雖然有點(diǎn)標(biāo)題黨，但是馬斯克所說的高中學(xué)歷并不是說你的AI能力也只有高中生水平，從某種意義上說，中途退學(xué)的比爾蓋茨和喬布斯都沒有大學(xué)學(xué)歷，但是不妨礙他們?cè)诟髯詫I(yè)領(lǐng)域有很強(qiáng)的能力。對(duì)于AI領(lǐng)域來說，存在研究性人才和應(yīng)用型人才的區(qū)別。對(duì)AI研究型人才來說，專注的是那些還沒有被很好解決的問題，比如把一個(gè)未知的難題從0到1的求解，把一個(gè)98分的問題提升到99分。面對(duì)的是難題，自身的要求必然更高，一般都是公司偏研究的AI research部門，PHD為主，或者以具備PHD實(shí)力的碩士生為主。

對(duì)AI應(yīng)用型人才來說，專注的是解決問題，創(chuàng)造實(shí)際價(jià)值。通常這類人身在具體的產(chǎn)品組，身背KPI，要解決各種產(chǎn)品需求，解決的問題比如搜索/推薦，需要用到很多技術(shù)比如算法和AI。對(duì)于他們，結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)尋找合適的解決辦法才是目標(biāo)，而AI只是手段之一。這些人需要實(shí)際操作能力很強(qiáng)，不需要在學(xué)術(shù)上很有造詣。

所以，對(duì)特斯拉AI團(tuán)隊(duì)來說，有的人專注AI底層技術(shù)，為無人駕駛打磨更好的彈藥，而有的人負(fù)責(zé)實(shí)際操作，用技術(shù)去擊破一個(gè)個(gè)實(shí)踐中的難題，在需要落地的無人駕駛領(lǐng)域，研究型和應(yīng)用型都是不可多得的人才。而無論選擇哪條道路，編程能力是基礎(chǔ)，先成為一名優(yōu)秀的軟件工程師，再成為一名優(yōu)秀的AI工程師吧。