這幾天和朋友在探討這個問題，眾所周知，IT類職業在行業是標準的“青春飯”，這個行業的發展太快了，需要不停的更新現有的知識體系，才能跟上技術的發展，因為隨著新技術的出現能讓你多年在技術中取得的先發優勢轉眼之間喪失。比如計算機視覺領域在沒有深度學習之前和在有深度學習之后是完全兩個不同的世界。

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網上還盛傳很多企業會直接將35歲的程序員給開除了，所以很多人認為35歲對IT人而言是個尷尬的年紀?不否認有這種無良企業，如果真的35歲的程序員都被干掉了那新來的人誰帶?被開除的這一波人還不集體上街鬧事。

但是我們確實需要擔心新技能的重新積累，大家都知道10000小時定律，其次作為程序員過了30歲，會覺得熬不起夜，越做越累，熬個通宵就感覺身體被掏空了，還有一大堆不要命的小年輕競爭，有些可能還是985,211的博士和研究生。都是沒有經驗的，企業當然更加喜歡后者。

所以完全推翻以前我們所掌握的一切從頭開始個人認為并不明智，即便你擁有這個決心和勇氣。況且有可能你已經組建了家庭還有了小孩，那么還要衡量整個家庭的未來。但是我們花了好幾年的時間，學習的機器學習、深度學習知識沒有用武之地是不是很憋屈，想轉行去人工智能領域就沒有希望了嗎?并不是，只要技術過硬還是有機會的，任何企業都不會拒絕有能力的人，能力才是企業第一衡量的標準。

現在人工智能最前沿的技術在一線城市，真要參與這個行業，可能還須要離開現在這座城市，走到北上廣深去。

我把入場的方式可以歸納成下面三類：

• 去小公司做全棧型人才，優點：更多的機會，更好的平臺，缺點：不穩定，可能吃完午飯公司就宣布解散了;
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• 去大廠做螺絲釘，優點：穩定，身邊全是大神，缺點：能接觸到核心技術的真的是大神，自己只能搬下磚塊;
• 賦能自己所在的傳統行業，優點：自己以前的技術得到了迭代，缺點：使用的技術比較落后，自己要耐得住寂寞。

最后，套用機器學習中“天下沒有免費的午餐”定理，只有當我們真正清楚了自己想要什么才能做出最正確的選擇。