人工智能与机器人结合考验哪些工程能力？

人工智能与机器人的开发实战属于综合能力集中表现，从业务与工程落地方面探讨其中所必备的工程能力有哪些？

如何成为人工智能机器人工程师呢？

人工智能工程师属于算法工程师，所以需要必备一定的算法基础和数据基础，另外还有较强的编程开发能力。

笔者认为，人工智能工程师需要具备一定的分析能力，包括：前期：场景分析、数据分析、机器学习选型、网络模型选择 、框架选择，中期：数据标注、模型训练、验证调优，后期：将机器学习模型转换为应用程序接口 (API) 、与团队协调构建应用框架、设置和管理应用架构 ，维护期行成一个循环圆圈，反复切换迭代等。

其他技能

编程技能： 专业人士必须学会用Python、Java、R、C++等编程，开发和实现模型。

线性代数、概率和统计： 一些复杂的 AI 模型，例如朴素贝叶斯、隐马尔可夫、线性判别分析和高斯混合模型，都是基于统计、概率和线性代数的不同方面。

算法和框架： 机器学习和深度学习算法用于实现人工智能模型，因此专业人员必须了解这些算法和框架，例如 TensorFlow keras、paddle、Caffe 和 PyTorch。

除了上述的框架，对于不同的半导体厂商，不同的芯片使用不同的推理架构，具体内容将在下一章节阐述。

沟通和解决问题的能力： 人工智能工程师必须具备有效的沟通和解决问题的能力，才能准确地表达他们的想法并简化障碍，从而从模型中产生可操作的见解。

人工智能融合机器人后的应用，除了上述说明后，还需要了解嵌入式Linux的环境基础操作，进一步说，机器人结构ID、运动学等都需要了解。

总结

哪些技能需要具备？笔者结合自身经验，整理如下：

• 场景分析能力。

• 从现实问题中入手，依据矩阵表匹配算法。

• 问题中数据提取能力。

• 数据特征分析。

• 通晓各类模型的优缺点。

• 掌握1-2个训练框架。

• 掌握1-2个推理框架。

• 熟悉1-2个半导体芯片的部署流程和API推理。

• 开发程序的具备基础。