如今有些論斷說：“AI行業不熱了!泡沫終是泡沫?” 但實際上，只有身處AI產業之中的局內人才深知，在經歷了理論研究、數據驅動的階段后，整個行業日漸成熟，進入了產業落地應用階段。眼下亟需的是從技術到業務的融合，而不僅是技術本身的迭代。
第四次工業革命的驅動力量，這是科技行業對人工智能技術的價值評價。這次技術革命涌現出的新型AI復合型人才，正乘著AI產業化落地應用的風口，在各自的行業披荊斬棘。用AI驅動業務、推動產業升級，就是這些人的時代使命，江湖人稱“AI架構師”。
從字面拆解“AI架構師”——AI對應算法技術;架構師則涉及對工程架構和業務的把握。把AI技術高效落地應用，找到在當前算法中能夠最大化滿足約束條件，并最優地實現目標的方法，這是AI架構師的核心使命。
但遺憾的是，AI架構師的成長是一個漫長的過程。讓做算法的人去了解業務架構，讓做傳統架構的人去把握AI技術，這需要工程師長時間的深度實踐積累和技術抽象能力。
四大象限：找準AI架構師轉型方向
在所有工程師中，研究算法出身的工程師和扎根工程技術出身的架構師，是最有可能轉型成為AI架構師的兩類人。他們有不同的側重點，轉型后具體又可以細分為四個方向可供大家參考：
1、算法出身轉型為偏AI業務應用(偏業務策略)的AI架構師。他們有較強的AI技術背景，對業務的理解更深刻、與業務的結合更緊密;
2、算法出身轉型為偏AI平臺工程架構的AI架構師。他們有較強的AI技術背景，工作職責相對前者偏平臺或中臺，對業務的支持更廣泛;
3、工程出身為轉型偏AI業務應用(偏策略架構)的AI架構師。他們有傳統架構師背景，工作職責貼近業務且擅長從架構策略發揮 AI 作用;
4、工程出身轉型為偏AI業務應用(偏工程架構)的AI架構師。他們依然有傳統架構師背景，工作職責卻更偏底層的工程架構設計與實現。
算法工程師與傳統架構師的轉型之路存在各自的挑戰，相比傳統架構轉型AI架構師而言，算法出身的工程師轉型最大的瓶頸在于與業務的結合能力、對業務的理解能力和落實到工程實踐中的經驗積累。如果你想少走彎路，從算法工程師高效的轉型成為AI架構師，下面的內容對你十分關鍵。
反復“錘煉” 升級AI實戰能力
一般來說，算法工程師常常針對的任務都是抽象后的、環境變量相對固定，基于這些問題做模型算法層面的研究。對業務的理解能力和落實是需要到工程實踐中去不斷積累的。
算法思維是算法出身人的最大優勢，因為基本功扎實，要注意的重點就在對業務理解和抽象層面上進行突破。只要工程能力沒有太大的瓶頸，然后在實際項目中反復錘煉架構能力，和工程的架構的同學多配合提升綜合素質，工程能力也很容易得到補足強化。
雖然這個轉型的過程中會遇到很多丘陵和溝壑，但把時間維度拉長，當你從開始解決業務的某一個小問題到解決更大范圍的業務問題，這是你為之付出所帶來的成長。
“握手”業務 找到AI最佳實踐
很多算法出身的人，往往更關心和聚焦AI技術的原理是什么、某個算法原理是什么，但隨著工作的展開，關心和聚焦的方向就一點一點的變成算法的價值在哪里、算法能解決什么問題;到后來，你會發現把算法應用到真實的業務場景里，解決算法的瓶頸以及存在的其他問題才是關鍵。但這個過程其實是從算法到業務的一個融合與漸進的過程。
當你走近AI架構師這扇門，你應該思考：如何站在業務系統的角度，找到業務最重要、最核心的問題?如何結合算法和工程經驗，實現高效的AI業務系統?這些問題要求你不僅要掌握傳統意義上的機器學習或者深度學習算法，還需要對整個行業的業務有充分的理解，只有這樣才能設計出符合業務發展的AI系統。
有人曾片面地以為AI系統就是算法，但這是錯誤的認知。AI系統和算法差別非常大，AI系統是算法、工程架構、要解決的問題以及一系列的約束條件的集合體。從工程系統角度，AI平臺本身是一個技術型產品，算法是里面很關鍵的組成部分——但不是全部。AI架構師就是要在具體的業務場景中設計并實現相應算法的最佳實踐。
“迭代”能力 提升自身AI實力
AI行業的快，讓人超乎想象。前幾年的熱點還是“下圍棋”類的單點技術，如今已經覆蓋了衣食住行生活、商業的方方面面。AI發展的快，要求AI從業者的能力也要快速迭代，除了算法模型之外的關鍵能力，更要有諸如問題抽象、技術選型和技術實現的能力。
拋開建模問題去思考問題的核心，而不是先考慮建模問題。比如說風控問題，傳統樹可以做風控、深度學習也可以做風控。但你要先把問題定義清楚，如何衡量貸款標準?如何確認貸款條件?以及需要哪些特征、哪些數據等等，思考完這些之后，你自然可以找到合適的模型。
AI時代已經到來，將會有越來多的系統被AI自動化所取代。企業的競爭終究是人才的競爭，AI的競爭本質更是AI人才的競爭。只有找到合適的方向、明確職責定位、并為之努力，采取有效的學習提升方案才能成為支撐企業的關鍵人才。
AICA|轉型AI架構師的直通車
百度自2019年啟動首席AI架構師培養計劃(AICA)致力于為行業輸送既能分析業務問題，又掌握模型算法，還能操刀落地應用，深諳算法與工程緊密結合的高端復合型AI領軍人才。基于算法工程師轉型AI架構師的瓶頸挑戰與轉型錨點路徑，精準設置課程內容，覆蓋：
1、提升技術視野，找準問題，看清方向
提升對于自身企業具體業務場景理解的定位和認知
2、AI轉型升級的典型技術案例剖析
快速積累對整體業務、整個行業關鍵問題的深度抽象能力
3、模擬實戰的問題拆解&解決方案
培養用最新AI思維、AI工具、方法和技術解決實際問題
4、百度科學家/AI專家一對一指導
百度眾多深度學習架構師、科學家面對面深度交流指導
AICA半年學制，帶你從業務驅動出發，恰當地做好業務與深度學習技術、算法的對接。助你以最低成本、最高效率快速迭代AI能力，走出一條屬于自己的AI最佳實踐之路。
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如今，正是國家十四五規劃的開局之年，以人工智能為代表的新一代信息技術，將成為我國“十四五"期間推動經濟高質量發展、建設創新型國家，實現新型工業化、信息化、城鎮化和農業現代化的重要技術保障和核心驅動力之一。
在當前國家宏觀政策利好的時間窗口內，AI正在迎來新的機遇，作為算法工程師的你，準備好打開這扇門了么?
