隨著阿里達摩院“2019十大科技趨勢”的公布，IT業(yè)也蹭蹭登上了熱搜。真是2019年的開年好戲??！

　　在“調侃”這場開年好戲之前，我們先來看看阿里達摩院所發(fā)布的“2019十大科技趨勢”——

　　1、城市實時仿真成為可能，智能城市誕生；

　　2、語音AI在特定領域通過圖靈測試；

　　3、AI專用芯片將挑戰(zhàn)GPU的絕對統(tǒng)治地位；

　　4、超大規(guī)模圖神經網絡系統(tǒng)將賦予機器常識；

　　5、計算體系結構將被重構；

　　6、5G網絡催生全新應用場景；

　　7、數(shù)字身份將成為第二張身份證；

　　8、自動駕駛進入冷靜發(fā)展期；

　　9、區(qū)塊鏈回歸理性，商業(yè)化應用加速；

　　10、數(shù)據(jù)安全保護技術加速涌現(xiàn)。

　　在這份開年預測報告中，達摩院的預測幾乎涵蓋當前最熱門的話題，如在2018年成為安防行業(yè)乃至科技行業(yè)的焦點話題AI芯片，以及即將在2020年實現(xiàn)商業(yè)的5G技術。毋庸置疑，這些科技的發(fā)展必然需要大量的人才補給，同時將捧紅不少與技術職業(yè)。只是，眾人疑惑的是，為何IT行成為了業(yè)內普遍看好的職業(yè)“香餑餑”呢？

　　關于這點，恐怕還得從從IT業(yè)本身談起。

　　百度百科中將IT業(yè)定義為信息技術產業(yè)（Information Technology），一種集感測技術、通信技術、計算機技術和控制技術為一體的信息技術。并被分為硬件、軟件和應用三個層次：硬件層指數(shù)據(jù)存儲、處理和傳輸?shù)闹鳈C和網絡通信設備；軟件層指可用來收集、存儲、檢索、分析、應用、評估信息的各種軟件；應用層指收集、存儲、檢索、分析、應用、評估使用各種信息。

　　這樣看來，科學技術與IT行業(yè)密不可分又相互重合。僅以安防行業(yè)為例，智能攝像頭、人臉匝機、智能路燈等系類終端產品是否與IT業(yè)的硬件層重合，都是用來進行數(shù)據(jù)（信息）存儲、處理和傳輸?shù)挠伯a品設備；而與智能攝像頭、人臉匝機、智能路燈配套的軟件則源于IT業(yè)的軟件層；還有最后的應用，安防行業(yè)的應用結果不也是通過相關落地案例效果進行分析、評估嗎？

　　有人提出安防的下一步是智能安防，而恰好IT的下一步也是智能IT，它希望在未來十年內將人來的大腦與計算機聯(lián)系起來，通過大腦就能控制計算機。雖然有些驚艷和可怕，但這點看起來與未來智能攝像機能主動識別、分析并與測被拍攝人的行為似乎并無太大差別。只不過智能攝像機被當做“人的大腦”罷了。

　　也許從這兩個角度出發(fā)，我們就能初步了解為什么科學技術的發(fā)展將推進IT行業(yè)向前發(fā)展。

　　再來針對達摩院的“2019十大科技趨勢”來談。筆者根據(jù)網友的神評論制作了以下表格：

　　從表格我們可以看出，在達摩院的開年十大預測中，有七項技術預測將圍繞IT行業(yè)展開，包括智能城市、AI芯片、機器學習和數(shù)據(jù)安全等等，但最終都能用一句話來概括，人工智能將引領科技變革。筆者試著對網友的評論進行了簡單分析。

　　僅以AI芯片為例。眾所周知，AI芯片被認為是一種專門用來處理人工智能應用中大量計算任務的模塊，就現(xiàn)階段而言，目前實現(xiàn)和提高其性能的方法原理還是依靠深度學習等算法模型的研發(fā)進行。英偉達、英特爾、微軟、谷歌、阿里巴巴還是華為等科技公司都在專注于AI芯片研發(fā)，而這些公司最不缺乏且最多的就是IT人員。

　　或者撇開AI芯片中的“芯片”就“人工智能”四字而言，人工智能本身就需要通過深度學習即需要大量的數(shù)據(jù)和繁瑣的運算，來滿足當前算法訓練的要求。對于AI芯片而言，人工智能算法的能力相當重要，而這一切都需要相關算法或其他技術人員進行研發(fā)訓練。

　　這時候我們就必須提及IT業(yè)。大數(shù)據(jù)工程師是IT行業(yè)的技術職業(yè)之一，該職位要求工作人員必須能夠進行數(shù)據(jù)可視化、熟知算法以及建立機器學習的框架。也就是說，大數(shù)據(jù)工程師是AI芯片研發(fā)不可或缺的重要力量之一。當然，IT行業(yè)中的其它技術職業(yè)如軟件測試、UI、前端、后端等，都可在科學技術的研發(fā)中貢獻自己的力量。

　　再來談談與人工智能研發(fā)息息相關的算法工程師，他們大多出身于計算機、電子、通信、數(shù)學等相關專業(yè)，必須掌握計算機相關知識、熟練使用仿真工具MATLAB等、必須會一門編程語言等等，這不就是IT技術人員干的事情嗎？

　　也就是說，算法（深度學習）與AI并不分家，成為一名IT人員是成為算法工程師的第一步。

　　最后一點也是最重要的一點——人才匱乏，這個命題在整個人工智能以及科技領域都能成立。

　　斯坦福全球“人工智能指數(shù)”報告指出，機器學習人才需求在近兩年內增加了35倍。但遺憾的是，機器學習人才的輸出速度遠遠小于市場的需求度。騰訊研究院聯(lián)合BOSS直聘發(fā)布《全球人工智能人才白皮書》顯示，全球AI領域人才約30萬，而市場需求在百萬量級。全球每年畢業(yè)于AI領域的高校學生約2萬人，遠遠不能滿足市場對人才的需求。

　　就當前而言，在AI人才市場大缺口的情況下，涉及數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理、機器學習、計算機視覺、智能推薦等領域，并技術過關的IT職業(yè)，必然成為AI行業(yè)的中堅力量。

　　雖然不知道達摩院的開年報告將會在今年吸引多少學子投身IT行業(yè)，但數(shù)目應該很龐大的吧！