博鱼官网月薪4W+ 年薪50万+am当前，人工智能正逐渐发展为新一代通用技术，加快与经济社会各领域渗透融合，已在医疗、金融、安防、 教育、交通、物流等多个领域实现新业态、新模式和新产品的突破式应用，带动生产流程、产品、信息消 费和服务业的智能化、高附加值转型发展。人工智能已处于新科技和产业变革的核心前沿，成为推动 经济社会发展的新引擎。

　　实际上，人工智能产业得以快速发展，无论是算法的实现、海量数据的获取和存储还是计算能力的体 现都离不开目前唯一的物理基础——芯片。可以说，“无芯片不 AI”，能否开发出具有超高运算能力、符合 市场需求的芯片，已成为人工智能领域可持续发展的重要因素。

　　受宏观政策环境、技术进步与升级、人工智能应用普及等众多利好因素影响，2018年中国AI芯片市场规模达到80.8亿元，同比增长50.2%。

　　目前，我国的人工智能芯片行业发展尚处于起步阶段博鱼中国。长期以来，中国在 CPU、 GPU、DSP 处理器设计上一直处于追赶地位，绝大部分芯片设计企业依靠国外的 IP 核设计芯片，在自主创新上受到了极大的限制。然而，人工智能的兴起，无疑为中国在处理器领域实现弯道超车提供了绝佳的机遇。人工智能领域的应用目前还处于面向行业应用阶段，生态上尚未形成垄断，国产处理器厂商与国外竞争对手在人工智能这一全新赛场上处在同一起跑线上，因此，基于新兴技术和应用市场，中国在建立人工智能生态圈方面将大有可为。

　　2018年全球AI芯片市场规模预计将超过20亿美元，随着包括谷歌、Facebook、微软、亚马逊以及百度、阿里、腾讯在内的互联网巨头相继入局，预计到2020年全球市场规模将超过100亿美元，其中中国的市场规模近25亿美元，增长非常迅猛，发展空间巨大。

　　目前全球各大芯片公司都在积极进行AI芯片的布局。在云端，Nvidia的GPU芯片被广泛应用于深度神经网络的训练和推理。Google TPU通过云服务Cloud TPU的形式把TPU开放商用。老牌芯片巨头Intel推出了Nervana Neural Network Processors（NNP）。而初创公司如Wave Computing、Groq、寒武纪、比特等也加入了竞争的行列，陆续推出了针对AI的芯片和硬件系统。

　　智能手机是目前应用最为广泛的边缘计算终端设备，包括三星、苹果、华为、高通、联发科在内的手机芯片厂商纷纷推出或者正在研发专门适应AI应用的芯片产品。另外，也有很多初创公司加入这个领域，为包括智能手机在内的众多类型边缘计算设备提供芯片和系统方案，比如寒武纪、地平线等。传统的IP厂商，包括ARM、Synopsys、Cadence等公司也都为手机、平板电脑、智能摄像头、无人机、工业和服务机器人、智能音箱等边缘计算设备开发专用IP产品。此外在终端应用中还蕴藏着IoT这一金矿，AI芯片只有实现从云端走向终端，才能真正赋予“万物智能”。

　　而伴随着科技发展有个很重要的工作岗位类别就是算法工程师，算法工程师是一个非常高端的职位，逐渐往人工智能方向发展。是非常紧缺的专业工程师，兼具前途和钱途！

　　当前人工智能的普及率还偏低，但发展潜力很大。本次调研数据显示，已经使用 AI/机器学习/深度学习技术的仅占 16%，37% 表示正在尝试使用，只有 16% 的开发者表示完全没有用过。

　　与此相对的，在团队规模上 66% 的开发者所在团队规模小于 10 人，超过 100 人的仅 10%。这也意味着，机器学习/深度学习算法工程师极为紧缺。

　　在报告中我们可以看到，AI 的应用还有很大的发展空间，而如何帮助企业寻找到其业务痛点，寻找落地场景，进而利用 AI 技术帮助其进行提升和改进、甚至业务重塑将是这场变革的关键点。

　　随着互联网公司对用户个性化体验重视程度持续加深，推荐算法岗位招聘薪资飙升，2019年Q1平均招聘薪资逼近4万元大关。不知道各位推荐算法工程师小哥哥还缺不缺女朋友，考虑一下？

　　在算法工程师除了在AI芯片中几个重点赛道（数据中心、自动驾驶、安防、手机终端AI）发展之外。还会涉及到一些技术应用到实际的商业场景当中。现在根据不同的商业场景给大家罗列一下算法工程师可以干什么以及对应的公司或产品。

　　2019年秋招接近尾声，这场人才抢夺战总计耗时三个月，在AI的战场上，以达成博士平均40-50w年薪，硕士平均30w-40w年薪的均衡价格落下帷幕，再创新高。

　　算法工程师需要具备集成电路设计、验证及测试相关经验，同时要精通人工智能算法和拥有计算机体系结构搭建能力等各项专业技能。目前掌握这几项核心能力的复合型人工智能芯片工程师凤毛菱角。

　　不同公司的具体要求不一样，但是大同小异。以阿里为例，算法工程师的要求基本可以拆分为以下七点：

　　总体上来说，从事人工智能的程序开发工作，算法是基础，同时还要有建模与实验研究的意识，有扎实的基础知识。

　　可能很多人会说AI行业能拿高薪水的都是博士硕士研究生级别的人，我们本科生起步都比人家低，怎么可能比得过？

　　正是在人工智能AI如火如荼的大潮下，技术替代的都非常的快。而且需要相对专业的人才能从事这个领域。在这种情况下，从业者持续学习就显得尤为重要，除了是技术能力的提升，还有就是保持对业界技术进步和信息同步的认知。

　　首先，你要清楚岗位需要精通的技能和是干什么的，针对性地去学习，并且实践起来。学习路径主要分为三大块：自学+老师指导+实习实践

　　人工智能芯片设计几乎涉及人工智能算法、芯片设计、芯片测试以及系统搭建等的所有高级技巧：包含人工智能算法的训练和执行优化、AI芯片架构设计，AI芯片RTL功能实现，AI芯片仿真测试，AI芯片工具链的完整全栈式的解决方案。

　　无论是在学校还是已经就业的AI工程师，他们的可能都仅聚焦于AI算法、FPGA设计、嵌入式系统等等。但由于AI芯片涉及面广，很少工程师能够接触AI芯片整体设计流程博鱼中国，更不要说实践经验了博鱼中国。

　　目前国内没有系统化的、专业的人工智能芯片设计课程。学习材料也仅有相关论文没有详细的专业教材，并且这些材料大部分重于理论，难应用于实战。

　　这背后引申出的是——AI芯片工程师们对专业知识和实战经验的学习程度远远不够，技能的”深度“和”宽度“还欠缺很多，以至于遇到各种无法突破的壁垒，这点相信许多工程师能够感同深受。

　　在这里给大家推荐一门《手把手教你设计人工智能芯片及系统》开发套件视频教程。课程由中山大学—梅隆联合工学院毕业的AI芯片专家陈小柏博士领衔专家团队录制。课程分为初级、中级、高级全阶系列，初级课程里面讲解我们芯片设计中涉及到的一些FPGA的基础知识，小白学员都可以上手。中级和高级会包含了AI算法training / Fine-tune，linux系统结构管理，FPGA RTL基于CNN计算引擎。另外，为了能让大家更直观快速的学习，本次教程将会开放一套可直接使用的某AI芯片产品源码给到学员，实战+理论+教程以及配合导师团队的答疑讲解让你能更深入地理解AI芯片原理和设计。

　　该教程将会以人工智能芯片设计流程为主线，从算法基础、算法建模、应用场景等几个方面详细论述人工智能算法在芯片端的设计理念和方法，涉及Caffe，Tensorflow等算法框架的训练、Fine-tune讲解以及业务场景应用，同时涉及人工智能芯片的高吞吐量架构设计、高并行性计算引擎设计、多级存储的数据流设计，实例详述AI算法的量化和模型压缩等多个环节等等，我们希望在你学习的过程中，不仅仅得到的是理论解答，能更多从业务需求、芯片选型、开发验证等各个角度去理解AI芯片设计开发流程。

　　目光所及，这可能是目前业内唯一配合开发板、开放芯片产品源码，并从业务需求、芯片选型、开发验证等各个角度讲解AI芯片设计开发完整流程，把每一个环节细粒度拆分到能够手把手教你的课程。关于芯片设计角度开发RTL并应用到具体场景，你可能很难找到比此课程更系统和全面的讲解。

　　拥有近10年FPGA开发及团队管理经验，曾任职于某大型医疗器械厂商，从事CT、核医学等底层数据采集，后加入某国产FPGA原厂，对外支持大型医疗器械及通信企业。2015年离职创业，联合创立MYMINIEYE（my mini eye）品牌，从事无线通信开发，现任公司COO。涉及CT，核医学，无线通信专网等多个大型项目的开发及主导开发。对TCP/IP，Serdes，高速存储，LDPC编解码等有深入理解。

　　第一次和真薇科技接触是在港科大的一个晚宴，后来有幸和真薇科技核心研发团队深入交流，对他们所做的技术及AI领域的积累深表敬意。在技术领域和创业过程中的经历我们和真薇科技有着极大的共鸣，他们是一群对技术有着狂热的极客，在算法、芯片及FPGA领域有着深厚积累，相信本次课程将会对大家带来极大帮助，MYMINIEYE团队也将会对本次众筹提供力所能及的最大支持。

　　瑞士伯尼尔大学博士,德国不来梅大学硕士,山东大学学士。现任吉林大学通信工程师学院助理教授（2017海外人才引进）。无线通信与定位方向国家自然基金项目一项、国家留学基金委访问学者项目一项、横向课题一项。阿里巴巴资深算法工程师。2016年度瑞士最佳博士论文，博士期间参与欧盟科研项目两项、瑞士国家自然基金委项目一项。发表无线余篇，含: IEEE Internet of Things Journal, IEEE Transactions on Wireless Communications, IEEE Journal on Selected Areas in Communications等。

　　当前，人工智能正逐渐发展为新一代通用技术，加快与经济社会各领域渗透融合，已在医疗、金融、安防、教育、交通、物流等多个领域实现新业态、新模式和新产品的突破式应用，带动生产流程、产品、信息消费和服务业的智能化、高附加值转型发展。人工智能已处于新科技和产业变革的核心前沿，成为推动经济社会发展的新引擎。

　　实际上，人工智能产业得以快速发展，无论是算法的实现、海量数据的获取和存储还是计算能力的体现都离不开目前唯一的物理基础——芯片。能否开发出具有超高运算能力、符合市场需求的芯片，已成为人工智能领域可持续发展的重要因素。

　　真微科技团队富有多年的研发经验和成果积累，其基于工程经验推出《手把手教你设计人工智能芯片及系统》，显著区别于传统理论教程，相信会对各位大学生及工程师朋友有更好的指导意义。

　　课程的全面性超越了市场95%的同类课程：我们不想告诉大家怎么点亮流水灯、也不翻译原始文档（国内很多这种教程），也不照搬网络流传的祖传代码，更不会讲些无关痛痒的业内共识，而是站在芯片设计角度开发RTL，让工程师对人工智能算法和芯片设计的认识和开发站在一个更高的层次。

　　我们可以负责任的告诉大家，本次课程的内容是以开发板+视频教程配合学习，内容非常丰富，源码开放，能帮你快速理解学习。如果你是以下类型的学员，本门课程将会非常适合你：

　　随着技术的进步, 个性化推荐未来一定会遇到很多有意思的挑战和机遇，值得我们去探索研究, 所以将个性化推荐作为你的职业选择一定是一件振奋人心的事情, 让我们拭目以待！返回搜狐，查看更多