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深度學習技術給整個行業(yè)甚至是整個社會，帶來的是一次生產(chǎn)效率由量變到質(zhì)變的過程。高效生產(chǎn)力的背后是得到 AI 技術的加持，且迅速滲透到了各個行業(yè)的生產(chǎn)關系中。在這個效率為王的時代中，AI 驅(qū)動的時代就在眼前。

大勢之下，越來越多的企業(yè)積極擁抱 AI。然而，現(xiàn)實與憧憬還有一些的距離。眾多傳統(tǒng)行業(yè)要實現(xiàn) AI 應用還遠沒有想象中的那么簡單。

企業(yè)如何在這場技術的洪流中緊跟技術趨勢完成升級轉(zhuǎn)型，考驗的不僅僅是企業(yè)的發(fā)展視野和戰(zhàn)略，更是考驗企業(yè)對于傳統(tǒng)業(yè)務轉(zhuǎn)型的把控力，以及企業(yè)中傳統(tǒng)架構(gòu)工程師能否快速完成 AI 架構(gòu)師轉(zhuǎn)型。

一. 傳統(tǒng)業(yè)務做 AI，是建模及解決問題的過程

AI 在傳統(tǒng)業(yè)務的應用是運用建模并解決問題的過程。

和所有新技術在工業(yè)界的應用首先就需要做好建模工作一樣，AI 的應用也不例外，第一步要理解傳統(tǒng)業(yè)務模式、找到核心的目標，判斷目標能否拆解成 AI 技術且落地。

通常傳統(tǒng)業(yè)務的問題是需要大量人力來解決，將需要大量人力解決問題的方式或者目標變成一個可理解、可解釋、可建模的問題，最終能達到一定的準確度和精度的過程，便是 AI 在傳統(tǒng)行業(yè)的落地實踐，整個過程可簡單總結(jié)為：

理解傳統(tǒng)行業(yè)的業(yè)務，梳理業(yè)務產(chǎn)生的數(shù)據(jù)（對數(shù)據(jù)進行清洗、標注等）；
根據(jù)公司業(yè)務，抽象業(yè)務的目標是什么；
用 AI 的方式對業(yè)務目標中的瓶頸過程進行效率提升；
最后根據(jù)業(yè)務系統(tǒng)運行的狀況持續(xù)優(yōu)化直至消除瓶頸。

這個過程最重要的是找到建模過程中的效率瓶頸、分析瓶頸中可重復的過程，并對可重復過程進行 AI 建模；最后將 AI 實現(xiàn)的業(yè)務目標，自動化地應用到傳統(tǒng)行業(yè)的業(yè)務場景中。

二. 傳統(tǒng)架構(gòu)師找準方向，探索 AI 新邊界

之前我們介紹過算法工程師轉(zhuǎn)型 AI 架構(gòu)師的注意要點，文章里提到了轉(zhuǎn)型四象限。同樣，在傳統(tǒng)工程師出身轉(zhuǎn)型 AI 架構(gòu)師路徑上，找準方向也是至關重要。

通常傳統(tǒng)工程師出身轉(zhuǎn) AI 會從事應用與架構(gòu)這兩個方向：

做「AI 業(yè)務應用」的 AI 架構(gòu)師：工作職責貼近業(yè)務且擅長從架構(gòu)策略發(fā)揮 AI 作用的工程師，需要注意提升自己對 AI 技術的理解；
做「AI 平臺工程架構(gòu)」的 AI 架構(gòu)師：工作中可以發(fā)揮自身工程特長保證平臺的高效性和架構(gòu)的合理性，這一類傳統(tǒng)工程師要注意更多從 AI 技術特色視角來思考。

AI 技術是一項復雜的技術，入門難度較高、學習的曲線陡峭、框架學習要消耗非常多的資源、部署的難度也讓人望而生畏，越是新人越容易打退堂鼓。

要成為一個懂 AI 的人，第一步都是要多動手用 AI、親自測試一些 AI 的用例。從 OCR、圖像識別、文本分類等最常規(guī)的應用入手，感受一下 AI 是什么以及能做什么，用觀測、反饋的學習方式打破對 AI 認知的思維黑盒。切忌一上來就陷入 AI 的算法模型以及效果調(diào)優(yōu)等高難度動作的陷阱。

三. AI 架構(gòu)師絕不能“只見樹木不見森林”

對于企業(yè)中的傳統(tǒng)工程師而言，因為缺乏客觀認知和概念，所以對 AI 技術的學習是一個顯著的挑戰(zhàn)，比如下面這三個誤區(qū)極為常見：

誤區(qū)一：帶著“工程思維”做 AI

傳統(tǒng) IT 的工程架構(gòu)就像大廈的建造，不僅有圖紙，而且工程技術人員看著圖紙就可以動手修建，不會出現(xiàn)不知道如何修建的不確定性。

而 AI 的工程系統(tǒng)是結(jié)合業(yè)務特性設計的，要根據(jù)不同的業(yè)務去制定不同的架構(gòu)。雖然業(yè)務類型千差萬別，但最終抽象出來的問題具備較多的一致性、解決的思路也有相似性。

以大型商超的業(yè)務場景為例，其智能系統(tǒng)能夠快速且高效地完成貨架商品的自動識別任務，這是一個典型的 AI 應用。但大型商超企業(yè)的技術人員，首先要了解的是 AI 能解決什么問題、而不要糾結(jié) AI 解決問題的具體過程。

這是一個從“工程思維”過渡到“AI 思維”的過程。如果把 AI 當作一個黑盒，你不需要了解 AI 技術平臺的內(nèi)部系統(tǒng)、也不需要了解神經(jīng)網(wǎng)絡的算法，你要理解的就是 AI 的輸入和輸出分別是什么。也就是把自己想成一輛車的駕駛員，先了解車輛的能力、載重、極限值都是多少，而不是陷于追尋發(fā)動的原理或者維修。對 AI 的學習遵循這樣的方式顯然能更快地上手，這和未參加工作的學生在校園里學習 AI 的過程正好相反。

剛開始接觸 AI 這種看似黑盒的“AI 新人”也許會有心理負擔，因為輸出的結(jié)果難以預判，這也需要你打破原來的舊的思維方式，形成對 AI 的整體認知。

誤區(qū)二：盲目崇拜“業(yè)務+AI”

傳統(tǒng)的架構(gòu)從業(yè)人員會覺得“業(yè)務+AI”瞬間高大上，但其實 AI 技術是伴隨信息化進展開始的，AI 技術應用的基礎是數(shù)字化。很多傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析模塊以及一些系線性模型都是 AI 的范疇，而不僅僅是指 Deep Learning。

從這個角度來看，任意一個應用場景，只要能找到建模方式，關于要不要用 AI、怎么用 AI 的答案也就浮出水面了。

越是傳統(tǒng)的企業(yè)，越要多了解 AI 的本質(zhì)、多著眼于深度學習及 AI 如何化幫助業(yè)務創(chuàng)新，放大業(yè)務線在 AI 方向的優(yōu)勢，這將會是一個不斷迭代和正反饋的過程。

誤區(qū)三：抱殘守缺，追求速成

傳統(tǒng)架構(gòu)師在架構(gòu)方面的長足經(jīng)驗是轉(zhuǎn)型 AI 架構(gòu)師的重要優(yōu)勢，在公司中對業(yè)務的理解也相對其他底層技術人員更深刻。但對 AI 技術的把握能力，并且這個短板未必有足夠多的機會來彌補。架構(gòu)出身的人有一個常見的問題，由于自身 AI 基礎知識不扎實，容易在一些關鍵的事情上缺乏對問題本質(zhì)的思考。

傳統(tǒng)工程師轉(zhuǎn)型 AI 方向最大的阻礙是 AI 專業(yè)知識，這是一條沒有捷徑的路。深度學習有別于傳統(tǒng)的計算機科學，深度學習更貼近數(shù)學和經(jīng)驗，也就是深度學習中的統(tǒng)計學以及理論基礎很多時候能用數(shù)學公式來證明算法的正確性。

因此，傳統(tǒng)架構(gòu)師就需要對 AI 技術有全局性的認識和把握，并主動觀察和學習更多典型案例或者實踐經(jīng)驗。典型案例的作用會非常明顯高效，能更好地幫助傳統(tǒng)架構(gòu)師理解 AI 技術的特色以及 AI 和應用的對接。對于案例的學習，最好先別看答案，先自己思考實現(xiàn)過程，然后再與答案比較，這樣印象會比較深、學習效果能做到事半功倍。

四. 站立 AI 浪尖，先要成為破浪者

AI 的浪潮席卷千行百業(yè)，執(zhí)槳破浪的企業(yè)才能站在浪尖起舞。所以傳統(tǒng)業(yè)務、傳統(tǒng)工程師一定要盡快擺脫現(xiàn)狀，認識并了解 AI 對業(yè)務的長遠價值。

算法技術和能力不是具體實操的知識點，而是一個緩慢積累知識的過程，需要較大的學習投入。而百度首席 AI 架構(gòu)師培養(yǎng)計劃（AICA），用四個月的時間幫你獲得百度科學家、資深 AI 架構(gòu)師實踐多年“提純”的 AI 實操方法和技能，同時提供深度學習技能圖譜幫助傳統(tǒng)架構(gòu)師從全局上理解 AI 的本質(zhì)，幫助大家快速查缺補漏、按圖索驥地去補齊不同技術背景出身的短板。

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