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[科技知识]2024 年后计算机图形学就业前景怎么样？ |
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本人华五人工智能专业本科生，学习能力和自驱力自认为比较强，现在在纠结是走计算机图形学、机器学习还是计算机视觉 |
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2006届老图形学肺腑之言：赶紧改行，不要赌运气。 我以本人经历现身说法。 06年本科毕业后，又在本校读了研究生，还是图形学专业。期间在国内一家做3D地图的公司兼职。后来与同学交流后，才发现我是本专业唯一一个在实际工作中从事图形学相关开发的人。其余的，有一部分进了用友，从事财务软件研发，或者销售。 之后去了北欧继续攻读，期间在DICE做了一阵子引擎，就是那个曾经很牛X的寒霜引擎，负责渲染管线部分。 之后又因为家庭原因回到国内，在一家互联网公司任职，主业是网络游戏。一开始负责人信誓旦旦的讲，要开发自己的引擎，但是入职3个月后这部分没有任何进展，所谓的引擎组仍然是负责之前引擎的维护升级工作。后来由于项目原因，很随意的把我调到网络组，从此跟网络通信又搭上了关系。之后我才发现，在这家企业，网络组的工资比引擎组要高出一截。 研究生同学当时主要有两个就业方向，一个是去大厂，一个是去银行等金融机构。年薪起薪就比我搞图形学高不少。我当时心里就有点儿不太平衡，除了薪资之外，还觉得图形学在国内应用范围太窄，岗位太少，就业前景不明，而且上限很低。 期间又有过两次职责变动。当时公司引入了unity引擎以及另一家CryEngine，我因为有一线引擎开发经验，被调过去看这俩引擎的源代码，比较这两个引擎的优劣。几个月后，公司选定了其中一款引擎，但又借故把我调到了数据组。年底，一起看引擎的部分人员由于“工作产出不足”的问题被离职。 期间一次同学聚会，发现收入普遍比我高，而且有人已经年薪百万。由于他在校的时候技术远不如我，使我心里不平衡加重。最终在此半年后出现一个契机，我加入了一个初创公司。虽然开始了996，也实现了大幅涨薪的愿望。 在996那段期间，把数据相关的技术练得飞起，同时也认识了一些人。一年多以后，由于身体吃不消，以及一个人的引荐，加入了国内一个著名的金融集团，做数据相关的技术负责人。当然，收入又往上提了一个层级。 在这个集团，我以当时还比较受欢迎的决策引擎项目入手，几年内干了多个大项目，并改变了该集团的技术管理传统，一定程度上实现了所谓的“人生价值”。 几年后，又借助AI的契机，跳槽到另一个集团。在这里除了稳固了数据这方面的服务外，还增加了AI相关的服务。又通过一些业务，深入了物联网相关的事宜；并在之后出现的“数字孪生”风潮中，构建了集团数字孪生平台。这些经历使我坐稳了集团技术条线的位置。 这就是目前的经历。技术上起于图形，最终又放弃图形，跟随大潮，投入网络和数据的怀抱。 从个人经历来看，我对图形学在国内的应用持悲观态度。 第一，商业应用领域不广。ToC的游戏备受打压，ToB的业务又受制于各种条件，难以广泛铺开。最近火起来的数字人看起来还不错，但买方都是大集团或者政府机关，没有关系很难接项目。 第二，VR领域最近有不少动作，但我觉得这个东西关键在VR设备。而设备本身目前还存在很大的提升空间，在此期间软件方面的研发地位远不如硬件，也难以有技术积累。除非全息投影真的实现了。 第三，做技术的要发财，只有一条路，那就是直面原初的需求。图形学在诞生之后貌似从来就没有面对过软件使用者真正的需求。哪怕是游戏，图形学也只起到了辅助作用。正是这一条让我觉得，从事图形学很难有一个明朗的前景。 第四，不排除极个别从业者的成功。本人就认识一个从事视频编解码的老师，工资远超一般大厂从业者，每天鼻孔朝天，见人就怼。但由于其独特的位置，目前上上下下相关人员都把他当爷捧着。只是要成为这样的人，太不容易了，也太少见了。 说起来很有意思。我当初高考报的专业是生物，以几分之差被调剂到当年所有人都不看好的计算机，在计算机系沉迷于图形技术。工作之后又因外力，被强行踢到网络和数据领域，这才有了今天的我。 从世俗的角度看，我很幸运。只是心里的那份冲动，再也没有了。 ---- 二更 ---- 我不看好图形学在国内的发展，也不看好任何底层技术在国内的发展。 原因有三： 第一，国内技术领域主要集中在应用层，也就是直接面向客户的那一层。而且国内的所谓“互联网”行业，以及世界上所谓的“互联网”行业，其本质都是在收“地租”。只不过这个“地”是无形的，收“租”的对象群体是庞大的。这导致互联网行业基本上都是在各种倒腾通信和数据，这也就是为什么网络和数据在国内能混的风生水起的原因。 第二，历史上计算机技术的底层技术主要由国外发起，直到今天基本上也是如此。这就造成了底层技术的生态位基本上被国外给占据，国内起步晚，追赶速度慢。这导致国内底层技术就业岗位稀少，并且底层技术研发成本相较于国外来说十分巨大，也很难通过底层技术获益。国内底层技术从业人员和产品相较于国外，不具备竞争力。这也能说明为什么搞图形学或底层技术，普遍在收入上比不过搞网络和数据的，但是却更卷。 第三，也是最重要的，就是硬件的研发，其最先进领域和最通用领域也集中在国外。这就导致国内软件底层技术与国外硬件之间会有不小的隔阂。且不说其他方面，仅最新技术产品渠道方面就不如国外通畅，各种信息也是后人一步才能知晓。这也就导致底层技术，尤其是图形学技术在国内进化速度慢。 当然，还有一条额外原因是针对国内的。那就是，图形技术的一个通用领域，即面向C端的娱乐领域，在国内是出于被打压的地位。行业形势本身就是个不利于技术健康发展的态势。 所以，我才在一开始说，不要赌运气。因为这种层面的超越或者改善，其前提条件是世界技术格局发生本质上的改变。而这种改变，对于个人来说，是没有追求意义的，是可遇不可求的。一个人不能把大半辈子的希望，寄托在这种缥缈虚无的事情上。 ---- 最后更 ---- 讨论区有些同学观点比较激烈。我作为一个“老油条”想说点儿泼冷水的话，但不是恶意泼冷水。 在目前这个“摆脱卡脖子”、“信创”的环境下，搞底层技术现在看起来也不错，新型岗位也挺多。但是，我要说但是。 底层技术再牛逼，也不是直面市场的。不是直面市场，必然要被中间商赚差价。在国内这个环境，技术每卖出去1块钱，搞技术的能分到2毛，就不错了。 底层技术完善了之后呢？相比于应用来说，底层的岗位毕竟少得多，你让后边毕业那一批批的人干什么去？还要这么多的“老专家”干什么用？总得流动流动吧。这一流动，你猜是谁吃亏？所谓35岁天花板，对于搞底层的打击力度比搞应用的更大。 再者说，即使信创全面成功，彻底铺开，那也意味着一定程度上国内外技术连接中断（可参考苏联的三进制计算机）。从中国几千年的历史来看，一旦什么东西“全面可控”，意味着什么？尤其对于从业人员来说，意味着什么（可以参考如今航天业的现状）？而我认为，一个好的职业前景，除了丰厚的回报之外，必须包含一定程度的自由选择。 以上仅代表个人观点，欢迎讨论和指导。 |
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要我说，就听劝。头铁是种浪漫英雄主义，但是人首先要吃饭。 谈就业前景就要面对现实，除了AI，资本会跟你聊其他的吗？ |
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最近正好在北美找工作，自认为是图形学背景。 国内双非本科，在美国读的普通top50 CS硕士。 最近半年拿到的面试有： 字节跳动 Pico 苹果vision pro相关组 *2 英伟达 亚马逊 自动驾驶中大厂*2 暴雪 图形学ML相关 Meta Snapchat Roblox 引擎组 图形学相关的职位和互联网公司的分布式系统前端后端职位比肯定少，但一起求职的候选人相对也会少。面试的时候感觉最重要的内功还是写好C++。具体是学CG，CV还是DL，本科的时候选择自己喜欢的方向就好。 |
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搞图形现在热点也是结合AI，传统图形学很容易被AI暴打，薪资被AI碾压。图形学比较适合对薪资没有多少追求的人，毕竟图形学是计算机三大浪漫之一呢。计算机这样的好专业还是去热门方向会更好，热门方向资本市场融资更容易，老板舍得给高薪资，选择那么多，没必要开局给自己整个hard模式。 图形学也不是其实图形学也有个非常不错的方向，就是我目前做的工业软件，所以说图形学对机械专业转行来说是非常好方向，有难度没有那么卷，薪资比纯机械好不少。 |
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可以先试着找找实习，试试哪一个适合你。AI和图形学这几年都很卷，不过图形的需求一直在衰退，真的在做引擎、渲染的公司寥寥可数，实现商业化的公司更少（在引擎行业，创业创十年都是刚起步），游戏领域腾讯和网易这两年缩招也很严重，基本上校招只有实习转正（而且赛马很严重），社招HC远少于这几年被裁掉的资深，很难预测未来的发展方向 |
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写在最开始：“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行” 华五的话，姑且认定你有以下基本能力： 英文水平不错，能够阅读看懂（至少是浅浅的理解）期刊、会议论文数学水平不错，基本的运算和求解没有问题，可以不费力的看懂、实现前沿论文里的一些公式推导，甚至是复现编程能力不成问题，这个是最基本的要求，别学个C++还费劲有一定的逻辑思维和判断能力 OK，简单解释一下这几个能力： 数学其实代表了你能有足够的智力和储备，能够看懂前沿在研的东西背后的机理是什么，而不是看完之后只能感叹一句“我靠，牛批”。英文和编程分别是你追踪和实践的工具。最后一个逻辑思维，当你看完了一定的论文，也积累了一些实际的经验，你就会对行业开始有一个真正的思考了，这时候你可以看看一系列的招聘网站，大家都在做什么，再看看国家的导向，哪些急需的而且很需要技术含量的，能够持久发展的，这一圈下来你会发现答案已经很清晰了。别人的建议，始终是片面的，尤其是知乎上的。 已经有回答在说资本的事儿了，说目前阶段是资本只认AI。确实，资本现在是非常关注AI，甚至是all in。但是，一个应届毕业生，或者在读的人来说，除非天纵奇才，能一人抵千军万马，创建一个流派一个学科一个框架哪怕是一个算法，否则就安心的当一个小卡拉米，那既然是卡拉米了，你能直接对话资本吗？有过投融资相关经历的就会知道，资本不会跟员工有交集，只会跟脑子里有idea的老板去讨论每股值多少钱，这完全跟你每月发几米没有关系。 你既然专业是人工智能，那其实已经有了很大的优势，下一步要思考的是干什么能产生价值，长久且回报比较高的价值，这才能让你是一个卡拉米的时候，有人愿意给你买单，而干什么的答案就在那几个能力里。 顺便以个人经验说一下你提到的几个方向：CV我就直接略过了，不多评判。图形学，现在学术发展上有人曾给出结论，说现在不结合AI发论文都困难，国内搞CG的人现在经常开会讨论AIGC的事儿，这个可以参考GAMES的消息。但是，问题是国内现在CG都还有很多事儿可以搞啊，工作量的东西还是有很多的，比如工业软件，就算不跟AI搞在一起，也比国外落下很多。然后机器学习，现在这个东西用的太广泛了，去年下半年经常有猎头给我打电话，说想让我过去做量化，给的薪资也都在百万级以上，我看了一下要求，其实最基本的就是机器学习加一点基础的金融知识，剩下的人家会给你补充。 所以啊，都还不错，剩下的就是，一方面结合自己的兴趣，一方面结合大环境大趋势，普通人也只能这样。 |
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不见得有任何变好的迹象。完全可以继续参考2023的问题 https://www.zhihu.com/question/589639789?utm_psn=1753799501847248896 |
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建议all in AI，一些短视频公司特效岗AI侵占图形的工作越来越多。 |
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不建议图形学，学习难度大，回报不高，可以选择的工作机会还少，目前国内做图形底层的公司太少了，做图形引擎难度太高了，并且市场已经有很成熟的产品了 机器学习和计算机视觉其实差不多，最后都是搞深度学习和AI模型 |
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实习一家公司，是做web开源游戏引擎魔改的。做了一个多月，处理的问题大多是web开发常见的网络问题，以及spring的增删改查，都是一些工程上的脏活。和图形沾点边的可能就是写了点gizmos和用户交互。我目前的看法是，需要开发团队有极高的工程素养才能让一小批人去做图形。因此有图形开发功力的团队事实上很少，那么有功力且需要图形开发的团队就更少了。毕竟现在是老板们听到ai就智商-100无脑冲的时代，更不用说图形这种冰窖领域了。 |
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一定不要搞计算机图形学。 不论选择什么方向，无外乎毕业之后还是要选择去工业界还是学术界。 倘若是计算机图形学，在工业界，国内你并不能找到很好的工作。投入产出比是不均衡的，图形学涉及到大量的底层技术，并没有多少公司愿意在这方面投入资金和人员。你的首选将会是游戏公司，但是目前有图形学需求的公司不多。除了腾讯网易米哈游完美世界，其余厂商做出的游戏并不怎么需要图形学。往往效益不好，裁员你反而还首当其冲，因为你最不靠近生产端。 倘若走学术界，在国内我实在想不出来有几个学校能支持图形学研究的，去国外另说，我也不太清楚。我自己的实验室曾经也是做图形学，但是现在也在弄计算机视觉相关了。 其余两个不论怎么走都是优于图形学的。牢记作为技术人员，在目前这么浮躁的环境下，越贴近生产端是越不容易失业的。 目前看来，国内图形学真的没有多少需求，千万别来，不然就会像我一样悲惨。 当然你如果能出去，那就另说了，外面的情况和国内非常不一样 |
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sora都这样了，我不觉得图形学前景会有多好 |
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三个方向作为研究来说都很好，但职业选择需要考虑更多维度。 如果将兴趣爱好和收入为轴，建立平面直角坐标系，你会把各种方向放在哪里呢？ 以收入为主要考虑，机器学习（生成式模型方向）>计算机视觉>>计算机图形学。 收入也意味着选择空间的广阔，意味着你可能在读的时候就已经会被“预订”，跳槽时的选择空间更大。这种选择的自由度，实际上也是一个隐性的优势。 也许你会疑问，以后就不会有变化吗？ 要回答这个问题，就必须要知道这些方向到底是做什么的。 计算机科学与技术本身有很多方向，例如自动控制、系统、数据、网络、软件工程、计算机图形学、人工智能（机器学习）以及计算机视觉学等。在这里只谈最后三个。 计算机图形学，是利用计算机图形库，进行图像生成，它的目标是进行拟真重建（建立点线面体场）。这意味着什么？首先它是一种辅助工具（除了游戏和动画以外，其他领域不是作为直接的生产工具），因为它要解决的问题在现实当中测试的成本可能会很高，或者干脆就无法通过现实手段得到，所以必须通过计算机来实现。 其次，它的目标本身就依赖于其他方向（例如硬件进步、图形库提供更多接口），所以它实际上还要需求其他方向的研究。 机器学习实际上是人工智能的分支，从根源上来说是一种对现实规律的拟合，通过建立损失函数来评估模型的精度表现，让模型本身在迭代中不断接近于理想的状态。它的目标就是让机器在迭代中学会“推理”，理解“知识”，代替人脑来解决现实中的问题。 其次，它自身的发展很大概率是依靠自身模型算法的优化，例如过去我们有各类神经网络，现在我们转向强化学习为基础的Transformer模型。需求硬件进步曾经是它最大的制约，但现在已经不是了。 计算机视觉，是从现实当中获取图像，用算法来从图像中取得信息。它的目标也是解决现实中的问题， 让计算机代替人眼来“看”。 其次它的适应性其实很广，单片机就能执行简单的图形识别（例如红绿灯颜色），也可以做复杂的识别（自动驾驶需要的路况识别）。它对其他领域的依赖应该是最小的。 到这里，其实已经可以看出各个方向的差别了，代替人的体力和脑力来执行特定工作的计算机视觉、人工智能，是可预见的最能提升生产力的方向。至于计算机图形学，生产上的实践甚至还反过来要求更多人力投入（工业级视效、计算机辅助设计、拟真等等）。 本文到这里已经可以解决题主的职业选择问题了，但实际上还有一个更大的模型，可以解决与题主类似的更多领域的职业选择问题。 那就是交易成本理论。 学生在学校学习了特定领域的知识，具备工作所必需的基础素质，进入职业生涯开始向社会提供自己的专业服务。显然可以有两个方向，一个是独立创业，另一个是受雇于企业或者其他实体。 那么企业为什么选择雇佣特定人员，而非跟对应领域的企业合作，购买专业服务呢？ 雇佣人员可以减少企业的挑选耗时，对应领域的企业如果数量不足，找到合适的合作方可能会非常困难。与其他企业合作需要些额外的安全措施（保守商业机密、避免竞争等），在合同的起草上会更复杂，而建立劳动合同则相对简单。如果某些领域只剩下少数企业，那对方的报价会非常高。因为缺乏专业度才寻求购买专业服务，也意味着双方信息不对称。需要购买服务的频率越高，额外的费用支出也就越多。专业服务需要的专业资产，企业也可以自行采购，只要使用频率够高，那么就是划算的。市场交易有不确定性，例如获取信息、监管、讨价还价。即使合作达成，供应商也有可能会转向报价更高的第三方，终止合同。 这些成本越高，企业就越倾向于雇佣，市场上创业的可能性就越低。反过来说，如果一个领域的专业服务已经可以支撑起多家巨头公司了，那么这个领域的从业人员的雇佣成本可能已经高到可以覆盖那些交易成本，换而言之，就是收入高。 专业方向越优秀，该专业领域的巨头公司也就越多越强。 Adobe、Autodesk、Nvidia以及游戏引擎领域的Epic和Unity，它们是提供“计算机图形学”服务吗？显然不是，图形学只是构成它们销售产品的一个技术模块，甚至都不是最重要的模块。 商汤、旷视等新兴企业且不提，基恩士、康耐视、欧姆龙、巴斯勒都早已是计算机视觉解决方案的老牌供应商了。这个领域已经有百亿级的市场容量。 机器学习过去曾经长期只是某些互联网巨头的一个部门或者事业群，或者是巨头们提供的一项服务。但OpenAI的入局已经重塑了行业格局，这个领域正处于巨头公司诞生的进程之中，而且由于过去已经存在数百亿的市场规模，未来的势头会更强劲，成为广义AI产业当中最核心的一块。 |
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Statista提供的现有市场规模和预测 |
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有什么前途呢？大部分u3d ue在用，人家做的比你好。你要造轮子你要造到老；可能也造不出来。傻瓜工具时代，资本家可以捡白菜。内卷你喜欢就来吧。做好向上管理，舔好老板，比搞图形好！ |
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论就业前景的话，我的建议是转ai，今年找找实习就发现现在纯图形学是真没啥岗位，大多都要和ai结合的……即使游戏厂也是…… |
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谢邀。 作为一名在计算机图形学领域摸爬滚打多年的从业者，我对于该领域的就业前景有着自己的看法。在2024年这个时间节点，计算机图形学的就业前景可以说既充满挑战，又蕴含机遇。 首先，从行业应用层面来看，计算机图形学在游戏、影视、虚拟现实等领域的应用日益广泛。特别是在游戏行业，随着玩家对于游戏画质和体验要求的不断提升，图形学技术的研发和应用显得尤为重要。在影视行业，高质量的特效和动画也离不开图形学技术的支持。同时，虚拟现实技术的崛起也为图形学提供了新的应用场景。 然而，随着技术的不断发展，计算机图形学领域对于从业者的要求也越来越高。除了具备扎实的图形学基础知识外，还需要具备跨学科的知识背景和创新能力。比如，在虚拟现实领域，除了图形学技术外，还需要掌握人机交互、传感器技术等方面的知识。 此外，行业内的竞争也日趋激烈。虽然市场需求在不断增加，但从业者数量也在快速增长。因此，要想在行业中脱颖而出，就需要具备独特的技能和丰富的实践经验。 当然，我们也要看到行业发展的机遇。随着技术的不断进步和应用场景的扩大，计算机图形学领域的发展前景依然广阔。特别是随着人工智能、大数据等技术的融合应用，图形学技术将有望在更多领域得到应用和发展。 总的来说，2024年后计算机图形学的就业前景可以说是机遇与挑战并存。对于有志于从事该领域的人来说，既要不断提升自己的技能和素质，也要积极关注行业动态和发展趋势，以便更好地把握机遇应对挑战。 以上只是我的一些个人看法，希望能对你有所启发。每个人的经历和视角都不同，所以你也可以多听听其他人的意见和看法，以便更全面地了解这个领域的就业前景。 |
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