搞科研OR创业？快看看你适合哪条路！

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搞科研OR创业？快看看你适合哪条路！

蜜柑读芯术 2019-12-26

全文共2951字，预计阅读时长5分钟

相信许多同学都面临着这样的困惑：本科毕业以后，究竟是应该继续读研究生，从事科研工作；还是早日积累社会经验，实现创业梦想呢？

今天，小芯就聊一聊人工智能时代的科研与创业，希望能够治愈你的选择困难症，助你认清方向，不再迷茫！

要做出判断，就需要你对大学几年的生活做一个盘点审视，从小的课堂练习，到大的项目筹划。尽力发掘潜藏在自己身上的属性，并将这些属性归纳联系起来，才能够对你自身有大致准确的定位哦～

如何判断自己更适合科研？

假如你拥有以下几点特质，那么可以说你已经具备了一定的科学素养，是毋庸置疑的科研“潜力股”，很适合从事科研工作呢！

阅读与研究能力MAX。

在本科学习的过程中，能够阅读大量与学科相关的文献，在浩如烟海的书籍中乘风破浪，并由此拓宽视野，建立起属于自己的知识体系。对于研究性学习，有自己的“研究套路”。

强烈的求知欲望。

科研工作中，旺盛的好奇心与求知欲是至关重要的。对于未知事物，你会否不断探索，刨根问底？比起蜻蜓点水般的发散式学习，你是不是更愿意在一个点上发力，纵向深研呢？

擅长独立思考。

对于既有的书本知识不会全盘接受，而是带着批判性思维去看待，必要时还会通过动手实践来验证你的观点。求知路上遇到阻碍时，你不会经常性地向外界寻求援助，善于独立思考的你，总是先自己尝试着解决问题。

严谨的完美主义。

对于课程学习，你从不敷衍了事、得过且过，而是会推敲每一个细节，精益求精。科研工作需要严谨的态度对待，只有实事求是，戒骄戒躁，才有可能做出一番科研成果哦。

甘坐科研冷板凳。

科研工作者所研究的问题可能会小众又冷僻，是前人从未深入涉及的领域，甚至短时间内也没有什么商业价值，但他们甘愿为了科研的突破，“两耳不闻窗外事”，持之以恒。

如何判断自己更适合创业？

而作为一个合格的创业者，通常也会拥有以下几种能力。快来对号入座，看看自己身上是否具备创业者的潜质呢？

具备领导才能。

回想参加过的学生组织和社团，你通常在其中扮演什么角色呢？如果你是运筹帷幄的“掌舵人”，能够根据实际情况为团队制定规划，合理分配任务，那么恭喜你，已经get了创业中必不可少的领导才能啦！

具备同理心。

创业者需要具备同理心，才能够管理好团队。你应该懂得去换位思考，站在团队成员的角度去理解他们。同样，在商业交往过程中，你也要给予对方足够的尊重，才能赢得对方的认可哦～

人脉资源广泛。

在创业过程中，人脉是最重要的资源。善于交际的你，即使是陌生人众多的场合，你也可以很快和身边的人打成一片。你会经常性地联系通讯录里的重要好友，管理好人脉资源。

敏锐的商业嗅觉。

创业者总是关注着前沿商业投资动态，对于商业机会异常敏感。而当你发现一个实际存在的痛点或需求，是否也能够迅速头脑风暴，构建商业场景，规划出一套可落地的产品蓝图呢？

无畏的勇气。

创业之路道阻且长，需要你拥有强大的忍耐力去承担可能的代价，你可能会在黑暗中无数次碰壁，经历超乎想象的痛苦与屈辱，创业者要用无所畏惧的勇气，才能够面对一切可能的失败。

科研／创业 ≠避风港

在对自身进行基本的定位后，你还需要明晰选择科研与创业的根本目的是什么。

如果仅仅是为了逃避就业现实，不想和百万毕业大军去竞争稀有的优质岗位，那么无论是科研还是创业，你都要更加慎重考虑，因为这两个选择并不是现实的避风港。

当然啦，如果你已经规划好未来的目标，有志进入AI领域发展，但是本科非计算机专业背景，希望在学校里系统地学习计算机概念性和原理性的知识，那么跨专业考研也是一个很好的机会，让你能够“名正言顺”地在计算机专业里研究AI方向～

如果选择科研，我需要注意什么？

如果你已经坚定信心，打算未来要从事AI相关的科研工作，那么以下五个小建议，或许能够帮助你找到适合自己科研之路。

学会与不同研究领域的人交流。

机器学习中最有影响力的工作大多来自于计算机与生物/化学/物理学、社会科学或纯数学之间的碰撞，可以尝试着和不同研究领域的大牛交流，或许你会在交叉领域发现下一步的研究方向。

掌握可视化工具和技能。

良好的可视化，可以帮助我们验证代码和构建的模型是否匹配。在完成代码工作后，一份漂亮的可视化图表能让我们更直观地看到运行结果，也利于与他人的沟通合作。

从AI论文中汲取营养。

在 arXiv研究社区上有大量的免费AI 论文。此外，你也可以关注AI大会的论文集锦，目前机器学习领域的三大最顶级会议是 NIPS，ICML 和 ICLR。你还可以请教该领域的资深教授，研读他们所写的论文，或是通过谷歌学术搜索关键字查找经典论文。在确保原创研究时间的前提下，科研工作者应该尽可能多的阅读论文，但每一次读完后，都需要咀嚼和反思文章内容，切忌囫囵吞枣式的阅读哦！

找一个合适的人问“笨问题”。

科研工作者往往喜欢单枪匹马地闷头苦干，但其实向别人请教，可以有效提高问题解决效率。或许你正在思考的问题，正是他人早已研究透彻的领域。

身心健康是做好科研的前提。

许多科研工作者醉心学术研究时，常常会废寝忘食，但其实这是很危险的表现，过度疲劳不仅会危害身体，也会降低工作效率，要记住，身体是革命的本钱呀！

如果选择创业，可以把握哪些机遇？

未来的AI会重塑许多领域，并挖掘出无穷的商业价值，包括识别领域、自动化领域、互联网大数据领域等。

在实际的应用场景中，AI可以与许多领域结合。比如AI+教育，让我们的课堂更智能化，手机扫一扫就可以拍照搜题，和AI语音交流来实现口语测评；AI+医疗，可以实现语音录入病历，辅助医生进行医疗影像分析；AI+工业，让机器人去做重复性体力劳动，帮助工厂缩减人力成本……每一个领域的细分都潜藏着巨大的商机，需要你去观察和把握。

除了紧随技术浪潮、关注商业机会，对AI创业者来说，最最重要的还是要了解用户，在对用户真实场景深刻理解的基础上，进行针对性开发。只有挖掘痛点对症下药，才能一触即发，引爆市场。

假如你决定选择创业这条道路，不仅要注重研发前沿算法，实现AI技术落地，更要掌握市场销售和商业拓展的知识，才能无惧市场的大浪淘沙，立于不败之地！

如果未来选择科研，是否就不能创业了？

Of course not！

其实，学术界的研究和产业界的应用可以很好地互补，许多AI企业都有自己的AI研究院。你在科研工作中学到的知识与积累的想法，都可以在创业时得到应用和实践。

李开复是早期参与人工智能研究的科学家之一，同时又投身创业，成为创新工场的CEO。在他看来，目前的AI 技术还没有完全进入主流，AI应用还未能井喷，一切都处在尝试和摸索阶段，也因此，少数掌握AI 应用技术的科学家或许能够更好地创业。

但是需要注意的是，长期的科研工作可能会使得你不太了解市场，而这个时代需要的是快速迭代的产品。因此，尽管具备技术优势，你也需要懂得分析市场需求，投合用户喜好，才能在市场激烈的竞争中突出重围。

读芯君开扒

直面内心，才能做出抉择

当你实际面临选择的时候，要学会审视自己，多问几个为什么，通过问题来了解自己的内心想法。

“你有考虑过读研以后要做什么吗？”“科研工作需要你付出大量的金钱时间和精力，你能够接受吗？”“你具备领袖气质吗？”“你有足够强大的自控能力吗？”“你是否能够很好的平衡工作与生活？”尽可能多角度发问，以全面透彻地了解自己。

而对于每一个问题，当脑海中浮现出相应答案时，请牢牢记住它们，因为这些答案的层叠，将会映照出未来前行的道路。