回顧即將過去的 2017 年，AlphaGo 與柯潔的再次對戰(zhàn)、Google AI First、百度 All in AI 帶著無人駕駛上五環(huán)等讓我們迎來了人工智能前所未有的火熱，連同的，還有層出不窮的智能音箱。

而春風得意的摩拜、ofo 則帶來了持續(xù)一年的共享單車大戰(zhàn)，小米與 iPhone 開啟了全面屏手機時代；更有比特幣突破 2 萬美金，許多開發(fā)者都加入了或人工智能或區(qū)塊鏈的陣營……

回首過去一年，每位互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者都有自己的感悟，那么，當一年將盡之時，我們是否捫心自問過，2017自己過得好么？所從事的領(lǐng)域是否處于行業(yè)的風口，亦或是行業(yè)泡沫即將破滅？熟悉的語言是否仍是主流，知識儲備是否滿足行業(yè)的發(fā)展，要不要轉(zhuǎn)行去做 AI？又如何緩解巨大的工作壓力，薪資是否可以更上一層樓……

如此多的困惑，在即將到來的2018年，是否已經(jīng)有了答案？我們回首過去三年，同時總結(jié) 2017，從薪資到具體的技術(shù)領(lǐng)域，有了許多發(fā)現(xiàn)，希望能夠為你帶來一定的價值參考。

都說程序員高薪，可同時也面臨著巨大的工作壓力

回顧過去，通過CSDN公布的開發(fā)者調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，全國有近5成開發(fā)者月均收入過萬，其中近7成來自一線城市。作為相對高薪的一大群體，軟件開發(fā)者們的平均工資相比上一年均有所增加，月薪在1萬元以上的開發(fā)者占總體數(shù)量的45%，較上一年度上升了12%，其中月薪在2萬以上的開發(fā)者數(shù)量同比增長67%。

在2016年，7成以上的軟件開發(fā)者月薪不同程度地得到了增長，近6成的開發(fā)者月薪增長幅度在3000元以內(nèi)；近2成的開發(fā)者工資增長則在3000元以上。

但是，與薪資同時增長的，還有極大的工作壓力。97%的開發(fā)者或多或少都會感受到來自工作上的壓力，其中4成以上的開發(fā)者會頻繁地感受到來自職場的壓力，更有10%的開發(fā)者認為自己時刻處于壓力之中不得緩解。

熱門技術(shù)領(lǐng)域薪資優(yōu)勢明顯，專業(yè)技術(shù)人才缺口較大

以2016年千播大戰(zhàn)之時為例，無數(shù)開發(fā)者都投身到了直播應(yīng)用開發(fā)中，調(diào)查結(jié)果顯示，當時直播平臺的開發(fā)者月薪主要集中在1萬元以上，直播類開發(fā)者月薪在2萬以上的占比高于軟件開發(fā)者整體水平，其薪資漲幅也超過軟件開發(fā)者綜合水平。不難看出，熱點行業(yè)薪資依舊是高于傳統(tǒng)行業(yè)。

而在近兩年，比直播更熱的是人工智能技術(shù)，事實上，從1956年人工智能成為一門學(xué)科至今，人工智能發(fā)展經(jīng)歷了幾次起落，正如前文所說，AlphaGo之戰(zhàn)與眾多巨頭進擊 AI 讓AI 專業(yè)人才的需求無限放大。

但是，專業(yè)人才代表著生產(chǎn)力，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是生產(chǎn)資料，這兩者依然是制約企業(yè)人工智能應(yīng)用能否有效落地的關(guān)鍵因素。人工智能技術(shù)應(yīng)用是一項極富挑戰(zhàn)性的工作，在CSDN 過往的調(diào)研中，有 58% 的企業(yè)表示缺乏專業(yè)人才，還有 40% 的企業(yè)亟需高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源。

而在應(yīng)用人工智能技術(shù)的企業(yè)中，我們發(fā)現(xiàn)以深度學(xué)習(xí)為代表的機器學(xué)習(xí)技術(shù)被企業(yè)大量使用。其中，近4成企業(yè)在利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過構(gòu)建深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)自動反饋和優(yōu)化預(yù)測模型的目的。每一類機器學(xué)習(xí)算法都有對應(yīng)的應(yīng)用場景，企業(yè)需要同時掌握運用多種算法解決業(yè)務(wù)問題的能力。

另一方面，分布式計算引擎Spark則是企業(yè)使用最多的機器學(xué)習(xí)框架。Spark專注于數(shù)據(jù)計算，具有內(nèi)存計算速度快、運行時間短等特點，且生態(tài)系統(tǒng)豐富。隨著Spark版本演進越來越成熟，它能更好地適用于數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)等需要迭代的算法中，由此吸引著越來越多的企業(yè)使用，占28%。而在深度學(xué)習(xí)框架使用方面中，Caffe、TensorFlow位居前列。

人工智能對應(yīng)用的促進，其根本原因在于能夠提升效率并降低成本，隨著人口紅利的逐漸消失，各行各業(yè)的人工成本越來越高已成事實，提升行業(yè)效率、降低成本的人工智能在廣泛滲透并逐步取代過去人工的方式，必然會成為越來越明顯的趨勢，而這種路徑應(yīng)該是從行業(yè)智能程度由低到高開始逐步替代。首先，代替體力勞動為主腦力含金量不高的工種，其次，逐步替代腦力含金量高的行業(yè)，這是由于人工智能技術(shù)目前還處于比較初期的發(fā)展階段，所以替代有個過程。

移動應(yīng)用開發(fā)是否真的OUT了？

由于AI、區(qū)塊鏈等領(lǐng)域的大熱，讓此前一直處于風頭之中的移動開發(fā)落寞了，早在李彥宏便言“移動互聯(lián)網(wǎng)時代已經(jīng)結(jié)束”，也是受整體大環(huán)境影響，不少開發(fā)者自嘲從事移動應(yīng)用開發(fā)已經(jīng)OUT了。

但事實上，智能手機更為廣泛的普及與運用，促使了移動應(yīng)用開發(fā)類別呈現(xiàn)出更為細化的趨勢，針對消費者生活、工作細節(jié)的各類應(yīng)用紛紛涌現(xiàn)。調(diào)查結(jié)果顯示，從2014年至2016年，從事移動應(yīng)用開發(fā)人群逐年增長，從2014年的19%到2016年的33%，增長了近一倍。

但移動應(yīng)用開發(fā)也面臨著諸多難題，通過過去的調(diào)查數(shù)據(jù)我們發(fā)現(xiàn)，移動應(yīng)用終端適配是移動開發(fā)過程中遇到的主要問題，而把用戶需求產(chǎn)品化并能夠盈利是移動應(yīng)用面臨的最大挑戰(zhàn)。還是要感慨一句，即使是人工智能大熱的今天，Android 極其嚴重的碎片化問題依然無解，Android 開發(fā)者們依然要面對著非常復(fù)雜多樣的屏幕適配工作。

移動應(yīng)用終端適配是移動開發(fā)過程中遇到的主要問題

把用戶需求產(chǎn)品化并能夠盈利是移動應(yīng)用面臨的最大挑戰(zhàn)

移動應(yīng)用開發(fā)領(lǐng)域，在2016年開發(fā)者仍然呈增長趨勢，但是2016年開發(fā)者跨平臺開發(fā)增長趨勢比較明顯。此外，關(guān)于支付、測試、推送服務(wù)的第三方服務(wù)也得到了快速發(fā)展，而隨著應(yīng)用場景越來越多，其發(fā)展還會越來越成熟。

那么，在2017年，整個互聯(lián)網(wǎng)下技術(shù)與開發(fā)者們又有了哪些新變化？

在簡單回顧過去的中國軟件開發(fā)者現(xiàn)狀后，我們不禁很好奇在 2017 年從技術(shù)、企業(yè)到開發(fā)者個人都發(fā)生了怎樣的變化？移動應(yīng)用開發(fā)是否從連續(xù)幾年的穩(wěn)步增長開始跌落？人工智能是否將持續(xù)增長？薪資增幅有多大？為了更好地了解中國軟件開發(fā)者整體現(xiàn)狀、應(yīng)用開發(fā)技術(shù)以及開發(fā)工具、平臺狀況和發(fā)展趨勢、薪資情況等，由此更準確地繪制出中國開發(fā)者整體圖譜，同時也為未來 IT 行業(yè)趨勢和人才發(fā)展提供指導(dǎo)，CSDN 從 2000 年開始發(fā)起調(diào)查并發(fā)布年度中國開發(fā)者白皮書，白皮書中的數(shù)據(jù)已成為眾多企業(yè)和專家進行相關(guān)策略制定和未來趨勢判斷的重要依據(jù)。

在此，特別邀請所有的開發(fā)者小伙伴們，花上幾分鐘的時間一起來填寫這份年度開發(fā)者調(diào)查問卷（掃描文末二維碼或點擊「閱讀原文」填寫）。

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同時，在調(diào)查報告正式發(fā)布時，參與其中的小伙伴還將率先獲得最新鮮的“2017中國開發(fā)者白皮書”電子版，了解行業(yè)熱點與技術(shù)趨勢快人一步！