计算机视觉岗位饱和了吗？还要不要入门CV方向

计算机视觉岗位整体还没有完全饱和，但内卷加剧、竞争变强确实是当前趋势。要具体看细分方向、地域、学历和能力，我给你详细分析一下。

✅ 一、整体趋势：发展仍在继续，但门槛提升

项目	现状
行业需求	依然存在，但从“泛需求”转向“实用落地+垂直场景”
技术成熟度	CV已较成熟（YOLO、ViT、SAM 等），创新空间变窄
岗位竞争	人多 + 模型同质化严重，普通水平难突围
高端岗位	算法优化、模型部署、跨模态、多模态仍紧缺

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📊 二、CV岗位的两极分化趋势

🔝 高质量岗位（算法研究、部署、行业场景）

• 人才仍紧缺，要求更高：硕博学历、项目经验、跨模态能力

• 薪资高（30K/月起），但门槛高

🧍 普通岗位（基础CV、只会调YOLO）

• 同质化严重，简历堆成山

• 简单“模型套壳”型人才，竞争激烈、转岗难

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🔍 三、不同岗位细分情况

岗位方向	是否饱和	备注
通用目标检测/分类	✅ 比较饱和	如果只会YOLO/ResNet，竞争激烈
嵌入式视觉/边缘部署	❌ 不饱和	Jetson、移动端部署人才稀缺
医学影像/工业检测CV	❌ 不饱和	场景特殊、需求持续增长
三维视觉/SLAM	❌ 不饱和	自动驾驶/机器人核心技术
多模态CV（图文/视频理解）	❌ 潜力方向	和大模型结合，是新热点

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🌍 四、一线 vs 非一线城市对比

地区	岗位数量	要求	推荐指数
北上广深	多但卷	硕士/985/项目必须有	⭐⭐⭐⭐
杭州/南京/成都	正在兴起	要求略低	⭐⭐⭐
二三线城市	少	多为应用开发岗	⭐⭐（部署/系统化能力更有用）

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🎓 五、学历和技能依然是分水岭

条件	现状
本科	需要高质量项目/比赛/实习才有竞争力
硕士	是多数算法岗的基本门槛
博士	适合进大厂算法研究/科研机构

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✅ 总结：还没“全面饱和”，但“普通能力已挤爆”

🚨 如果你只会基础模型 + 无实际项目经验，在CV岗位上确实会感到难找工作。

但你可以通过以下方式脱颖而出：

1. 做差异化项目（如工业检测、边缘部署、三维视觉）

2. 掌握完整流程：模型训练 → 部署 → 可视化

3. 学新方向：SAM、CLIP、多模态、大模型下的视觉融合

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