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现在有些论断说：“AI 行业不热了！泡沫终是泡沫？”但实际上，只有身处 AI 产业之中的局内人才深知，在经验了实践钻研、数据驱动的阶段后，整个行业日渐成熟，进入了产业落地利用阶段。眼下亟需的是从技术到业务的交融，而不仅是技术自身的迭代。
第四次工业革命的驱动力量，这是科技行业对人工智能技术的价值评估。这次技术反动涌现出的新型 AI 复合型人才，正乘着 AI 产业化落地利用的风口，在各自的行业乘风破浪。用 AI 驱动业务、推动产业降级，就是这些人的时代使命，江湖人称“AI 架构师”。
从字面拆解“AI 架构师”—— AI 对应算法技术；架构师则波及对工程架构和业务的把握。把 AI 技术高效落地利用，找到在以后算法中可能最大化满足约束条件，并最优地实现目标的办法，这是 AI 架构师的外围使命。
但遗憾的是，AI 架构师的成长是一个漫长的过程。让做算法的人去理解业务架构，让做传统架构的人去把握 AI 技术，这须要工程师长时间的深度实际积攒和技术形象能力。
四大象限 找准 AI 架构师转型方向
在所有工程师中，钻研算法出身的工程师和扎根工程技术出身的架构师，是最有可能转型成为 AI 架构师的两类人。他们有不同的侧重点，转型后具体又能够细分为四个方向可供大家参考：
- 算法出身转型为偏 AI 业务利用（偏业务策略）的 AI 架构师。他们有较强的 AI 技术背景，对业务的了解更粗浅、与业务的联合更严密；
- 算法出身转型为偏 AI 平台工程架构的 AI 架构师。他们有较强的 AI 技术背景，工作职责绝对前者偏平台或中台，对业务的反对更宽泛；
- 工程出身为转型偏 AI 业务利用（偏策略架构）的 AI 架构师。他们有传统架构师背景，工作职责贴近业务且善于从架构策略施展 AI 作用；
- 工程出身转型为偏 AI 业务利用（偏工程架构）的 AI 架构师。他们仍然有传统架构师背景，工作职责却更偏底层的工程架构设计与实现。
算法工程师与传统架构师的转型之路存在各自的挑战，相比传统架构转型 AI 架构师而言，算法出身的工程师转型最大的瓶颈在于与业务的联合能力、对业务的理解能力和落实到工程实际中的教训积攒。如果你想少走弯路，从算法工程师高效的转型成为 AI 架构师，上面的内容对你非常要害。
重复“锻炼”降级 AI 实战能力
一般来说，算法工程师经常针对的工作都是形象后的、环境变量绝对固定，基于这些问题做模型算法层面的钻研。对业务的理解能力和落实是须要到工程实际中去一直积攒的。
算法思维是算法出身人的最大劣势，因为基本功扎实，要留神的重点就在对业务了解和形象层面上进行冲破。只有工程能力没有太大的瓶颈，而后在理论我的项目中重复锻炼架构能力，和工程的架构的同学多配合晋升综合素质，工程能力也很容易失去补足强化。
尽管这个转型的过程中会遇到很多丘陵和沟壑，但把工夫维度拉长，当你从开始解决业务的某一个小问题到解决更大范畴的业务问题，这是你为之付出所带来的成长。
“握手”业务 找到 AI 最佳实际
很多算法出身的人，往往更关怀和聚焦 AI 技术的原理是什么、某个算法原理是什么，但随着工作的开展，关怀和聚焦的方向就一点一点的变成算法的价值在哪里、算法能解决什么问题；到起初，你会发现把算法利用到实在的业务场景里，解决算法的瓶颈以及存在的其余问题才是要害。但这个过程其实是从算法到业务的一个交融与渐进的过程。
当你走近 AI 架构师这扇门，你应该思考：如何站在业务零碎的角度，找到业务最重要、最外围的问题？如何联合算法和工程教训，实现高效的 AI 业务零碎？这些问题要求你不仅要把握传统意义上的机器学习或者深度学习算法，还须要对整个行业的业务有充沛的了解，只有这样能力设计出合乎业务倒退的 AI 零碎。
有人曾全面地认为 AI 零碎就是算法，但这是谬误的认知。AI 零碎和算法差异十分大，AI 零碎是算法、工程架构、要解决的问题以及一系列的约束条件的集合体。从工程零碎角度，AI 平台自身是一个技术型产品，算法是外面很要害的组成部分——但不是全副。AI 架构师就是要在具体的业务场景中设计并实现相应算法的最佳实际。
“迭代”能力 晋升本身 AI 实力
AI 行业的快，让人超乎设想。前几年的热点还是“下围棋”类的单点技术，现在曾经笼罩了衣食住行生存、商业的方方面面。AI 倒退的快，要求 AI 从业者的能力也要疾速迭代，除了算法模型之外的要害能力，更要有诸如问题形象、技术选型和技术实现的能力。
抛开建模问题去思考问题的外围，而不是先思考建模问题。比如说风控问题，传统树能够做风控、深度学习也能够做风控。但你要先把问题定义分明，如何掂量贷款规范？如何确认贷款条件？以及须要哪些特色、哪些数据等等，思考完这些之后，你天然能够找到适合的模型。
AI 时代曾经到来，将会有越来多的零碎被 AI 自动化所取代。企业的竞争究竟是人才的竞争，AI 的竞争实质更是 AI 人才的竞争。只有找到适合的方向、明确职责定位、并为之致力，采取有效的学习晋升计划能力成为撑持企业的要害人才。
AICA | 转型 AI 架构师的直通车
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晋升对于本身企业具体业务场景了解的定位和认知
○AI 转型降级的典型技术案例分析
疾速积攒对整体业务、整个行业关键问题的深度形象能力
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在以后国家宏观政策利好的工夫窗口内，AI 正在迎来新的时机，作为算法工程师的你，筹备好关上这扇门了么？
