似乎大部分it行業的人都能感覺到人工智慧時代的來臨，我來說說我的應對之法：

1：智慧時代將解放大部分重複的低端的勞動力，人們的核心競爭力變成了：創意，思維，和想象等一些機器比擬不上的能力或者配合機器的工作。我不贊同你去追求所謂的大資料和人工智慧的這個風口（如果不想感興趣的話），但是去推薦你去學學ai的各種演算法，因為未來ai的各種演算法將讓你更好的配合機器，找到問題所在，甚至能讓你工作事半功倍。我也在自學各種吳恩達的入門課程，收穫很多。

2：現有行業是否還會有足夠的競爭力：同為程式設計師，我覺得提升技術還是很必要的。因為你學的人工智慧真的並不能讓你找到一份好工作，而java開發更像是你的根。人工智慧就算能做一些處理，但是複雜的還是需要人處理，記住淘汰的永遠都是最底層的。

現在的人工智慧和大資料時代並不影響你的優秀啊。任何一種程式語言都很優秀啊，Java也可以進行人工智慧的學習啊。目前對人工智慧方面來說，大家比較喜歡的是Python,因為大家不會java啊，java和python都會的就更少了。

所以，我的建議有以下幾點。

（1）良好的心態，“天生我才必有用“

無論做任何事情，一定要有良好的心態，要有水滴石穿的耐心，這樣才能從容不迫地面對瞬息萬變的網際網路時代，要相信自己！你已經是本科了而且還會java，已經很優秀了，不宜妄自菲薄。至於年齡，更不必擔心，在夢想的舞臺只有追逐的靈魂沒有年齡的大小，”80歲才被文王發現的姜子牙“瞭解一下？”66歲才成為英國首相的丘吉爾“瞭解一下？”60歲才學畫並被世界華人文化研究中心評定為一級畫師的陳宏文“瞭解一下？20多歲的你與他們相比，你好像正值青春年少，正是少年發奮有所作為之時，切不可懈怠和放棄。

（2）結和自身Java優勢，走適合自己的路。

沒有人可以真正告訴你，最佳的應對的方法，也沒有人可以告訴你最適合你自己的方法。對於人工智慧和大資料時代，JAVA仍具堅強的生命力，我建議你可以向大資料Spark、Hadoop 叢集等方面靠攏，大資料時代對分散式叢集的資料管理或是執行操作都少不了。

（3）堅持”給自己充電“

別說網際網路這個行業知識更新快，這個世界何嘗不是？就連街頭賣饅頭的小販都掛起了支付寶二維碼，你還要固步自封，止步不前嗎？只有堅持終身學習的理念，才不會這個時代所淘汰，所以無論什麼時候都不要忘記“給自己充電”！為了應對人工智慧，你可以在閒暇時間學習python啊，我相信你會java，上手python更加容易，只要堅持學習，沒有什麼是解決不了的。

（4）走網際網路開發路線還是人工智慧大資料？

這個問題，只有你的內心能告訴你。每個人的興趣愛好都不一樣，有人喜歡UI設計最佳化網頁美觀度，有人喜歡後臺管理資料庫進行運維，就連人工智慧也分影象和文字處理，有人喜歡影象，有人喜歡文字。不要讓繁雜的世界擾亂了你的內心，我只能說故宮修表的老人在如今網際網路的時代還在修表，修表怎麼了？人家修的哪一件不是世界級名錶。別看人工智慧現在這麼火，說到底還不是Williams等人默默的堅持，神經網路06年就已經基本成熟了，但因為計算複雜等原因一直坐冷板凳到現在。所以說不要盲目跟風，也不要固步自封，一定要有你所喜歡的方向，併為之不懈奮鬥。

（5）提升學歷是有必要的

在職研究生的每年招生量也很大，你可以一邊工作，一邊提升學歷，重要的是你可以認識更優秀的人，“三人行，必有我師”，提升學歷，你可以開闊自己的眼界，對你的職稱評定等都有一定的機會，而且可以增加的就業機會進入哪些原本由於你的學歷限制而沒有進去的 工作單位。

（6）一定階段後轉行轉崗是水到渠成的

現在考慮轉行和轉崗的問題還為時尚早，我非常欣賞那種“幹一行，愛一行”的人，他們都有“工匠精神”不管放在哪個崗位都乾的非常出色，反而哪些經常換崗的人倒是平庸之輩居多。轉行轉崗的主要問題還是看你，是否真的喜歡要轉的崗位，是否對你想轉的行業真正感興趣，你要真的幹興趣，你自然而然就會對相關知識、技巧了解的更多，隨著你的積累，到一定程度後轉行轉崗就是水到渠成了。