·創新驅動技術迭代
人工智能正在快速迭代發展，催生出許多新場景、新應用，而處於技術創新前沿的人工智能工程師，需要不斷探索新的技術和方法。
為適應人工智能技術快速迭代的特點，方龍偉所在團隊研發的產品會同時推進三個版本：已經在使用的穩定版本，正在搭建的改進版本，以及未來要使用的最前沿版本。“產品線需要成熟穩定的應用，但也得儲備最新的技術，然後不斷迭代發展，這種模式既能緊跟人工智能前沿技術，也能保證產品具有穩定的性能。”方龍偉說。
“行業生態的變化非常快，七八年前的算法現在大多都已經被淘汰，算法變得越來越高級，算力也在快速提升，我們衹有通過不停地學習新知識，才能適應技術迭代的節奏。”李龍一佳談起入行8年以來的經歷和感受。他自2015年從北京理工大學計算機學院畢業後，就一直從事互聯網算法方面的工作，如今是字節跳動的人工智能算法工程師。
“創新就是尋找解決問題的方案，人工智能工程師的工作就像是在搭積木，先把遇到的問題解構成幾大模塊，再針對每一個具體模塊尋找解決方案，或是借用前沿技術知識，或是利用現有工具箱組合新方案，最後像搭積木一樣將模塊拼接起來，通過不斷更換、重組、升級，推動技術成熟進步。”李龍一佳說，他們處於技術創新的前沿，遇到的很多難題都是前所未有的，人工智能的發展有賴於持續的技術創新。
·智能應用照進現實
應用需求是人工智能發展的重要推動力。為推動人工智能應用落地，國務院發布的《新一代人工智能發展規劃》提出：到2020年，初步建成人工智能技術標準、服務體系和產業生態鏈，培育若干全球領先的人工智能骨幹企業，人工智能核心產業規模超1500億元，帶動相關產業規模超過1萬億元；到2025年，人工智能產業進入全球價值鏈高端；到2030年，使中國成為世界主要人工智能創新中心。
“人工智能工程師考慮的是應用場景問題，將對人工智能的想象做成能推向市場的產品，以解決人們的需求。比如，人臉識別以前只是一種圖像識別的算法，在具體應用場景中才成為能夠進行身份識別的工具。”李龍一佳認為，算法其實不過是冷冰冰的數學，重要的是能不能轉化應用。
同樣，在方龍偉看來，人工智能工程師的使命並不在於像科研人員一樣鑽研出高深的算法和模型，而是要將這些算法和前沿技術盡快轉化為產品和服務並推向市場。“這需要具備數學和計算機基礎等能力，更重要的是要具備團隊合作和跨領域交流的能力。因為人工智能更注重多領域學科之間的交叉融合，大多數任務都需要集思廣益，通過團隊緊密協作完成。”為進一步融通學術研究和產業應用，方龍偉還攻讀了中國科學院自動化研究所和英特爾中國公司聯合舉辦的博士後培養項目。
“不確定性、對未知的探索、每天都在變化的新鮮感……”李龍一佳給出他熱愛這份工作的理由。
“在每天的工作中，你都在面對很多新變化，並不斷探索未知。”李龍一佳說，這是改變未來的事業，每一次探索，都有可能成就更加美好的未來。 |
