無AI，你也好意思說自己是做智慧商顯設備的？
第四科技革命已呼嘯而來，人工智能和機器學習無疑是此番科技革命中的重點，相關人才也是千金難求。只有全球頂尖的企業才有實力擁有人工智能和機器學習最拔尖的人才。但物聯網時代，有AI人才缺口的不只是互聯網企業，傳統行業的智能化轉型也急需引進AI人才。以商顯行業為例，就需要大量的相關人才，才能實現商顯終端的智慧化升級。
Boss
人臉識別這一塊的專家找到了嗎？不是交代你這個星期一定要招到人嗎？人呢！
HR
老板，上周獵頭介紹的一個吳博士，被鵝廠挖走啦！
這一幕已在很多企業上演，人才的缺口除了加緊培養之外，其實最切合實際的解決之道，就是技術共享，由有人工智能研發能力的企業開放AI人工智能技術，而普通企業只需要調用封裝就可以根據自身需求為行業提供更豐富更智能的商用顯示設備，所以，有調包俠就行了！
視美泰認為，普通企業不必過度把精力放到人工智能和機器學習的研究上，而該著力于熟悉不同算法的應用場景和掌握一些調參技巧。
1、有錢也招不到人
AI人才到底有多緊俏？打開招聘網站搜索“人工智能”或“機器學習”，會出現很多招聘崗位，大多開出了具有相當誘惑力的薪酬待遇。以機器學習方向的算法工程師為例，該職位大多在月薪2萬元以上，標出年薪百萬者也不在少數。但目前國內的供求比例僅為1：10，供需嚴重失衡。所以就算企業開出高價，未必能夠招到合適的人。
2、蛋糕不同
理論模型和實際應用是兩個領域，做理論研究的發力于突破，提出新的模型或者優化方法，做應用的致力于把模型應用于數據上，攫取商業價值。這兩者并不存在利益上的沖突，理論研究先行，是領路人，但只有“調包”的人越來越多，商業化越來越廣泛，這個行業才會繁榮，因為證明技術落了地，可以帶來實際價值。
3、重復無意義
行業的發展趨勢是降低工具的使用難度，國外的亞馬遜、谷歌、微軟等各大平臺都開放了他們的機器學習工具，國內以視美泰為例，為了幫助更多商顯企業應用AI技術，已開放了人工智能AIkit（軟件開發包），通過提供人工智能的demo程序、文檔教程加標準API接口，讓所有擁有應用開發能力的用戶，根據自身所處的行業沉淀和優勢，調用這些共享的人工智能接口。封裝大大降低了AI的使用門檻，推動了商顯行業的智慧化升級。
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