计算机图形学毕业生怎么这么少啊？
计算机图形学，听起来是不是挺酷的？能做出那些让人惊叹的电影特效、逼真的游戏场景，还有那些充满想象力的虚拟世界，这背后可都是计算机图形学在撑腰。但你有没有发现，身边学这个专业的同学好像确实不算多，甚至有种“稀有物种”的感觉？这背后其实有好几个原因，咱们掰开了揉碎了聊聊。
一、 技术门槛高，学习曲线陡峭
首先得承认，计算机图形学这玩意儿，上手确实不容易。它不像某些编程语言，学个基础就能快速写点小东西。图形学里面涉及到太多复杂的概念了。
数学是基石，而且是硬核数学。 别跟我提什么勾股定理，这里玩的是线性代数（矩阵、向量那叫一个溜）、微积分（求导、积分，为了模拟光照、曲线变化），还有几何学（各种空间变换、曲面表示）。这些东西要是数学基础不够扎实，直接劝退一大片。想象一下，你要渲染一个球体，怎么用数学方程描述它？怎么计算光线打上去会反射成什么样子？这可不是一张图片能概括的。
算法是核心，而且是高度抽象的。 你得懂渲染管线（从三维模型到二维屏幕的一系列步骤），光栅化、光线追踪、着色器（Shader）编程（写代码让物体表面有各种各样的材质和光照效果）、抗锯齿、纹理映射、高级的几何处理算法……这些东西光听名字就有点绕，真正深入理解和实现起来，那更是需要时间和精力的投入。
工具和框架多且复杂。 想要做出点实际的东西，你就得跟各种引擎（Unreal Engine, Unity）、图形API（OpenGL, Vulkan, DirectX）、建模软件（Maya, Blender）打交道。这些工具本身就有一定的学习成本，而且它们更新换代也快，你得时刻保持学习。
二、 就业方向相对“窄”？（其实是误解）
很多人可能觉得，学了计算机图形学，是不是只能去做游戏或者电影特效？这样一想，好像选择面就没那么广了，自然就会犹豫。
传统印象的局限。 确实，游戏开发和影视特效是计算机图形学最闪亮的名片，但它们对人才的需求虽然旺盛，但竞争也异常激烈。一些同学可能因此觉得“内卷”太严重，或者不确定自己能否进入这些头部公司。
潜在应用场景的忽视。 其实，计算机图形学的技术早已渗透到我们生活的方方面面，只是大家不一定直接能联想到“图形学”这个词。
工业设计与仿真： 汽车、飞机、建筑的设计和模拟，都需要高度逼真的三维模型和仿真环境。
虚拟现实/增强现实（VR/AR）： 这两个领域火得不行，背后离不开实时渲染、三维重建等图形学技术。
计算机视觉（CV）的交叉： 很多计算机视觉的任务，比如三维重建、SLAM（即时定位与地图构建），都与图形学紧密相关。
数据可视化： 复杂的科学数据、金融数据，用图形化的方式呈现，更直观易懂，这也是图形学的应用。
医疗影像： MRI、CT扫描生成的三维模型，医生需要通过它来诊断病情，这需要强大的可视化和处理能力。
教育和培训： 模拟训练系统，比如飞行模拟器、手术模拟器，都是图形学的产物。
VR/AR的普及，加上元宇宙概念的炒作，这本身就能吸引一批对新技术感兴趣的学生。 只是，这些领域发展还在初期，很多细分方向对人才的需求还没有完全释放出来。
三、 学习过程中的“挫败感”
图形学的学习过程，对很多学生来说，可能不如学习一些更“实用”的编程技能那么顺畅。
“调优”的艺术，而非“一行代码出结果”。 很多计算机科学的课程，你写一段代码，运行，如果没报错，大概率就能看到想要的结果。但在图形学里，你可能写了一堆代码，渲染出来的东西“不像样”——模型歪七扭八，颜色不对，光照刺眼，锯齿满天飞。这就需要你不断地调试参数，理解算法的细微之处，去“调优”才能达到理想效果。这个过程容易让人产生“我做不到”的挫败感。
理论与实践的差距。 很多时候，教材上的理论讲得头头是道，但真到自己动手实现的时候，才发现细节太多，坑也太多。比如，一个简单的光照模型，在理论上很简单，但要让它在实时渲染中跑得又快又好看，就需要考虑很多优化问题。
四、 专业名称可能不够“接地气”
不像“人工智能”、“大数据”这种名词听起来就很高大上，并且自带“未来趋势”的标签，计算机图形学这个名字，可能对于一些不了解它的人来说，显得有些“小众”或者“技术性太强”，不容易引起普遍的关注。
五、 市场需求与人才供给的错配
虽然上面提到了图形学的应用领域很广，但并非所有企业都能清晰地认识到图形学人才的价值，或者他们更倾向于招收有即战力、经验丰富的开发者。这导致：
对初级人才的需求不确定。 很多公司更愿意招募已经有一定项目经验的开发者，而刚毕业的学生，尤其是技术性非常强的图形学毕业生，可能在没有相关实习经历的情况下，找第一份工作会有些挑战。
企业对图形学人才的培养意识不足。 有些公司可能更愿意招收已经懂自己技术栈的通用型程序员，而不是去花时间和资源去培养一个对特定图形学技术有深入研究的毕业生。
总结一下， 计算机图形学专业毕业生数量不算多的原因，是多方面的综合结果：它本身具有较高的技术门槛，对数学和算法要求高；很多人对它的就业方向存在一定的片面认知；学习过程中容易遇到挫败感；专业名称可能不够“吸引眼球”；以及市场对初级人才的培养和需求存在一定的错配。
不过，随着VR/AR、元宇宙、AI与图形学的融合（比如AI驱动的图形生成），以及对高质量视觉体验要求的不断提升，计算机图形学的重要性只会越来越凸显。未来，我们应该会看到更多对这个领域感兴趣的年轻人加入进来，并且这个专业也会培养出更多跨领域、有创造力的优秀人才。
一、 技术门槛高，学习曲线陡峭
首先得承认，计算机图形学这玩意儿，上手确实不容易。它不像某些编程语言，学个基础就能快速写点小东西。图形学里面涉及到太多复杂的概念了。
数学是基石，而且是硬核数学。 别跟我提什么勾股定理，这里玩的是线性代数（矩阵、向量那叫一个溜）、微积分（求导、积分，为了模拟光照、曲线变化），还有几何学（各种空间变换、曲面表示）。这些东西要是数学基础不够扎实，直接劝退一大片。想象一下，你要渲染一个球体，怎么用数学方程描述它？怎么计算光线打上去会反射成什么样子？这可不是一张图片能概括的。
算法是核心，而且是高度抽象的。 你得懂渲染管线（从三维模型到二维屏幕的一系列步骤），光栅化、光线追踪、着色器（Shader）编程（写代码让物体表面有各种各样的材质和光照效果）、抗锯齿、纹理映射、高级的几何处理算法……这些东西光听名字就有点绕，真正深入理解和实现起来，那更是需要时间和精力的投入。
工具和框架多且复杂。 想要做出点实际的东西，你就得跟各种引擎（Unreal Engine, Unity）、图形API（OpenGL, Vulkan, DirectX）、建模软件（Maya, Blender）打交道。这些工具本身就有一定的学习成本，而且它们更新换代也快，你得时刻保持学习。
二、 就业方向相对“窄”？（其实是误解）
很多人可能觉得，学了计算机图形学，是不是只能去做游戏或者电影特效？这样一想，好像选择面就没那么广了，自然就会犹豫。
传统印象的局限。 确实，游戏开发和影视特效是计算机图形学最闪亮的名片，但它们对人才的需求虽然旺盛，但竞争也异常激烈。一些同学可能因此觉得“内卷”太严重，或者不确定自己能否进入这些头部公司。
潜在应用场景的忽视。 其实，计算机图形学的技术早已渗透到我们生活的方方面面，只是大家不一定直接能联想到“图形学”这个词。
工业设计与仿真： 汽车、飞机、建筑的设计和模拟，都需要高度逼真的三维模型和仿真环境。
虚拟现实/增强现实（VR/AR）： 这两个领域火得不行，背后离不开实时渲染、三维重建等图形学技术。
计算机视觉（CV）的交叉： 很多计算机视觉的任务，比如三维重建、SLAM（即时定位与地图构建），都与图形学紧密相关。
数据可视化： 复杂的科学数据、金融数据，用图形化的方式呈现，更直观易懂，这也是图形学的应用。
医疗影像： MRI、CT扫描生成的三维模型，医生需要通过它来诊断病情，这需要强大的可视化和处理能力。
教育和培训： 模拟训练系统，比如飞行模拟器、手术模拟器，都是图形学的产物。
VR/AR的普及，加上元宇宙概念的炒作，这本身就能吸引一批对新技术感兴趣的学生。 只是，这些领域发展还在初期，很多细分方向对人才的需求还没有完全释放出来。
三、 学习过程中的“挫败感”
图形学的学习过程，对很多学生来说，可能不如学习一些更“实用”的编程技能那么顺畅。
“调优”的艺术，而非“一行代码出结果”。 很多计算机科学的课程，你写一段代码，运行，如果没报错，大概率就能看到想要的结果。但在图形学里，你可能写了一堆代码，渲染出来的东西“不像样”——模型歪七扭八，颜色不对，光照刺眼，锯齿满天飞。这就需要你不断地调试参数，理解算法的细微之处，去“调优”才能达到理想效果。这个过程容易让人产生“我做不到”的挫败感。
理论与实践的差距。 很多时候，教材上的理论讲得头头是道，但真到自己动手实现的时候，才发现细节太多，坑也太多。比如，一个简单的光照模型，在理论上很简单，但要让它在实时渲染中跑得又快又好看，就需要考虑很多优化问题。
四、 专业名称可能不够“接地气”
不像“人工智能”、“大数据”这种名词听起来就很高大上，并且自带“未来趋势”的标签，计算机图形学这个名字，可能对于一些不了解它的人来说，显得有些“小众”或者“技术性太强”，不容易引起普遍的关注。
五、 市场需求与人才供给的错配
虽然上面提到了图形学的应用领域很广，但并非所有企业都能清晰地认识到图形学人才的价值，或者他们更倾向于招收有即战力、经验丰富的开发者。这导致：
对初级人才的需求不确定。 很多公司更愿意招募已经有一定项目经验的开发者，而刚毕业的学生，尤其是技术性非常强的图形学毕业生，可能在没有相关实习经历的情况下，找第一份工作会有些挑战。
企业对图形学人才的培养意识不足。 有些公司可能更愿意招收已经懂自己技术栈的通用型程序员，而不是去花时间和资源去培养一个对特定图形学技术有深入研究的毕业生。
总结一下， 计算机图形学专业毕业生数量不算多的原因，是多方面的综合结果：它本身具有较高的技术门槛，对数学和算法要求高；很多人对它的就业方向存在一定的片面认知；学习过程中容易遇到挫败感；专业名称可能不够“吸引眼球”；以及市场对初级人才的培养和需求存在一定的错配。
不过，随着VR/AR、元宇宙、AI与图形学的融合（比如AI驱动的图形生成），以及对高质量视觉体验要求的不断提升，计算机图形学的重要性只会越来越凸显。未来，我们应该会看到更多对这个领域感兴趣的年轻人加入进来，并且这个专业也会培养出更多跨领域、有创造力的优秀人才。
网友意见
据说今年浙大CAD&CG实验室几乎所有图形学方向的毕业生都被腾讯打包ssp+带走了，而且不需要什么论文
看看自己，在CAD做AI，有眼无珠，这才叫真正的失败。
不好找工作，可选的公司非常少，需求很少。负反馈调节。
单说需求量最大的引擎岗(实际也不需要很多人)，几乎很难找到完全经验一致的，看下tx的引擎招聘都分了n多方向。
很多公司要求经验高度匹配。比如自研游戏引擎去找unity，ue4都难找。面试也是一个问题，unity和ue4技术栈和自研引擎还是有区别，自研引擎和unity，ue4面试官可能面试都不在一个频道上。
确实还是有一定难度，写个能看的demo都代码量爆炸。
比如我这个引擎demo，单纯自己写的代码都有600+kb。
代码量是一部分，为了充分利用现代GPU，还要考虑线程安全。本身多线程程序就已经非常难调试，多线程+CPU+GPU更是难上加难。
既然上多线程了，你不得需要个无锁队列，无锁队列算法又非常烧脑。
图形API都发展到DX12，Vulkan，你好意思还用OpenGL或者DX11，Vulkan画一个三角形代码量都惊人。
渲染个三维模型，你不得至少了解一种3D模型格式。
为了屏蔽内部复杂性，你不得封装个给脚本使用的对象系统。
图形学不光包括渲染漂亮真实的场景，还需要高效地渲染，你不得场景剔除，遮挡剔除，视锥体剔除。
渲染个文本，你不得进行良好的布局，文本变化快，你不得想办法缓存加速。
此外，还有异步场景加载等一大堆细节要考虑。牵一发而动全身。
最后，现在是移动时代，你写的demo不得在手机上跑，往手机上移植又是一大坑。
手机GPU带宽很小，很多在PC上的做法在手机上效率很低，你不得使用Tile based算法。
我个人仅仅为了写我这个引擎demo在知乎都写了100+的专栏文章：
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