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第73章 同时具有技术密集和劳动密集特性的行业(第1页)

如果只是涉足游戏行业的话未来事业放在哪里起步都无所谓。

但如果是要搞人工智能的话,肯定是需要很多人力资源的。

很多人印象中人工智能是技术密集型产业。

这话也确实不假。

人工智能高度依赖尖端技术与研发投入。

但如果只是这样认为那这种看法多少有点片面了。

因为仅仅只是很多资金投入还不够,很多时候还需要很多人投入其中。

某个角度来说,人工智能虽然是技术密集型产业,但另一方面同时也是劳动密集产业。

其实,说人工智能是劳动密集型产业并非无稽之谈。

尽管听起来AI代表了高科技和自动化,似乎与“劳动密集”这种词不搭边,但仔细想想,这背后牵扯的人力资源和时间投入是难以忽视的。

首先,最基础的一步就是数据的标注和整理。

任何AI算法的训练,都离不开大量的数据,而这些数据往往需要人工去处理和标注。

像自动驾驶的研发过程中,需要大量视频和图像数据来训练车辆识别道路、行人、交通标识。

这些图像和视频中每一个细节的标注,都是由大量数据标注员一帧一帧地完成的。

在一些医疗AI领域,甚至需要经验丰富的医生来手动标记病灶区域。

这种人工的参与在整个过程里不可或缺,哪怕是再先进的技术,也无法绕开这一步。

其次,模型训练和调优也是个耗时耗力的过程。

即便是拥有再强大的计算能力,训练一个AI模型依然需要团队里的工程师们反复实验,调整参数,找出最优的解决方案。

而这个过程,常常不是一蹴而就的,而是需要一批专业人员日夜调试、监控,来确保模型的准确性和稳定性。

再者,AI系统的维护与更新同样需要大量的人力。

即便一个AI系统上线了,工作远没有结束。

系统必须随着外界环境的变化不断更新,算法需要定期调整以避免“失效”或“过时”。

有时候,数据的变化或者业务场景的改变,都会导致AI模型需要重新训练,这个时候,技术团队还要全程跟进,确保系统能够持续高效地运行。

更不用说,AI要真正落地,走向商业应用,背后还有一整个产业链在支撑。

无论是业务开发、客户培训,还是技术支持和后期维护,每一个环节都需要大量人员的投入。

这让人工智能这项表面上看起来高度自动化的技术,实际上依旧是一项需要人力密集参与的复杂产业。

所以,从这个角度来看,人工智能不仅仅是依赖先进的技术和庞大的资金投入,同时它也像一个庞大的机器,每个齿轮的运转都需要人力去推动,甚至从某种意义上,它与那些传统意义上的劳动密集型行业并没有太大的区别。

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