商汤算法岗

① 人工智能，未来竞争压力大不大

人工智能是未来的大趋势。机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。竞争压力是会有的，这恰恰体现了人工智能专业的热门，所以学习人工智能方面的专业是很不错的。

人工智能是不可逆转的趋势，重复性的工作会不断被代替，但创意性的工作，人工智能所不能取代的，至少10年内，所以锻炼自己的思维能力和文化底蕴就非常重要，把人工智能变成我们的工具，而不是被取代。

“机器能思考吗？”1950年，艾伦·图灵在他着名的论文《计算机器与智能》开篇发问。

这一提问，不仅为图灵赢得“人工智能之父”的骄傲，更唤醒人工智能此后60余年的发展。

人工智能（AI），是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学。

如同公元前的轮子和铁，19世纪的铁路和电力，以及20世纪的汽车、电脑、互联网，人工智能是一种新的通用技术，其发展将对人类社会带来根本改变。

中国（青岛）生活机器人先锋汇上展出的机器人（2020年12月25日摄） 李紫恒摄

业界普遍认为，人工智能迄今经历了两代。第一代人工智能是知识驱动型的，总体进展有限；第二代人工智能是数据驱动型的，也就是目前炙手可热的大数据、深度学习等，已经成为不少科技强国竞相争夺的战略技术高地。

据了解，世界主要发达国家均把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧出台规划和政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮科技革命中掌握发展的主导权。比如日本2017年发布《人工智能技术战略》、欧盟2018年出台《欧盟人工智能战略》、美国2019年启动“美国人工智能倡议”、韩国2019年公布“人工智能(AI)国家战略”等。

“人工智能是科技制高点，谁能够掌握它，谁就掌握了经济社会发展的巨大优势，所以中国一定要在人工智能方面尽快实现突破，在世界上争取我们的地位。”中国科学院院士、清华大学交叉信息研究院院长姚期智说。

记者 | 魏雨虹

本文转载自了望客户端，原文首刊于《了望》新闻周刊2021年第9期，标题为《逐浪人工智能》。

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中国应用落地走在世界前列

我国人工智能起步于1978年。

经过持续多年的研发布局，特别是2017年《新一代人工智能发展规划》颁布以来，人工智能上升为国家战略，我国人工智能进入快速发展的新阶段，并在多个领域取得重要成果，部分领域关键核心技术实现突破，已具有全球影响力。

在基础理论方面，我国在新兴的深度学习理论和推理算法、类脑计算、脑机接口等基础前沿领域取得突破，在智能芯片等部分关键技术领域取得重大成果，华为“升腾”、深度学习处理器芯片“寒武纪”、清华大学可重构芯片等均达到世界先进水平。

在关键技术方面，我国在机器翻译、自动驾驶、智能机器人等技术上紧跟世界前沿，实现部分关键技术的突破，并在人脸识别、语音识别与生成等领域居世界领先地位。

与此同时，我国人工智能加速与各行业、各领域融合发展，人工智能技术正从互联网应用逐渐向实体经济和民生领域渗透。基于物联网数据感知能力、从云端到终端的智能计算能力，我国人工智能行业应用不断落地开花，并在智能医疗、智慧城市、智能物流、智能交通和智慧环保等方面取得显着成效。

“目前我国人工智能企业数量全球第二，融资规模全球最大，专利申请量世界第一，特别是在应用落地方面走在世界前列。可以说，我国已成为世界人工智能重要领军国家之一。”中国科学技术信息研究所党委书记赵志耘评论说。

赵志耘认为，在全球人工智能千帆竞发的当下，我国战略、政策、数据和市场应用等方面的优势，为人工智能实现跨越式发展创造了重要条件。

一是强有力的战略引领和政策支持。赵志耘说，《新一代人工智能发展规划》的颁布，意味着我国人工智能发展的战略部署成形，此后各部门、各地方积极推动落实，北京、上海、天津、重庆等众多省市均出台相应人工智能规划和行动计划，并加大研发投入、设立研发机构、制定人才引进和税收优惠等配套政策，带动企业加快智能化转型步伐，政产学研用协同推进人工智能发展的格局正在形成。

二是海量的数据资源。我国拥有全球最多的9.89亿网民数量和9.86亿手机用户数量，手机网络支付用户规模达到8.53亿。特别是在特定应用领域数据规模庞大，比如我国医疗门诊总量每年达80多亿人次。“如此大规模的数据量，是世界仅有，也为我国人工智能技术的发展提供了丰富资源。”赵志耘说。

三是丰富的应用场景。我国具有全球规模最大，且较为成熟的互联网市场，人工智能在互联网领域的应用空间十分广阔。我国拥有全球最完整的产业链，各细分领域都面临转型升级需求，对人工智能赋能需求巨大。随着新型城镇化加速推进，城镇规模不断扩大，利用人工智能改进城市基础设施、提升城市治理水平潜力巨大。

四是青年人才快速成长聚集。我国重点院校正加快布局人工智能学院，扩大本科和研究生培养规模。在与人工智能相关的国际顶级会议和学术期刊中，我国青年学者成为最活跃的群体之一。青年领衔的人工智能创业企业和独角兽企业不断增加，海外归来的青年学者大幅增长。

2

基础不牢影响战略前景

我国人工智能发展也存在薄弱环节。

一是人工智能基础理论和原创算法差距较大。我国人工智能研究起步较晚，原创性贡献不多，虽然近年我国高质量论文数量增长显着，但顶级论文和重大理论创新仍以美国、英国、加拿大等国为主。

这意味着，我国人工智能领域从0到1的基础创新少，从1到N的应用创新多。“虽然也开枝散叶，但树根不在国内。”赵志耘说。

赵志耘认为，核心算法和开源系统薄弱，是我国人工智能领域最突出的技术瓶颈之一，导致我国深度学习模型、生成对抗网络等新的重大成果和原创性理论贡献不多，并在机器学习等通用开源算法平台方面布局不够，产业发展主要依赖国际巨头的开源代码和系统框架。

在姚期智看来，发展人工智能最大的压力来自于基础研究。“我们都知道中国的人工智能应用绝对赶得上世界很多地方，甚至走在世界的前面，但是我们对于人工智能的基础研究，还是处于比较缺乏的阶段。所以我们一定要培养出人才，一定要给他们好的环境，激励他们从事基础研究，这是推动人工智能未来突破的不二选择。”

中国科学院计算技术研究所研究员陈云霁也曾在《智能计算系统——一门人工智能专业的系统课程》一文中尖锐指出：“越是人工智能上层（算法层、应用层）的研究，我国研究者对世界作出的贡献越多；越是底层（系统层、芯片层），我国研究者的贡献越少。在各种ImageNet比赛中，我国很多机构的算法模型已经呈现‘霸榜’的趋势，可以说代表了世界前沿水平。但这些算法模型绝大部分都是在CUDA编程语言、Tensorflow编程框架以及GPU之上开发的。在这些底层的‘硬科技’中，我国研究者对世界的贡献就相对少了很多。底层研究能力的缺失不仅给我国人工智能基础研究拖后腿，更重要的是，将使得我国智能产业成为一个空中楼阁，走上信息产业受核心芯片和操作系统制约的老路。”

二是高端芯片、关键部件、高精度传感器等方面基础薄弱。据了解，英伟达、高通、英特尔等国际巨头仍然垄断全球高端芯片业务，尤其是2020年各大厂商之间的并购，使主动权进一步被西方发达国家掌握。这些因素导致我国关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面基础薄弱，图形处理器、专用集成电路和现场可编程门阵列等硬件技术，欧美国家仍占据垄断地位。

三是未能形成具有国际影响力的人工智能创新生态。赵志耘说，国际巨头通过建立人工智能开放平台，打通硬件—系统—产业链条，主导了创新生态建设。我国面向特定领域的国家级人工智能开放创新平台虽已初见成效，但在机器学习的通用开源算法平台方面仍然布局不够，对产业链的带动性和国际影响力有待进一步提高。

而在这三大短板背后，最大的瓶颈是高水平人才不足。清华大学人工智能研究院、清华-中国工程院知识智能联合研究中心联合发布的《人工智能发展报告2011-2020》显示，从人工智能高层次学者国家分布看，美国人工智能高层次学者数量最多，有1244人次，占比62.2%，中国排在美国之后，位列第二，但仅有196人次，占比9.8%。

“我们在超一流科研团队上还是有差距。”北京大学经济学院教授、深圳市湾区数字经济与科技研究院院长曹和平说，“我们不能出了问题才去解决问题，而是要预备一群战略型、创新型科学家。他们把已经出现和将要出现的问题，未雨绸缪地形成思想，再把这种思想具象化为问题，形成知识专利并在实验室放样。然后与大国民经济体系中产业园区中的孵化器和加速器对接，形成产业能力。”

3

科技引领和应用驱动双向发力

着眼于此，专家建议未来我国需坚持科技引领、应用驱动的战略导向，着力提升科技创新能力，全面推动人工智能应用，通过科技引领和应用驱动的双向发力，实现我国人工智能尽快在理论上补齐短板、在技术上自主可控、在产业上占据高点。

一是整体提升我国人工智能科技创新能力。加大对人工智能领域基础研究的稳定持续支持力度，推动人工智能与数学等基础学科交叉融合，支持原创性强、非共识的探索性研究。集中力量打好关键核心技术攻坚战，引导和组织优势力量下大力气解决“卡脖子”问题。加快建设人工智能领域的国家战略科技力量，加强人工智能国家实验室和国家重点实验室等相关创新基地的整合布局。及时把握人工智能技术跃迁的重大机会窗口，以加快实施科技创新2030—“新一代人工智能”等重大项目为抓手，解决我国经济社会智能化升级的重大技术需求。

二是大规模推动人工智能场景应用。强化企业创新主体地位，深化产学研合作，提升人工智能技术在不同真实工业环境中的适应性，不断提高技术成熟度和实用化性能。通过进一步推进国家新一代人工智能开放创新平台建设等方式，充分发挥人工智能行业领军企业、研究机构的引领示范作用，鼓励各类通用软件和技术的开源开放，打造更加完善的技术创新生态。充分发挥地方推动人工智能发展的积极性，加强人工智能应用示范，全面增强经济创新力和国际竞争力。

三是继续把人才队伍建设作为人工智能发展的重中之重。坚持培养和引进相结合，完善人工智能教育体系，扩大研究生招生规模，加强人才储备和梯队建设，开辟专门渠道，实行特殊政策，实现人工智能高端人才精准引进。

四是加强人工智能伦理治理。人工智能具有技术属性和社会属性高度融合的特征，要围绕人工智能可能带来的风险挑战，加强人工智能在法律、安全、就业、道德伦理和政府治理等方面的问题研究，引导人工智能安全可控发展。

五是深化人工智能开放合作。要坚持国际开放合作，围绕人工智能全球性技术难题开展研发合作，共同推动人工智能发展与治理，共同制定人工智能领域相关国际标准和伦理规范，积极应对人工智能可能引发的全球性挑战。

② ai技术就业前景

现在的求职状况是竞争非常激烈。如果说7、8年前的状况是各个专业转CS的话，现在是全民转AI。各个专业的，例如自动化、微电子、机械、通信、电子信息、材料专业，都有大量的学生在学习机器学习(主要是深度学习)。19年8月份帮忙面试了6个提前批的应届生，都是985和211的，好像没一个是计算机专业的，（不过以前并没有人工智能专业，大家好多都是非计算机专业的）但是印象中好像有四个同学回答的还是可以的。从ResNet到MobileNet，从SVM到XGBoost，都回答的头头是道（但是都不是很深）。另外，有个朋友做AI社区的，把我邮件放到他们的内推文章了，结果我收到了接近50份左右的简历，基本985、211、普通一本的都有，想当年，我参加17年秋招，投递我就职的公司（CV四小龙）的人还很少，去东南大学的校招才十来个人参加，旷视在南京大学的宣讲会留下来参加笔试的，也应该没有40人。现在的情况是，211以下的基本很难找到AI独角兽的算法岗位了，除非是你有非常厉害的特长。依图今年的算法岗位竞争据说100:1，进BAT的算法岗更难。当前的AI状况是，学术界的研究热点已经从感知智能转向认知智能了，在CV方向，感知的基础算法（例如ResNet、SSD、YOLO、UNet、FaceNet、ArcFace）都是2018年前提出的了，2019年有突破性的、实用性强的算法基本没有出现了。深度学习算法增长增长缓慢后，导致的结果：基础的算法越来越模块化，调用它的技术含量也越来越低，算法被越来越多的人掌握，大家都会BP推导，都能讲清楚ResNet、SSD、YOLOv3的原理，导致竞争空前激烈；公司对算法工程师的需求数量降低，至少不需要再养很多人去发论文了。公司对算法模型的需求，在收集整理好数据，直接调用模块化的算法去训练，甚至使用AutoML来自动搜索模型架构就好了。现在AI独角兽应该都在把重点转向产品，或者收缩战略，集中到核心场景中了。就像近期地平线裁撤AIoT部门不少员工，将重点收缩到占公司收入大头的自动驾驶相关产品的研发中了。我猜测，后面各个AI公司会精简优化规模庞大的研究院，分流到相应的产品部门去。我并不是要看衰AI，个人后面的创业方向是做一个服务AI公司和个人开发者的产品，所以AI越繁荣，其实对于个人来说反而机会越大。只是，我越来越觉得，后面应该不存在体量庞大的AI公司，而应该是各个以AI为核心的产品公司，例如做工业检测、物流机器人、自动驾驶、智能安防、智能医疗、智能客服的各个产品公司。做在线算法API服务的，大概率会集中到BAT、华为这几家出售云服务的公司（API搭配他们的云计算出售）。而纯做算法的公司，肯定是规模小，团队精悍，聚焦有限几个特定场景的公司。另外，虽然算法岗位去大公司和明星公司比较难，但是去规模中小的公司还是不难的。毕竟我国又不是只有BAT 、TMD、 华为、商汤、旷视这几家，中国还有多少万家做算法相关产品的小规模公司呢。如果非常想去大公司，可是算法能力又没那么硬核，可能还是做前后端、客户端开发进去的概率更大。写了一篇更系统的文章假期在家，写了一篇关于中国AI公司发展前景的文章，对AI发展感兴趣的知友可以关注一下关于应届生offer选择的建议，请看这篇：————————————————————————————————————文末打个广告，我开了一个公众号：AIZOO，会在里面分享人工智能相关的实用的、前沿的技术和资讯，欢迎大家关注。

③ 计算机开发岗和算法岗都有些什么区别

其实只有在大厂这两个岗位才会被分的很清楚，小公司的话一般都是混着用，毕竟算法工程师都很贵，得保证利益最大化才行。

算法岗

这种岗位负责新算法的研发工作和论文的解读、编写，一般存在于一些大厂的实验室，比如国内的阿里、网络、腾讯、华为，国外的openAI、脸书、deepmind等。而且学历和专业要求极高，基本都是科班的名校硕士或者博士，这也是网传的算法门槛高的真正岗位，高学历保证了技术水准的同时也保证了技术员的学习接收能力，保证了国外如果有新的技术论文可以第一时间解读和实践。

算法工程师岗

目前我就是这个岗位，主要是负责将已经成熟的技术结合到商业项目中偏向业务一些，这个这个岗位就没有算法岗那么夸张，基本上只要是好一点的本科计算机专业就够满足面试要求了，目前商汤、旷视、寒武纪这些都偏向这个方向。

其实还有第三档的公司主要做的是产品，基本上就是调用模型然后应用到一些软件中去，来优化产品功能，基本上懂一些算法的开发就能做到这项工作。

④ 商汤科技(SenseTime) 这家公司怎样

这家公司是一家开放创新型公司，它专注于计算机视觉和深度学习原创技术研发。是一家迅速发展的公司。

2018年9月20日，科技部部长王志刚向商汤科技授予“智能视觉国家新一代人工智能开放创新平台”称号并授牌。

起源于香港中文大学，由香港中文大学教授汤晓鸥创立，自主研发原创深度学习平台Parrots。 以“坚持原创，让AI引领人类进步”为愿景。

商汤科技成立于2014年，是计算机视觉和深度学习领域的算法提供商。

2014年，商汤团队发表DeepID系列人脸识别算法击败Facebook，在全球首次超过人眼识别率。

商汤科技的核心团队由两大部分组成：一部分是来自麻省理工学院、香港中文大学、清华大学、北京大学的博士、硕士等；另一部分则是来自微软、谷歌、联想、网络等相关领域的从业者。

商汤科技已与香港中文大学、浙江大学、上海交通大学、北京大学建立了深度合作，共建联合实验室和研发中心，与清华大学、北京大学等多所高校成立研究团队。

商汤科技主研发的原创深度学习平台SenseParrots，对超深的网络规模、超大的数据学习以及复杂关联应用等支持更具优势。商汤科技还自主搭建了深度学习超算中心，大幅降低了各类人工智能技术的研发成本，并且缩短了开发深度学习算法模型的时间。

⑤ 商汤科技的办公环境如何

商汤科技的办公环境很好。

作为全球领先的人工智能软件公司商汤科技以“坚持原创，让AI引领人类进步”为使命，“以人工智能实现物理世界和数字世界的连接，促进社会生产力可持续发展。

并为人们带来更好的虚实结合生活体验”为愿景，旨在持续引领人工智能前沿研究，持续打造更具拓展性更普惠的人工智能软件平台，推动经济、社会和人类的发展，并持续吸引及培养顶尖人才，共同塑造未来。

特点：

商汤科技拥有深厚的学术积累，并长期投入于原创技术研究，不断增强行业领先的全栈式人工智能能力，涵盖感知智能、决策智能、智能内容生成和智能内容增强等关键技术领域，同时包含AI芯片、AI传感器及AI算力基础设施在内的关键能力。

此外，商汤还前瞻性打造新型人工智能基础设施——SenseCore商汤AI大装置，打通算力、算法和平台，大幅降低人工智能生产要素价格，实现高效率、低成本、规模化的AI创新和落地，进而打通商业价值闭环，解决长尾应用问题，推动人工智能进入工业化发展阶段。

⑥ 商汤科技概念股有哪些

商汤科技概念股龙头一览
1、上海临港。公司通过全资子公司临港投资所投资的SenseSmart Management L.P.基金间接享有商汤科技0.03%权益；商汤科技全球研发总部落户公司下属漕河泾园区。
2、苏宁易购。公司以约 5，000万美元（折合约人民币为 3.43亿元）的对价认购 SenseTime Group Inc.（商汤科技）增发的271，740，000股C-2轮优先股；商汤科技是中国领先的深度学习和计算机视觉的科技企业，在计算机视觉算法和场景落地中拥有独特的能力和优势 。
3、东方网力。公司与商汤科技在业务及资本方面存在良好合作关系；商汤科技曾于2018年以3000万领投公司子公司物灵智能取得4.03%股权；商汤在AI计算机视觉和深度学习技术引擎上的积累，在算力和算法上将对物灵智能在持续建立图像识别和深度学习上的领先地位产生核心技术的加持效应。
4、飞利信。公司与商汤科技签署了战略合作协议，双方将依托各自优势资源，在新型数字城市创新服务、人工智能等领域展开全面战略合作。
5、科大讯飞。参股商汤科技；公司持有商汤科技0.236%的股权?
6、立昂技术。公司与商汤科技在人工智能和系统集成领域保持着持续合作的关系；公司曾与商汤合资成立新疆汤立科技有限公司（现为公司100%控制企业），汤立科技基于商汤的技术，已开发出面向智慧社区、景区的智能管理平台，智能门禁、人脸考勤系统、智能迎宾系统等软件，正在进行市场推广。?
7、和晶科技。重要参股公司环宇万维（公司持有其48.57%股权，为第一大股东）与商汤科技达成战略合作协议，双方将在人脸识别技术的应用及相关技术产品等领域开展广泛深入的合作，共同推动幼教生态建设，推进“智慧树”的商业化进程。

⑦ 100万年薪的算法工程师在能力素质模型上有哪些差距

100W及以上的算法工程师，基本属于科学家了，大多数在这个领域的知名公司担任leader的角色。知乎这样的人其实挺多的，保护别人的隐私，我也不一个个艾特出来。这些人大多是名校博士，导师在业界非常有名。博士期间发表了很多顶会论文，拿过Google PhD fellow/Microsoft Fellow，或者做出了非常有影响力的工作。比如今年姚班的陈立杰和范浩强。众所周知，学术是一个圈，而且还是一个挺小的圈；往往一个方向最好的几家实验室，还彼此认识，关系不错。工业界虽然是谁行谁上，但算法方向毕竟偏学术，特点非常接近学术界，带有圈子属性。现在算法人才不仅贵，而且难招。大公司跟名校建立合作关系，请学术大佬来当首席科学家，他的博士也全都打包过来；创业公司利用自身的人脉关系，比如face++能招到不少清华优秀学子（创始人清华姚班），商汤科技招了很多香港中文大学的博士（创始人香港中文大学教授）等等。

⑧ 商汤科技和中兴比较

摘要 近日，中兴力维与商汤科技宣布达成战略合作。双方强强联手，将利用中兴力维的深厚行业积累及资源优势和商汤科技领先的AI原创算法，共同探索研究核心算法、人脸识别、大数据、结构化引擎等人工智能技术，以及在平安城市、智慧城市、雪亮工程等行业的落地应用，为客户带来极速、智能、友好的公共安全新体验。对于投资而言 最好的办法就是好公司都买入

⑨ 商汤科技十大股东

四川双马
股东关联，IDG参与融资，IDG是四川双马的股东。
国中水务
参股关系，公司是商汤科技B轮战略股东基金的股东。
苏宁易购
参股关系，苏宁联合阿里投资商汤科技C轮融资。
中国平安
参股关系，中平资本参与商汤科技C+轮融资，中国平安为中平资本。
科大讯飞
参股关系，在投资者平台上恢复称公司是全资子公司少量持股商汤科技。
飞利信
战略合作关系，公司与商汤科技签署合作战略合作协议共同发展面向新型数字城市的智能化服务。
东方网力
合资公司公司，与商汤科技共同投资设立深圳市深王世界科技有限公司，公司持合资公司股份36.66%，除此之外，公司还一直与商汤科技创始人汤晓鸥教授团队保持着密切的合作关系。
徐立，商汤科技创始人兼CEO。毕业于上海交通大学，香港中文大学。拥有十余年计算机视觉、模式识别、图像处理领域的研究和产品开发经验。
徐冰，商汤科技联合创始人兼任副总裁。
徐持衡，商汤集团主任工程师兼联合创始人。毕业于清华大学。
【拓展资料】
作为全球领先的人工智能软件公司商汤科技以“坚持原创，让AI引领人类进步”为使命，“以人工智能实现物理世界和数字世界的连接，促进社会生产力可持续发展，并为人们带来更好的虚实结合生活体验”为愿景，旨在持续引领人工智能前沿研究，持续打造更具拓展性更普惠的人工智能软件平台，推动经济、社会和人类的发展，并持续吸引及培养顶尖人才，共同塑造未来。
商汤科技拥有深厚的学术积累，并长期投入于原创技术研究，不断增强行业领先的全栈式人工智能能力，涵盖感知智能、决策智能、智能内容生成和智能内容增强等关键技术领域，同时包含AI芯片、AI传感器及AI算力基础设施在内的关键能力。
此外，商汤还前瞻性打造新型人工智能基础设施——SenseCore商汤AI大装置，打通算力、算法和平台，大幅降低人工智能生产要素价格，实现高效率、低成本、规模化的AI创新和落地，进而打通商业价值闭环，解决长尾应用问题，推动人工智能进入工业化发展阶段。
商汤科技业务涵盖智慧商业、智慧城市、智慧生活、智能汽车四大板块，相关产品与解决方案深受客户与合作伙伴好评。并已在香港、上海、北京、深圳、成都、杭州、南平、青岛、三亚、西安、台北、澳门、京都、东京、新加坡、利雅得、阿布扎比、迪拜、吉隆坡、首尔设立办公室。另外，商汤科技在泰国、印度尼西亚、菲律宾等国家均有业务。