最近閑來無事，老潘以一名普通演算法工程師的角度，結合自身以及周圍人的情況，理性也感性地分析一下極市平臺前些天發布的2020年度中國計算機視覺人才調研報告，

以下的“計算機視覺人才”簡稱“人才”，感覺說人才有點怪怪的感覺？自己也算人才么？老潘只不過是一個普普通通的演算法工程師罷了(逃)，

這個報告一共分為幾個方面，用大白話講一下就是：

• 計算機人才哪個城市最多，哪個專業最多、都喜歡發些什么論文、喜歡什么編程語言、深度學習框架、作業地點等等
• 作為計算機人才，我們應該學習什么才能不被社會所淘汰，如何提升自己
• 計算機人才也會有煩惱，不論是在學校還是在公司...

..都是你想知道的，

再次宣告，該報告是由極市平臺、中國影像圖形學學會以及Deloitte聯合發布，以下圖片內容來源于報告，未做任何修改，一共34頁的報告PDF，感興趣的，公眾號回復“000”即可，

哎呀，廢話不多說，開始分析(吐槽)吧，

第一節 人才現狀？

先看下人才分布？

調研人才分布中碩士和本科占比80%挺正常，碩士做演算法工程的更多，博士做演算法研究的更多，一般在互聯網公司中，大部分都是碩士做演算法工程師，來的實習生也都是碩士研究生，當然也有少許的本科生，特別優秀的本科生應該也是可以做演算法工程師這個崗位的，

研究生相比本科生的優勢可能是：

• 學位，以及多學了幾年知識？
• 但最重要的是在研究生階段你有實驗室，實驗室如果老師資源夠好經費足夠，是可以做一些其他人沒有條件去做的事情，

回想起當年本科生的時候，大家都是湊錢參加比賽，所有設備都是隊員們慘兮兮地從生活費中一點一點扣，買個主控板都要精打細算，拿不到好獎項(獎金)的時候也常常入不敷出，

不過那會大家都很開心，畢竟是真正的熱愛，當年熬夜通宵的日子現在也一去不復返了，

本科生與研究生做專案的區別還有一個：本科生沒有約束，作比賽更多的是憑著興趣，是主動；研究生有導師管著，大部分學生做專案是導師要求，是被動，態度決定一切，興趣才是不斷學習的動力，

哦對了，報告中一句話值得推敲："在具備相關經驗的群體中，其演算法經驗略多于工程經驗"，

好好打工程基礎吧！

看一下地域分布

來自北京的人才無需質疑數量肯定是第一，原因很簡單，北京相應的人工智能企業最多，互聯網氛圍最好，大家當然都來北京了，接下來是深圳，深圳是創業之都，機具創業熱情，硬體公司也多一些，機器人和AI結合的企業一抓一大把，最出名的算是大疆了，

好的企業都被一線二線城市瓜分了，那其他地方呢..

老潘也面臨著殘酷的事實：我這個專業這個技術方向，回老家實在找不到作業啊，

專業分布

再看一下專業分布，

學計算機專業的就是好呀，計算機相關專業在找作業上是有一定的優勢，畢竟人家底子好一些，但是大家不要灰心，現在是自學的時代，網上好資源一搜一大把，只要你肯下功夫學習，不一定比專業搞計算機的差，

專業(相差太大的專業，例如田園設計等，這個難度可能會大些)和你在上學階段學什么關系并不是很大，關鍵還是看自己，

趁著在學校，多找些組織，找些資料，趕緊學習吧！

研究領域

果然目標檢測的人最多，

目標檢測最好入門，資料最多，變種最多，代碼最多...特別適合充當畢業生的畢設專案選題，不過如果是找演算法開發相關的作業，只會目標檢測是遠遠不夠的，

老潘在前年找作業的時候主打的也是目標檢測，當時在實習時候已經聊好了一個公司leader，答應說秋招的時候會再面試一下(就過)，但是秋招的時候那位leader不好意思地跟我說，他們公司目標檢測相關任務開發這一塊的人已經比較多了，他們更想要招有3D生成或者GAN專案經驗的求職者，總而言之就是一句話：

你很優秀，但是不適合我們，

不過不同公司的需求是不一樣的，目標檢測這個方向對于大部分公司來說，仍然是需求量比較大的，

時代在發展，AI也在不停進步，你要問我現在CV領域哪兒還不卷？

我也不知道啊~

發表論文分布

發論文最好發的是什么話題？當然也是目標檢測了，

不得不吐槽一下，不管是anchor-base還是anchor-free的檢測框架，改一下腦袋(head)改一下頸部(neck)改一下身體(backbone)就可以水一篇論文了，什么？不會改？那就改一下資料集吧~同樣的框架，換個場景，又是一條好漢，

喜歡的編程語言

還是老潘之前說過的，AI行業最流行的語言就是Python和C++，

不論是最火的深度學習框架Pytorch和Tensorflow，還是比較流行的模型加速推理框架TensorRT和TVM，都會提供Python介面來實作與用戶的互動，提供API供用戶使用，但實際內核代碼都是使用C++撰寫的，原因很簡單，為了保證性能以及方便地使用各種加速庫(MKL、cuDNN)，另外，C++中的各種特性也比較適合團隊協作開發大型專案，感興趣的可以閱讀相關原始碼，親自感受下其牛逼之處，

對Pytorch原始碼感興趣的可以看:

• 一個Tensor的生命歷程(Pytorch版)-上篇
• 一個Tensor的生命歷程(Pytorch版)-下篇

還有很多這里暫時不介紹了，有興趣可以關注老潘，時不時會分析一哈框架，

喜歡的深度學習框架

以下內容很真實..國產的深度學習框架使用率7%不到(今年應該超過7%了，paddlepaddle很好用)，還是Pytorch和Tensorflow的天下，

PS：感覺Darknet應該是靠yolov3火起來的，而且后繼有人不斷更新...純C語言開箱即用對工業界簡直不要太好，Caffe2挺可惜，MXNet小而美，

老潘理性分析一哈，對于學生來說，框架的易用性和社區完善度很重要(說白了就是遇到不會的問題，百度的時候資料多不多)，還有剛開始入門的小白，會聽別人說什么什么好什么好，跟風使用；但對于公司來說，基本就是根據實際需求選擇使用框架，例如這個模型只有Tensorflow的開源版本，有咩有Pytorch的，滅有？復現太耗時間，直接上手Tensorflow吧~畢竟是以業務來驅動的，產出就是第一目標，反之亦然，

目前情況來看，Pytorch不論在學生還是公司占有率優勢很大，老潘3年前開始使用Pytorch進行深度學習研究，那會還是0.2版本，對比當時的TensorFlow，簡直就像螞蟻和大象，但短短2、3年時間，螞蟻已經長大了，

公司更傾向于Pytorch的原因也很簡單：

• 多種模型Pytorch實作最多(例如CenterNet、FCOS)
• 多種整合好的訓練框架基于Pytorch(mmdet、detectron2)
• Pytorch訓練好的模型部署起來也比較方便(各類推理框架對于Pytorch的支持更多一些，例如TensorRT)
• 更多數不清的理由(例如debug方便、對新手友好等等)

當然TensorFlow也是有優點的，TensorFlow-server很多公司在使用，雖然也有一部分是歷史原因，但是其穩定性和可靠性仍然比大部分的server要強，

PS：推薦一個可以媲美TensorFlow-Server的服務器推理框架——triton-inference-server，前身是TensorRT-server，現已開源，可以部署各種框架模型進去(TensorRT、Pytorch、TensorFlow、Onnxruntime等)，老潘研究過一段時間，苦于沒有時間分享，感興趣的可以交流一波~

什么？上述框架滿足不了你？你要手擼一個框架自己搞(嚴重懷疑你是來炫技的)？在學生時代是可以花點時間，模仿其他大型框架寫一個小的框架練練手，這里推薦幾個專案來瞧一瞧學一學：

• tinyflow
• tinygrad
• C++模板元編程實戰-一個深度學習框架的初步實作

一般來說，框架同時具備訓練和推理功能，但訓練部分寫起來挺難，如果是只寫推理功能的話，又簡單一些，很多框架只有推理功能，感興趣的可以參考一哈，簡單列了一些(并不全)：

• NCNN
• MNN
• TVM

如果是硬體公司(很多這樣的硬體創業公司)使用自己的芯片，也會有相應的AI底層演算法工程師去搭建類似于TensorRT這樣的產品，寫op，操控記憶體介面，最終產出類似于TensorRT這樣的元件，暴露出API供上層呼叫，

總之，框架這東西還是用的舒服比較好，我嘛，就喜歡用Pytorch！

薪資情況

大部分互聯網公司搞演算法的薪資比搞開發的可能會高一些，但其實也相差不了多少(真的相差不了多少)，

大部分演算法工程師也會干開發的活，只是附帶演算法這個屬性罷了，只有真正的演算法研究員才是真正研究演算法理論退出新演算法的，

對于硬體公司來說(vivo、oppo這類)，演算法工程師和開發工程師薪資并無區別(碩士校招)，都是有好幾檔，看各自水平定級，但是會有些研究性質的崗位只要求博士參與，這也就是博士與碩士的差距，

對于碩士研究生來說，演算法和開發相差并沒有想象中那么大，也不存在所謂的鄙視鏈，

行業分布

行業分布還是比較中肯的，人工智能領域與深度學習密切相關，大部分互聯網公司也有很多深度學習的業務線存在，例如快手、抖音等各種AI玩法，都是與深度學習關系很深的專案，

還有電商的以圖搜圖、虛擬試妝；教育領域的視頻教學中的課程互動、拍照搜題、智能閱卷等等，都是現在很平常融入生活中的AI場景，也可以說，AI無處不在了，

借一下報告中的內容：

自2018年起，全球計算機視覺技術不斷成熟，開源生態、技術社區、人工智能開放平臺的建立也使得演算法的開發與應用門檻顯著下降，德勤在《全球人工智能發展白皮書》中指出，由深度學習驅動的計算機視覺在某些領域已經超越人類，特別是在人臉識別、影像分類等任務中，同時，在我國，計算機視覺技術的應用擁有龐大的市場空間與豐富的場景資料，因而當技術成熟度達到產業要求時，不少垂直行業，尤其是行業中的頭部企業，選擇了在組織內部搭建計算機視覺團隊，打造行業專屬的計算視視覺演算法產品或相關功能，

第二節 人才的個人期望與規劃

人才能有什么規劃？無非就是想不斷提升自己的技術水平和薪資水平罷了，

城市意愿

還是北上廣深，老潘作為一名演算法工程師，因為北京的互聯網機會多，就毫不猶豫去了北京，其實對于任何打工者來說，哪的作業機會多當然就去哪兒了，在老家空有一身本領，但找不到合適的作業是最無奈的，

當然也與城市發展以及公司薪資多少有關系，大城市發的錢比較多，但是房租貴，小城市發的錢比較少，但是房租便宜，究竟去哪兒好，還是看自己，

提升自己

不得不說，程式員這個職業為何適合年輕人，有一點原因就是新技術來的很快，我們需要不停地根據業務需求學習新的知識，最好是能夠快速上手，年輕人嘛，不會的東西學學就會了，

上圖已經表達的很清楚了，大部分的程式員都是靠自學，自學是個主動的程序，自己尋找資料自己決定下一步該學什么，雖然有點累但是學習效率很驚人，

個人認為網上的付費視頻可以看，但不是必要的，視頻只是輔助作用，而且被動學習有時候會讓自己產生感覺學習了不少的幻覺，老潘提醒一哈，如果只是光看視頻不進行實戰(完成一些課后作業啥的)，學了不多久就會忘得，

遇到問題就百度或者google一下就好了，大部分的技術文章出自以下這些平臺，這些平臺是很好交流技術的地方：

• 知乎
• CSDN
• 掘金
• 博客園
• 開源中國
• 騰訊云社區
• 等等

當然也有很多優秀的個人博客，這里就不一一列舉了，不要臉地宣傳一下自己的博客(逃)：

• oldpan博客

作業崗位選擇？

演算法工程師還是最香的，適合演算法與工程兼備的童鞋，

高校老師和高效研究生適合喜歡搞研究、喜歡探索新方向的童鞋，

AI產品經理和AI專案經理據老潘所知門檻較高，大廠一般都會要求有實習經驗的童鞋，

研究興趣變化

報告指出：

在計算機視覺技術發展程序中，隨著前沿理論的不斷突破、產業應用的趨勢變化，計算機視覺領域的人才 研究方向也在相應作出調整，本次報告對在職人員希望未來研究的領域進行了調研，結果發現:目標檢測、影像分割、文本理解、目標跟蹤仍為計算機視覺人才未來研究的重點方向，同時醫學影像處理識別的研究興趣排名由第 7 位上升到第 5 位，這可能與新冠疫情后醫療領域計算機視覺相關需求驟增有關，

目標檢測目前還是很熱門的研究方向，畢竟剛需在那里擺著，老潘建議，學生階段，最好還是多方向、多嘗試嘗試不同方向的演算法，不要把蘋果放一個籃子里，

第三節 社會對人才的述求

碩士級別是演算法工程師的敲門磚，那是因為之前本科的時候很少有深度學習的專案，大部分只是ACM或者大學生電子設計大賽這樣子的，和人工智能關系不是很大，

現在條件好了，深度學習也普及了，大部分高校也開設了相關的課程，我的表弟他們在本科階段已經參與一些老師的專案，開始訓練yolov3模型部署在TX2上去參加一些比賽，和研究生做的并沒有本質上區別，這都是5年前想都不敢想的，

現在是全民普及AI的時代，AI已經無處不在了，

技術要求

很真實，企業對人才的要求實際只有一個：

• 能幫我解決問題！

但是解決問題也沒有實際那么簡單，需要很扎實的基礎和較強的學習能力才行，

在企業不同于在學校，企業要求的不可能是demo級別的玩具，更多的是穩定可靠、精度達到要求且可以上線，缺一不可，看似簡單，但實際困難重重，與高校場景完全不同，所以建議大家在高校中盡量多參加一些實際的專案，要有反饋，千萬不要自嗨，

PS：作為演算法工程師，往往都是有壓力的！拖大家的福，老潘的頭發還是很濃密...

其他需求崗位

只有一點要提醒的，不是只有崗位名稱包含CV、影像、AI等的才與深度學習有關系，隨著深度學習的不斷普及，上到演算法層，中到軟體層，下到硬體層，每個層都有與AI、與計算機視覺相關的崗位，

崗位名稱五花八門，這里只說一句，名稱是一方面，點進去看崗位介紹最靠譜！

關于演算法崗位分布與特點老潘之后抽慷訓匯總一波，

第四節 人才的培養與發展

雖然說我們大部分人是靠自學，感覺有臺電腦就可以，但是對于深度學習這個燒錢的方向來說，有設備有機器是最好的，這里列一下我們學習可能需要的設備：

• 顯卡(深度學習訓練必備)，關于顯卡的選擇，可以看下我之前的一篇文章給你一份配置清單:機器學習、深度學習電腦顯卡配置指南，雖然是之前的，但是仍有參考意義，
• 推理卡(如果你不搞訓練只搞部署)，類似于英偉達的TX2、Xavier系列、jetson nano系列，或者樹莓派系列，這類板卡適合搞一些工程專案，類似于部署落地

關于部署落地，老潘有話想說：

• CV演算法內卷嚴重，但是我們可以看看視覺演算法工業部署及落地方面的技術知識

實驗室沒有資源的但是又想參與的，可以自己掏錢買顯卡(這里簡單提一下，可以買2月26日發布的3060-12G顯卡，官方建議價2499，性能和之前的1080ti差不多，如果有條件可以搶到，這款卡很適合做深度學習)，也可以白嫖一些GPU資源(例如kaggle)：

• 隨身GPU服務器：Kaggle中kernels的快速入門指南
• 還有一些白嫖的GPU資源老潘還沒有整理，之后會發布相關文章(關注老潘不錯過)，

放心吧，只要你真心想入坑深度學習，GPU資源什么的不是大問題，可以通過各種方式解決，關鍵還是要有熱情和興趣，畢竟深度學習這條路，注定不會一帆風順，

在學校與在公司的煩惱

在學校的煩惱能有啥哦？老潘認為在學校還是很舒服的...想學什么學什么，想做什么做什么，

不過肯定會有一些不滿足于現狀的學弟學妹們，想要突破一下自己，找點事情做，這個時候如果導師不給力，還是要靠自己的，主動找點事情做吧~

有疑問也可以與我交流，

關于研究生導師和人工智能公司的發展瓶頸(煩惱)，就不是我們所考慮的了，看看就行啦！

關于課程

基本高校的課程如下，課程基本是起到引匯入門的作用，渴望學習的我們，更多的是希望自己找自己感興趣喜歡的課程去學習，

課程資源限于篇幅，可以看看這篇：

• 2021年了，我們還可以入門深度學習嗎(含資源)

正如報告中所說：

短期內在高校開設細分領域的課程仍有不小的挑戰:

• 一方面，計算機視覺細分領域廣泛，學生興趣較為分散，細分領域課程可能無法滿足全部學生需要;
• 另一方面，由于本領域技術迭代速度極快，且部分領域的學習需要多樣化產業實際案例的支持，課程開設難度較大，

所以大部分的高校課程都是以打基礎為主，非常適合剛入門的童鞋，老潘只想說一句：好好珍惜在學校的美好時光，認真學習吧，不要浪費時間~

最后

時間總是過的很快，還記得那會剛入門深度學習的時候，看吳恩達和李宏毅的課看的津津有味，雖然啥也不懂，轉眼間3年過去，現在已經全民AI了，雖然偶爾會迷茫，但已經踏入深度學習的老潘依然會堅持走下去，不論是以何種形式，

希望大家能夠和我一起堅持下去吧~

文中提到的一些分享資源在這里，

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