成为AI架构师的三大能力

　　“AI架构师”是第三次AI热潮——以深度学习为代表的技术革新所催生的新型职业角色。这一职业的产生，最根本的驱动因素是AI产业化应用的发展对专业人才的迫切需求，尤其是深度学习技术因其突出的工程属性，更需要具备复合型能力的人才来驾驭。

　　从字面意义上看，“AI架构师”的“AI”对应算法技术，而“架构师”则涉及工程架构和业务把握。AI架构师应能高效地将AI技术应用于业务中，具体表现为以下三个基本能力：

1. 全面掌握AI技术和开发应用流程：AI架构师需对AI技术及其开发应用流程有全面的了解，能够系统、深入地掌握相关知识。
2. 深入理解上层业务：AI架构师需对上层业务有充分的理解，具备良好的技术抽象能力和判断力，能够准确把握业务的核心需求和逻辑。
3. 设计并实现高效合理的AI落地方案：AI架构师需具备设计并实现高效、合理的AI应用方案的能力，以满足业务需求。

　　此外，AI架构师还需具备综合素质，即能在技术团队中发挥影响力，构建以AI为核心的技术体系，以充分发挥AI技术对业务的助力作用。

　　简而言之，AI架构师通过工程架构实现AI技术和业务应用的对接。整个过程由业务驱动，通过工程架构进行任务分解后由AI算法落地和实现。这三个方面既是AI架构师的定义，也是其要求或特征。

　　成为AI架构师的三大核心能力：

1. 掌握AI技术及相关应用、开发流程：AI架构师需要对AI技术以及开发应用有递进式的理解，包括机器学习的基本原理、特性及其局限性，深度学习技术栈，主流的模型算法和网络结构，以及AI开发应用部署的流程等。这一层面的能力掌握需要一个渐进的过程，不能期望一蹴而就。
2. 对业务的理解和抽象能力：关键点在于“理解”业务。作为AI架构师，需要重视理解业务的诉求和逻辑，只有抓住业务问题的关键点，才能做出正确的抽象设计和技术选型。这一过程包括把握业务的关键问题和核心逻辑，进行机器学习技术层面的抽象以及对应的技术匹配，以及进行具体的模型选型等。
3. 高效可落地的工程能力：在工程实践过程中，要求AI架构师不仅可落地，还要高效。需要根据业务的实际场景合理选择工具和资源，进行组合、组装、串联以满足工程实践的要求。同时，还需考虑业务时间要求、成本限制、质量要求等因素，做折中的选择并尽可能提高技术方案的可扩展性。此外，还需具备系统构建和部署的能力以及快速迭代的能力。

　　总的来说，AI架构师是一个既懂技术又懂业务的复合型人才角色，其职责是确保AI技术能够高效、稳定地服务于业务需求。