AI业务场景应用和AI专业能力,哪个更有市场?

        业务场景应用,主要集中在AI技术向业务转化的价值体现,其对AI技术本身只是做单纯的应用和调参,更多的工作内容是在如何利用AI服务业务,比如智能客服,研究的是客服流程再造和优化,而非NLP本身。与之对应的,就是集中在AI的各项基础能力的研究,不仅包括算法和模型,还有如同pytorch,tenseflow这样框架的研发。 较真地讲,这两者并不是一定对立的,非此即彼的关系,但从行业观察来看,不管从企业还是个人,都是在这两者之间有所侧重,业务场景的有BATJ,还有google,facebook,netflix等公司,而他们内部,通常都有自己的专注基础能力的研究机构,比如阿里达摩院,腾讯AI LAB,google brain,还有些专门的能力公司,比如视觉识别的face++,NLP的达观数据,芯片的寒武纪。

从社会舆论来说,社会对AI的专业能力更加追捧, AI正处于从抽象概念向实际应用转化的过程。目前大家关注的焦点在于:一是如何在现实生活中实际应用AI技术,二是在何种场景下适合将AI技术与之相结合。

其实这个问题,并没有答案,两个路都可以走得很香,从行业价值来说是互不交叉的,但从新入行的人来说,二者不可得兼。

我的建议:学院派,走专业性路线;实践派,走应用路线。

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