看到了一篇知乎上的回答，原网址 今年刚转入人工智能专业，了解到现在算法岗的形势，有些迷茫了，继续读下去还有出路吗？ - 知乎 (zhihu.com)

不要去商汤、AI 四小龙之类的接政府项目 / 靠补贴为生的公司，因为政府官员对 AI 这个新事物的认知过程，从「加大补贴下赶超英美」到了「好像没啥用都一帮骗补贴的」阶段。AI 创业大佬们也从「我要用 AI 颠覆世界」、「没法落地，那就刷刷账做上市」，到了「我草股价崩了我还有对赌啊」、「做账被盯上了不好搞」、「那就跑路吧」阶段。

不要去用 AI 做安防项目的公司，因为「智慧城市」、「智能全域监测网」、「数字孪生城市」已经过了一波建设热潮，每个地市交通系统、公安系统、电信运营商、火灾 / 人防 / 防疫、大国企，每个城市都有了几十套冗余又无用的摄像头 / 传感器网络 + 中央 AI 计算中心 + 领导视察用巨型指挥中心大厅。过了今年，之后是一个砍预算、停运营的过程，毕竟钱都分了，回扣收了，国产替代了，项目完成了，领导升迁 / 双规 / 判刑了，历史使命完成了。之前国家政策强调「新基建」大力发展人工智能，你看现在「新基建」都不提了。

不要去二三线城市接市政 / 发改 / 科工项目的公司。首先财政现在太缺钱，只干活不结算是常态；其次这种公司的生存关键完全不在于产品力 / 研发力 / 技术水平，而是接单 / 中标能力。有时候几千万的「某政府大院 AI 安防人脸识别整体解决方案」只是转卖一套贴牌华强北或者拼多多几万块的安防套装，几百万的重点工程，干活的是一个某大学博导带的月薪 2500 的博士生——这时候研发在这里面是价值链的最底层，约等于按摩店的技师，毫无议价权。

不要去用 AI 颠覆行业的创业公司，特别不要去纯 AI 公司。太多斯坦福、麻省理工的小年轻以为 GitHub 上撸一遍开源模型就能用 AI 赋能万物，其实每个行业都有非常复杂的业务逻辑、生态链，AI 技术只能替代价值链中一个极小的环节，且有太多的限制条件。遇到过 5 个用 AI 机械臂自动做冰激凌的团队，分分钟被路边摊蜜雪冰城小妹打脸——弄个机械臂倒咖啡 / 做冰淇淋 / 搬卸，还得雇 2 人在旁边伺候着。

不要去 AI 数字人 / 元宇宙公司。在我这样一个老游戏研发看来，所谓数字人，就是游戏里一个 avatar 换装换脸功能模块。无法理解做复杂度极高的完整产品、有千万用户的游戏公司估值只有十倍 PE，拿其中一个模块做成没人用的产品的公司能到几百上千倍 PE？但是到目前为止，数字人 / 元宇宙的市场都不存在。请注意这和早期互联网免费模式不一样：早期互联网是有用户无营收，因为支付渠道不畅；这俩玩意是即无用户，也无营收，更无市场，只有一堆创业团队和 VC 在苦苦口嗨。

不要去大厂的研究院。对于互联网大厂，研发岗裁员必然是从研究院 AI 组开始。之前的逻辑是「虽然没啥用但刷论文，发布会 show demo，也能二级市场拉拉股价」。现在二级市场逻辑也变了，基金投资人只看财报，不兴看这个了，所以大厂研究院什么的就越来越没价值，小厂也要收缩专门探索新技术的岗位。更何况根本不存在一线业务部门干不了、只有研究院有能力干的事情——研发嘛，招几个 PhD 而已，何必把数据分享给研究院去做，一线业务线大佬的脸往哪搁。说白了，从国外高校年薪几千万请来的科研大佬，从来就被业务线大佬认为是老板瞎折腾，嘴上和气，心里是不屑的。

不要去自动驾驶公司。目前自动驾驶过了让买车客户觉得性感高级新鲜的阶段，除了拍个视频发朋友圈，大多数人是不怎么用的，也不好用。车厂从之前不计成本投入，到了现在发现其实电池 / 动力 / 车身结构 / 车机等等，无论哪个模块都比自动驾驶值得投入——多 100 km 续航卖点远超 L4 自动驾驶，而且成本还低很多。总的来说，自动驾驶的方案公司会大批量死亡，没死的自动驾驶创业公司的归途都是扫地机器人公司。2021 年我朋友圈里 2 个自动驾驶团队都转型扫地机器人了——扫地机器人就是低配的 L2 自动驾驶加两把刷子（或者一把刷子，literally），但这个领域太红海，现在已经不适合入局了。

不要去 AI + 医学影像公司。2 年前和一位投资界大佬聊天，他爸那时候得了肺癌，恰好 AI 医学影像挺火的，他把美国的医学影像市场调研了一遍。他说这个行业就是扯犊子：整个美国 5000 个影像分析医生，欧盟 8000 个，中日韩 3 万个，这个技术渗透率 100% 也只能替代全球 1–2 万名影像医生（机器预判 + 人工 review），总市场规模也就是……50 亿？（总得比人工便宜吧，要不然医院凭啥不用人工）怎么能容纳上千家创业公司和十几家独角兽？更何况每家 CT 厂的每代设备、每款型号，成像结果都有巨大差异，这差异远远超过这十年来 14 代 iPhone 摄像头拍照的差异——非原厂的神经网络公司能做好就见了鬼了。除了西门子、联影这些原厂，第三方的就算了吧。当然西门子我建议也不要去，我曾在 research 部门待过，效率之低完全无法忍受，德国佬跟我说这就是二战后一直躺平的德国老国企 style。

至于搜广推行业，在人工智能火之前就一直存在并且广泛应用了。早期互联网浪潮 + 移动互联网浪潮 2 波到现在已极其内卷、极其饱和，搜广推之后难见创业公司，在大公司岗位数也很稳定——如果能进也不差，只是红利不再有。在可见的未来，除了百度 crash 的鲸落能再火一波创业公司，看不到其他的新增，毕竟中国公司搞搜广推出海太难了，行业天花板就是中国的互联网人口规模，2 年前已无增长。

之后的 AI 岗位是融入各行各业的业务之中、作为普通研发工程师的一种。能落地、效果好是王道，日常工作也就是……GitHub 拉代码，搞搞特征工程，数据清理，量化加速，魔改一下 YOLO，或者随机森林、聚类一下，技术含量 soso。最好是去主营业务健壮、且 AI 与主营业务联系紧密的公司，比如 DJI 的无人机大量使用神经网络做 tracking，扫地机器人公司用神经网络识别脏物和 SLAM，抖音用 AI 做抠像、面部滤镜美颜，军用无人机公司彩虹 4 什么的自主察打一体化其实也是跑的 YOLO，量化广告平台用机器学习搞投放策略——这种公司就挺好，AI 岗是核心岗。

而工业自动化领域的 AI 落地也是热火朝天：深度传感器 + 神经网络机械臂做产线上智能搬运 / 焊接 / 刷漆 / 打磨，高清微距摄像头 + 神经网络做缺陷检测 / 焊点检测。所谓工业 4.0，中国是在世界前列的，但这种公司大多给不了一线城市互联网企业的薪资，招的也都是二三流大学的理工科学生，技术完全不 fancy，但业绩健壮，并且持续增长。

所有与 EV 相关的职业（除了自动驾驶方案公司），比如车机、智能座舱、中控 AI 助手等业务岗都值得去。未来十年是中国汽车工业超越日德法、成为世界绝对第一的黄金十年——网上搜搜 BYD 花几十亿买了个汽车远洋运输舰队，华为在重庆的巨型工厂比 Tesla 的 GigaFactory 大好几倍就知道，大车企正紧锣密鼓为全球海量铺货做准备。以后中国的 EV 产业就像现在的手机产业：美国吃 10% 的高端份额，中国吃下其他全部份额。

But anyway，虽说这些厂有各自的不好，其实是整个高科技行业逻辑已发生了翻天覆地的变化。靠期权高薪吃大厂上升红利、或者创业融资几年上市暴富的机会越来越少，增量没了，现在是存量零和搏杀逻辑。但总的来说还是事在人为——当年校招进了乐视、被裁员现在成为大佬的人也有几个不是嘛。任何不靠谱的公司都有靠谱的人，将来能成就靠谱的事业。