1樓：盧昭金
AI 真正的發力點是在垂直領域，所以AI人才其實是需要懂AI演算法和行業經驗的人，比如做火車的安全監測，你可以收集到一堆的資料，但是什麼樣的資料是安全的，什麼資料是危險的，這些就需要行業經驗了。
還有基於AI的醫學影像分析，AI可以畫出來一些病灶，但是需要醫生去判斷這些病灶的危險性。
所以AI人才根本不會飽和，就好比現在的網際網路人才一樣了，好的永遠都缺。
2樓：YINGCHI.Joey
首先說沒有飽和，但也不是缺人，而是缺人才。
AI領域門檻還是有點高的，無論是學習門檻還是就業門檻，學習門檻涉及到數理統計，矩陣分析之類的知識，80%的想搭AI順風車的人在這裡已經走不下去了，即使很多人啃硬骨頭堅持下來了。就業的時候另乙個門檻又來了，AI並不像當年移動開發一樣會拖拖控制項的人都要，往往需要較好的教育背景，現在的情況是頂會一作的吃香，海龜博士吃香，然後才是國內雙一流高校的碩博，本科的話就比較難入行了。目前現狀是幾乎全中國雙一流高校以及一些普通院校的計算機相關研究生都在研究AI，但是實際上目前這些學校從事AI研究的學生中能符合要求的也不會超過五分之一（大部分是半瓶子醋），別看每個學校都開始布局AI，師資和各方面條件真的跟不上，產出就更不用說了，人才根本輸出不了多少。
感覺整個AI產業目前比較畸形，從工業屆來看，整天招聘的演算法工程師有的是研究員的活，有的則是所謂演算法研究與工程開發並重的高階復合人才（不怕累死人嗎），這本身就不能給準備入行的人一些清楚的指向。再看校園裡，研究演算法太偏學術，導致一些理論懸空，無法落地到實際。做開發的懂AI理論的人不怎麼多，很多想往AI領域靠攏的研發工程師遇到了一些困難，僅有的一小部分復合人才仍然不足以推動成果轉化。
主要還是行業剛剛熱起來，所有人都在摸索，都沒有什麼規劃，甚至說一些知名的企業。
然後也說一下自己的情況吧，我目前也是在實驗室裡從事視覺/深度學習方面的研究，我給自己的規劃是做偏向工程研發的AI研究，每個專案裡我都在尋思每個能與實際生活結合的點，我相信這是未來發展的方向。
回歸主題，人才沒有飽和，但是真的需要每一位想要從事這個行業的朋友思考一下，國內當前AI產業的痛點在什麼地方，自己適不適合去做演算法方面的學術研究，還是去做相關的工程研究，現在這個階段需要哪方面的人才，否則盲目地跟風就會造成行業已經飽和的假象。
3樓：
這個，風口才剛開始吹，還遠沒飽和。
再者，國內很多AI都是個噱頭，ppt上的AI算不得數的。
沒有大規模的實際產業成果進入市場，一切都早。
至於人才。。。嗯，人都是缺的，何況還是個人才呢。
IT行業是否已經人才飽和或者將要飽和？
花布璇 有些的人才從來都是不飽和的 100個平庸的RD，不如乙個有些的程式設計師IT行業也是遵循基本的市場規律的，稀缺的人一定有市場，永遠不會飽和但是悲哀的事這個規律符合冪律分布，也就是28法則，大多人只能在大多數的存量空間中博弈廝殺 導致這個行業加速內卷，衍生出各種繁複的流程 規則，精緻 到令人窒...
IT 行業人才是否開始飽和甚至過剩？
培訓班往往喜歡扮演 焦慮雜貨店 的角色 輸出恐慌輸出焦慮 一方面鼓吹行業火熱前景大好 一方面又以學習門檻輸出壓力吸引從業人員 一方面教授內容往往低端 於是乎迷之自信的人漸漸增多 這群人是如何販賣焦慮的呢？失業 工資低 找不到工作可惜的是，這群人從來不找自身的問題 破碎夢想 IT行業是乙個很大的概念，...
金融專業是否真的已經飽和，非名校海歸求職路在何方？
風蕭冬滅 像大家一般都想選的熱門金融專業，學的人太多，與你競爭的優秀人才也太多，真正優秀進投行，四大很少，基本一般進國有銀行都是很不錯，而且最近銀行招人指標逐年提高，考試難度也在逐年加大。進了銀行以後，也不是想象的高薪，首先一般你還沒有資格去機關工作 除非很優秀 基本都是在網點做櫃檯，一天到晚坐在那...