现在人工智能这么火，选择人工智能岗位会不会竞争非常大

人工智能是未来的大趋势。机器翻译，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，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。竞争压力是会有的，这恰恰体现了人工智能专业的热门，所以学习人工智能方面的专业是很不错的。

ai竞争怎样才能赢

随着人工智能技术的不断发展，AI创作产品逐渐成为市场的热门趋势。这些产品可以通过生成各种内容来为用户提供更好的体验，例如文章、视频、图像等。在市场推广中，赢得竞争优势需要制定有效的营销策略，以下是一些建议：

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1.定义目标受众

了解目标受众的需求和喜好，从而更好地定位和营销产品和服务。可以通过市场调研、用户反馈等方式来了解目标受众的喜好和需求。。

2.创造独特价值

在市场上，与其他竞争对手相比，创造独特的价值是非常重要的。可以通过提供创新性的产品和服务、与竞争对手不同的用户体验、或者提供一些特殊的功能来实现。。

3.利用社交媒体

社交媒体是推广产品和服务的重要渠道之一。可以利用各种社交媒体平台，如Facebook、Twitter、Instagram等，发布内容、与用户互动、建立品牌声誉等。。

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4.利用内容营销

通过创作优质的内容来吸引用户，是推广产品和服务的一种有效方式。可以创作各种形式的内容，如视频、文章、图片等，这些内容应该与目标受众相关，并且能够引起用户的兴趣和共鸣。。

5.合作推广

与其他企业或品牌合作推广AI创作产品，可以提高品牌知名度和美誉度。可以通过联合营销活动、共享内容等方式来实现。。

6.提供优惠和服务

提供优惠和服务是吸引消费者的重要因素之一。可以提供折扣、免费试用期、特殊功能等，以吸引消费者的使用。。

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7.监测和改进

在市场市场推广过程中，需要不断监测和评估推广效果，以及时调整和改进营销策略。可以通过各种监测工具，如GoogleAnalytics等，来了解推广效果和用户反馈。。

赢得竞争优势需要制定有效的营销策略，其中包括定义目标受众、创造独特价值、利用社交媒体、内容营销、合作推广、提供优惠和服务以及监测和改进等方面。通过这些策略，AI创作产品可以在市场中赢得竞争优势，为用户提供更好的产品和服务。

人工智能竞争对手是谁

人工智能的竞争对手是人类。首先，人工智能与人类竞争的领域越来越广泛，如自动驾驶、智能客服、智能医疗等，有时候甚至可以取代人类的部分工作。其次，人类在智力领域的发展有限，而人工智能的进步十分迅速，越来越接近人类甚至超越人类。人工智能虽然具备许多人类无法比拟的优点，但仍有许多局限性，例如缺乏人类的情感理解和创意思维等方面。因此，未来人类与人工智能的关系仍需要适当协调和处理。

2020年，人工智能算法工程师就业竞争压力多大

谢谢邀请！

从当前人工智能领域的发展情况来看，2020年算法工程师的岗位竞争压力是比较大的，主要原因集中在三个方面，其一是当前算法工程师的整体人才需求增量正在趋缓，这一点在2019年的研究生秋招时就有比较明显的体现，不少打算从事算法岗位的研究生最终选择了开发岗位。

其二是人工智能领域的创业热点正在从技术创新向应用创新转移，随着大型人工智能平台的陆续开放，这一趋势会越发明显。所以大量技术研发能力较差的中小技术团队将转向应用领域，这导致算法工程师的就业渠道正在集中到大型科技公司，所以竞争也会更加激烈。

其三是目前有大量的研究生希望从事算法工程师岗位，这也导致了算法工程师岗位的竞争越来越激烈。实际上，当前计算机视觉、自然语言处理这两个领域的研究生还是存在一定就业压力的，因为前些年这两个领域热度很高，人才招聘量也非常大，所以不少研究生都选择了这两个方向，但是由于人工智能产品在落地应用的过程中遇到了一定的障碍，所以也在一定程度上影响了人才需求。

虽然算法工程师的就业竞争压力比较大，但是从产业互联网发展的大背景来看，算法工程师整体的就业前景还是比较好的，尤其在产业结构升级的推动下，大量的传统行业企业都需要进行智能化改造，而这个过程也必然会释放出更多的算法岗位。

最后，对于当前要计划从事算法工程师岗位的人来说，一定要重视编程实践能力的提升，这对于提升就业竞争力有明显的帮助。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

人工智能领域，面对大公司的竞争，创业公司的机会在哪里

我来从大公司和风投的角度回答吧。上周，高通副总裁兼高通创投董事总经理沈劲告诉我，高通创投目前的投资重点调整为前沿科技，确切说就四个方面：人工智能、XR（AR/VR/MR）、机器人，无人机，以及万物互联。

“终端侧人工智能就是AI的一个入口”，不乏为目前略显焦虑的AI投资人、缺乏机会的AI创业企业的一个方向。

所谓的终端侧人工智能，也指端智能、端侧智能、边缘计算等。如今线上的流量入口越来越少且越来越贵，以后的入口是大大小小的终端，包括手机、摄像头、传感器、机器人等，将涵盖我们生活的方方面面。

而且高通创投发现，很多AI巨头在终端侧人工智能方面并没有做到完全覆盖。譬如，高通最近追加投资的农业大数据公司奥科美，奥科美的农业数据，高通没有、BAT也没有，巨头们尽管数据量庞大，但数据种类不一定全面，譬如鸭叫、猪叫的声音，或者农业植株叶子的图片，是缺乏的——而这就是初创企业的空间和机会。

在这些领域中创业，无可避免要关注设备端的AI，因为终端侧AI有几个优势：

数据安全；低时延，类似刷脸、美图、拍照等功能一定都是在终端进行；整个执行回路的可靠性。简单说，采集到的数据如果要通过网络传输到云端进行计算，然后再返回到终端，那么过程中网络的任何不稳定就都会导致应用的失败，这样整个执行的可靠性就变弱了。自适应。目前的刷脸技术需要多方配合：规定必须站在某个位置，脸部必须朝某个方向，然而有了自适应技术，就灵活很多。譬如ETC，传统的ETC要求汽车必须短暂停车识别，但现在的技术已经可以支持车辆以正常的速度通过收费站完成识别和认证。不过，要具备这种自适应的能力，就需要终端侧人工智能的配合。

在终端侧，全球出货量最大的终端就是手机，而今年手机已经开始使用人工智能功能，例如美颜、人脸解锁。看来今后手机的AI能力会越来越强，AI的普及性会越来越高，AI应用的覆盖面也会越来越广。

当然，从之前的云端AI，发展到现在的终端侧AI，给了业界新的挑战，小数据环境下本地训练的能力就是其中之一。

在云端的人工智能发展，包括运算能力、模型复杂程度等，可以不断往上叠加——比如商汤科技在2016年推出了1000层的深度神经网络，而这么大的网络显然在手机或者笔记本上是跑不起来的，它更适用于大数据、精细层计算。

而目前终端侧人工智能的使用，都是将已经训练好的模型小型化，然后放在手机、联网摄像头、空调等各类终端上让它来执行。终端侧智能下一步研究的重点是：小数据、无标注、限制环境下的人工智能训练，考验的是小数据环境下的本地学习和本地训练的能力。

从AI整个大方向看，中国市场特别大，这就给中国的AI企业带来独特又非常宝贵的市场资源。

中国的互联网金融发展得特别快，身份认证的市场比较突出。并不是说美国的互联网金融水平不高，但美国多年来的信用卡和信用体系，积累的数据已经特别多。在美国，要鉴别身份，目前并没有刷脸的技术，但因为系统已经积累了很多数据，他们可以通过核对这些数据信息就能判断你的身份，比如说你在某几个地址是否居住过；但是中国没有这样的数据积累，同时互联网金融在这两三年内突然爆发，这就提供了一个广阔的身份认证市场，比如你想盗用别人的身份证借款，要如何判断这是不是你本人的身份证，这个市场就很大了。

市场大，大家都入局，那么机会就减少了，所以人工智能初创企业需要在各个行业进行挖掘。

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