首先要知道， 工资与你的能力正相关， 但不是成正比， 同样与你行业的热门， 你在你的能力范围内创造的价值 等因素有着直接的关系：
    （1）热门因素：

人工智能，也可以在狭义上的机器学习， 是很早以前就有的， 一个传统的CS(计算机科学）的研究课题，随着2013年， Yan LeCunn的LeNet，在Mnist等图像识别课题上的卓越表现而在学术界一炮走红。 而近几年随着自然语言处理，计算机视觉，无人驾驶等项目的实际落地而在工业界不断得到了验证。 人工智能不仅仅是一个概念，他的广适性能让他在诸多我们现在还未想到的方面里都能有应用前景， 现在很多公司都在积极布局人工智能， 用它的想法去替换以前项目中老的方法或者想出更加新的点子来应用。 这些都很能得到资本的青睐， 所以这个行业的资本非常的狂热， 富有前瞻性， 工资自然而然会高起来。

(2) 专业因素：

人工智能是数学， 人工智能是数学，人工智能是数学。(重要的东西要强调三遍），人工智能是一个技术性非常强的领域， 它需要从业者有很扎实的编程算法，统计学知识， 基础数学，英文文献阅读的能力，甚至是一颗耐得住寂寞的心。最新的知识或者contribution都是来源于英文文献的，而且每一个知识点都是杂糅着大量的数学原理， 没有大学或者平时不断的积累很难去理解其中的奥妙。

同时，原理和真正实践密不可分，但是又互有区别， 相信做过深度学习项目的同学都知道， 它是一个黑盒， 你永远也猜不住来， 机器是怎么想问题的， 我们只能根据结果，反推出它在哪一步逻辑中，可能存在着缺陷并且去改正。 这些都要亲自参与大型项目，才能慢慢学出来，玄学的东西，很难一时半会的教会他人， 必须实践才能抓取其中诀窍。

这些林林总总的技术原因，都造成了人工智能从业人员标准门槛不断提高， 理解人工智能概念的不多， 能理解其中数学深层原理的也不多， 有多个实践项目的就更少了。 这些总总加起来， 人工智能从业人员的素质就可想而知， 他们的工资也理应水涨船高。

（3）价值因素：

一个优秀的码农，可以干过十个码农能干的事； 一个优秀的人工智能算法工程师，它研究的算法可以干过一个传统行业里所有从业人员的事。 这就是，他创造的价值，无可比拟，无可替代。

大家已经发现了， 智能客服正在慢慢进入我们的事业， 以前一些简单的业务通过智能客服就可以实现， 那么，很多传统企业的客服人员就变的不那么重要， 慢慢被这个算法替代； 无人驾驶的不断深入甚至是落地， 导致本来的长途货运车司机，这一个行业都岌岌可危； 机器学习在计量经济的应用， 投资方面带来的越来越卓越的表现，让很多传统的金融公司都可以大幅度缩减本来应该需要的大量金融人员hc; 甚至是最近在Nature发表的 人工智能，通过智能算法做到胃部疾病推测诊断，都能做到和资深医师同样的效果。

一个厉害的人工智能算法工程师，让一个相关人工智能算法的落地，可以让千千万万个本来需要的职位现在变得无足轻重， 甚至是被取代。 这样的人才， 创造的价值是巨大的， 所以他的工资那么高，也是情有可原的～

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