Профили автоматизации, несомненно, являются самым популярным направлением среди инженерных специальностей с самой широкой адаптируемостью и самым длительным дивидендным периодом.
Бесчисленное множество родителей и детей, а также практиков, впервые пришедших в эту отрасль, постоянно запутываются между двумя основными путями: какой из них выбрать?
У кого больше «денежных перспектив»?
Кто сможет избежать кризиса 35-летнего возраста?
Кто из них сможет пойти дальше?
Сегодня мы используем полную кривую карьерного роста, чтобы полностью разрушить основную логику специальностей в области автоматизации: интеллектуальная автоматизация — это «быстрая полоса», а промышленная автоматизация — «длинная взлетно-посадочная полоса».
Сделайте правильный выбор и сэкономьте десять лет обходных путей.
1. Интеллектуальная автоматизация: стремительный рост на ранней стадии, опора на математические алгоритмы на более позднем этапе
Кривую карьерного роста интеллектуальной автоматизации можно описать одним словом: сначала крутая, затем пологая.
0–5 лет: стремительный взлет
Ваша первая работа может быть просто помощником инженера по машинному зрению в небольшой компании с месячной зарплатой 8000 долларов.
Но если вы готовы учиться, вы можете сменить работу через год, и их будет сразу 15 000; еще через год можно будет прыгнуть еще раз, и это будет 25 000. Это норма в индустрии интеллектуальной автоматизации — при смене места работы зарплату повышают на 30–50 %, а если зайдет слишком далеко, то удвоят.
Почему он вырос так быстро? Потому что есть «быстрые пути» для начала работы с интеллектуальной автоматизацией.
В качестве примера я буду использовать студента, которого когда-то обучал. Он специализировался в области автоматизации в Технологическом университете Гуандуна.
После окончания учебы он начал заниматься исследованиями и разработками в области машинного зрения в отрасли 3C в Шэньчжэне.
Его личный опыт приведен ниже. Что ему делать, когда он получит требование? копия!
У Halcon и OpenCV есть готовые операторы, а на GitHub и визуальных форумах полно готовых исходных кодов проектов. Изменяя параметры и корректируя шаблоны, вы можете выполнить функцию обнаружения деталей за полдня.
Чтобы руки стали сырыми, требуется два-три дня, а чтобы руки стали привычными, требуется несколько часов.
В этой индустрии есть правило: закон сотен проектов. Пока вы выполнили 100 проектов визуальной реализации, ваш уровень естественным образом выйдет на более высокий уровень, и одного года глупости будет достаточно.
Таким образом, быстрое повышение зарплаты на ранней стадии интеллектуальной автоматизации — это не пузырь, а быстрое улучшение способностей: зарплата, которую предлагает вам начальник, должна основываться на том, какую ценность вы создадите в первую очередь.
5–10 лет: выход на плато
На этом этапе кривая роста большинства людей начинает выравниваться.
Разница между обычными разработчиками алгоритмов и старшими инженерами больше не в настройке операторов и изменении исходного кода, а в математических способностях.
Почему многие говорят, что у интеллектуальной автоматизации тоже кризис 35-летней давности?
Потому что после 35 лет ставка исключительно на «копирование готовых решений» достигла своего потолка.
Если вы хотите продвинуться по лестнице, вы можете использовать 3D-зрение, алгоритмы глубокого обучения, базовые алгоритмы управления движением и планирование траектории движения робота.
Главное — математика. Линейная алгебра, теория матриц, теория вероятностей — это основа, позволяющая вам преодолеть верхний предел.
Почему программа Strong Foundation ставит математику на первое место?
Потому что математика является основой всех инженерных предметов.
10 лет спустя: очень немногие люди снова отважятся на это.
У тех, у кого есть прочная основа в математике, от инженеров-алгоритмов до директоров по алгоритмам, директоров по исследованиям и разработкам и даже технических директоров технологических компаний, кривая может еще подняться.
Но большинство людей остаются в зоне стабильности и либо переходят на менеджерские должности, либо соглашаются на сокращение зарплаты, чтобы работать техническими лидерами в малых и средних компаниях.
Добиться скачкообразного повышения зарплаты сложно.
Кому подходит интеллектуальная автоматизация?
Кривая развития промышленной автоматизации полностью противоположна кривой развития интеллектуальной автоматизации: мягкая на ранней стадии, энергичная на поздней стадии, и нет явного потолка. 0–5 лет: медленный подъем Вы тоже только заканчиваете учебу. Если вы изучаете промышленную автоматизацию, вы можете зарабатывать чуть больше 10 000 юаней в месяц. Вы будете заниматься отладкой ПЛК на заводе, каждый день ходить на объект и допоздна менять программы. Но этому есть причина: промышленная автоматизация требует одновременного улучшения пяти основных навыков: электрических принципов, программирования ПЛК, настройки сенсорного экрана, отладки инверторов и понимания процессов производственной линии. Теория ствола: интеллектуальная автоматизация требует только двух основных способностей: математики + программирования, которые можно освоить за один год; 5-15 лет: непрерывный рост Но у медлительности есть свои преимущества – высокие барьеры. Когда вы овладеете пятью основными способностями и разберетесь в технологиях, процессах, затратах и бизнесе, вы станете редким талантом в отрасли. 15 лет спустя: выход на нейтральную территорию У промышленной автоматизации нет 35-летнего кризиса, потому что, как и медицина, это отрасль, которая становится все более популярной по мере взросления. Имея докторскую степень в области автоматизации, свежие выпускники будут получать годовую зарплату в размере 2 миллионов долларов на умных производственных должностях в ведущих отечественных автомобильных компаниях — это не только аура престижного учебного заведения, но и выбор времени. Кому подходит промышленная автоматизация? Через 20 лет вперед: кто знал, что автоматизация может стать первоклассной инженерной специальностью? Продвиньтесь на 20 лет вперед, если нет недостатка в талантах в области автоматизации, почему вам должны давать высокую зарплату? За одну и ту же степень магистра более половины выпускников автоматов обычных колледжей могут зарабатывать от трех до четырехсот тысяч, а лучшие — один-два миллиона. Чего сейчас больше всего не хватает Китаю? Не хватает инженеров, способных модернизировать обрабатывающую промышленность. Данные Министерства человеческих ресурсов и социального обеспечения показывают, что дефицит талантов в сфере интеллектуального производства превышает 20 миллионов. Во-первых, обратите внимание на математику, физику и практические способности. Во-вторых, посмотрите на свою готовность учиться в аспирантуре. В-третьих, это зависит от семейного положения и карьерных ожиданий. Наконец, хотя в интеллектуальной автоматизации много людей, низкоуровневые специалисты по настройке параметров перенасыщены, а высококлассные алгоритмы всегда в дефиците. Пока вы хороши в математике и программировании, вас все равно мало. Когда вы выбираете мажор или трек, вы не выбираете, какой из них популярен, а какой из них подходит.2. Промышленная автоматизация. Медленная работа приводит к прекрасной работе, и чем старше вы становитесь, тем популярнее она становится.
Однако студенты, изучающие интеллектуальную автоматизацию, уже сидят в офисе и зарабатывают 20 000 юаней. Вы неизбежно почувствуете дисбаланс.
Без него вы не сможете сделать это хорошо.
У промышленной автоматизации есть пять основных способностей, и на освоение двух вам понадобится год. Если способности растут медленно, заработная плата, естественно, будет расти медленно.
Новички, желающие войти в отрасль, не могут полагаться только на «копирование». Можете ли вы скопировать аварийное устранение неполадок при внезапных сбоях производственной линии?
Можете ли вы скопировать общий дизайн всей нестандартной производственной линии?
Можете ли вы скопировать отладку связей различных марок ПЛК и логическую оптимизацию сложных процессов?
Все зависит от реальных усилий и времени.
В это время ваша кривая начинает круто подниматься, и умные студенты-автоматизаторы, возможно, уже ждут вас в стабильной зоне.
Нередко ведущие инженеры по автоматизации и специалисты по интеграции производственных линий получают годовую зарплату в один миллион.
Почему?
Потому что стране больше всего не хватает не писателей или ведущих, а инженеров, которые могут реализовать на практике фабрики черного света и умное производство. Промышленная автоматизация – это то место, где обрабатывающая промышленность Китая выросла из большой в сильную, но застряла.
3. Дивиденды времени: почему верхний предел специальностей автоматизации выше?
Текущие дивиденды — это дивиденды от национальной стратегии.
Из этих одного-двух миллионов половина обусловлена академической квалификацией и способностями, а другая половина — премиями в эпоху автоматизации.
Компьютеры сделали интеллектуальными все сферы жизни, но для того, чтобы интеллект действительно был внедрен на фабриках, производственных линиях и оборудовании, все зависит от автоматизации.
Будь то новая энергетика, полупроводники, автомобили, 3C, продукты питания, медицина или производство оборудования, любая реальная экономика неотделима от автоматизации.
Годовая зарплата на основных позициях в области автоматизации обычно составляет более 500 000, а годовая зарплата в один миллион для ведущих компаний стала нормой.
Таким образом, в долгосрочной перспективе специальности автоматизации не ограничены отраслевыми циклами, а потолок выше, чем у компьютеров и только электронной информации.
Но высокий потолок не означает, что каждый сможет его достичь. Нужно иметь способности и терпение. 4. Разберитесь с помощью одной таблицы: Как выбрать между двумя треками?
Сравнительные измерения
Интеллектуальная автоматизация
Промышленная автоматизация
Основное направление
Машинное зрение, алгоритм робота, управление движением, искусственный интеллект + автоматизация
Промышленное управление ПЛК, интеграция производственных линий, интеллектуальное производство, нестандартное оборудование дизайн
Кривая карьерного роста
Сначала крутая, а затем плоская, стремительно растет на ранней стадии и легко достигает потолка на более позднем этапе
Сначала плоская, а затем крутая, плоская на ранней стадии и продолжает расти без верхнего предела на более позднем этапе
35 лет Основная конкурентоспособность
Математические навыки, лежащие в основе возможности исследования и разработки алгоритмов
Накопление процессов, возможности проектирования решений, полная интеграция ресурсов процесса
Порог годовой зарплаты в миллион
Директор по алгоритмам, руководитель отдела исследований и разработок ведущих компаний
Главный инженер автоматизации, проект крупномасштабной производственной линии Менеджер проекта, директор завода
Порог входа низкий
Вы можете быстро начать работу с базовым опытом программирования
Высокий, требует долгосрочного накопления многомерных способностей.
Отраслевые барьеры низкие
Новички могут быстро выполнять итерации и легко заменяемы.
Высокий, барьер опыта высок, чем старше вы, тем популярнее он становится.
В-пятых, последние три «железных правила», которые помогут вам сделать выбор.
Промышленная автоматизация имеет высокий порог и медленный рост, но как только вы войдете в отрасль, вы станете «королем железной шляпы», который становится все более популярным по мере того, как вы становитесь старше.
