如今有些論斷說(shuō)：“AI行業(yè)不熱了!泡沫終是泡沫?” 但實(shí)際上，只有身處AI產(chǎn)業(yè)之中的局內(nèi)人才深知，在經(jīng)歷了理論研究、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的階段后，整個(gè)行業(yè)日漸成熟，進(jìn)入了產(chǎn)業(yè)落地應(yīng)用階段。眼下亟需的是從技術(shù)到業(yè)務(wù)的融合，而不僅是技術(shù)本身的迭代。

第四次工業(yè)革命的驅(qū)動(dòng)力量，這是科技行業(yè)對(duì)人工智能技術(shù)的價(jià)值評(píng)價(jià)。這次技術(shù)革命涌現(xiàn)出的新型AI復(fù)合型人才，正乘著AI產(chǎn)業(yè)化落地應(yīng)用的風(fēng)口，在各自的行業(yè)披荊斬棘。用AI驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)、推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，就是這些人的時(shí)代使命，江湖人稱(chēng)“AI架構(gòu)師”。

從字面拆解“AI架構(gòu)師”——AI對(duì)應(yīng)算法技術(shù);架構(gòu)師則涉及對(duì)工程架構(gòu)和業(yè)務(wù)的把握。把AI技術(shù)高效落地應(yīng)用，找到在當(dāng)前算法中能夠最大化滿(mǎn)足約束條件，并最優(yōu)地實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的方法，這是AI架構(gòu)師的核心使命。

但遺憾的是，AI架構(gòu)師的成長(zhǎng)是一個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程。讓做算法的人去了解業(yè)務(wù)架構(gòu)，讓做傳統(tǒng)架構(gòu)的人去把握AI技術(shù)，這需要工程師長(zhǎng)時(shí)間的深度實(shí)踐積累和技術(shù)抽象能力。

　四大象限：找準(zhǔn)AI架構(gòu)師轉(zhuǎn)型方向

在所有工程師中，研究算法出身的工程師和扎根工程技術(shù)出身的架構(gòu)師，是最有可能轉(zhuǎn)型成為AI架構(gòu)師的兩類(lèi)人。他們有不同的側(cè)重點(diǎn)，轉(zhuǎn)型后具體又可以細(xì)分為四個(gè)方向可供大家參考：

1、算法出身轉(zhuǎn)型為偏AI業(yè)務(wù)應(yīng)用(偏業(yè)務(wù)策略)的AI架構(gòu)師。他們有較強(qiáng)的AI技術(shù)背景，對(duì)業(yè)務(wù)的理解更深刻、與業(yè)務(wù)的結(jié)合更緊密;

2、算法出身轉(zhuǎn)型為偏AI平臺(tái)工程架構(gòu)的AI架構(gòu)師。他們有較強(qiáng)的AI技術(shù)背景，工作職責(zé)相對(duì)前者偏平臺(tái)或中臺(tái)，對(duì)業(yè)務(wù)的支持更廣泛;

3、工程出身為轉(zhuǎn)型偏AI業(yè)務(wù)應(yīng)用(偏策略架構(gòu))的AI架構(gòu)師。他們有傳統(tǒng)架構(gòu)師背景，工作職責(zé)貼近業(yè)務(wù)且擅長(zhǎng)從架構(gòu)策略發(fā)揮 AI 作用;

4、工程出身轉(zhuǎn)型為偏AI業(yè)務(wù)應(yīng)用(偏工程架構(gòu))的AI架構(gòu)師。他們依然有傳統(tǒng)架構(gòu)師背景，工作職責(zé)卻更偏底層的工程架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。

算法工程師與傳統(tǒng)架構(gòu)師的轉(zhuǎn)型之路存在各自的挑戰(zhàn)，相比傳統(tǒng)架構(gòu)轉(zhuǎn)型AI架構(gòu)師而言，算法出身的工程師轉(zhuǎn)型最大的瓶頸在于與業(yè)務(wù)的結(jié)合能力、對(duì)業(yè)務(wù)的理解能力和落實(shí)到工程實(shí)踐中的經(jīng)驗(yàn)積累。如果你想少走彎路，從算法工程師高效的轉(zhuǎn)型成為AI架構(gòu)師，下面的內(nèi)容對(duì)你十分關(guān)鍵。

　反復(fù)“錘煉” 升級(jí)AI實(shí)戰(zhàn)能力

一般來(lái)說(shuō)，算法工程師常常針對(duì)的任務(wù)都是抽象后的、環(huán)境變量相對(duì)固定，基于這些問(wèn)題做模型算法層面的研究。對(duì)業(yè)務(wù)的理解能力和落實(shí)是需要到工程實(shí)踐中去不斷積累的。

算法思維是算法出身人的最大優(yōu)勢(shì)，因?yàn)榛竟υ鷮?shí)，要注意的重點(diǎn)就在對(duì)業(yè)務(wù)理解和抽象層面上進(jìn)行突破。只要工程能力沒(méi)有太大的瓶頸，然后在實(shí)際項(xiàng)目中反復(fù)錘煉架構(gòu)能力，和工程的架構(gòu)的同學(xué)多配合提升綜合素質(zhì)，工程能力也很容易得到補(bǔ)足強(qiáng)化。

雖然這個(gè)轉(zhuǎn)型的過(guò)程中會(huì)遇到很多丘陵和溝壑，但把時(shí)間維度拉長(zhǎng)，當(dāng)你從開(kāi)始解決業(yè)務(wù)的某一個(gè)小問(wèn)題到解決更大范圍的業(yè)務(wù)問(wèn)題，這是你為之付出所帶來(lái)的成長(zhǎng)。

“握手”業(yè)務(wù) 找到AI最佳實(shí)踐

很多算法出身的人，往往更關(guān)心和聚焦AI技術(shù)的原理是什么、某個(gè)算法原理是什么，但隨著工作的展開(kāi)，關(guān)心和聚焦的方向就一點(diǎn)一點(diǎn)的變成算法的價(jià)值在哪里、算法能解決什么問(wèn)題;到后來(lái)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)把算法應(yīng)用到真實(shí)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景里，解決算法的瓶頸以及存在的其他問(wèn)題才是關(guān)鍵。但這個(gè)過(guò)程其實(shí)是從算法到業(yè)務(wù)的一個(gè)融合與漸進(jìn)的過(guò)程。

當(dāng)你走近AI架構(gòu)師這扇門(mén)，你應(yīng)該思考：如何站在業(yè)務(wù)系統(tǒng)的角度，找到業(yè)務(wù)最重要、最核心的問(wèn)題?如何結(jié)合算法和工程經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)高效的AI業(yè)務(wù)系統(tǒng)?這些問(wèn)題要求你不僅要掌握傳統(tǒng)意義上的機(jī)器學(xué)習(xí)或者深度學(xué)習(xí)算法，還需要對(duì)整個(gè)行業(yè)的業(yè)務(wù)有充分的理解，只有這樣才能設(shè)計(jì)出符合業(yè)務(wù)發(fā)展的AI系統(tǒng)。

有人曾片面地以為AI系統(tǒng)就是算法，但這是錯(cuò)誤的認(rèn)知。AI系統(tǒng)和算法差別非常大，AI系統(tǒng)是算法、工程架構(gòu)、要解決的問(wèn)題以及一系列的約束條件的集合體。從工程系統(tǒng)角度，AI平臺(tái)本身是一個(gè)技術(shù)型產(chǎn)品，算法是里面很關(guān)鍵的組成部分——但不是全部。AI架構(gòu)師就是要在具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)相應(yīng)算法的最佳實(shí)踐。

　“迭代”能力 提升自身AI實(shí)力

AI行業(yè)的快，讓人超乎想象。前幾年的熱點(diǎn)還是“下圍棋”類(lèi)的單點(diǎn)技術(shù)，如今已經(jīng)覆蓋了衣食住行生活、商業(yè)的方方面面。AI發(fā)展的快，要求AI從業(yè)者的能力也要快速迭代，除了算法模型之外的關(guān)鍵能力，更要有諸如問(wèn)題抽象、技術(shù)選型和技術(shù)實(shí)現(xiàn)的能力。

拋開(kāi)建模問(wèn)題去思考問(wèn)題的核心，而不是先考慮建模問(wèn)題。比如說(shuō)風(fēng)控問(wèn)題，傳統(tǒng)樹(shù)可以做風(fēng)控、深度學(xué)習(xí)也可以做風(fēng)控。但你要先把問(wèn)題定義清楚，如何衡量貸款標(biāo)準(zhǔn)?如何確認(rèn)貸款條件?以及需要哪些特征、哪些數(shù)據(jù)等等，思考完這些之后，你自然可以找到合適的模型。

AI時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，將會(huì)有越來(lái)多的系統(tǒng)被AI自動(dòng)化所取代。企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)終究是人才的競(jìng)爭(zhēng)，AI的競(jìng)爭(zhēng)本質(zhì)更是AI人才的競(jìng)爭(zhēng)。只有找到合適的方向、明確職責(zé)定位、并為之努力，采取有效的學(xué)習(xí)提升方案才能成為支撐企業(yè)的關(guān)鍵人才。

AICA|轉(zhuǎn)型AI架構(gòu)師的直通車(chē)

百度自2019年啟動(dòng)首席AI架構(gòu)師培養(yǎng)計(jì)劃(AICA)致力于為行業(yè)輸送既能分析業(yè)務(wù)問(wèn)題，又掌握模型算法，還能操刀落地應(yīng)用，深諳算法與工程緊密結(jié)合的高端復(fù)合型AI領(lǐng)軍人才。基于算法工程師轉(zhuǎn)型AI架構(gòu)師的瓶頸挑戰(zhàn)與轉(zhuǎn)型錨點(diǎn)路徑，精準(zhǔn)設(shè)置課程內(nèi)容，覆蓋：

1、提升技術(shù)視野，找準(zhǔn)問(wèn)題，看清方向

提升對(duì)于自身企業(yè)具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景理解的定位和認(rèn)知

2、AI轉(zhuǎn)型升級(jí)的典型技術(shù)案例剖析

快速積累對(duì)整體業(yè)務(wù)、整個(gè)行業(yè)關(guān)鍵問(wèn)題的深度抽象能力

3、模擬實(shí)戰(zhàn)的問(wèn)題拆解&解決方案

培養(yǎng)用最新AI思維、AI工具、方法和技術(shù)解決實(shí)際問(wèn)題

4、百度科學(xué)家/AI專(zhuān)家一對(duì)一指導(dǎo)

百度眾多深度學(xué)習(xí)架構(gòu)師、科學(xué)家面對(duì)面深度交流指導(dǎo)

AICA半年學(xué)制，帶你從業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)出發(fā)，恰當(dāng)?shù)刈龊脴I(yè)務(wù)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)、算法的對(duì)接。助你以最低成本、最高效率快速迭代AI能力，走出一條屬于自己的AI最佳實(shí)踐之路。

　AICA 五期班招生中

線(xiàn)下閉門(mén)交流

1+1參與模式

AI思維風(fēng)暴

限額50席

如今，正是國(guó)家十四五規(guī)劃的開(kāi)局之年，以人工智能為代表的新一代信息技術(shù)，將成為我國(guó)“十四五"期間推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家，實(shí)現(xiàn)新型工業(yè)化、信息化、城鎮(zhèn)化和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要技術(shù)保障和核心驅(qū)動(dòng)力之一。

在當(dāng)前國(guó)家宏觀(guān)政策利好的時(shí)間窗口內(nèi)，AI正在迎來(lái)新的機(jī)遇，作為算法工程師的你，準(zhǔn)備好打開(kāi)這扇門(mén)了么?

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