（一）影響機(jī)器視覺學(xué)習(xí)難度的因素

多學(xué)科知識融合

機(jī)器視覺是一個跨學(xué)科領(lǐng)域，涉及計算機(jī)、圖像處理、模式識別、人工智能等多方面知識。這意味著學(xué)習(xí)者需要掌握多種不同類型的知識體系，例如計算機(jī)知識包括編程語言、操作系統(tǒng)等；圖像處理涉及圖像濾波、增強(qiáng)、形態(tài)學(xué)操作等內(nèi)容；模式識別包含特征提取、分類算法等；人工智能方面可能涉及深度學(xué)習(xí)算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等。對于初學(xué)者來說，要同時掌握這么多知識領(lǐng)域是具有一定挑戰(zhàn)性的。例如，在進(jìn)行一個工業(yè)機(jī)器視覺項目時，可能既要運用計算機(jī)編程知識構(gòu)建系統(tǒng)框架，又要用圖像處理知識對采集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理，再用模式識別技術(shù)對目標(biāo)進(jìn)行識別分類，這些步驟需要對不同學(xué)科知識的融會貫通，難度較大。

算法復(fù)雜度

機(jī)器視覺算法的設(shè)計和實現(xiàn)是關(guān)鍵部分。算法需要考慮計算效率、準(zhǔn)確性、魯棒性等多個方面。一些復(fù)雜算法，如深度學(xué)習(xí)算法，在機(jī)器視覺中的應(yīng)用需要大量的數(shù)據(jù)、計算資源和調(diào)試時間。以醫(yī)療圖像分析為例，要準(zhǔn)確識別病變細(xì)胞，可能需要設(shè)計復(fù)雜的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）算法，這個算法的構(gòu)建不僅需要對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有深入理解，還需要大量的醫(yī)療圖像數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練，并且在訓(xùn)練過程中要不斷調(diào)試參數(shù)以達(dá)到較好的性能，這對于學(xué)習(xí)者來說是比較困難的部分。

應(yīng)用場景復(fù)雜性

不同的應(yīng)用領(lǐng)域?qū)C(jī)器視覺的要求差異很大。例如在工業(yè)檢測領(lǐng)域，需要處理復(fù)雜的背景噪聲、光照變化等問題；醫(yī)療診斷領(lǐng)域則需要處理圖像模糊、分辨率要求高等問題。如果學(xué)習(xí)者想要深入特定領(lǐng)域的機(jī)器視覺應(yīng)用，就需要針對該領(lǐng)域的特殊問題進(jìn)行學(xué)習(xí)和研究。比如在自動駕駛領(lǐng)域的機(jī)器視覺應(yīng)用，要應(yīng)對動態(tài)環(huán)境變化大的情況，學(xué)習(xí)者需要學(xué)習(xí)如何在復(fù)雜路況下準(zhǔn)確檢測目標(biāo)物體并做出決策，這涉及到傳感器融合、目標(biāo)跟蹤等復(fù)雜技術(shù)，增加了學(xué)習(xí)的難度。

（二）不同人群的學(xué)習(xí)難度

初學(xué)者

對于沒有相關(guān)知識背景的初學(xué)者，機(jī)器視覺的入門難度較大。他們可能首先要花費大量時間學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識，如編程語言（Python、C++等）、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（線性代數(shù)、概率論等），這些是理解和實現(xiàn)機(jī)器視覺算法的基礎(chǔ)。而且，初學(xué)者在面對大量的學(xué)習(xí)資料時，可能難以分辨哪些是重點和實用的內(nèi)容，容易陷入碎片化知識的困境，導(dǎo)致學(xué)習(xí)效率低下，難以構(gòu)建完整的知識體系。

有相關(guān)背景者

如果學(xué)習(xí)者已經(jīng)有計算機(jī)、電子工程或數(shù)學(xué)等相關(guān)學(xué)科背景，那么在學(xué)習(xí)機(jī)器視覺時會相對輕松一些。例如，有計算機(jī)科學(xué)背景的人，已經(jīng)掌握了編程語言和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等知識，他們可以更快地進(jìn)入到機(jī)器視覺算法的學(xué)習(xí)和實現(xiàn)中；電子工程背景的人可能對圖像傳感器、硬件電路等方面比較熟悉，這有助于他們理解機(jī)器視覺系統(tǒng)的硬件組成部分；數(shù)學(xué)專業(yè)背景的人在理解機(jī)器視覺中的算法原理，如特征提取算法背后的數(shù)學(xué)原理時會更具優(yōu)勢，但他們可能需要補(bǔ)充其他領(lǐng)域如編程和硬件方面的知識，才能全面掌握機(jī)器視覺技術(shù)。

二、計算機(jī)視覺就業(yè)難度

（一）就業(yè)的有利因素

就業(yè)前景廣闊

計算機(jī)視覺在多個行業(yè)都有廣泛應(yīng)用，如人工智能公司（包括圖像識別、視頻監(jiān)控、自動駕駛、虛擬現(xiàn)實、醫(yī)療圖像分析等業(yè)務(wù)）、傳統(tǒng)制造業(yè)（產(chǎn)品檢測和分類、生產(chǎn)過程監(jiān)控、流程優(yōu)化等）、醫(yī)療健康領(lǐng)域（醫(yī)療圖像處理、醫(yī)學(xué)影像分析等）、自動駕駛領(lǐng)域（是實現(xiàn)自動駕駛的核心技術(shù)之一）等。由于應(yīng)用范圍廣，提供了較多的就業(yè)崗位選擇，降低了就業(yè)難度。

人才需求與薪資待遇

目前市場對計算機(jī)視覺專業(yè)人才的需求較大，尤其是算法崗位。在一些大型互聯(lián)網(wǎng)公司或人工智能企業(yè)，算法崗的薪資待遇相對較高，例如以阿里為例，算法崗的白菜為26k * 16，與之相對應(yīng)的開發(fā)的白菜為21 – 24k * 16，算法要高出2k以上，阿里云更是開出了大量30k以上的offer。較好的薪資待遇吸引了很多人投身這個領(lǐng)域，也反映出企業(yè)對這方面人才的需求迫切，就業(yè)相對容易一些。

對應(yīng)屆生的寬容度

在就業(yè)市場上，對于計算機(jī)視覺方向的應(yīng)屆生比較寬容，不需要相關(guān)工作經(jīng)驗，只要有基本功即可。例如在深度學(xué)習(xí)方面有較好掌握的計算機(jī)視覺研究生，在求職時可以選擇泛AI的工作，如搜索、推薦、廣告、物流、調(diào)度等，這為初入職場的新人提供了更多機(jī)會，降低了就業(yè)的門檻難度。

（二）就業(yè)的挑戰(zhàn)因素

競爭壓力

由于計算機(jī)視覺領(lǐng)域就業(yè)前景好、薪資待遇高，吸引了眾多求職者。這導(dǎo)致競爭非常激烈，尤其是在一些知名企業(yè)或熱門崗位上。求職者需要具備較強(qiáng)的綜合素質(zhì)，包括扎實的編程和數(shù)學(xué)能力、深入理解和熟練應(yīng)用計算機(jī)視覺技術(shù)等。例如在人工智能頭部企業(yè)的算法崗位招聘中，往往會收到大量來自國內(nèi)外頂尖高校和研究機(jī)構(gòu)的簡歷，求職者需要在眾多競爭者中脫穎而出，需要不斷提升自己的知識水平和實踐能力，這增加了就業(yè)的難度。

技術(shù)更新快

計算機(jī)視覺領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展迅速，新的算法、模型不斷涌現(xiàn)。從業(yè)者需要不斷學(xué)習(xí)和更新知識才能保持競爭力。例如深度學(xué)習(xí)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不斷發(fā)展，從早期的簡單卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到現(xiàn)在的各種變體如ResNet、DenseNet等，還有新的訓(xùn)練方法和優(yōu)化算法不斷出現(xiàn)。從業(yè)者如果不能及時跟上技術(shù)的更新步伐，可能會面臨被淘汰的風(fēng)險，這也給就業(yè)帶來一定的壓力和難度。