为什么国家将加快人工智能研究生培养？又为什么很多研究生评论人工智能是个大坑呢？
国家为何要急吼吼地培养AI研究生？
这背后其实是多重驱动力在起作用，而且都指向一个核心——国家层面的战略需求和长远发展。
1. 抢占科技制高点，国家竞争力升级：
AI是新一轮科技革命的核心驱动力： 就像工业革命时期蒸汽机、电力一样，人工智能被视为这个时代最关键的技术，它能渗透到各行各业，极大地提高生产力、改变产业格局。哪个国家在这场竞赛中领先，就能在未来的全球经济和科技竞争中占据优势。
国家安全和军事现代化： AI在国防领域的应用，从智能武器、战场态势感知到信息安全，都至关重要。拥有强大的AI技术和人才储备，是维护国家安全、提升军事实力不可或缺的一环。
经济发展的新引擎： AI赋能传统产业（如制造业、农业、医疗、交通）的智能化升级，可以催生新的经济增长点，提升经济效率，解决劳动力成本上升等问题。国家需要大量高素质人才来推动这一转型。
应对国际竞争： 世界上主要科技强国都在大力投入AI研发和人才培养，如果我们落后，不仅会失去经济优势，在国际事务中的话语权也会减弱。
2. 人才缺口巨大，供需矛盾尖锐：
产业爆炸式发展，人才需求井喷： 随着AI技术的成熟和应用场景的不断拓展，从互联网巨头到传统企业，都在疯狂招聘AI相关人才。无论是算法工程师、数据科学家、AI架构师，还是负责AI产品落地的项目经理，都极度紧缺。
高校培养速度跟不上： 尽管高校在努力调整专业设置和课程内容，但研究生的培养周期相对较长，而且AI技术更新迭代速度极快，很多课程内容可能还没来得及更新，技术就已经向前推进了一大步。因此，短期内高校培养出来的毕业生数量和质量都难以完全满足市场的饥渴。
“卡脖子”技术的担忧： 在一些关键的AI技术领域，我们仍然存在对外依赖。国家希望通过培养更多本土高水平研究人才，能够自主攻克核心技术，实现自主可控。
3. 科研实力和原创突破的需要：
从“应用”到“创造”： 最初，中国在AI领域的优势更多体现在应用层面，例如大规模数据训练模型、场景落地等方面。但要真正实现技术引领，就需要更多具备深厚理论功底和创新能力的研究型人才，能够提出新的算法、新的模型、新的理论，引领AI的发展方向。
冲击国际前沿： 鼓励研究生深入AI基础研究，参加国际学术会议，发表高水平论文，是提升国家整体科研水平、获得国际认可的必由之路。
那么，为什么这么多研究生却觉得AI“是个大坑”？
这背后也并非空穴来风，而是结合了现实的观察、经历以及对未来的预期。
1. 期望与现实的巨大反差（“坑”之一：理想与就业的距离）：
“万能”的滤镜： 很多人对AI的认知，是被媒体和产业界“过度美化”了。大家以为进了AI领域，就能做出改变世界的产品，拿到高薪，成为技术大牛。
实际工作内容： 很多基层AI岗位的实际工作，可能并没有想象中那么“酷炫”。例如，大量的数据标注、清洗、预处理工作，可能枯燥且重复性高。算法工程师的工作也常常是大量实验、调参、优化，需要极大的耐心和细致。
“工具人”的担忧： 有些研究生发现，自己更多是在重复地实现别人已经验证过的算法，或者为某个具体的业务问题做“工具化”的开发，缺乏足够的原创性和深入研究的空间，感觉自己变成了“AI流水线上的螺丝钉”。
2. 技术迭代过快，学习压力巨大（“坑”之二：知识的“时效性”）：
“日新月异”的焦虑： AI技术，尤其是深度学习，发展速度非常快。新的模型、新的框架、新的应用层出不穷。研究生在学习过程中，常常感觉自己刚掌握了一项技术，很快就有更先进的出来了，需要不断地学习新知识，这带来了巨大的精神压力。
基础知识的“虚火”： 有时，对一些新算法的学习，可能停留在“会用”的层面，而对背后的数学原理、理论基础理解不够深入。一旦遇到更复杂的问题，或者技术不再流行，就容易“失效”。
3. 就业市场竞争激烈，泡沫感存在（“坑”之三：性价比的考量）：
“AI热”催生的“泡沫”： 确实，AI领域的就业需求旺盛，但同时，市场上也涌入了不少“非科班”出身，或者只是掌握了基础AI工具的人才，导致一部分岗位的竞争异常激烈。
学历与能力的错配： 有些时候，即使是名校AI专业的研究生，如果能力和项目经验不足，也可能面临找不到满意工作的窘境，或者起薪不如预期。这会让人觉得，读了这么多年书，投入了这么多精力，性价比不高。
“算法工程师”的饱和论： 随着AI应用的普及，一些门槛相对较低的算法岗位，比如一些成熟CV、NLP任务的微调，可能已经有大量从业者，市场开始出现饱和迹象，导致一些求职者感到“内卷”。
4. 研究方向的选择困难和深入性不足（“坑”之四：研究的深度与广度）：
“追热点”的陷阱： 有些研究生为了毕业、为了发论文，可能盲目追逐当下最热门的研究方向，比如某个新的Transformer变种，而忽视了对AI核心基础理论（如统计学、概率论、优化理论、信息论等）的深入研究。
理论与实践脱节： 有些研究可能过于偏向理论，脱离了实际应用场景，难以体现价值；而另一些研究则过于偏向工程实现，缺乏创新性。找到一个既有理论深度又能解决实际问题的研究方向，并且能够成功实现，是非常困难的。
导师资源和实验室水平的差异： AI领域的研究需要强大的计算资源、高质量的数据集以及经验丰富的导师指导。不同实验室、不同导师之间的差异，也会导致研究生的培养质量和成果产生巨大差别。
5. 对AI伦理、安全和社会影响的担忧（“坑”之五：潜在的社会责任）：
“双刃剑”效应： AI技术在带来便利的同时，也可能带来隐私泄露、算法歧视、失业增加、甚至自主武器失控等伦理和安全问题。一些有社会责任感的研究生，可能会对这些潜在的负面影响感到忧虑，觉得自己的研究成果可能会被滥用，或者对社会产生不良影响，从而产生“大坑”的心理。
总而言之，国家加速培养AI研究生，是基于对未来科技、经济和国家安全的战略考量，希望抓住新一轮技术革命的机遇。而研究生们感受到“大坑”，则更多是源于进入一个快速发展、技术更新迭代快、竞争激烈、同时又充满不确定性的新兴领域时，理想与现实的碰撞，以及对自身投入与回报、职业发展方向、技术伦理等方面的深层思考和焦虑。这是一种正常现象，也促使了大家在学习和研究过程中，更加审慎和务实。
网友意见
因为国家说的人工智能和知乎说的人工智能压根不是一个东西啊
在知乎上，一提到人工智能，基本上就认定是深度学习，部分人会提一嘴支持向量机之类的东西，这是目前学界的思路，人工智能和机器学习是一定程度划等号的
但是国家可不这么想，他们不管你统不统计，学不学习，在国家看来，只要能改进工业生产，提高运行效率，减少人工需求的，都是特么的人工智能，我之前在某个结题会上和一个相关部门的工作人员交流的时候，他告诉我他觉得CFD某种程度上也能算智能嘛
目前，国家行政部门和学术圈在思路上还是存在一定的差异的，圈里相对存在一定的应然思路，就是这玩意应该是怎么样的，我们应该怎么做，国家不这样，他们讲究实用主义，我现在需要解决一个问题，你要是能给我搞定了，别说什么强化学习图神经网络，你就是跳大神，我都无所谓。所以你会看到大量的所谓人工智能项目，仔细研究研究好像和人工智能没啥大关系，就是顺从这一思路的产物，毕竟你是管理部门你最大，你说他是啥他就是啥，反正问题我帮你解决了，没啥事我先走了
人工智能学界目前的一大问题是项目落地的问题，大量实验室理想模型要么部署存在困难，要么功能难以变现，和真空球形鸡没啥差别，但是如果你不一味追求模型先进，而是着眼于实际工业问题，你就会发现某些领域的生产方式确实太落后了，落后到你随便拿一个十年前的成熟模型都能对其大量的改进，所以说，朋友们，把你们的天赋带到稀缺的地方去，你非要留在cs圈子里和一堆大佬玩命，再好的行业也不遭不住你们这么内卷啊，换个思路，换个领域，有的是连求梯度都不会的圈子等你发挥
老生常谈。
1.本硕211以上。
2.导师是百篇优博以上级别的（这点有些人有疑惑，其实不是说非要百篇优博。四青，长江，杰青，fellow，院士等等更大的帽子，或者各省的江河湖海学者，只不过这些title理论上都比百篇难度高，这两年刚搞的博新计划其实也ok，不过拿博新的大多本来就在大课题组里当小老板，同理其实还有ccf优博，微软学者奖学金，谷歌奖学金，百度奖学金的获得者，都可以当做一个指标来看。），且近三年有五篇以上顶会或者trans发表。
3.有一作/学生一作/共同一作的c类以上会议/期刊，ps：access不算，可能会是减分项。
4.c类以上会议的比赛前六，kaggle比赛前六，国内某些水赛前3。（有3或者5的时候，其实4可以被覆盖，因为比赛存在抱大腿情况）
5.bat，tmd，商汤旷视等等叫得出名字的公司实习经历。
6.刷过leetcode，最差也得把剑指offer所有题都能做。
ps：最好方向热门，检测，分割，跟踪，检索，细粒度分类，vslam等等，你搞个隐写检测，暗水印之类的小方向真的很蛋疼。
以上要求满足3点，至少能捞个白菜offer，满足5点以上，可以去试试大厂sp和ssp了。连3点都满足不了，不建议入行。
很多学院派可能考虑的角度都太高端了，认为短期内人工智能的研究和落地都有很大困难，因为缺各方面的资源，理论也仍然离真正的技术革命有一定距离。
但是对国家来说，人工智能是不同的概念。
泛泛意义上的人工智能是包括了大量的数据科学领域的内容的，你做高端人工智能困难，难道做点电子化，数据挖掘也很困难吗？很多大型互联网公司看不上或者做不了的领域里，哪怕稍微运用一点机器学习和优化技术，都有可能带来很大的效率提升。最基础的，比如说垃圾车，出车的频率和路线规划，如果可以按照垃圾积累的速率进行优化，可能可以在减少出车的成本的同时，给居民更好的生活体验。类似的领域在全社会实在是太多太多了，几乎每个小的领域都有些技术方案可以改进，这些都需要大量的基础人才去填补。
从国家战略来说，哪怕是大部分培养的人都只懂基础的应用，都有可能带来大量行业的变革和生产力的提高，更何况高端人才本来就需要基数去培养。
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好的，我们来聊聊为什么国家这么重视人工智能研究生培养，以及为什么不少研究生却觉得这个领域“是个大坑”。国家为何要急吼吼地培养AI研究生？这背后其实是多重驱动力在起作用，而且都指向一个核心——国家层面的战略需求和长远发展。1. 抢占科技制高点，国家竞争力升级： AI是新一轮科技革命的核心............. -
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