當今，人工智慧技術發展日新月異，智能製造、自動駕駛等越來越多的新技術在人工智慧的發展中佔有一席之地。那麼，ai到底什麼時候能夠超越我們人類智力水平？
其實，人工智慧，從業者們分為三個類型：真正的ai民工（發源於中國，總部大中華地區）；展望ai發展的背景民工（發源於美國，總部美國）；及其他純ai民工（發源於歐洲，美國和國內一線城市的高校、企業、科研機構）。
不難看出，ai工程師要完成工作的條件必須具備三個基本素質，或者說ai工程師需要具備三個基本技能和能力：技術能力、業務能力以及溝通能力。
後兩者，也就是我們常說的兩種技能。一、技術能力人工智慧的技術核心即算法工程師。工業界的人工智慧的算法工程師承擔著定義算法體系、算法設計、算法制定的責任。在業界，算法工程師無疑是是世界上最頂尖的人才之一。可能大多數人都覺得，算法工程師跟程式設計師類似，就是人們理解的軟體工程師；而我們實際上說的算法工程師，更多是指算法工程師相關人員，這一類工程師通常需要利用各種不同的機器學習算法和方法，設計、訓練、診斷各種算法模型。在ai公司或各類ai項目中，首先需要驗證問題的解決方案是否有效；其次要驗證解決方案是否真正有意義；最後要檢驗從業務端用戶那裡收集來的數據是否能夠得到有意義的反饋。
在這種情況下，都會回歸算法在實際問題中的應用場景，也就是算法到實際問題中去。很顯然，技術能力對於中國的人工智慧工程師來說，可能更多強調的是算法的強大和效率，在傳統的數學工程師或者軟體工程師，只不過是在操作軟體，解決軟體應用問題，卻很少關注算法問題解決過程中用戶使用算法的反饋與影響。
二、業務能力業務能力是指人工智慧在產品服務中承擔的軟體、硬體、生產等方面的工作職責。業務能力的水平，體現了一個工程師對行業熱點的敏感性和理解能力。
不論是從傳統的工程師角度還是從行業界工程師角度來看，技術和業務能力的完美結合，都是人工智慧工程師成功的關鍵。首先，技術能力提高產品能力和創新能力。在不具備技術能力的情況下，任何一個工程師創造出來的產品都會走向概念技術和商業模式。
然而，當完全沒有技術能力的情況下，工程師對創新的理解可能就會高度局限於「百年一遇」的機會，比如無人駕駛車領域中，當你能夠在量產無人駕駛汽車時，不用考慮是否會用戶願意掏出一個屏幕讓司機去操作。由於基於傳統的硬體工程師（射頻工程師）處理傳感器數據的能力以及做軟體的能力，他們更能大大提高技術革新的速度。在很多人工智慧的工程師看來。