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無AI，你也好意思說自己是做智慧商顯設備的？

第四科技革命已呼嘯而來，人工智能和機器學習無疑是此番科技革命中的重點，相關人才也是千金難求。只有全球頂尖的企業(yè)才有實力擁有人工智能和機器學習最拔尖的人才。但物聯(lián)網(wǎng)時代，有AI人才缺口的不只是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，傳統(tǒng)行業(yè)的智能化轉型也急需引進AI人才。以商顯行業(yè)為例，就需要大量的相關人才，才能實現(xiàn)商顯終端的智慧化升級。

Boss

人臉識別這一塊的專家找到了嗎？不是交代你這個星期一定要招到人嗎？人呢！

HR

老板，上周獵頭介紹的一個吳博士，被鵝廠挖走啦！

這一幕已在很多企業(yè)上演，人才的缺口除了加緊培養(yǎng)之外，其實最切合實際的解決之道，就是技術共享，由有人工智能研發(fā)能力的企業(yè)開放AI人工智能技術，而普通企業(yè)只需要調用封裝就可以根據(jù)自身需求為行業(yè)提供更豐富更智能的商用顯示設備，所以，有調包俠就行了！

視美泰認為，普通企業(yè)不必過度把精力放到人工智能和機器學習的研究上，而該著力于熟悉不同算法的應用場景和掌握一些調參技巧。

1、有錢也招不到人

AI人才到底有多緊俏？打開招聘網(wǎng)站搜索“人工智能”或“機器學習”，會出現(xiàn)很多招聘崗位，大多開出了具有相當誘惑力的薪酬待遇。以機器學習方向的算法工程師為例，該職位大多在月薪2萬元以上，標出年薪百萬者也不在少數(shù)。但目前國內(nèi)的供求比例僅為1：10，供需嚴重失衡。所以就算企業(yè)開出高價，未必能夠招到合適的人。

2、蛋糕不同

理論模型和實際應用是兩個領域，做理論研究的發(fā)力于突破，提出新的模型或者優(yōu)化方法，做應用的致力于把模型應用于數(shù)據(jù)上，攫取商業(yè)價值。這兩者并不存在利益上的沖突，理論研究先行，是領路人，但只有“調包”的人越來越多，商業(yè)化越來越廣泛，這個行業(yè)才會繁榮，因為證明技術落了地，可以帶來實際價值。

3、重復無意義

行業(yè)的發(fā)展趨勢是降低工具的使用難度，國外的亞馬遜、谷歌、微軟等各大平臺都開放了他們的機器學習工具，國內(nèi)以視美泰為例，為了幫助更多商顯企業(yè)應用AI技術，已開放了人工智能AIkit（軟件開發(fā)包），通過提供人工智能的demo程序、文檔教程加標準API接口，讓所有擁有應用開發(fā)能力的用戶，根據(jù)自身所處的行業(yè)沉淀和優(yōu)勢，調用這些共享的人工智能接口。封裝大大降低了AI的使用門檻，推動了商顯行業(yè)的智慧化升級。