不朽从二零一四开始第73章 同时具有技术密集和劳动密集特性的行业
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。</p>
但如果是要搞人工智能的话，肯定是需要很多人力资源的。</p>
很多人印象中人工智能是技术密集型产业。</p>
这话也确实不假。</p>
人工智能高度依赖尖端技术与研发投入 。</p>
但如果只是这样认为那这种看法多少有点片面了。</p>
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。</p>
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。</p>
其实，说人工智能是劳动密集型产业并非无稽之谈。</p>
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。</p>
首先，最基础的一步就是数据的标注和整理。</p>
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。</p>
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。</p>
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。</p>
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。</p>
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。</p>
其次，模型训练和调优也是个耗时耗力的过程。</p>
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。</p>
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。</p>
再者，ai系统的维护与更新同样需要大量的人力。</p>
即便一个ai系统上线了，工作远没有结束。</p>
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”。</p>
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。</p>
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。</p>
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。</p>
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。</p>
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。</p>
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