挣钱最多的专业

挣钱最多的专业可参考如下：

大学毕业工资较高的专业有：

1、人工智能专业

全球新兴人工智能项目中，中国占据51%，数量上已经超越美国。但全球人工智能人才储备，中国却只有5%左右，人工智能的人才缺口超过500万。据招聘网站近一年的调查样本结果显示，深圳人工智能专家的月平均工资是32770元，732%的人工智能专家月工资在30k-50k左

右。

2、物联网专业

据预测，今年我国物联网产业规模将突破15万亿元。产业蓬勃兴起，但人才短缺的状况没好转。未来几年，智能领域的人才需求量在20万以上，工资也很高。

全国开设物联网专业的院校有1000多所，每年毕业生规模不足10万人，供不应求态势很明显。物联网工程师的月平均工资是11870 元。

3、车辆工程专业

相关数据显示，我国新能源汽车领域人才需求达到85万，尚有68万的缺口，而整个行业的智能网联汽车人才不足2万人，尤其是研发人才缺口极大，严重制约了中国智能网联汽车的发展。车辆工程专业的月平均工资是11950元。

4、金融专业

金融专业不仅收入高，而且很容易找到工作。据近一年调查结果显示，金融专员的月平均工资是7710元。

人工智能领域发展迅速，对新兴人才的需求随着大数据的发展和计算能力的提高，人工智能在过去两年中迎来了新一轮爆发。

随着人工智能的快速发展以及5G、物联网、节能环保和新能源 汽车 等战略性新兴产业的发展,对半导体的需求持续增长。近年来，物联网，可穿戴设备，云计算，大数据，新能源，医疗电子，VR/AR和安全电子等新兴应用领域将成为国内半导体分立器件行业的持续增长点。特别是人工智能有望引发下一波数字转型浪潮，企业应尽一切努力做好准备。一些早期实施数字转型的公司已经从中受益，这使得其他公司更迫切地加快了数字化转型。

展望2022年，随着数字经济的快速发展，万物互联和新基础设施的发展，对数据中心，通信和工业芯片的需求将进一步提高。这将重新激发市场需求并为包括半导体在内的电子设备创造蓬勃的应用场景。同时人工智能在智能医疗基础的各种医学信息已经成熟。我们控制了大部分医疗设备的数字化使能及时获取设备运行，大数据的应用程序，医疗数据技术规范以及多方监控集成，充分利用人工智能过程中发生的医疗问题和智能计算方法。人工智能还带来了机器学习，逻辑判断分析的提高，或者其他人的快速处理管理能力。现在，医疗，人工智能已获批准临床应用。

除了专业缺口大，行业前景良好之外，应届毕业生找工作的难度也比较高。首先，人工智能目前的招聘人数相对较少，公司还重视专业要求，对统计学，计算机，数学，计算机系和一些核心技术人才以及基本的专业需求有基本的要求。对于那些已经在人工智能开发中工作的人，如果您努力寻找自己的智慧知识，不如梳理自己掌握的人工智能知识，那么您将有机会实现“您的智能梦想”,现在是进入人工智能领域的好时机。

人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。
一、机器学习
机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。
根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。
根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。
二、知识图谱
知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。
三、自然语言处理
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。
机器翻译
机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。
语义理解
语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。
问答系统
问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。
自然语言处理面临四大挑战：
一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;
二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;
三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;
四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算
四、人机交互
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、 *** 纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。
五、计算机视觉
计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。
目前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：
一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合，计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据，已经逐渐成熟并且可以超过人类，而在某些问题上却无法达到很高的精度;
二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;
三是如何加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。
六、生物特征识别
生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。
识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。
生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。
七、VR/AR
虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。
虚拟现实/增强现实从技术特征角度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等，其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知能力，其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。
目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势

随着科技的发展，人类的进步，人工智能的应用越来越广，所以说人工智能软件的开发和利用也越来越广阔，所以说人工智能软件行业还是很好就业的！
人工智能关注度随着科技技术发展与进步越来越高。大量人力、物力、财力、智力来驱动人工智能技术研究不断向前推进。
1 首先来了解一下人工智能是什么？
人工智能，简称AI。简单的理解，就是用机器来模拟人类认知能力的技术。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
A人工智能
人工智能是计算机科学的一个分支，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能是一个十分广泛的科学，它由不同的领域组成，比较机器学习啊，计算机视觉啊。换句话来说，人工智能研究的一个主要目的就是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作，比如停车场的车牌识别等。

B人工智能
能力就学习能力，预测推理能力。
2 介绍几个应用场景
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。比如：智能物联网、工业40、机器人、无人驾驶汽车、智能家居、智能安防、智能金融、智慧医疗、智能营销、智能教育和智能农业等等。
1) AIoT(人工智能物联网)=AI(人工智能能)+IoT(物联网)。
AIoT融合AI技术和IoT技术，通过物联网产生、收集海量的数据存储于云端、边缘端，再通过大数据分析，以及更高形式的人工智能，实现万物数据化、万物智联化，物联网技术与人工智能追求的是一个智能化生态体系。

AIOT
AIoT技术可以细分为数据、连接、用户、流程、可视化等五大类应用。AIoT希望建构一种更高级形式的智能化生态体系，即通过人工智能的方式实现万物数据化、万物智联化。AIoT技术的应用，需要在AI和IoT技术不断革新的同时，要首先数据的采集的问题。无论是物联网，还是AI，都离不开一个关键点：这就是数据。
2) 工业40
人工智能机器视觉技术融入制造业，取代了人工检测。机器视觉通过计算机来模拟人的视觉功能，不仅仅是人眼的简单延伸，更是从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以学习后，最后用于实际检测、测量和控制。

机器人
VR/AR技术来连接数字世界和物理世界，让工厂的建设不再出错，更加合理化。随着工业领域内容需求的逐步增长，VR（虚拟现实技术）及AR（增强现实技术)的仿真应用和可视化功能让工业产业在信息化时代迎来新的机遇、新的发展。
3) 无人驾驶技术
现在伴随着移动互联、Ai、云计算、大数据以及物联网等技术在汽车上的应用，无人驾驶汽车得到了越来越多的重视。无人驾驶汽车是一种主要以移动、运输为目的的汽车。它具有感知输入系统、计算处理系统、控制系统、汽车信号系统以及其他辅助系统。感知输入系统、计算处理系统是无人驾驶技术的关键。

无人驾驶
无人驾驶技术是多个技术的集成，包括了传感器、定位与深度学习、高精地图、路径规划、障碍物检测与规避、机械控制、系统集成与优化、能耗与散热管理等等。
3 人工智能的前景
人工智能是未来的发展大趋势，人工智能的目的就是让机器成为人类的帮手和工具，越来越多的传统行业向着人工智能、工业物联网、机器人转型等，来解放了人们体力劳动。人工智能是未来的发展趋势，也是大势所趋，前景非常好。

人工智能
4 个人角度
我之前是学习机械的，所以物联网相关知识都是自学的。物联网涉及的知识面比较广，除了在工业方面，它是涵盖单片机、传感器、通信技术、云存储技术、数据可视化和数据挖掘等一系列学科。诸如：嵌入式技术、无线传感网络技术、传感器技术、M2M技术、云计算及中间件技术。我也构建一套智能家居系统。人工智能+物联网也是未来学习的方面。总之，自学是比较艰辛，一句话：坚持动手去做，总会有收获的能涉及面很广，主要包括感知、学习、预测推理和决策等方面的能力。我觉得，人工智能最核心的能力就学习能力，预测推理能力。
2 介绍几个应用场景
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。比如：智能物联网、工业40、机器人、无人驾驶汽车、智能家居、智能安防、智能金融、智慧医疗、智能营销、智能教育和智能农业等等。
1) AIoT(人工智能物联网)=AI(人工智能能)+IoT(物联网)。
AIoT融合AI技术和IoT技术，通过物联网产生、收集海量的数据存储于云端、边缘端，再通过大数据分析，以及更高形式的人工智能，实现万物数据化、万物智联化，物联网技术与人工智能追求的是一个智能化生态体系。

AIOT
AIoT技术可以细分为数据、连接、用户、流程、可视化等五大类应用。AIoT希望建构一种更高级形式的智能化生态体系，即通过人工智能的方式实现万物数据化、万物智联化。AIoT技术的应用，需要在AI和IoT技术不断革新的同时，要首先数据的采集的问题。无论是物联网，还是AI，都离不开一个关键点：这就是数据。
2) 工业40
人工智能机器视觉技术融入制造业，取代了人工检测。机器视觉通过计算机来模拟人的视觉功能，不仅仅是人眼的简单延伸，更是从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以学习后，最后用于实际检测、测量和控制。

机器人
VR/AR技术来连接数字世界和物理世界，让工厂的建设不再出错，更加合理化。随着工业领域内容需求的逐步增长，VR（虚拟现实技术）及AR（增强现实技术)的仿真应用和可视化功能让工业产业在信息化时代迎来新的机遇、新的发展。
3) 无人驾驶技术
现在伴随着移动互联、Ai、云计算、大数据以及物联网等技术在汽车上的应用，无人驾驶汽车得到了越来越多的重视。无人驾驶汽车是一种主要以移动、运输为目的的汽车。它具有感知输入系统、计算处理系统、控制系统、汽车信号系统以及其他辅助系统。感知输入系统、计算处理系统是无人驾驶技术的关键。

无人驾驶
无人驾驶技术是多个技术的集成，包括了传感器、定位与深度学习、高精地图、路径规划、障碍物检测与规避、机械控制、系统集成与优化、能耗与散热管理等等。
3 人工智能的前景
人工智能是未来的发展大趋势，人工智能的目的就是让机器成为人类的帮手和工具，越来越多的传统行业向着人工智能、工业物联网、机器人转型等，来解放了人们体力劳动。人工智能是未来的发展趋势，也是大势所趋，前景非常好。

人工智能
4 个人角度
我之前是学习机械的，所以物联网相关知识都是自学的。物联网涉及的知识面比较广，除了在工业方面，它是涵盖单片机、传感器、通信技术、云存储技术、数据可视化和数据挖掘等一系列学科。诸如：嵌入式技术、无线传感网络技术、传感器技术、M2M技术、云计算及中间件技术。我也构建一套智能家居系统。人工智能+物联网也是未来学习的方面。总之，自学是比较艰辛，一句话：坚持动手去做，总会有收获的

人工智能的就业前景还是很不错的,人工智能的发展现状处于成长期,国家发布相关政策促进人工智能的发展,一些省份也比较重视人工智能的发展,并提出了相应的规划。
人工智能专业前景怎么样
1人工智能专业就业方向
科研机构(机器人研究所等)、软硬件开发人员、高校讲师等。在国内的话就业前景是比较好的，国内产业升级，IT行业的转型工业和机器人和智能机器人以及可穿戴设备的研发将来都是强烈的热点。
2人工智能专业就业前景
考报考人工智能专业，大学毕业后的就业前景应该是非常不错的。
可以说，这一两年是人工智能专业开始朝专门化发展的前两年，这是一个属于人工智能的时代。世界许多国家都在加紧人工智能方面的研究，可以说是未来的世界，谁掌握了人工智能，谁就掌握了未来。
人工智能，现在已被国家列入发展规划，国家提出了人工智能三步走的发展战略，现工智能已经有了国家战略的背景支持。因此，在今后的发展当中，肯定是会越来越火热。
根据领英发布的全球人工智能人才分布显示，中国目前的人工智能人才缺口超过五万人。人才是极度的供不应求。
从科研院所到商业巨头和企业，各行各业都在开发引进人工智能，导致人工智能领域的缺口非常大。而且它作为以计算机技术为基础的高端技术，工资是绝对不会低的，不仅不会低，是非常高的。

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