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首先 ， 我觉得是看这个专业到底出来能干什么的 ， 能解决什么问题 。 比如材料 ， 出来研发电池等材料 ， 是不是会被学无机化学的替代 。 环境 ， 出来搞环保 ， 优化工艺流程 ， 会不会被学化学工程的人替代 。 化学出来搞制药合成 ， 会不会被学专门制药的人替代 。 生物出来 ， 搞基因 ， 会不会被专门农学业的替代 。 100年的时间 ， 这些领域都能取得较大的进步 ， 而且大部分进步将会是21世纪后半段取得的 。 对于年轻人来说 ， 黄金的时间只有当下十年 。
其次 ， 商业的发展 ， 从来不是建立在科学的难度上 ， 胜任的人多了 ， 人廉价了 ， 才是社会最需要的 ， 不然是伪需求 ， 需求明确的话 ， 适配真的不需要这么高智力的 。 要求高的从来是一些未来展望性探索 ， 带有高度不确定的任务才要求高 。 说白了值钱的不是算法而是数据 ， 现在数据红利接近尾声这一次人工智能大潮就暂时退下了 ， 技术进步是螺旋上升的 ， 目前为止符合客观规律 。 当然市场的事情归市场 ， 这和经济大环境有关 。
虽然固废处理的分选会用到图像识别（其实就是比较大小） ， 但是感觉似乎好像都是套的东西 ， 像用品分类这种用图像识别慢的一匹 ， 而且只有90%成功率 。 做算法落地就不会这样了 。 开源模型刷榜是厉害 ， 实际落地要么没数据 ， 要么吃大量资源还训练慢 ， 所以基本大厂赢者通吃 。 但落地时每个场景需求都很多变 ， 所以才要求工程能力 。
而做算法的除了数学好 ， 还得能用c或者python把算法表达好 ， 找工作费劲一般主要因为算法表达能力差 。 因为面试官可能也不懂太多数学问题 ， 数学问题只要忽悠面试官就过了 。 所以面试难点就是随机做几道leetcode了 。
【算法|人工智能，深度学习，是不是继生化环材之后的第五天坑？】最后 ， 我觉得生物这些年可能真的会爆发 ， 基因编辑都已经进入大众视野了 。 目前应该可以做到某种程度的增删改查 。 未来可能会演变为程序化基因编辑 ， 设定当前基因序列和目标基因序列 ， 编译生成操作流 。 到头来还是计算机领域 。 人工智能的本质不是调参 。 但这一波热潮里面真正有效用的 ， 能吸引投资的 ， 能落地的 ， 还真的是大数据大计算资源?调参
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