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人工智能，不相信寒冬
过去十年，全球人工智能与各行各业不断融合，生产力和效率显著提高，甚至有80%的公司明确表示，2020年要加大人工智能的投入，商业化前景被广泛看好。
在这股新浪潮下，中国当然也要乘风破浪，继互联网+、智能+的提出，今年政府两会上，再次肯定了“新基建”中，人工智能技术的关键地位，大规模的落地和产业化势不可挡。
然而，今年的疫情大流行，带来的经济衰退肉眼可见，让人不禁担心，人工智能是不是也要迎来寒冬？
可现实却给了我们惊喜，不仅没有停滞，人工智能反而积极投身防疫，既沉淀了一批应用场景，也刺激了公司自动化的加速，带来了发展的新机遇。
就在上半年的尾巴，第四届世界智能大会在天津“云”召开，并发布了《中国新一代人工智能科技产业发展2020》。
报告突出了人工智能与实体经济的融合创新，并指出，随着新基础设施计划的实施，人工智能产业将步入关键阶段，强力推动中国经济由“快”向“好”坚实转变。
行业繁荣，人才也得跟上
由此可见，行业的势头不减，政策的推波助澜，都将促成2020年成为，人工智能研究和商业化的重要窗口期。
提到国内玩家，除了深耕多年的“四小龙”、互联网巨头这些头部公司，新玩家和腰部玩家也在积蓄力量，发挥各自的视觉、语音技术优势，纷纷切入金融、教育、医疗等细分领域，进一步激活市场。
随着智能经济的增长，也意味着公司用人需求的极大释放，可是，与之配套的人才储备却不容乐观。
为了解决人才输送的问题，各大高校陆续新开了人工智能和大数据专业，并得到了官方的强烈推荐，被纳入了人工智能教育政策的重要一环。
数据显示，截止今年，共有215所高校成功申报了人工智能本科专业，既有TOP顶尖高校，也有普通学院，在专业师资、课程体系、实验室建设、实习实训等方面，稳步推进，重点布局。
算法工程师，真不容易
据TalentSeer《2020人工智能人才报告》，全球人工智能人才需求在过去几年，年均增长高达74％，其中算法工程师、机器学习工程师、数据科学家、人工智能研究员需求最为强烈。
面对这么大的缺口，越来越多的人才涌入人工智能行业，但稀缺性并不会降低入行门槛，相反，企业对于理想人才提出了更多的要求。
作为一名算法工程师，要会编程，要懂数学和数据，还需具备机器学习基础，最重要的是，有一定的实践和项目经历，企业甚至把对经验的要求，放在重中之重。
可见，算法工程师的成长之路充满了挑战，基础层资源就是其中的一只拦路虎，成本高昂的计算硬件、大规模数据集成为了大家的痛点，如何解决算力，成为算法开发者不得不考虑的问题。
共享算力平台，借把力
算法工程师的痛点，也恰恰是行业的痛点，而专注人工智能的极链科技，面对行业难题，义不容辞，在此背景下，共享算力平台极链AI云应运而生。
极链AI云平台在集团支持下，专为人工智能开发者提供方便、安全、高性价比的云服务。
算力层面，可获得灵活的算力使用方案，不止硬件，更有软件；数据层面，可享有海量云盘储存空间，在二者助力下，实现开发环境显著提升。
对于个人开发者而言，尤其是仍在学习或研究阶段的，受疫情影响，实验进程被耽搁，为了保证学习或研究进度，人工智能云服务的使用迫在眉睫。
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下半年，你准备好了吗
2020年，继6月天津智能大会的召开，7月上海人工智能大会刚刚结束，而8月深圳产业人工智能展会也在路上了，后疫情时代的人工智能，又将如何发展，让人拭目以待。
当浪潮奔涌不停，我们也被推到了浪头，不管是国家、企业，还是个人，都在不确定性中摸索，寻求挑战，无惧挑战。
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