物聯網、大數據、虛擬實境(VR)、人工智慧(AI)和python 哪一個真正...
2020-11-22 網易北京盛名之下，其實難副，除了佔領者媒體的大幅版面之外，真正創造價值卻顯得搖搖無期。做為業內人士我想把真像說出來？投資圈，創新域和普通小白你們都怎麼了？
投資圈、創新域他們有折騰都本錢，我們小白也要跟風嗎？在此我想先從物聯網說起：
2009年8月，無錫市率先建立了「感知中國」研究中心，中國科學院、運營商、多所大學在無錫建立了物聯網研究院。物聯網被正式列為國家五大新興戰略性產業之一，寫入了政府工作報告，物聯網在中國受到了全社會極大的關注。
2010年物聯網火遍了中國，完全超越現在的人工智慧和python，我不知道當時世界排名第一的程式語言Java為什麼拋之腦後？？？新聞媒體開始大篇幅說物聯網是未來，確實是未來，國家的戰略是沒有錯的，但是發展是需要時間的，我不明白的是，這個行業都不成熟為什麼各個高校和各類IT培訓機構都開設這個專業，你們的老師是哪裡來的？有沒有實戰經驗？社會需求到底是否需要那麼多物聯網人才？但是當時的風暴太可怕來，我當時也被假象震昏了，一股腦要學習物聯網，為此我查詢了物聯網領域比較領先的企業，遠望谷和大唐電信，然後和幾個BAT公司的朋友交流了一下，感覺前景確實好，發展起來不一定什麼時候，我沒拿青春堵未來，所以我只專注我自己的領域，到現在我做為一個程式設計師在北京有車、有房，我就很知足了，到2012年下半年，物聯網就好像消失了似的，想就業那是難上加難，跳槽更是不好混，但是ios、android和web前端很火爆，2013，2014異常火爆，但是ios和android這種小眾語言需求量畢竟有限，就像R語言、Ruby、Go語言和Python一樣，畢竟不是主流，曇花一現後趨於「飽和「，所謂的飽和就是高手稀缺，水平一般的到處都是，因為在計算機領域任何一種語言，技術大神都是急缺的。
2015年9月，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》（以下簡稱《綱要》），系統部署大數據發展工作。
2015年9月18日貴州省啟動我國首個大數據綜合試驗區的建設工作，力爭通過3至5年的努力，將貴州大數據綜合試驗區建設成為全國數據匯聚應用新高地、綜合治理示範區、產業發展聚集區、創業創新首選地、政策創新先行區。
2016年大數據的時代到來，各個新聞媒體，巨頭網際網路公司，大學，IT培訓機構又開始了。
大數據主要做什麼？數據挖掘和數據清洗後主要用於數據分析，也是社會發展的趨勢，國家需要，巨頭網際網路公司需要，大學需要承載為國家為社會培養這部分人的責任和義務，IT培訓機構我不明白跟什麼風？這個是短期內能學會都東西嗎？
在此我說一下在國家會議中心《京東大數據分析與創新應用》部的一次技術分享：
《國家會議中心-京東技術開發日》
我就不往下再截圖了，通過這次分享會議的感受頗深，很多人竟然不知道大數據是幹什麼？能做什麼？需要學習什麼？就被各種所謂的高薪誘惑擊昏了頭腦，我想說真正學好大數據，前提是什麼？你要搞清楚，最好你是學習數學專業的，具備一定的算法和邏輯思維能力，因為大數據的核心是算法，而不是使用hadoop搭建一個框架，搭框架可以短暫學習，但是算法和邏輯能力不是一時半會就能學明白的，所以你是否適合進入大數據行列在此我就不說了。。。。。。
2016年大數據的浪波逐漸退潮，人工智慧（AI）和虛擬實境（VI），開始復出。
2017年各個地方你都會看到VR、虛擬實境和人工智慧的標題，各種媒體，大學，IT培訓機構又來了，媒體，什麼博眼球寫什麼，我感覺沒什麼說的，大學承載著培養國家和社會需要的人才，也沒什麼說的，IT培訓機構不知道為什麼要開設這些專業，幾個月的時間真的能就業嗎？虛擬實境你們就業了嗎？大數據你們就業了嗎？物聯網你們就業了？顯而易見，物聯網不火了，大數據不火了，虛擬實境不火了，現在又出來一個人工智慧和一個小縱語言python，我想問一下之前熱炒的行業是不火了呢還是媒體熱炒過後，再寫不那麼博眼球了？還是不適合短期培訓？這個值得深思，Java語言世界排名第一，為什麼媒體不熱炒？？？
2018年，人工智慧（AI）和區塊鏈，作為一名資深IT人，我經常會參加巨頭網際網路公司會議，比如京東的大數據分享會，百度的人工智慧等等分享會。
給我的感觸很深，在此奉勸大家不要跟風，所謂的人工智慧，留給高智商的人研究吧，比如「霍金」的那把椅子，就是人工智慧最好的體現，而不是所謂的python，在此我分享一下人工智慧使用的技術：
人工智慧領域程式語言中最常見的有：Lisp、Prolog、C/C++、Java、Python
1:Lisp
List是一種通用高級電腦程式語言，長期以來壟斷人工智慧領域的應用。LISP作為因應人工智慧而設計的語言，如果需要詳細知道Lisp為什麼是人工智慧領域的頂級語言，可以看一下著名的AI專家彼得·諾維奇(Peter Norvig)在其《Artificial Intelligence: A modern approach》書中的詳細介紹。
2:Prolog
Prolog與Lisp能夠有效結合，優勢是解決「基於邏輯的問題」。
據《Prolog Programming for Artificial Intelligence》一文介紹，Prolog一種邏輯程式語言，主要是對一些基本機制進行編程，對於AI編程十分有效，例如它提供模式匹配，自動回溯和基於樹的數據結構化機制。結合這些機制可以為AI項目提供一個靈活的框架。
3:C/C++
C/C++是世界上速度最快的面向對象程式語言，有技術工作者稱他為獵豹般的速度。C/C++能夠很好滿足高執行速度要求，因此廣泛應用於搜尋引擎。
在AI項目中，C++可用於統計，如神經網絡。另外算法也可以在C ++被廣泛地快速執行，遊戲中的AI主要用C ++編碼，以便更快的執行和響應時間。
4:JAVA
Java也是AI項目不錯的語言選擇。它是一種面向對象的程式語言，專注於提供AI項目上所需的所有高級功能。
雖然Java不具備LISP和Prolog的高級邏輯計算，又沒有C／C++的高執行速度，但它可以被移植，能夠很好的匹配程序，並且提供內置的垃圾回收。另外Java社區也是一個加分項，完善豐富的社區生態可以幫助開發人員隨時隨地查詢和解決遇到的問題。
另外，Java的擴展性也是AI項目必備的功能之一。
5:Python
Python是人工智慧中比較廣泛使用的程式語言之一，本質為由LISP和JAVA編譯的語言，可以無縫對接其它AI算法和結構。
Lips和Python非常相似，僅有一些細小的差別。還有JPthon，提供了訪問Java圖像用戶界面的途徑。這是PeterNorvig選擇用JPyhton翻譯他人工智慧書籍中程序的的原因。JPython可以讓他使用可移植的GUI演示，和可移植的http/ftp/html庫。因此，它也非常適合作為人工智慧語言的。
最後奉勸大家一句，如果想在IT編程的道路上走的更久遠，不要盲目的跟風，不然一定會被曇花一現的技術，弄的焦頭爛額，最後食之無味，棄之可惜，還是選擇一個比較穩定且長久的語言，比如c語言和java語言，這些才是根本，畢竟它們兩個在世界語言排行榜上一直名列前茅，其他小縱語言可以做為第二語言來為自己加分，建議選擇第一語言後，找到工作，在工作之餘去學習第二語言。
以上文筆，僅代表一個資深IT程式設計師的個人意見，如有不周之處，希望大家見諒，也許會得罪媒體或者其他人朋友，我只想把業內人士看到現實說出來而已，希望見諒。
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