中国的自然语言处理领域的人工智能公司
中国的自然语言处理领域的人工智能公司
2018-08-17eNet&Ciweek/轩中
自然语言处理领域的代表性公司排名企业综述1微软亚洲研究院近些年在人工智能领域，尤其是自然语义理解、计算机视觉等方面取得了不菲的成绩。它是人工智能领域的“黄浦军校”2搜狗利用数据挖掘、自然语言处理技术实现搜狗输入法3科大讯飞一家专业从事智能语音及语音技术研究、软件及芯片产品开发、语音信息服务的国家级骨干软件企业4腾讯2017年在西雅图成立人工智能实验室，其人工智能实验室副主任俞栋博士是前微软研究院语音识别专家5华为2016年在香港成立诺亚方舟人工智能实验室，该实验室有一个部门专注于以无缝的方式和自然语言让机器与人沟通6阿里巴巴2018年，阿里巴巴达摩院机器智能实验室开源了新一代语音识别模型DFSMN,将全球语音识别准确率纪录提高至96.04%7云知声语音识别领域的初创公司，在平台及行业领域，云知声已经与科大讯飞构成了直接竞争8思必驰思必驰对话工场是提供语音识别、语音合成、语义理解、智能对话以及声纹识别服务的开放平台9出门问问出门问问语音助手APP是一款基于语音识别、语义理解技术，面向移动搜索领域的智能手机应用。用户只需通过语音用口语化的提问方式就可以搜索出有关于吃穿住行的服务。10达观数据国内唯一一家将自动语义分析技术应用于企业数据化运营的人工智能公司。11北京紫平方公司拥有自主研发的专业级人工智能深度学习平台，在自然语言（NLP）处理领域处于业界领先水平12追一科技主攻深度学习和自然语言处理，通过将人工智能与企业场景深度结合，帮助企业构建人企交互智能化解决方案。13玻森数据一家中文自然语言分析云服务提供商，旗下有中文语义开放平台BosonNLP等14武汉烽火普天专注于互联网大数据语义分析云服务的公司15北京嘿哈科技全球第一家将最先进的体感技术、语音识别技术等运用在幼儿教育领域的教育软件开发公司16拓尔斯基于大数据、云服务和人工智能技术，推出网络舆情分析平台17智言科技一家专注于深度学习和文本语义理解技术突破的人工智能公司18明略数据一直深入大数据挖掘,致力于用领先科技成就客户价值，从大数据到人工智能都有很深的技术积累19今日头条通过自然语言处理技术，对分发的内容进行分类、筛选20苏州驰声信息由国内知名的语音技术提供商思必驰原口语教育事业部于2014年6月1日剥离成立的公司2018《互联网周刊》&eNet研究院选择排行龙泉寺以前并不太出名，它坐落在北京西山凤凰岭山脚下，始建于辽朝应历初年。寺庙山门前有两棵遒劲的翠柏拔地而起，据说已经有600多岁，走进寺内，可以看到粗壮挺拔的古银杏树，据说也已经1000多岁。
这里隐居着一批世外高人，他们发明了一个会说话的机器僧人“贤二”。
如果你问贤二：“贤二，我心情不好怎么办呢？”
贤二可能会说：“试着读一些好书吧。”
贤二是全球首个人工智能“出家人”。身高60厘米，穿着黄色僧袍，特长是诵经、对话，甚至还会唱歌，尤其难能可贵的是他还会卖萌。
贤二为什么能与人对话呢？原来，它应用了最新的人工智能自然语言处理技术。
什么是自然语言处理？
正如哥德巴赫猜想是数论皇冠上的明珠，微软创始人比尔·盖茨曾经如是说，“自然语言理解是人工智能领域皇冠上的明珠”。
比尔·盖茨所说的自然语言理解是自然语言处理的一个重要组成部分。自然语言处理的英文是NaturalLanguageProcessing，一般被简写为NLP，它实际上包括了三个方面：语音识别、自然语言理解与语音合成（有一些人把语音识别作为自然语言处理之外的技术，在本文中，我们将语音识别也包含在自然语言处理的技术范畴之内）。
霍金不会说话，但英特尔公司给他定制的电脑轮椅可以帮他说话，这背后所利用的技术就是语音合成技术。语音合成技术可以把文本信息转化为语音信息。当然了，霍金的电脑轮椅设备是没有人工智能的（也就是说语音合成并不一定是人工智能，关键还是要看机器背后的算法）。
科学家们已经可以让电脑像人那样自主说话，这个时候电脑就具有人工智能的语音合成。比如微软小冰，比如“贤二”机器人和尚，这些会说话的机器人都具有人工智能。前面已经说过，自然语言处理包括了三个方面：语音识别、自然语言理解与语音合成。这三方面分别解决了三个问题：听清楚别人在说什么，理解别人说的意思，根据听到的与理解到的对话内容回答别人的问题。
自然语言处理是工业界与学术界都关注的人工智能领域，这一领域的突破性发展与深度学习算法的成熟有直接的关系。加拿大多伦多大学的辛顿是深度学习的先驱，他和学生于2006年发表在《科学》上的文章提出了降维与逐层预训练的方法，这使得深度学习成为可能。2009年，微软亚洲研究院的邓力小组开始与辛顿合作，用深度学习加上隐马尔科夫链模型开发了实用的语音识别与同声翻译系统。
从学术界来说，中国大陆地区除了微软亚洲研究院，还有哪些研究机构设置了自然语言处理的实验室呢？据《互联网周刊》了解，清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室、北京大学计算机科学技术研究所语言计算与互联网挖掘研究室、哈工大机器智能技术与自然语言处理实验室、中科院自动化研究所语音语言技术研究组、南京大学自然语言处理研究组、复旦大学自然语言处理研究组等都对自然语言处理有深入的研究。
一般来讲，自然语言处理的步骤主要分为6步：1、获取原始文本；2、对文本进行预处理；3、分词：将文章按词组分开；4、词法分析：对名词、动词、形容词、副词、介词进行定性；5、语法分析：分析主语、谓语、宾语、定语、状语、补语等句子元素；6、语义分析：将句子的正确含义表达出来。
自然语言处理的发展历史
20世纪的80年代，自然语言处理的语音识别方面开始取得了突破性的进展，当时以李开复为代表的人工智能科学家摒弃了符号主义学派的方法，选择用统计模型来破解语音识别的难题，将语音识别的准确率提高到了一个全新的高度。但当时这个方法离真正的实用化还是有很远的距离。因此，在当时并没有诞生出擅长对话的机器人。
于是，科学家开始发展新的自然语言处理的算法。这里面包括Word2vec、CRF、LDA，LSA、SVD等。2010年以后，一种更加有效的人工智能算法——深度神经网络重新打造了语音识别的算法框架。在这个过程中，以科大讯飞为代表的语音识别公司开始崛起，其开发的语音识别产品已经开始进入实用化的阶段。
2013年，谷歌的语音识别系统对英语单词的识别错误率已经下降到23%左右。到了2015年，谷歌的语音识别系统再次刷新了记录，利用深度学习神经网络，它们将单词的识别错误率下降到了8%。
在这个过程中，微软也不甘落后，在2016年，微软的语音识别系统成功地将单词识别错误率下降到了6.3%。
到了今天，语音识别技术作为自然语言处理的一个侧面已经非常成熟。比如科大讯飞的语音输入法可以帮助我们在一分钟内完成400个汉字的输入。人工智能在自然语言处理上已经开始实现产业化落地，成为真正能对人们的日常生产与生活产生价值的新工具。
自然语言处理的龙头企业
科大讯飞创办于1999年，目前已经成为中国最有名的自然语言处理的龙头企业，它于2008年成为中国人工智能语音产业界的第一家上市公司。在2016年阿尔法狗打败李世石之后掀起的人工智能热潮中，科大讯飞的股价也是水涨船高，得到了资本市场的疯狂追捧。2017年，随着资本大量涌入与相关科技政策的不断加持，科大讯飞股价一度创下历史新高74.76元/股，市值突破千亿大关。
但是，看起来如此幸运的科大讯飞，在成立的最初几年里，也面临前所未有的运营压力。科大讯飞的相关领导曾经这样描述当年的困境：“我们刚开始创业的时候是挺难的，没有钱，没有市场，也没有资源背景，所以是很难的草根创业。最开始大家租了个房，没白天没黑夜地干。最困难的时候是什么呢？快过年了，发不出工资，只能以个人的名义去借钱渡过难关。公司从成立到盈亏平衡我们用了5年的时间，这五年我们天天在投入，却不见产出。”由此可见，作为人工智能时代的弄潮儿，科大讯飞能有今天的辉煌，离不开当年的艰苦付出。要理解这一段历史，其实还需要理解自然语言处理背后的人工智能算法的发展过程。其实在科大讯飞的早年岁月，人工智能自然语言处理的算法并不成熟。从这个意义上来说，科大讯飞是一个早产儿。只有到了2006年，深度学习的创始人杰弗里.辛顿及合作者发表了一个里程碑的文章《一种深度置信网络的快速学习算法》以后，这一论文宣告了深度学习时代的真正来临。只有在深度学习算法的指引下，人工智能才真正进入了实用化阶段。因此，2006年是人工智能发展的分水岭。从这个意义上来说，1999年就成立的科大讯飞出生的太早了。
科大讯飞在漫长的时间赛道上长跑，通过自主研发不断更新技术。从国际上来看，根据ResearchandMarkets报告，在全球语音市场，谷歌、微软、苹果和科大讯飞是“四大高手”。它们在全球市场份额分别为20.7%、13.4%、12.9%和6.7%，从这个意义上来说，科大讯飞在自然语言处理上的专项能力是非常杰出的，确实已经超越了国内的其他大公司。
在终端消费者应用方面，科大讯飞的财报显示，目前讯飞输入法总用户发展至5.6亿；讯飞翻译机销售近数十万台，用户已在覆盖全球130个国家。
中国还有哪些自然语言处理的代表性公司？
自然语言处理的应用前景相当广泛，它可以进行很多工作，比如机器翻译，典型的机器翻译有百度翻译、谷歌翻译等。自然语言处理还可以用到信息检索和过滤，比如在大流量的信息中寻找关键词，在网络瞬时检查敏感文字信息。
形形色色的应用造就了形形色色的企业，《互联网周刊》整理了自然语言处理领域的代表性公司。
目前，专注于自然语言处理的公司相当多，外国大公司有谷歌、苹果等，在国内也涌现了科大讯飞、百度、云知声与思必驰等著名企业。而且这些企业都有学院派的背景，比如在苏州的思必驰的创始人俞凯本身就是英国剑桥大学的博士，后来成为上海交通大学的教授，他的研究团队里就有很多来自上海交通大学的博士生。在俞凯教授的推动下，思必驰与上海交通大学成立了SpeechLab联合语音实验室，侧重前沿语音技术的研发及转化，取得较多技术成果，例如，他们推出的VDCNN抗噪算法模型，在噪声环境语音识别的业界基准库Aurora4上，取得了7.09%的词错误率，相比于世界其他机构目前10%左右的最好结果，有一个大幅度的提高；而他们开发的PSD新型解码框架则使语音识别系统的速度累积提高20-30倍，内存下降50%以上。产学研一体化模式，为思必驰进一步拓展市场起到了极大作用。目前的自然语言处理的公司很多都与高校结盟进行创新发展，虽然有高等学校的智力支持，但中文语言的处理比起西方语言更加难以处理。其中最令人费解的是多语义现象。比如假设在两场篮球比赛中，中国队都打败了美国队。在中文报道中可以分别使用“中国队大胜美国队”、“中国队大败美国队”来作为标题。这其实是同一个意思，但人工智能自然语言处理则很容易把这个语义分析错。
再举一个例子，比如“今天下雨路滑，我骑车差点翻倒，幸亏我一把把把把住了”。在这句话中，出现了很多“把”字，人工智能如果不了解其中有一个“把”字是“车把”的意思，也是很难理解这句话的。
因此，在自然语言处理方面，还有许多的问题需要解决，比如训练数据的缺乏、成语俗语方言的精确处理。而在这里，其实算法还是最关键的。但是，技术的进步是不可阻挡的滚滚潮流，中国在这方面已经做得相当不错。科大讯飞的董事长刘庆峰认为，科大迅飞在语音合成、语音识别、口语评测、语言翻译、声纹识别、人脸识别、自然语言处理等智能语音与人工智能核心技术上已经达到了国际最高水平。
将来随着自然语言处理技术越来越成熟，计算机能够更加正确理解人类的语言，相关的人工智能产品将不断落地，像“贤二和尚”这样的聊天机器人一定会变得越来越智能。
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人工智能发展的核心是技术创新，也是各企业的发展方向。目前市场形成以海康威视和科大讯飞为龙头的智能板块，各种细分领域百花齐放的局面，现盘点各专业领域的人工智能上市公司。
科大讯飞：作为中国智能语音与人工智能产业领导者，专业从事智能语音及语言技术研究、软件及芯片产品开发、语音信息服务及电子政务系统集成。在语音合成、语音识别、口语评测、自然语言处理等多项技术上拥有国际领先的成果。6月27日，《麻省理工科技评论》（MITTechnologyReview）全球50大最聪明企业榜单发布，科大讯飞首次上榜名列全球第六，在同期上榜的中国公司中位居第一，科大讯飞作为中国人工智能产业领导品牌获得广泛共识，成为国际人工智能竞争格局中的代表性中国力量。
海康威视：为公安、交通、司法、文教卫、金融、能源和智能楼宇等众多行业提供专业的细分产品、IVM智能可视化管理解决方案和大数据服务。在视频监控行业之外，公司基于视频技术，将业务延伸到智能家居、工业自动化和汽车电子等行业。IHS于今年6月发布2016年全球视频监控设备市场研究报告，报告显示，海康威视2016年在CCTV和视频监控的全球市场份额提升到21.4%，连续六年（2011-2016）蝉联IHS全球视频监控市场份额第一位。
四维图新：在车载前装地图及动态交通信息服务一直处于领先地位，且目前已初步具备“高精度地图+芯片+算法+系统平台”核心能力，战略布局全面。是国内第一个实现精度达20cm的ADAS地图的商业化的公司，同时也是全球第三家、中国第一家通过TS16949（国际汽车工业质量管理体系）认证的导航地图企业。
华宇软件：业务范围涵盖法院、检察院、司法行政、食品安全、各级党委和政府部门以及各行业大型企事业单位；服务内容覆盖信息系统的全生命周期。在公司法院业务领域下的法庭业务线下的某些产品上和科大讯飞的智慧法院存在竞争关系。
东方网力：为行业用户、运营商和企业用户提供全面的视频监控应用解决方案和高品质视频存储产品，并通过领先的视频中间件技术，为城市反恐应急、互联网、智慧城市、平安城市、移动互联网提供视频应用支撑。2015年9月与商汤科技共同投资设立深圳市深网视界科技有限公司。
佳都科技：人脸识别技术和产品近几年发展迅速，但国际国内人脸识别算法评价体系不健全，而针对不同应用场景下的识别算法指标不具备可比性。基于深度学习人脸识别算法的公司，除了公司参股子公司云从科技外，还包括北京市商汤科技开发有限公司、北京旷视科技有限公司、上海依图网络科技有限公司等。全球范围内，提供人脸识别算法的厂家主要有NEC、Cognite（科理达）、Morpho、Neurotec等。
神州泰岳：公司目前已确立4大业务板块，即ICT运营管理、手游、人工智能与大数据、物联网通讯技术。自然语言处理作为公司人工智能的核心能力，未来公司将集中内外优秀资源，着力打造泰岳“认知+”的人工智能品牌，致力于成为中国乃至全球范围的人工智能自然语言语义理解第一品牌。
金溢科技：人工智能是智能交通技术发展的趋势之一，公司重视并已开展人工智能技术在智能交通领域的应用研究。如正在开发的基于视频流的智能车辆检测设备，将使用机器学习与人工智能方法，进行有无车辆状态及部分违停状态的自动识别。
熙菱信息：熙菱魔力眼智慧安防系列产品融合智能图像及大数据分析技术，应用包括视频联网、视频解析、人像识别，大数据建模分析等技术，助力公安实战，取得积极战果。
卓翼科技：逐步推行人工智能在生产过程中的应用，建设智慧型工厂，自研并应用了网络监控设备、生产测试设备等自动化设备，提高了生产效率、节约了人力成本。
拓斯达：注重多关节机器人领域，目前重点专注于工业机器人方向。
京东方A：为信息交互和人类健康提供智慧端口产品和专业服务的物联网公司，致力打造“芯屏气/器和”的物联网新生态，主要专注三件事：第一，不断提升新型显示技术和薄膜传感器技术，为互联网终端设备客户提供最佳人机交互产品和服务。第二，不断提升智能制造服务、智慧零售解决方案、智慧车联和智慧能源的核心能力，深化与各细分行业伙伴合作，拓展新应用。第三，将显示、传感、人工智能和大数据等技术与医学、生命科学跨界融合。
欧比特：在人工智能领域公司目前主要布局的是通过融合公司现有的SOC、SIP、图像处理、工业控制、软件设计、系统集成等技术，组建团队，深入探讨嵌入式人脸识别模块、嵌入式行为识别模块、嵌入式机器人视觉系统SLAM模块、飞行器飞控系统模块、飞行器视频拼接模块、飞行器三维图像重建模块等人工智能模块产品开发的可行性，迅速形成方案，开展研制。
东方国信：目前已经成功发布行云生态技术体系，行云生态可以为人工智能的实现，提供全结构化数据采集解析、大数据的高效存储计算、非结构化图像数据算法分析、复杂算法模型设计、云化资源管理等核心能力，已经具备实现人工智能在无人汽车方面的核心技术的基础研发实力，东方国信目前将人工智能技术主要注入在可快速落地的领域，如工业领域、国家安全领域、环境保护领域、农业领域、大数据分析运营领域等。
科大智能：携手复旦大学类脑智能科学与技术研究院共建复旦-科大智能智能机器人联合实验室。积极推动科研项目产业化的落地，实现“人工智能+健康”的战略布局。
久其软件：数字法庭产品在该领域占有过半市场，在以裁判文书自动生成为核心的人工智能领域取得了突破和领先。
埃斯顿：研发协作机器人及移动平台机器人；智能制造系统将重点研发如何实现机器人、自动化与信息化的有效连接，构成工业互联网系统的技术，从而实现通过对工业数据的全面深度感知、实时动态采集与分析，形成智能决策与控制，实现生产系统的智能化目标。
和而泰：研发与家庭生活相关的设备与产品，通过信息传感技术、电子技术、通讯技术、智能控制技术，增加数据获取与数据通讯功能，实现传统产品的智能化升级，并将设备运行数据、操作与控制数据等海量大数据直接传送到云平台，通过大数据平台取得的设备场景、自然环境、人体健康生命体征三类数据，经过数据建模、定义、分析等人工智能（AI）计算及有效融合，服务家庭、服务制造业及服务业等各产业。
人工智能有哪些工作岗位（职业前景）
人工智能有哪些工作岗位（职业前景）时间：2021-12-0310:57:01作者：林鸽驿站阅读：
分享到：如今，人工智能(AI)以前所未有的方式定义了我们的社会。
人工智能可以让我们用面部来解锁智能手机，直接口头询问虚拟助手问题并得到令人满意的回答，拍照小白利用基于AI识别的相机也能拍出好看的照片。这些功能在我们的日常生活中变得如此普遍，以至于我们全然忽略。仅仅就在十年前，这些功能根本就不存在我们现实身边。
自80年代以来，人工智能一直是科幻小说科幻电影里面常出现的素材，但直到现在，科学家才使得这种先进的人工智能技术走向我们寻常百姓的生活中。
“人工智能”一词具有许多含义，具体取决于它所使用的特定行业。但是，在大多数情况下，当人们说人工智能时，实际上意味着机器学习。
尽管AI是一个笼统的术语，它结合了许多统计方法，就像一台计算机像人一样运转。计算机复制人类行为的能力是所有AI功能的核心。尽管这些AI先进技术很重要，但是这些AI操作的关键实际上是数据。实际上，过去十年中我们人类社会累积的数据量非常惊人，每年数据量爆炸式增长，这些海量数据对当今的AI产业发展产生了重大影响。
随着AI的应用不断增加，对相关的专业技能的高级人才的需求一直在持续增加，世界经济论坛的《2018年就业前景》报告预测，到2022年，人工智能领域将新增5800万个就业机会。
AI的就业市场确实很大，但是现在很多人都没有经过专业的培训，水平参差不齐。因此，那些拥有高学历出身名校的计算机类相关的学生无疑能在这个黄金行业抢得头筹。现在的人工智能行业主要集中在5大岗位。
1.Ai研究虽然现在在这一行中仍然存在许多人在探索AI技术的应用功能，但是计算机和AI研究更多地是在探索提高技术本身的方法。
总会有人开发更快更高效的算法，总会有人在努力，而能做到这个的必然是从事AI研究的人工智能研究员。他们的职责因其专业化程度或在研究领域中的特殊角色而和其他岗位的员工有很大差异。
人工智能研究人员中有些人可能负责推进优化与AI相关的数据系统，有些人可能会促进新软件的开发。但是，无论他们的专业化程度如何，担任这些职务的个人都将努力发掘这些技术的可能性，然后帮助实现现有工具的变革以最大化AI技术的潜力。
职业前景
由于这些人处于AI发展的关键时期，因为他们的工作前景非常乐观。现在国内的顶尖科技公司的高级AI研究人员年收入过百万很正常，而初级的AI研究员的薪水和股票年收入在七八十万也很常见。
2.软件开发现在的AI领域还依赖于传统的软件开发工程师来开发AI工具可运行的程序。软件工程师是数字系统的总体设计和开发过程的一部分。传统的软件开发局限在C、C++、Java等，但是这些都未涉及到人工智能，程序都局限在基本的人机交互。用户来点击，机器根据用户的指令执行相应的操作。但是在AI的范围内，软件开发工程师除了负责开发产品的技术功能，还要求这些产品能够利用机器学习来执行各种任务。
职业前景
找过工作的朋友应该都知道，在计算机技术岗这一行中，软件开发岗的需求量可以说是最高的，几乎每家公司，无论是小微企业，还是顶尖大厂，还是国企银行，软件工程都有软件开发的身影。对于拥有AI专门知识的人来说，这是潜在的增长。
3.自然语言处理如今，许多流行的AI消费类应用程序都围绕语言展开。从聊天机器人到虚拟助手，再到智能手机上的预测文本，人工智能工具已被用来复制多种格式的人类语言。
为了有效地而最大化机器拟人这一点，开发人员自然需要掌握大量丰富且深入的的自然语言处理技术，涵盖了从应用层的机器翻译、智能对话、智能客服、广告搜索,信息抽取以及在医疗，能源，安全等行业应用到底层的词法分析、句法分析、语义分析、文档分析、深度文本表示、文本生成、知识库建设。
这些自然语言处理工程师将机器学习应用于语言，开创人工智能和大数据，云计算共同赋能的计算新格局。由于自然语言处理有许多应用，因此该领域专家的职责将有所不同，他们需要紧跟业界最新自然语言处理技术动态，深入研发并努力创新自然语言处理相关的知识库、词法、句法、语义、文档分析、深度学习、机器翻译、智能对话等技术。
但是，一般来说，扮演这些角色的每个人都将使用他们对语言和技术的复杂理解来开发系统，使得计算机可以通过该系统与人类成功进行信息交流。
职业前景
今天我国在自然语言处理这块确实缺少相应人才，很多科技公司对自然语言处理算法工程师开出的薪资远高于其他同批次入职人员的薪资。因此，具有相关技能的人可以在可预见的将来获得高于平均水平的薪资和发展前景。自然语言处理算法工程师的平均月薪为24.9K，而其他的算法工程师平均月薪远没有这么高。
4.用户体验用户体验工程师这个新兴职位最近几年在互联网公司突然成为热门职位，该岗位结合了用户体验设计和开发技术，他们需要能够和设计师、程序员无障碍沟通交流。当今各行各业都在其技术中增加了AI的使用，导致对该领域具有相应AI技能的用户体验工程师的需求与日俱增。
通常，用户体验工程师负责理解用户如何使用这款产品，以及开发工程师如何将这种理解应用于更高级产品的开发。在AI方面，用户体验工程师的职责可能包括了解人类如何与这些工具进行交互，以便开发出更好地适应这些人类需求的功能。
拿苹果公司举例，苹果公司应该是当今用户体验如何影响技术的最负盛名的例子之一了。Mac操作系统的发明(与Windows操作系统相比)源于对产品的需求，该产品更加人性化并且不需要太多的高级技术知识储备即可操作。当然，苹果公司以同样的方式进行了iPhone的开发，iPhone完全是关于用户体验的，苹果公司花费大量的精力去了解掌握人们是如何与他们的手机互动，包括直观的内容和不直观的内容。然后，公司再依据这些开发设计出了目前为止最好的手机。
职业前景
用户体验工程师的工作前景是非常乐观的，其平均薪资为每月23.4K，尽管处于行业领先地位的工程师每月的薪资超过50K。到2022年，该行业的就业增长预计将增长22.1%，这给那些掌握人工智能、用户体验、消费心理等专业技能的人大大增加了就业机会。
5.人工智能训练师数据作为AI和机器学习功能的核心，人工智能训练师是随着人工智能技术的广泛应用产生的新兴职业，他们让AI更“懂”人，通“人”性，更好地为人们服务。根据《人工智能训练师》国家职业技能标准中的职业定义，人工智能训练师是指使用智能训练软件，在人工智能产品实际使用过程中进行数据库管理、算法参数设置、人机交互设计、性能测试跟踪及其他辅助作业的人员。包含数据标注员、人工智能算法测试员两个工种。
职业前景
央广网北京11月26日消息(记者黄昂瑾)据人社部25日消息，根据《中华人民共和国劳动法》有关规定，人力资源社会保障部、工业和信息化部共同制定了人工智能训练师等6个国家职业技能标准，现予颁布施行。原相应国家职业技能标准同时废止。
其中，《人工智能训练师》国家职业技能标准由国家人社部职业技能鉴定中心、浙江省人社厅指导，阿里巴巴集团牵头，浙江省技能人才评价管理服务中心、科大讯飞股份有限公司、北京百度网讯科技有限公司等十余家单位主要起草，历时2年完成。
AI是一个有着超额利润的行业，其就业增长远高于平均水平，但该行业竞争激烈，对人才的素质要求偏高，普通本科生很难在其中拔得头筹。绝大部分的AI技术岗都被硕士以上的人群占据着。
AI技术岗从业者角色非常特殊，既需要扎实优秀的技术背景又需要丰富的实践经验。那些能够在理论和实战世界中拥有很平衡的出色成绩的人将能够在AI大浪潮扮演任何角色，并在未来几年内继续塑造这个不断发展的领域的新格局。
虽然现在的人工智能专业培养模式注重高等数学、线性代数、统计学等方面的实践技能和理论知识的培养，同时要求学生掌握一定的算法和工具。但是世界是发展的变化的，现在又有观点提出，人工智能不应局限在数学理学层面，也应该追求伦理学和哲学的思考，只有在AI中加入伦理和哲学，才能够真正地被称为“人工智能”。
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