机器人/人工智能/就业形势2022

机器人工程的工作与考研之困惑“要求越来越高”

机器人工程的工作与考研之困惑“效果越来越差”


近3年,机器人和人工智能发展形势越来越好,机器人+人工智能取代普通劳动力越来越频繁。

就业形势不会编故事,不会说谎。

案例如下:

 

还需要那么多人吗???

不需要,cai员!

 

还需要那么多人吗???

不需要,cai员!


互联网大厂有发展期大量招人,已经进入到成熟期批量换人,如果到衰退期呢?

必然大量cai员!


这些都在2015个人刚刚工作时候就感受到了,并在2018年受邀做了报告如下:

ROS机器人操作系统教学与应用的思考

https://blog.youkuaiyun.com/ZhangRelay/article/details/79118888

22->第一个问题,人才培养与人才梯度的问题(人工智能与机器人人才缺口大)。分为三个方面考虑(教育资源分配不均加剧断层):
1 人才断层
成本高、资源浪费并存,重点大学相关人才起薪高,普通高校找工作难。
人才断层导致分工困难,由上而下,无法顺利完成,主管能力的“地平线”,是下属能力的“天花板”。
2 培养周期
没有良好思维训练等,没有树立终身学习等(铁饭碗等陈旧观念),断层后直接遇到天花板,无法成长,不能形成良性循环。
3 智慧型机器人对工作机会的取代,导致对人才要求的不断提高
标准化的工作迟早会被人工智能和机器人取代,标准化的教育也无法培养个性化的人才。明明学习的知识越来越多,为何越来越无用呢?
————————————————


为何有大量创意创新大赛???

引导学生走创意创新的规划之路,只有这样才有希望!!! 

不适应社会变化,不顺势而为者,结局可想而知。 


 

【RIS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位】在混合场波束斜视效应下,利用太赫兹超大可重构智能表面感知用户信道与位置(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“IS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位”展开,重点研究在太赫兹(THz)通信系统中,由于混合近场与远场共存导致的波束斜视效应下,如何利用超大可重构智能表面(RIS)实现对用户信道状态信息和位置的联合感知与精确估计。文中提出了一种基于RIS调控的信道参数估计算法,通过优化RIS相移矩阵提升信道分辨率,并结合信号到达角(AoA)、到达时间(ToA)等信息实现高精度定位。该方法在Matlab平台上进行了仿真验证,复现了SCI一区论文的核心成果,展示了其在下一代高频通信系统中的应用潜力。; 适合人群:具备通信工程、信号处理或电子信息相关背景,熟悉Matlab仿真,从事太赫兹通信、智能反射面或无线定位方向研究的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:① 理解太赫兹通信中混合场域波束斜视问题的成因与影响;② 掌握基于RIS的信道估计与用户定位联合实现的技术路径;③ 学习并复现高水平SCI论文中的算法设计与仿真方法,支撑学术研究或工程原型开发; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心,强调理论与实践结合,建议读者在理解波束成形、信道建模和参数估计算法的基础上,动手运行和调试代码,深入掌握RIS在高频通信感知一体化中的关键技术细节。
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