1樓：劉曉毅博士
如果你說的是AI演算法的開發和應用，在未來製造企業會有良好的施展才能的機會：比如生產線、裝置智慧型預警、維修，降低執行成本；
應用大資料、設定邊界、目標函式，智慧型設計簡單零部件（替代人工設計）；
可能還有別的、未知的應用領域。
總之，製造企業一般比較務實，演算法開發和應用需要時間、資源，需要給企業帶來價值，短期內可能需要驗證，需要管理者們的耐心。
2樓：flyingfish
有前景。
摸清楚生產鏈路，總能通過資料分析來降低成本。
成本控制，生產效率提公升，產品質量提公升，生產安全隱患監控排除等等都是可以做的。
前提是企業老闆明白資料的重要性，做數位化轉型。
3樓：CarlCzerny
先說結論，如果想進的崗位工作時間不符合勞動法，福報嚴重，還是要慎重的。如果目標崗位作息正常，那隨意。
現在AI技術正在逐步滲透到各行各業，當然也包括最傳統的製造業，建築業，例如用cv技術來識別廢品，這已經開始有工程應用了。製造業確實需要演算法，由於AI技術在速度方面優勢太明顯，長遠來看演算法在製造業也確實能做出巨大貢獻。從演算法在製造業的應用這個角度來說，很顯然是有前景的。
但製造業的演算法有2大極其不利的因素：
1.從功利的角度看，製造業演算法的薪資，基本屬於製造業的水平，而不是IT行業的水平。而製造業由於行業本身的低利潤，演算法工程師在裡面呆3-5年也不見得能有多少漲幅。
也就是說，外地人身在這樣的崗位，是很難定居的。
2.從技術的角度看，演算法工程師是需要與時俱進的，但傳統行業的演算法目前處在起步階段，能應用的技術都很基礎，這對學習進步是十分不利的，用俗話說就是這種崗位「溫水煮青蛙」現象嚴重。
4樓：Terrell
製造業非常需要演算法工程師和軟體工程師，但製造業重資產利潤薄的特點決定了製造業的薪資不高，製造業還有乙個問題就是經驗性的東西太多，演算法工程師在製造業解決這些問題的難度遠遠大於網際網路，比如搞個推薦演算法就能快速變現，這在製造業是不現實的。
那製造業需要什麼樣的演算法工程師呢，這就得需要從製造業未來發展趨勢分析。我本碩機械，現在做C++工業軟體，製造業未來一定是機械人化、智慧型化、智慧型化等等，這些模式的實現就依賴於工業軟體。工業軟體是數學、專業知識、經驗、程式設計等等多學科的大規模交叉融合，從這個角度來看，製造業需要的就是數學+專業知識+程式設計的交叉學科人才。
在製造業做演算法工程師是需要興趣和情懷的，畢竟同樣的付出收益明顯低於網際網路。
5樓：王賢斌
短期悲觀，長期樂觀。
工業現場，現階段主要是資訊化的落地，意思是從0-1。其中難點在於業務層面的。演算法這塊目前沒那麼重要，因為需要大量的和裝置打交道，自動化裝置自身才是最大的瓶頸。
但長期來看，工廠用機械人代替人是必然的，其中，通用環節演算法這塊會很重要。
6樓：AI高階人工智慧
潛力無限，不過還是取決於行業以及行業的領頭羊，能有大資料而且得有肯出錢的魄力老闆，否則只是幾百塊搞乙個AI系統，那只能白白了
對製造業來說，工藝工程師和結構工程師哪個職業發展更好？
痴人說夢 對製造業來說最重要的是市場需求。市場需要乙個兩個那麼投資的都是通用裝置，一般性工藝，然後用工時堆，投入低但是人工成本高。市場需要幾萬幾十萬個，那麼投資的就是專用裝置，以材料成本，能源消耗，低值消耗為導向的工藝。特點是投資大，自動化程度高，都是按節拍考核效率。工藝工程師和結構工程師在製造業中...
從發展前景來看，java工程師好還是演算法工程師好呢？
特立獨行俠 我的建議，都試試，不需要學的太深入，如果你覺得這個能走下去，能理解，能有興趣走下去，就做下去，如果沒有興趣那就換乙個！興趣很重要，決定你能走多遠！ 已登出 想試試就去試試吧，這個適不適合還是要看自己，畢竟每個人心裡都有一塊平衡木。當然別人適合的不一定適合你，適合你的也不一定適合別人。 金...
想辦個廠，現在的實體製造業還有發展前景嗎？
錦衣 有前景，但門檻會非常高，首先各類工廠已經向規模化與智慧型化轉型，傳統勞動密集形工廠生存空間越來越小。開符合時代要求的工廠需要大資金投入。 沈先生 有，不過你身體得健壯一點，而且最好在中東那種地方待個5年左右吧，否則沒戲。5年或許有點誇張，我想表達的是你要有過硬的心理素質才行，別被別人嚇唬一下就...