人工智能 CV 岗位是不是现在供严重大于需？
人工智能（AI）领域的计算机视觉（CV）岗位目前确实面临着一个 供需失衡 的情况，并且从 供应大于需求 的角度来看，情况是比较明显的，尤其是在某些细分领域和初级岗位上。
为了更详细地解释这一点，我们可以从以下几个方面来分析：
1. 供应端（人才供给）的增加：
教育和培训的普及：
高校教育： 各大学的计算机科学、电子工程、人工智能等专业，都纷纷增加了与CV相关的课程和研究方向。大量的毕业生拥有CV理论基础和项目经验。
在线教育和MOOCs： Coursera, edX, Udacity, 百度AI学院, 阿里云大学等平台提供了大量高质量的CV在线课程，使得非传统科班出身的人也能够快速入门并掌握相关技能。这极大地扩大了CV人才的潜在供给池。
各种培训班和训练营： 各种机构纷纷推出CV的短期培训班、训练营，吸引了不少希望快速转行或提升技能的人。
跨领域人才的流入：
其他AI领域转行者： 自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）、数据科学等领域的专业人士，随着CV技术的成熟和应用场景的拓展，也有一部分选择转入CV领域，因为这些领域之间存在一定的知识重叠和技能迁移性。
传统IT领域转行者： 随着AI浪潮，一些传统IT领域的工程师（如后端开发、前端开发、数据分析等）也看到了CV的潜力，通过自学或培训进入该领域。
技术门槛的相对降低：
开源框架和工具的成熟： TensorFlow, PyTorch, Keras, OpenCV等成熟的开源框架和库极大地降低了CV的开发门槛。开发者无需从底层算起，可以直接利用这些工具进行模型构建和应用开发。
预训练模型的广泛使用： ImageNet等数据集上的预训练模型（如ResNet, VGG, YOLO等）使得从零开始训练模型的难度大大降低，很多任务可以通过微调（finetuning）预训练模型来完成，这使得更多开发者能够快速实现CV应用。
2. 需求端（岗位需求）的增长与结构性变化：
AI整体行业的快速发展： AI作为新兴技术，其应用场景不断拓展，为CV带来了广阔的市场空间。从自动驾驶、智能安防、工业检测、医疗影像、人脸识别、AR/VR到内容生成，几乎所有行业都在探索CV的应用。
公司对CV人才的需求是真实的，但存在结构性差异：
高端人才（算法专家、研究员）： 对具备深厚理论基础、高水平数学能力、在顶会发表过论文、能够独立设计和优化创新算法的顶尖人才，需求依然非常旺盛，这类人才的稀缺性依然存在。
中端人才（CV工程师）： 能够熟练运用现有框架、实现和部署CV模型的工程师，需求量也很大，但相对于高端人才，其供给的增长速度更快。
初级人才（CV实习生、应届生）： 这部分人才的供给增长尤为迅速。很多公司在招聘CV岗时，更倾向于有一定项目经验的，而对于刚毕业、缺乏实际项目经验的应届生来说，找到对口的、有竞争力的岗位难度会增加。
特定领域的需求波动：
热门领域（如大模型、生成式AI在CV中的应用）： 随着大模型和生成式AI（如Stable Diffusion, Midjourney等）的兴起，这些与CV结合的领域涌现出新的需求。例如，能够将大模型应用于图像生成、编辑、理解的CV工程师会受到青睐。
饱和的领域： 一些相对成熟的应用领域，如基础的人脸识别、物体检测、图像分类，可能已经积累了大量的技术和人才，新进入者面临的竞争会更激烈。
新兴领域： 另一些新兴的、需要深入研究和创新的领域，如3D视觉、NeRF、Transformer在CV中的应用、自动驾驶中的感知模块等，对人才的需求也更加专业化和细分。
3. 供大于需的具体表现：
招聘难度与反馈：
大量海投效果不佳： 对于初级和中级CV岗位，一个职位可能会收到数百甚至上千份简历。这导致HR和招聘团队的工作量巨大，对于非顶尖的简历，筛选的效率会很高，而符合要求的候选人也需要具备更强的竞争力。
面试机会相对减少或要求更高： 对于没有相关项目经验或实习经历的应届生，获得面试机会的难度可能增加，或者面试中会更侧重考察基础知识和潜力。
薪资增长放缓（尤其在初级岗位）： 随着供给的增加，尤其是在一些同质化竞争激烈的岗位上，薪资的涨幅可能不如前几年那样迅猛，甚至趋于稳定或略有下降。
市场竞争加剧：
“内卷”现象： 很多求职者会发现，即使拥有CV相关专业背景和基础技能，也需要不断学习新知识、积累项目经验、参与开源社区、提升自己的软技能才能脱颖而出。
企业招聘门槛提高： 即使是初级岗位，一些公司也可能会要求候选人具备一定的项目经验、算法竞赛获奖经历，或者熟悉特定的技术栈。
部分人才的“积压”： 对于技能不够突出、项目经验相对薄弱、或者只掌握了基础但缺乏深入研究能力的人才，可能会面临就业困难或只能找到相对低薪的岗位。
总结来说，人工智能CV岗位“供大于需”的状况，主要是由于教育和培训的普及导致人才供给的快速增长，而需求增长虽然也很快，但对于非顶尖人才而言，竞争的加剧使得优质岗位变得更难获得。
重要的区分点在于：
人才层级： 顶尖算法研究员和有深度项目经验的工程师依然是稀缺的，供不应求。而初级岗位和缺乏特色技能的工程师，则面临供给过剩的压力。
细分领域： 热门、前沿的CV应用领域（如与大模型结合、3D视觉、自动驾驶的某些方向）对人才需求更强劲，竞争可能相对缓和。而成熟、同质化严重的领域，竞争则更为激烈。
个人能力与经验： 在一个日益饱和的市场中，个人的技术深度、项目实战能力、解决问题的能力以及持续学习能力，成为区分就业前景的关键。
因此，对于有志于进入CV领域的人来说，仅仅掌握基础理论和框架是远远不够的，需要通过深入研究、高质量项目、积极参与开源社区等方式，构建自己的核心竞争力，才能在这个日益激烈的竞争环境中脱颖而出。
为了更详细地解释这一点，我们可以从以下几个方面来分析：
1. 供应端（人才供给）的增加：
教育和培训的普及：
高校教育： 各大学的计算机科学、电子工程、人工智能等专业，都纷纷增加了与CV相关的课程和研究方向。大量的毕业生拥有CV理论基础和项目经验。
在线教育和MOOCs： Coursera, edX, Udacity, 百度AI学院, 阿里云大学等平台提供了大量高质量的CV在线课程，使得非传统科班出身的人也能够快速入门并掌握相关技能。这极大地扩大了CV人才的潜在供给池。
各种培训班和训练营： 各种机构纷纷推出CV的短期培训班、训练营，吸引了不少希望快速转行或提升技能的人。
跨领域人才的流入：
其他AI领域转行者： 自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）、数据科学等领域的专业人士，随着CV技术的成熟和应用场景的拓展，也有一部分选择转入CV领域，因为这些领域之间存在一定的知识重叠和技能迁移性。
传统IT领域转行者： 随着AI浪潮，一些传统IT领域的工程师（如后端开发、前端开发、数据分析等）也看到了CV的潜力，通过自学或培训进入该领域。
技术门槛的相对降低：
开源框架和工具的成熟： TensorFlow, PyTorch, Keras, OpenCV等成熟的开源框架和库极大地降低了CV的开发门槛。开发者无需从底层算起，可以直接利用这些工具进行模型构建和应用开发。
预训练模型的广泛使用： ImageNet等数据集上的预训练模型（如ResNet, VGG, YOLO等）使得从零开始训练模型的难度大大降低，很多任务可以通过微调（finetuning）预训练模型来完成，这使得更多开发者能够快速实现CV应用。
2. 需求端（岗位需求）的增长与结构性变化：
AI整体行业的快速发展： AI作为新兴技术，其应用场景不断拓展，为CV带来了广阔的市场空间。从自动驾驶、智能安防、工业检测、医疗影像、人脸识别、AR/VR到内容生成，几乎所有行业都在探索CV的应用。
公司对CV人才的需求是真实的，但存在结构性差异：
高端人才（算法专家、研究员）： 对具备深厚理论基础、高水平数学能力、在顶会发表过论文、能够独立设计和优化创新算法的顶尖人才，需求依然非常旺盛，这类人才的稀缺性依然存在。
中端人才（CV工程师）： 能够熟练运用现有框架、实现和部署CV模型的工程师，需求量也很大，但相对于高端人才，其供给的增长速度更快。
初级人才（CV实习生、应届生）： 这部分人才的供给增长尤为迅速。很多公司在招聘CV岗时，更倾向于有一定项目经验的，而对于刚毕业、缺乏实际项目经验的应届生来说，找到对口的、有竞争力的岗位难度会增加。
特定领域的需求波动：
热门领域（如大模型、生成式AI在CV中的应用）： 随着大模型和生成式AI（如Stable Diffusion, Midjourney等）的兴起，这些与CV结合的领域涌现出新的需求。例如，能够将大模型应用于图像生成、编辑、理解的CV工程师会受到青睐。
饱和的领域： 一些相对成熟的应用领域，如基础的人脸识别、物体检测、图像分类，可能已经积累了大量的技术和人才，新进入者面临的竞争会更激烈。
新兴领域： 另一些新兴的、需要深入研究和创新的领域，如3D视觉、NeRF、Transformer在CV中的应用、自动驾驶中的感知模块等，对人才的需求也更加专业化和细分。
3. 供大于需的具体表现：
招聘难度与反馈：
大量海投效果不佳： 对于初级和中级CV岗位，一个职位可能会收到数百甚至上千份简历。这导致HR和招聘团队的工作量巨大，对于非顶尖的简历，筛选的效率会很高，而符合要求的候选人也需要具备更强的竞争力。
面试机会相对减少或要求更高： 对于没有相关项目经验或实习经历的应届生，获得面试机会的难度可能增加，或者面试中会更侧重考察基础知识和潜力。
薪资增长放缓（尤其在初级岗位）： 随着供给的增加，尤其是在一些同质化竞争激烈的岗位上，薪资的涨幅可能不如前几年那样迅猛，甚至趋于稳定或略有下降。
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“内卷”现象： 很多求职者会发现，即使拥有CV相关专业背景和基础技能，也需要不断学习新知识、积累项目经验、参与开源社区、提升自己的软技能才能脱颖而出。
企业招聘门槛提高： 即使是初级岗位，一些公司也可能会要求候选人具备一定的项目经验、算法竞赛获奖经历，或者熟悉特定的技术栈。
部分人才的“积压”： 对于技能不够突出、项目经验相对薄弱、或者只掌握了基础但缺乏深入研究能力的人才，可能会面临就业困难或只能找到相对低薪的岗位。
总结来说，人工智能CV岗位“供大于需”的状况，主要是由于教育和培训的普及导致人才供给的快速增长，而需求增长虽然也很快，但对于非顶尖人才而言，竞争的加剧使得优质岗位变得更难获得。
重要的区分点在于：
人才层级： 顶尖算法研究员和有深度项目经验的工程师依然是稀缺的，供不应求。而初级岗位和缺乏特色技能的工程师，则面临供给过剩的压力。
细分领域： 热门、前沿的CV应用领域（如与大模型结合、3D视觉、自动驾驶的某些方向）对人才需求更强劲，竞争可能相对缓和。而成熟、同质化严重的领域，竞争则更为激烈。
个人能力与经验： 在一个日益饱和的市场中，个人的技术深度、项目实战能力、解决问题的能力以及持续学习能力，成为区分就业前景的关键。
因此，对于有志于进入CV领域的人来说，仅仅掌握基础理论和框架是远远不够的，需要通过深入研究、高质量项目、积极参与开源社区等方式，构建自己的核心竞争力，才能在这个日益激烈的竞争环境中脱颖而出。
网友意见
远远不够。现在机器视觉的应用领域极其宽广，短期内也没有普适模型/算法诞生的可能性。各个细分领域都要制作独特的模型/算法。现在的人员哪里够用呢？
现在是训练过程过于复杂漫长，训练好的模型，使用起来对硬件要求也不低。这就导致应用场景十分受限。如果硬件能够持续降价，带宽能够持续降价。CV的应用领域就会急剧增加。
X光机可以自动判读了吗？
机场安检可以自动判读了吗？
家用门锁可以刷脸了吗？
各种监控室可以做到无人了吗？
拍一张照片就能识别动、植物拉丁学名了吗？
机械零件拍张照片就能找到供应商了吗？
家用电器末端组装抽检，拍张照片就能确定是否不良了吗？
焊接机械手、打磨机械手能够视觉导航、视觉定位、闭环工作了吗？
所以中长期上看，CV的应用领域不见得比互联网狭窄。CV工程师就业宽广的程度，不见得比如今的互联网软件工程师窄。
如今市面上的CV人才，其实很稀少，专业做CV的公司都吃不饱，更不要说其他细分领域的公司了。不过，三脚猫倒是真不少。
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