首先，人工智能領域目前已經逐漸形成了一個龐大的產業體系，整個產業體系結構中也涉及到大量的工作崗位。從人工智能領域的研發方向來看，目前計算機視覺、自然語言處理、機器學習（深度學習）、機器人學這幾個領域的熱度相對比較高，相關的從業人員也比較多。

機器學習是人工智能技術體系的一個重要基礎，大量人工智能領域的技術研發都離不開機器學習的相關知識，所以機器學習領域的崗位頗具代表性。機器學習的具體步驟涉及到數據采集、算法設計、算法實現、算法訓練、算法驗證和算法應用，其中就涉及到數據工程師崗位（數據采集、數據整理）、算法工程師崗位（算法設計、算法實現）和軟件工程師崗位（應用），這些崗位的細分方向也比較多，比如算法設計和算法實現通常就是兩個不同的崗位。

隨著產業互聯網的快速發展，大型科技公司紛紛推出了自己的人工智能平臺，所以近幾年有很多計算機專業的研究生都選擇了人工智能平臺的相關研發崗位。由于不同公司往往有不同的側重點（計算機視覺、自然語言處理等），所以也會有不同的崗位側重，前幾年算法崗位的人才需求量比較大，而目前開發崗位的人才需求量更大一些，這一點在2019年的秋招上有比較明顯的體現，不少畢業生也都從算法崗位轉向了開發崗位。

隨著產業結構升級的持續推進，以及5G通信的落地應用，未來人工智能領域的發展前景還是非常廣闊的，也會持續釋放出大量的人才需求。從這個角度來看，當前職場人學習一定的人工智能知識還是很有必要的。