近日，谷歌李飞飞发布了一篇博客，然后连着发了三条推特，宣布一个叫AutoML的AI产品启动了。一石激起千层浪，国内科技圈炸开了锅，有一个论调很有意思：最先被AI革命的是AI工程师。这到底是什么逻辑呢?

　　因人工智能而被疯抢的AI工程师

今年的两会上，政府工作报告指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业，人工智能首次被写入了政府工作报告。不仅政府重视，BAT企业更是投入重金。百度已经将人工智能列为核心发展战略，腾讯也广招人才，成立AI实验室等部门。

再加上云计算等配套计算环境的成熟与完善，GPU云服务器、FPGA云服务器相继推出(如腾讯云)，人工智能产业今年或将迎来一个爆发式发展时期。

政府和企业对人工智能产业越来越重视，云计算使得AI工程师的门槛逐步降低。如何成为一名AI工程师，俨然成为程序员重点讨论的热门话题之一。

根据相关调查，可以看到对于AI相关的技术岗位，30万-60万年薪基本上是比较主流的收入水平，相较于其他技术岗位，基本上是8年以上工作经验的架构师的收入水平。231份样本数据中，30万以下年薪24份，30-60万年薪88份，60-100万25份，100万+31份，面议类的63份，局限在于很多年薪数百万的岗位不会被猎头发布出来。

如此多金而富有想象力的岗位为什么因为谷歌的AutoML而陷入被革命的泥沼呢?

为什么说最先被AI革命的是AI工程师 逻辑是这样的

谷歌放出的这个让代码界风声鹤唳的东西，叫做AutoML Vision，是整个AutoML体系的第一款产品，专注自动生产图像识别领域的模型。

简单粗暴地理解下它的工作原理：如果需要做一个图像识别的AI系统，那么需要在开发框架上自己搭建训练过程，完成各种训练部署，导入数据集，整个过程需要使用编程的方式来完成。

现在有了AutoML Vision，一行代码不用写，直接把要训练的素材放到系统去，等待等待，一个训练好的模型就OK了。感觉麻麻再也不用担心我熬夜写代码了。

看着特别神奇，其背后是深度学习领域中的迁移学习(Transfer Learning)技术。把此前谷歌训练图像识别模型时积累下来的训练过程，迁移到AutoML当中，这样就节省下来了后续类似模型的开发过程。类似于我们做题时套公式是一样的。

基于这样的情况，所以“最先被AI革命的是AI工程师”的言论渐起。

华强智慧网小编语

按照AutoML Vision的工作方式，的确对于想做机器学习又缺乏专业技术和人才的企业来说确实是个福音。它取消的，是通过代码搭建机器学习模型的过程，以及复杂的调试工作。仅保留了输入特定数据这件事给用户。很大程度上降低了机器学习训练中的工作量，尤其是编程工作。

但是，其真实效果其实是有待考量的。如果需要去制作更为复杂的机器学习系统，恐怕编程还是少不了的。

所以，在AI工程师中，真材实料永远不过时。最先被AI革命的是AI工程师，应该是那些希求快速转行AI骗高薪的朋友们吧。