说起计算机视觉，这几年真是坐了趟过山车。前几年那股劲儿，简直了！感觉全世界的钱都往这个方向砸，AI这个词几乎跟视觉划等号。那些在实验室里捣鼓深度学习模型的兄弟姐妹们，仿佛一夜之间成了香饽饽，简历像雪片一样飞出去，各种算法工程师的岗位，薪资开得让人眼睛发绿。那时候，只要你会搭个卷积网络，调调参数，好像就能找到一份体面的工作。是真的热，热得发烫，感觉就业前景一片光明，甚至有点不真实。

但，热潮总会过去，对吧？落地这个词开始被反复提起。大家发现，写论文、搭模型是一回事，把这玩意儿真正在复杂的现实世界里跑起来，解决实际问题，那是另一回事，难多了，也脏多了。随之而来的，是行业的冷静期，甚至有人喊起了“寒冬”。那现在这碗计算机视觉的饭，还能不能端稳？还能不能找到一份像样的工作？别急，咱们捋一捋。

我觉得吧，现在谈计算机视觉的就业前景，不能再像以前那样泛泛而谈“很好”或者“不行了”。它分化了，成熟了，也更挑人了。那种纯粹的“模型调参侠”的日子，可能没那么好过了。市场需要的是能解决问题的人，是能把技术变成实打实的生产力的人。

你看，安防这块，毫无疑问还是个大头。从最早的监控识别，到现在的人脸布控、行为分析，甚至延伸到智慧城市。这里对计算机视觉的需求是持续的，而且越来越精细化、系统化。不过，这块竞争也激烈，而且利润空间可能没前几年那么爆炸了，毕竟技术越来越标准化。但，就业岗位还是有很多，特别是那些能结合硬件、能做系统集成、懂实际业务流程的工程师，很受欢迎。

再一个被很多人忽视、但潜力巨大的领域是工业视觉。工厂里的质检、定位、抓取、装配，以前很多靠人工，又累又慢又不准。现在计算机视觉正在迅速渗透。你看那些造汽车的、生产电子元件的、甚至流水线上分拣水果的，都在用视觉系统。这块儿的好处是，需求非常具体，一旦解决了，价值立马体现。但门槛也不低，你需要懂工业自动化流程，懂光学，懂机械，甚至得去车间里蹲点，跟工人师傅打交道。这真不是坐办公室里敲代码就能搞定的事儿，得能跨领域。但这块的就业前景，我认为非常稳健，而且随着制造业的升级，只会越来越重要。它可能没有自动驾驶那么酷炫，但胜在扎实，需求量大。

说到酷炫，那就绕不开自动驾驶了。这绝对是计算机视觉应用的集大成者，也是兵家必争之地。车辆的感知系统，核心就是靠视觉（当然还有激光雷达、毫米波雷达等融合）。这个领域的算法工程师，需求依然旺盛，特别是那些能处理复杂动态环境、能做多传感器融合、能满足车规级要求的算法人才。但要记住，这是个烧钱的领域，玩家相对集中，主要是大厂和一些拿到大笔融资的新势力。而且研发周期长，技术挑战巨大，抗压能力得强。想进这里，没有两把刷子不行，顶会论文、扎实的代码功底、对整个系统的理解，缺一不可。这是高回报可能伴随高风险的领域。

还有医疗影像，这块真是越来越重要。辅助医生看片子、做诊断、规划手术，计算机视觉能发挥的作用太大了。识别肿瘤、病灶、分析CT、MRI图像。这块的就业前景也很光明，而且非常有意义。但跟工业视觉类似，它要求算法工程师必须深入了解医学知识，跟医生紧密合作。这是一个需要极高专业壁垒的领域，不是随便一个视觉背景的人都能轻易进入的。

除了这些大方向，计算机视觉还在渗透到零售、农业、娱乐、内容生成等各个领域。比如智慧零售里的顾客分析、货架识别；农业里的病虫害检测、作物长势分析；甚至电影特效、虚拟现实等等。这些是更细分的市场，机会可能不像前几个那么集中，但也提供了差异化的就业选择。

所以，现在谈计算机视觉的就业前景，我的看法是：大水漫灌的时代过去了，精耕细作的时代来了。那些只会套框架、调模型的，路会越来越窄。真正有就业前景的，是那些具备以下特质的人：

首先，扎实的基础。数学、深度学习原理、图像处理的基础，这些是内功，什么时候都不能丢。

其次，强大的工程能力。能把算法高效、稳定地部署到各种平台（云端、边缘端、嵌入式设备），解决实际运行中的各种妖魔鬼怪的问题，这太重要了！很多时候，落地卡住不是因为算法不够fancy，而是工程不过关。

第三，跨领域和解决实际问题的能力。别光盯着模型指标，去理解你的算法到底要解决什么业务问题，客户真正痛点是什么。愿意去了解行业知识，把视觉技术跟具体的应用场景结合起来。这是区分高级工程师和普通工程师的关键。

最后，持续学习和适应变化。技术发展太快了，新的模型、新的框架、新的硬件层出不穷。市场需求也在变。得保持饥渴感，不断学习新东西，并且能够快速适应新的挑战。

别听那些“AI已死”的论调，也别活在“遍地黄金”的旧梦里。计算机视觉技术本身并没有过时，它已经是很多行业不可或缺的基础能力。只是市场对人才的要求提高了，对落地价值的看重程度远超以前。就业机会依然存在，而且在某些领域还在快速增长。但你需要有更强的综合能力，更明确的方向，更能够创造实际价值。这碗饭，不是不能端，而是得看你有没有真本事，有没有把自己变成那个能把技术跟落地场景巧妙连接起来的关键人物。竞争当然激烈，哪个高科技领域不卷呢？但如果你真热爱这个方向，并且愿意付出努力去构建那些真正有用的能力，计算机视觉的就业前景，远没到悲观的时候，只是换了一种更务实、更考验真功夫的方式呈现罢了。那些能在泥泞中把技术变成现实的人，永远不愁没饭吃。