冶金工程: 就业还可以，一般开冶金工程的高校就业都是100%，我是贵州师范大学冶金工程的，我们学校的冶金在全国都是排在后面的，不过就业还行，我们班60人都签了50多个了。不过搞冶金辛苦，但发展还可以，毕竟我国的钢铁还很落后，开冶金工程的高校全国就32所（到2010底），毕业实习待遇一般2000左右转正3000，去的单位一般是全国500强，基本上是国有企业。 如果读研的也还可以，研究生毕业一个月一般都5000。
物联网的背景与前景
物联网（The Internet of things）的概念是在1999年提出的，它的定义很简单：把所有物品通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。物联网把新一代IT技术充分运用在各行各业之中，具体地说，就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、大坝、供水系统、油气管道等各种物体中，然后将“物联网”与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合，在这个整合的网络当中，存在能力超级强大的中心计算机群，能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制，在此基础上，人类可以以更加精细和动态的方式管理生产和生活，达到“智慧”状态，提高资源利用率和生产力水平，改善人与自然间的关系。
此概念一经提出，即得到美国各界的高度关注，甚至有分析认为IBM公司的这一构想极有可能上升至美国的国家战略，并在世界范围内引起轰动。IBM认为，IT产业下一阶段的任务是把新一代IT技术充分运用在各行各业之中，具体地说，就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，并且被普遍连接，形成物联网。
针对中国经济的状况，钱大群表示，中国的基础设施建设空间广阔，而且中国政府正在以巨大的控制能力、实施决心、和配套资金对必要的基础设施进行大规模建设，“智慧的地球”这一战略将会产生更大的价值。
在策略发布会上，IBM还提出，如果在基础建设的执行中，植入“智慧”的理念，不仅仅能够在短期内有力的刺激经济、促进就业，而且能够在短时间内为中国打造一个成熟的智慧基础设施平台。
钱大群表示，当今世界许多重大的问题如金融危机、能源危机和环境恶化等，实际上都能够以更加“智慧”的方式解决。在全球经济形势低迷的同时，也孕育着未来的发展机遇，中国不仅能够籍此机遇开创新乐观产业和新的市场，加速发展，摆脱经济危机的影响。
IBM希望“智慧的地球”策略能掀起了“互联网”浪潮之后的又一次科技革命。IBM前首席执行官郭士纳曾提出一个重要的观点，认为计算模式每隔15年发生一次变革。这一判断像摩尔定律一样准确，人们把它称为“十五年周期定律”。1965年前后发生的变革以大型机为标志，1980年前后以个人计算机的普及为标志，而1995年前后则发生了互联网革命。每一次这样的技术变革都引起企业间、产业间甚至国家间竞争格局的重大动荡和变化。而互联网革命一定程度上是由美国“信息高速公路”战略所催熟。20世纪90年代，美国克林顿政府计划用20年时间,耗资2000亿-4000亿美元,建设美国国家信息基础结构，创造了巨大的经济和社会效益。
而今天，“智慧的地球”战略被不少美国人认为与当年的“信息高速公路”有许多相似之处，同样被他们认为是振兴经济、确立竞争优势的关键战略。该战略能否掀起如当年互联网革命一样的科技和经济浪潮，不仅为美国关注，更为世界所关注。
“物联网前景非常广阔，它将极大地改变我们目前的生活方式。”南京航空航天大学国家电工电子示范中心主任赵国安说。业内专家表示，物联网把我们的生活拟人化了，万物成了人的同类。在这个物物相联的世界中，物品（商品）能够彼此进行“交流”，而无需人的干预。物联网利用射频自动识别（RFID）技术，通过计算机互联网实现物品（商品）的自动识别和信息的互联与共享。可以说，物联网描绘的是充满智能化的世界。在物联网的世界里，物物相连、天罗地网。
2008年11月在北京大学举行的第二届中国移动政务研讨会“知识社会与创新20”上，专家们提出移动技术、物联网技术的发展带动了经济社会形态、创新形态的变革，推动了面向知识社会的以用户体验为核心的下一代创新（创新20）形态的形成，创新与发展更加关注用户、注重以人为本。
有研究机构预计10年内物联网就可能大规模普及，这一技术将会发展成为一个上万亿元规模的高科技市场，其产业要比互联网大30倍。
据悉，物联网产业链可以细分为标识、感知、处理和信息传送四个环节，每个环节的关键技术分别为RFID、传感器、智能芯片和电信运营商的无线传输网络。EPOSS在《Internet of Things in 2020》报告中分析预测，未来物联网的发展将经历四个阶段，2010年之前RFID被广泛应用于物流、零售和制药领域，2010~2015年物体互联，2015~2020年物体进入半智能化，2020年之后物体进入全智能化。
作为物联网发展的排头兵，RFID成为了市场最为关注的技术。数据显示，2008年全球RFID市场规模已从2007年的493亿美元上升到529亿美元，这个数字覆盖了RFID市场的方方面面，包括标签、阅读器、其他基础设施、软件和服务等。RFID卡和卡相关基础设施将占市场的573%，达303亿美元。来自金融、安防行业的应用将推动RFID卡类市场的增长。易观国际预测，2009年中国RFID市场规模将达到50亿元，年复合增长率为33%，其中电子标签超过38亿元、读写器接近7亿元、软件和服务达到5亿元的市场格局。
MEMS是微机电系统的缩写，MEMS技术是建立在微米/纳米基础之上的，市场前景广阔。MEMS传感器的主要优势在于体积小、大规模量产后成本下降快，目前主要应用在汽车和消费电子两大领域。根据ICInsight最新报告，预计在2007年至2012年间，全球基于MEMS的半导体传感器和制动器的销售额将达到19%的年均复合增长率(CAGR)，与2007年的41亿美元相比，五年后将实现97亿美元的年销售额。
飞行器工程分航空和航天两个大方向。
表面上看一个主要是飞机了，一个是航天器卫星飞船之类。从所学课程上来看大学前三年基本一样，出了基础之外无非是些流体力学、空气动力学、固体力学相关的力学课程、还有机械方面的、控制方面的，差别可能就在于几门专业课吧，在本科阶段我的感觉是体现不出较大的差别。航空的主要是搞流体的和搞固体的，前者就是飞机的气动性能，后者就是飞机的结构、强度、可靠性之类；航天的当然也有搞结构的，还有在轨的姿态控制之类的。其实它们差别本来就不大,以前的大学里面哪有什么航天的学院啊,不都是飞机系吗,现在的航天专家不都是飞机系毕业的嘛。其实区别在本科阶段不能体现出来的。
现在前景还可以，找个工作不成问题，想找待遇高的就看你的能力了。我就知道这么多，希望对你有帮助
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物联网工程就业方向及前景
第一，物联网算是交叉学科，涉及通信技术、传感技术、网络技术以及嵌入式系统技术等多项知识。学好这一专业是有一定难度的，从人才市场的需求以及企业用人制度来看，物联网领域急需相关专业人才；从工信部以及各级政府所颁布的规划来看，物联网在未来十年之内必然会迎来发展的高峰期，物联网技术人才也势必会迎接属于它的一个美好时代。
第二，物联网专业的就业渠道主要集中在三大领域，其一是智能硬件行业，这一行业也是目前创新的热点领域，在5G通信的推动下，智能硬件领域的就业机会也会不断增加，目前有不少大型科技公司也开始纷纷布局AIoT领域。从这个角度来看，物联网专业的毕业生进入大厂的机会也会更多一些。物联网工程专业毕业生可以选择在政府管理部门、科学研究机构、设计院、咨询公司、建筑工程公司、物业以及能源管理、建筑节能设备以及产品制造生产企业等单位从事建筑节能的研究、设计、施工、运行、监测与管理工作。
第三，未来十年，物联网将会被广泛应用于交通、物流、安防、电力、家居、医疗、矿业、军事等各个领域。可以预见，它将给世界经济与社会带来巨大的变化。由此来看，物联网专业人才的就业前景及就业方向是广阔的。
人工智能计划的成功可能取决于艺术和哲学，也取决于数据科学和机器学习。这是因为企业有效部署人工智能需要建立一个全面的团队，其中包括来自各种背景和技能集的人员，以及非技术角色。
Ness数字工程公司首席技术官MosheKranc说，“任何人工智能计划都需要IT专家和行业领域专家的结合。IT专家了解机器学习工具包：哪些算法系列最有可能解决特定问题如何调整特定的算法以提高结果的准确性而行业领域专家带来特定领域的知识：哪些数据源可用数据有多脏机器学习算法的建议质量如何如果没有行业领域专家的输入，IT专家可能无法回答这些问题。”
因此得出的结论是：人工智能的成功确实依赖于团队，而不是任何个人或角色。
SAS公司执行副总裁兼首席信息官Keith Collins说，“当建立一支有效的人工智能团队时，我们需要寻求行业专家或超级团队，而团队合作才会赢得胜利。多元化的学科是人工智能成功的关键。”
人工智能人才的四大核心类型
Collins认为人工智能团队需要四个核心类型的人员：
•了解业务流程对于建立真实场景和有价值的结果至关重要的人员。
•了解机器学习、统计、预测和优化等分析技术并且正确使用的人员。
•了解数据来自哪里，质量如何，如何维护安全和信任的人员。
•了解如何通过结果来实施分析的人工智能架构师。
Collins指出，与其他IT领导者和人工智能专家一样，这些核心学科或角色可以从各种背景中汲取灵感。他以音乐、化学、物理等学科为例。
他说：“这些学科鼓励人们从复杂的交互系统中理解科学的过程和思维。他们通常擅长建立良好实验所需的批判性思维技能和应用机器学习的成果。”
多元化人工智能团队的价值
多元化团队的价值范围广泛：例如，它可以帮助企业更好地应对人工智能偏见。解决业务问题(包括最大和最棘手的问题)也很重要，这可能是企业首先制定人工智能战略的原因之一。
Very公司高级数据科学家和物联网实践主管Jeff McGehee说，“人们普遍认为，多样化的意见对于解决所有复杂的问题至关重要。多样性与生活体验有关，专业背景是大多数人生活体验的重要组成部分，它可以为人工智能项目增加维度，并为寻找创新解决方案提供新的视角。”
McGehee还指出，建立人工智能或其他不同的团队需要企业的积极努力，并作为招聘和雇佣实践的一部分。企业会发现实现多样性可能不是一个可行的团队建设策略。
考虑到这一点，需要了解对于人工智能团队具有价值的一系列专家和角色，其中包括非技术角色。
1领域专家
人们可以将这些角色和人员视为主题专家。无论使用哪个术语，都需要了解他们对企业的人工智能计划的重要性。
McGehee说，“开发人工智能系统需要深入了解系统运行的领域。开发人工智能系统的专家很少会成为系统实际领域的专家。行业领域专家可以提供关键见解，使人工智能系统发挥最佳性能。”
Ness公司Kranc指出，这些专家可以解决其所在领域针对企业和战略的问题。
他表示，行业领域专家类型取决于要解决的问题。无论所需的洞察力是在创收和运营效率还是在供应链管理方面，行业领域专家都需要回答这些问题：
•哪些见解最有价值
•收集的有关行业领域的数据是否可以作为见解的基础
•得出的见解是否具有意义
以下将介绍一些特定的行业领域示例，但首先了解一下人工智能团队中的其他一些关键角色。
2数据科学家
Janeai公司人工智能研发主管Dave Costenaro表示，这是人工智能团队在新建项目上工作的三个关键需求中的第一个。其示例项目包括聊天代理、计算机视觉系统或预测引擎。
Costenaro说，“数据科学家有着各种背景，如统计学、工程学、计算机科学、心理学、哲学、音乐等，通常都具有强烈的好奇心，这迫使他们深入系统中寻找和使用模式，例如他们可以为人工智能项目提供什么，确定它能做什么，并训练它做到这一点。”
3数据工程师
Costenaro说，“程序员从数据科学家那里获得想法、模型、算法，并通过规范化代码、使其在服务器上运行以及成功地与适当的用户、设备、API等进行对话，并将它们变为现实。”
4产品设计师
Costenaro表示，三项关键需求的最终结果也说明了人工智能团队的非技术专业知识的价值。
他说：“产品设计师也来自各种背景，例如艺术、设计、工程、管理、心理学、哲学。他们为所需和有用的东西制定了路线图。”
5 人工智能伦理学家和 社会 学家
人工智能伦理学家和 社会 学家可能在某些部门(特别是医疗保健或政府部门)中发挥着至关重要的作用，但在广泛的使用案例中似乎可能会变得越来越重要。
McGehee说，“人工智能系统的一个重要组成部分是了解它如何影响人们，以及代表性不足的群体是否受到公平对待。如果一个系统具有前所未有的准确性，但没有产生预期的 社会 影响，它注定会失败。”
6律师
McGehee表示，在这个新兴领域也看到了对法律专业知识的单独而相关的需求。McGehee说，“GDPR法规为制定围绕算法决策的法规树立了先例。随着世界各国对人工智能在工业中的应用越来越了解，预计将出台更多的法律。精通这一领域的律师可能是一种宝贵的财富。”
由于行业领域专家如此重要，正如Kranc和McGehee所阐述的那样，有必要研究一些行业领域的具体例子，其中包括技术和非技术领域。这些领域应该是人工智能团队建设的一部分，具体取决于企业的特定目标和用例。
Janeai公司的Costenaro指出，“由于人工智能通常只是增强现有商业用例的一个使能层，因此过去支持过这个用例的团队成员仍然是具有价值的，出于同样的原因也是必不可少的。”
Costenaro提供了五个可能具有价值的人工智能贡献者的角色示例，并解释了如何在人工智能环境中调整和增强现有角色。
7 高管和策略师
Costenaro说，“企业高管领导层将需要考虑哪些业务模式可以通过人工智能实现自动化和改进，并权衡来自以下团队的新机会和风险，如数据隐私、人机交互等。”
8 IT主管
不要对非技术角色的价值感到困惑：如果没有IT，企业的人工智能战略就不会走得太远。 Costenaro指出，IT团队需要解决以下问题：“如果正在为模型培训积累和存储大量数据，那么将如何确保数据的隐私性和安全性此外，将如何存储并从服务器到客户的设备快速可靠地提供服务”
Costenaro补充道，这也将推动对DevOps专业人士和拥有云原生技术(如容器和编排)专业知识人员需求的不断增长。而IT部门有机会使用诸如聊天机器人之类的人工智能工具来简化内部服务。
9人力资源领导者
Costenaro说，“与此类似，人力资源部也有很多机会通过使用像聊天机器人这样的人工智能工具来为客户提供服务，从而提高效率。”
此外，人力资源似乎很可能成为评估组织内人工智能影响的一个重要参与者，这与McGehee将伦理学家和律师等角色包括在内并没有不同。
10营销和销售领导者
正如Kranc指出的那样，如果企业的人工智能计划与创收相关，那么应该考虑从销售和营销等领域添加领域专业知识。
Costenaro还指出，作为人工智能项目的一部分，销售和营销专业人员可能需要利用销售自动化工具和机器人流程自动化(RPA)等技术来增强他们现有的技能和流程。
11运营专家
在整个IT部门内，运营和DevOps专业人员都有特定的领域专业知识来实施人工智能计划。Costenaro列举了以下问题作为需要在哪里运用专业知识的例子：
•哪些可以实现自动化和改进
•如果使用机器学习模型，将如何创建新的数据收集流程以持续培训和改进这些模型
•可以从开源存储库中获取现成的、预先训练好的模型和/或数据集，从而获得巨大的先机吗第三方供应商提供的API服务是否会考虑一些任务和用例
虽然人工智能可以解决一些重大问题，但也一定会产生新的挑战。这就是构成多元化团队的根本原因。
McGehee说。“具有不同背景和个性的人员关注不同的项目细节和限制因素，这很有用，因为它提高了所有重要细节的可能性，并提供了确定解决方案的整体方法。”
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