天擎引能計劃與擎天啟能工程的總稱自然語言系統理論和工程是國家經濟建設和社會、科學探索、學習、研究的戰略思想前沿與理論指導和實踐的關鍵和主線，是國家經濟建設和社會發展的必然趨勢與開發的工作重點。

說計算機行業飽和的了是不嚴謹的，也是不對的。

普通大眾理解的狹窄意義的計算機行業就是懂計算機硬體與軟體，能夠操作、維護、維修，能使用計算機進行辦公等，且計算機幾乎各行各業、家家戶戶都有，所以，大家認為這個行業已經飽和了。

嚴謹的計算機專業概念是：在計算機科學與技術領域從事科學研究、教育、開發和應用的高階人才，他們透過計算機基礎教學與專業訓練，具備紮實的基礎知識，知識面寬，工程實踐能力強，具有開拓創新意識。計算機學科剛剛處於青春期，有著光明的未來。

現在人類社會正處在第三次工業革命“資訊科技時代”向第四次工業革命“人工智慧時代”過渡的階段。人工智慧是讓計算機模擬人類思維、採用人類的思維方式去運算，最終去做之前只有人才能夠做的工作，如雲計算、物聯網、大資料+機器的深度學習。全世界對人工智慧的關注度都非常高，人工智慧的發展也正如火如荼，比如京東無人機送貨、華為自動駕駛、人工智慧生產線、港口集裝箱智慧運輸系統、順豐智慧揀貨系統等。

計算機學科是“人工智慧時代”的基礎設施和支撐系統之一，剛剛方興未艾，其他所有學科都與計算機行業有交叉和依賴。比如資訊科學以計算機為主要研究工具，軟體工程要用到各種計算機程式語言，資訊系統底層要用計算機網路，國家超算系統需要超級計算機，資訊保安需要計算機算力和加密，等等。

綜上，計算機行業的人才就業領域非常寬廣，遠遠沒有飽和，各行各業都需要。

下面給一些小建議：

如果想拿高薪，可以到網際網路名企，如阿里、騰訊、百度、網易等；也可以到通訊名企，如華為、中興、大唐、烽火等；也可以到新興企業，如位元組跳動、大疆創新等；也可以到手機制造商OPPO、VIVO、小米等。

如果想工作穩定，可以到國家企事業單位，比如各大電信運營商 移動、電信、聯通；可以到一些虛擬運營商如蝸牛移動、話機世界、天音通訊等；也可以到廣電媒諮等企業；另外還有就業更為廣泛的行業，如國家金融、交通、電力、政府、公共事業、教育、醫療等的生產和辦公系統，也需要計算機崗位人才。

希望計算機行業出身的你能抓住機會，成就自己的人生！

3c行業還是處於成長期，其市場潛力還遠遠沒有被挖掘出來。目前都是靠著it產業支撐。計算機還有市場，但是最終只會越走越窄。

在數字化轉型的時代，計算機行業飽和是不準確的。計算機行業已從從傳統侷限的計算機，如今發展應用到了很多領域，其中雲計算和大資料都是未來熱門。

雲計算

自20多年前雲讓算一詞首次出現以來，雲讓雲產業已呈指數式增長，預計其在全球業務中的影響力將繼續擴大。雲計算( cloud computing)是基於網際網路的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及透過網際網路來提供動態易擴充套件且經常是虛擬化的資源。微軟、BM、 Google、亞馬遜在2000年代中期開始推廣雲計算概念時是雲計算的先驅, Gartner預測,2017-2018年，公有云行業將增長21.4%，達到1864億美元。中國雲讓算市場處於高速增長階段。國際資料公司(DC)近日釋出的《中國公有云服務市場(2018下半年)跟蹤》報告顯示，2018年下半年中國公有云服條整體市場規模(uas/Pas/sas)超40億美元，其中as市場增速再創新高,同比增長884%，Pa5市場增速更是高達1243%。阿里雲佔據了中國的半壁江山，騰迅雲、百度雲、華為雲也在快速增長。

大資料分析

“大資料”一詞在過去十年開始出現在詞典中,無線連線、網際網路20等技術使得海量資料的管理和分析成為現實，大資料是指對於傳統的資料處理和資料管理應用來說，資料集過大過於複雜，隨著移動技術和物聯區的出現，大資料越來越流行,因為人們用自己的裝置生產越來越多的資料。考慮地理定位服務、瀏覽器歷史、社交媒體活動,甚至健身應用產生的資料。大資料分析是使用先進的分析技術來分析非常大、多樣的資料集,這些資料集包括來自不同來源。不同大小(從TB到ZTB)的結構化、半結構化和非結構化資料.大資料分析使分析師、研究人員和商業使用者能夠使用以前的資料做出更好更快的決策。目前很多企業正在基於大資料分析來經營企業，比如良品鋪子，在投放廣告時，投過收集客戶及消費資料並進行分析來判斷廣告效果及做相應調整。

假如你在計算機行業，你可以考慮雲計算公司和大資料精算師。這樣的公司中國非常多，比如阿里、騰訊、華為、百度、科大訊飛、金山等等。

計算機現有行業的一些崗位確實已經趨於飽和。但是這種飽和有很大的地域性。我認為飽和度的衡量標準要結合當地的情況。比如說人工智慧他在一個三線的小城市，可能招聘的崗位是一，但是學習人工智慧的開發工程師有10名。那我們就可以理解，這個崗位在當地是飽和的。相反，如果在北京一共有10名人工智慧的開發者，但是崗位需求可能是100萬。這種情況開發者就會是緊缺型人才。

總體來說，傳統的程式語言如php Java以及ui設計確實在市場上的人才儲備比較多。像Python、大資料、人工智慧行業仍然是比較緊缺和熱門的行業。

最後我想說一點的是，無論市場是否飽和，技術大牛永遠不愁好工作，菜鳥永遠拿不了高薪資。所以說如果喜歡這個行業，那麼就刻苦鑽研，不用理會是否飽和。