计算机视觉人才是短缺，还是过剩？

起始于20世纪50年代，商用化于70年代的计算机视觉（CV，Computer Vision）开始成为了我们日常生活中的一部分。它不仅在一些翻译软件、医疗保健、自动驾驶、安防监控等方面有应用，在面部识别、实时运动跟踪、农业和制造业等很多领域也有应用，可以说，在很多场合中，我们不知不觉就用到了计算机视觉。据估计，到2022年，计算机视觉的软硬件市场将达到486亿美元。那随着计算机视觉应用面越来越广，相关的企业会担心面临人才短缺的问题吗？随着市场热度越来越高，人才会出现过剩的现象吗？

企业需要担心人才短缺吗？

一个行业的兴起，离不开这个行业内的所有参与者的努力，更离不开人才的智慧贡献。只要这个行业能够给人以前景，让人们看到希望，总会有很多人涌进，通过市场的挑选，自然就能产生能独当一面的人才。

“研发人员都是非常聪明的一群人，他们会跟着机会走，最终选择一条适合他们发展的赛道去做。一般来说，他们会找一条有宽、又长的赛道。所谓‘宽’，是指能够让更多的人参与；‘长’是指可以持续更长的时间。现在的计算机视觉就是这么一个赛道。”英特尔技术专家竺钧指出。

图1：英特尔技术专家竺钧。

在计算机视觉领域，在AI领域，他并不担心人才的问题，在竺钧看来，计算机视觉工程师和研发人员的成长是随着市场需求机会不断增加的。而且，他已经看到很多工程师在转过去做计算机视觉，做AI，因为计算机视觉和AI能够给他们更多的机会。

“计算机视觉和AI，与之前的PC、云计算不一样的地方是，它更接近于应用、终端，所以岁业务的了解、对行业的了解远超从前。因此对工程师要求也会更高。”竺钧表示。

极视角联合创始人兼技术合伙人罗韵也看到了同样的趋势，“我们从2015年就开始关注AI领域，当时关注这个领域的人还不多，人才更少，但现在，计算机视觉领域有大量的人在参与，这其中包括以前不是做深度学习，甚至不是做算法的工程师转型过来的。”

图2：极视角联合创始人兼技术合伙人罗韵。

也就是说，只要赛道够宽够长，企业其实是不需要担心人才问题的，人才自然会聚集过来，并与之一起发展，共同进步。

人才是否会发生过剩的现象呢？

一个行业很热门的话，能吸引很多人的关注，参与的人多了，是否会产生人才过剩呢？在知乎上，就有用户提出了这样的疑惑，比如有人发出了“计算机视觉方向今年招聘情况怎么样？是否已经人才过剩？”的提问，得到了1865个用户的关注，被浏览了66万多次。

图3：知乎用户发出的疑问。

里面的回应观点各异，有人觉得还是处于短缺阶段，企业招聘不到合适的人，也有人认为确实有过剩现象了。

比如用户陈大宝回复说，他感觉是很确认，招不到人。主要是会搭网络的人很多，但会写底层的人太少。

Hhzz认为计算机视觉的领域很广，应用场景多。人才不会过剩，因为门槛会不断提高。

图4：知乎网友的回复1。

来自中南大学的金天则认为人才是过剩的，因为AI已经成为了高新的代名词，很多人都往这方面转型，还有新毕业生的大量涌入。

图5：知乎网友的回复2。

当然，也有人认为，虽然国内不少高校开设了计算机视觉相关的专业或者课程，但目前还很难培养出动手能力和理论都非常出色的人才来。因此，可能不是人才过剩，而是工程师，或者连工程师都还称不上的“从业者”过剩。

如何让人才体现优势

在11月2日，英特尔于极视角联合举办的“2019计算机视觉青年开发者技术与应用大会”上，英特尔OpenVINO全球产品负责人SorenKnudsen表示，英特尔推出的OpenVINO开发工具可以帮助开发者在计算机视觉和深度学习性能、灵活、使用便利性方面做更好的提高和优化，可以帮助开发者在算法方面进行相应的加速。

“对于开发者来说，主要的任务是负责产品开发的准确性，而对于英特尔来说，我们要做的是帮他们提升性能并且可以确保通过软件能够实现硬软件在英特尔不同硬件平台上性能的优化，从而帮助开发者把自己的产品部署推广到市场中，而且通过OpenVINO，我们可以在英特尔的平台、不同的算力下进行产品的优化，包括从至强、凌动以及各FPA加速器的平台上，都可以帮他们实现性能的优化。”他指出。

而极视角则会提供一个在线的开发平台，在这个开发平台上，开发者可以调用其底层的工具，也可以实时查看运算的性能、运算的数据、运算的指标、机器的负荷、云资源的负荷。编码环境完成之后，就可以产生准确度比较高的算法模型，这时再结合OpenVINO开发工具对模型进行优化，方便它的算法落地、使用以及性能的提升。

此外，极视角平台还有自动的测试、自动的封装以及自动的产生对外API的识别方式。也就是说，开发者只需关心自己的应用和算法，其他的都可以交给平台完成。

图6：英特尔Open VINO全球产品负责人Soren Knudsen