现在学计算机，是不是49年加入常凯申？

这个家长问什么呢？就是他的孩子要报志愿了，还能不能报考计算机？

计算机往年是热门，但学的人越来越多，这是供应层面。

那么站在需求层面，如果AI也学会了编程，那么码农还有什么出路？会不会就像ETC之后的高速公路收费员？

读者问我怎么看。

我是这么看的，你学计算机，和编程是两码事。

计算机是一个行业，编程是一个工具，就像交通是一个行业，高速公路收费员收钱抬杆子，那是一个动作。

我们从事交通这个行业，不等于就必须一辈子收钱抬杆子。

能分辨出区别么？

在没有ETC的年代里，用人力去收钱抬杆子，是不得已，那铁路没有修通的年代里，还靠人背马拉，远赴大西北建设基地呢。

你的孩子学习编程，是他进入计算机行业的一个动作，不是全部。

如果你认为这是全部，那就没必要上大学，所谓程序语言，和下象棋也没啥区别，无非一些规定，聪明的人，三天就看明白了，一周就能上手。

所以，咱们要看的是计算机这个行业。

既然你问到了AI也能编程，那我给你讲一个计算机领域里的AI产品演进路线，让你感受到时间的气息。

华为的AI手机应该听说过吧？

不只是华为，包括苹果在内，这都是下一代手机的方向。

就像咱们现在用的这个叫做智能机，它当年取代了诺基亚那种砖头机，未来，AI手机也会取代我们现在的智能机。

AI手机的研发目前还处在构建底层系统阶段。

就像你现在玩的这个智能机，当初我刚参加工作那会儿，就处于构建底层系统阶段。

诺基亚那种手机的操作系统是很简单的，甚至你可以认为就不需要有，因为总共不过几个功能模块，通话，发短信，闹钟。

那么到了智能手机阶段，下面就要有一个类似于电脑的操作系统，上面还要搭载中间件，然后最上面才是你能够看到的各种应用，比如你现在正在使用的看公众号的微信，就是一个应用。

那么把PC上的操作系统，比如linux，经过精简移植到手机上，这就是我年轻时那代内核工程师们的工作内容。

基于底层操作系统，上面搭载安卓，类似于中间件，再搭载各种应用，这就是一款智能机。

当然，还有苹果，它自成一体。这都叫底层系统的构建。

那么随着未来AI手机取代智能机，当下在做的，就是搭建AI手机需要的，新的底层系统。

等这件事进行到后半程，你就会看到AI手机上的应用，雨后春笋般冒出来。

目前这样的应用形态还很少，即便是华为拿出来演示的，也大都还处在产品构想阶段。

比如一个消息提示，你多看它一眼，它就会弹出来，你不看它，它就主动缩回去了。

它通过屏幕摄像头在捕捉你的眼神。

再比如，你看着这篇文章，觉得有什么地方不懂，它马上就会根据你的阅读顿挫感觉察到，提供相应的链接，供你进一步参考。

还比如，如果我们文中提到一件衣服，它觉得你有兴趣，就把衣服的链接找来，而且是全网比价后的最低价，看看你有没有兴趣下单。

这些拟人化的管家功能，说起来容易，做起来很难。

不是计算机想要自动生成一段逻辑很难，而是计算机想要不出错，很难。

我打个比方，你的AI手机觉察到你想看美女，它很贴心的把美女弹出来，但是，它不知道，此时此刻，你媳妇在旁边，也盯着你的屏幕。

完蛋了，抓瞎了，马屁拍马蹄子上了，主人从此不爱我了，AI要哭了。

大刘很早就深刻地指出，人类最大的优势在于会撒谎。

我们知道领导实际上想要什么，但是我们也知道，什么样的场合，能说什么，该说什么，必须说什么，以及不能说什么。

我们既能冠冕堂皇的说着一些大家都挑不出毛病的废话的同时，还能尊重人性，尊重利益，满足领导内心的真实诉求。

这是我们人类的优势。

AI要掌握这个，要走到这一步，是很难的，还需要千千万万的计算机从业人员，前赴后继，矢志不移。

你的孩子，就是未来的其中之一。

那么在当时，我最主要解决的一个技术问题就是图像识别。

一个品种，正常的成交价是100，突然间有乌龙指，把它打到了50。你可以买入，然后以99的价格快速卖掉，净赚49。

这里面有两种做法。

第一种，你在50的位置，埋伏下做多的单子。

这种做法的问题很明显，就是资金使用成本很高。

你怎么知道什么时候会有乌龙指呢？万一三年都没有一次呢？

你怎么知道乌龙指具体的位置是多少呢？也许人家挂单挂在70，他成交了，你挂在50的没成交，你等了3年，空欢喜。

你怎么知道乌龙指具体的数量是多少呢？就算你成交了，人家总共下了10单，你挂了100单在那里埋伏了三年，这么低的资金利用率，你的资金不需要成本么？

就算赚了也不香呀。你埋伏了一个师，守株待兔，最后就等来一只兔子，够干什么？够军粮么？

这都是问题，所以最好的办法是图像识别。

不要人工去处理，也不要指望提前埋伏，而是自动化。

我们假设一个人，他的手速是无限快，那么当他第一时间看到乌龙指的时候，他会怎么做？他会接盘。

问题是，人可不可能一天到晚不睡觉，眼睛死盯着各个品种，盯着屏幕，盯着每一次乌龙指，而且手速还那么快？

不能。

机器能。

所以我们要让程序做这件事的关键就一个问题，识别图像。

你要让它识别什么才是乌龙指，他要把指定位置的图像转化为数字，然后经过算法，得出和人类一样的判断，不经人类，自己就会去完成交易。

那个年代我已经是一个内核工程师了，而且在业内，也算是有点成绩了，业内的专家交流会，我也是有座位的。

可是，就这么简单的一个破功能，卡了我很久。

我甚至动用了一些业内的资源，在图像识别领域专家级码农们的协助下，依然遇到麻烦。

为什么？

因为识别率不是100%。

这件事我是到一几年的时候才从理论上彻底弄明白，那时候我第一次创业的公司被某个龙头集团收购了。

那家集团有一个研发部门，是做人脸识别支付的，他们和全球相关产业都有密切沟通，然后发现，这东西，做不到100%。

但是，你那个是用在小额支付途径里的，做不到100%没关系，差额的部分，可以通过对冲手段来弥补。

好比我提供一个人脸支付的业务，你做不到100%，极小概率资金会丢失，没关系，我作为商家赔钱就是了。反正这种都是小额支付场景，顶多丢个500块。

交易可不是这样，你下一张单子，500万，它错了，那么它就不是去吃人家的乌龙指，它自己就变成了乌龙指。

明白这件事么？如果你不让人来判断，不让人看一眼再做决定，你指望电脑每次动用大额资金去直接下单，万一它图像识别错了，怎么办？

这是非常头疼的问题，至少08，09年，让我很头疼。

但是我后来解决了，我用数学算法，解决了。

技术不是万能的，技术搞不定的，数学凑。

就像二战时期，英国人头疼船队被德国人的潜艇袭击，技术上无解，那只能找个数学家，用数学算法的方式来解决。

所以你看到了，谁告诉你说学计算机的人，都是码农？

不是的，我们的应用非常广泛，涉及多个行业，可以从计算机领域到金融，也可以从编程到数学。

我当年接触到的很多人，早在十几年前，就已经开始了今天华为研发的AI手机的某些应用场景的原型形态领域的探索了。

你比如12年的时候，我带的团队想要做沉浸式购物，就是你戴上AR眼镜，在巴黎逛街，你在AR里试衣，然后弹出一个窗口，就可以购买，直接帮你网上下单，让巴黎给你快递过来。

那么要做这件事，就需要找一家做地图的公司作为战略合作伙伴，我们找到了，人家在电脑虚拟地图领域已经开发了好几年，是先行者。

当然这件事后来没有做成，但是几年后，那家公司转型了，他们老板去做了互联网金融，而且上市了，赚了很多钱。

再比如，还是12年前，我们的另一个合作伙伴，做云游戏的，人家的老板也转型了，去做数字货币，也发了大财。

所以你让我这个计算机行业的老兵去看，行业会不会巨变？会，而且每天都在巨变。

但是，一个行业里的高手，俗称高级玩家们，就那么些。

明白我这句话么？唱戏的人很多，唱得好的就那么些，翻来覆去梅兰芳，杨小楼，无非今天在梨园唱，明天给老佛爷唱，今天换这么个唱法，明天换那么个唱法。

就像你看你们城市里今天推个肥羊火锅，明天推个鱼头火锅，看着好像流行品成天换来换去，实际上背后的玩家，始终就那么些人。

他们只是不停地推出新概念，消费者就感觉诞生了一个又一个新行业。

所以作为家长，告诉你的孩子，重点是什么？

重点是升级，你要成为一个整个行业数百万上千万从业者里的佼佼者，引领者，你总是走在时代的前列腺上，那就是你来教大家怎么玩。

那你就会发现时代变化不是太快了，而是还不够快，我们年轻时曾经尝试过的很多构想，直到今天，都还没实现呢。

这是够快么？不，是太慢了。

游戏不会停，只要你能跟上节奏，甚至，你要成为那个带节奏的，你才会爱上这个变化快的时代。

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