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随着互联网的不断发展，越来越多的企业都引入了人工智能技术，下面我们就通过案例分析来了解一下，人工智能架构师需要具备哪些能力。
一、对业务本身的深刻理解。
真正在行业里接触真实场景，深入理解对于场景的目标和价值如何实现，如果做不到这一点，便没办法让AI为自己所在的行业带来价值。
二，对AI技术或者偏AI算法方面技术的理解。
算法就是要把一个问题做形式化定义，并且求解。一个业务问题能不能变成一个算法可以解决的问题?这是算法的一些基本知识，尤其对AI算法的基本知识要有非常深入的理解，知道什么样的算法能匹配自己的业务场景，能解决到什么程度，能够实事求是形成一个判断。
三，单纯形成了理念或者心里有数了还不行，能不能把它真正做出来?
我们常常看到在AI的实践当中，理论上常常是能够证明的，但真正在落地实践的过程中，有非常多的实践经验，这些实践经验直接决定了落地能不能成功。
这样一来，工程架构、工程化实现方案的设计就显得至关重要。比如，你做了一个算法，但它特别慢，已经慢到了没有办法真正实际场景中应用，这其实是没价值的。或者，你做了一个算法，它的计算代价极其高，需要一千台GPU训练，再进行很多台的部署。这种情况下，可能企业没办法承受成本，这就需要一个非常合理的工程架构实现在其中解决问题。
以上三个方面融通起来发生的化学反应就是我们所认为的的复合型人才，即以业务理解为核心，掌握AI技术，尤其是算法相关的技术，以及做到全过程的掌握，通过一个合理的工程架构进行合理的设计和实施。
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