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中科院研究员：AI开发任务繁重，单项目需3-5个月
12月初，关于AI深度学习的话题引起了业内的广泛讨论，美国AI专家Ali Rahimi和Judea Pearl都表示了对AI深度学习的担忧。如今，这场论战也蔓延到了国内。中科院研究员zui近向媒体表示，阻碍AI深度学习落地的主要有两个因素，一个是AI人才稀缺，一个是AI开发任务繁重。
年薪30万都抢不到AI人才
在早前的深圳高交会上，媒体表示，目前AI人才空缺十分严重，年薪30万都招不到相应专业的硕士研究生。根据行业目前的数据显示，AI硕士研究生年薪在30-50万，博士则60-80万。
中科院研究员表示，目前，AI人才市场处于买房市场，人才供不应求，外加上AI是近五年朝阳行业，对人才的需求十分庞大。
AI人才的稀缺，直接导致了国内AI行业很多项目无法正常推动，阻碍了行业的高速发展。
AI开发任务繁重
而更让整个行业面露难色的是，AI不仅人才不够用，而且开发任务十分繁重。
中科院研究员表示，AI目前主要采用的图形识别技术无法批量识别。例如识别一颗白菜需要十分钟，而识别一件衣服则需要另外启动一次算法，这样就导致了即使是基础开发，也需要耗费大量的时间，侵占大量的资源。
据业内统计，目前，AI单个项目的开发周期短则3到5个月，长的甚至以年为计量单位。
AI开发任重道远
中科院研究员同时表示，业内对AI的开发预期是希望AI在获取任务后自动完成所有识别及学习。例如我们给AI下达一个传感器检测的任务，AI会自动到互联网搜索传感器的信息，了解什么是传感器，并知道传感器的主要类型及作用，zui终完成传感器自动检测的预期目标。
但是很遗憾，目前AI技术还达不到上面的要求。
未来AI深度学习平台有望上线
解决AI开发面临的困境，单靠高校人才培养是远远不够的。未来，AI技术开发及深度学习平台有望上线。这样做的目的，是为了让中低端技术人员也可以通过操作简单的傻瓜式学习平台进行AI开发。
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