上个月在重庆南岸区一家数据标注公司里，我正对着电脑给一张张图片拉框标注，屏幕上跳出一个新任务——标注一批自动驾驶路测图片里的车辆和行人。我揉了揉发酸的眼睛，手机突然震了。宿舍群里老大发来一张照片：他穿着长安汽车的工装，站在重庆两江新区的一个智能网联汽车测试场前，身后是一辆无人驾驶测试车。配文是：" 兄弟们，今天这个 L4 场景跑通了，离量产又近了一步。" 我回了个 " 牛 "，想起五年前我们宿舍五个从重庆邮电大学人工智能学院毕业时的样子。那时候大家嘴里聊的是深度学习、计算机视觉和自动驾驶，眼睛盯的是互联网大厂、车企和考研。五年过去了，路各有不同，有人进了长安汽车，有人还在给 AI 打标签。今天把宿舍五个人的真实去向写出来，不吹不黑，给正在学人工智能或者想报这个专业的同学一个最实在的参考。

重邮的人工智能，到底是一个怎样的存在

重庆邮电大学的人工智能学院，是学校近几年重点发展的学院之一。重邮本身在通信和计算机领域有深厚积累，人工智能专业依托这些底子，课程设置很硬：Python 编程、数据结构、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘……大一大二打基础，线性代数和概率论挂科率不低。大三大四学专业课，在 GPU 服务器上跑模型、调参数，做图像分类和文本分析的小项目。重邮的 AI 专业在西南地区有一定认可度，尤其在重庆本地，很多车企和科技公司都愿意要重邮的学生。

教我们机器学习的程老师，是从重庆一家 AI 创业公司退下来的技术总监。他上课时说过一段话：" 你们学 AI 的，别只满足于调用 sklearn 和 TensorFlow 的 API。把梯度下降的数学原理搞明白了，把过拟合怎么解决想清楚了，比会调一百个模型都有用。以后去企业面试，人家让你手推一个反向传播，你推不出来，算法岗的门就关了。" 他有一句话我记到现在："AI 这行，在名校是进大厂搞核心算法的敲门砖，但在我们这样的学校，你们要认清现实——大部分人可能做的是模型部署、数据标注、AI 产品这些岗位，而不是坐在实验室里发明新算法。别灰心，产业链上每个位置都有价值。"

重邮 AI 的就业面其实不窄，但两极分化明显。技术过硬的一批人，能进互联网大厂、车企和 AI 公司做算法或开发；技术一般的，则更多去做数据标注、模型测试、AI 销售等岗位。重庆本地的人工智能产业正在发展，长安汽车、赛力斯、中科创达这些企业都在招 AI 人才，但薪资跟一线城市比有差距。所以每届都有不少人选择考研去更好的平台，或者去北上深杭闯一闯。我们宿舍五个人，差不多每个人的选择都跟这个背景有关。

老大：四川成都人，毕业进了重庆长安汽车做自动驾驶感知算法，年薪 28 万，稳定且成长快

四川成都 · 重庆长安汽车自动驾驶感知算法工程师

老大是我们宿舍技术最好的。他大学期间参加了很多 AI 竞赛，拿过几个省级奖项，毕业时手里有好几个 offer。他选了重庆长安汽车，做自动驾驶的感知算法，负责视觉目标检测和车道线识别。起薪加年终奖，第一年十八万左右，现在五年过去，年薪已经到 28 万。在重庆这个收入非常高，他去年在渝北区买了套小三居。他说在长安做自动驾驶，最大的好处是离产业近，技术落地快，不像在实验室里飘着。" 重邮 AI 给我的底子，让我在车企的算法岗上站得稳。程老师说的从数据里找规律，我每天在做。虽然收入不如去互联网大厂的同学，但长安的平台和稳定性很好，而且自动驾驶是未来的方向，我在这里能学到真东西。我想在这个行业里深耕下去，以后成为某个模块的技术骨干。"

老二：重庆本地人，毕业进了重庆一家 AI 公司做模型部署，月薪 1.2 万，稳定但技术面窄

重庆 · 重庆某 AI 公司模型部署工程师

老二家就在重庆，毕业后没去外地，直接进了重庆一家做安防 AI 的公司，做模型部署。起薪七千，现在月薪一万二，加上年终奖，一年十八九万。在重庆这个收入相当不错了，他去年在巴南区买了套小两居。工作内容就是把算法组训练好的模型压缩、量化、部署到边缘设备上，比如摄像头的芯片里。他说这份工作最大的好处是稳定、离家近，最大的坏处是技术面比较窄，主要就是做模型加速和工程化，离核心算法越来越远。但他也不太在意。" 我不像老大那么有野心，也不想把身体搞垮。在重庆有份稳定的技术工作，收入够花，周末能陪陪爸妈，这就挺好。重邮 AI 的牌子在重庆本地够用，我挺知足的。"

老三：贵州贵阳人，毕业后先去了一家小 AI 公司，干了两年转行去了深圳一家物联网创业公司做嵌入式，月薪 1.5 万

贵州贵阳 · 深圳某物联网创业公司嵌入式工程师

老三毕业后先去了一家重庆的小 AI 公司做数据清洗和模型测试，干了一年多觉得公司不稳定，就利用业余时间自学了嵌入式开发，跳槽到了深圳一家物联网创业公司。起薪九千，现在月薪一万五，加上年终奖和项目奖金，一年二十三四万。在深圳这个收入不算高，但创业公司节奏快，成长也快。他说自己现在做的是低功耗广域网和智能硬件相关的开发，AI 背景在物联网领域反而成了差异化优势。" 重邮 AI 给我的不只是算法知识，还有那种从数据到系统的整体视角。做物联网，传感器、通信协议、云平台、边缘计算，每一层都要懂一点。我很庆幸自己当年学了 AI，不然根本进不了这个门。创业公司虽然不稳定，但我喜欢那种从零到一做出东西的感觉。"

老四：湖南娄底人，毕业回了娄底老家，现在在一家数据标注公司做主管，月薪 6000，踏实但偶尔迷茫

湖南娄底 · 娄底某数据标注公司主管

老四就是我们开头在工位上拉框标注的那个。他家在娄底农村，父母身体不好。毕业后他也曾在深圳和重庆找过 AI 相关的工作，但技术不过硬，面试老是被刷。后来他回了娄底，进了一家做数据标注的公司，从最基础的标注员干起，两年后升了主管，带着十几号人。月薪六千，在娄底这个收入够用，他住在家里，生活成本很低。工作就是每天盯着屏幕拉框、标关键点、写标签。他说这份工作跟大学学的那些算法和模型关系不大，但也能用上一点基础知识。" 程老师说产业链上每个位置都有价值，我现在做的就是最基础的数据标注。有时候会想，如果当初再拼一点，把技术学好，现在会不会不一样。但每次看到爸妈身体慢慢好起来，又觉得自己回来的选择是对的。AI 这行很大，不是每个人都要去做算法。我在自己的位置上，把事情做好，也算是在为 AI 产业出力。"

我自己：四川成都人，毕业进了重庆一家软件公司做 Python 开发，月薪 9000，边干边学想往数据分析方向转

四川成都 · 重庆某软件公司 Python 开发工程师

我就是写这篇文章的人。毕业后我留在重庆，进了一家做政企信息化系统的软件公司做 Python 开发。月薪从五千五涨到九千，加上年终奖，一年十四五万。在重庆这个收入够用，但买房还差得远。工作就是用 Django 和 Flask 给政府单位做管理系统，偶尔也做一些数据分析和可视化。这份工作让我对软件开发越来越熟，但我也看到了天花板——纯做开发，技术栈偏老，项目体量不大。我最近在自学数据分析和 BI 工具，想以后往数据分析师方向转。程老师说 AI 这行大部分人不在核心算法岗，我现在虽然没做 AI，但大学里学的那些数据处理和统计建模的知识，在做数据分析时用得上。重邮给我的，不只是 AI 的知识，更是一种用数据和代码解决实际问题的能力。

五年摸爬滚打，这些掏心窝的话想跟学弟学妹说

AI 是个 " 上限极高、下限也不低 " 的专业，但想进核心算法岗，学历和数学底子是硬门槛。程老师说得对，在名校是进大厂搞核心算法的敲门砖，但在普通院校，大部分人的出路是模型部署、数据标注、AI 产品、AI 销售这些岗位。不要眼高手低，产业链上每一个位置都有价值，关键是找到适合自己的那个位置。

数学和编程是 AI 吃饭的家伙，大学期间一定要学扎实。老大能做感知算法，靠的是大学里积累的数学和编程功底。老二能做模型部署，靠的是工程能力。老四停留在数据标注岗，就是因为数学和编程底子不够硬。不管你以后做什么方向，线性代数、概率论、Python 编程这三样，是你安身立命的根本。

考研是进头部 AI 公司核心算法岗的敲门砖，但不是唯一的路。如果你想去商汤、旷视、科大讯飞这些公司做核心算法，硕士是基本门槛。但如果你只想做 AI 应用层面的工作，本科也够用。重邮的 AI 专业在西南地区有认可度，长安、赛力斯这些企业都愿意要重邮的学生。

AI 行业的就业面比你想象中宽，不要只盯着算法岗。从模型部署到数据标注，从 AI 产品经理到 AI 销售，从 Python 开发到数据分析，每一个岗位都在 AI 产业链上有自己的位置。老三转去做物联网，我在做 Python 开发，老四在做数据标注——每个人都在用自己的方式用着大学学到的知识。

AI 技术更新太快，保持学习是唯一的生存法则。老大在长安每天都在学新的感知模型，老二在现场不断学习新的部署框架，我利用业余时间自学数据分析。这行没有一劳永逸的技术，今天管用的工具明天可能就被淘汰了。大学教给你的不是某一门具体的技能，而是一种持续学习的能力——这才是 AI 专业给你最宝贵的财富。

重庆邮电大学的校训是 " 修德、博学、求实、创新 "。毕业五年后再看这几个字，感受最深的是 " 求实 "。AI 这个行业，最容易让人飘——总觉得自己的算法能改变世界。但真正落到工作中，大部分时候是处理脏数据、调参数、跑实验。AI 的核心不是那些花哨的模型，而是你用数据解决实际问题的能力。我们五个人，散落在重庆、深圳和娄底，有人在长安汽车测试场里调感知模型，有人在重庆的 AI 公司里做模型部署，有人在深圳的物联网创业公司写嵌入式代码，有人在娄底的数据标注公司里做主管，还有人在重庆软件公司的工位上写 Python。每个人都在自己的位置上，用 AI 的知识和思维做着力所能及的事。如果你也在重邮学 AI，或者正考虑报这个专业，我想说：把数学和编程基础打牢，把动手能力练出来，然后找到你在 AI 产业链上的位置。不要好高骛远，也不要妄自菲薄。只要你在用数据解决问题，你就是 AI 产业里一个有用的环节。

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