未来人工智能时代，需要什么样的人才
最近半年，我接触了不少希望进入人工智能领域的朋友，大学生、互联网人以及传统行业朋友都有。对于“如何成为人工智能时代需要的人才？”这个问题，大家往往觉得无从下手……本文尝试回答，在未来的人工智能时代，人才需求在哪里？需要什么样的人才？我们现在可以怎么做？
一、人工智能时代，人才需求在哪里？整体的说，虽然机械性的、可重复的脑力/体力劳动，将被人工智能/机器人取代。但是，会有更多新的、深度的、创意性的人才需求出现。
哪些工作将被取代呢？比如保安，被安防机器人取代；司机，被无人驾驶汽车取代；翻译，被翻译AI软件取代等等。
人工智能会让人类失去工作吗？我不担心这个问题，反而担心这种无边界、无深度的问题传播，给大众心识带来的负面影响。
《与机器人共舞》一书中，有两个数据很令人震惊：互联网行业，每使一个岗位消失，会新创造出2.6个岗位……而未来每部署一个机器人，会创造出3.6个岗位。
这3.6个岗位，可能在哪里出现呢？个人观点是——
1、人工智能相关“新行业”带来的“新职位”互联网爆发之前，传统行业也有平面设计师、IT人员、XX经理等职位，但互联网的发展，导致了UI设计师、Android/iOS程序员、互联网产品经理等等新兴职位的出现和热炒。
同样的，人工智能时代的到来，必定会产生一些“没听说过”的新职位，比如已经被行业认可的“自然语言处理”，以及“语音识别工程师”等等，还有业内人都没意识到的职位，比如人工智能/机器人产品经理；脑洞再大一点，未来可能会有“机器人道德/暴力评估师”等职位。
2、其他行业“旧职位”的“人工智能化”（升级/细分版）就像“新媒体”火了后，很多传统媒体或公司都要设立“新媒体”部门，一些原来做互联网报道的媒体人，现在转型专门做人工智能领域的垂直媒体；原来做TMT投资的，也细分成为“专注于人工智能领域”的投资人或机构。
特别想说明的是，虽然大多数保安、翻译会被人工智能取代，但剩下的少数人，可能收入会更高，比如能操控安保机器人又有丰富安保经验的安保负责人，比如垂直于某个细分领域的翻译人才。
3、人工智能激发出人性角度的更多需求，导致某些“旧职位”的需求量变大。更多的闲暇时间，一方面会导致娱乐、游戏、内容方面的需求变大；另一方面，也很可能导致更多的身体或心灵方面的问题，使得健康或自我精神提升方面的需求被放大。
二、人工智能时代，需要什么样的人才？1、专才+创造力无论是上述三类需求来源的哪一种，浮于行业表面的人，都会被AI替代。只有具备深度的专业能力和创造力，才能有立足之地。
2、需要极强的多领域理解力+沟通合作能力比如服务机器人行业，会是人工智能+互联网+机器人硬件等多领域的交集，同时能懂这三方面的人是可遇不可求的。所以，在实际工作中，一定会需要和其他背景的牛人共同协作。这时，一方面需要多领域的知识储备（这背后需要的是快速学习能力）；另一方面，沟通合作能力尤其重要。
特别的，对于垂直场景或用户的AI产品，比如儿童机器人，要把这个事情做好，一定需要有两个不同背景的人或者团队去协作，比如A是技术人才，B是垂直行业人才，当他们合在一起看（思考）的时候，能够看到这个事情的主线，知道能做什么；当他们分开看的时候，能知道边界——边界很重要，不光要知道能做什么，更要知道不能做什么。很多时候产品死掉，不是不知道做什么，而是可以做的太多，但其实80%都是坑。只有真正懂行的老司机，才能避开那些坑。
更关键的是，正如我们图灵机器人经常对行业说的，做人工智能领域的产品（特别是2C产品），需要“技术产品双驱动”。行业内很多声音在强调算法、数据、计算能力等，这没有错，但对于2C产品的突破点（爆款）而言，只能算是必要条件，不能说是充分条件。如果不足够重视产品体验（甚至连“人工智能产品经理”这个概念都没有），并以此来驱动一些做事的方式，是很难做好的。
最近刚好看到一段Xtecher对李想的报道：
面对市场上非汽车背景出身的智能驾驶创业者，李想直言，‘我觉得他们得蹚点坑。很多人如此不懂消费者，如此不懂汽车，还能那么大胆地去做，真是让人难以想象，这不是胆子大吗？造车的有很多太胡来。那些技术出身的人可以像Mobileye一样，踏踏实实做一个二级技术供应商就好了。’
而相比进军智能驾驶领域的一众从科技大公司出来的人工智能大佬，李想说，‘其实我很多时候挺担心他们的。’
另外，反过来说，人工智能/机器人领域的产品经理，如果不具备一定的技术理解力，也会比互联网时代难做得多。
3、还需要极高的人文素养和灵魂境界个人理解，真正的AI/机器人产品，需要超越纯逻辑性的思维和内涵。比如，有人认为，对于机器人产品，把功能价值做好（有用）就可以了。但我个人认为，机器人和人交互时，一定会伴随着情感等非理性影响，这不是设计者想规避就能去除的。
当我第一次近距离看到超大的工业机器人时，被震撼了，因为那种协调的动作和节奏，本能的会让观察者觉得“像人一样”（不是个机器）；另外一个例子，在表演/戏剧领域，表演者是可以完全通过动作的方向、幅度、节奏等来表达情感的！可参看Pixar的动画短片《小台灯》（LuxoJr）。
深一层说，在奇点到来之前，人工智能行业很可能还会有一次低谷（时间未知），因为人工智能历史周期中的转折点，背后的原因大多是what或how层面的突破，很少是why层面的根本性突破。妄加揣测，未来的人工智能行业，会由类似侯世达这种具有哲学思考深度的人来重新定位，比如AI研究的目的，是为了探索人类自我认知和极限、天人关系、人和机器的关系、机器和机器的关系等等，并以此来重新定义各种产品和技术的实现方式和路径。
再深一层说，一个产品，本质是其公司、设计者灵魂能量层次的外化，一个精神层次不高的团队，不可能做出一个跨时代的AI/机器人产品。
三、我们现在可以怎么做？我希望重点面向准备跨入AI行业的朋友，提供一些具体的、可执行的方案。只要做到了下面这些，你至少在起跑线上领先半个身位了。具体如下：
看知乎上“所有”和人工智能/机器人相关的问题和精华回答；体验各种AI/机器人产品、了解必要的产品/技术现状，收集行业公司/团队/机构信息；看相关入门书籍或课程（可参考之前的文章：产品经理，如何转行到人工智能/机器人领域）；坚持1~3点，至少3或6个月的时间；整理出自己的独到见解，成为文档或知乎回答；筛选几个你真正认可的创业团队，“想尽办法”结识其中的牛人（社交网络这么发达，dig一个人不是难事……）。总之，带上你的独到见解作为敲门砖——自己给自己背书，用行动和结果，而不是空想；而且要去交流（先想想，为什么你值得ta花时间）；选择一些你认可的AI创业公司，“想尽办法”争取“任何”职位机会。比如，只要能录用你，愿意干任何职位，甚至招聘、客服、打杂，甚至不要工资，甚至倒给钱（如果你实在产生不了价值，其实在培训学习的话）。总之，即使没有相关专业背景，如果你真的能放弃短期的利益，用心的努力争取，总会有机会的。总之，人工智能时代，正在开启，会有很多人被卷入这股浪潮，我只是希望，咱们能用相对单纯的心态去“观”这场巨变，顺势而为，与龙共舞。
#专栏作家#hanniman，人人都是产品经理专栏作家，前腾讯、现创业公司PM；专注于人工智能领域的产品化研究，关注人机交互（特别是语音交互）在手机、机器人、智能汽车、智能家居、AR/VR等前沿场景的可行性和产品体验；擅长对创业团队管理、个人成长提出实战型的建议方案；知乎/简书/微博帐号，均为hanniman。
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从事人工智能需要什么条件学历不够、零基础有机会吗
人工智能行业就像是出身高贵，知书达理，外表光鲜靓丽，如花似玉的大家闺秀。先要和她套近乎，自身没有一定的条件和实力是不行的。从概率上来讲，古往今来，但凡能高攀得起白富美的虽说不一定是高富帅，但矮穷挫基本是排不上号的，所以一定不要被童话故事里的情景给骗了，毕竟小时候被骗情有可原，现在你都都成年了，还相信这种老套的设定吗？
文章末尾博主为大家整理了一些自学人工智能的资料，需要可免费自取
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一、聘人之门槛工欲善其事，必先利其器。想要高攀人家，至少你要把自己从矮穷挫的行列里拖出来。首先来看看，人工智能行业的招聘信息：
看到没有，什么图像视觉处理，什么图像算法工程师等等，这些都是招聘的头衔。一线城市北京和新一线城市成都在招聘薪资上差距也不是太明显，大概在10%到20%之间，算是比较合理。其实企业招人就好比皇帝在招驸马一样，招上你了会给你一个官职头衔和相应的俸禄，只有你有本事，变身高富帅不是梦想。
从招聘条件来看，往年的招聘要求基本都会让人望而却步，基本都是什么985、211、硕士、博士等等，普通人看都不敢看，经过了这两年的人才市场的教育，很多企业变得聪明了，不再唯学历是从了。因为很多学历确实很高的计算机专业学生，在算法造诣上甚至比不过一个本科生，这是正常现象。想要做算法，不能有搬砖的思维，一定要有好奇心，善于学习才可以，因为不管你是专科、本科，还是硕士、博士，学习AI算法的时候，都是一样的起跑线，而AI算法是这几年才在国内崛起的，虽然说学历高的人才知识更丰富，但是在一门这几年才崛起的“新技术”面前，大家基本都一样。想要按招聘计算机专业人才的方法招AI算法人才，是注定要吃亏的，大概率会招到学历很高，能力很弱的人才。所以就看到了今年以来各大公司招聘的条件变了，从看重学历到了看重实力。
再看后面的要求，什么python、c++、tensorflow、pytorch、机器学习、深度学习等等，这些才是真正需要你掌握的技能，毕竟人家要你去是干活的，不是看你的学历的。拥有十八般武艺，兵器样样熟练，上场就开个头彩，至少你上了这条船了。至于最后能不能夺冠，那要看本事了。
至此你已经一只脚踏入这个行业了，为什么说是一只脚呢？因为还不稳，随时可能被摔下来。只有在行业里沉淀一两年，才算是真正的入行了。
二、学历之隐疾在前两年，单是学历这一关就难倒了众多好汉，虽然今年以来学历的条件降了一些，但是技术同样的人才，企业还是会选学历高的。为什么在技术同等的条件下，企业会选学历高的人呢？其一是人工智能行业确实对计算机、数学等方面的知识要求较高；其二是从概率的角度出发选人，至少学历高的人群中相对的高技术人才占比也要高一些，其三就是政府对于很多高新企业的各种补贴和免税政策上是有硕博人数要求的。
不过好在出身是可以通过一些方法来改变的，比如可以通过自学自考获得相应的学历，虽说自考学历不被一些企业看好，但是在国家政策里和普通毕业生是平等的。有些企业之所以不看重自考学历，大多都是担心自考学历的技术能力，如果你向企业证明了自己的技术能力没有问题，那么学历对于你来说也不是问题。
退一万步来讲，就算是你学历都满足要求，也只是过了第一关而已，后面技术能力跟不上，还是要被淘汰。所以不要被困惑在学历问题上，除非你要进国企上班，如果是民企，老板要的是能拿下活的人，至于你是什么学历，只会在你初次面试时对你造成一些困扰，过了这关，后面拼的还是真才实学，总之想要在行业里混得开，还得自身实力强大才是硬道理。
三、能力之跃迁那么怎么提升自己的实力，达到真正的用实力征服面试官，而不是靠学历唬弄面试官。要明白一切实力的提升都来自于一套系统的学习方法和知识体系，外加勤学苦练，和实战经验。那么到哪里去寻找系统的学习方法和知识体系？怎么样学习才能坚持下去？又要到哪里去获得实战经验呢？方法当然有很多，但是最关键的要看哪一种方法的性价比最高，也就是单位时间内获得的收益最大。否则最后可能浪费的大把的时间，却没有明显的效果。
零基础真的就没有机会从事人工智能行业了吗？非也，像AI售前工程师，AI产品经理，只要在原来的工作内容上加上对人工智能行业的知识和项目的经验就可以了，而人工智能算法工程师的要求实际也就两点，第一是编程能力，第二是数学思维。编程能力和数学能力对AI算法工程师的影响到底有多大。首先来看看编程能力，如果完全是零基础，那肯定是不行的，算法的实现就是靠编程来完成的。所以最好先花一个月的时间把编程技术练好，语言就选择人工智能第一语言python，由于python易学难精，你很快就会赶上那些不太优秀的人的。
剩下的就是数学了，在人工智能算法领域，数学是基石，没有数学就谈不上算法，所以数学是何其重要，但是也不要过于神话数学，现在很多企业的人工智能算法工程师的主要工作不只是研究数学公式，很多时间是用在模型搭建和优化，以及训练调参的。而且就算是研究公式也不是像大学里的那样每天推导计算，作为工程师，最重要的是理解算法的含义，会根据具体的功能使用不同的算法来实现，而不是推导计算公式，因为做那件事人叫做算法研究员，而你是算法工程师。这样看来数学的门槛也就相对的降低了，没有传说中的那么夸张。
四、成功之秘诀总结一下，想要进入人工智能行业，学历还是有作用的，至少能够作为敲门砖，快速地获取更多的面试机会，所以有机会的话呢，还是可以通过一些渠道提升一下自己的学历。当然学历其外，实力其中。实力才是碾压一切的制胜法宝，一定要分清楚主次。没有学历，但有实力，最多就是前期找工作的时候面试机会较好，工作之后几乎没有太大影响；如果反过来，没有实力，只有学历，也就只能忽悠一些不懂行的老板，在每个公司都待不了一两月就要走人，因为老板也不傻，虽然不懂技术，但是懂的看结果。二者孰轻孰重，一定要掂量好了。另外编程不好一定要勤学苦练，多找一些题来做。数学不好的多看一些AI算法的应用，尝试理解算法的作用是什么，为什么要用这个算法。时间久了，慢慢地就对算法有一定的理解了，至于推导可以先不着急，先学会使用，空闲了再去尝试研究推导。
下一期我将给大家分享进入人工智能行业的方法，和一些学习经验。有兴趣的小伙伴可以关注更新。
总结：
我整理了一份关于pytorch、python基础，图像处理opencv自然语言处理、机器学习、数学基础等资源库，想学习人工智能或者转行到高薪资行业的，大学生都非常实用，无任何套路免费提供,，也可以领取的内部资源，人工智能题库，大厂面试题学习大纲自学课程大纲还有200G人工智能资料大礼包免费送哦~扫码加V免费领取资料.
智能制造的发展到底需要什么样的人才
发展智能制造是未来制造业的重大趋势和核心内容，也是实现中国制造业智能升级、跨越发展的根本途径。与之相对应，对智能制造应用型人才培养也提出了更高的要求。
那么，智能制造的发展到底需要什么样的人才呢？贝加莱大中华区总裁肖维荣博士在2018第7届贝加莱学界联盟会议发表了“智能制造时代对于人才能力挑战”的主题演讲，对“智”造人才的要求进行了全面的分析。
图1-肖维荣博士在学界联盟会议演讲
这个演讲不仅对在校学子提出学习的建议，也对产业人才培养提供了可资借鉴的模式，对于产学合作以及产业人才培养有很强借鉴意义，据现场演讲文稿记录编写此文以与产业学界共分享。
智能时代对于自动化需求的挑战
要了解人才的培养，必须了解产业需求的变化，人才的培养必须以产业发展。今天，产品周期越来越短、批量个性化产品需求更为迫切，关联技术越来越复杂—新材料、新制造工艺、智能传感器、云端应用，并且提供了更为个性化的设计与服务。这使得制造业必须来应对这一需求，并需要在战略上做出新的选择、在成本竞争力上改变认知，并且必须重新认识人才以及人才的培养，才能应对这一挑战。
图2-智能时代对于自动化需求的挑战
肖维荣博士引用2016年德勤的全球CEO关于制造业竞争力调研的报告中显示，人才是全球CEO所公认的制造业竞争力第一关键要素。随着原材料，人力成本等综合成本的上升，过去我们赢得发展所依赖的成本优势变得越发难以为继。 智能时代的人才能力需求
在智能制造这个时期，我们对于人才的需求不仅仅在于专业知识的训练，对于制造业，或者在职业场，我们对于人才的需求更多的是在综合能力，它包括了多个维度：
图3-智能时代的人才能力需求 （1）垂直专业与跨界应用：最基本的专业技能方面必须有深厚的根基—这个往往是在学校的基础课程期间就要打牢，而到了企业实际则需要跨界，因此，产学的合作聚焦在学校专业基础与产业实践的平衡点上。
（2）标准与规范：工程应用不同于学术研究，讲求效率，工程师开发项目，必须遵循编程标准与代码注释这样的细节规范，才能确保项目具有高的可重用性、提升研发效率。另一方面，跨界的协作关键也在接口标准与规范，如通信、语义互操作、软件调用等。
（3）全局与结构性思维：能够全局看待机器与系统的开发，这正是协同、跨界的需求，结构性思维代表着具有高效的达到路径的训练，避免走弯路。
（4）动手实践：要高出着眼，小处着手，学生不仅需要专业知识与技能，也需要小处着手，拿起螺丝刀干活的能力，只有在实践中才能发现问题，学以致用的提升自己的整体能力。
（5）创新能力：工程师要求严谨的收敛性，也需要发散的创新性思维，突破原有思维，跨界寻求解决问题的方法与路径。
（6）协作与沟通不仅是技术的，也是能力层面的需求，开放的不仅是通信接口，也是人的开放与交流，准确有效、及时的与团队成员、客户进行沟通是避免问题未能及时发现而造成过程的返工、时间损失等，是效率的关键。
差不多文化要不得
在很多时候，受到文化的影响，“差不多”这个词汇经常在生活中被用到，但“差不多”对于工程技术人员而言是不能接受的，如图3，当我们去比较欧美与国内的装备能力时，如果这个“差不多”、那个“差不多”—我们会以为我们差距不大，但是这种比较遵循“乘法效应”进行计算，对6个维度的指标进行乘法计算后会显示一个非常大的差距。
图4-差不多差很多
因此，工程师在思想上就不能以“差不多”来对待工作，必须精益求精的专注，才能设计与生产高品质、低成本、快速交付的产品。
什么是一个工程师的工作？
图5-自动化工程师的工作
一个工程师的工作就是通过使用工具，工程方法与流程，实现工程目标与任务，这个过程需要全局的对目标的把握，对任务的理解分析、使用合理的方法、按照严格的流程、设计满足质量的软件与良好的文档规范，准时完成高品质的控制任务与响应能力等应用目标。 贝加莱的学界联盟竞赛，面向在校学生，但其设计要求却是以“一个真正的工程师”该如何工作来进行评估，使得学生经历一次真正的工程师资质训练，为其理解“工程师”工作、规范标准、流程有一个全面的思想构建，为今后的学习和工作奠定坚实基础。
新时代的能力需求
在数字时代，今天所推进的工业互联网、智能制造背景下，人才能力的聚焦也发生着变化，来自维多利亚州政府教育与培训部2017年STEM与未来劳动力的报告（如图6）中对于数字时代的人才能力训练进行了产业研究，对于数字时代的能力训练--主动学习、批判性思维、复杂问题解决能力、创造性问题解决的这些能力都是我们讲的“创新”—我们必须学会大胆的尝试，对于工程师而言如此，对于销售市场、生产管理都是如此，我们要突破既有思维、突破“惯性”寻找更为高效的方法。
图6-数字时代的人才能力训练
而另一方面，在专业技能方面，Fraunhofer奥地利研究院对工业4.0时代的教育研究阐述了三个主要的专业技能聚焦，如图7：
图7-专业技能的扩展
（1）系统与接口：包括各种通信、连接的标准与规范，开发与实现，而且对于新的大数据、机器学习这样的专业需要掌握与之配合的接口与系统的特征，以便借助这些技术来解决新的制造中的问题。
（2）系统的理念与创新的管理方法：需要系统、全局的看问题，智能时代在于协同，集成，因此必须具有全局的思维与创新的方法，以达成制造协同。
（3）集成产品与流程规划设计方面：从产品到实际的生产制造有非常大的挑战，需要借助于机械、电气、软件、工艺、精益运营管理等全局的规划与设计，这需要工程师不仅有专业技能还需要管理协调方面的技能。
软件工程训练
具体到自动化行业，肖维荣博士谈到，作为智能制造的核心技术，其智能性更多以软件形式体现，而自动化已经由硬件竞争时代进入软件时代，并且随着与IT融合的加强，这方面的趋势更为明显，因此，大学的教育必须加强在自动化软件方面的训练。
这包括几个维度的能力升级：
（1）软件工程：这使得我们对于自动化工程师需要在软件工程，项目管理、进度、质量控制方面更多的训练；
（2）行业Know-How，未来自动化行业竞争的关键在于谁掌握应用Know-How，谁才会赢得竞争，而对于机械制造业而言同样如此，通过软件方式来封装工艺Know-How是确保自身知识产权的最有效途径，而软件也使得机器变得更为智能—所谓软件定义智能，即在同样的硬件平台上实现生产的柔性、对变化响应能力。
（3）开放与标准的软件集成：包括Web技术与PLC的融合、MATLAB/Simulink与控制系统的接口、EPLAN、CAD软件，也包括基于IEC61131-3、C、C++等标准的开发与PLC的融合。
（4）软件的盈利与新业务模式：在智能时代，分布式计算架构也为企业带来了业务的变化，租赁、服务能力的外包等，这些都是依赖于软件来实现。
图8-软件能力
图8显示了在整个制造业机器与工厂系统开发中软件所扮演的角色及其价值。
智能时代工程师能力模型
为了更易于理解，我们对工程师的能力参考RAMI4.0进行了三维构造：
（1）在垂直架构上，自动化、信息化、智能化需要掌握相关的知识与技能 （2）按照流程，需要掌握设计、开发、测试、维护多个阶段的横向知识与技能； （3）在思维上，包括工具、方法、原则、理念多个层级的思考能力，这是一个自上而下的思维架构， 即，全局的思考问题，并且对行动作出判断的原则（优先级、权重）、运用合适的方法，选择有效的工具，这些是一个工程师必须能够掌握的。
图9-智能时代的自动化人才能力模型
通过这个模型（如图9），我们可以共同构建课程与实训体系，在不同的流程、自动化到智能化的架构上，在设计理念自上而下到工具多个层级上，都建立相应的训练，这样，真正满足产业发展的复合型人才就可以被训练出来，这需要产学的共同努力。
经验分享-贝加莱EC
贝加莱的EngineeringCamp直译为“工程师宿营”，但接受过贝加莱EC培训的工程师们称之为为“工程师集中营”—足以体现其训练之严格，它涵盖了机电工程、通信、软件工程、项目管理，也包括沟通、表达多维度的技能训练。 通过EC的工程师能够快速成为一个具有现场问题解决能力的独当一面的工程师，快速提升其职业技能，如图10。
图10-贝加莱EC培训的构成
EC关于人才的训练正是在规范与标准，动手实践、创新、协作方面的综合培养，也是产学合作中可借鉴的人才训练模式。
智能时代的产学合作
贝加莱学界联盟是属于教育部高等血尿自动化类专业教学指导委员会领导的机构，我们致力于产学合作，共同推进产业与学术的发展，将前沿技术与教育融合。
图11-产学合作联盟的意义
学界联盟需要将产业的需求、应用场景向学校的科研、学生传递，以便他们能够更为有效的把握方向与学习。而对于企业同样需要来自大学的基础理论支持、科研成果的转化，最终形成知识传递、协作、竞赛的系统融合与合作，如图11所示学界联盟的功能。
产学融合的聚焦点在大学的“专业知识”与企业的“应用场景”之间的衔接，大学与企业各自发挥优势，共同培养满足产业需求的人才，为中国制造业的持续发展提供坚实的人才基础。 人才的收敛与发散
对于新时代的自动化工程师，肖维荣博士表示，工程师思维的训练在收敛与发散两个维度需要得到平衡： 工程师的思维收敛性，来自于“工程”的需求，工程师的工作过程是一个约束条件下的最佳路径探寻过程，本身就是在可实现的各种材料、流程、方法等约束条件下获得最高成本效率的产品与系统设计。而另一方面，收敛也是指严格的标准与规范，同样是效率之根本，可复用的软件、规范的文档、良好的项目时间管理都会让整个系统开发效率得到提升。
图12-工程师思维的收敛与发散
而工程师思维的发散是指创新性，突破性，即，不拘泥于现有的方法，寻求更为经济便捷的方法来解决产业实际问题，敢于尝试、敢于试错才能突破既有的思维定式、既有的方法、路径，走向创新。 好奇心驱动发散，而严谨的收敛使得一个工程师迈向卓越—既能思考变化，又能落地实现。 2018年贝加莱学界联盟竞赛的目的正在于通过这个温度控制设计求证“收敛与发散”—考察学生的严谨的工程思维，也同样考察他们敢于突破常规，采用新思维、新方法的能力。
对于竞赛的初衷，肖维荣博士表示“我们希望学生可以通过对理论知识的应用，解决实际产业中遇到的难题，评估的标准就是它是否可以被投入产业实际应用，第二就是她们不是学生，而是以一个真正的工程师来工作”。
什么是人工智能人工智能的应用有哪些
什么是人工智能？人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能的应用有哪些实际应用：机器视觉：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，还有航天应用等。…研究范畴…自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法人类思维方式…应用领域…智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂等
应用领域语音识别领域。除了大家已较为熟悉的科大讯飞输入法，一家叫作云知声的人工智能公司，最近开发了智能医疗语音录入系统，采用了国内面向医疗领域的智能“语音识别”技术，能实时准确地将语音转换成文本。这项应用不仅能避免复制粘贴操作，增加病历输入安全性，而且可以节省医生的时间。目前，一些医院已应用了这一技术。
金融智能投资领域。所谓智能投（资）顾（问），即利用计算机的算法优化理财资产配置。目前，国内进行智能投顾业务的企业已经超过20家，其面向的服务群体，就是那些并不十分富有、却有强烈资产配置需求的人群。
中国的BAT（百度、阿里、腾讯）都已涉足人工智能。2016年，“百度大脑”项目正式启动，致力于打造综合的人工智能平台；阿里巴巴推出了人工智能项目“ET”，未来将具备感知能力，并在交通、工业、健康等领域输出决策；腾讯已将人工智能的相关技术，应用于QQ、金融、微信业务板块。
而其他诸多企业都在开发人工智能的“对话机器人”（相当于“虚拟助理”），如微软的“小娜”、谷歌的“Allo”、苹果的Siri、百度的“度秘”等。