如果隻是涉足遊戲行業的話未來事業放在哪裡起步都無所謂。
但如果是要搞人工智能的話，肯定是需要很多人力資源的。
很多人印象中人工智能是技術密集型產業。
這話也確實不假。
人工智能高度依賴尖端技術與研發投入。
但如果隻是這樣認為那這種看法多少有點片麵了。
因為僅僅隻是很多資金投入還不夠，很多時候還需要很多人投入其中。
某個角度來說，人工智能雖然是技術密集型產業，但另一方麵同時也是勞動密集產業。
其實，說人工智能是勞動密集型產業並非無稽之談。
儘管聽起來ai代表了高科技和自動化，似乎與“勞動密集”這種詞不搭邊，但仔細想想，這背後牽扯的人力資源和時間投入是難以忽視的。
首先，最基礎的一步就是數據的標注和整理。
任何ai算法的訓練，都離不開大量的數據，而這些數據往往需要人工去處理和標注。
像自動駕駛的研發過程中，需要大量視頻和圖像數據來訓練車輛識彆道路、行人、交通標識。
這些圖像和視頻中每一個細節的標注，都是由大量數據標注員一幀一幀地完成的。
在一些醫療ai領域，甚至需要經驗豐富的醫生來手動標記病灶區域。
這種人工的參與在整個過程裡不可或缺，哪怕是再先進的技術，也無法繞開這一步。
其次，模型訓練和調優也是個耗時耗力的過程。
即便是擁有再強大的計算能力，訓練一個ai模型依然需要團隊裡的工程師們反複實驗，調整參數，找出最優的解決方案。
而這個過程，常常不是一蹴而就的，而是需要一批專業人員日夜調試、監控，來確保模型的準確性和穩定性。
再者，ai係統的維護與更新同樣需要大量的人力。
即便一個ai係統上線了，工作遠沒有結束。
係統必須隨著外界環境的變化不斷更新，算法需要定期調整以避免“失效”或“過時”。
有時候，數據的變化或者業務場景的改變，都會導致ai模型需要重新訓練，這個時候，技術團隊還要全程跟進，確保係統能夠持續高效地運行。
更不用說，ai要真正落地，走向商業應用，背後還有一整個產業鏈在支撐。
無論是業務開發、客戶培訓，還是技術支持和後期維護，每一個環節都需要大量人員的投入。
這讓人工智能這項表麵上看起來高度自動化的技術，實際上依舊是一項需要人力密集參與的複雜產業。
所以，從這個角度來看，人工智能不僅僅是依賴先進的技術和龐大的資金投入，同時它也像一個龐大的機器，每個齒輪的運轉都需要人力去推動，甚至從某種意義上，它與那些傳統意義上的勞動密集型行業並沒有太大的區彆。