样描述的：
很多人面对高薪岗位蠢蠢欲动，但如何正确看待 AI 行业的高薪？我们从竞争热度、趋势、技能提升方向等进行分析，给予一些建议。
01.AI 行业高薪源自人才稀缺性
AI 人才存量小、需求旺盛，更是未来的发展趋势。对于高校、高学历人才来说，应届 80w 恐怕只是“起薪”。去年腾讯的图像识别算法研究岗，就开出了 80w 的，**新的19年校招，基础的算法岗位行业平均薪酬也在 25w-40w 之间。
02.现在转行AI来的及吗？
转行 AI 并没有想象的难，我们从学历要求、技术门槛角度分析：
从技术角度来说，任何行业都有初级和的岗位。对于准备转行或相关专业本科生而言，机器学习工程师很可能是你找到的**个 AI 工作，可能没有想象中高薪，但机会更多、发展空间更广阔。
从学历角度来说，高校背景为加分项，而非必须项。机器学习、算法都是核心的 AI 能力，这些岗位往往对学历有相对基础的要求，但更看重技能本身。
03.转行AI，该选择哪个细分行业？
从职位薪资看，截止至 2017 年，即使是 AI 领域平均薪资**低的图像处理，平均薪酬也达到 2.36w，比一般技术类职位薪酬高出 40-80%。而**高的无人驾驶领域，平均薪资达 4.14w，当然技术要求也更高。
从岗位需求看，需求量增长**大的是实现人机对话的机器学习人才，2014-2016 年年均入职复合增长率为 168.2%。以搜索、图像、算法为主的算法类岗位需求量增长幅度位居第 2
2017 年以图像识别、视频识别等技术为核心的计算机视觉市场规模达到 82.8 亿元。中国企业的业务发展更侧重计算机视觉和自然语言处理领域，这也是相关岗位在中国尤其稀缺的原因。
04.AI求职，企业更看重项目经验
绝大多数企业时要求应聘者有“实践经验”或项目经验。AI 人才难求，难的不是技术门槛，而是技术的应用能力。
而对于大多数没有相关工作经历的转行者而言，你很有可能面临：
数学、编程基础不扎实
AI 理论晦涩难懂，自学障碍重重
市面资料繁多，水平参差不齐
重要的是，如何获取项目经验，提升雇主**为看中的 “应用技能”?
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