AI架构师转型必看：找准方向、锤炼迭代实战能力？

现在AI行业不热了泡沫终于成了泡沫但实际上，只有在AI产业中的局内人才知道，经过理论研究、数据驱动的阶段，整个行业越来越成熟，进入了产业落地的应用阶段。现在需要的是从技术到业务的融合，不仅仅是技术本身的反复。

第四次工业革命的驱动力是科技行业对人工智能技术的价值评价。本次技术革命出现的新型AI复合型人才，乘着AI产业化落地应用的风口，在各行各业斩棘。用AI推进业务，推进产业升级，是他们时代的使命，江湖人称AI架构师。

从字面上分解AI设计师AI对应算法技术的设计师关系到工程结构和业务的把握。高效应用人工智能技术，在当前算法中找到最大限度地满足约束条件和最佳目标的方优艾设计网_设计百科法，这是人工智能建筑师的核心使命。

遗憾的是，AI设计师的成长是一个漫长的过程。让做算法的人理解业务结构，让做传统结构的人掌握AI技术，需要技术人员长期深入实践的积累和技术抽象能力。

四象限:找到AI架构师的变革方向

在所有工程师中，研究算法出身的工程师和扎根工程技术出身的架构师，是最有可能成为AI架构师的两种人。他们有不同的重点，转型后可以细分为四个方向供参考:

1、算法出身转型为AI业务应用(偏业务战略)的AI设计师。他们有很强的AI技术背景，对业务的理解更加深刻，与业务的结合更加紧密

2、算法出身变革为偏向AI平台工程结构的AI结构师。他们有很强的AI技术背景，工作责任比前者偏向平台和中台，对业务的支持更广泛

3、工程出身为变革偏向AI业务应用(偏向战略结构)的AI结构师。他们有传统设计师的背景，工作责任接近业务，擅长从设计战略中发挥AI作用

4、工程出身转型为AI业务应用(偏工程结构)的AI设计师。他们依然有传统设计师的背景，但工作责任更低的工程设计和实现。

算法技术人员和传统技术人员的变革之路有各自的挑战，与传统设施变革AI设施人员相比，算法出身的技术人员变革的最大瓶颈是与业务的结合能力、对业务的理解能力和工程实践的经验积累。如果你想少走弯路，从算法工程师的高效转变为人工智能建筑师，以下内容对你非常重要。

　　反复锤炼 升级AI实战能力

一般来说，算法工程师常常针对的任务都是抽象后的、环境变量相对固定，基于这些问题做模型算法层面的研究。对业务的理解和执行需要在工程实践中不断积累。

算法思维是算法出身者的最大优势，基本工作扎实，应注意的重点是突破业务理解和抽象水平。只要工程能力没有太大的瓶颈，在实际项目中反复锻炼结构能力，多与工程结构同学合作提高综合素质，工程能力也容易得到补充强化。

这个变革过程中遇到了很多丘陵和沟槽，但是延长时间维度，从开始解决业务的小问题到解决更大范围的业务问题，这是你为此带来的成长。

握手业务找到了AI的最佳实践

很多算法出身的人，往往更关心AI技术的原理是什么，某个算法的原理是什么，但是随着工作的发展，关心和焦点的方向一点一点地成为算法的价值，算法能够解决什么问题，之后，将算法应用于真正的业务场景，解决算法的瓶颈和其他问题是很重要的。但是，这个过程实际上是从算法到业务的融合和渐进的过程。

接近AI设计师的门时，应该考虑如何站在业务系统的角度，找到业务最重要、最核心的问题如何结合算法和工程经验，实现高效的AI业务系统？这些问题不仅要掌握传统意义上的机器学习和深刻的算法，还要充分理解整个行业的业务，设计符合业务发展的AI系统。有些人认为AI系统是算法，但这是错误的认知。AI系统系统和算法之间的差异很大。人工智能系统是算法、工程结构、需要解决的问题和一系列限制条件的集体。从工程系统的角度来看，AI平台本身是技术型产品，算法是其中重要的构成部分，但并非全部。AI设计者是在具体的业务场景中设计并实现相应算法的最佳实践。

AI行业的速度超出想象。几年前的热点是围棋类的单点技术，现在复盖了衣食住行生活、商业的各个方面。人工智能的快速发展要求人工智能从业者的能力也应迅速反复。除了算法模型之外，关键能力应该具有抽象、技术选择和技术实现等问题。

不是先考虑建模问题，而是抛开建模问题思考问题的核心。例如，风力控制问题，传统树木可以进行风力控制、深入学习和风力控制。但是，首先要明确定义问题，如何衡量贷款标准？如何确认贷款条件？以及需要什么样的特征、什么样的数据等，考虑到这些，当然可以找到合适的模型。

AI时代到来，越来越多的系统被AI自动化所取代。企业的竞争毕竟是人才的竞争，AI的竞争本质是AI人才的竞争。只有找到合适的方向，明确职责定位，努力，采取有效的学习提高方案，才能成为支持企业的重要人才。

AICA|变革AI架构师的直通车

百度自2019年开始首席AI架构师培养计划(AICA)，致力于为行业运输分析业务问题，掌握模型算法根据算法工程师变革AI架构师的瓶颈挑战和变革锚路径，正确设置课程内容，复盖:

1、提高技术视野，找出问题，看清方向

提高对自己企业具体业务场景理解的定位和认知

2、AI变革升级的典型技术案例分析

快速积累整体业务、整个行业重要问题的深刻抽象能力

3、模拟实战问题分解amp的解决方案/p>

培养最新的AI思维、AI工具和技术解决方法、实际问题的深刻抽象能力

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